新能源之风能

风能储量巨大且是一种清洁的,取之不尽用之不竭的可持续利用的再生能源,因而在当前化石能源面临枯竭和生态环境严重污染的情况下,已成为全球对我国风能利用的一些不足进行探能源开发利用的一大热点。本文介绍了风能的概念及全球和我国风能的资源量,并讨。     

一种基于声呐信息融合的水下图像增强方法

由于光在水中传输时的衰减和散射效应,使得光学成像细节丢失、对比度下降以及颜色偏移失真,导致水下图像雾化。因此在光线条件较为恶劣情况下,水下高性能相机对目标的有效捕捉范围较小,水下光学成像系统通常很难达到令人满意的成像效果。而声呐利用声波在水中传播衰减较小的特点可以进行更远距离的探测。因此,当水下目标距离光学探测设备较远而不能进行准确光学成像来捕捉目标时,可利用声呐采集得到的信息与光学图像进行融合,实现图像增强,提高成像效果。文章提出了一种基于声呐信息融合的水下图像增强方法,首先对水下光学图像分两步进行预处理,即基于暗通道先验模型的去雾增强和自适应图像增强,再使用声呐信息对水下图像进行局部增强,明显提高水下环境中所要探测目标的对比度与可识别度。     

吸光性污染物对积雪光谱反射率的影响研究

积雪中存在的吸光性污染物对积雪反射率具有显著的降低作用,进而对能量平衡和气候变化有重要影响。但是,污染浓度变化如何影响积雪反射特征仍然缺乏定量描述和深入探讨。选择新疆富蕴作为典型干旱与半干旱积雪实验区,通过人工控制试验在自然积雪状态下生成不同浓度的污染雪样方,并对积雪及污染物自身的反射率进行测量。在实测数据基础上通过构建线性混合模型定量分析不同浓度条件下污染物对积雪反射率的影响力。研究结果表明:积雪反射率降低与污染浓度呈非线性关系,随着污染浓度增大,单位浓度影响力降低,在350~450 nm波段范围1 813 ppm浓度的单位影响力甚至是9 507 ppm浓度的1.5倍以上;同时发现除了污染浓度,积雪与污染物自身物理特性也是影响反射率变化的重要参数。
     

新能源之太阳能

太阳能作为一种无污染的绿色能源，在能原危机的胁迫下，在当前全球可持续发展战略的倡导下，大范围的开发，利用已是大势所趋。     

机器人磨削工艺参数对系统固有频率影响的试验研究

针对机器人刚性差造成的磨削振动工作模态参数难以预测的问题,建立工艺参数与系统固有频率的关系模型.在简化机器人磨削系统的基础上,提出磨削接触刚度的测量方法.运用摄动法求解振动矩阵方程,将工艺参数与工作模态以磨削接触刚度为纽带联系起来.应用机器人-砂带机磨削平台进行试验验证,改变不同工艺参数测量工作模态,与计算值进行对比,...     

线聚焦激光与平面型及柱状细丝型靶间的相互作用研究

本文报道在六路钕玻璃激光装置上进行线聚焦激光辐照平面靶及柱型细丝靶实验所取得的结果。 六路玻璃激光装置中的一束激光或是由其两束激光合并而成的一束激光,经柱面透镜-非球面透镜组合而聚焦到靶上,焦线长度约为3～4mm,而宽度约为70～140μm。1064nm激光脉冲的宽度(FWHM)一般为250ps,靶上的平均激光强度处在10~(12)～4×10~(13)W/cm~2的范围。使用了各类材料(低Z,中Z及高Z)构成的平面靶、分段(如C-Au)平面靶和柱型细丝靶。有专门的光学诊断系统以拍摄沿平面靶镜向反射方向发射的基频(1064nm)光与     

基于FY-3D/MERSI-Ⅱ的积雪面积比例提取算法北大核心CSCD

风云三号D星(FY-3D)是我国新一代极轨气象卫星。中分辨率光谱成像仪(MERSI-Ⅱ)是其携带的核心传感器之一,FY-3D对于全球数值天气预报、大气定量探测以及气候变化监测等具有重要意义。积雪面积比例产品是众多陆面产品之一,是水文模型和区域气候模型的主要输入参数。基于MERSI-Ⅱ数据发展了业务化提取积雪面积比例的算法,算法核心是混合像元分解。空间光谱端元提取(SSEE)的方法自动提取端元,全约束最小二乘法(FCLS)求解线性混合模型。解混结果叠合云掩膜得到FY-3D/MERSI-Ⅱ积雪面积比例数据(FY-FSC)。以Landsat 8的积雪面积比例数据(L-FSC)作为参考值对FY-FSC进行验证,同时将FY-FSC和MODIS积雪面积比例数据(M-FSC)进行比较。结果表明:FY-FSC的总体相关系数(R)为0.54,均方根误差(RMSE)为0.17,绝对平均误差(AME)为0.10;M-FSC总体R为0.41,RMSE为0.26,AME为0.29;利用积雪面积提取的精度评价因子K比较FY-FSC和M-FSC获取的总积雪面积的精度。结果表明:FYFSC和M-FSC数据的平均K值分别为88.51%和86.78%,FY-FSC精度高于M-FSC。FY-FSC将作为试验参数纳入FY-3D/MERSI-Ⅱ积雪覆盖业务产品中,可填补国产卫星业务化反演积雪面积比例参数的空白。     

