本报讯（记者黄辛 通讯员曹杰）10月26日，由上海交通大学和宁夏大学联合举办的第二届未来智能沙漠国际研讨会在上海举行。记者从会上获悉，由上海交通大学教授毛军发领衔的团队，联合中科院寒区旱区与环境工程研究所、美国宾夕法尼亚大学KdLab实验室、宁夏大学沙漠信息智能感知重点实验室等多家科研单位，通过沙粒尺度新型传感器技术、无线传感网络与传输技术、沙基机器人技术、沙漠新能源技术等，形成一张可移动的无线传感网，尝试从沙漠腹地获取有效沙尘暴信息。
据了解，中国是世界上受荒漠化危害最严重的国家之一，荒漠化土地占国土总面积的27.33%，在过去60年里沙漠化面积翻了一番。在全球范围内，世界荒漠化面积约占地球陆地总面积的1/4，且仍以每年万分之二的速度扩展。这使得土地荒漠化和沙漠化成为继粮食安全问题之后，国际社会面临的又一项重大问题。
毛军发团队成员、上海交通大学教授李新碗介绍说，目前沙尘暴的观测方法主要有两种：一种是依靠地面气象站和地面沙尘观测站，目前全国已有2456个气象站和82个沙尘观测站，但主要采用定点和人工测量的方法；第二种是通过遥感卫星对沙尘区域进行监测，这种方法获取的是宏观数据和分辨率比较低的图像。
“沙漠腹地是沙尘暴最主要的发源地，因此针对沙漠腹地的沙尘监测非常重要。”李新碗告诉记者，现有沙尘暴监测技术的瓶颈在于对沙尘暴有效信息的获取：腹地沙尘信息少，难以全天候进行沙尘监测信息，而且沙尘暴起沙前信息和沙粒尺度信息少。
据悉，目前，毛军发团队与美国宾夕法尼亚大学合作，研发出一种沙基机器人，它可以像“沙漠卫士”一样，形成一支能自动定位的机器人编队，在沙漠腹地进行“巡逻”站岗，借助于传感网等信息手段，进行沙尘监测与信息获取，实现无人全天候测量，为沙尘暴起因和预测方法提供更多信息。
与此同时，毛军发团队还将通过与中科院旱区沙漠重点实验室、兰州大学风沙环境动力学实验室、中科院大气物理研究所、甘肃治沙所等单位开展协同创新，将动力学和时间序列非线性分析的手段引入沙尘暴预测当中，通过分析沙尘暴的旋度来判断沙尘暴路径和强度，然后通过特定的方程或方程组，来获得沙尘暴的时空结构。
李新碗告诉记者，科研团队将在沙漠腹地搭建一个可移动的沙尘监测传感网络，范围为25公里，可收集到包括温度、局部气压、风力、风向、风蚀量、沙粒振动参量、GPS等七类传感数据，应用数据融合和时间序列分析方法，对沙尘暴进行动力学重构，从而探索出沙尘暴起因机制和预测预报方法。
《中国科学报》 (2012-10-30 A4 综合)
