作者：何亮，劉揚(yáng)論文摘要：氮 化 鎵 (G a N )材 料 具 有 優(yōu) 異 的 物 理 特 性 ，非 常 適 合 于 制 作 高 溫 、高 速 和 大 功 率 電 子 器 件 ，具 有 十 分 廣 闊 的 市場(chǎng)前景 。 S i襯 底 上 G a N 基 功 率 開 關(guān) 器 件 是 目 前 的 主 流 技 術(shù) 路 線 ，其 中 結(jié) 型 柵 結(jié) 構(gòu) （p 型 柵 ）和 共 源 共 柵 級(jí) 聯(lián) 結(jié) 構(gòu) (C asco de)的 常 關(guān) 型 器 件 已 經(jīng) 逐 步 實(shí) 現(xiàn) 產(chǎn) 業(yè) 化 ，并 在 通 用 電 源 及 光 伏 逆 變 等 領(lǐng) 域 得 到 應(yīng) 用 。但 是 鑒 于 以 上 兩 種 器 件 結(jié) 構(gòu) 存 在 的 缺 點(diǎn) ，業(yè) 界 更 加 期 待 能 更 充 分 發(fā) 揮 G a N 性能的 “ 真 ” 常 關(guān) M 0 S F E T 器件。而 GaN M 0 S F E T 器件的全面實(shí)用 化 ，仍 然 面 臨 著 在 材 料 外 延 方 面 和 器 件 穩(wěn) 定 性 方 面 的 挑 戰(zhàn) 。
標(biāo)簽： 第三代半導(dǎo)體 GaN 功率開關(guān)器件
上傳時(shí)間： 2021-12-08
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隨著物聯(lián)網(wǎng)無線通信技術(shù)的日益發(fā)展， WiFi的網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍大，移動(dòng)便捷。傳輸速度快，安裝簡(jiǎn)單。健康安全等優(yōu)勢(shì)。在生活中得到了廣泛應(yīng)用。WiFi模塊是將WiFi無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議IEEE802.11.b.g.n協(xié)議棧以及TCP/IP協(xié)議棧功能集成于模塊中，并將多種接口引出。傳統(tǒng)的硬件設(shè)備嵌入WiFi模塊可以直接利用WiFi聯(lián)入互聯(lián)網(wǎng)，是實(shí)現(xiàn)無線智能家居，WiFi遠(yuǎn)程控制等物聯(lián)網(wǎng)用的重要組成部分。 根據(jù)WiFi模塊引出的接口或集成的功能。WiFi模塊也就細(xì)分為了串口WiFi模塊，SDIOWiFi模塊，SPI接口WiFi模塊模塊，AP模塊,路由器WiFi模塊,WiFi控制模塊等。
上傳時(shí)間： 2021-12-19
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境感知中的應(yīng) 用 對(duì)環(huán)境 的感 知 ，環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊(cè)格法表示范圍較大的工作環(huán)境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內(nèi)存，并且采用柵 格法進(jìn)行路徑規(guī)劃，其計(jì)算量是相當(dāng)大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡(luò)為機(jī)器人對(duì)未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對(duì)輸入樣本實(shí)現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 ?；?網(wǎng)絡(luò) 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經(jīng)元 的 權(quán)向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機(jī)地選 取坐標(biāo)點(diǎn)xltl【可由傳感器獲得】作為網(wǎng)絡(luò)輸入，神經(jīng)嘲絡(luò)通 過對(duì)大量的輸八樣本的學(xué)習(xí)，其神經(jīng)元就會(huì)體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學(xué)習(xí)過程如下：開 始時(shí)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值隨機(jī)地賦值 ， 其后接下式進(jìn)行學(xué) 習(xí)： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經(jīng)元 1在t時(shí)刻對(duì) 應(yīng)的權(quán)值 ；a(∽ 謂整系 數(shù) ； (『l網(wǎng)絡(luò)的輸八矢量；Ⅳ()：學(xué)習(xí)的 I域。