摘要： 采用青海省1965—2018年50個(gè)氣象站月降水資料和同時(shí)段太陽(yáng)黑子相對(duì)數(shù)資料,將青海省劃分為長(zhǎng)江和瀾滄江源區(qū)、黃河源區(qū)、東部低海拔區(qū)和柴達(dá)木盆地區(qū),運(yùn)用集中度和集中期、線性傾向估計(jì)、M-K檢驗(yàn)法和Morlet小波分析法對(duì)青海省時(shí)空降水變化特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明:青海省降水量在空間分布上呈現(xiàn)由西北向東南增加的特征,在年際變化上,青海省和4個(gè)分區(qū)年降水量都具有上升趨勢(shì),其中青海省平均上升0.81 mm/a;青海省降水年內(nèi)分配不均,降水集中度具有逐漸趨向均勻的趨勢(shì);青海省出現(xiàn)微弱的降水突變信號(hào),青海省主體和東部低海拔區(qū)突變始于2006年前后,長(zhǎng)江和瀾滄江源區(qū)突變始于2003年前后,柴達(dá)木盆地區(qū)突變于2001年前后,而黃河源區(qū)存在4個(gè)可能突變點(diǎn);柴達(dá)木盆地降水變化具有22~23 a的主周期,青海省和其他3個(gè)分區(qū)都具有28~30 a的主周期,在28 a尺度上青海省和4個(gè)分區(qū)降水量與太陽(yáng)黑子相對(duì)數(shù)的小波系數(shù)都分別達(dá)到了0.95、0.86、0.91、0.93和0.75的正相關(guān)性,且顯著性水平均為0.01。

摘要： 基于1971~2020年藏東南4個(gè)氣象站逐日最高氣溫、最低氣溫?cái)?shù)據(jù),選取世界氣象組織氣候委員會(huì)推薦的14個(gè)極端氣溫指數(shù)(ETI),采用線性趨勢(shì)、R/S趨勢(shì)分析、M-K檢驗(yàn)等方法,分析了近50年藏東南ETI的時(shí)空變化特征及其與大氣環(huán)流指數(shù)、太陽(yáng)黑子和海溫指數(shù)等之間的關(guān)系。結(jié)果表明:1) 近50年極端氣溫極值指數(shù)、暖指數(shù)和生長(zhǎng)季長(zhǎng)度(GSL)呈顯著升高趨勢(shì),冷指數(shù)和氣溫日較差(DTR)為下降趨勢(shì)。變化幅度中冷指數(shù)大于暖指數(shù),夜指數(shù)大于晝指數(shù),極高值指數(shù)大于極低值指數(shù)。2) 在10年際變化尺度上,極值指數(shù)、暖指數(shù)和GSL在1970~1990 s為負(fù)距平,2000~2010 s為正距平,而冷指數(shù)相反。3) 除DTR外,ETI表現(xiàn)為較強(qiáng)乃至很強(qiáng)的持續(xù)性,未來(lái)將保持過(guò)去50年變化趨勢(shì)。4) M-K檢測(cè)顯示,除冷持續(xù)日數(shù)(CSDI)、DTR之外,ETI都發(fā)生了氣候突變,其中最高氣溫極小值(TXn)、暖晝?nèi)諗?shù)(TX90p)、冷晝?nèi)諗?shù)(TX10p)和冷夜日數(shù)(TN10p)突變時(shí)間較早,發(fā)生在20世紀(jì)90年代末,其他指數(shù)主要出現(xiàn)在21世紀(jì)前10年。5) 多數(shù)ETI與西藏高原A和B指數(shù)、亞洲極渦強(qiáng)度指數(shù)、西太平洋副高面積和強(qiáng)度指數(shù)、印緬槽強(qiáng)度指數(shù)都存在顯著的相關(guān)關(guān)系,以相對(duì)指數(shù)最為明顯。除最高氣溫極大值(TXx)、CSDI、GSL、DTR外,ETI與太陽(yáng)黑子具有顯著的相關(guān)關(guān)系,其中冷指數(shù)是正相關(guān)。6) 絕大部分ETI不僅與西太平洋暖池面積和強(qiáng)度指數(shù),還與NINOW區(qū)海表溫度距平指數(shù)具有顯著的相關(guān)關(guān)系,其中冷指數(shù)和DTR為負(fù)相關(guān)。同時(shí),除最低氣溫極小值(TNn)、夏日日數(shù)(SU)、CSDI、DTR外,ETI與印度洋暖池面積和強(qiáng)度指數(shù)也有著顯著的相關(guān)關(guān)系。

