上海交大等一項成果可為沙塵暴起因和預測提供更多信息
通過智能化方式“跟蹤”每一粒沙，減緩土地沙漠化現象。在上海交通大學和寧夏大學聯合主辦的未來國際智能沙漠研討會上，上海交通大學展示了一項將在寧夏沙漠治理中使用的新成果——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，與沙塵暴斗智斗勇。這項科研是由毛軍發教授科研團隊聯合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進行的。
據介紹，現在土地荒漠化和沙漠化成為國際社會面臨的一項重大問題。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。而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。
機器人編隊在沙漠站崗
據團隊成員、上海交大電子信息與電氣工程學院李新碗教授介紹，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，但這種方法獲取的主要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“有效信息”的獲取：腹地沙塵信息少，難以全天候進行沙塵監測，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；而沙漠中的沙丘具有極強的移動性，每年約十幾米不等的沙丘搬運速度，意味著人工進入腹地監測危險性極高；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”每一粒沙塵
與傳統觀測手段相比，上海交大智能沙漠技術通過沙粒尺度的精細測量技術路線，即可以“跟蹤”每一粒塵沙。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。
因為沙粒的碰撞是引發沙塵暴的重要原因，因此課題組通過三維振動監測方案，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。
課題組還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，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。（新華網）