一、Energy Balance in UNF Code（论文文献综述）
张一鸣[1]（2021）在《海冰模式中大气-海冰间湍流热通量交换参数化的改进》文中认为本文在CICE6.0海冰模式中加入了两个新的参数化方案改进冰-气湍流热通量交换参数化,分别是基于北冰洋表面热收支计划观测的总体公式热通量参数化（BF-SHEBA）和最大熵生成参数化（MEP）。本文用BF-SHEBA方案和MEP方案模拟了1998年和2015年的北极海冰,并对不同热通量方案进行评估。在第一部分工作中,将BF-SHEBA方案应用到海冰模式,首先用一年冰上和多年冰上的湍流热通量观测评估了BF-SHEBA和CICE默认冰-气热通量方案（BF-CICE）的模拟结果,研究显示BF-SHEBA和BF-CICE模拟出相似的热通量季节变化,但均没有捕捉到一年冰上观测的热通量季节变化。而在多年冰上,BF-SHEBA和BF-CICE模拟的感热在整个时期内为加热效应,忽略了暖季观测到的冷却效应。BF-CICE和BF-SHEBA都能捕捉到冷期观测到的小潜热通量,但与SHBEA观测结果相比,BF-CICE和BFSHEBA模拟的潜热通量在夏季对冰面产生较大的冷却作用。用BF-SHEBA模拟的湍流热通量与BF-CICE在北冰洋具有相似的空间分布并且量值相差不大,此外,BF-SHEBA和BF-CICE对海冰质量收支的影响基本相同。在第二部分工作中,将MEP方案应用到海冰模式,首先评估MEP能否很好地捕捉到北极海冰上湍流热通量的观测变化。结果表明,在考虑了有限深冰雪表层对入射辐射的吸收后,用MEP方法计算的热通量与实测结果吻合较好。然后利用海冰模式研究了两种不同方法（MEP和BF-CICE）对北极海盆尺度的湍流热通量和海冰过程的影响。与一年冰和多年冰的观测对比表明,两种不同的参数化方案模拟得到了非常不同的热通量季节变化特征,尤其是夏季的感热通量。用MEP模拟的感热通量在夏季对冰面产生了冷却效应,而BF-CICE则产生加热效应。MEP模拟的湍流热通量在量值和空间分布上也与BF-CICE存在明显的差异。此外,与BF-CICE相比,MEP通过调节雪-冰转换、底部冰生长、表面冰融化和底部冰融化等过程,导致北极海冰质量通量的季节循环减弱。
刘虎[2]（2021）在《基于节点中心性和能量的NDN物联网缓存策略研究》文中指出命名数据网络（Named Data Networking,NDN）是信息中心网络（Information Centric Networking,ICN）最流行的解决方案之一。在NDN中,缓存策略旨在减少网络总延迟和服务器负载。为了提高网络的内容交付速度和可靠性,现有缓存策略通常在多个中间节点上缓存数据,而这将增加中间节点的能耗与内存开销。在物联网应用中,节点的内存和能量是有限的。而传统的NDN缓存策略忽视了这一点。因此,在基于NDN的物联网应用中,传统的缓存策略会因能量消耗而导致节点故障,从而缩短网络寿命。针对上述问题,本论文提出了一种在NDN物联网中基于节点中心性和能量的缓存策略,从而延长网络寿命,提升系统缓存命中率,降低平均传输延迟。具体工作如下:首先提出了基于能量和近似介数中心性的缓存策略（Caching Decision Policy based on Energy and Approximate Betweenness Centrality,EABC）。该策略不需要获得网络知识,它利用基于拓扑的启发式方法在具有较高中心性的节点上缓存内容,并根据节点剩余能量进行缓存决策,从而实现链路能耗的平衡,延长网络寿命。然后利用ndnSIM仿真平台对EABC的性能进行了验证,并以智慧农业作为应用用例。同时本论文在边缘与核心两种拓扑中验证了EABC的拓扑无关性,从而证明该策略可以轻松应用于多变的物联网场景中。仿真对比了EABC与几种现有的NDN缓存策略,结果表明,EABC在不同类型的拓扑中都体现出较好的性能,降低了数据的平均传输延迟,平衡了高中心性节点的能耗,延长了网络寿命。
丁成[3]（2020）在《基于SEBAL模型遥感地面蒸散量估算算法研究与实现》文中进行了进一步梳理近年来,随着工业的发展,水资源污染严重,水逐渐成为了各个国家发展的最宝贵的资源,而全世界地表水中60%以上以蒸发的形式返回大气中,因此了解清楚蒸发量对于节约用水十分重要,如何通过一种方法比较准确地估算出遥感地面蒸散量十分关键。传统的测定蒸散量的方法有测定法,测定法能十分精准地测定出某个时间段某个地点的蒸散量,但是该方法有巨大的缺陷,测定法需要购买昂贵的测量仪器,还需要专业人员记录处理测量结果,不能大面积估算区域尺度的蒸散量。目前虽然有一些成熟的算法能估算出遥感地面蒸散量,但都有一些缺点,主要包括估算精度不高,所需输入参数多且不易获取。找到一种需要比较少的参数,估算出大面积蒸散量的算法成了亟需解决的问题。针对上述问题,本文研究发现,基于SEBAL模型遥感地面蒸散量估算算法具有需要输入的参数少并且容易获取,估算结果精度高等优点。本文正是基于SEBAL模型的这些优点,采用SEBAL模型实现了遥感地面蒸散量的估算,而SEBS模型作为SEBAL模型的对照模型,在估算复合地形上有优势,而SEBAL模型主要用于估算平原地区蒸散量。本文的研究内容主要包括以下三个方面:（1）定义遥感地面蒸散量估算问题。针对传统的遥感地面蒸散量测定的一些缺点进行研究。经过大量查阅对比发现SEBAL模型相对于传统方法有比较优势,传统方法需要输入的参数多且不易获取,SEBAL模型输入参数少、容易获取并且估算精度较高。随后,对本方案进行了可行性分析以及模块功能分解。（2）采用SEBAL模型实现了遥感地面蒸散量的估算。首先,采用ENVI对遥感影像进行了大气校正、辐射校正以及遥感影像裁剪拼接等预处理,并采用Python语言设计实现了SEBAL模型中植被归一化指数、叶面积指数以及地表面温度等遥感参数的算法。基于上述计算出的遥感参数,采用Python语言设计实现了估算净辐射通量、土壤热通量、感热通量和潜热通量的算法,并通过时间尺度的拓展,将瞬时能量通量转化成日蒸散量,由于篇幅原因本文仅设计实现了SEBS的感热通量的算法。并最终设计实现了蒸散量估算系统,可以让人们方便快捷地估算某一地区的蒸散量。（3）设计对比实验,分析实验结果。首先,给出了实验开展的软硬件环境,分析了一景数据估算蒸散量的时间性能开销。使用下载的数据,通过SEBAL模型估算日蒸散量。最终找到适用的数据估算出SEBS模型日蒸散量。在使用两种模型估算出日蒸散量后,将两种模型估算的结果与气象站记录的测量值进行对比。探索了SEBAL模型和SEBS模型在不同区域的准确性与先进性。最后,对设计实现的估算系统进行测试。论文的最后总结了上述模型及实验环境的不足所引起的实验结果不理想,并且指明了进一步的研究方向。
姚乐恒[4]（2020）在《太阳能跨季节土壤蓄热简化快速计算方法开发及应用》文中研究说明太阳能跨季节土壤蓄热是调节太阳能分布不均匀的有效方法,可将春、夏、秋三个季节的太阳能热量储存于地下供冬季使用,从而实现无煤化清洁供暖。随着计算机技术发展,数值计算方法被广泛应用于太阳能跨季节土壤蓄热供暖系统的研究。为克服传统数值计算方法控制方程复杂、网格数量大和计算时间步长较小导致计算耗时巨大的问题,本文构建了太阳能跨季节土壤蓄热简化计算方法,并开发了“部件—系统”一体化仿真方法,分析了各设计参数对系统性能的影响规律。此外,本文还将上述数值计算方法与智能算法相结合,提出了太阳能跨季节土壤蓄热供暖系统多目标优化设计方法,得到了系统的最优设计参数。首先,本文对太阳能跨季节土壤蓄热供暖系统中的地埋管换热器进行建模,并基于Fluent平台,通过Gnielinski关联式得到了地埋管内壁面对流换热系数,通过热平衡法得到了管内流体沿程温度,构造了管内壁面第三类边界条件,从而构建了太阳能跨季节土壤蓄热简化快速计算方法,取代了传统湍流模型求解管内流动换热的过程。简化快速计算方法大幅减少了网格数量,提升了计算精度和计算效率,并在复杂工况和大时间步长下同样适用。然后,本文基于关键部件的简化计算方法和各子系统间能量平衡关系,针对太阳能跨季节土壤蓄热供暖系统,构建了“部件—系统”一体化仿真方法,并通过实验数据验证了该方法的准确性。通过“部件—系统”一体化仿真方法,对土壤温升和系统COP的影响因素进行了分析,发现集热器面积对二者影响较大,是关键影响因素,为后续系统多目标优化设计提供指导。最后,本文将上述数值计算方法与支持向量机相结合,构建了基于SVM方法的系统COP和土壤温升预测模型;将预测模型和系统年化成本核算公式作为NSGAⅡ算法中目标函数的计算方法,进行了太阳能跨季节土壤蓄热供暖系统的多目标优化设计;最终得到的系统最优设计参数为:集热器面积119m2,蓄热水箱容积3m3,蓄热温度321K,该设计参数下,系统COP为3.85,系统年化成本为1.4万元,土壤温升为3.23K。以上研究工作为太阳能跨季节土壤蓄热供暖系统的进一步研究提供了方法支撑,具有一定的工程实际意义。
