激光雷达探测整层大气昼夜气溶胶光学厚度

为丰富整层大气气溶胶光学厚度测量手段,提出了一种综合微脉冲激光雷达与地面能见度测量数据的探测方法。该方法首先利用激光雷达数据反演得到气溶胶垂直消光系数廓线,据此计算出气溶胶标高;再利用能见度和消光系数的关系得到近地面水平方向的消光系数;最后,将近地面消光系数和标高结合,从而得到整层大气气溶胶光学厚度。将该方法应用于合肥地区,成功得到该地区整层大气气溶胶光学厚度的昼夜变化趋势,验证了该方法的可适应性。

基于智能算法的月季鲜切花病虫害预测模型的探究

针对传统预测模型的主观性强、成本偏高、误差偏大等问题,设计并提出了基于自组织竞争神经网络算法的月季鲜切花病虫害预测模型。该模型能够有效预防病虫害危害,确保月季鲜切花的正常生长,从而确保云南省月季鲜切花的产量、质量和声誉。以最为典型的月季鲜切花白粉病为实例,通过问卷调查、头脑风暴法相结合的加权方法来确定影响因子的权重,并以60组影响因子的数据作为输入数据,建立了基于自组织竞争神经网络算法的病虫害预测模型。将所提出模型的预测结果与采用名义小组法所建立传统病虫害预测模型的预测结果进行对比分析。实验结果及其分析表明,基于自组织竞争神经网络算法的预测模型可有效地为月季鲜切花种植企业、农户、散户提供更加准确的信息,降低了种植的盲目性。

基于云计算的特色农庄平台设计与探讨

建立了基于云计算平台下的特色农庄智慧模型,以解决人们追求高品质、低碳生活的难题为目的。提出特色农庄的构思,采用LVQ神经网络算法构建虫情预测模型,解决特色农庄中的虫害问题;采用聚类算法构建蔬菜瓜果的价格预测模型,对各种蔬菜的价格进行预测。将虫情预测模型、特色农庄远程视频以及相关的信息搭建在云平台下,从而供顾客使用。实例分析结果表明:该平台的使用,增添了特色农庄的智能性,突显了农庄的特色,为绿色生活的全面实现奠定了坚实的基础。总之,基于云计算特色农庄的提出填补了信息化建设在农庄中应用的空白,缓减了城市白领高强度的生活节奏,引领了健康的生活方式。

浅析气象大数据的未来应用服务趋势

首先简单介绍了气象大数据"4V"特征;在此基础上浅析了未来气象大数据在与天气预报及相关行业应用服务的发展趋势;最后,阐明实现气象大数据所需突破的瓶颈。

基于两种辐射传输模型的雪粒径与反照率反演

提出一种渐近辐射传输(ART)理论与离散纵标辐射传输法(DISORT)相结合的方法,用于反演雪光谱反照率。基于雪粒形状的二级科赫分形假设,利用不同卫星数据与ART理论的三种粒径反演方法反演研究区域的雪粒径,反演的雪粒径大小不同,但平均值均在50μm左右。基于雪粒球形假设,根据反演的雪粒径,基于DISORT模型计算波段为0.3~5.0μm的雪光谱反照率,同时基于ART理论计算波段为0.3~1.5μm的雪的黑空与白空光谱反照率。由两种辐射传输模型计算的0.3~1.5μm的雪光谱反照率差异较小,表明雪粒形状假设合理,利用两种辐射传输模型相结合的方法能够计算太阳光谱的雪反照率。考虑到研究区域内黑碳等吸光性杂质的影响,修正了DISORT模型计算的雪光谱反照率。研究区域靠近国境边缘的西伯利亚地区时,吸光性杂质对于雪光谱反照率影响很小;研究区域为东北工业地区时,吸光性杂质会明显降低可见光波段的雪光谱反照率。