利用热纠缠态表象求解密度算符主方程方法,考虑双模压缩真空态中的一模经过激光过程衰减的情况,给出了双模压缩真空态在该过程中密度算符的演化规律。采用数值计算方法,讨论了一模的衰减和压缩参数变化对态的压缩效应、反聚束效应、Cauchy-Schwartze不等式违背和两模间纠缠等量子特性的影响。研究结果表明:随耗散时间增大,光场的压缩效应、反聚束效应、Cauchy-Schwartze不等式违背和两模间纠缠等特性都逐渐减弱,直至消失。另一方面,随双模压缩参数增大,压缩效应、反聚束效应、Cauchy-Schwartze不等式违背和两模间纠缠等量子特性均增强。

本文构建了m-光子增混沌光场,利用有序算符的积分技术导出了归一化常数,及其在振幅衰减通道中的衰减规律。我们求出了m-光子增混沌光场经振幅衰减后的密度算符,及其平均光子数随时间指数衰减的公式。

叶片叶绿素能够有效监测植被的生长状况， 利用光谱指数反演植被叶绿素含量是目前的通用方法。 实测了盐生植物光谱反射率和叶片叶绿素含量。 对SPAD值进行变换， 对比Pearson与VIP方法探讨盐生植被叶片叶绿素含量与植被指数的相关性并进行精度验证， 从中选出最佳拟合模型。 研究表明， 通过对Pearson与VIP相关性分析， 最终选定VIP方法建立植被指数的叶片叶绿素估算模型， NDVI705， ARVI， CIred edge， PRI， VARI， PSRI和NPCI的VIP值均大于08， 因此选定这七个植被指数为最优植被指数； 预测结果显示， 所有模型的相关性都在07以上， 预测值与实测值相关性最好的是经过倒数变换的SPAD值， R=0816， RMSE=0007。 基于VIP方法的反演模型能较好地估算研究区植被叶绿素含量， 该方法为植物叶绿素含量诊断的实际应用提供了重要的理论依据和技术支持。

随着技术的进步与发展, 国内外学者早已利用不同的技术手段对水质指标的评价与估算开展了大量研究, 但是利用二维荧光峰值估算水质指标的方法尚不多见。 以艾比湖流域地表水为研究对象, 利用多元统计分析和逐步回归分析方法, 对二维荧光峰值和水质指标建立估算模型以初步探究二者的相互关系。 结果表明: (1)艾比湖流域不同河流的水质状况不同, 博尔塔拉河(简称博河)的TN含量最高, 水库及水渠的TP含量最高。 (2)同一水样点有三个荧光峰(Peak1, Peak2和Peak3)且强度逐渐减弱, 不同河流的荧光峰强度不同, 其中博河、 水库及水渠的荧光峰强度变幅最大。 (3)经过荧光峰值与水质指标的相关分析发现Peak1与BOD5, Peak2与BOD5, Peak2与COD, Peak2与DO具有较好的相关性, 相关系数分别为: 0479, 0371, 0655和0618。 将单荧光峰值和水质指标建立估算模型, 经验证四组估算模型的精度较差, 单峰值建模无法达到监测要求。 因此, 在单荧光峰值建模的基础上, 将每个水样的三组荧光峰值和水质指标进行综合建模, 建立多元回归方程, 经模型验证得出三组荧光峰值与DO的综合模型效果最好, R=0756, RMSE=1001。 因此二维荧光峰值与水质指标DO的综合估算模型是可行的, 对干旱区水质指标监测具有一定的参考意义, 为艾比湖流域水资源的开发、 利用及保护提供科学依据。