余佩[5]（2020）在《城市地表及地下管网中的降雨径流水温模拟研究》文中指出随着城市化的发展,城市地表及地下管网中径流的热污染对水生态环境的影响越来越突出。目前,国内外针对这一问题已经展开了相关研究,但大部分缺乏理论支持与实验探索,而影响径流水温的变量与因素较多,导致城市地表及地下管网降雨径流水温模拟的物理机制体系还不够完善,对径流水温的模拟带来了许多不确定性。基于前人的研究,本文采用能量平衡、质量守恒和传热学等原理,分析了城市地表与地下管网中降雨径流水温的物理变化过程,构建了典型城市流域的降雨径流水温模型,即SWMM-T模型。将SWMM-T模型应用于某典型城市流域,对比分析了实测数据与模拟结果,以此验证SWMM-T模型的合理性与可行性。为了更加方便运用以及推广SWMM-T模型,本文还实现了SWMM-T模型的集成平台开发。具体研究内容与结论如下:（1）本文将典型城市流域概化为城市地表与地下管道两种,并基于热能平衡原理,通过合理的假设与简化,建立了夏季短历时降雨工况下城市坡面地表流与地下管道流的热能平衡公式,并对公式中热交换系数的计算方法进行了修正。修正后的热交换系数计算方法不仅简洁,而且还考虑了雨滴对地表的“打击”或“侵蚀”作用力,并引入雨滴动能来量化降雨强度这一因素对径流与地表之间热交换的影响。因此,修正后的热交换系数更具有物理意义。（2）基于SWMM建立水文水动力模型,并根据城市坡面地表流与地下管道流的热能平衡公式,最终构建了SWMM-T模型。该模型主要考虑了三种类型的城市地表:透性人工硬化地表、非渗透性人工硬化地表以及饱和人工绿化地表。将SWMM-T模型应用于某典型城市流域,对比分析模拟结果与实测结果,验证了SWMM-T模型的合理性与可行性。（3）通过模拟结果发现,由于径流与地表的热交换系数与降雨强度是正相关关系,因此径流流量越小,径流水温越低。此外,土壤地表相较人工硬化地表而言,不仅具有缓解城市暴雨洪水的作用,而且还能缓解城市化给径流带来的“热负荷”。（4）基于免费开源软件SWMM,实现了SWMM-T模型的计算集成平台。SWMM-T＿1.0界面简洁,易于用户快速学习并使用操作,利用该集成平台对城市降雨径流水温进行模拟,可为市政管理规划提供水温预测数据,为规划设计、治理城市环境提供一定的参考,具有一定的工程实际意义。
刘娜[6]（2020）在《适用于不同水分条件的植物蒸腾机理模型研究》文中认为植物蒸腾依赖于环境条件（微气象因子和土壤水分供给）,土壤水分被认为是水分亏缺条件下影响植物蒸腾和光合作用的主要环境因子。Buckley、Turnbull和Adams（2013）提出一个简化的基于物理过程的模型（a simplified process-based model,根据作者首字母,被命名为BTA）。该模型被广泛用于植物蒸腾模拟,其模型结构简单,仅包含两个变量（太阳辐射（Rs）和饱和水汽压差（VPD））,在土壤水分条件变化幅度小的地区或季节,能够很好地模拟植物蒸腾和液流。但由于模型结构中不包含指示土壤水分状况的指标,该模型在土壤水分变化幅度大的条件下失去了高效模拟蒸腾的能力。本文分别基于土壤水势（ψ）、土壤含水量（θ）和作物水分胁迫指标（CWSI）构建了三个模型BTA-ψ、BTA-θ和BTA-CWSI用于改进BTA模型在水分条件变化大的情况下的蒸腾模拟效果,并利用亚热带气候区和地中海气候区（共五个站点）小时尺度和日尺度的实测数据检验各模型的性能。结果证明,所有改进的模型都能够有效地模拟不同土壤水分条件下的植物蒸腾量及其动态变化,可以作为不同时空尺度、不同水分条件下估算植物用水的有力工具。主要研究成果如下:（1）BTA模型中的参数Emax（环境条件达到最佳状态时的最大蒸腾量/最大蒸腾量）用包括ψ和另外两个参数在内的方程代替,表示根区水分变化对蒸腾的影响,提出了改进的模型BTA-ψ。用中国南方长沙市的两个站点（亚热带季风气候）和南澳阿德莱德一个站点（地中海气候）不同水分条件下、小时尺度和日尺度数据检验BTA和BTA-ψ的蒸腾模拟效果。结果表明,在水分条件充足时,BTA模型在小时尺度和日尺度都表现较合理,但在干旱期,该模型完全失去了模拟蒸腾的能力。而BTA-ψ模型能有效提高不同土壤水分条件下BTA的模拟效果。尽管BTA和BTA-ψ都能模拟夜间液流或蒸腾,但BTA-ψ比BTA表现得更好。此外,两种模型用不同树种的数据拟合的参数结果与基于叶尺度光合作用监测拟合的参数结果一致,证明BTA和BTA-ψ的参数结果能够指示植物的生理特征。（2）由于在诸多蒸腾模型中,机理模型的变量和参数往往不容易获得（如BTA-ψ模型中的土壤水势数据）,而经验模型中环境因子的最佳响应函数表达式因树种和气候的不同而有差异（如Modified Jarvis-Stewart模型,MJS）。故本文将BTA与用土壤含水量（θ）表达的水分胁迫方程结合,构建了一个混合蒸腾模型（BTA-θ）用于解决上述问题。分别考虑用三种不同的水分胁迫方程构建BTA-θ和MJS模型,以检验最佳水分胁迫方程在不同气候区、不同实验站点和不同树种之间的可传递性。结果表明,BTA-θ在不同水分条件下蒸腾模拟的Nash-Sutcliffe效率系数（NSE）都超过0.5,即模拟结果非常可靠,且能够显着提高BTA模型在同期的蒸腾模拟效果。采用不同水分胁迫方程构建的BTA-θ,其模型整体性能在不同气候区和不同树种间的性能表现差异较小,且对模型结构中BTA部分的参数结果影响甚微。但是,由不同水分胁迫方程构建的MJS模型,其模型效果在不同树种、不同气候区差异显着,且对MJS中其它环境因子的参数结果有很大的影响。结果证明混合模型BTA-θ的性能优于简化的机理模型BTA,且在实际应用中,BTA-θ比经验模型MJS更稳健。（3）本文基于长期连续的实测数据,检验了作物水分胁迫指标（CWSI）能否用于自然生态系统中的植物水分状况监测。应用地中海气候区三个站点的实测数据评估基于饱和水汽压差的经验法估算的CWSIe和基于Penman-Monteith方程和能量平衡公式的机理法估算的CWSIt的水分状况指示效果。结果表明,虽然CWSIe的计算方法简单、变量少,而CWSIt机理明确、所需变量多、计算复杂,但CWSIe的效果优于CWSIt。结果也表明,中午是一天中监测冠层温度的最佳时间窗口,CWSI的指示效果受微气象因子影响的程度在不同站点有所不同。整体上,应用CWSI监测土壤水分状况的适宜气象条件是:太阳辐射（Rs）大于600 W m-2且风速（u）小于3.0 m s-1。CWSIe与ψ呈显着的指数关系,与θ有明显的线性关系。通过CWSIe估算的θ和ψ与实测的θ和ψ吻合得非常好（R2约为0.7）。结果证明CWSIe是一种对植物和土壤无损伤的、可用于监测自然生态系统中植物水分状况的有效方法。在缺失θ和ψ的实测数据时,用CWSIe估算θ和ψ是可行的。（4）由于ψ和θ的监测对植物或土壤有破坏性、耗时耗力且仅限于站点尺度,限制了BTA-ψ和BTA-θ的广泛应用。为了解决这一问题,本文首先基于CWSIe与ψ和θ之间显着的数学关系,通过由冠层温度得到的CWSIe估算ψ和θ,并应用于BTA-ψ和BTA-θ模型估算蒸腾;其次,直接引进CWSI作为水分胁迫指标改进BTA模型,构建了BTA-CWSI模型。通过对比实测数据,结果证明:应用估算的θ和ψ时,BTA-θ和BTA-ψ的模拟效果稍逊于使用实测的θ和ψ的效果,但仍然能有效模拟不同水分条件下的植物蒸腾,且模拟效果远胜于BTA模型。