分类: 地球科学 >> 空间物理学 提交时间: 2016-12-26
摘要: FY-3气象卫星上搭载的紫外臭氧总量探测仪TOU是我国自主开发研制的首台用于全球臭氧总量定量测量的探测仪,自发射以来已成功在轨运行近两年。由于TOU发射前辐亮度定标存在偏差,为了得到高精度的产品,TOU必须进行在轨定标。本文介绍了基于辐射传输模式计算对TOU辐亮度进行在轨道定标的方法,定标过程中用于模拟辐亮度计算的臭氧总量由与TOU观测时刻相近的国外臭氧总量探测仪器MetOp/GOME-2提供。文章将在轨定标后TOU的反演结果与AURA/OMI以及地基的产品进行比较,研究结果表明,用辐射传输模式对TOU辐亮度进行在轨定标的方法是可行的,反演结果能够真实的反映臭氧的时空分布特性,在全球部分地基观测站所处的位置上对TOU, OMI以及地基的臭氧总量进行比较的结果表明,TOU与OMI的相对偏差均方根约为2.52%, TOU与地基以及OMI与地基观测结果之间的相对偏差均方根分别为4.45%和3.89%。
分类: 地球科学 >> 空间物理学 提交时间: 2016-05-03
摘要: 全球导航卫星掩星探测仪(GNOS)是国际首台北斗系统(BDS)和全球定位系统(GPS)双系统兼容掩星探测仪, 2013年9月23日随风云三号卫星C星(FY3 C)发射入轨, 目前已测得大量掩星数据. 介绍了FY3 C-GNOS的组成; 统计了2013年10月12日全天的FY3 C-GNOS掩星事件及其全球分布情况; 通过与GPS精密定轨结果进行对比分析, 测试了BDS在轨实时定位精度, 检验了BDS掩星产品的可靠性和一致性. 初步分析结果表明: 14颗BDS卫星在轨运营的条件下, BDS和GPS兼容掩星探测仪可将掩星事件数提高约33.3%; BDS实时定位平均偏差优于6 m, 标准偏差优于7 m; 5-25 km高度范围内, BDS与GPS内符合精度大气折射率优于2%, 温度优于2 K, 湿度优于1.5 g/kg, 压强优于2%, 电离层峰值密度优于15.6%. GNOS的在轨正常运行及BDS与GPS掩星定位精度及反演产品的一致性为北斗掩星探测的业务化运行奠定了基础.
分类: 天文学 >> 天文学 提交时间: 2017-10-20 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要: 利用GOES和SDO卫星监测的太阳软X射线耀斑的数据,发现在21 ~24太阳活动周期间,第1个X级耀斑与第1个高纬黑子都出现在同一半球。与高纬黑子表征的太阳活动南北半球的不对称性一样,一个太阳活动周第1个X级耀斑的出现,很可能预示着首先出现X级耀斑的半球,其太阳活动将比另一半球更剧烈。
分类: 地球科学 >> 空间物理学 提交时间: 2016-05-13
摘要: 对FY-3A卫星近四年的辐射剂量数据进行分析,结果表明,在1mm铝的等效屏蔽厚度下,星内辐射剂量存在显著的方向性差异,+Y向剂量增长变化显著大于+Z向.深入分析剂量变化与带电粒子辐射关系后发现,太阳质子事件期间的高能质子增长不会对辐射剂量增长变化产生显著影响;而高能电子是剂量增长变化的主要贡献者,其中扰动导致的高能电子通量强增长是使得辐射剂量显著增加的主要原因,并显著影响到卫星_Y向.进一步与工程常用SPNVIS剂量计算结果的对比表明,实测能更好地反映剂量动态变化和方向差异.综上,实测剂量数据对于同类工程星内器件的合理布局和工程防护设计具有一定指导和参考价值.
