森林内气象因素和蒸散发的观测实验

分析实验资料表明：森林覆盖有调节温度、增加湿度、削减风力的作用。林内的水面蒸发和土壤蒸散发都不及林外的1／2。用林内土壤含水量的资料，尝试估算了森林蒸散发。     

基于涡度相关观测的寒区滨河湿地蒸散发特征分析

蒸散发是湿地生态系统水循环的重要组成部分,研究湿地生态系统蒸散发的时空变化规律,对分析湿地生态系统的水量平衡具有重要意义。选取典型寒区滨河湿地——哈尔滨金河湾湿地为研究区,利用彭曼公式计算湿地潜在蒸散发量,并与涡度相关观测的实际蒸散发量进行对比分析;为探明土壤蒸发和植被蒸腾对湿地实际蒸散发的贡献,利用双涌源模型对实际蒸散发进行分解研究。结果显示:试验观测年份,金河湾湿地生态系统全年潜在蒸散发量为847.17 mm,潜在蒸散发量的月变化呈现双峰曲线,实际蒸散发量为420.46 mm,实际蒸散发量的月变化呈现典型的单峰分布曲线,风速与辐射对实际蒸散发的影响最大,降水偏少、气温较高是造成潜在蒸散发量与实际蒸散发量差异的主要原因;实际蒸散发量中土壤蒸发量为182.90 mm,植被蒸腾量为237.56 mm,植被蒸腾占主导地位。     

陕西关中地区实际蒸发量的时空变化特性分析

通过计算得出了陕西关中地区年、四季实际蒸散发量和气候因子的空间分布特征及实际蒸散发量与其影响因素的偏相关系数,分析了实际蒸散发量和气候因子的突变和周期性质。结果表明,关中地区年和四季实际蒸散发量的空间分布是一致的,而与其影响因素的偏相关系数却不同。关中地区年实际蒸散发量在1974年发生了突变性的减小且存在9a的振荡周期。     

遥感Penman-Monteith模型对区域蒸散发的估算

引入了基于MODIS叶面指数的Penman-Monteith(P-M)模型,实现了对区域尺度上日蒸散发的有效估算,并同时实现了对植被蒸腾和土壤蒸发的分别估算.对澳大利亚东南区域的流域410061的蒸散发的研究表明,利用此模型模拟的蒸散发与实测蒸散发有很好的一致性,日蒸散发拟合的R2为0.80,Nash-Sutcliffe有效性系数为0.77.在总的蒸散发中,蒸腾约占70%,蒸发约占30%,蒸腾作用强于蒸发.研究结果证明了基于遥感叶面指数的Penman-Monteith模型可以很好地估算区域尺度的日蒸散发.     

基于DEM的分布式流域水文物理模型

在全面综述分析国内外文献的基础上 ,提出和建立了一个基于DEM的分布式流域水文物理模型 ,并用来模拟小流域的降雨径流时空变化过程 ,得到了较好的模拟结果 .论文分为模型结构和应用检验两部分 .本文论述模型结构和数值解法 ,详细分析植物截留 ,蒸散发 ,融雪 ,下渗 ,地表地下径流方向和洪水演进等水文物理过程     

基于水热耦合平衡理论的嫩江流域蒸散发估算

由于区域蒸散发时空变异性较大,难以采用点位监测方法来测定,因此,流域蒸散发估算是目前水文学领域的难点和重点问题。从水热耦合平衡理论入手,采用傅抱璞公式估算嫩江流域及典型汇水区的实际蒸散发。结果表明,傅抱璞公式的逐年蒸散发估算结果具有较高精度,且干燥度较大的汇水区的估算结果精度较高。然后,对嫩江流域蒸散发进行时空演化分析。结果表明:在1956—2000年,年实际蒸散发和潜在蒸散发均无趋势性变化;在2000—2013年,多年平均实际蒸散发与潜在蒸散发在空间上呈相反分布,整体上从上游至下游递减(递增)。最后,分析了下垫面参数w的分布规律,其表现为由上游至下游随植被覆盖率的减小而减小的特征。研究表明,傅抱璞公式为流域的蒸散发估算提供了可靠的方法,对于流域水资源预测和生态需水推求等具有十分重要的意义。     

