该项目由上海交大电子信息与电气工程学院常务副院长毛军发领衔，联合国科学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、宁夏大学宁夏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、沙漠新能源技术等一系列智能沙漠技术，与“沙魔”斗智斗勇。

　　团队成员李新碗教授介绍，目前全国2456个气象站和82个沙尘观测站主要采用人工测量和遥感卫星监测。如今，团队与美国宾夕法尼亚大学则合作研发出一种沙基机器人，形成能自动定位的机器人编队，在沙漠腹地进行动态“巡逻”站岗。这种机器人可借助太阳能等自然能源供电，并借助传感网等信息手段，深入沙漠腹地进行沙尘监测与信息获取。

　　不仅如此，与传统观测手段相比，上海交大智能沙漠技术将风速风向、大气局部气压、温度、风沙流强度等传统传感器与新研发的沙粒振动测量传感器相结合，采用三维振动监测方案，通过光纤微光学透镜成像技术，实现微小尺度的沙粒运动特征监测。这项技术方案，让一粒尘沙的运动方向、运动距离，甚至运动频率和强度都能够清晰地以图像形式呈现，“沙粒的碰撞可能是导致产生大量沙尘引发沙尘暴的主要原因，因此，观察沙粒振动频率及振幅特征可能找到沙尘暴的起因机制，具有重要学术价值”，李教授说。

　　未来，团队还将与国内科研单位合作，将动力学和时间序列非线性分析的手段引入预测，通过分析沙尘暴的旋度来判断沙尘暴路径和强度，并通过特定计算获得沙尘暴的时空结构。李新碗透露，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，覆盖25平方公里，收集温度、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，将探索出沙尘暴起因机制和预测预报方法。

　　本报记者 易蓉