每個(gè)神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 元權(quán) 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的鄰域 (，) 可 以動(dòng) 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經(jīng) 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復(fù)雜度 ，如果神 經(jīng)元 的數(shù)量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結(jié)果會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點(diǎn) 妁數(shù)量太大 ．節(jié)點(diǎn)就會(huì)表示更多的區(qū)域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點(diǎn)是對(duì)整個(gè) 自由空間 的學(xué) 習(xí)，而不是 學(xué)習(xí)最 小框架空 間 。節(jié) 點(diǎn)的數(shù) 量可 以動(dòng)態(tài) 地定義，在每個(gè)學(xué)習(xí)階段的結(jié)柬．機(jī)器人會(huì)檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節(jié)點(diǎn) 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)來 重新學(xué) 習(xí) 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應(yīng)該采用較少的網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)升 始學(xué)習(xí)，逐步增加其數(shù)量。這種方法比較適臺(tái)對(duì)擁擠的'E{= 境的學(xué)習(xí)，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結(jié)構(gòu)表示 。 采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡(luò)表示環(huán)境是一個(gè)新的方法。由 于網(wǎng)絡(luò)的并行結(jié)構(gòu)，可在較短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行大量的計(jì)算。并 且不需要了解障礙物的過細(xì)信息．如形狀、位置等 通過 學(xué)習(xí)可用樹結(jié)構(gòu)表示自由空問的基本框架，起、終點(diǎn)問路 徑 可利用樹的遍 歷技術(shù)報(bào)容易地被找到 在機(jī)器人對(duì)環(huán)境的感知的過程中，可采用人】：神經(jīng)嘲 絡(luò)技術(shù)對(duì) 多傳 感器的信息進(jìn) 行融臺(tái) 。由于單個(gè)傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環(huán)境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機(jī)器凡的感知能力。 2 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在局部路徑規(guī)射中的應(yīng) 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動(dòng)吝避碰 規(guī)劃 ，足以全局規(guī)荊為指 導(dǎo) 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時(shí)問內(nèi)
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機(jī)器人 導(dǎo)航
