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CLM5.0对青藏高原冻融过程土壤温湿度的模拟及评估

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高原气象 2025年第1期44卷 32-45页

作者：张哲浩赖欣张戈姚思源张粟瑜成都信息工程大学大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室/气候与环境变化联合实验室/成都平原城市气象与环境四川省野外科学观测研究站四川成都610225

利用1979-2018年中国区域地面气象要素驱动数据集(0.1°×0.1°)作为大气强迫资料,驱动CLM5.0(Community Land Model version 5.0)模拟了青藏高原地区1979-2018年的土壤温湿度变化。将土壤冻融过程划分为冻结期和非冻结期,通过两个阶段... 详细信息

利用1979-2018年中国区域地面气象要素驱动数据集(0.1°×0.1°)作为大气强迫资料,驱动CLM5.0(Community Land Model version 5.0)模拟了青藏高原地区1979-2018年的土壤温湿度变化。将土壤冻融过程划分为冻结期和非冻结期,通过两个阶段的CLM5.0模拟与站点观测资料、同化资料(GLDAS-Noah)、卫星遥感资料(MODIS土壤温度资料和ESA CCI-COMBINED土壤湿度资料)的对比验证,探讨CLM5.0模拟土壤温湿度在青藏高原的适用性。结果表明:(1)CLM5.0可较准确地描述站点土壤温湿度的动态变化,CLM5.0模拟的土壤温湿度与观测资料具有一致的变化特征且数值上较为接近。CLM5.0模拟的准确性高于GLDAS-Noah。CLM5.0对站点土壤温度的描述更为准确。(2)CLM5.0能够较准确地描述高原冻融过程中的土壤温湿度特征,CLM5.0模拟土壤温湿度与MODIS和ESA CCICOMBINED遥感资料在高原总体呈显著正相关,相关系数大多在0.9以上。CLM5.0对土壤温度的模拟能力相对较好,对非冻结期土壤湿度的模拟能力优于冻结期。CLM5.0整体高估了土壤温度,平均偏差大多在0~4℃之间。土壤湿度的平均偏差大多在-0.1~0.1 m^(3)·m^(-3)之间,非冻结期的平均偏差相对较小。(3)CLM5.0模拟、GLDAS-Noah、MODIS和ESA CCI-COMBINED遥感资料的土壤温湿度均具有相似的空间分布,其中土壤温度空间分布特征相似度更高。CLM5.0具有较高的空间分辨率和更为精细的土壤分层,对土壤温湿度细节的刻画更为完善。(4)CLM5.0模拟资料在高原整体呈增温变干趋势,MODIS和ESA CCI-COMBINED遥感资料整体呈增温增湿趋势。CLM5.0模拟的土壤温度变化趋势相对准确,土壤湿度的变化趋势则存在较大偏差。

关键词：青藏高原 CLM5.0模拟冻融过程土壤温湿度

基于指数滤波模型的青藏高原根系层土壤水分估算研究

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高原气象 2025年第1期44卷 134-149页

作者：宋雨曦苏建宾文军郑东海成都信息工程大学大气科学学院高原大气与环境四川省重点实验室四川成都610225 中国科学院青藏高原研究所青藏高原地球系统与资源环境全国重点实验室国家青藏高原科学数据中心北京100101

高精度、长时序的土壤水分数据对青藏高原陆-气相互作用研究十分重要。然而,当前青藏高原土壤水分研究大多聚焦表层土壤水分的卫星反演,根系层土壤水分的估算研究相对匮乏。基于青藏高原五个土壤水分观测网络(狮泉河、帕里、那曲、黑河... 详细信息

