日光温室内气温观测的适宜频次初探

根据河北省高邑县2008-2010年温室作物生长季的外界气温特征,将2008、2009和2010年度分别定为偏暖、偏冷和正常年型。以高邑县2008-2010年温室作物生长季采集周期为10min的小气候气温观测资料为基础,将一日内每10min的气温资料的算术平均值作为实际日平均气温,分别取每20min、30min、1h、2h、3h、4h的观测数据进行算术平均计算日平均气温,分析不同年型下计算结果与实际值之间的平均绝对误差MAE、标准差SD和积温相对误差R,并采用成对t检验进行显著性检验;以P<0.05作为显著性检验指标,确定日光温室气温观测的适宜方法和频次。将MAE、SD和R作为评价计算方法优劣的主要因子,MAE、SD和R越小,表示计算效果越好。结果表明:(1)当观测间隔小于4h时,所计算的日平均气温与实际值无显著差异,MAE≤0.19℃,SD≤0.24℃,R≤1.1%,观测数据能满足温室环境日平均气温的计算,且观测间隔时间越短,观测频次越高,检验效果越好;观测间隔达到4h时,计算结果的准确性存在一定风险;(2)6个每日4时次的组合所计算的日平均气温与实际值存在显著差异,观测试验中不宜采用;(3)用日极值法计算的日平均气温较实际值显著偏高,不能代表实际气温,观测试验中亦不宜采用;(4)采用改进后的7:00、10:00、13:00、16:00、19:00和23:00气温组合计算的日平均气温与实际值无显著差异,MAE≤0.24℃,SD≤0.30℃,R≤1.4%,计算结果可以代表实际气温,且减少了夜间观测次数,观测时间更符合工作生活习惯,能够在实际生产中应用。总体来讲,每日观测应不少于6次,所计算的日平均气温才可能代表实际日平均气温。

浅述基坑变形测量方法及观测精度、频次的确定

基坑变形测量多为对基坑顶部进行水平位移观测,测量方法有视准线法、小角度法、极坐标法等。一般取观测中误差不大于允许变形值的1/10~1/20为变形观测的精度。变形观测频次的确定本着实用原则,既要能正确反映变形点的变化过程,又不得漏掉变化时刻。

断面和环形观测法在隧道沉降观测中的应用

通过运用断面观测法和环形观测法对安平隧道进行沉降观测,并通过两种观测方法的实际应用和对比,充分显示了环形观测法在隧道沉降观测中同样能达到精度要求,缩短工期,提高了工作效率。

Himawari-8静止气象卫星草原火监测分析

Himawari-8(向日葵8号)静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,在草原火灾监测具有很强优势。提出利用Himawari-8数据的自适应阈值火点监测算法,并以2016年4月内蒙古自治区呼伦贝尔市边界境外草原火灾为例,重点利用19~20日的22个小时期间的132个时次Himawari-8数据,对火情进行连续动态监测。结果显示,本次火灾共持续22 h,过火区域约1 500km2,火点像元最长持续时间约6 h。通过分析多时次连续观测影像和火点信息可知,火场在一段时间内从西向东的蔓延速度为5.4 km/h,达到急进地表火程度。分析表明,Himawari-8的10 min一次密集观测频次可实现快速获取火点位置、面积、温度等火情信息。可跟踪火场动态发展变化,估算火场蔓延速度和方向以及确定火场类型,提高卫星遥感草原火监测和预警能力。

地下水动态监测时间优化

为选择合理的监测时间做到以最少的投入掌握地下水动态变化趋势,以河北省衡水市地下水动态监测为例,根据衡水市的水文地质条件将地下水监测站井所在处划分为3个水文地质分区,选取6个代表性站点2003～2009年观测资料,采用数理统计、观测方案优化地下水动态监测时间。结果表明,地质条件和年际变化对地下水变化规律影响不明显,地下水观测频次基本可忽略年际变化和地质条件的影响,在地下水补给和排泄条件相对稳定的前提下,在汛前、汛期、汛后选择正确的观测时间,一年3次的观测频次即可反映地下水位的基本变化趋势。

基于真空堆载预压法的公路软土地基沉降控制

通过对监测手段、观测频次、关键环节处理(排水体设置以及边界密封处理)和沉降预测计算方法等方面的分析,得出相应的处理措施以及注意事项。

基于时相变化的晴空条件下Himawari-8 AHI火点检测

Himawari-8静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,对于火点检测具有很强优势。对Himawari-8卫星的3.9μm和11.2μm两通道亮温进行了连续时相变化研究,得出两通道的亮温在时间上的变化差值稳定且规律明显。根据两通道的亮温时相特征,考虑白天可见光对3.9μm通道的影响,并结合火点产生时引起的亮温变化特征,提出了适用于晴空条件下改进的火点检测算法。在多处进行了此算法的实验,例如2018-11-27 T 16:40(UTC时)河北张家口市桥东区一化工厂附近发生的严重爆炸起火事件以及2019-02-28澳大利亚西南部发生的火灾事件,均快速有效的检测到了火点。实验表明,改进的火点检测算法能很好的进行火点检测,并能解决晨昏交界、冰雪下垫面、常规火源点、太阳耀光等火点检测的难题。