同时,BTA-CWSI模型在不同水分条件下的蒸腾模拟效果也表现很好,证明在蒸腾建模时,CWSI作为土壤水分状况指标是有效性的。由于可以通过多种手段获得不同时空分辨率的冠层温度数据,进而可估算CWSIe,因此,有望在大尺度上应用BTA-ψ、BTA-θ和BTA-CWSI模型,这为大尺度上估算植被生态需水量和区分蒸散发提供了有效的工具。本文基于多种水分胁迫指标改进了机理模型BTA在土壤水分条件变化大时的蒸腾模拟效果,所构建的BTA-ψ,BTA-θ和BTA-CWSI模型都能有效估算不同气候区、不同水分条件下的植物蒸腾。在这几个模型的应用中,若有土壤水势数据,建议用BTA-ψ模型,既能得到较好的蒸腾模拟效果又能通过拟合的参数结果分析植物生理特征;若只有土壤水分数据,则用BTA-θ模型也能在不同水分条件下得到较好的蒸腾模拟效果;若既没有水势数据也无水分数据,则可以通过冠层温度计算CWSI,然后用BTA-CWSI模型估算植物蒸腾;如果只有部分土壤水势（或土壤水分）数据及冠层温度数据,则可以通过ψ（或θ）和CWSI之间的关系对整个监测期的ψ（或θ）进行插值,然后用BTA-ψ（或BTA-θ）估算植物蒸腾。总之,本文的研究成果将有助于取得不同土壤水分条件下的蒸腾模拟效果,指导农林用水管理和理解生态水文过程。
郭猛[7]（2020）在《双层皮玻璃幕墙适用性及简化计算研究》文中提出社会对建筑有着美观性、舒适性、节能性等多重需求,因此双层皮玻璃幕墙成为了越来越受关注的新型建筑围护结构。但是建筑师和工程技术人员对双层皮玻璃幕墙的热性能没有足够的了解。所以,必须开发出完整的动态计算方法或简化计算方法。能够方便使用,又能节省计算时间且能满足工程应用的精度。既能评价其热工性能,也能评价其能耗性能。且可以将开发的计算程序进行二次开发,使开发的计算程序模块可以与现有的能耗计算平台耦合计算。本文采用区域方法,结合直散分离的光学模型,完成了双层皮幕墙的动态模拟,并开发了计算程序。研究了双层皮幕墙在中国各个气候区的气候适用性。将影响双层皮幕墙的参数进行了区域划分,提出了计算双层皮幕墙热性能的简化方法。将开发的双层皮幕墙计算程序模块与能耗计算平台De ST进行了耦合开发,并完成了联合计算。根据相关的辐射角度和双层皮幕墙接收到的直射辐射和散射辐射计算方法,开发了双层皮幕墙的辐射计算模型。将墙体接收到的辐射分为直射辐射和散射辐射进行处理,采用净辐射方法开发出了多层玻璃的辐射计算模型。此外,结合遮阳百叶可以反射直射辐射,也能将直射辐射散射的性质,开发出了遮阳百叶的辐射计算模型。采用区域热平衡方法建立能量守恒方程,使用气流网络法和伯努利方程建立了空腔气流模型。结合辐射计算模型,建立了外双层有百叶外通风双层皮幕墙的计算模型。选取中国五个气候区的典型城市,以各个典型城市夏天和冬天的负荷计算日的典型年气象参数作为输入条件,计算出各种结构和运行方式的双层皮幕墙的得热量、外百叶双层中空玻璃幕墙的得热量,将计算结果进行对比。通过对比得出了各个气候区各个朝向最适合使用的双层皮幕墙的结构和运行方式,并将最优性能的双层皮幕墙热性能与外百叶双层中空玻璃幕墙热性能进行对比分析。虽然本文建立的双层皮幕墙热性能模拟计算模型比较简单,但如果没有利用此模型开发的计算软件,工程人员在工程应用中进行计算依然很困难。为了便于工程技术人员和研究人员计算分析双层皮幕墙热性能,本文以内双层有百叶外通风的双层皮幕墙为例,通过开发的计算程序找到影响双层皮幕墙热性能的参数,然后将影响双层皮幕墙热性能的参数分区段模拟计算,绘制成参数性能表,给出插值计算双层皮幕墙热性能的简化计算方法。分别以长沙市和上海市典型年份7月21日气象参数作为输入条件,采用动态模拟算法和简化计算方法分别计算内双层有百叶外通风的双层皮幕墙的辐射得热和对流得热,并将计算结果进行对比。结果表明:两种方法的计算结果较为接近,辐射得热最大相对误差不超过0.5%,对流得热量最大相对误差不超过3%,满足工程精度要求,可以应用到实际工程。将本文独立开发的双层皮幕墙计算模块程序进行了功能性验证、理论验证、代码静态检测和代码动态检测,并完成了独立开发的双层皮幕墙计算程序模块与De ST能耗计算平台耦合的接口设计。将开发的双层皮幕墙计算模块dsf FMU进行了独立调试和与De ST能耗计算平台的联合调试,通过独立调试计算结果和联合调试的计算结果对比验证了接口设计正确性。将以时间步长为1小时和时间步长为15分钟的联合调试计算结果进行对比,验证了dsf FMU和De ST能耗计算平台小步长联合运行时的正确性。通过De ST能耗平台设计了一个位于北京单体房间的联合计算案例和一个位于北京的三层别墅的计算案例,并计算出目标房间的室内温度,室内负荷等结果。
陈涛[8]（2020）在《基于微波遥感的积雪模型算法优化及在新疆和青藏地区的验证》文中指出积雪过程模型的验证是估计积雪参数的重要前期工作,雪粒径的增长是一个连续的累积过程,如果不与整个雪季的观测值进行比较,就无法正确估计。为了了解亚洲水塔区域（包括新疆、青海和西藏高原）的降雪特性,并改进使用的模型工具,设计了阿尔泰山脚下的扩展降雪实验,以验证和改进积雪过程模型（Snow Thermal Model,SNTHERM）和多层积雪微波辐射传输模型（Microwave Emission Model of Layered Snowpacks,MEMLS）的耦合结果。首先对模型进行了修正和改进,经模型改进验证后,用于计算了新疆、青海、西藏地区的雪深、雪粒径和亮温,在与站点雪深和卫星亮温数据进行对比后,发现当气象驱动数据较为准确时,SNTHERM能较好的模拟积雪深度,主要得出以下几个结论:（1）在SNTHERM模型框架中加入了土壤水分的运动过程。设置了三组对比实验（原始SNTHERM代码、粘土类型;新的SNTHERM代码、粘土类型;新的SNTHERM代码、特定土壤类型）,前两种方案模拟雪温比实测雪温偏低2-3K;而第三种方案模拟雪温与实测更匹配。在土壤参数的设定对亮温模拟的影响中发现土壤参数设置对积雪粒径影响的平均差异为0.1mm,在36.5GHz垂直极化下亮温的平均差异在1K范围内,这意味着无论土壤参数设置如何,SNTHERM模拟的积雪性质都是可信的。（2）更新了SNTHERM的粒径增长系数（2）1=1.044×10-6m4/kg)。当使用的2)1为默认值,模拟后的8（6）平均偏低0.55mm（RMSE=0.74mm）,模拟与测得的8（6）之比为0.69±0.22;使用更新后的2)1计算的8（6）与雪坑实测8（6）的比较,修正后的平均偏差减少到-0.15mm（RMSE=0.47mm）,8（6）的模拟与实测比值为0.97±0.33,因此改进后的2)1模拟的雪粒径精度更高。将粒径增长系数与积雪温度和温度梯度一起使用时,SNTHERM的粒径增长系数2)1降低了其对其他积雪参数的依赖性,并且修正后的2)1可以将雪季结束日的准确性提高3天。（3）在站点MEMLS模型的验证中,使用雪坑实测亮温与模拟亮温进行比较,亮温频率在18.7V,36.5V,18.7H和36.5H的均方根误差（RMSE）分别为2.56K,5.54K,8.07K和6.11K;平均偏差（MB）分别为1.86K,-3.16K,7.51K和-3.51K。（4）利用验证后的耦合模模拟了新疆、青海、西藏102个站点的雪深、雪粒径和亮温。对比102个气象站点模拟雪深与站点雪深对比后发现,新疆北部均方根摘要误差（RMSE）为4.03cm,新疆南部为2.57cm,青海为2cm,西藏为3.07cm。所有站点而言,模拟的季节性平均雪深均方根误差（RMSE）为1.27cm,相关性（R）为0.98。在亮温的模拟中考虑了亚像元效应,因此引入了积雪覆盖率产品。对比所有站点日模拟亮温数据与AMSR-E日亮温数据,大于10.65GHz频率的亮温,模拟与观测值的一致性较高。在18.7、23.8和36.5GHz的垂直极化下,均方根误差（RMSE）分别为6.91k、8.2k、13.34k。在10.65GHz,模拟亮温与观测亮温相关性较小,垂直极化和水平极化的均方根误差（RMSE）分别为6.46K和12.93K。89GHz模拟亮温的均方根误差（RMSE）最大（24.95K）。