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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器人的避障軌跡控制摘 要：利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的二級(jí) BP網(wǎng)。模擬智能機(jī)器人的兩控制參數(shù)(左 、右輪速)間的函數(shù)關(guān)系。實(shí)現(xiàn)避 障軌跡為圓弧或橢圓弧的軌跡控制 。并且通過調(diào)整橢圓長(zhǎng)、短軸大小。能實(shí)現(xiàn)多個(gè)及多層障礙物的避障控制．該方法 的突出特點(diǎn)是方法簡(jiǎn)單、算法容易實(shí)現(xiàn) 。使機(jī)器人完成多個(gè)及多層避障動(dòng)作時(shí)。不滯后于動(dòng)態(tài)環(huán)境里其它機(jī)器人(障 礙物)位置的變化．在仿真實(shí)驗(yàn)中。取得了理想的效果． 關(guān)鍵詞；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)I多個(gè)及多層避障控制I橢圓軌跡1 弓I言(Introduction) 在機(jī)器人中，避障軌跡的生成是一個(gè)重要的問 題．對(duì)于不確定的動(dòng)態(tài)環(huán)境下的實(shí)時(shí)避障軌跡生成， 是較為困難的．有關(guān)這方面的研究，目前已有許多方 法．一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被設(shè)計(jì)出來，產(chǎn)生實(shí)時(shí)的軌跡 生成．文獻(xiàn)113[23提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生的軌跡 生成僅能處理在靜態(tài)環(huán)境下及假設(shè)空間中沒有障礙 物的情況．[3]提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能為智能機(jī)器 人產(chǎn)生導(dǎo)航的避障軌跡，然而模型在計(jì)算上相當(dāng)復(fù) 雜．文獻(xiàn)[43提供了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能在動(dòng) 態(tài)環(huán)境下產(chǎn)生時(shí)實(shí)的避障軌跡生成，并在文獻(xiàn)[5] 中，嚴(yán)格證明了因該方法生成的軌跡沒有遭受局部 極小點(diǎn)逃離問題．并且文獻(xiàn)[63用兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層疊 加起來，每層構(gòu)造相似于[43中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)．它是利 用第二層網(wǎng)絡(luò)來發(fā)現(xiàn)下一個(gè)機(jī)器人位置的無監(jiān)督模 型，然而它卻加倍了計(jì)算量，盡管文獻(xiàn)[4，6]提供的 方法能在動(dòng)態(tài)環(huán)境下，產(chǎn)生時(shí)實(shí)避障軌跡，但都具有 較慢的運(yùn)動(dòng)速度，在快速變化的環(huán)境下不能恰當(dāng)?shù)? 完成動(dòng)作執(zhí)行，因?yàn)闄C(jī)器人要比較好地完成避障動(dòng) 作，必須不能滯后于障礙物動(dòng)作變化
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機(jī)器人
上傳時(shí)間： 2022-02-12
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基于ROK101007型藍(lán)牙模塊和TMS320C54x型DSP的家用醫(yī)療保健智能機(jī)器人設(shè)計(jì)摘要：未來社會(huì)將會(huì)越來越重視 醫(yī)療保健服務(wù) ，提 出一種新型智能機(jī) 器人 ，就其在數(shù)字化 家庭醫(yī)療 保健方面的應(yīng)用進(jìn)行模型設(shè)計(jì) ，并將藍(lán)牙技術(shù)應(yīng)用在智能機(jī)器人與醫(yī)療儀器和控制 PC的通信 中。 關(guān) 鍵 詞 ：數(shù)字化家庭 ；智能機(jī)器人 ；侍感器；藍(lán)牙技術(shù)；醫(yī)療保健 ；ROKl0l007；TMS320C54x 中 圖分 類號(hào) ：R197．39 文獻(xiàn)標(biāo) 識(shí)碼 ：A 文章編 號(hào) ：1006—6977(2006)02—0數(shù)字化家庭是未來智能小區(qū)系統(tǒng)的基本單元 。 所謂“數(shù)字化家庭”就是基于家庭內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)提供覆蓋 整個(gè)家庭的智能化服務(wù) ，包括數(shù)據(jù)通信、家庭娛樂 和 信息家電控制功能。 數(shù)字化家庭設(shè)計(jì) 的一項(xiàng)主要內(nèi)容是通信功能的 實(shí)現(xiàn) ，包括家庭 與外界的通信及家庭 內(nèi)部相關(guān)設(shè)施 之間的通信。從現(xiàn)在的發(fā)展來看，外部的通信主要 通過寬帶接入 Internet，而家庭 內(nèi)部的通信，筆者采 用 目前 比較具有競(jìng)爭(zhēng)力的藍(lán)牙 (Bluetooth)無線接入 技術(shù)。 