基于DEM的分布式流域水文物理模型

在全面综述分析国内外文献的基础上,提出和建立了一个基于DEM的分布式流域水文物理模型,并用来模拟小流域的降雨径流时[空变化过程,得到了较好的模拟结果,论文分为模型结构和应用检验两部分,本文论述模型结构和数值解法,详细分析植物截留,蒸散发,融雪,下渗,地表地下径流方向和洪水演进等水文物理过程。     

水资源总量的计算

过去水资源总量定义为流域产水量，即由降水量减去包气带蒸散发量、水体蒸发和植物截流量。本文认为应将包气带蒸散发量分为包气带地表蒸散发量和植株蒸腾两部分，后者应包含在水资源的总量中。     

云南石林喀斯特地区地表蒸散发遥感反演研究

云南石林喀斯特地区属于典型的生态脆弱区,地表蒸散是喀斯特地区的重要地表环境参数。采用Landsat5 TM遥感影像数据和地面气象测站辅助数据,利用改进的Priestlry-Tayley方程算法反演实验区地表蒸散,与传统方法相比,该方法不需要过多的气象参数和繁琐的计算,并且具有较好的反演精度。采用MOD16蒸散发数据和实际测站蒸散发数据与TM反演蒸散发数据进行精度检验,研究区TM反演蒸散发数据与实际测站数据进行对比分析,绝对误差为-0.32 mm,测站点处MOD16蒸散发数据与实际测站数据进行对比分析,绝对误差为-1.05 mm。最后随机选取地表土壤和植被类型的测试点,实验结果表明TM反演蒸散发数据和MOD16蒸散发数据在土壤测试点的平均绝对误差为-0.78 mm,植被测试点的平均绝对误差为3.795 mm。     

黑河流域上中下游潜在蒸散发变化及其影响因素的差异

通过黑河流域及其周边气象站点的气象数据,对比分析了1958~2005年黑河流域上中下游潜在蒸散发变化的不同趋势及气象因子的不同影响.黑河流域上游山区潜在蒸散发具有弱增大的趋势,主要表现为辐射项的增大;中下游绿洲潜在蒸散发具有显著下降的趋势,主要表现在空气动力学项的减小.通过相关性分析发现,太阳辐射和平均气温是辐射项的主要因素,而风速和相对湿度是空气动力学项的主要因素.气温升高对上游山区潜在蒸散发的增大具有显著影响,而风速下降对中下游绿洲潜在蒸散发的影响非常显著.     

间断雨量序列随机模拟的研究──暴雨洪水流域系统随机模拟研究之四

对间断雨量序列有雨、无雨状态的交替变化规律，本文沿用马尔可夫转移概率描述。对间断雨量的模拟，本文提出对不同状态，依据其条件雨量序列的统计性质，分别采用不同的方法描述：①由无雨转到有雨时，有雨序列用一定概率分布刻划；②由有雨转到有雨时，若两个有雨序列之间是相关的，则采用某种相依随机模型表征，若是相互无关的，则后一个雨量序列也用一定概率分布刻划。实测雨量资料初步检验表明、该方法随机模拟间断雨量序列是成功的。     

四川酸雨现状及趋势

酸雨及其造成的危害是当今全球性的重大环境问题之一。我国长江以南出现酸雨,四川尤为严重。本文概述了四川自然环境特征,能源以及大气污染;调查了四川各地历年来降雨 pH 及酸雨频率变化;研究了四川酸雨的来源、化学特点以及时空分布;对四川酸雨的趋势进行了分析及预测,以为四川经济发展、环境保护等的规划决策提供科学依据。     

合肥市建筑与小区雨水利用

指出了目前建筑与小区雨水利用计算中存在的问题,对雨水利用径流系数、水量平衡分析、储水池容积确定、效益计算等问题进行了研究,提出按逐日水量平衡法确定雨水储水池容积、计算雨水利用量,根据产流期间雨水收集强度和汇水面积上的损失强度计算雨水设计流量.以合肥市连续8年日降雨量资料为基础,运用逐日水量平衡法,对合肥市某中学和某小区雨水利用进行了实例计算分析.对城市建筑与小区雨水利用方式和储水池容积的确定提出了建议,为城市雨水利用提供了科学依据.     

回灌型城市雨水综合利用系统

城市雨水通过回灌补给地下水是雨水资源利用的重要方面.通过分析城市雨水回灌利用的发展和现状,以及城市地下含水层的补给和生态城市的建设需求,提出了回灌型城市雨水综合利用系统的建立方法.通过以调蓄为主的动水回灌方式,补源地下水,恢复城市地表水系,综合城市雨水、地下水和地表水的调节,能有效解决雨洪产生速度快和渗透回灌缓慢、降雨时空分布集中性和雨水资源利用分散性之间矛盾,实现雨水资源的优化配置与高效利用.     