摘要： "山水林田湖草沙"是一個(gè)生命共同體,這是我國(guó)從生態(tài)文明建設(shè)的宏觀視角提出的重要理念。本期特約專稿之一由方精云院士團(tuán)隊(duì)撰稿,系統(tǒng)總結(jié)了我國(guó)"山水林田湖草沙"的本底情況、形成原因及各自的主要功能,對(duì)其治理、保護(hù)和利用進(jìn)行討論,并闡述了生命文明建設(shè)的生態(tài)學(xué)途徑。太陽(yáng)一直是天文學(xué)研究的主要對(duì)象之一,而太陽(yáng)黑子中磁場(chǎng)的發(fā)現(xiàn)是人類通向宇宙磁場(chǎng)研究的窗口,也是現(xiàn)代太陽(yáng)物理學(xué)的開端。特約專稿之二介紹了太陽(yáng)磁場(chǎng)的發(fā)現(xiàn)和觀測(cè)歷史、主要的太陽(yáng)磁場(chǎng)測(cè)量方法和當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)。

摘要： 太陽(yáng)耀斑大多數(shù)發(fā)生在磁極復(fù)雜的黑子群上空,因此,黑子群磁類型可以作為預(yù)測(cè)太陽(yáng)耀斑的重要依據(jù)。針對(duì)同時(shí)具有白光圖和磁圖數(shù)據(jù)的太陽(yáng)黑子分類,提出了一種雙流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)的黑子群磁類型分類方法。該方法通過(guò)兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)分支同時(shí)提取白光圖和磁圖特征,在全連接層對(duì)兩類特征進(jìn)行融合,最后用于訓(xùn)練和分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能較好地避免單通道網(wǎng)絡(luò)模型的信息損失以及使用雙通道圖像合成出現(xiàn)的白光圖和磁圖的相互影響,加權(quán)F1分?jǐn)?shù)可達(dá)84.87%,平均準(zhǔn)確率可達(dá)84.93%。

摘要： F_(10.7)太陽(yáng)輻射通量作為輸入?yún)?shù)被廣泛運(yùn)用于大氣經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀㈦婋x層模型等空間環(huán)境模型,其預(yù)報(bào)精度直接影響航天器軌道預(yù)報(bào)精度.采用時(shí)間序列法統(tǒng)計(jì)了太陽(yáng)輻射通量F_(10.7)指數(shù)和太陽(yáng)黑子數(shù)(SSN)的關(guān)系,給出了兩者之間的線性關(guān)系,在此基礎(chǔ)上提出了一種基于長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long and Short Term Memory,LSTM)的預(yù)報(bào)方法,方法結(jié)合了54 d太陽(yáng)輻射通量指數(shù)和SSN歷史數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)F_(10.7)進(jìn)行未來(lái)7 d短期預(yù)報(bào),并與其他預(yù)報(bào)方法的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行了比較,結(jié)果表明:(1)所建短期預(yù)報(bào)7 d方法模型的性能優(yōu)于美國(guó)空間天氣預(yù)報(bào)中心(Space Weather Prediction Center,SWPC)的方法,預(yù)測(cè)值和觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)(CC)達(dá)到0.96,同時(shí)其均方根誤差約為11.62個(gè)太陽(yáng)輻射通量單位(sfu),預(yù)報(bào)結(jié)果的均方根誤差(RMSE)低于SWPC,下降約11%;(2)對(duì)預(yù)測(cè)的23、24周太陽(yáng)活動(dòng)年結(jié)果統(tǒng)計(jì)表明,太陽(yáng)活動(dòng)高年的第7 d F_(10.7)指數(shù)預(yù)報(bào)平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)最優(yōu)可達(dá)12.9%以內(nèi),低年最優(yōu)可達(dá)2.5%以內(nèi);(3)聯(lián)合SSN的LSTM結(jié)果和僅使用單變量F_(10.7)的LSTM結(jié)果對(duì)比顯示,新引入的SSN在改進(jìn)LSTM預(yù)測(cè)方面是有效的,并且這兩個(gè)模型的RMSE較SWPC分別低約11%和5%.

