我国干旱半干旱地区气溶胶光学特性及演化研究——以河西走廊为例

来源 :阜阳师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dddddddaaaaaaaa
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
气溶胶是影响气候和大气环境的最重要、最不确定的因素之一,对于人类健康也存在重大影响。干旱化是导致人类生存环境逐渐恶化的首要自然原因之一,河西走廊地处我国西北干旱半干旱地区,生态环境脆弱,受沙尘天气影响较多,是气候变化的敏感区。对该区域开展长期的大范围气溶胶观测,既能够为研究该区域长时序的气溶胶变化及其对气候和环境的影响提供数据支撑,也能够为该地区的生态保护,可持续发展,大气污染防治,人类居住环境的改善以及环境治理等提供数据参考。本文选择了SACOL站(亦称兰州站),民勤站,张掖站和敦煌站四个位于河西走廊的具有代表性的观测站点,它们从东向西依次分布在河西走廊地区。采用这些站点的CE-318太阳辐射计气溶胶观测数据,分析了河西走廊地区气溶胶光学厚度(AOD),(?)ngstr(?)m指数,以及复折射指数等气溶胶光学特性及其演化规律,并发现了一些重要的特点和变化趋势。主要结论如下:(1)AOD变化特征:从空间上看,该地区AOD存在明显的西高东低的变化趋势,但同为东部区域,兰州的AOD却明显高于民勤。这主要是因为兰州人口密度大,由人类活动产生的气溶胶过大所致。从时间上看,该区域均存在春季AOD最高,秋季最低的特点。这主要是因为春季风速较大,再加之地表裸露导致的自然气溶胶增加的缘故。但兰州地区冬季的AOD也很高,这主要是冬季取暖燃烧产生的黑炭粒子增多的原因。在年均值变化方面,综合四个站点数据发现,2020年以前,AOD虽有波动,但变化不大,而2020年AOD却出现明显增高,尤其是张掖地区,提示近两年该地区气候和环境的变化值得重视和深入研究。(2)(?)ngstr(?)m指数变化特征:从空间上看,该地区的(?)ngstr(?)m指数明显存在西低东高的特征。这主要是因为西部地区受沙漠影响更大,产生的大粒子更多,从而导致(?)ngstr(?)m指数更小。(?)ngstr(?)m指数最高的是兰州,这是因为在兰州,人类活动产生的气溶胶更多,而该类粒子均以小粒子为主,从而导致(?)ngstr(?)m指数增加。从时间上看,(?)ngstr(?)m指数春季最小,秋季最高,这是因为该地区春季气溶胶以沙尘等大粒子为主的原因。在年均值变化方面,兰州仅表现出微小的波动,但民勤和张掖则表现出动态下降的趋势,表明兰州地区人类活动对气溶胶的影响基本没有变化,但民勤和张掖两地区人类活动对气溶胶的影响在逐年下降。(3)复折射指数变化特征:复折射指数在该区域没有明显的空间分布差异。从时间上看,春冬两季复折射指数的实部大于夏秋两季,夏季实部最小;虚部则是冬季大于夏季。但兰州地区折射指数的虚部从2006年到2013年期间出现了明显的下降趋势。意味着气溶胶的吸收性在降低,有利于降雨量的增加。该地区气溶胶特征及其演化规律在文中给出了详细的数据和图表,为研究该地区气候和环境的变化提供了科学、可靠的数据支撑。
其他文献
宇宙线探测实验中所采用的大气切伦科夫光望远镜,为了收集更多的切伦科夫光,通常需要安装大口径的反射镜。在宇宙线探测和分析过程中,望远镜反射镜反射率将直接影响切伦科夫光的测量。高海拔宇宙线观测站(LHAASO)中,共有18台切伦科夫望远镜。虽然生产厂家提供了反射镜的反射率参数,但是反射镜在长期使用中会因为老化或者磨损导致反射率会有不同程度的衰减。不同波长的光、不同的时间、同阵列下不同的望远镜的反射率也
学位
在多种复杂场景下进行车辆检测和提取到车辆重要信息一直是目标检测领域的重要研究方向之一。该问题的突破可以为智慧交通系统中的车辆统计技术提供基础,在一定程度上缓解交通拥挤问题,以及为车辆跟踪问题提供相应的技术支持,其中车辆是否能够准确检测是后续相关工作的前提,本文的主要研究工作及贡献如下。(1)为了降低选取先验框选取时间以及提升模型的检测精确度,利用k-means++聚类算法选取9个目标先验框和尺寸,
