检索结果-内蒙古大学图书馆

气候变化研究进展 2025年第1期21卷 56-68页

作者：秦卓凡廖宏代慧斌南京信息工程大学江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室/江苏省大气环境与装备技术协同创新中心/环境科学与工程学院南京210044

地表细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_(3))重污染事件是我国大气污染治理的重点关注对象。文中综述了中国近几年关于气候变化对PM_(2.5)和O_(3)重污染事件影响的研究进展。结果表明,PM_(2.5)重污染事件主要发生在静稳天气条件下而O_(3)重污... 详细信息

地表细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_(3))重污染事件是我国大气污染治理的重点关注对象。文中综述了中国近几年关于气候变化对PM_(2.5)和O_(3)重污染事件影响的研究进展。结果表明,PM_(2.5)重污染事件主要发生在静稳天气条件下而O_(3)重污染事件主要发生在高温低湿天气条件下。气候变化(包括气候系统内部变率和大气成分变化驱动的全球变暖),主要通过影响大尺度环流和区域环流进而影响局地重污染气象条件。目前关于气候变化影响PM_(2.5)的研究较为系统,能识别气候因子或全球变暖对典型重污染事件或重污染事件长期变化趋势的影响,但气候变化影响O_(3)重污染事件的研究还较少。

关键词：细颗粒物(PM_(2.5)) 臭氧(O_(3)) 大气重污染事件气候变化

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长三角城市群气象因子对环境空气质量的影响及变化趋势分析

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气候与环境研究 2025年第2期30卷 187-198页

作者：蒋妍朱君乐旭南京信息工程大学环境科学与工程学院/江苏省大气环境监测与污染控制研究实验室/大气环境与装备技术协同创新中心

利用中国环境监测总站大气环境监测数据以及美国国家气候数据中心的气象要素数据，通过逐步回归和相关性分析法，分析了2015～2022年长三角城市群空气质量的时空变化特征，建立了环境空气质量与各气象因子的关联，揭示了气象因子对环境... 详细信息

利用中国环境监测总站大气环境监测数据以及美国国家气候数据中心的气象要素数据，通过逐步回归和相关性分析法，分析了2015～2022年长三角城市群空气质量的时空变化特征，建立了环境空气质量与各气象因子的关联，揭示了气象因子对环境空气质量影响的年变化趋势。结果表明：（1）2015～2022年长三角城市群空气质量向好发展，江苏、上海、安徽和浙江地区全年空气质量优良率分别以2.99%、2.56%、2.29%、1.96%的速率增长；长三角城市群空气质量指数（Air Quality Index, AQI）月变化趋势相似，冬季高（AQI均值为90.1）夏季低（AQI均值为39.7）。（2）夏季对长三角城市群空气质量影响最大的气象因子是气压（有污染时气压与AQI的相关性均值为0.119，无污染时相关性均值为0.09），且气压与AQI的相关性在有污染和无污染时分别以每年6.71%和0.58%的速率增长。（3）冬季对长三角城市群空气质量影响最大的气象因子是风速（无污染时相关性均值为-0.137；有污染时相关性均值在2019年之前和2019年之后分别为-0.120和0.249）；且存在污染和无污染时，风速与AQI的相关性分别以每年3.72%和0.39%的速率上升。这些结果表明在夏季和冬季，气压和风速对长三角城市群空气质量的影响持续增加。

关键词：长三角城市群空气质量指数气象因子逐步回归相关性分析

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苏南城市地区PM2.5中有机碳吸光作用及来源的时空分布

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环境科学学报 2025年第4期45卷 331-340页

作者：冯蔚丁峰齐婉清董桂宏谢鸣捷南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏省南京环境监测中心

于2020—2021年秋、冬季在苏南城市（南京、苏州、无锡、常州和镇江）同步收集大气细颗粒物(PM2.5)滤膜样品，分析了各样品中甲醇可提取有机碳（organic carbon,OC）吸光性质的时空变化.结果表明，常州市因OC浓度最高(（8.09±5.17... 详细信息

于2020—2021年秋、冬季在苏南城市（南京、苏州、无锡、常州和镇江）同步收集大气细颗粒物(PM2.5)滤膜样品，分析了各样品中甲醇可提取有机碳（organic carbon,OC）吸光性质的时空变化.结果表明，常州市因OC浓度最高(（8.09±5.17）μg·m-3),OC在365 nm处的光吸收系数(Abs365)均值(（5.57±3.45） Mm-1)显著（p<0.05）高于其他4个城市(（4.23±2.29）～（4.80±2.90） Mm-1).但质量吸收系数(MAC365)却在苏南五市中最低(（0.87±0.23） m2·g-1)，主要可归结为常州市本地交通相关源排放对OC的贡献占比较高，而这部分OC的MAC365远低于来自区域传输的生物质燃烧OC.根据不同城市间的相关系数（r）和离散系数计算结果，苏南五市OC浓度和Abs365的时间变化趋势和数值在空间上高度一致，表明吸光性OC的来源具有区域性特征.采用正矩阵因子分解模型对PM2.5主要成分和Abs365观测结果进行源解析，发现生物质和化石燃料燃烧排放的区域传输在苏南五市Abs365的来源中占主导地位，平均贡献范围为46.7%～53.7%.气态前体物在传输过程中的二次转化过程对Abs365也有一定贡献（11.0%～21.4%），且在采暖期开始后显著升高.因此，加强区域间的联防联控是进一步控制苏南地区有机气溶胶污染及其气候效应的必要手段.