摘要： 太陽(yáng)黑子是太陽(yáng)光球?qū)又袔в休^強(qiáng)磁場(chǎng)的區(qū)域,通常是太陽(yáng)爆發(fā)活動(dòng)的源區(qū)。Wilson山磁分類是當(dāng)前最為主流的太陽(yáng)黑子分類方法之一,對(duì)研究太陽(yáng)爆發(fā)有重要意義。利用2010-2017年間SDO/HMI成像儀觀測(cè)到的720s_SHARP磁圖和白光圖數(shù)據(jù),研究使用深度學(xué)習(xí)對(duì)太陽(yáng)黑子群Wilson山磁分類的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Xception網(wǎng)絡(luò)在識(shí)別太陽(yáng)黑子Wilson山磁類型上能取得最優(yōu)的效果,其中對(duì)α類型黑子的F1得分為96.50%,β類為93.20%,其他類型的黑子為84.65%。

摘要： 近年來(lái),極端氣候事件頻發(fā),成為學(xué)術(shù)和社會(huì)各界關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題。研究粵港澳大灣區(qū)極端天氣的時(shí)空分布特征和變化規(guī)律,對(duì)及時(shí)、準(zhǔn)確地做出防災(zāi)減災(zāi)預(yù)報(bào)、預(yù)警具有重要意義。以1961—2016年降水、氣溫?cái)?shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過(guò)啟發(fā)式分割法、Mann-Kendall趨勢(shì)檢測(cè)和交叉小波法對(duì)粵港澳大灣區(qū)極端氣候時(shí)空演變特征及其與驅(qū)動(dòng)因子之間的相互關(guān)系進(jìn)行分析。結(jié)果表明:極端降水和氣溫變化與太陽(yáng)黑子和大尺度環(huán)流因子(多元ENSO指數(shù)(MEI))、太平洋年代際振蕩(PDO)存在潛在聯(lián)系,但它們對(duì)極端氣候的影響作用存在差異。氣候變化對(duì)城市建設(shè)和發(fā)展將持續(xù)產(chǎn)生重大影響。在對(duì)粵港澳大灣區(qū)氣候變化的研究中,需關(guān)注珠江流域和典型區(qū)域氣候變化的影響評(píng)估,加強(qiáng)流域極端天氣發(fā)生機(jī)理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與對(duì)策研究,減輕極端氣候事件帶來(lái)的危害。

摘要： 隨著極端氣候變化,山地災(zāi)害頻發(fā)?；谇貛X山地32個(gè)氣象站點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),以標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)(SPEI)為旱澇量化指標(biāo),研究了過(guò)去60年秦嶺山地旱澇時(shí)空變化特征、頻率、周期等變化規(guī)律,結(jié)果表明:(1)1960—2019年,秦嶺山地年SPEI指數(shù)以0.124/10a的速度下降,其中,90.23%的面積呈顯著下降趨勢(shì),1.96%的面積呈顯著上升趨勢(shì),并在1990年發(fā)生干旱突變;秦嶺北坡的干旱化趨勢(shì)大于南坡,且高海拔地區(qū)干旱化更為明顯。(2)突變前秦嶺山地濕潤(rùn)比例平均值為36.94%,突變后下降為18.19%;干旱比例由突變前的17.64%急劇上升到突變后的38.19%;突變前30年秦嶺山地極端干旱事件、嚴(yán)重干旱事件極少發(fā)生,發(fā)生頻率幾乎為0;突變后30年嚴(yán)重干旱和極端干旱事件發(fā)生頻率增加,秦嶺南北坡極端濕潤(rùn)和嚴(yán)重濕潤(rùn)事件近乎銷聲匿跡。(3)整體上,太陽(yáng)黑子與秦嶺山地旱澇變化以顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系為主;ENSO事件對(duì)秦嶺山地的旱澇變化影響較大,在La Nina年易發(fā)生洪澇事件,在El Ni1o年易發(fā)生干旱事件;在不同時(shí)域范圍內(nèi),海表溫度距平(SSTA)對(duì)秦嶺山地旱澇變化的影響不同:1990年以前,SPEI與SSTA存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系;1990年后,SPEI與SSTA存在5—6年的強(qiáng)凝聚性共振周期,且SPEI滯后SSTA約1/4周期。

摘要： 太陽(yáng)上的小黑點(diǎn)——黑子如果用天文望遠(yuǎn)鏡觀察太陽(yáng),會(huì)發(fā)現(xiàn)太陽(yáng)上有小黑點(diǎn),這些小黑點(diǎn)叫太陽(yáng)黑子。太陽(yáng)黑子實(shí)際上是太陽(yáng)表面一種熾熱氣體的巨大旋渦,其溫度大約為4500°C,比太陽(yáng)的光球?qū)颖砻鏈囟?5500°C左右)要低,所以看上去像一些深暗色的斑點(diǎn)。太陽(yáng)黑子的平均活動(dòng)周期為11年。

