上海交大智能沙漠技術智斗“沙魔”
[ 導讀 ] “你是風兒,我是沙,纏纏綿綿繞天涯……”喜歡看電視劇《還珠格格》的人,對這首關于“風沙”故事的片尾曲再熟悉不過。然而,在茫茫大漠中,風與沙的故事可沒有這么浪漫。
“你是風兒,我是沙,纏纏綿綿繞天涯……”喜歡看電視劇《還珠格格》的人,對這首關于“風沙”故事的片尾曲再熟悉不過。然而,在茫茫大漠中,風與沙的故事可沒有這么浪漫。
記者今天從上海交大和寧夏大學舉辦的第二屆未來國際智能沙漠國際研討會上獲悉,全球和我國沙漠化現狀堪憂,土地荒漠化和沙漠化是繼糧食安全問題之后,國際社會面臨的又一項重大問題。世界荒漠化總面積約占地球陸地總面積的1/4,且仍以每年萬分之二的速度擴展。中國是世界上受荒漠化危害最嚴重的國家之一,全國荒漠化土地總面積占國土總面積的27.33%,在過去的六十年里沙漠化面積翻了一番。
這意味著,人類賴以生存的城市、農田、林地,包括飲食起居的家園,每一分每一秒都在被沙漠“占領”。很多城市經常出現揚沙天氣,出行市民紛紛頭裹紗巾以抵御沙塵。沙塵暴成為籠罩在人們心頭的“沙魔”。
以上海交大電子信息與電氣工程學院常務副院長毛軍發為領銜的科研團隊將電信學院的多項優勢技術人員組成成一個協同團隊同時,聯合了中國科學院寒區旱區與環境工程研究所、美國賓夕法尼亞大學KdLab實驗室、寧夏大學寧夏沙漠信息智能感知重點實驗室等多家科研單位,通過沙粒尺度新型傳感器技術、無線傳感網絡與傳輸技術、沙基機器人技術、沙漠新能源技術等一系列智能沙漠技術,形成一張可移動的無線傳感網,與“沙魔”斗智斗勇。
“沙漠衛士”全天候巡邏站崗
據團隊成員李新碗教授介紹,現在沙塵暴的觀測方法主要有兩種,一種是依靠地面氣象站和地面沙塵觀測站,目前全國已有2456個氣象站和82個沙塵觀測站,但主要采用定點和人工測量的方法。第二種方法是通過遙感衛星對沙塵區域進行監測,這種方法獲取的是宏觀數據和分辨率比較低的圖像。
“沙漠腹地是沙塵暴最主要的發源地,因此針對沙漠腹地沙塵監測非常重要”,李新碗教授介紹,現有沙塵暴監測技術已經非常先進,并已經發揮重要作用,但瓶頸還是對沙塵暴的“有效信息”獲取:腹地沙塵信息少,難以全天候進行沙塵監測信息,而且沙塵暴起沙前信息和沙粒尺度信息少。
如何深入沙漠腹地,獲取更多信息?目前存在的難題是,人工監測,只能定點監測,不能移動,沙漠中的沙丘具有極強移動性,每年約十幾米不等的沙丘搬運速度,而且一旦進入腹地危險性極高;依靠大型自動化機械,又存在能源供給的問題。目前,毛軍發團隊與美國賓夕法尼亞大學合作,研發出一種沙基機器人,它可以像“沙漠衛士”一樣,形成一支能夠自動定位[FS:PAGE]的機器人編隊,在沙漠腹地進行“巡邏”站崗,借助于傳感網等信息手段,進行沙塵監測與信息獲取,實現無人全天候測量,為沙塵暴起因和預測方法提供更多信息。
“跟蹤”一粒沙塵
與傳統觀測手段相比,上海交大智能沙漠技術走沙粒尺度的細觀測量技術路線,即可以“跟蹤”一粒塵沙。觀測人員只要在室內,便可知道沙粒的振動頻率、風沙流的強度、風速、溫濕度等實時數據。
李新碗教授介紹,能做到這一步,主要依靠傳感技術。項目主要采用傳統傳感器和新型傳感結合的技術路線。傳統傳感器包括風速風向傳感器、大氣局部氣壓、溫度傳感器、風沙流強度測量傳感器等。同時,科研團隊研制出一種沙粒振動測量的新型傳感器。