基于AMSR2和MODIS数据融合的雪深降尺度算法研究—以北疆地区为例

高空间分辨率雪深数据对于区域气候、水文研究具有重要的意义。利用10 km空间分辨率的AMSR2 L1B亮度温度数据,结合500 m空间分辨率的MODIS逐日无云积雪面积比例数据,发展了一种多源数据融合的空间动态降尺度雪深反演算法（SDD）。基于该算法获取了北疆地区500 m空间分辨率的雪深数据（SDDsd）,并利用研究区30个气象台站和野外实测的雪深数据对该算法反演雪深的精度进行了评估。结果表明：基于SDD方法获取的雪深数据与实测雪深数据之间的决定系数R²为0.74,均方根误差RMSE为3.47 cm;雪深反演的精度与下垫面类型密切相关,草地精度最高,城镇和建设用地次之,耕地相对较差;雪深反演的精度也会受到地形的影响,精度随坡度的增加而降低。相对于微波遥感雪深数据直接重采样结果,新的算法有效提高了浅雪区雪深反演精度,同时能更精细地描述积雪的空间分布,为理解区域气候变化、水文循环提供了可靠的数据支撑。此外,随着长时间序列全球尺度逐日无云FSC数据的生产,结合现有的长时间序列全球尺度AMSR2数据,该算法有望制备全球的降尺度雪深产品。     

基于机载LiDAR的高寒山区遥感高程数据精度评估

遥感高程数据是获取缺资料地区DEM（Digital elevation models）数据的重要手段。然而,由于高寒山区实地高程测量稀少,难以对多源遥感DEM数据进行统一验证。ICESat-2等新的遥感高程数据在高寒山区也缺乏相应的精度评估。针对此问题,以青藏高原东北缘的冰沟流域作为研究区,采用机载航空遥感获取的大范围LiDAR（Light Detection And Ranging）DEM数据对新产品ICESat-2 ATL06（Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite-2, Land Ice Height）、ALOS DEM（12.5 m分辨率）以及新版本SRTM V3（SRTM Arc-Second Global 1 V003）、ASTER GDEM V3（ASTER Global DEM）进行验证,并分析地形因子与均方根误差RMSE的关系。研究结果表明：ICESat-2 ATL06数据在高寒山区的RMSE为0.747 m。由于其较高的精度,可用于验证缺资料地区的其他遥感高程数据。其他遥感高程数据的精度都相对较低,ALOS 12.5 m数据的RMSE为5.284 m;ASTER GDEM V3版本的RMSE为9.903 m。实验所采用的4种遥感高程数据与机载LiDAR DEM均具有较高的相关性,相关系数在0.998与1.000之间。实验还揭示了坡度是影响遥感DEM精度的主要因素。除ICESat-2 ATL06外,其他高程数据的RMSE均随坡度的增大先减小再增大,且都存在一个最佳坡度值。鉴于地形复杂多样的冰沟流域具有青藏高原高寒山区的典型特征,多源遥感DEM数据在该区域的验证结论具有较好的代表性,可为相似地区DEM数据的使用和评估提供重要的知识补充。     

基于Landsat ETM+遥感数据的组分温度反演方法研究

地表温度在干旱监测和模拟地表热通量中有重要作用。在干旱半干旱地区,双源能量平衡模型(TSEB)通常用于计算地表的热通量。以黑河中游典型灌区为研究区域,选取4个时相的Landsat-7 ETM+遥感影像,通过植被指数与TSEB模型结合的方法反演土壤表面温度和植被冠层温度,并重点讨论土壤表面温度和植被冠层温度的分解算法。结果表明:土壤表面温度和植被冠层温度具有较好的时空一致性;土壤表面温度与植被冠层温度的反演精度通过地表净辐射与地表热通量得到了间接验证。地表净辐射与地表热通量的计算值与观测值相关性好,相关系数大于0.92。地表净辐射与地表热通量的线性回归分析表明拟合精度高。通过地表温度分解的方法获得的土壤表面温度和植被冠层温度,对监测典型区域的干旱和模拟地表热通量是可行的。