检索结果-内蒙古大学图书馆

生态学报 2025年第2期45卷 877-888页

作者：周钰清徐彦森何龙鑫张宇杰冯兆忠南京信息工程大学生态与应用气象学院江苏省农业与生态气象重点实验室南京210044

人类活动导致的地表臭氧(O_(3))浓度升高和气候变暖正严重影响作物生长。利用开放式O_(3)浓度与温度升高平台(O_(3)-T-FACE),以南粳9108为实验材料,设置两个O_(3)浓度:环境大气O_(3)浓度(A)和1.5倍环境O_(3)浓度(E),三个增温处理:环境温... 详细信息

人类活动导致的地表臭氧(O_(3))浓度升高和气候变暖正严重影响作物生长。利用开放式O_(3)浓度与温度升高平台(O_(3)-T-FACE),以南粳9108为实验材料,设置两个O_(3)浓度:环境大气O_(3)浓度(A)和1.5倍环境O_(3)浓度(E),三个增温处理:环境温度(CK)、冠层红外增温1.5℃(+1.5)和2℃(+2)。于灌浆中期和后期测定水稻叶片光合速率和叶绿素含量,以明确O_(3)浓度升高和温度增加对水稻叶片光合作用的复合影响。两年重复实验结果表明,与环境大气O_(3)浓度相比,O_(3)浓度升高对水稻灌浆中期叶片光合指标无显著影响,但显著降低了水稻灌浆后期的饱和光合速率(A_(sat))、气孔导度(g_(s))和叶绿素含量,分别平均下降31.3%、19.9%和30.7%;对胞间CO_(2)浓度(C_(i))、电子传递速率(ETR)、水分利用率(WUE)等指标的影响两年均不显著,说明O_(3)浓度升高导致的A_(sat)降低主要是由于叶绿素含量的下降,而非气孔限制CO_(2)传输。增温显著降低了2022年灌浆后期叶片A_(sat)和g_(s),显著降低2021年灌浆中期和后期叶片C_(i),增加叶片WUE,但对其他光合指标和叶绿素含量无显著影响。灌浆后期叶片光合速率对O_(3)浓度升高和增温的响应存在年际差异,2021年灌浆期间高的环境O_(3)浓度和温度加重了叶片光合损失。实验设置的不同增温幅度间的影响未达到显著性差异,说明开放条件下增加冠层温度1.5—2℃对当前的试验水稻品种不足以产生高温胁迫。O_(3)浓度升高和增温对叶片光合速率和叶绿素含量的复合影响未达显著性水平,意味着高浓度O_(3)和温度对试验水稻品种的叶片光合作用不存在协同或拮抗效应。

关键词：臭氧增温光合速率气孔导度水分利用率叶绿素

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不同气候分区的青海省水面蒸发影响因子分析

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节水灌溉 2025年第2期 43-52页

作者：郭燕王晶张嘉男赵冰钰张烜宇刘春伟青海省气象信息中心青海西宁810001 南京信息工程大学生态与应用气象学院江苏省农业气象重点实验室江苏南京210044

为探究青海省不同气候分区(东部农业区、柴达木盆地、环青海湖区、三江源区)水面蒸发的变化特征及其影响因子,基于FAO-56 Penman-Monteith(PM)公式,利用青海省50个国家气象站点2018-2022年的气象资料,建立多元回归模型计算青海省各气候... 详细信息