摘要： 為了對(duì)混沌時(shí)間序列的預(yù)測(cè)精度進(jìn)行提升,提出組合預(yù)測(cè)模型,它對(duì)支持向量回歸(SVR)、布谷鳥搜索(CS)與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)進(jìn)行了綜合。首先對(duì)混沌時(shí)間序列通過(guò)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解為一組去除噪聲且相對(duì)穩(wěn)定的子序列;借助CS算法對(duì)SVR參量加以優(yōu)化,進(jìn)而構(gòu)建以SVR為基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)模型,由此獲取原始序列的預(yù)測(cè)大小;接著以太陽(yáng)黑子混沌時(shí)間序列為對(duì)象,對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn),并與SVR、CS?SVR和EEMD?SVR的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行比較。結(jié)果顯示,通過(guò)CS算法進(jìn)行優(yōu)化后,能夠讓SVR具有更快的收斂速度,使之預(yù)測(cè)精度有了明顯的提升,同時(shí)也提升了它的泛化能力。

摘要： 本文討論了太陽(yáng)黑子爆發(fā)的原因、共振的危害和利用以及共振的方程和能量.共振會(huì)積聚和產(chǎn)生巨大的能量,筆者猜想,黑子爆發(fā)是在4500～6000°C,0.01個(gè)大氣壓的不可能產(chǎn)生核聚變的條件下,恰恰實(shí)現(xiàn)核聚變,原因是產(chǎn)生了太赫茲頻率范圍的自激振動(dòng)和共振.是共振使得黑子爆發(fā),產(chǎn)生核聚變.人類可以利用這一自然現(xiàn)象,重點(diǎn)利用原子核的共振特性,早日實(shí)現(xiàn)較低溫低壓的核聚變.

摘要： 本文通過(guò)對(duì)1872 年－2009 年間太陽(yáng)黑子數(shù)和SST 數(shù)據(jù)分析，分別討論1872-1940 年和1941-2009 年兩段時(shí)區(qū)內(nèi)，El Nino 和La Nina 事件對(duì)太陽(yáng)黑子活動(dòng)的響應(yīng)情況。結(jié)果發(fā)現(xiàn)在太陽(yáng)黑子較強(qiáng)的時(shí)段， El Nino 事件發(fā)生頻次劇增達(dá)兩倍多，事件發(fā)生時(shí)的峰值間隔縮短，且較強(qiáng)事件的持續(xù)時(shí)間和峰值都有所增大；而La Nina 事件發(fā)生頻次稍有減少，事件發(fā)生時(shí)的谷值間隔稍有增長(zhǎng)，較強(qiáng)事件的持續(xù)時(shí)間有所縮短，但總體變化不大。太陽(yáng)黑子活動(dòng)增強(qiáng)的時(shí)段，El Nino 和La Nina 事件對(duì)應(yīng)的峰、谷值間隔時(shí)間強(qiáng)度都增大；對(duì)應(yīng)大于此時(shí)段峰、谷值平均值的事件次數(shù)都有所減少。通過(guò)把太陽(yáng)黑子活動(dòng)周期位相進(jìn)行區(qū)域劃分，可以發(fā)現(xiàn)，在1872-2009 年間，90％左右El Nino 事件都發(fā)生在谷值區(qū)和衰減位相區(qū)；而La Nina 事件，近一半都發(fā)生在谷值區(qū)，其次較多發(fā)生在峰值區(qū)，而衰減位相相對(duì)較少發(fā)生。隨后本文通過(guò)分析1940 年前后太陽(yáng)黑子活動(dòng)較弱和較強(qiáng)兩個(gè)時(shí)段內(nèi)，海表月平均溫度標(biāo)準(zhǔn)差，發(fā)現(xiàn)較1940 年前，1940 年后的赤道中東太平洋的大值中心向東擴(kuò)展，并與南美沿岸的大值中心合并為一個(gè)中心。

摘要： 大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為,15-18世紀(jì)的小冰期是由太陽(yáng)輻射減弱或火山噴發(fā)單一作用或共同作用引起,火山灰中含有大量懸浮顆粒,阻礙了太陽(yáng)輻射抵達(dá)地球表面.研究表明,潮汐極大期、地震火山活動(dòng)頻發(fā)期、太陽(yáng)黑子延長(zhǎng)極小期和小冰期有很好的對(duì)應(yīng)關(guān)系.監(jiān)測(cè)表明,長(zhǎng)白山天池5～10km以下的地下存在巖漿.巖漿面積相當(dāng)于兩個(gè)首爾市大.近代歷史期間長(zhǎng)白山火山有過(guò)多次噴發(fā),噴發(fā)時(shí)間分別為:公元946年和947年兩次噴發(fā)、公元1597年、1668年、1702年、1903年4次噴發(fā),處于中國(guó)氣溫低值時(shí)期和小冰期時(shí)期及其始末邊界.目前適逢地質(zhì)構(gòu)造的活動(dòng)期和千年大噴發(fā)、百年小噴發(fā)周期的節(jié)點(diǎn),存在著潛在的再噴發(fā)危險(xiǎn).21世紀(jì)太陽(yáng)黑子延長(zhǎng)極小期和長(zhǎng)白山火山噴發(fā)同時(shí)發(fā)生,不僅加劇氣候變冷,而且?guī)?lái)先澇后旱、破壞水電供應(yīng)、惡化生存環(huán)境的災(zāi)害鏈.

