张玉超
- 作品数：121 被引量：520H指数：13
- 供职机构：中国科学院南京地理与湖泊研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：环境科学与工程自动化与计算机技术天文地球水利工程更多>>
- 一种富营养化湖泊藻类高斯垂向分布结构参数的MODIS遥感估算方法
- 本发明提供一种富营养化湖泊藻类高斯垂向分布结构参数的MODIS遥感估算方法，基于野外实测数据，综合藻华识别指数NDBI及同步的外环境因子风速，确定藻类高斯垂向分布的函数表达式及其遥感识别方法；基于Hydrolight辐射...
- 张玉超马荣华段洪涛梁其椿
- 青藏高原不同气候子区典型湖泊多时间尺度变化的遥感对比研究被引量：7
- 2021年
- 青藏高原湖泊作为气候变化的重要指示器,监测高原湖泊水位变化对于准确评估该地区的气候及其对周围水文与环境的影响至关重要。而由于青藏高原地理环境复杂且恶劣,难以对湖泊进行长时间、连续的实地观测,但遥感技术的发展弥补了这个不足。利用多源测高卫星数据可以有效地监测湖泊水位长时序连续变化,促进对青藏高原湖泊气候变化响应特征的理解。基于Hydroweb多源测高水位同化数据,结合气温和降水地面观测资料,从年代际和年际变化、季节性变化以及极端干湿年份等不同时间尺度上对比青海湖和色林错的水位变化特征。并据此探讨了青藏高原湖泊变化的时空异质性,以及处于不同气候子区的湖泊变化响应特征。结果表明:青海湖和色林错水位变化差异较大,青海湖水位从1998年至2004年逐年下降,随着降雨量的增加,从2005年开始水位才开始上涨,直到2018年已经累计涨幅2.95 m;色林错水位从1998年开始,除了2015、2016两年水位有所下降外,一直处于增长状态,尤其前半段2000~2010年水位上涨更为迅速,年增率约0.8 m/a。最后,发现并讨论了青海湖和色林错的水位变化对于不同气候特征的响应规律,为下一步结合遥感观测和水文模型深入开展湖泊变化的驱动机制研究提供了基础。
- 詹鹏飞刘凯张玉超马荣华宋春桥
- 关键词：青藏高原色林错测高水位变化时空异质性
- T-mode测量的颗粒物吸收系数的校正方法
- 本发明涉及T‑mode测量的颗粒物吸收系数的校正方法。针对T‑mode测量方法中近红外波段(750nm)的颗粒物吸收系数假设为零的问题，提出了一种颗粒物吸收系数的校正方法。首先，根据遥感反射比计算色素颗粒物浓度占总悬浮颗...
- 薛坤马荣华沈明段洪涛张玉超
- 文献传递
- 高非线性水质模型参数最优化估值的改进遗传算法实现被引量：8
- 2007年
- 遗传算法是一种具有全局搜索功能的进化算法,对解决水质模型参数最优化估值问题针对性强,但该算法存在着局部早熟收敛和收敛速度慢两个不足,因此目前在水质模型参数优化中的应用主要以具有解析解形式的简单模型为主,解决多维非线性度高的综合水质模型参数最优化问题效果不佳.本文在标准遗传算法(SGA)的基础上,建立改进的实编码混合遗传算法(IRHGA),通过设定目标函数最大控制因子,运用SA算法拉伸适应度值,串行混合单纯形直接搜索算法三项主要改进措施,达到改善算法在非线性响应曲面陡峭峰谷间搜索时,不丢失最优解空间和后期有效分辨最优适应度的效果.以测试函数Rastrigin为验证,得到了已知的最优结果.最后,以高非线性水质模型的参数优化估值问题为实例进行验证,结果表明,针对非线性度高的陡峭曲面搜索,具有避免局部早熟收敛的优点.优化搜索过程中,各搜索个体全局均匀分布,对有可能被陡峭峰谷掩盖的最优点位置都能进行搜索,并且,在搜索后期接近最优点附近时,搜索分辨率高,速度比改进前更快.优化后的水质参数代入模型中,模拟所得结果与给定的实测值间误差更小,实现了高维复杂水质模型多参数的同时优化功能.该算法对其他非线性优化问题同样具有较好的适用性.
- 周斌钱新王勤耕张玉超殷福才
- 关键词：遗传算法模拟退火算法单纯形算法
- 一种富营养化湖泊水体叶绿素a 的MODIS卫星高精度监测方法
- 本发明提供一种富营养化湖泊水体叶绿素a的MODIS卫星高精度监测方法，包括：筛选对叶绿素a浓度变化敏感而又不受高悬浮物影响的叶绿素a评价指数（NDBI）；在生物光学模型模拟的基础上，获取NDBI与叶绿素a浓度间的定量关系...
