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Your conditions: 杨秋萍(4)

1. chinaXiv:202006.00186 [pdf]

2001—2017年开都-孔雀河流域植被物候特征及其对气候变化的响应

杨秋萍; 徐长春; 张晋霞; 罗映雪; 陈丽
Subjects: Environmental Sciences, Resource Sciences >> Basic Disciplines of Environmental Science and Technology

研究植被物候对气候因子变化的响应对于解析植被与气候的复杂关系至关重要。本文以开都-孔雀河流域为例,基于2001—2017年MOD13Q1数据,结合气温、降水和日照时数,探索流域内植被物候时空变化特征及其对海拔、气候要素变化的响应。结果表明:① 流域植物生长季始期(SOS)主要集中在第90~150 d,生长季末期(EOS)主要集中在第270~315 d,生长季长度(DOS)主要集中在120~220 d。随海拔升高,整体上植物SOS呈推迟趋势、EOS呈提前趋势、DOS呈缩短趋势。② 近17 a研究区植物SOS、EOS均主要呈提前趋势,提前像元面积分别占研究区植被总面积的60.81%和61.83%,DOS主要呈缩短趋势,占比为52.11%。③ 4月气温对植物SOS(负相关)提前影响较大;对植物EOS提前变化影响较大的因素是6月降水(负相关)和11月气温(正相关);6月降水对植物DOS(负相关)缩短变化影响最大。总体上植被生长季始期主要受气温因素的影响,植被生长季末期和生长季长度主要受降水的影响。

submitted time 2020-06-21 From cooperative journals:《干旱区研究》 Hits360Downloads193 Comment 0

2. chinaXiv:201805.00529 [pdf]

MUSER的负数据库接口设计与实现

石聪明; 张晓丽; 王锋; 戴伟; 杨秋萍
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

明安图射电频谱日像仪(MingantU SpEctral Radioheliograph, MUSER)目前已经进入常规观测,必将产生海量的观测数据。针对日像仪需要高效管理其产生的海量观测数据并提供高效检索服务的需求,负数据库管理系统提出并被应用到日像仪中。详细介绍了负数据库的接口设计与实现,并通过实验验证了所设计接口的有效性和性能。负数据库管理系统不仅可以有效解决其面临的问题,也可以为新一代望远镜负数据库管理系统提供参考。

submitted time 2018-05-29 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits3915Downloads736 Comment 0

3. chinaXiv:201805.00530 [pdf]

面向ONSET实时数据处理的图像选帧GPU技术实现

李力; 邓辉; 李瑧; 梅盈; 戴伟; 杨秋萍; 王锋
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

光学和近红外太阳爆发监测望远镜每天可以获得大量的太阳图像数据,对这些观测数据进行实时选帧处理,一方面可以减轻存储压力,另一方面也可以提高后续图像重建的质量。针对实时观测过程中的选帧要求,设计并实现了一套基于图形处理器的图像选帧实时处理模块,当前的模块已经实现了平均梯度法和谱比法选帧两种算法的高速并行处理。对模块的实现进行了细致的讨论,并比较了两种选帧方法的加速比。实验表明,该模块运行稳定可靠;从执行效率来看,针对近全日面图像的选帧总体执行时间最快为1.2s,比原有串行实现提升了7倍;局部面图最快为0.7s,平均提升了5倍。整体模块的实现与当前性能已经可以满足实时观测与处理的要求。

submitted time 2018-05-29 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits1499Downloads732 Comment 0

4. chinaXiv:201805.00161 [pdf]

基于MPI-CUDA的K-T算法太阳高分辨图像重建

杨秋萍; 宋振旗; 邓辉; 王锋
Subjects: Astronomy >> Astrophysical processes

大气湍流导致地基望远镜成像模糊,高分辨图像重建是解决这一问题的有效方法,K-T高分辨图像重建方法是其中常用的一种,但存在数据大、计算复杂等因素的制约,导致重建非常耗时。针对当前中央处理器与图形处理器混合架构下的高分辨图像重建开展研究,采用MPI-CUDA混合并行技术,最终实现了一套在单机GPU环境下基于斑点图像重建技术的高分辨太阳图像重建系统。通过实验验证,与单一的信息传递接口并行相比,图像子块的处理速度有了显著提升,在8个子进程下整个流程的加速比达到了2。实验结果表明,MPI-CUDA混合并行的有效性,能够为天文研究中的大规模计算任务提供借鉴和参考。

submitted time 2018-05-15 From cooperative journals:《天文研究与技术》 Hits978Downloads601 Comment 0

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