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意大利温室气体清单 1990-2021 国家清单报告 2023
发电能耗 Riccardo De Lauretis Ernesto Taurino E 工业用煤碳含量估算 Ernesto Taurino CO 2 参考方法 Ernesto Taurino Riccardo De Lauretis 国家排放因子 Antonio Caputo Riccardo De Lauretis Ernesto Taurino A 农业部门 Eleonora Di Cristofaro Angela Fiore 国家登记处 Chiara Arcarese F OR - EST 模型 Guido Pellis Marina Vitullo F OR - 火灾模型 Guido Pellis Marina Vitullo 联系人：Daniela Romano 电话 +39 0650072541 电子邮件 daniela.romano@isprambiente.it ISPRA- 环境保护和环境研究所研究环境评估、控制和可持续发展部排放、防止大气影响和气候变化区域空气排放清单单位 Via V. Brancati, 48 00144 Rome – Italy 文本可在 ISPRA 网站 www.isprambiente.gov.it 上查阅
案例研究-3 GPS - 开放数据的影响
每个重约 12,500 英里的 GPS 卫星围绕地球运行。为确保卫星信号能够持续到达地球，GPS 卫星分布在六个轨道平面上。卫星大约每 12 小时绕地球运行一次。11 军用、商用和民用 GPS 系统精度极高，太空中的典型 GPS 信号在 95% 置信水平下可提供 7.8 米的“最坏情况”伪距精度。请注意，这与用户精度不同，因为伪距是从 GPS 卫星到接收器的距离。用户的实际精度取决于不可控变量，如大气影响、天空遮挡和接收器质量；不过，美国联邦航空局的数据显示，他们的高质量 GPS 接收器可提供优于 3.5 米的水平精度。12 普通公民或商业用户通常不需要更高的精度；然而，通过 GPS 增强系统可以实现更高的精度，在某些情况下可以实现几厘米内的实时定位。13
高光谱遥感数据分析及未来...
摘要 — 过去二十年，高光谱遥感技术取得了长足进步。目前，机载和星载平台上的传感器覆盖了地球表面的大片区域，具有前所未有的光谱、空间和时间分辨率。这些特性使大量需要精细材料识别或物理参数估算的应用成为可能。这些应用往往依赖于复杂的数据分析方法。困难的根源在于高光谱数据的高维度和大数据量、光谱混合（线性和非线性）以及与测量过程相关的退化机制，如噪声和大气影响。本文介绍了一些相关的高光谱数据分析方法和算法的教程/概述，分为六个主要主题：数据融合、解混、分类、目标检测、物理参数检索和快速计算。在所有主题中，我们描述最先进的技术，提供说明性示例，并指出未来的挑战和研究方向。
在...
流感是一种呼吸道疾病，可能会对人体的重要器官造成严重后果。2019年，每年99,000至200,000例死亡归因于流感感染。 因此，至关重要的是防止疾病通过开发疫苗传播。 在哥伦比亚，没有公司专门从事这种疫苗的生产。 另一方面，制造疫苗接种过程可能对环境产生负面影响。 因此，在这项研究中分析了使用Madin Darby Canine肾脏（MDCK）细胞生产疫苗的环境潜力影响（PEI）。 计算了该过程所需的质量平衡和能量，并在每个案例研究的八个类别下发现了产生的和产出影响。 案例1和3具有负面影响，表明该过程是环境影响的耗时。 案例2和4中产生的影响是积极的，但并不重要，表明该过程表现出良好的环境绩效。 与其他化学过程相比，输出PEI是最小的。 通过摄入（HTPI）和陆生毒性潜力（TTP）获得的毒理学类别（TTP）获得了最高的PEI值，对于大气影响，通过酸化潜力获得了最高的PEI。 最后，研究了能源对PEI的影响，气体的能量证明是环境影响较小的。2019年，每年99,000至200,000例死亡归因于流感感染。因此，至关重要的是防止疾病通过开发疫苗传播。在哥伦比亚，没有公司专门从事这种疫苗的生产。另一方面，制造疫苗接种过程可能对环境产生负面影响。因此，在这项研究中分析了使用Madin Darby Canine肾脏（MDCK）细胞生产疫苗的环境潜力影响（PEI）。计算了该过程所需的质量平衡和能量，并在每个案例研究的八个类别下发现了产生的和产出影响。案例1和3具有负面影响，表明该过程是环境影响的耗时。案例2和4中产生的影响是积极的，但并不重要，表明该过程表现出良好的环境绩效。与其他化学过程相比，输出PEI是最小的。通过摄入（HTPI）和陆生毒性潜力（TTP）获得的毒理学类别（TTP）获得了最高的PEI值，对于大气影响，通过酸化潜力获得了最高的PEI。最后，研究了能源对PEI的影响，气体的能量证明是环境影响较小的。
带有成像雷达ISIS的高级空间监视...