通過傳感技術,科研團隊提出一種三維振動監測方案,通過光纖微光學透鏡成像技術,實現微小尺度的沙粒運動特征監測。就是這些技術和方案,讓一粒塵沙的運動方向,運動多遠,包括它運動的頻率和強度都清晰地以圖像的形式呈現出來。
人們難免有疑問,研究沙塵暴,為什么要去“跟蹤”一粒塵沙?李新碗教授解釋說,沙粒的碰撞可能是導致產生大量沙塵引發沙塵暴的主要原因,因此,觀察沙粒振動頻率及振幅特征可能找到沙塵暴的起因機制,具有重要學術價值。
“沙魔”來襲我先知
“沙魔”來襲,從來不會跟人類先打聲招呼,不來則已,一來就卷起漫天黃沙,在人類生活的世界大打出手,大搞破壞。人們對它恨之切切,而又無可奈何。
如果能預測到何時、何地會爆發多大強度的沙塵暴,那么人類將很大限度的少受“沙魔”之害。下一步,上海交大毛軍發科研團隊還通過與中科院旱區沙漠重點實驗室董治寶教授領銜的科研團隊、蘭州大學風沙環境動力學實驗室鄭曉靜院士和黃寧教授領導的科研團隊、中科院大氣物理研究所林朝暉教授領銜的科研團隊、甘肅治沙所等單位協同創新,將動力學和時間序列非線性分析的手段引入預測當中,通過分析沙塵暴的旋度,來判斷沙塵暴路徑和強度。然后通過特定的方程或方程組,來獲得沙塵暴的時空結構。
做到這一步還不夠,還要對風沙動力學進行重構,從而獲得較為可信的沙塵暴預測,它可以從時間序列的歷史記錄中直接預測沙塵暴未來時刻的狀態,從而有可能探索一種沙塵暴早期預報方法。
李新碗教授告訴記者,科研團隊將在沙漠腹地搭建一個可移動的沙塵監測傳感網絡,范圍為25公里,可收集到包括溫度、局部氣壓、風力、風向、風蝕量、沙粒振動參量、GPS等七類傳感數據,應用數據融合和時間序列分析方法,[FS:PAGE]對沙塵暴進行動力學重構,從而探索出沙塵暴起因機制和預測預報方法。
記者今天從上海交大和寧夏大學舉辦的第二屆未來國際智能沙漠國際研討會上獲悉,全球和我國沙漠化現狀堪憂,土地荒漠化和沙漠化是繼糧食安全問題之后,國際社會面臨的又一項重大問題。世界荒漠化總面積約占地球陸地總面積的1/4,且仍以每年萬分之二的速度擴展。中國是世界上受荒漠化危害最嚴重的國家之一,全國荒漠化土地總面積占國土總面積的27.33%,在過去的六十年里沙漠化面積翻了一番。
這意味著,人類賴以生存的城市、農田、林地,包括飲食起居的家園,每一分每一秒都在被沙漠“占領”。很多城市經常出現揚沙天氣,出行市民紛紛頭裹紗巾以抵御沙塵。沙塵暴成為籠罩在人們心頭的“沙魔”。
以上海交大電子信息與電氣工程學院常務副院長毛軍發為領銜的科研團隊將電信學院的多項優勢技術人員組成成一個協同團隊同時,聯合了中國科學院寒區旱區與環境工程研究所、美國賓夕法尼亞大學KdLab實驗室、寧夏大學寧夏沙漠信息智能感知重點實驗室等多家科研單位,通過沙粒尺度新型傳感器技術、無線傳感網絡與傳輸技術、沙基機器人技術、沙漠新能源技術等一系列智能沙漠技術,形成一張可移動的無線傳感網,與“沙魔”斗智斗勇。
“沙漠衛士”全天候巡邏站崗
據團隊成員李新碗教授介紹,現在沙塵暴的觀測方法主要有兩種,一種是依靠地面氣象站和地面沙塵觀測站,目前全國已有2456個氣象站和82個沙塵觀測站,但主要采用定點和人工測量的方法。第二種方法是通過遙感衛星對沙塵區域進行監測,這種方法獲取的是宏觀數據和分辨率比較低的圖像。