摘要： 2009年是太陽(yáng)活動(dòng)的新周期起點(diǎn)，從活躍程度的低谷期，結(jié)合中國(guó)中東部閃電監(jiān)測(cè)網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行趨勢(shì)化的雷電活動(dòng)特性分析，對(duì)于雷電機(jī)理和雷電活動(dòng)的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)具有較高的研究和應(yīng)用價(jià)值，本文通過(guò)現(xiàn)象分析，在一定程度上確定了太陽(yáng)黑子、太陽(yáng)耀斑和宇宙射線與閃電產(chǎn)生的頻次、閃電強(qiáng)度及雷電流陡度的相關(guān)性，并且根據(jù)太陽(yáng)黑子與耀斑的強(qiáng)度不同，分析了其對(duì)于閃電活動(dòng)影響的滯后性、及時(shí)性的不同。在確定相關(guān)性和主要影響因子的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步將展開定量性的相關(guān)性研究，以期從時(shí)域和強(qiáng)度上對(duì)雷電特性進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)警。

摘要： 1996年到2008年太陽(yáng)黑子周期已超過(guò)11年,達(dá)到12.4年,進(jìn)入太陽(yáng)黑子超長(zhǎng)極小期;2000年全球進(jìn)入拉馬德雷冷位相時(shí)期;2014-2016年是月亮赤緯角最小值時(shí)期.2014年天文學(xué)家預(yù)測(cè)為太陽(yáng)黑子雙峰年.根據(jù)已出現(xiàn)的各種指標(biāo),2014-2015年將發(fā)生拉尼娜事件和厄爾尼諾事件交替發(fā)生,并伴隨強(qiáng)震、夏季高溫、冬季嚴(yán)重寒潮、大風(fēng)沙塵、異常旱澇、流感增強(qiáng)、霧霾高發(fā)等災(zāi)害,必須做好預(yù)防的準(zhǔn)備.

摘要： 采用阿勒泰地區(qū)7個(gè)氣象觀測(cè)站1961-2012年最大積雪深度、逐月降水量、逐日氣溫資料,計(jì)算了4～9月降水量、≥0°C的積溫,同期的雪災(zāi)災(zāi)情資料及太陽(yáng)黑子和2007～2012年的牧草資料,研究該地區(qū)牧區(qū)雪災(zāi)指標(biāo)及成因.結(jié)果表明,雪災(zāi)綜合指標(biāo)將該地區(qū)雪災(zāi)分為特大雪災(zāi)年、重雪災(zāi)年、中雪災(zāi)年、輕雪災(zāi)年4類,對(duì)雪災(zāi)具有較高的評(píng)價(jià)精度;重雪災(zāi)年和特大雪災(zāi)年主要發(fā)生21世紀(jì)初,且強(qiáng)度越來(lái)越強(qiáng);特大雪災(zāi)年主要是由強(qiáng)降雪頻次多、雪量大、強(qiáng)度強(qiáng)、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)造成,而重雪災(zāi)年成固較復(fù)雜;太陽(yáng)黑子活動(dòng)低值年、斯堪的納維亞正位相環(huán)流型及AO指數(shù)異常偏弱,阿勒泰地區(qū)易發(fā)重雪災(zāi).