德国航空航天中心（DLR）的微波和雷达研究所已开发并构建了一个称为IOSIS（空间中卫星成像）的实验雷达系统。该系统的总体目标是研究概念的研究，用于高分辨率在低地球轨道（LEO）中的高分辨率雷达图像。与现有的基于雷达的空间监视系统（具有单静态天线构型）相比，将来的ISIS不使用一种，而是使用一个空间分布的天线，以处理即将到来的轨道卫星量，并且更重要的是实现双静态成像的几何形状。后者与现有的基于单声道雷达的卫星图像相比，允许增强图像信息内容。本文首先概述了使用反合成孔径雷达（ISAR）的基于雷达卫星成像的基本理论。进一步解决了IOSIS系统的简短描述。根据模拟成像结果说明了对雷达图像的大气影响，并且基于干涉成像结果引入了多通道系统的优势，从而在三个维度中提供了空间分辨率。通过在厘米区域中具有空间分辨率的真实空间对象的IOSIS系统获得的测量结果显示了连续实现的误差校正策略。
MODIS 植被指数 (MOD 13) - VIP 研究实验室。
在发射时，将为全球陆地生成两种植被指数 (VI) 算法。一种是标准归一化差异植被指数 (NDVI)，它被称为现有 NOAA-AVHRR 衍生 NDVI 的“连续性指数”。在发射时，将有来自 NOAA-AVHRR 系列的近 20 年的 NDVI 全球数据集（1981 - 1999 年），可以通过 MODIS 数据进行扩展，以提供用于操作监测研究的长期数据记录。另一种是“增强型”植被指数 (EVI)，它对高生物量区域的灵敏度更高，并且通过分离冠层背景信号和减少大气影响来改善植被监测。这两个 VI 在全球植被研究中相互补充，并改进了冠层生物物理参数的提取。还使用了一种新的合成方案，可以减少角度、太阳目标传感器变化。网格植被指数图使用 MODIS 表面反射率（针对分子散射、臭氧吸收和气溶胶进行了校正，并使用 BRDF 模型调整至最低点）作为 VI 方程的输入。网格植被指数将包括带有统计数据的质量保证 (QA) 标记，用于指示 VI 产品和输入数据的质量。产品可以总结为：
CMIP6模型中的北极9月海冰浓度偏见及其与其他模型变量的关系CMIP6模型中的北极9月海冰浓度偏见及其与其他模型变量的关系
摘要：参与耦合模型比较项目（CMIP）的模型表现出北极海冰气候的巨大偏见，这似乎与季节性大气和海洋循环中的偏见有关。使用1979年至2014年的34个CMIP6模型的历史运行，我们研究了9月的气候海冰浓度（SIC）偏见与大气和海洋模型气候之间的联系。9月SIC的主要模型传播由两个领先的EOF很好地描述，共同解释了。其65％的差异。第一个EOF代表整个北极中SIC的低估或高估，而第二个EOF描述了大西洋和PACIFIC部门的SIC偏见相反。回归分析表明，这两种SIC模式与夏季期间北极表面热孔的偏离密切相关，主要是短波和长波辐射，而传入的大西洋水则在大西洋部门发挥了作用。与夏季云覆盖，低级湿度，对流层温度/循环以及海洋变量的局部和全球联系。如三种气候模型所示，在北极在模型中与SIC偏差的局部关系大多相似，但显示出不同程度的大西洋流动影响。在全球范围内，建议在9月的夏季大气循环中对三种模型之一提出了强烈的影响，而大气影响主要是通过其他两个模型的热动力学。在其中一种模型中可以看到与北大西洋循环的明确联系。
![Tait, K. N., Khan, M. A. H., Bullock, S., Lowenberg , M. H., & Shallcross, D. E. (2022)。飞机排放、其羽流尺度效应以及大气响应的时空敏感性：综述。航空航天，9(7)，[355]。https://doi.org/10.3390/aerospace9070355](/simg/8\848dd98ae811cbb57dbe541bda0463256c8649f5.webp)
Tait, K. N., Khan, M. A. H., Bullock, S., Lowenberg , M. H., & Shallcross, D. E. (2022)。飞机排放、其羽流尺度效应以及大气响应的时空敏感性：综述。航空航天，9(7)，[355]。https://doi.org/10.3390/aerospace9070355
飞机充当高空排放载体，将大量放射性和化学活性物质运送到全球广大地区。这些物质引起的净全球变暖效应占全球气候变化的 3.5%，这是由于人类活动排放造成的 [ 1 ]。虽然二氧化碳 ( CO 2 ) 排放通常被认为是航空引起气候变化的主要因素，但它们只占航空净气候影响的三分之一。其余三分之二的影响归因于反应性非二氧化碳排放，主要是氮氧化物 ( NO x )、水蒸气 ( H 2 O ) 和颗粒物 ( PM )。这些排放物通过化学和微物理过程与周围空气相互作用，导致辐射活性物质的产生和消耗，从而扰乱大气的净能量平衡（例如，NO x 引起的臭氧生成、通过 H 2 O 和 PM 排放产生的凝结尾迹（凝结尾）等）。由于非 CO 2 飞机排放的反应性，气候响应因背景大气的状态（即其化学成分和气象条件）以及排放物释放的时间和年份而异。这意味着航空气候影响在时空上敏感，即在不同时间和/或地点释放的相同排放物可能导致非常不同的大气影响。飞机排放物的扩散发生在很长的距离和时间尺度上，排放物夹带在飞机排气羽流中，在其长达 12 小时的生命周期内扩散数百公里 [ 2 , 3 ]。羽流中存在的排放化学物质浓度升高会导致额外的非线性化学（气相和非均相）和微物理处理，由于固有假设排放瞬时扩散 (ID)，这通常不在全球化学模型中得到考虑。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。