2019年—2020年秋、冬季淮南市灰霾过程拉曼-米气溶胶雷达观测研究

来源 :光谱学与光谱分析 | 被引量 : 0次 | 上传用户:muteng12
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
拉曼-米气溶胶激光雷达因无需假设雷达比,而在准确测量气溶胶消光系数方面较传统米散射雷达更具优势。在合肥市的外场探空比对实验结果表明,2.5 km以下拉曼-米激光雷达反演的消光系数更为准确,相差可达0.04 km-1,且获取的水汽混合比廓线与探空数据一致性良好。利用该技术获得了2019年—2020年秋、冬季期间淮南市的气溶胶消光系数廓线和边界层高度等数据,进而对空气质量污染期间的污染类型(本地污染排放、传输型污染、传输型污染叠加本地污染累积)和颗粒物的时空演变特征进行了统计分析。结果显
其他文献
以大型喷灌机为平台的近地遥感技术可有效观测作物的生长状态,对田间生产管理和作物水肥需求特性等研究具有十分重要的意义。由于在遥感观测过程中,作物冠层具有二向反射特性,因此不同观测方式会影响遥感观测结果。通过自行搭建的近地遥感系统模拟大型喷灌机平台的实地观测条件,使用双通道光谱传感器获取小麦与玉米冠层的光谱反射率信息,引入变异系数CV对由冠层二向反射特性引起的信息数据变幅进行量化,并采用影响因素权重W分析各观测参数对数据变幅的影响程度。通过获取2019年冬小麦返青期至灌浆期、夏玉米V7—V14生育期的冠层近红
针对近海多源水深数据来源复杂,密度不均匀的特点,提出了构建近海数字水深模型的方法。首先选择合适的插值方法建立多分辨率的数字水深模型,然后采用叠加融合多分辨率网格的方法建立最终的高分辨率数字水深模型。以渤海海区的部分多波束、单波束数据为例,分别采用克里金法、连续曲率张力样条法和狄洛尼三角网法三种插值方法,结合模型融合建立高分辨率数字水深模型,评价了3种插值方法建立数字水深模型的精度,分析了影响数字水
股票市场中拥有大量用于描述股票价格变化的财务指标,这些指标为股票价格预测提供了良好的数据基础.但由于股票数据存在高维相关性和时序性等特点,导致精确预测股票价格存在困难.为提高股票价格预测精度,文章提出了基于GA-Transformer模型的多因子股票预测方法,该方法使用遗传算法(GA)进行特征选择,并结合Transformer模型进行股票预测,提升了模型特征抽取能力.实验结果表明,GA-Transformer模型在包括建设银行和贵州茅台等六支股票数据集上的预测表现均优于股票预测主流模型.