阿依尼格尔·亚力坤[9]（2020）在《塔克拉玛干沙漠地表特征参数及能量通量的遥感反演研究》文中提出塔克拉玛干沙漠由于其独特的自然气候特征,在我国天气系统和环境系统中具有非常重要的地位,也是研究特殊陆面过程的理想地区。所以,在该地区进行陆面过程参数化和地表能量通量变化特征的研究,能够加深对该地区陆-气相互作用的理解。国内外对地表特征参数以及能量通量开展了很多相应的研究,并且在地表特征参数方面的研究相对较多。但是随着研究的不断深入和研究区域的扩大,传统的测量方法并不能满足区域的研究需求。因此,遥感技术的出现,为区域尺度的研究提供了一定的技术手段,对研究地表特征参数以及能量通量的变化特征以及对区域尺度的动态监测具有非常重要的意义。本文利用MOIDS、GLASS和FY-2E三种遥感卫星,并根据FTIR和ASD光谱仪实测数据以及塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站的站点观测数据分别对塔克拉玛干沙漠的地表特征参数即（地表比辐射率、地表反照率、地表温度）和地表能量通量进行反演,得到了基于塔克拉玛干沙漠的地表特征参数及能量通量的空间分布规律,并利用站点数据进行了验证和对比分析,得到如下研究结论:（1）利用便携式傅里叶变换热红外光谱仪即FTIR实测数据对MODIS、GLASS的宽波段地表比辐射率反演方程进行系数修正,修正后的宽波段地表比辐射率与实测值的R2达到了0.9以上,并根据MODIS与FY-2E的光谱响应函数反演出了基于FY-2E卫星的地表比辐射率。（2）利用ASD光谱仪测得的反照率数据对MODIS以及GLASS地表宽波段反照率进行了反演并修正了其经验方程的系数,修正后的宽波段地表反照率与实测值的R2达到了0.8以上,并得到了塔克拉玛干沙漠基于MODIS以及GLASS的宽波段地表反照率的空间分布特征。（3）根据经验算法对MODIS、GLASS以及FY-2E地表温度进行反演,得到了基于MODIS和GLASS的地表温度空间分布特征,并得到了基于FY-2E的地表温度日变化特征,利用站点观测数据反演结果做了验证,R2达到了0.9以上。（4）利用反演得到的地表特征参数以及站点观测数据,选取闭合率最高的6、7、8三个月中影像质量最好的三天的数据,对塔克拉玛干沙漠地表能量通量进行反演,得到2014年6、7、8三个月的基于MODIS、GLASS以及FY-2E的地表能量通量反演结果。三种遥感卫星数据的反演结果都呈现出净辐射>感热通量>土壤热通量>潜热通量的规律。利用站点观测数据对其进行验证和对比分析,MODIS、GLASS以及FY-2E的净辐射通量的平均反演误差分别为16.3 W·m-2、50.04 W·m-2和37.16 W·m-2,MODIS和FY-2E的土壤热通量和感热通量的平均反演误差分别为36.88 W·m-2、15.33 W·m-2和46.36 W·m-2、21.33 W·m-2,三种卫星数据潜热通量平均反演误差分别为2.67 W·m-2、1.13 W·m-2和4.49 W·m-2。
王雨辰[10]（2019）在《改进BEM及其与CLMU模型耦合的城市热环境研究》文中研究指明城市化是地球表面最为显着的直接由人为因素引起的土地覆盖类型的改变。半个多世纪以来,中国经历了异常剧烈的城市化进程。尤其是近年来,二三线城市已经成为城镇化发展进程的主角,促使产生了更广泛的城市下垫面。下垫面性质的改变加上人类活动的干扰,使得陆-气间物质循环与能量流动的过程发生改变,从而在区域甚至全球尺度上影响着气候变化。其中,以城市热岛为代表的热环境的剧烈变化,是城市化对区域气候影响最典型的表现之一。目前,现有陆面过程模型对人为热排放动态变化过程的模拟能力表现乏力,尤其是针对产生人为热排放各种热源的物理过程缺少准确而细致的描述。在城市气候的数值模拟过程中,过度地忽视人为热通量的作用不仅会影响城市地表能量平衡估算的准确性,还会影响大气模型对于天气预报和气候预测的精度。针对城市陆面过程模型中缺少准确模拟动态人为热功能的问题,本研究首先对既有的建筑物能量模型（Building Energy Model,BEM）进行了改进,得到改进的建筑物能量模型（Modified Building Energy Model,MBEM）用以模拟城市中最为复杂的建筑物部分动态人为热排放,并将其与陆面过程模型（Community Land Model,CLM）中的城市模型（CLMU）耦合研究城市化对热环境的影响。MBEM重点考虑了城市建筑物内外的能量交换过程,针对汇集到建筑物内的各个热源分别建立独立的模拟算法。MBEM的物理模型在原BEM的技术方案的基础上进行了三个方面的改进:（1）引入机器学习技术,建立新的室内表面温度估算模型;（2）通过观测的室内二氧化碳浓度建立动态通风速率算法;（3）完善了通过窗户向室内传递能量的计算方案。这些方案的改进提高了BEM对于建筑物生成人为热的捕捉能力,使其能够模拟人为热的动态变化过程。同时,将CLMU中的能量平衡与温度场计算代码进行扩充,找到调用中用到的接口,实现MBEM与CLMU的双向嵌套耦合。通过新算法的引入、参数化方案的优化以及人为热估算方案的完善,使得耦合模型更加适用于包含有城市地区的近地表小气候与热环境研究,为气候与天气预报模型提供更准确的陆-气界面参数。此外,在耦合模型的基础上还补充了交通人为热的估算方案,组成了一套能够相对完整描述城市内能量流动的模型系统。首先,应用我校建设的“协同观测试验场”通量塔提供的实地观测值对耦合模型系统在区域上的模拟结果进行验证对比。通过比较耦合模型模拟和站点观测的显热通量,间接验证人为热的引入是否能够提高耦合模型在城市下垫面上的模拟精度。此外,为了解决观测数据与区域模拟数据之间存在的尺度不匹配问题,同时剔除非目标地类覆盖区的通量贡献,在验证方法中结合了Footprint模型,以计算出城市下垫面对站点通量数据的贡献源区范围和相对权重。在CLMU、CLMU与原BEM耦合模型、CLMU与MBEM耦合模型等对显热通量的模拟性能比较实验中,CLMU与MBEM的耦合模型取得了最为稳健且精度最高的模拟结果,证明了该模型系统的优越性。其次,本文应用CLMU与MBEM的耦合模型,以中国典型中等规模城市徐州市的主城区为研究区,通过定量模拟的方法研究2002-2015年期间城市化过程对热环境的影响。模拟结果表明,随着城市化进程的加剧,研究区热环境产生以下变化:（1）城市近地表气温的高值区有明显扩张趋势,并对城市化过程的敏感性主要表现在冬夏两季。其中,研究区年度平均气温、日最高气温和日最低气温全部升高。（2）年均人为热逐年增长,从3.32W/m2增至10.32W/m2。随着建筑物密度与高度的增加,长短波辐射的“截陷”效应增强,建设用地中具有较高净辐射地区的面积增长了40.08%。年均显热通量由30.14W/m2增至42.42 W/m2,增幅为40.74%。（3）相对热岛强度的中高温区域扩展明显,在研究期间中温以上区域面积比例由59.37%增加到77.28%。因此,推断得出城市化进程的发展是导致近地表气温升高、陆-气间显热交换加剧、城市热岛效应增进的主要原因之一。最后,本文利用统计分析、敏感性分析和情景模式设计等方法,从土地覆盖类型、人为热排放和净长波辐射三个角度,探讨了城市化对热环境的影响,以及由此带来的能量平衡变化与热环境之间的相互关系:（1）近地表气温与城市热岛强度的空间分布与下垫面土地覆盖类型关系密切,同时不同下垫面覆盖类型对热岛效应的促进与缓解具有显着影响;（2）在夏季时,人为热排放能够对城市冠层内气温产生±2℃的影响,且室内空调目标调节温度较低时会增加城市热岛形成的概率;（3）净长波辐射是驱动热岛强度日变化分布不同的可能原因之一。该论文有图65幅,表24个,参考文献330篇。
二、Energy Balance in UNF Code（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Energy Balance in UNF Code（论文提纲范文）