“沙漠腹地是沙塵暴最主要的發源地,因此針對沙漠腹地沙塵監測非常重要”,李新碗教授介紹,現有沙塵暴監測技術已經非常先進,并已經發揮重要作用,但瓶頸還是對沙塵暴的“有效信息”獲取:腹地沙塵信息少,難以全天候進行沙塵監測信息,而且沙塵暴起沙前信息和沙粒尺度信息少。
如何深入沙漠腹地,獲取更多信息?目前存在的難題是,人工監測,只能定點監測,不能移動,沙漠中的沙丘具有極強移動性,每年約十幾米不等的沙丘搬運速度,而且一旦進入腹地危險性極高;依靠大型自動化機械,又存在能源供給的問題。目前,毛軍發團隊與美國賓夕法尼亞大學合作,研發出一種沙基機器人,它可以像“沙漠衛士”一樣,形成一支能夠自動定位[FS:PAGE]的機器人編隊,在沙漠腹地進行“巡邏”站崗,借助于傳感網等信息手段,進行沙塵監測與信息獲取,實現無人全天候測量,為沙塵暴起因和預測方法提供更多信息。
“跟蹤”一粒沙塵
與傳統觀測手段相比,上海交大智能沙漠技術走沙粒尺度的細觀測量技術路線,即可以“跟蹤”一粒塵沙。觀測人員只要在室內,便可知道沙粒的振動頻率、風沙流的強度、風速、溫濕度等實時數據。
李新碗教授介紹,能做到這一步,主要依靠傳感技術。項目主要采用傳統傳感器和新型傳感結合的技術路線。傳統傳感器包括風速風向傳感器、大氣局部氣壓、溫度傳感器、風沙流強度測量傳感器等。同時,科研團隊研制出一種沙粒振動測量的新型傳感器。
通過傳感技術,科研團隊提出一種三維振動監測方案,通過光纖微光學透鏡成像技術,實現微小尺度的沙粒運動特征監測。就是這些技術和方案,讓一粒塵沙的運動方向,運動多遠,包括它運動的頻率和強度都清晰地以圖像的形式呈現出來。
人們難免有疑問,研究沙塵暴,為什么要去“跟蹤”一粒塵沙?李新碗教授解釋說,沙粒的碰撞可能是導致產生大量沙塵引發沙塵暴的主要原因,因此,觀察沙粒振動頻率及振幅特征可能找到沙塵暴的起因機制,具有重要學術價值。
“沙魔”來襲我先知
“沙魔”來襲,從來不會跟人類先打聲招呼,不來則已,一來就卷起漫天黃沙,在人類生活的世界大打出手,大搞破壞。人們對它恨之切切,而又無可奈何。
如果能預測到何時、何地會爆發多大強度的沙塵暴,那么人類將很大限度的少受“沙魔”之害。下一步,上海交大毛軍發科研團隊還通過與中科院旱區沙漠重點實驗室董治寶教授領銜的科研團隊、蘭州大學風沙環境動力學實驗室鄭曉靜院士和黃寧教授領導的科研團隊、中科院大氣物理研究所林朝暉教授領銜的科研團隊、甘肅治沙所等單位協同創新,將動力學和時間序列非線性分析的手段引入預測當中,通過分析沙塵暴的旋度,來判斷沙塵暴路徑和強度。然后通過特定的方程或方程組,來獲得沙塵暴的時空結構。
做到這一步還不夠,還要對風沙動力學進行重構,從而獲得較為可信的沙塵暴預測,它可以從時間序列的歷史記錄中直接預測沙塵暴未來時刻的狀態,從而有可能探索一種沙塵暴早期預報方法。
李新碗教授告訴記者,科研團隊將在沙漠腹地搭建一個可移動的沙塵監測傳感網絡,范圍為25公里,可收集到包括溫度、局部氣壓、風力、風向、風蝕量、沙粒振動參量、GPS等七類傳感數據,應用數據融合和時間序列分析方法,[FS:PAGE]對沙塵暴進行動力學重構,從而探索出沙塵暴起因機制和預測預報方法。
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