为探究青海省不同气候分区(东部农业区、柴达木盆地、环青海湖区、三江源区)水面蒸发的变化特征及其影响因子,基于FAO-56 Penman-Monteith(PM)公式,利用青海省50个国家气象站点2018-2022年的气象资料,建立多元回归模型计算青海省各气候区水面蒸发量,分析不同时间尺度上青海省不同气候分区水面蒸发的变化特征,并利用通径分析方法对各气候区水面蒸发的影响因子进行剖析。结果表明:水面蒸发年际变化范围为2.58~2.92 mm/d,4个气候区均在2022年达到最大值;季节变化表现为夏季>春季>秋季>冬季;月变化最大值均出现在7月,为柴达木盆地>东部农业区>环青海湖区>三江源区。东部农业区,气象因子对水面蒸发的综合决定能力排序为VPD>R_(n)>n>WS,VPD对水面蒸发变化的直接作用最大(决策系数为0.75),其次是WS,R_(n)主要通过n路径对水面蒸发变化产生间接作用(间接作用系数为0.47);柴达木盆地,各因子决策系数排序为VPD>R_(n)>RH_(mean)>WS>T_(min),R_(n)对水面蒸发变化的直接作用最大(决策系数为0.50),其次是T_(min),VPD对水面蒸发的间接作用最大(间接作用系数为0.51),通过R_(n)路径间接影响水面蒸发,WS通过T_(min)路径间接影响水面蒸发(间接作用系数为0.18),RH_(mean)对水面蒸发的影响最小且为负效应;环青海湖区,VPD、R_(n)和WS是驱动水面蒸发变化的最主要因子且起直接作用,决策系数分别为0.62、0.69和0.05,表明R_(n)对水面蒸发变化促进作用比VPD明显;三江源区,VPD对水面蒸发的直接影响最大(决策系数为1.05),其次是WS。T_(mean)可通过VPD、R_(n)和RH_(mean)路径间接影响水面蒸发(间接作用系数为0.76),R_(n)和n分别通过T_(mean)和R_(n)路径对水面蒸发变化产生间接作用(间接作用系数分别为0.48和0.69),VPD、R_(n)、WS、T_(mean)和n对水面蒸发均有增进作用,而RH_(mean)对水面蒸发的影响最小且对水面蒸发变化有抑制作用(决策系数为-0.001)。总体而言,VPD和R_(n)是影响青海省水面蒸发的主导因子。

关键词：水面蒸发多元线性回归通径分析不同气候分区

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一种地基云图分类算法及硬件加速实现

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电子测量与仪器学报 2025年第2期39卷 21-31页

作者：冯琳宋文强徐伟南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044

地基云的自动观测和识别对分析大气运动趋势和天气预测具有指导意义。针对目前地基云图分类算法准确率不高、在嵌入式终端部署困难的问题,提出了一种基于残差网络结构的地基云图分类网络模型GBcNet及基于ZYNQ的硬件实现架构,PS端用于加... 详细信息

地基云的自动观测和识别对分析大气运动趋势和天气预测具有指导意义。针对目前地基云图分类算法准确率不高、在嵌入式终端部署困难的问题,提出了一种基于残差网络结构的地基云图分类网络模型GBcNet及基于ZYNQ的硬件实现架构,PS端用于加载模型的权重参数和云图数据,PL端实现DDR3读写控制和GBcNet的硬件加速。设计了滑窗、卷积层、池化层、批量归一化层和全连接层等模块的加速IP核。实验在CCSN数据集上进行,结果表明,提出的模型在PC端的准确率达到96.02%。采用现场可编程门阵列(FPGA)硬件加速后,准确率仍然保持在94.5%。与PC端模型的识别率相比,各云类的识别精度损失均不超过3%,整体精度损失小于1.5%;FPGA的最大资源占用不超过48%,单张地基云图推理时间为0.13 s。相较于现有地基云的识别方法,识别准确率高且推理时间较短。提出的识别模型和硬件加速方法为便携式地基云观测设备的研制提供了一种参考方案。

关键词：图像分类地基云图硬件加速 FPGA 残差网络

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肥料深施、红萍和土壤pH对稻田氨挥发的影响

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土壤学报 2025年第1期62卷 223-232页

作者：朱彤李红周艳萍郑继成尹斌姚元林南京信息工程大学生态与应用气象学院江苏省农业气象重点实验室南京210044 桐庐县农业技术推广中心杭州311599 海南大学南繁学院海口570228 土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所) 南京210018

红萍具有高效的生物固氮能力,然而其生长对水体铵态氮敏感,且易受水体pH影响。肥料集中深施可有效降低田面水铵态氮浓度,但肥料集中深施模式下稻田养萍对不同酸碱度稻田土壤是否具有稳定的抑制氨挥发和增产效果,目前未知。为明确肥料集... 详细信息