（1）海冰模式中大气-海冰间湍流热通量交换参数化的改进（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 海冰在全球气候系统中的作用 |
| 1.1.1 海冰变化 |
| 1.1.2 海冰与海洋、大气的关系 |
| 1.2 海冰-大气湍流热通量的研究意义 |
| 1.3 海冰-大气湍流热通量研究现状 |
| 1.3.1 海冰-大气湍流热通量的现场观测 |
| 1.3.2 海冰-大气湍流热通量的模式参数化 |
| 1.4 论文主要内容 |
| 第二章 海冰模式及资料介绍 |
| 2.1 海冰模式CICE6.0 介绍 |
| 2.2 资料介绍 |
| 2.2.1 强迫场数据 |
| 2.2.2 观测数据 |
| 2.3 海冰模式热力学方案试验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 总体公式通量参数化 |
| 3.1 CICE默认的总体公式通量参数化 |
| 3.2 SHEBA总体公式通量参数化 |
| 3.3 SHEBA方案在CICE模式中应用与评估 |
| 3.3.1 一年冰上SHEBA湍流热通量评估 |
| 3.3.2 多年冰上SHEBA湍流热通量评估 |
| 3.3.3 SHEBA湍流热通量空间分布评估 |
| 3.3.4 SHEBA湍流热通量对海冰的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 最大熵生成参数化 |
| 4.1 最大熵原理 |
| 4.2 最大熵生成参数化 |
| 4.3 单一MEP方案评估 |
| 4.4 MEP方案在CICE模式中应用与评估 |
| 4.4.1 一年冰上的MEP湍流热通量评估 |
| 4.4.2 多年冰上的MEP湍流热通量评估 |
| 4.4.3 MEP湍流热通量空间分布评估 |
| 4.4.4 MEP湍流热通量对海冰的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论和展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）基于节点中心性和能量的NDN物联网缓存策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 信息中心网络与NDN |
| 1.1.2 NDN与物联网 |
| 1.1.3 物联网中NDN缓存策略在存在的问题 |
| 1.2 本文的工作和贡献 |
| 1.3 论文的组织结构 |
| 第二章 相关工作 |
| 2.1 NDN架构介绍 |
| 2.1.1 NDN架构原理 |
| 2.1.2 NDN网络技术 |
| 2.2 NDN中的缓存策略 |
| 2.2.1 典型的缓存决策策略 |
| 2.2.2 缓存替换策略 |
| 2.3 NDN缓存策略在物联网的应用 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 基于节点中心性和能量的NDN物联网缓存策略 |
| 3.1 近似介数中心性缓存策略存在的问题 |
| 3.2 基于能量和近似介数中心性缓存策略设计 |
| 3.2.1 总体设计 |
| 3.2.2 数据结构设计 |
| 3.2.3 缓存决策策略设计 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 仿真与实验结果分析 |
| 4.1 数据分析指标 |
| 4.1.1 缓存命中率 |
| 4.1.2 时延 |
| 4.1.3 节点能量 |
| 4.1.4 策略的拓扑相关性 |
| 4.2 EABC在 IOT场景的性能评估 |
| 4.2.1 实验参数 |
| 4.2.2 节点能量分析 |
| 4.2.3 缓存命中率分析 |
| 4.2.4 平均检索时延分析 |
| 4.3 EABC的拓扑相关性验证 |
| 4.3.1 实验参数 |
| 4.3.2 节点能量分析 |
| 4.3.3 缓存命中率分析 |
| 4.3.4 平均检索时延分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于SEBAL模型遥感地面蒸散量估算算法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关知识与技术 |
| 2.1 遥感数据 |
| 2.2 SEBAL模型和SEBS模型 |
| 2.3 蒸散量测定相关方法 |
| 2.4 遥感的相关工具 |
| 2.5 编程工具 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 遥感参数计算的设计与实现 |
| 3.1 问题分析 |
| 3.2 遥感地面蒸散量估算可行性分析 |
| 3.3 功能需求拆分 |
| 3.4 遥感参数计算功能需求 |
| 3.5 能量通量估算功能需求 |
| 3.6 遥感数据包含信息 |
| 3.7 总体设计 |
| 3.8 各个模块详细设计 |
| 3.8.1 植被归一化指数模块设计 |
| 3.8.2 叶面积指数模块设计 |
| 3.8.3 地表比辐射率模块设计 |
| 3.8.4 地表反照率模块设计 |
| 3.8.5 地表面温度模块设计 |
| 3.9 各个模块实现 |
| 3.9.1 植被归一化指数计算模块实现 |
| 3.9.2 叶面积指数计算模块实现 |
| 3.9.3 地表比辐射率计算模块实现 |
| 3.9.4 地表反照率计算模块实现 |
| 3.9.5 大气透过率计算模块实现 |
| 3.9.6 地表面温度计算模块实现 |
| 3.10 本章小结 |
| 第四章 遥感地面蒸散量估算的设计与实现 |
| 4.1 SEBAL模型下瞬时能量通量的估算 |
| 4.1.1 地表净辐射通量估算模块实现 |
| 4.1.2 土壤热通量估算模块实现 |
| 4.1.3 感热通量估算模块实现 |
| 4.1.4 潜热通量估算模块实现 |
| 4.2 SEBAL模型下瞬时蒸散时间尺度的拓展 |
| 4.2.1 蒸发比法 |
| 4.3 SEBS模型下瞬时能量通量的估算 |
| 4.3.1 感热通量的实现 |
| 4.4 蒸散量估算系统的设计与实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验结果分析与比较 |
| 5.1 实验环境与实验过程 |
| 5.1.1 硬件环境 |
| 5.1.2 软件环境 |
| 5.1.3 实验过程 |
| 5.1.4 实验评估指标 |
| 5.2 SEBAL和 SEBS模型实验结果 |
| 5.2.1 时间开销 |
| 5.2.2 实验结果 |
| 5.2.3 遥感参数的“点”验证 |
| 5.2.4 遥感通量的“点”验证 |
| 5.2.5 平原地区SEBAL与 SEBS模型估算结果比较与分析 |
| 5.2.6 复合地形SEBAL与 SEBS模型估算结果比较与分析 |
| 5.3 蒸散量估算系统测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 进一步展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）太阳能跨季节土壤蓄热简化快速计算方法开发及应用（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 实验研究 |
| 1.2.2 数值模拟研究 |
| 1.3 本文研究内容及研究目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 第二章 太阳能跨季节土壤蓄热简化计算方法 |
| 2.1 湍流模型方法 |
| 2.1.1 物理模型 |
| 2.1.2 数学模型 |
| 2.1.3 物性参数和定解条件 |
| 2.2 简化计算方法 |
| 2.2.1 物理模型 |
| 2.2.2 数学模型 |
| 2.2.3 物性参数和定解条件 |
| 2.3 简化计算方法准确性验证 |
| 2.4 网格独立性验证 |