摘要： 地球自轉(zhuǎn)、行星潮汐、太陽(yáng)黑子的對(duì)應(yīng)周期在氣候變化周期中有顯著的表現(xiàn)。其中60年的拉馬德雷周期影響海溫變化。研究表明，拉馬德雷冷位相對(duì)期的赤道中太平洋變冷有利于中國(guó)的“南旱北澇”，全球已進(jìn)入拉馬德雷冷位相災(zāi)害鏈時(shí)期。預(yù)測(cè)，2012年可能發(fā)生厄爾尼諾事件，且8.5及以上大震頻發(fā)，同時(shí)中國(guó)的降雨類型從南澇北旱向南旱北澇轉(zhuǎn)變。

摘要： 筆者在《2012年天災(zāi)預(yù)測(cè)匯編》指出，2013年和2026年太陽(yáng)黑子峰年和2022年太陽(yáng)黑子顧念可能爆發(fā)流感流行。通過(guò)對(duì)流感爆發(fā)流行的形式及特征進(jìn)行介紹，分析了流感爆發(fā)預(yù)測(cè)的難點(diǎn)及歷史數(shù)據(jù)，指出，厄爾尼諾事件和拉尼娜事件是流感大流行和嚴(yán)重低溫凍害的前期特征，所以，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)厄爾尼諾事件和拉尼娜事件對(duì)防災(zāi)減災(zāi)非常重要。

摘要： 王涌泉積40a的研究，在所創(chuàng)建的日地水文學(xué)理論和大洪水長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法多次應(yīng)用成功的基礎(chǔ)上，對(duì)于1998年長(zhǎng)江特大洪水，做出了成功的定性和定量預(yù)報(bào)[1]。他特別提出太陽(yáng)黑子極小期中的旱洪災(zāi)害鏈。湯懋蒼等人提出的壞天時(shí)代與中國(guó)低溫和嚴(yán)重干旱有很好的對(duì)應(yīng)性。rn 本文通過(guò)歷史資料的反復(fù)核對(duì)，證實(shí)太陽(yáng)黑子延長(zhǎng)極小期，太陽(yáng)黑子周期長(zhǎng)度大于11年時(shí)期、潮汐極大期、低溫、特大干旱有明顯的對(duì)應(yīng)關(guān)系。2007年以來(lái)太陽(yáng)黑子進(jìn)入下一個(gè)延長(zhǎng)極小值時(shí)期和潮汐極大值時(shí)期，認(rèn)真研究日地水文學(xué)理論和大洪水長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法在極端災(zāi)害多發(fā)的今天有重要的科學(xué)意義和迫切的實(shí)踐需求。

摘要： 2007—2009年位于第23太陽(yáng)黑子活動(dòng)周下降相和第24周上升相期間，太陽(yáng)活動(dòng)處于極低的活動(dòng)水平，記錄到近一個(gè)世紀(jì)來(lái)最低太陽(yáng)黑子活動(dòng)水平（如2008年全年266天沒(méi)有太陽(yáng)黑子）,創(chuàng)下了50年來(lái)最低太陽(yáng)風(fēng)動(dòng)壓，55年最低太陽(yáng)無(wú)線電輻射的紀(jì)錄。太陽(yáng)活動(dòng)在此期間不同尋常的變化，極大地挑戰(zhàn)了對(duì)太陽(yáng)活動(dòng)的預(yù)報(bào)能力，同時(shí)也激發(fā)起眾多科學(xué)家探究與之相關(guān)的科學(xué)問(wèn)題的興趣。國(guó)際隨即啟動(dòng)了“太陽(yáng)活動(dòng)極低年（Deep Solar Minimum）”，開展研究這一異常太陽(yáng)活動(dòng)的變化特征及可能的地球空間環(huán)境效應(yīng)（如宇宙線輻射急劇增加，導(dǎo)致地球外層大氣收縮和改變）。譬如， Chen et al.（2011）發(fā)現(xiàn)，在如此低的太陽(yáng)活動(dòng)水平期間，F(xiàn)10.7對(duì)太陽(yáng)極紫外EUV 輻射通量的表征能力顯著變差。國(guó)外科學(xué)家（如J. T. Emmert）通過(guò)對(duì)衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)的反演得到的高層大氣密度資料分析，發(fā)現(xiàn)高層大氣的總密度變小了，意味著大氣變冷了。

摘要： 本發(fā)明涉及一種用于描述全日面圖像中太陽(yáng)黑子群的方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)制作一個(gè)太陽(yáng)黑子群圖像和描述文本的數(shù)據(jù)集，先將原始圖像送入改進(jìn)的VGG?16網(wǎng)絡(luò)生成特征圖，再將輸出的特征圖送入定位層，通過(guò)改進(jìn)的Inception?RPN生成候選區(qū)域，最終處理成固定大小的區(qū)域特征，這些區(qū)域特征經(jīng)過(guò)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)后，被處理成一維大小的可供LSTM處理的向量，最終生成描述語(yǔ)句；相比傳統(tǒng)的方法，本發(fā)明能獲得更加精確的候選區(qū)域，從而提高了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的描述質(zhì)量。