关键词：苏南城市有机碳吸光性质时空分布来源解析

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导联注意力及脑连接驱动的虚拟现实晕动症识别模型研究

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电子与信息学报 2025年第4期47卷 1161-1171页

作者：化成城周占峰陶建龙杨文清刘佳付荣荣南京信息工程大学江苏省智能气象探测机器人工程研究中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

虚拟现实晕动症(VRMS)是阻碍虚拟现实技术行业发展的重要问题,检测VRMS水平是研究并克服这一问题的先决条件。所以该文引入并改进了一种脑电端到端识别模型定量识别用户在使用虚拟现实时的VRMS水平。该模型首先利用1维卷积神经网络(CNN... 详细信息

虚拟现实晕动症(VRMS)是阻碍虚拟现实技术行业发展的重要问题,检测VRMS水平是研究并克服这一问题的先决条件。所以该文引入并改进了一种脑电端到端识别模型定量识别用户在使用虚拟现实时的VRMS水平。该模型首先利用1维卷积神经网络(CNN)对脑电信号进行滤波,然后计算导联间相关性构成功能脑网络,最后利用CNN和全连接层提取脑网络特征和回归分析。该文通过优化1维卷积核大小及加入一种新型导联注意力结构来增强该模型特征提取能力。最后采用虚拟现实场景《VRQ test》诱发受试者产生VRMS并记录受试者脑电信号及主观评价VRMS水平(模拟器眩晕量表SSQ),所得数据用于验证该模型。结果显示经过10折交叉验证该方法检测到的VRMS水平与真实值之间平均均方误差为15.10,平均拟合优度为:96.63%。该结果表明该文所提模型可用于虚拟现实晕动症的检测,该脑电检测方法有望成为一种通用的虚拟现实产品评估方法。

关键词：虚拟现实晕动症(VRMS) 脑电(EEG) 功能脑网络导联注意力模拟器眩晕量表(SSQ)

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基于改进非局部均值算法的地面气温资料质量控制方法研究

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气候与环境研究 2025年第1期30卷 94-106页

作者：熊雄姚俊杰陈昕张齐东南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学信息与系统科学研究院南京210044 国网江苏省电力有限公司超高压分公司南京211100

提出一种基于改进的非局部均值算法(Improved Non-Local Means,INLM)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)参数寻优的地面气温资料质量控制方法(INLM-PSO方法),该方法将非局部均值引入到地面气温资料质量控制中,通过欧式距离... 详细信息

提出一种基于改进的非局部均值算法(Improved Non-Local Means,INLM)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)参数寻优的地面气温资料质量控制方法(INLM-PSO方法),该方法将非局部均值引入到地面气温资料质量控制中,通过欧式距离和余弦相似度衡量参考站与目标站的相关性并对参考站赋权,实现对目标站观测值进行估计并实现质量控制。为了检验INLM-PSO方法的有效性及适应性,利用INLM-PSO方法对全国不同地区的典型14个地面观测站的2017~2018年日均温观测数据进行质量控制效果分析,并与反距离加权法(Inverse Distance Weighted,IDW)、空间回归检验法(Spatial Regression Test,SRT)进行对比。实验结果表明,相对于IDW方法和SRT方法,该方法能有效识别出气温数据中的可疑值,预测精度高,具有较好的稳定性和适应性。

关键词：质量控制地面气温改进的非局部均值(INLM) 余弦相似度粒子群

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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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溴乙烯在外电场中的解离性质研究

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原子与分子物理学报 2025年第4期42卷 20-26页

作者：周华森韩博元努尔比耶·艾则孜章吴熠朱奕虹刘玉柱南京信息工程大学江苏省大气海洋光电探测重点实验室南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

溴乙烯具有极高的毒性,它不仅会污染环境,还会损害人类的身心健康.因此,研究它的分子结构及其解离方式,不仅具有重要的科学意义,而且也具有极高的社会意义.本文采用密度泛函理论(DFT),以B3LYP/6-31G++(d,p)基组,深入探索溴乙烯分子在0 V... 详细信息

溴乙烯具有极高的毒性,它不仅会污染环境,还会损害人类的身心健康.因此,研究它的分子结构及其解离方式,不仅具有重要的科学意义,而且也具有极高的社会意义.本文采用密度泛函理论(DFT),以B3LYP/6-31G++(d,p)基组,深入探索溴乙烯分子在0 V·nm^(-1)~80 V·nm^(-1)外电场的影响下,其分子结构和解离特性.通过计算,随着外电场的增强:分子总能量和碳碳双键(C=C)的键长减小,碳溴键(C-Br)的键长和偶极矩增大.能隙E_(G)先增大后减小,分子结构稳定性降低.红外光谱主要产生了6个特征吸收峰,且普遍存在红移现象.分子解离特性表现为:当外部电场强度升高时,势垒会显著减弱,直至达到154.26 V·nm^(-1)时,势垒就会完全消除,溴乙烯分子的解离能相应减弱,这表明,当外部电场强度升高时,溴乙烯分子会发生逐步的分解.因此,这一结论可以为进一步探讨溴乙烯分子和其相关的化合物的解离研究提供依据.