| 2.5 简化计算方法性能分析 |
| 2.5.1 定工况下计算误差分析 |
| 2.5.2 变工况下计算误差分析 |
| 2.5.3 不同工况下计算效率分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 设施农业温室跨季节土壤蓄热供暖系统特性分析 |
| 3.1 跨季节土壤蓄热供暖系统简介 |
| 3.1.1 蓄热供暖系统组成 |
| 3.1.2 蓄热供暖系统工作原理 |
| 3.2 基于简化计算方法的“部件—系统”一体化仿真方法 |
| 3.2.1 系统仿真方法构建 |
| 3.2.2 “部件—系统”一体化仿真方法验证 |
| 3.3 跨季节土壤蓄热供暖系统计算及分析 |
| 3.4 跨季节土壤蓄热供暖系统性能影响因素分析 |
| 3.4.1 地埋管换热器数量影响分析 |
| 3.4.2 地埋管换热器埋深影响分析 |
| 3.4.3 太阳能集热器面积影响分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 设施农业跨季节土壤蓄热供暖系统多目标优化设计 |
| 4.1 系统的优化方法和流程 |
| 4.1.1 系统优化设计目标 |
| 4.1.2 系统优化设计流程 |
| 4.2 基于支持向量机的系统性能预测模型 |
| 4.2.1 支持向量机概述 |
| 4.2.2 构建样本空间 |
| 4.2.3 预测流程 |
| 4.2.4 结果分析与讨论 |
| 4.3 基于NSGAⅡ算法的系统多目标优化 |
| 4.3.1 NSGAⅡ多目标遗传算法简介 |
| 4.3.2 基于NSGAⅡ算法的系统参数优化设计 |
| 4.3.3 结果分析与讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
（5）城市地表及地下管网中的降雨径流水温模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 城市雨水径流热污染研究现状 |
| 1.2.2 城市雨水径流温度研究现状 |
| 1.2.3 径流接触面温度研究现状 |
| 1.2.4 SWMM二次开发研究现状 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 城市降雨径流热能平衡基本原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 流域的热能平衡 |
| 2.3 城市坡面地表流的热能平衡 |
| 2.4 地下管道流的热能平衡 |
| 2.5 H_(Qin)、H_(Qout)、H_r及H_g的建立 |
| 2.5.1 H_(Qin)与H_(Qout)的建立 |
| 2.5.2 H_r的建立 |
| 2.5.3 H_g的建立 |
| 2.6 热交换系数h |
| 2.6.1 “湿润”期间的城市坡面地表 |
| 2.6.2 “干燥”期间的城市坡面地表 |
| 2.6.3 “湿润”期间的地下封闭管道管壁 |
| 2.7 地表温度与管壁温度T_g |
| 2.7.1 精度标准 |
| 2.7.2 边界条件 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 城市降雨径流水温模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基本要求与假设 |
| 3.3 SWMM-T模型 |
| 3.3.1 城市坡面地表流水温模型 |
| 3.3.2 城市地下管道流水温模型 |
| 3.4 模型的操作步骤及实现 |
| 3.4.1 模型的操作步骤及建模建议 |
| 3.4.2 模拟流程框架图 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 SWMM-T模型的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 流域概况 |
| 4.2.1 实测资料 |
| 4.2.2 流域概化 |
| 4.3 工况与参数的确定 |
| 4.3.1 降雨工况 |
| 4.3.2 时间步长与空间步长 |
| 4.3.3 子流域地表类型 |
| 4.3.4 相关物理参数 |
| 4.3.5 子流域地表、管壁及内部的初始温度 |
| 4.4 模型建立 |
| 4.5 模型验证 |
| 4.5.1 SWMM水文模型模拟结果 |
| 4.5.2 “吸热”与“放热”过程 |
| 4.5.3 SWMM-T模型模拟结果 |
| 4.5.4 模拟结果分析 |
| 4.6 流量大小对水温模拟结果的影响 |
| 4.6.1 SWMM水文模型模拟结果 |
| 4.6.2 SWMM-T模型模拟结果 |
| 4.7 人工硬化地表对水温模拟结果的影响 |
| 4.7.1 SWMM水文模型模拟结果 |
| 4.7.2 SWMM-T模型模拟结果 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 SWMM-T集成平台开发 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 SWMM模型工作流程 |
| 5.3 SWMM的 DLL调用 |
| 5.3.1 开发环境与语言的选择 |
| 5.3.2 DLL的选择 |
| 5.3.3 接口函数的调用 |
| 5.3.4 模拟结果的调用 |
| 5.4 SWMM-T集成平台开发 |
| 5.4.1 功能设计 |
| 5.4.2 集成平台界面设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A:降雨工况 1 与降雨工况 2 的模拟结果数据 |
| 附录 B:.inp工程文件 |
| B.1 2002年7月29 日(降雨工况1) |
| B.2 2002年8月13 日(降雨工况2) |
| 攻读硕士学位期间发表的论着以及科研成果 |
| 一、攻读硕士期间发表的学术论文 |
| 二、攻读硕士期间参与的科研项目 |
| 三、攻读硕士期间参与的实习 |
（6）适用于不同水分条件的植物蒸腾机理模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 蒸腾的影响因素 |
| 1.2.2 土壤水分状况监测方法 |
| 1.2.3 植物蒸腾模型 |
| 1.3 蒸腾模型中亟待解决的问题 |
| 1.4 研究思路与研究内容 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 区域概况 |
| 2.2 站点和监测数据 |
| 2.2.1 站点1——王家湾 |
| 2.2.2 站点2——岳麓山 |
| 2.2.3 站点3——Flinders校园坡地1 |
| 2.2.4 站点4——威尔逊山 |
| 2.2.5 站点5——Flinders校园坡地2 |
| 2.3 估算冠层蒸腾 |
| 2.4 估算站点蒸腾 |
| 2.5 叶尺度光合作用数据分析 |
| 2.6 土壤持水曲线 |
| 2.7 冠层温度计算 |
| 2.7.1 站点4的冠层温度分解 |
| 2.7.2 站点5的林冠温度分解 |
| 2.8 模型的参数优化和性能评估 |
| 2.8.1 参数优化 |
| 2.8.2 参数化验证 |
| 2.8.3 性能评估 |
| 3 BTA-?模型的构建与应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 BTA模型 |
| 3.2.2 BTA-?模型 |
| 3.2.3 模型参数指示植物生理特征 |
| 3.2.4 去耦合系数 |
| 3.3 结果 |
| 3.3.1 日尺度的蒸腾模拟 |
| 3.3.2 小时尺度的蒸腾模拟 |
| 3.3.3 夜间蒸腾模拟 |
| 3.3.4 蒸腾模型拟合参数与叶气交换模型估算参数的对比 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 BTA-ψ模型的蒸腾模拟优势 |