傳統(tǒng)的數(shù)字化家庭采用 PC進(jìn)行總體控制 ，缺 乏人性化。筆者根據(jù)人工情感的思想設(shè)計(jì)一種配備 多種外部傳感器的智能機(jī)器人 ，將此智能機(jī)器人視 作家庭成員，通過它實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字化家庭的控制。 本文主要就智能機(jī)器人在數(shù)字化家庭醫(yī)療保健 方面的應(yīng)用進(jìn)行模型設(shè)計(jì) ，在智能機(jī)器人與醫(yī)療儀 器和控制 PC的通信采用藍(lán)牙技術(shù) 。整個(gè)系統(tǒng) 的成 本較低 ，功能較為全面，擴(kuò)展應(yīng)用非常廣闊，具有極 大的市場(chǎng)潛力。 2 智能機(jī)器 人的總體設(shè)計(jì) 2．1 智能機(jī)器人的多傳感器 系統(tǒng) 機(jī)器人智能技術(shù) 中最為重要 的相關(guān)領(lǐng)域是機(jī)器 人 的多感覺系統(tǒng)和多傳感信息 的集成與融合【l1，統(tǒng) 稱為智能系統(tǒng)的硬件和軟件部分 。視覺 、聽覺、力覺、 觸覺等外部傳感器和機(jī)器人各關(guān)節(jié)的內(nèi)部傳感器信 息融合使用 ，可使機(jī)器人完成實(shí)時(shí)圖像傳輸、語音識(shí) 別 、景物辨別、定位 、自動(dòng)避障、目標(biāo)物探測(cè)等重要功 能；給機(jī)器人加上相關(guān)的醫(yī)療模塊(CCD、CAMERA、 立體麥克風(fēng) 、圖像采集卡等 )和專用醫(yī)療傳感器部 件 ，再加上 醫(yī)療專家系統(tǒng)就可以實(shí)現(xiàn)醫(yī)療保健和遠(yuǎn) 程 醫(yī)療監(jiān)護(hù)功能。智能機(jī)器人的多傳感器系統(tǒng)框圖 如 圖 1
標(biāo)簽： rok101007 藍(lán)牙 智能機(jī)器人
上傳時(shí)間： 2022-02-15
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隨著 Internet日益廣泛的應(yīng)用，其規(guī)模也越來越大，通信流量也迅速增長(zhǎng)，這就迫使其傳輸平臺(tái)向更高的通信帶寬方向發(fā)展，因此，建設(shè)高速度，高寬帶的骨干網(wǎng)就顯得十分必要合理高效的路由選擇方式不僅可以保障全網(wǎng)的正常運(yùn)行，還能夠提高網(wǎng)絡(luò)的接通率，而將 Internet網(wǎng)的接通率提高，既可以盡量避免交換機(jī)不堪重負(fù)甚至崩潰的情況，又能降低網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營(yíng)成本。提高網(wǎng)絡(luò)的接通率相當(dāng)大的程度上依賴于路由選擇策略的改變，因此，TCP/IP網(wǎng)的動(dòng)態(tài)路由選擇問題變得越來越重要。螞蟻算法能夠有效地選擇一條最優(yōu)路徑，但忽視了實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中的另外一個(gè)問題：最優(yōu)路徑一旦形成，所有的數(shù)據(jù)都從最優(yōu)路徑傳輸，這樣一來，處于該路徑上的路由器，尤其是在骨干網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)（即多條路徑交匯處）的路由器將承受巨大的數(shù)據(jù)傳輸量，因而很容易造成“瓶頸”現(xiàn)象目前采用的一個(gè)辦法是在骨干網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)處設(shè)置交換容量達(dá)到或超過千兆比特級(jí)的，具有高密度高速端口的核心路由器來擴(kuò)展帶寬和提高數(shù)據(jù)傳送速度以達(dá)到解決骨干網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)處的數(shù)據(jù)擁塞的目的，但這樣大大提高了網(wǎng)絡(luò)成本，并且無法解決最優(yōu)路徑上非核心路由器（又名接入路由器）上的數(shù)據(jù)擁塞問題。根據(jù)上述問題，本文提出一種對(duì)螞蟻算法的改進(jìn)方法一基于核心路由器的螞蟻算法：在骨干網(wǎng)絡(luò)的各核心路由器上相互發(fā)送螞蟻尋找各核心路由器之間的最優(yōu)路徑，這樣可比傳統(tǒng)螞蟻算法通過讓“螞蟻”周游整個(gè)網(wǎng)絡(luò)后來尋找最優(yōu)路徑要快很多方面，該算法通過對(duì)最優(yōu)路徑上，在各個(gè)核心路由器之間的非核心路由器設(shè)置上下限兩個(gè)闊值。當(dāng)某個(gè)非核心路由器A上的數(shù)據(jù)流量達(dá)到上限闕值時(shí)表明該路由器即將處于擁塞，這時(shí)，它鄰近的核心路由器將A看成是一個(gè)“障礙物”，利用螞蟻算法能夠繞過障研物尋找最優(yōu)路徑的特點(diǎn)，可以在這兩個(gè)核心路由器之間重新尋找一條不包括路由器A在內(nèi)的“次優(yōu)”路徑，這樣后續(xù)的數(shù)據(jù)將從“次優(yōu)”路徑傳輸以達(dá)到對(duì)A路由器進(jìn)行分流，經(jīng)過一段時(shí)間分流后，當(dāng)數(shù)據(jù)流量下降到下限綢值時(shí)，就可以重新啟動(dòng)原最優(yōu)路徑，從而達(dá)到了既分流又采用最優(yōu)路徑傳輸?shù)哪康?/p>