摘要： 一種適用于圖像傳感器的太陽(yáng)黑子校正結(jié)構(gòu)，適宜集成在芯片中，其在已有的圖像傳感器讀出電路基礎(chǔ)上增加了一個(gè)位數(shù)較少的輔助計(jì)數(shù)器COUNTER_S，該輔助計(jì)數(shù)器單元COUNTER_S，其輸入端接所述比較器單元COUNTER的輸出端VCOMP，其輸出端CTRL_BS接到主計(jì)數(shù)器單元COUNTER中；其中，輔助計(jì)數(shù)器單元COUNTER_S包括太陽(yáng)黑子閾值產(chǎn)生單元、閾值比較單元和計(jì)數(shù)器；輸出端CTRL_BS將計(jì)數(shù)結(jié)果輸入到主計(jì)數(shù)器單元COUNTER中用以控制其最終數(shù)據(jù)輸出是否為全滿幅，從而達(dá)到消除太陽(yáng)黑子現(xiàn)象的目的。本發(fā)明提出的太陽(yáng)黑子校正結(jié)構(gòu)節(jié)省功耗和面積，且檢測(cè)精度更高。

摘要： 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種太陽(yáng)黑子實(shí)時(shí)處理的方法，其包括以下步驟：將采集的圖像傳感器的復(fù)位電壓和光電轉(zhuǎn)換信號(hào)分別轉(zhuǎn)換為用于表征復(fù)位電壓的第一電壓和用于表征光電轉(zhuǎn)換信號(hào)的第二電壓；比較所述第一電壓和第一參考電壓，比較所述第二電壓和第二參考電壓，并分別輸出第一比較結(jié)果和第二比較結(jié)果；對(duì)所述第一比較結(jié)果和所述第二比較結(jié)果進(jìn)行邏輯運(yùn)算，并輸出標(biāo)志信號(hào)；確定所述標(biāo)志信號(hào)的坐標(biāo)信息，去除所述坐標(biāo)信息所對(duì)應(yīng)像素的太陽(yáng)黑子。實(shí)時(shí)分析復(fù)位電壓及光電轉(zhuǎn)換信號(hào)電壓的特征，進(jìn)行太陽(yáng)黑點(diǎn)的實(shí)時(shí)校正，減少了校正的時(shí)延，有效避免了對(duì)整幀圖像分析所需要的幀存儲(chǔ)空間，降低了成本及功耗。

摘要： 本發(fā)明涉及一種基于EEMD的HHT的太陽(yáng)黑子面積周期特征分析的方法，屬天文技術(shù)和信號(hào)處理領(lǐng)域。本發(fā)明采用基于集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?EEMD)算法的希爾伯特黃變換(HHT)的太陽(yáng)黑子面積周期特征分析的方法，把不同時(shí)間尺度上的波動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中分離出來(lái)，不同頻率隨時(shí)間的變化也被清晰的表現(xiàn)出來(lái)，與常用的方法相比，它是直接的，自適應(yīng)的，基于數(shù)據(jù)本身的方法，其有效地解決了傳統(tǒng)的周期分析方法受基函數(shù)約束以及時(shí)間尺度不準(zhǔn)確的問(wèn)題。

摘要： 本發(fā)明涉及一種基于同步壓縮小波變換的提取太陽(yáng)黑子數(shù)和地磁Ap指數(shù)的周期分量的方法，屬天文技術(shù)和時(shí)頻處理領(lǐng)域。本發(fā)明采用采用結(jié)合同步壓縮小波變換的方法對(duì)太陽(yáng)黑子數(shù)和地磁Ap指數(shù)的周期分量進(jìn)行提取，較精確地對(duì)太陽(yáng)黑子數(shù)和地磁Ap指數(shù)的周期分量進(jìn)行了提取，較好的解決了之前幾種時(shí)頻分析方法在在提取太陽(yáng)黑子數(shù)和地磁Ap指數(shù)的周期分量結(jié)果較差，不完整的問(wèn)題。

摘要： 本發(fā)明公開了一種消除圖像傳感器的太陽(yáng)黑子現(xiàn)象的校正結(jié)構(gòu)和方法。其中，校正結(jié)構(gòu)包括：閾值電壓生成電路、多個(gè)閾值電壓控制電路、像素模塊、模數(shù)轉(zhuǎn)換電路和數(shù)字邏輯電路；多個(gè)閾值電壓控制電路并聯(lián)在一條母線上，閾值電壓生成電路與母線的輸入端連接；像素模塊包括多列像素單元，閾值電壓控制電路與單列像素單元一一對(duì)應(yīng)連接；像素模塊、所述模數(shù)轉(zhuǎn)換電路和數(shù)字邏輯電路依次連接。本發(fā)明能夠?qū)?font color="red">太陽(yáng)黑子進(jìn)行邏輯判斷并有效消除太陽(yáng)黑子現(xiàn)象。