红萍具有高效的生物固氮能力,然而其生长对水体铵态氮敏感,且易受水体pH影响。肥料集中深施可有效降低田面水铵态氮浓度,但肥料集中深施模式下稻田养萍对不同酸碱度稻田土壤是否具有稳定的抑制氨挥发和增产效果,目前未知。为明确肥料集中深施模式下稻田养萍对不同酸碱度稻田土壤氨挥发和水稻产量的影响,采用盆栽实验,选取三种水稻土(酸性、中性和碱性)、两种施肥方式(表施和肥料集中深施)以及是否放养红萍,共15个处理,检测整个稻季的氨挥发日通量及总量、水稻的籽粒和生物量。实验结果表明:(1)同一施氮水平下,三种土壤中,肥料集中深施的稻季氨挥发总量仅1.0~1.8 kg·hm^(–2)(以N计),与表施相比,降幅达96%;表施模式下放养红萍可使氨挥发总量降低17%~50%;(2)放养红萍的各组水稻籽粒产量显著高于不放养各组,其中肥料集中深施结合稻田养萍在黑土上的水稻增产效果最大,与黑土表施不放养红萍的籽粒产量相比增幅达41%。综上所述,不同pH稻田土壤下,肥料集中深施均能大幅减小稻田氨挥发,肥料集中深施结合稻田养萍具有更好的增产效果。

关键词：红萍稻田养萍氨挥发肥料集中深施

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基于RGB与高光谱图像的小麦低温胁迫评估模型

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南方农业学报 2025年第1期56卷 97-110页

作者：余德炤江晓东杨莹颖张建取忻乐张艳秦思容杨再强南京信息工程大学生态与应用气象学院/农业与生态气象江苏省高校重点实验室江苏南京210044 南京信息工程大学大气科学学院江苏南京210044

【目的】探究低温胁迫对小麦叶片叶绿素荧光参数、RGB图像参数和高光谱指数的影响,建立小麦低温胁迫评估模型,为小麦生产防灾减灾提供参考。【方法】以济麦22为研究对象,在小麦拔节期开展低温胁迫控制试验,设白天(8:00—20:00)/夜间(20... 详细信息

【目的】探究低温胁迫对小麦叶片叶绿素荧光参数、RGB图像参数和高光谱指数的影响,建立小麦低温胁迫评估模型,为小麦生产防灾减灾提供参考。【方法】以济麦22为研究对象,在小麦拔节期开展低温胁迫控制试验,设白天(8:00—20:00)/夜间(20:00—次日8:00)平均温度分别为8℃/0℃(T1)、6℃/-2℃(T2)和4℃/-4℃(T3)3个处理,持续时间3 d,以大田自然环境的盆栽小麦(23℃/8℃)为对照(CK),研究低温胁迫处理结束后1、3和6 d小麦叶片叶绿素荧光参数、RGB图像参数及高光谱指数的变化规律;使用一元线性回归、随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)建立小麦低温胁迫评估模型。【结果】叶绿素荧光参数DIo/RC可作为评估小麦低温胁迫的指标。在一元线性回归模型中,使用增强型植被指数(EVI)建立的一元线性回归模型效果最佳,回归方程为y=-1.261x+1.401,决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)分别为0.536、0.058、0.045和11.31%。在RF和ANN模型中,基于RGB图像参数建立的模型精度高于基于高光谱指数建立的模型,RF模型测试集R^(2)、RMSE、MAE、MRE分别为0.771、0.042、0.033、8.57%,R^(2)相比一元线性回归模型提高43.78%,RMSE、MAE、MRE分别降低28.31%、28.06%、24.21%;ANN模型测试集R^(2)、RMSE、MAE、MRE分别为0.742、0.046、0.037、9.01%,测试集R^(2)相比一元线性回归模型提高38.34%,RMSE、MAE、MRE分别降低20.33%、18.06%、20.32%。【结论】基于RGB图像参数的RF模型效果最好、精度最高,可用于小麦的低温胁迫评估。

关键词：小麦叶绿素荧光参数 RGB图像高光谱图像低温胁迫评估模型

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南大西洋副热带偶极子的统计特征及其与ENSO的关系

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大气科学学报 2025年第2期48卷 255-266页

作者：王晓红官元红王曰朋吴香华李兴钰南京信息工程大学数学与统计学院江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省应用数学中心江苏南京210044 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044

利用逐月Hadley Center海表面温度、NCEP/NCAR海表面风场和海平面气压等资料,探讨了南大西洋副热带海表面温度的特征及其与ENSO(El Ni1o-Southern Oscillation)的关系。结果表明:1)在北半球冬季,南大西洋副热带海表面温度异常的EOF(empi... 详细信息