学位
近年来,基于计算机视觉和自然语言处理的多模态交互任务虽然取得了进展,却也出现了类别不平衡,模态无法对齐等一些具有挑战性的问题。视觉问答是一种经典的多模态交互任务,以图片和问题作为输入,得到能够回答与图像内容有关的文本答案。然而视觉问答任务具有语言先验性,模型更加偏向仅依据问题与答案之间的关系回答问题,较少考虑图像内容,而且相关数据集候选答案分布也不平衡。基于此,本文提出了两种处理语言先验的方法:针
学位
深度神经网络的出现为人工智能技术的研究注入了新的活力,并且已经较为成熟地应用在了图像识别、目标检测、语音识别等领域。作为人工智能新兴的热门研究方向,视觉问答(Visual Question Answering,VQA)任务也因此受益,近年来有了很多研究成果。现有的视觉问答模型由于受到语言先验的影响,预测准确率不高。模型能够学习到问题和答案之间的表面联系,而无法学习到它们之间更深层次的联系,容易出现
学位
随着弹幕评论功能在视频播放平台投入使用并受到用户的认可,视频中的弹幕量也随之增大。弹幕中表达对于视频情节的即时观点、感受等主观信息具有研究价值,但是利用现有的情感词典提取特定领域弹幕数据的情感信息并加以分析却颇有难度。本文以B站(Bilibili网站)视频弹幕为研究对象,针对常规情感词典不适用于视频弹幕领域的语料库且在情感分析上维度比较单一的问题,提出基于多维情感词典结合深度学习的方法研究分析弹幕
学位
随着互联网技术的迅速发展,深度学习在计算机领域受到越来越多的学者们的关注。随之衍生的多模态任务,例如图像描述、OCR、图像字幕、视觉问答等也备受计算机领域的学者关注。其中,视觉问答(Visual Question Answering,VQA)任务逐渐成为学者们讨论的热点。VQA任务是指让计算机来回答与图像相关的问题,即给定一张图像和与该张图像相关的采用自然语言方式来表示的问题。VQA任务就是让模型
学位
图像修复技术来源于对艺术品复原,随着数字化图像获取越来越便利,人们对数字图像的修复质量提出更高要求。如今,数字修复技术在目标物移除、旧照片修复、信息隐藏、视频修复等方面有着广泛应用。因此,图像修复技术受到众多学者的关注,并成为图像处理领域中一个重要分支。本课题以Patch Match算法和基于HDC(hybrid dilated convolution)的卷积神经网络为主要的研究目标。首先对图像修
学位
课堂教学是教育教学的关键环节。提高学生课堂学习质量,不但可以改善学生学习效果,还可以推动教师课堂教学方式的转变。随着全国义务教育阶段在校生数量的增多和国家“双减”政策的落实,更多的学生和家长对学生义务教育阶段的学习提出了更高的要求。在课堂学习中,最重要的是保证学生在上课期间保持良好的听课状态,从而保证学生听课质量。因此可以采用智能化手段对学生课堂行为进行检测观察,从而进一步反馈学生学习状态。可以应
学位
现如今5G商用技术已经大量被应用到无线通信网络中,6G的研究也逐渐展开,相比于5G网络,6G网络有着更大的优势,它能够加速经济和社会朝着数字化的方向发展。在6G网络时代,预计数据传输速率将达到前所未有的高度,然而,大量高速数据的传输必将会消耗大量的能量,不符合绿色通信的要求。智能超表面具有成本低,功耗低等一系列优点,能够完美的解决这一问题。智能超表面(Reconfiguration Intelli
学位
“言之无文,行而不远”,语言承载着思想,也传承着文化。写作者的感情凭借对辞格的灵活运用,使得文章立意得以高级地展现。辞格能够从语言表述上提升作文的档次。只有懂得如何运用辞格的学生,才能写出高质量的作文,才能博得阅卷老师的青睐,在高考当中得到一个漂亮的分数。作文分值占据高考语文试卷卷面分的60%,修辞格使用是高中语文修辞教学的重要内容,教师通过阅读教学和习作教学向学生传授辞格的内涵和使用方式,提高学
学位