关键词：溴乙烯红外光谱外电场解离势能面降解

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基于语义调制的弱监督语义分割

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软件学报 2025年

作者：李军侠苏京峰崔滢刘青山南京信息工程大学计算机学院江苏省大气环境与装备技术协同创新中心浙江工业大学计算机科学与技术学院

图像级标注下的弱监督语义分割方法通常采用卷积神经网络(CNN)生成类激活图以精确定位目标位置,其面临的主要挑战在于CNN对全局信息感知能力的不足导致前景区域过小的问题.近年来,基于Transformer的弱监督语义分割方法利用自注意力机制... 详细信息

图像级标注下的弱监督语义分割方法通常采用卷积神经网络(CNN)生成类激活图以精确定位目标位置,其面临的主要挑战在于CNN对全局信息感知能力的不足导致前景区域过小的问题.近年来,基于Transformer的弱监督语义分割方法利用自注意力机制捕捉全局依赖关系,解决了CNN的固有缺陷.然而, Transformer生成的初始类激活图会在目标区域周围引入大量背景噪声,此时直接对初始类激活图进行使用并不能取得令人满意的效果.通过综合利用Transformer生成的类与块间注意力(class-to-patch attention)以及区域块间注意力(patch-to-patch attention)对初始类激活图进行联合优化,同时,由于原始的类与块间注意力存在误差,对此设计一种语义调制策略,利用区域块间注意力的语义上下文信息对类与块间注意力进行调制,修正其误差,最终得到能够准确覆盖较多目标区域的类激活图.在此基础上,构建一种新颖的基于Transformer的弱监督语义分割模型.所提方法在PASCAL VOC 2012验证集和测试集上mIoU值分别达到72.7%和71.9%, MS COCO 2014验证集上mIoU为42.3%,取得了目前较为先进的弱监督语义分割结果.

关键词：语义分割弱监督学习语义上下文 Transformer 类激活图

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基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别研究

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南京信息工程大学学报 2025年第1期17卷 42-52页

作者：付景枝马悦宏观刘云平吴文宇丁明明尹泽凡南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044 中国气象局气象探测中心北京100081

针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通... 详细信息

针对我国农作物发育期人工观测效率低、识别准确率不高等问题,提出一种基于I_CBAM-DenseNet模型的小麦发育期识别方法.该方法以密集连接卷积网络(DenseNet)为主干提取网络,融入卷积块注意模块CBAM.先将CBAM中的空间注意力模块(SAM)与通道注意力模块(CAM)由传统的串联连接改为并行连接,并将改进的CBAM(I_CBAM)插入到DenseNet最后一个密集网络中,构建一种I_CBAM-DenseNet模型,再选取小麦7个重要发育时期进行自动识别.为最大化提取小麦的特征信息,将超绿特征(ExG)因子和最大类间方差法(Otsu)相结合对采集到的小麦图像进行分割处理.对比分析了I_CBAM-DenseNet、AlexNet、ResNet、DenseNet、CBAM-DenseNet以及VGG等模型的准确率和损失值的变化.结果表明,采取基于I_CBAM-DenseNet的卷积神经网络建立的模型,准确率达到99.64%,高于对比模型.

关键词：小麦发育期 DenseNet 卷积块注意模块(CBAM)

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低光照环境下基于定制椭圆的无人船姿态视觉测量

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智能系统学报 2025年第2期20卷 486-494页

作者：邓冬进葛泉波戴跃伟南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏大数据分析与智能系统省高校重点实验室江苏南京210044 大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 南京应用数学中心江苏南京210044

针对低光照条件下图像对比度低和噪声增多导致单目视觉姿态测量不准确的问题,提出基于快速椭圆检测的无人船姿态估计方法。首先,通过自适应颜色阈值分割技术与颜色和对比度增强技术相结合来提升边缘信息的获取精确度。其次,设计八邻域... 详细信息

针对低光照条件下图像对比度低和噪声增多导致单目视觉姿态测量不准确的问题,提出基于快速椭圆检测的无人船姿态估计方法。首先,通过自适应颜色阈值分割技术与颜色和对比度增强技术相结合来提升边缘信息的获取精确度。其次,设计八邻域跟踪与弧弦比方法去除低光照图像噪声引起的伪弧,并结合改进的圆弧特征映射技术进一步区分伪弧段,以减少参数拟合的计算负担。最后,利用椭圆平面法向量和矩形法向量的平行性消除椭圆姿态角计算的二义性,以提高算法在低光照环境下的鲁棒性。实验表明,提出的无人船姿态估计算法具有更快的检测速度,同时保持更高的估计精度。

关键词：阈值分割弧弦比特征映射二义性八邻域跟踪姿态视觉椭圆平面法快速椭圆检测

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