摘要： 本發(fā)明提供了一種電流比較電路、檢測(cè)圖像太陽(yáng)黑子效應(yīng)的裝置及方法，所述檢測(cè)圖像太陽(yáng)黑子效應(yīng)的裝置包括電流比較電路、感光模塊、信號(hào)控制模塊和判斷模塊，所述感光模塊用于根據(jù)圖像信號(hào)輸出像素電壓信號(hào)，所述電流比較電路與所述感光模塊連接，用于對(duì)所述感光模塊的輸出端進(jìn)行電流檢測(cè)與比較；所述信號(hào)控制模塊與所述電流比較電路連接，用于為所述電流比較電路提供控制信號(hào)；所述判斷模塊與所述感光模塊和所述電流比較電路的輸出端連接，用于根據(jù)所述電流比較電路的比較信號(hào)進(jìn)行圖像太陽(yáng)黑子判斷，本發(fā)明能夠通過(guò)簡(jiǎn)單的邏輯控制快速檢測(cè)圖像中是否存在太陽(yáng)黑子效應(yīng)，同時(shí)整體電路功耗低。

摘要： 本發(fā)明公開了一種圖像傳感器的太陽(yáng)黑子消除方法和電路、圖像傳感器，首先判斷對(duì)應(yīng)的像素上是否發(fā)生太陽(yáng)黑子現(xiàn)象，若發(fā)生了太陽(yáng)黑子現(xiàn)象，則利用鎖存電路將計(jì)數(shù)器的所有所述鎖定為高電平以使對(duì)應(yīng)的像素顯示為亮點(diǎn)?；诖耍梢栽诔霈F(xiàn)太陽(yáng)黑子現(xiàn)象時(shí)將計(jì)數(shù)器額定計(jì)數(shù)值鎖定為滿幅值，保證了在太陽(yáng)黑子現(xiàn)象發(fā)生時(shí)能將出現(xiàn)的黑點(diǎn)完全消除。并且可以保證在不同照度的光強(qiáng)照射下出現(xiàn)的太陽(yáng)黑子均能完全消除，使圖像質(zhì)量得到了保證，不會(huì)出現(xiàn)灰點(diǎn)。

摘要： 本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的太陽(yáng)黑子群分類的方法，該分類方法利用太陽(yáng)黑子群磁場(chǎng)觀測(cè)和白光觀測(cè)兩種圖像，利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)兩種圖像進(jìn)行處理，根據(jù)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練精度對(duì)兩種圖像的預(yù)測(cè)結(jié)果予以一定的權(quán)重處理，得到同一太陽(yáng)黑子群的兩種圖像的綜合預(yù)測(cè)結(jié)果。相比現(xiàn)有的太陽(yáng)黑子群分類方法，本方法利用太陽(yáng)黑子群的兩種觀測(cè)圖像，通過(guò)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)同一目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)兩種圖像的訓(xùn)練精度對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)估，對(duì)預(yù)測(cè)置信度加權(quán)，進(jìn)一步提高太陽(yáng)黑子群分類的精度。

摘要： 本發(fā)明涉及一種用于分類全日面圖像中太陽(yáng)黑子群的方法，屬于天文技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)制作一個(gè)太陽(yáng)黑子群分類數(shù)據(jù)集，先將原始圖像壓縮至255×255的尺寸送入Hourglass?54骨干網(wǎng)絡(luò)提取特征圖，再?gòu)奶卣鲌D中生成3個(gè)注意力視圖來(lái)分別作用于大中小物體檢測(cè)，從注意力視圖獲取目標(biāo)位置及尺寸。同時(shí)，Hourglass?54也從下采樣后的圖像上生成目標(biāo)的粗略位置。然后通過(guò)面積閾值和iou對(duì)這些位置進(jìn)行一個(gè)篩選，接著根據(jù)得分對(duì)這些位置進(jìn)行一個(gè)排名，選取得分最高的k個(gè)位置，并對(duì)這些位置所在的區(qū)域進(jìn)一步檢測(cè)，最終對(duì)這些位置進(jìn)行一個(gè)融合，保留最佳的檢測(cè)結(jié)果。相比傳統(tǒng)方法，本發(fā)明能較好的解決傳統(tǒng)方法中的漏識(shí)別和誤識(shí)別問(wèn)題。