基于深度神经网络联合AMSR2和MODIS数据估算全球蒸散发研究

地表蒸散发（ET）是水循环和能量循环的关键组成部分,具有极其重要的应用价值。研究旨在发展一种可靠且高效的深度神经网络（DNN）模型,基于MODIS可见光数据、微波AMSR2亮度温度和数字高程DEM,实现全天候全球高分辨率每日ET的估算。利用FLUXNET和AmeriFlux通量网6种代表性土地覆盖类型的148个站点观测数据来训练和验证DNN模型,结果表明：DNN模型可以有效建立卫星数据（MODIS、AMSR2数据）与ET之间的关系;6种地类的ET估算结果验证的平均绝对误差（MAE）为0.16—0.63 mm/d,均方根误差（RMSE）为0.27—0.89 mm/d,除裸地的决定系数（R²）为0.37以外,其他地类的R²均>0.7。通过对比模型估算的ET与MOD16A2和GLEAM的ET产品,结果表明3种产品的ET空间分布特征相似,ET值非常接近,估算得到的全球2020年日均ET为0—4 mm/d。     

基于TVDI河北省干热风同期土壤湿度监测研究

干热风是高温低湿型的灾害性天气。河北省是干热风易发地区,进行干热风易发期土壤湿度监测研究,对于评估干热风的影响与危害具有重要意义。选用2010年河北省干热风同期5~6月Terra/MODIS8期地表反射率产品MOD09A1和地表温度(LST)产品MOD11A2,通过构建LST\|EVI特征空间,得到温度植被干旱指数(TVDI)反映的河北省各时段的土壤湿度空间分布图。另外分析TVDI值与对应气象站点降水数据变化的趋势关系和二者的定量相关关系,发现降水数据变化与TVDI有较显著的负相关性,通过α=0.05显著性检验。基于研究结果可快速有效地反映研究区土壤湿度等级与空间分布变化状况,与及时更新的气象数据(风速、气温、降水等)相结合,在根据已有指标监测到干热风发生的基础上,评估干热风的影响与危害。     

电磁调速电机控制系统的优化及维修应用

本文将介绍电磁调速电机控制系统新的设计思想，控制器原理。该系统具有运行稳定可靠，闭环控制时机械特性硬度高，调速范围宽，能平滑调速。此外还介绍了该系统的维修以便于实践中维护。