高精度、长时序的土壤水分数据对青藏高原陆-气相互作用研究十分重要。然而,当前青藏高原土壤水分研究大多聚焦表层土壤水分的卫星反演,根系层土壤水分的估算研究相对匮乏。基于青藏高原五个土壤水分观测网络(狮泉河、帕里、那曲、黑河上游、玛曲)数据,本文系统评估了指数滤波模型在青藏高原不同气候与下垫面区域估算根系层(10 cm/20 cm/40 cm)土壤水分的适用性,探讨了不同环境因素(土壤、气候、植被)对模型特征时长参数T值的影响,最后评估了利用三种方法(各观测网络或青藏高原站点最优T值(Topt)中位数、随机森林模型)获取的区域T值估算青藏高原根系层土壤水分的可靠性。研究发现:(1)随着土壤深度的增加,根系层与表层土壤水分的相关性降低,而其空间异质性增大,导致指数滤波模型的应用精度降低,而模型T值及其空间异质性增大;(2)空间上随着降水量和土壤含水量的增加,根系层与表层土壤水分的相关性增大,而其空间异质性降低,使得指数滤波模型的应用精度上升,而其在区域内不同站点应用精度的差异呈现降低趋势;(3)土壤性质尤其是砂土含量是控制青藏高原区域T值空间分布的主要因素;(4)T值的获取对指数滤波模型在青藏高原的应用精度影响较小,当前常用的区域Topt中位数和随机森林模型均能获取相对合理的区域T值和取得一致且相对准确的模拟结果。本研究的发现有望推动利用指数滤波模型基于卫星表层土壤水分资料准确获取青藏高原根系层土壤水分。

关键词：青藏高原指数滤波模型根系层土壤水分不同气候与下垫面区域

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基于划分的多尺度量子谐振子算法多峰优化

自动化学报 2016年第2期42卷 235-245页

作者：陆志君安俊秀王鹏成都信息工程大学并行实验室成都610225

针对多峰优化问题,本文结合多尺度量子谐振子算法的全局优化特性提出了基于划分的多尺度量子谐振子算法.对定义域进行合理均匀划分,根据划分区域长度构建初始基态高斯曲线,随着标准差衰减高斯曲线逐渐收敛,从而在各个区域内快速搜索到... 详细信息

针对多峰优化问题,本文结合多尺度量子谐振子算法的全局优化特性提出了基于划分的多尺度量子谐振子算法.对定义域进行合理均匀划分,根据划分区域长度构建初始基态高斯曲线,随着标准差衰减高斯曲线逐渐收敛,从而在各个区域内快速搜索到极值点.对于实际函数的维度和极值数不同,本文提出固定分辨率策略和多级分辨率策略来解决实际问题,通过寻优精确性、全极值点寻优和全局多峰优化三个角度进行实验,对比蚁群算法、差分进化算法等主流群智能算法,可以表明该算法参数设置简单,具有很好的寻优准确性、快速收敛性和记忆性.

关键词：量子谐振子多峰优化全极值群智能算法

非均匀采样在小分子化合物结构鉴定中的应用策略——以附子灵为例

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药学学报 2025年第01期 218-224页

作者：张莉莉张可刘杰蒙春旺冯芮熊亮成都中医药大学药学院西南特色中药资源国家重点实验室成都中医药大学医学技术学院

二维核磁共振（2D NMR）是一种广泛应用于小分子化合物结构解析的技术,可获得化合物的氢-氢相关、氢-碳单键相关、氢-碳远程相关及氢-氢空间排布等信息,在小分子化合物结构鉴定中具有不可替代的作用。然而植物化学研究中微量成分的样品... 详细信息

二维核磁共振（2D NMR）是一种广泛应用于小分子化合物结构解析的技术,可获得化合物的氢-氢相关、氢-碳单键相关、氢-碳远程相关及氢-氢空间排布等信息,在小分子化合物结构鉴定中具有不可替代的作用。然而植物化学研究中微量成分的样品量极低,采用传统采样方法（即均匀采样法）存在谱图质量较差和耗时过长的问题。通过增大扫描次数会导致单个二维谱的采集时间长达数小时,这又引起核磁共振仪机时紧张的问题。非均匀采样（non-uniform sampling,NUS）技术在保证2D NMR谱图质量的同时,还可较大程度缩短数据采集时间,这大大提高了二维谱图采集的效率。本文选择附子药材中小分子化合物——附子灵为研究对象,以均匀采样（uniform sampling,US）和NUS方法分别采集其1H-13C HSQC、1H-1H COSY、HMBC和NOESY谱,对比两种采样方法的附子灵中三类基团核磁信号的积分值,证实了NUS技术在小分子化合物结构鉴定中具有提高谱图质量和缩短采集时间的优势;并在HMBC谱中,进一步证实了NUS技术能提高二维谱图质量和信号分辨率,表明NUS技术可提高小分子化合物结构鉴定的效率和可靠性。