利用逐月Hadley Center海表面温度、NCEP/NCAR海表面风场和海平面气压等资料,探讨了南大西洋副热带海表面温度的特征及其与ENSO(El Ni1o-Southern Oscillation)的关系。结果表明:1)在北半球冬季,南大西洋副热带海表面温度异常的EOF(empirical orthogonal function)第一模态(解释方差为27.82%)呈现东北-西南的反位相分布,即南大西洋副热带偶极子(South Atlantic Subtropical Dipole,SASD);其形成主要是由于南大西洋副热带高压变化引起了表面风的变化,表面风的变化引发了潜热通量东北-西南异常反位相分布,从而导致了海温的变化。2)SASD存在明显的季节锁相特征:9—11月SASD模态开始发生发展,12月—次年2月成熟并达到峰值,次年3—5月减弱。3)1960—2022年SASD主要以4~6 a的时间尺度发生周期变化。4)SASD与ENSO存在较强的相关关系,两者的相关系数达0.55,其中正、负SASD分别与厄尔尼诺、拉尼娜事件相对应。与El Ni1o同时发生的正SASD事件对El Ni1o的强度和范围有增强和扩大的作用,且正SASD与El Ni1o事件同时发生会激发次年La Ni1a事件发生,La Ni1a事件反过来又能加强下一年负SASD事件的强度。

关键词：南大西洋副热带偶极子厄尔尼诺拉尼娜气候变率极端事件

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二元混合气体成分检测的改进蒲公英算法研究

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传感器与微系统 2025年第2期44卷 15-20页

作者：李鹏汤炼海林事力纵彪于涛南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室江苏南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与技术装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学滨江学院江苏无锡214105

针对阵列传感器检测二元混合气体时由于交叉敏感特性导致准确率低的问题,提出一种改进型蒲公英优化(IDO)算法优化核极限学习机(KELM)的二元混合气体检测方法。首先,引入Kent映射初始化种群提高初始种群分布的均匀性,后将精英反向学习策... 详细信息

针对阵列传感器检测二元混合气体时由于交叉敏感特性导致准确率低的问题,提出一种改进型蒲公英优化(IDO)算法优化核极限学习机(KELM)的二元混合气体检测方法。首先,引入Kent映射初始化种群提高初始种群分布的均匀性,后将精英反向学习策略(EOBL)引入蒲公英种子位置更新,提高原算法寻优精度。将该算法用于KELM参数寻优,建立改进DO(IDO)算法优化KELM模型,实现对二元混合气体的成分识别。实验结果表明:IDO算法优化的KELM模型对二元混合气体成分识别准确率可达99.71%,比原始KELM模型提高4.28%。

关键词：改进蒲公英优化算法核极限学习机气体分类

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江淮夏季不同对流过程的无人机边界层观测特征分析

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大气科学学报 2025年第1期48卷 136-151页

作者：李厚凝李昕李煜斌吴泓曾明剑中国气象科学研究院北京100081 中国气象科学研究院-江苏省气象局南京气象科技创新研究院江苏南京210041 江苏省强对流灾害风险预警重点实验室/中国气象局交通气象重点开放实验室江苏南京210041 南京信息工程大学大气物理学院江苏南京210044

利用2019年7—10月江苏盐城5个站点的旋翼无人机观测资料,对夏季对流天气发生前的大气边界层特征进行分析。选取ERA5和L波段雷达探空对旋翼无人机观测的温度、湿度和风场数据进行了观测偏差和误差的定量化估计。结果表明,在不同高度层,... 详细信息