基于注意力机制的多尺度特征融合图像去雨方法

雨纹分布和形状具有多样性,现有去雨算法在去雨的同时会产生图像背景模糊、泛化性能差等问题.因此,本文提出一种基于注意力机制的多尺度特征融合图像去雨方法.特征提取阶段由多个包含两个多尺度注意力残差块的残差组构成,多尺度注意力残差块利用多尺度特征提取模块提取及聚合不同尺度的特征信息,并通过坐标注意力进一步提高网络的特征提取能力.在组内进行局部特征融合,组间利用全局特征融合注意力模块更好地融合不同层次的特征,通过像素注意力使网络重点关注于雨纹区域.在仿真和真实雨像数据集上与其他现有图像去雨算法相比,本文方法的定量指标有着明显提高,去雨后的图像视觉效果较好且具有良好的泛化性.     

雨杂波中介质圆柱目标的极化滤波增强

在极化域中对雨介质和目标的电磁波散射特性进行了研究．得出了雨区的散射矩阵和目标的散射矩阵．在毫米波段计算了雨区的后向散射引起的雨杂波功率密度随频率及降雨率的变化．对雨杂波中的有限长的介质圆柱目标的极化滤波增强进行了数值仿真,得到了其最优化信杂比在Poincare球上对应的位置,进而给出发射、接收天线应采取的最佳极化状态．     

26GHz波段LMDS无线系统雨衰特性分析

分析雨衰效应对26GHz波段LMDS系统无线链路通信质量的影响。在理论分析的基础上,提出抗雨衰的有效措施。首先从理论上分析雨衰的成因,建立雨衰对系统影响的数学模型及雨衰效应下系统有效路径的计算方法,然后结合各个设备厂商的LMDS系统的特点提出有效的抗雨衰方法,最后进行网络测试论证。测试系统在降雨过程中,无线链路性能稳定,抗雨衰措施完备,满足设计要求。证实了雨衰理论分析的正确,抗雨衰措施的合理。     

多尺度卷积神经网络的单幅图像去雨方法

雨天气会影响户外拍摄图像质量,模糊和覆盖图像信息.为提高受雨天气影响的户外拍摄图像的清晰度,恢复图像特征信息,提高很多计算机视觉算法在雨天气条件下的准确性,提出一种基于多尺度卷积神经网络的单幅图像去雨方法.首先建立多尺度卷积神经网络网络结构,通过多尺度卷积提取图像信息,用于去除雨线和重建图像,然后结合雨线在图像中的低饱和度、高亮度的特征,对网络进行训练,获取网络最优参数值,最终得到可以有效去除雨线的卷积神经网络.实验结果表明:提出的方法相较于现有算法有更好的雨线去除效果,并且可以更好地保持图像的原有信息,避免图像模糊现象.同时,利用多尺度卷积提取图像特征信息可以使特征信息更加丰富,有利于提升卷积神经网络的去雨能力.     

多少人间事,天涯醉又醒——初探陈与义七首《雨》诗之“雨”

陈与义是一位尤钟于雨的诗人,更不乏写雨的佳作,以致于后人评价他有雨就有诗,可以说"雨"是陈与义诗学成就的一大特色,同时也是诗人心灵、情感的折射,本文选取诗人同题的七首《雨》诗为着手点,试图结合诗人感情、经历的不同来分析其中"雨"之不同。     

基于低秩矩阵补全的单幅图像去雨算法

提出一种基于低秩矩阵补全的单幅图像去雨算法, 该算法采用检测、修补、优化的三阶段策略。在检测雨阶段, 利用雨的亮度先验信息构建检测雨模型; 在修补阶段, 先采用相似块匹配算法构造相似块矩阵, 再利用其具有低秩属性的特点, 将去雨问题转化为低秩矩阵补全问题; 在优化阶段, 提出修正策略进一步提升去雨效果和客观度量值。在合成雨图和真实雨图上验证算法, 实验结果表明, 该算法表现出较好的去雨效果, 且对大雨图像的处理也较为满意, 相比其他方法在客观度量值和主观视觉上均有一定的优势。