| 3.4.2 从拟合参数推断植物的生理特性 |
| 3.4.3 模拟夜间液流 |
| 3.4.4 模型的不足之处 |
| 3.5 小结 |
| 4 BTA-θ模型的构建与应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 BTA-θ模型 |
| 4.3 结果 |
| 4.3.1 日尺度的蒸腾模拟 |
| 4.3.2 小时尺度的蒸腾模拟 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 基于经验方法和机理方法改进的模型之间的差异 |
| 4.4.2 水分胁迫函数的传递性 |
| 4.4.3 BTA-θ在大尺度的潜在应用 |
| 4.5 小结 |
| 5 CWSI指示植物水分状况 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 作物水分胁迫指数(CWSI) |
| 5.3 结果 |
| 5.3.1 估算CWSI_e和 CWSI_t |
| 5.3.2 冠层温度的最佳监测时间段 |
| 5.3.3 风速和太阳辐射对CWSI的影响 |
| 5.3.4 通过CWSI_e估算θ和? |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 CWSI_e和 CWSI_t的性能 |
| 5.4.2 林冠温度测量的最佳时间段 |
| 5.4.3 环境因子对CWSI性能的影响 |
| 5.4.4 大尺度的应用 |
| 5.5 小结 |
| 6 BTA-CWSI模型的构建与应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 研究方法 |
| 6.2.1 估算θ和ψ |
| 6.2.2 BTA-CWSI模型 |
| 6.3 结果 |
| 6.3.1 估算土壤水势和土壤含水量 |
| 6.3.2 蒸腾模拟的评价指标 |
| 6.3.3 时间序列上的模拟效果 |
| 6.4 讨论 |
| 6.4.1 BTA-CWSI与 BTA-ψ和BTA-θ的对比 |
| 6.4.2 BTA-CWSI的应用 |
| 6.5 小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间的主要成果 |
| 致谢 |
（7）双层皮玻璃幕墙适用性及简化计算研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 双层皮幕墙的构造和运行方式 |
| 1.3 双层皮幕墙的传热过程 |
| 1.4 计算双层皮幕墙性能的一般方法 |
| 1.4.1 计算流体动力学方法 |
| 1.4.2 能耗模拟软件 |
| 1.4.3 试验方法 |
| 1.5 双层皮幕墙的性能研究 |
| 1.5.1 光学性能研究 |
| 1.5.2 热工性能研究 |
| 1.5.3 能耗性能研究 |
| 1.6 FMU简介 |
| 1.7 本文的主要研究内容 |
| 第2章 双层皮幕墙动态计算模型 |
| 2.1 区域划分 |
| 2.2 传热方程 |
| 2.3 太阳辐射计算模型 |
| 2.4 气流计算 |
| 2.5 对流换热系数的计算 |
| 2.6 角系数的计算 |
| 2.7 得热量计算 |
| 2.8 传热方程的离散方法 |
| 2.9 本章小结 |
| 第3章 双层皮幕墙的气候适用性研究 |
| 3.1 我国的气候特点 |
| 3.2 计算的围护结构类型 |
| 3.3 严寒地区双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.3.1 严寒地区东向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.3.2 严寒地区西向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.3.3 严寒地区南向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.3.4 严寒地区北向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.4 寒冷地区双层皮幕墙的气候适用性研究 |
| 3.4.1 寒冷地区东向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.4.2 寒冷地区西向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.4.3 寒冷地区南向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.4.4 寒冷地区北向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.5 夏热冬冷地区双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.5.1 夏热冬冷东向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.5.2 夏热冬冷地区西向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.5.3 夏热冬冷地区南向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.5.4 夏热冬冷地区北向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.6 夏热冬暖地区双层皮幕墙的气候适用性研究 |
| 3.6.1 夏热冬暖地区东向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.6.2 夏热冬暖地区西向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.6.3 夏热冬暖地区南向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.6.4 夏热冬暖地区北向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.7 温和地区双层皮幕墙的气候适用性研究 |
| 3.7.1 温和地区东向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.7.2 温和地区西向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.7.3 温和地区南向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.7.4 温和地区北向双层皮幕墙气候适用性研究 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 双层皮幕墙热性能简化计算方法 |
| 4.1 传热方程 |
| 4.2 热性能简化计算方法 |
| 4.3 修正系数 |
| 4.4 计算案例 |
| 4.4.1 案例1 |
| 4.4.2 案例2 |
| 4.5 简化计算方法检验 |
| 4.5.1 长沙市计算结果对比 |
| 4.5.2 上海市计算结果对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 双层皮幕墙计算程序与能耗模拟平台DeST的耦合开发 |
| 5.1 技术路线 |
| 5.1.1 独立开发的技术路线 |
| 5.1.2 FMU/FMI的开发框架简介 |
| 5.1.3 与DeST联合运行框架简介 |
| 5.1.4 FMU框架下DeST联合仿真流程简介 |
| 5.2 独立开发程序的验证 |
| 5.2.1 程序模块介绍 |
| 5.2.2 程序功能性验证 |
| 5.2.3 程序理论验证 |