標(biāo)簽： 螞蟻算法
上傳時(shí)間： 2022-03-10
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智能家居體驗(yàn)館建設(shè)方案.pdf智能家居體驗(yàn)館建設(shè)方案 一、前言 1．背景 隨著科技的不斷發(fā)展，高校教學(xué)的不斷改進(jìn)，目前高校實(shí)驗(yàn)教學(xué)方面，不再像以往 那樣，只需要實(shí)驗(yàn)箱，實(shí)驗(yàn)平臺(tái)等實(shí)驗(yàn)設(shè)備，而是需要與實(shí)際體驗(yàn)場(chǎng)館配合使用，開展 教學(xué)，本系統(tǒng)采用了智能家居系統(tǒng)采用了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、嵌入式技術(shù)、Zigbee 技術(shù)、自 動(dòng)控制、網(wǎng)絡(luò)通訊、無線通訊、視頻處理等多項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)，將各種家居智能化功能輕松 的融合成一個(gè)整體，是家居智能化的完整解決方案，將使您正真享受到高科技為我們帶 來的舒適、愜意、時(shí)尚的現(xiàn)代化數(shù)字生活。 智境系統(tǒng)、定位系統(tǒng)、照明控制系統(tǒng)、中央控制系統(tǒng)、遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)。本方案以應(yīng) 用技術(shù)最全面、學(xué)能家居體驗(yàn)館系統(tǒng)涵蓋八大子系統(tǒng)：家電控制系統(tǒng)、安防系統(tǒng)、門禁 系統(tǒng)、家居環(huán)境系統(tǒng)、定位系統(tǒng)、照明控制系統(tǒng)、中央控制系統(tǒng)、遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)。本方 案以應(yīng)用技術(shù)最全面、學(xué)習(xí)開發(fā)最方便、操作最簡(jiǎn)單、體驗(yàn)效果最舒適為設(shè)計(jì)目標(biāo)，在 提供全方位功能的前提下，為老師、同學(xué)提供最全面的技術(shù)支持。 2．智能家居體驗(yàn)館定位 伴隨物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)風(fēng)靡全球的熱潮，我公司采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、嵌入式技術(shù)、無線傳輸 技術(shù)、傳感器技術(shù)等當(dāng)前熱門技術(shù)，研發(fā)出智能家居實(shí)訓(xùn)平臺(tái)，并推出智能家居體驗(yàn)館 與智能家居實(shí)訓(xùn)平臺(tái)結(jié)合使用的實(shí)施方案。致力于改變高校人才培養(yǎng)現(xiàn)狀，幫助高校完 善培養(yǎng)計(jì)劃。 3．高等學(xué)校人才培養(yǎng)現(xiàn)狀 近幾年，隨著全球計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，電子、傳感器、工控、通訊、網(wǎng)絡(luò)、生 物科學(xué)快速發(fā)展，并且以人工智能為代表呈現(xiàn)出多學(xué)科交叉應(yīng)用趨勢(shì)。為了適應(yīng)科學(xué)技 術(shù)的高速發(fā)展，為了提高產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，企業(yè)對(duì)畢業(yè)生的要求越來越高，但是畢業(yè)生的實(shí) 踐經(jīng)驗(yàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足企業(yè)的要求。造成教育與企業(yè)需求脫節(jié)的主要原因有： 第一，企業(yè)不僅需要畢業(yè)生具有較深的理論修要，更青睞具有綜合實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、有較
標(biāo)簽： 智能家居