分类: 地球科学 >> 空间物理学 提交时间: 2016-05-13
摘要: 利用磁流体动力学(MHD)全球模拟结果,根据弓激波的跃变特性确定出弓激波位置,建立了一个新的综合考虑了快磁声马赫数、太阳风动压、行星际磁场强度以及磁层顶曲率半径的弓激波三维位型模型.将新模型与以往模型的模拟结果进行比较发现,新的弓激波全球模型结果可靠,解决了部分现有模型不能描述弓激波三维位型的问题.研究结果表明,在行星际磁场北向时,随着快磁声马赫数的增大,弓激波日下点距离减小,但是在行星际磁场南向时,快磁声马赫数的变化对弓激波日下点距离影响不大;弓激波位型在赤道面与子午面上存在明显的不对称性,而且随着行星际磁场的转向,这种非对称性也会发生相应改变;行星际磁场南向,B_z值较小时,子午面内弓激波位型已经不是简单的抛物线,出现了明显的类似于极尖区磁层顶的凹陷变化区.
分类: 农、林、牧、渔 >> 农业基础学科 提交时间: 2023-08-14 合作期刊: 《智慧农业(中英文)》
摘要: [目的/意义]人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术已在学术和工程应用领域掀起了研究高潮,在 地球物理参数和农业气象遥感参数反演方面也表现出了强大的应用潜力。目前大部分AI技术在地学和农学的应用 还是“黑箱”,没有物理意义或缺乏可解释性及通用性。为了促进AI在地学和农学的应用和培养交叉学科的人才, 本研究提出基于AI耦合物理和统计方法的地球物理参数反演范式理论。[方法]首先基于物理能量平衡方程进行 物理逻辑推理,从理论上构造反演方程组,然后基于物理推导构建泛化的统计方法。通过物理模型模拟获得物理 方法的代表性解以及利用多源数据获得统计方法代表性的解作为深度学习的训练和测试数据库,最后利用深度学 习进行优化求解。[结果和讨论] 判定形成具有通用性和物理可解释的范式条件包括:(1) 输入与输出变量(参 数) 之间必须存在因果关系;(2) 输入和输出变量(参数) 之间理论上可以构建闭合的方程组(未知数个数少于 或等于方程组个数),也就是说输出参数可以被输入参数唯一确定。如果输入参数(变量) 和输出参数(变量) 之 间存在很强的因果关系,则可以直接使用深度学习进行反演。如果输入参数和输出参数之间存在弱相关性,则需 要添加先验知识来提高输出参数的反演精度。此外,本研究以农业气象遥感中的关键参数地表温度、发射率、近 地表空气温度和大气水汽含量联合反演作为案例对理论进行了证明,分析结果表明本理论是可行的,并且可以辅 助优化设计卫星传感器波段组合。[结论] 本理论和判定条件的提出在地球物理参数反演史上具有里程碑意义。
分类: 农、林、牧、渔 >> 农业基础学科 提交时间: 2023-05-30 合作期刊: 《智慧农业(中英文)》
摘要: 人工智能 (Artificial Intelligence) 技术已在学术领域和工程应用掀起了研究高潮,在地球物理参数和农业气象遥感参数反演方面也表现出了强大的应用潜力。目前大部分人工智能技术在地学和农学的应用还是黑箱,应用没有物理意义或缺乏可解释性及通用性。本研究提出基于人工智能耦合物理和统计方法的地球物理参数反演范式理论,即先基于物理能量平衡方程进行物理逻辑推理,从理论上构造反演方程组,然后基于物理推导构建泛化的统计方法。通过物理模型模拟获得物理方法的代表性解以及利用多源数据获得统计方法代表性的解作为深度学习的训练和测试数据库,最后利用深度学习进行优化求解。判定形成具有通用性和物理可解释的范式条件包括:(1) 输入与输出变量 (参数) 之间必须存在因果关系;(2) 输入和输出变量 (参数) 之间理论上可以构建闭合的方程组 (未知数个数少于或等于方程组个数),也就是说输出参数可以被输入参数唯一确定。如果输入参数 (变量) 和输出参数 (变量) 之间存在很强的因果关系,则可以直接使用深度学习进行反演。如果输入参数和输出参数之间存在弱相关性,则需要添加先验知识来提高输出参数的反演精度。此外,本研究以农业遥感中的关键参数地表温度、发射率、近地表空气温度和大气水汽含量联合反演作为案例对理论进行了证明,分析结果表明本理论是可行的,并且可以辅助优化设计卫星传感器波段组合。本理论和判定条件的提出在地球物理参数反演史上具有里程碑意义。