盐生植物中的盐离子是评价植物营养状况的重要指标,反映植物对盐胁迫的适应策略。以艾比湖湿地自然保护区盐生植被为研究对象,利用2016年10月7种盐生植被的叶片盐离子含量数据和对应的叶片光谱反射率数据,分析了盐离子Ca ²⁺、K ⁺、Mg ²⁺和Na ⁺与比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)和归一化植被指数(NDSI)之间的相关关系,选出最佳波段组合,建立了12种叶片盐离子与光谱反射率的估算模型,并进行精度验证,从中选出最佳拟合模型。结果表明盐生植被的叶片盐离子含量与原始光谱反射率的相关性较低,且与各波段反射率呈显著负相关的主要是Na ⁺含量。Na ⁺含量与DVI、NDSI和RVI构建的植被指数相关性最高,相关性均达到0.5以上,波段主要位于近红外与中红外区域。以 VDVI(R1750,R1480)、 VDVI(R478,R440)、 VNDSI(R450,R375)和 VRVI(R405,R375)为自变量构建的三次多项式分别是Na ⁺、Ca ²⁺、Mg ²⁺和K ⁺的最佳估算模型。以 VRVI(R1100,R1125)为自变量构建的Na ⁺三次多项式的模型相关系数最大(R=0.806),说明该模型的拟合度较高,预测效果较好,可用来实时监测盐生植被叶片的盐分状况,为盐生植被叶片含盐量的精确诊断提供了技术途径。

以艾比湖主要入湖河流博尔塔拉河及精河水体为研究对象, 使用寻峰法找出水体荧光峰, 采用色坐标分析法对博尔塔拉河与精河水体荧光发射光谱特性及荧光峰的发光性进行分析。首先, 博尔塔拉河与精河水体的荧光发射光谱均含有3个荧光峰, 各荧光峰的出现位置与峰强度大小均不同。博尔塔拉河第二荧光峰远大于第一荧光峰或第一荧光峰与第二荧光峰基本持平; 精河前5个样点的3个荧光峰强度随波长增大呈依次递减分布, 6号采样点第一荧光峰与第二荧光峰基本持平。其次, 博尔塔拉河与精河3个荧光峰在色坐标中分布位置大致相同, 且各点的荧光峰分布较为聚集, 均在蓝光区域, 属蓝光发射。最后, 各荧光峰在CIE坐标中聚集分布, 第一荧光峰在色坐标最底端; 第二荧光峰分布在第一荧光峰上端, x坐标与第一荧光峰接近; 第三荧光峰整体聚集分布在蓝光区域的右上角。

为了探索土壤剖面CO2浓度以及不同土壤层(腐殖质H层、A层、B层、C层)土壤呼吸的变化规律,应用非分散红外(NDIR)技术的新方法,持续不间断的测量土壤剖面二氧化碳浓度.实验所用的主要仪器为硅基非分散红外测量仪,能在高湿、高粉尘、污垢及其他恶劣环境中进行光谱数据采集.通过2013年全年光谱测定值的采集,并应用梯度法模型计算不同深度土壤碳通量,同时利用LI-8100碳通量自动监测系统持续监测的土壤碳通量值进行回归分析.结果显示:土壤剖面CO2浓度呈现明显的梯度变化,即随着土壤深度的增加,土壤CO2浓度增大;梯度法模型得出的不同土壤层的土壤呼吸模拟值与实测土壤呼吸值之间具有较好的线性相关,H,A,B,C层的模型预测的决定系数(R2)分别为0.906　9,0.718　5,0.838　2,0.903　0,均方根误差(RMSE)分别为0.206　7,0.104　1,0.015　6,0.009　6.均达到了较好的预测结果,表明该方法对定量分析不同土壤层碳通量是可行的.该方法具有清晰揭示土壤CO2在不同土壤层之间的传输规律,以及有助于分析不同土壤层土壤呼吸特性的优点,能为全球土壤剖面碳通量计算提供基础数据,是一种具有发展前途的传感器。

给出了双模腔场与V型三能级原子共振相互作用下系统态矢的演化公式.利用V型三能级原子与双模腔场的相互作用,通过控制原子与光场的相互作用时间,并对待传送的原子态进行选择性探测,从而实现未知双原子纠缠态的隐形传送.该方案不需要进行Bell基测量,其成功几率为1/16.