上傳時(shí)間： 2022-03-11
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智能家居燈光控制系統(tǒng).pdf1.系統(tǒng)功能 ? 商場(chǎng)燈光區(qū)域化管理。 ? 燈光遠(yuǎn)程手自動(dòng)開關(guān)，減少人工工作量，提高工作效率。 ? 可設(shè)定燈光開關(guān)時(shí)間，減少不必要的能耗。 ? 強(qiáng)電弱電分離，減少不安全因素。 ? 可根據(jù)需要擴(kuò)展控制模塊和燈具。 2.系統(tǒng)組成 本地部分 采集控制模塊：eIMB3602 嵌入式可編程工業(yè)主板； 數(shù)據(jù)遠(yuǎn)傳設(shè)備：GPRS-5-232/485 無線數(shù)傳終端； 中繼器：每 500 米安裝一個(gè)，數(shù)量根據(jù)實(shí)際需求配備。 控制室部分 服務(wù)器：ePC3602 嵌入式工控機(jī)； 配套軟件：IOTMonitor 物聯(lián)網(wǎng)信息監(jiān)控軟件一套，安裝于 ePC3602 嵌入式工控 機(jī)。
標(biāo)簽： 智能家居 控制系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2022-03-11
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準(zhǔn)確量化和預(yù)測(cè)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳水通量對(duì)于理解陸氣間相互作用，預(yù)測(cè)未來氣候變化和控制溫室效應(yīng)具有重要意義。通量觀測(cè)和模型模擬是目前研究碳水通量的兩種主要方法。通量觀測(cè)精度較高，但觀測(cè)范圍局限、站點(diǎn)分布不均勻，易受環(huán)境影響，難以區(qū)域擴(kuò)展；模型模擬可實(shí)現(xiàn)不同尺度參量估算，但由于理想化假設(shè)、模型參數(shù)和驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)等限制，導(dǎo)致其模擬結(jié)果往往與真實(shí)值存在較大偏差。模型-數(shù)據(jù)融合方法主要是通過參數(shù)估計(jì)和數(shù)據(jù)同化兩種技術(shù)集成觀測(cè)和模型信息，建立兩者相互制約調(diào)節(jié)的優(yōu)化關(guān)系，以提高模型結(jié)果與真實(shí)值之間的匹配程度。基于該思路，本研究在地面觀測(cè)數(shù)據(jù)、遙感衛(wèi)星資料以及相關(guān)氣候環(huán)境數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，重點(diǎn)突破全球動(dòng)態(tài)植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感參數(shù)優(yōu)化方法，獲取適宜中國(guó)的參數(shù)化方案：在此基礎(chǔ)上，引入數(shù)據(jù)同化算法，將遙感衛(wèi)星產(chǎn)品信息與模型相融合，在模擬過程中不斷校正原有模型模擬軌跡，提高模型適用性。將以上改進(jìn)的模型推廣至中國(guó)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)20002015年中國(guó)地區(qū)總初級(jí)生產(chǎn)力（Gross Primary Productivity GPP）和敬發(fā)（Evapotranspiration，ET的空間格局模擬及分析。主要結(jié)論如下1）將LP」DGwM中所選出的22個(gè)可調(diào)參數(shù)（涉及光合、呼吸、水平衡異速生長(zhǎng)、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七個(gè)作用領(lǐng)域）在各自取值范圍內(nèi)隨機(jī)獲得不同的參數(shù)組合，結(jié)果表明22個(gè)參數(shù)可引起GPP和ET模擬結(jié)果產(chǎn)生較大的不確定性，尤其集中在生長(zhǎng)季。所有站點(diǎn)GPP相對(duì)不確定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之間，不具有明顯的年際變異性：ET相對(duì)不確定性RU月變化趨勢(shì)明顯，且基本處于0.5以下，明顯低于GPP，說明所篩選的22個(gè)參數(shù)對(duì)GP模擬產(chǎn)生的影響更為顯著。
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)融合
上傳時(shí)間： 2022-03-16
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