- 张玉超马荣华段洪涛陈开宁
- 太湖水域叶绿素a浓度的遥感反演研究被引量：13
- 2007年
- 利用太湖水域MODIS遥感数据的各波段反射率组合计算值,与实测的叶绿素a浓度进行相关性分析,找到相关性最好的反射率组合,建立反演太湖叶绿素a浓度的遥感模型。结果表明,利用MODIS数据可以较好地实现对太湖水域叶绿素a浓度的定量反演计算,并以MODIS数据第3、第17波段的反射率组合作为遥感指数建立了反演叶绿素a浓度的模型。第3、第17波段的波长范围分别为459nm～479nm、890nm～920nm,这一波段选择与以往使用TM数据得到的结论有所不同。
- 顾亮张玉超钱新钱瑜
- 关键词：太湖叶绿素A遥感MODIS数据
- 长江中下游大型湖泊水体固有光学特性:Ⅰ.吸收被引量：2
- 2013年
- 吸收系数是水体固有光学特性的重要组成部分,也是构建水色参数高精度遥感模型的基础,具有重要的研究意义.本文针对长江中下游三大淡水湖———鄱阳湖(2010 10、2011 08)、太湖(2008 10、2011 08)和巢湖(2009 10)进行5次野外实验,以International Ocean Colour Coordinating Group(IOCCG)2000年报告"Remote Sensing of Ocean Colour inCoastal,and Other Optically-Complex,Waters"为基础,对水体不同光学主导类型进行分类;并根据ad(非色素颗粒物吸收)、aph(浮游植物色素吸收)、ag(有色可溶性有机物吸收)等不同主导类型光谱曲线特征差异,引入ad-g(主导类型ad、ag、ad-ag的合并类型)和aph-related(主导类型ad-aph、ad-aph-ag的合并类型)类型,对主导类型进行归纳合并.结果显示:秋季,鄱阳湖、太湖、巢湖的主导类型较为单一,分别为ad、ad-ag、ad-aph-ag;夏季,鄱阳湖和太湖同为两种类型共同主导,分别为ad、ad-ag,ad-aph-ag、ad-aph.总体来说,鄱阳湖夏、秋季和太湖秋季主导类型都属于ad-g类型,而太湖夏季和巢湖秋季则属于aph-related类型.另外,分别针对Gons和Gitelson叶绿素a模型假设条件进行验证,发现不同湖泊水体及不同主导类型下其适用性程度不一致.
- 王长凤段洪涛马荣华张玉超
- 关键词：水色遥感
- CDOM抽滤系统
- 本实用新型涉及一种CDOM抽滤系统，包括滤头（1）、过滤瓶（2）和真空泵（3），滤头（1）与过滤瓶（2）顶部相连接，过滤瓶（2）为棕色玻璃瓶且上面设置有抽气孔（4），真空泵（3）与抽气孔（4）相连接；所述的过滤瓶（2）分...
- 张玉超马荣华段洪涛
- 文献传递
- 巢湖水体POC浓度遥感反演算法与验证被引量：1
- 2015年
- 基于2013年巢湖实测数据,根据颗粒性有机碳(Particulate Organic Carbon,POC)浓度与叶绿素a之间的高度相关性,采用Gons和Simis算法估算浮游植物色素吸收a_(ph)(665),继而实现对POC浓度间接反演。结果表明,Gons和Simis算法可用于蓝藻水华未覆盖内陆水体POC浓度的估算;Gons算法(RMSE_(rel)=21.90%)相对于Simis算法(RMSE_(rel)=23.81%)可以更好地反演POC的浓度。Gons和Simis算法在巢湖POC反演中取得了较好的结果,可以结合MERIS卫星用于巢湖水体POC估算。也可以为内陆湖泊水体碳循环研究提供技术和数据支撑,具有重要的科学研究意义。
- 吴静汇段洪涛张玉超马荣华
- 关键词：颗粒有机碳叶绿素A生物光学模型
- 巢湖2016年蓝藻水华时空分布及环境驱动力分析被引量：24
- 2018年
- 针对近年来巢湖蓝藻水华暴发频繁,基于中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectrum-radiometer,MODIS)多光谱遥感数据,采用浮游藻类指数(floating algae index,FAI)和藻华像元生长算法(algae pixel-growing algorithm,APA)提取了巢湖蓝藻水华覆盖面积,在分析2016年巢湖蓝藻水华时空分布规律基础上,结合巢湖水质、气象数据,讨论了藻华暴发的主要环境驱动力.结果表明,2016年巢湖藻华暴发季节与往年一致(5～11月),但藻华首次暴发时间推迟到5月,持续时间缩短至204 d,平均藻华面积85. 53 km^2.其环境驱动力研究发现,尽管巢湖主要水质指标呈现下降趋势,但总氮、总磷浓度依然分别超过V类和IV类水质标准;与往年相比,2016年春季风速偏大(ΔW=0. 1 m·s^(-1))、降水偏多(ΔP=0. 8 mm)与日照时数偏低(ΔS=-1. 3 h)是巢湖藻华面积减少、起始暴发时间推迟的主要原因;藻华持续期内,降水成为影响藻华面积月际变化的主要影响因素,当日平均风速不仅与当天藻华面积存在较显著的负相关(P <0. 05),当风速较大时对后续几日的藻华面积产生一定的滞后影响.这些研究结果有助于了解巢湖蓝藻水华情况,为应对巢湖藻华暴发与气候变化提供理论依据.
- 胡旻琪张玉超马荣华张壹萱
- 关键词：巢湖蓝藻水华气象因子