关键词：核磁共振二维核磁共振谱图非均匀采样小分子化合物附子灵

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基于特征增强的双重注意力去雾网络

电光与控制 2025年第1期32卷 15-20,67页

作者：陈海秀黄仔洁陆康陆成何珊珊房威志卢海涛陈子昂南京信息工程大学自动化学院南京210000 南京信息工程大学、江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210000

针对现有去雾方法处理的图像细节模糊和色彩偏差等问题,提出了一种基于特征增强的双重注意力去雾网络。该网络采用编码器-解码器结构,设计了一个双重注意力特征增强模块,其中,利用Ghost模块替代非线性卷积,实现模型轻量化处理,通过RFB... 详细信息

针对现有去雾方法处理的图像细节模糊和色彩偏差等问题,提出了一种基于特征增强的双重注意力去雾网络。该网络采用编码器-解码器结构,设计了一个双重注意力特征增强模块,其中,利用Ghost模块替代非线性卷积,实现模型轻量化处理,通过RFB充分融合不同尺度的特征,实现均匀去雾,引入双重注意力实现信息跨通道与空间交互,保证模型性能和抑制噪声特征。使用RESIDE数据集对网络进行训练和测试。实验结果表明,所提算法在主观视觉和客观评价指标上均有优异表现,能有效地提升网络的特征提取能力,实现对不同场景雾图的色彩恢复,增强图像的对比度和清晰度。

关键词：图像去雾特征增强并行分支结构多尺度映射注意力机制

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成都信息工程大学动漫实验室绘画装饰的应用

建筑学报 2020年第12期 120-120页

作者：朱艳秋田晓膺成都信息工程大学

绘画装饰是绘画与图案相结合的艺术方式,集装饰与美学于一体,将其运用到室内设计中,能够赋予室内空间独特的文化艺术氛围,带来丰富的视觉效果。项目位于成都信息工程大学龙泉校区第二教学楼L2509教室,会议空间选择抽象油画来修饰,并将... 详细信息

绘画装饰是绘画与图案相结合的艺术方式,集装饰与美学于一体,将其运用到室内设计中,能够赋予室内空间独特的文化艺术氛围,带来丰富的视觉效果。项目位于成都信息工程大学龙泉校区第二教学楼L2509教室,会议空间选择抽象油画来修饰,并将其放置于整洁的墙壁一侧,使墙面从平面变到立体。线条优美的笔触、抽象的线条,衬着暖色的灯光,形成复古和时尚现代感的碰撞,营造出活泼、浪漫、动感的视觉氛围,既美观又利于欣赏。

关键词：室内设计室内空间信息工程大学空间选择教学楼现代感实验室视觉效果

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基于背衬层匹配的压电式柔性超声传感器优化

郑州大学学报（工学版） 2025年第1期46卷 98-104,112页

作者：于永洁杜昱錡黄仕磊甘芳吉四川大学机械工程学院四川成都610065 成都大学电子信息与电气工程学院四川成都610106

基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜的柔性超声传感器具有体积小、质量轻、易于阵列化等优点,但容易受到背部杂波干扰和阻抗不匹配的影响,导致回波信号频率成分复杂且信噪比较低。为有效吸收传感器背部杂波,提升超声波单向辐射的能力,利用钨... 详细信息

基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜的柔性超声传感器具有体积小、质量轻、易于阵列化等优点,但容易受到背部杂波干扰和阻抗不匹配的影响,导致回波信号频率成分复杂且信噪比较低。为有效吸收传感器背部杂波,提升超声波单向辐射的能力,利用钨粉和硅胶设计针对柔性超声传感器的背衬层,在保持传感器整体柔性的同时使传感器的信号电压幅值提高了200%。其次,根据柔性超声传感器的电学特性提出了柔性超声传感器阻抗匹配优化方法,并通过梯度实验获得最佳匹配参数,使传感器的信噪比从2 dB提高到30 dB。优化后的柔性超声传感器具有宽频带、高频率、窄脉冲的优良性能,对不同曲率、不同壁厚的管道试件厚度的测量实验结果表明其可以达到0.01 mm的精度。