| 5.2.4 程序静态检测 |
| 5.2.5 程序动态检测 |
| 5.3 接口设计 |
| 5.4 独立调试 |
| 5.5 联合调试 |
| 5.6 联合计算案例 |
| 5.6.1 案例1 |
| 5.6.2 案例2 |
| 5.7 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
| 致谢 |
（8）基于微波遥感的积雪模型算法优化及在新疆和青藏地区的验证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 积雪反演算法 |
| 1.2.2 积雪模型 |
| 1.3 |
| 1.3.1 研究内容和技术流程 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第2章 积雪的物理属性及被动微波遥感监测积雪的原理 |
| 2.1 积雪的物理属性 |
| 2.1.1 积雪深度 |
| 2.1.2 雪水当量 |
| 2.1.3 雪粒径 |
| 2.1.4 雪密度 |
| 2.1.5 液态水含量 |
| 2.2 被动微波遥感监测积雪的原理 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 数据处理与模型介绍 |
| 3.1 阿勒泰布设站点实验 |
| 3.2 亚洲水塔区概况以及数据处理 |
| 3.2.1 研究区概况 |
| 3.2.2 野外数据的获取方法 |
| 3.2.3 气象站点观测数据 |
| 3.2.4 GLDAS数据集 |
| 3.2.5 被动微波遥感数据 |
| 3.2.6 MOD10A1日积雪覆盖度产品数据 |
| 3.3 模型介绍 |
| 3.3.1 积雪热力模型(Snow Thermal Model,SNTHERM) |
| 3.3.2 多层积雪微波辐射传输模型(MEMLS) |
| 3.4 小结 |
| 第4章 阿勒泰实验模型模拟测试 |
| 4.1 SNTHERM模型的改进与验证 |
| 4.2 积雪粒径模拟的改进 |
| 4.3 亮温模拟的验证 |
| 4.4 土壤参数的设定对亮温模拟的影响 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 亚洲水塔区耦合模型模拟结果 |
| 5.1 亚洲水塔区102个站点的雪深验证 |
| 5.2 亚洲水塔区102个站点的亮温验证 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（9）塔克拉玛干沙漠地表特征参数及能量通量的遥感反演研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 第2章 研究区和主要数据资料概况 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 遥感数据 |
| 2.2.1 MODIS数据介绍 |
| 2.2.2 GLASS数据介绍 |
| 2.2.3 FY数据介绍 |
| 2.3 塔中观测系统介绍 |
| 2.4 实测数据介绍 |
| 2.4.1 FTIR观测数据 |
| 2.4.2 ASD光谱仪实测数据 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 地表特征参数反演与计算 |
| 3.1 宽波段地表比辐射率反演 |
| 3.1.1 MODIS宽波段比辐射率反演 |
| 3.1.2 GLASS宽波段比辐射率反演 |
| 3.1.3 FY-2E比辐射率反演 |
| 3.2 宽波段地表反照率反演 |
| 3.2.1 MODIS宽波段反照率反演 |
| 3.2.2 GLASS宽波段反照率反演 |
| 3.3 地表温度反演 |
| 3.3.1 MODIS地表温度反演 |
| 3.3.2 GLASS地表温度反演 |
| 3.3.3 FY-2E地表温度反演 |
| 3.4 归一化植被指数反演 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 地表能量通量反演与计算 |
| 4.1 MODIS地表能量通量反演 |
| 4.1.1 净辐射反演 |
| 4.1.2 土壤热通量反演 |
| 4.1.3 感热通量反演 |
| 4.1.4 潜热通量反演 |
| 4.1.5 反演结果 |
| 4.2 GLASS地表能量通量反演 |
| 4.2.1 净辐射反演 |
| 4.2.2 潜热通量反演 |
| 4.2.3 反演结果 |
| 4.3 FY-2E地表能量通量反演 |
| 4.3.1 FY-2E地表能量通量反演方法 |
| 4.3.2 净辐射反演结果 |
| 4.3.3 土壤热通量反演结果 |
| 4.3.4 感热通量反演结果 |
| 4.3.5 潜热通量反演结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（10）改进BEM及其与CLMU模型耦合的城市热环境研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 研究区概况与数据处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 BEM模型的改进及其与CLMU的耦合 |
| 3.1 CLMU模型介绍 |
| 3.2 建筑物能量模型的改进 |
| 3.3 交通人为热估算 |
| 3.4 模型耦合方案 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 MBEM与 CLMU耦合模型系统的模拟性能评价 |
| 4.1 验证实验设计 |
| 4.2 MBEM与 CLMU耦合模型的模拟性能评价 |
| 4.3 MBEM与 KBEM的模型比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于CLMU+MBEM耦合模型的研究区热环境模拟 |
| 5.1 研究区2002-2015 年期间气候变化特征 |
| 5.2 研究区2002-2015 年期间土地覆盖的时空变化 |
| 5.3 城市化对热环境影响的数值模拟分析 |
| 5.4 定量识别土地覆盖变化与气候变化对热环境的影响贡献 |
| 5.5 土地覆盖类型与热环境的关系初探 |
| 5.6 城市地表能量平衡与热环境的关系研究 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、Energy Balance in UNF Code（论文参考文献）
- [1]海冰模式中大气-海冰间湍流热通量交换参数化的改进[D]. 张一鸣. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [2]基于节点中心性和能量的NDN物联网缓存策略研究[D]. 刘虎. 内蒙古大学, 2021(12)
- [3]基于SEBAL模型遥感地面蒸散量估算算法研究与实现[D]. 丁成. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [4]太阳能跨季节土壤蓄热简化快速计算方法开发及应用[D]. 姚乐恒. 北京石油化工学院, 2020(06)
- [5]城市地表及地下管网中的降雨径流水温模拟研究[D]. 余佩. 重庆交通大学, 2020(01)
- [6]适用于不同水分条件的植物蒸腾机理模型研究[D]. 刘娜. 湖南师范大学, 2020(01)
- [7]双层皮玻璃幕墙适用性及简化计算研究[D]. 郭猛. 湖南大学, 2020(07)
- [8]基于微波遥感的积雪模型算法优化及在新疆和青藏地区的验证[D]. 陈涛. 新疆大学, 2020(07)
- [9]塔克拉玛干沙漠地表特征参数及能量通量的遥感反演研究[D]. 阿依尼格尔·亚力坤. 新疆大学, 2020
- [10]改进BEM及其与CLMU模型耦合的城市热环境研究[D]. 王雨辰. 中国矿业大学, 2019(04)