利用2019年7—10月江苏盐城5个站点的旋翼无人机观测资料,对夏季对流天气发生前的大气边界层特征进行分析。选取ERA5和L波段雷达探空对旋翼无人机观测的温度、湿度和风场数据进行了观测偏差和误差的定量化估计。结果表明,在不同高度层,无人机观测温度与探空观测的平均偏差为-0.2~0.02℃,观测误差为0.44~0.59℃;相对湿度与ERA5的平均偏差为1.27%~7.14%,观测误差为7.14%~10.71%;风速、风向与探空观测的平均偏差分别为0.40~1.34 m/s和-3.87°~4.98°,观测误差分别为1.24~1.62 m/s和10.50°~23.96°。各变量同两个参考数据集具有较好的一致性,数据准确度满足边界层分析要求。针对3类不同天气背景下的夏季对流天气过程进行了边界层特征分析,无人机观测揭示了重要的信息:对于非天气尺度强迫的弱降水个例,无人机观测捕捉到了降水前边界层顶逆温层高度变化和局地风场辐合,边界层内的状态变化解释了弱降水成因;对于天气尺度强迫且主导系统位置稳定的降水个例,降水由大尺度低层不稳定导致,边界层特征呈现出对大尺度强迫的响应;对于天气尺度强迫且系统快速移动的降水个例,因平流引起边界层内气象要素迅速变化,边界层高度由于冷空气入侵急剧下降,近地层出现风向与主导系统移动方向一致的风速大值区。

关键词：无人机观测对流天气过程边界层观测特征

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基于U-Net改进的日平均2 m气温订正方法

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应用科学学报 2025年第1期43卷 51-65页

作者：王冰轮方巍南京信息工程大学计算机学院江苏南京210044 南京气象科技创新研究院中国气象局交通气象重点开放实验室江苏南京210041 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215000

针对数据订正常用的深度学习模型U-Net中不能充分学习空间特征以及图像细节信息丢失的问题,提出了S-CUnet 3+模型。S-CUnet 3+采取以下两个措施对U-Net进行改进:一是将原模型与能够学习图片全局特征的Swin Transformer有机结合起来;二... 详细信息

针对数据订正常用的深度学习模型U-Net中不能充分学习空间特征以及图像细节信息丢失的问题,提出了S-CUnet 3+模型。S-CUnet 3+采取以下两个措施对U-Net进行改进:一是将原模型与能够学习图片全局特征的Swin Transformer有机结合起来;二是引入多尺度连接操作。模型还采用了预训练与微调的训练策略针对多个预报步长同时订正。7个预报步长的日平均2 m气温预报值订正的实验结果表明,S-CUnet 3+模型对所有预报步长的预报都有明显的订正效果,其中24 h预报步长的订正效果最好,平均绝对误差和均方根误差分别下降了50.64%和49.25%,且相比于基于历史资料的模式距平积分预报订正、分位数回归、岭回归、U-Net、CU-Net、Dense-CUnet和RA-UNet这7种订正方法,S-CUnet 3+取得了更好的订正效果。

关键词：数据订正深度学习 Swin Transformer 预训练微调

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基于罗氏线圈和CEEMDAN的雷电流波形测量方法

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电子测量与仪器学报 2025年第2期39卷 102-112页

作者：徐伟李想王学孟刘岩南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044 广州市气象公共服务中心广州511400 中国气象局交通气象重点开放实验室南京气象科技创新研究院南京210041 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081

浪涌保护器中嵌入雷电流波形测量模块为其老化分析提供了数据支撑。针对目前浪涌保护器中雷电流测量存在不能记录完整电流波形、噪声较大的问题,通过分析雷电流波形的时频特性,设计由罗氏线圈传感器、低噪声宽带放大、单端转差分、高速... 详细信息

浪涌保护器中嵌入雷电流波形测量模块为其老化分析提供了数据支撑。针对目前浪涌保护器中雷电流测量存在不能记录完整电流波形、噪声较大的问题,通过分析雷电流波形的时频特性,设计由罗氏线圈传感器、低噪声宽带放大、单端转差分、高速模数转换器和现场可编程门阵列(FPGA)等组成的雷电流波形测量系统。FPGA完成采集信号的处理、数据的缓存发送以及雷击计数等功能。通过差分电路和自适应噪声完备集合经验模态分解相结合的方法减小噪声对雷电流波形的影响,采用阈值与斜率联合触发方式,提高雷电流冲击次数计数的准确度。利用雷电防护实验室的雷电流组合波发生器对系统和去噪方法进行了实验测试,结果表明,系统能完整精确地记录雷电流波形,峰值1~10 kA范围内雷电流采集无漏触发现象,峰值的最大测量误差为1.27%,半峰值到达时间的测量误差≤0.2μs,前峰平均坡度测量误差≤2.04%。系统将推动浪涌保护器的智能化发展,并为雷电研究提供数据支撑。

关键词：浪涌保护器雷电流罗氏线圈 FPGA CEEMDAN

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