关键词：柔性超声传感器背衬层匹配阻抗匹配信噪比

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针对SM4密码算法的多点联合能量分析攻击

计算机研究与发展 2016年第10期53卷 2224-2229页

作者：杜之波吴震王敏饶金涛成都信息工程大学成都610225

目前针对SM4密码算法的能量分析攻击,均属于单点能量分析攻击.由于单点能量分析攻击没有利用密码算法及单条能量信号曲线中所有和密钥相关的信息,所以单点能量分析攻击存在攻击所需样本较多、攻击信息利用率低的问题.针对单点能量分析... 详细信息

目前针对SM4密码算法的能量分析攻击,均属于单点能量分析攻击.由于单点能量分析攻击没有利用密码算法及单条能量信号曲线中所有和密钥相关的信息,所以单点能量分析攻击存在攻击所需样本较多、攻击信息利用率低的问题.针对单点能量分析攻击存在的问题,提出了针对SM4密码算法的多点联合能量分析攻击方法,攻击时同时选择SM4密码算法中和密钥相关的多个信息泄露点,根据泄露点对应的中间变量和能量泄露模型,构造多点联合能量泄露函数,即多点联合能量分析攻击出SM4密码算法的密钥.实验不仅验证了本攻击方法的有效性,而且验证了本攻击方法相比单点能量分析攻击方法提高了能量分析攻击成功率,减少能量分析攻击的曲线条数,提高能量分析攻击效率.根据该新方法的特点,该新型攻击能量分析攻击方法还可以用于针对其他密码算法的能量分析攻击.

关键词：能量分析攻击r相关性能量分析攻击 SM4密码算法多点联合

面向工业互联网隐私数据分析的量子K近邻分类算法

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计算机研究与发展 2022年第5期59卷 1082-1091页

作者：昌燕林雨生黄思维张仕斌成都信息工程大学网络空间安全学院成都610225 先进密码技术与系统安全四川省重点实验室(成都信息工程大学) 成都610225

分析和利用工业互联网蕴含的海量人、机、物、系统数据信息,对优化覆盖全产业链、全价值链的制造体系和服务体系有重要的意义.然而对工业互联网大数据进行处理和分析,在带来无限机遇的同时,也带来了前所未有的隐私忧患.隐私安全是工业... 详细信息

分析和利用工业互联网蕴含的海量人、机、物、系统数据信息,对优化覆盖全产业链、全价值链的制造体系和服务体系有重要的意义.然而对工业互联网大数据进行处理和分析,在带来无限机遇的同时,也带来了前所未有的隐私忧患.隐私安全是工业互联网安全的重要组成部分,研究带有保护隐私特性的工业互联网大数据分析算法已经非常紧迫和严峻.工业互联网大数据处理也对隐私性、高效性和准确性等有了更高的要求.鉴于此,提出了带有保护隐私特性的量子K-近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法,找到了一种对原始训练样本集和待测样本的加密方法,使得向量子云服务器输入密文样本可以得到与输入原始样本相同的预测结果.该算法中一个预测结果反推可以得到N+1个输入数据,很难通过多次访问量子云服务器得到的预测结果反推模型、参数、输入数据及其相关属性特征,因此该算法可以很好地抵御模型提取攻击、模型逆向攻击、成员推断攻击、属性推理攻击等.与已有的量子机器学习算法隐私保护方案相比较,该隐私保护方案在隐私性、复杂度和可用性等3个方面均优于已有方案,实现了保护隐私性的同时,不增加额外计算开销,不降低算法效率和可用性,不影响算法准确性.该研究为量子机器学习隐私保护提供了一种新方法,也为提高工业互联网大数据分析在隐私性、高效性和准确性等方面的综合性能提供了一种新思路.

关键词：工业互联网安全隐私安全机器学习量子KNN算法类同态