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World File Search System大气条件
推进数据驱动的天气预报：时间滑动...
模仿传统数值天气预测（NWP）模型并源自全球大气重新分析数据的现代深度学习技术在几年内引起了一场巨大的革命。在这个新的范式中，我们的研究引入了一种新型策略，该策略偏离了对高分辨率数据的共同依赖性，该数据通常受到计算资源的限制，而是利用了全球天气预测和气候数据分析的低分辨率数据（2.5度）。我们的主要重点是评估数据驱动的天气预测（DDWP）框架 - 专门针对样本量的充分性，模型的结构改进以及气候数据代表当前气候趋势的能力。通过使用FourcastNet使用自适应傅里叶神经操作员（AFNO）模型，并提出了一种时间平滑的方法来夸大ECMWF重新分析V5的数据集（ERA5），本文通过添加更多变量和新颖的方法来增强数据和处理方法来改善传统方法。我们的发现表明，尽管分辨率较低，但提出的方法在预测大气条件方面表现出了相当准确的准确性，从而有效地与高分辨率模型抗衡。此外，该研究证实了该模型在反映当前气候趋势及其在预测未来气候事件方面的潜力，强调其在气候变化策略中的效用。这项研究标志着气象预测领域的关键步骤，展示了低分辨率数据在产生可靠的预测和开放途径方面的可行性，以实现更容易获得和包容性的气候建模。这项研究收集的见解不仅有助于气候科学的发展，而且为该领域的未来创新奠定了基础。
利用宽带探测大气的误差...
[1]自2002年以来，使用宽带发射辐射仪（SABER）仪器来通过大气来进行大气的近乎全球和连续的大气测量值，包括白天和夜间动力学温度（T K）从20到105 km，可供科学社区使用。从大气的15 m m co 2肢体发射的SABER测量中检索温度。这种发射与稀有的中层和热层中局部热力学平衡（LTE）条件分离，因此有必要考虑在70公里以上的检索算法中CO 2振动状态非LTE种群。这些人群取决于动力学参数，描述了发生大气分子之间的能量交换的速率，但其中一些碰撞速率尚不清楚。我们考虑了当前的不确定性在n 2，o 2和o的Co 2（U 2）的速率中，以及CO 2（u 2）振动振动 - 振动 - 振动交换，以估计其对不同大气条件的Saber T K的影响。t k对后两者的不确定性更敏感，它们的影响取决于高度。由于非LTE动力学参数引起的T K组合系统误差在大多数纬度和季节（极性夏季除外）在100 km处的95 km低于95 km的±1.5 k，如果T k轮廓没有明显的垂直结构。在较不利的极性夏季条件下，误差为80 km，84 km时为84 km，在100 km时为±6 k。对于较强的温度反转层，误差在82 km时达到±3 k，在90 km时达到±8 k。这特别影响潮汐幅度估计值，错误的误差高达±3 k。
美国海军陆战队
Internet：http：//www.29palms.marines.mil/沟通策略和操作有关更多信息：P.O.。Box 788200电话：（760）830-6213海军陆战队空中战斗中心二十六棕榈，加利福尼亚州92278 Sound Advisory＃20-003 2020年1月27日，2020年1月27日，即时发布综合培训练习2-20海军陆战队空中陆战队空气陆战队Air Groim Groim Groim Groim Groun Center Center Center Center Center Center Center Center Center Center Center Center Center Center Center Center Center twentynine Palms，加利福尼亚州训练2-20赛季13次训练2-20次训练2-20次13日，每13次训练。综合训练练习，对手力量锻炼和山区训练运动是服务水平培训练习（SLTE）的次级活动，并准备美国和合作伙伴国家服务成员为SLTE的最终事件称为Marine Corps Air Grouns Anter Ground Tockit Force Force Force Force Forking Fighting Fighting togrighting练习。海军陆战队空气地面工作队战斗练习使海洋空气地面工作队具有创新性和适应我们国家不断发展的对手，这是通过挑战服务成员对抗自由思考的对手，具有相似的能力，具有相似的能力，具有相似的能力，在力量，自由竞争的环境中。取决于大气条件，训练区域的声音可能会在整个地方放大。提供反馈和声音报告，请访问：http：//www.29palms.marines.mil/staff/g5communityplanspao/soundreporting.aspx致电：（760）830-9222或电子邮件：
将大规模的天气模式与美国西海岸海外的观测和建模的涡轮枢纽高风链联系起来
摘要。美国西海岸具有巨大的风力发电潜力，尽管由于复杂的沿海气候，其潜力有所不同。在不同天气条件下表征和建模涡轮轮毂高风对于风资源评估和管理至关重要。这项研究使用两阶段的机器学习算法来识别五个大规模气象模式（LSMP）：后槽，后距离，距离，前距离，前距离，沟渠和加利福尼亚州高。LSMP与近海风模式有关，在租赁区域内的LiDAR浮标地点特别是在Humboldt和Morro Bay附近的风场开发。虽然每个LSMP都与特征性的大规模大气条件和相应的风向，昼夜变化和射流特征相应的差异，但在每个LSMP中仍然会发生风速的实质性差异。在洪堡，洪伯特的风速上升，在耕种后，距离和加利福尼亚 - 最高的LSMP中，剩余的LSMP中的风速降低，并降低。莫罗湾的平均速度响应较小，表现出在耕作后和加利福尼亚高的LSMP期间的风速提高。除了LSMP外，局部因素（包括土地 - 海热对比和地形）还改变了平均风和昼夜变化。高分辨率快速刷新模型分析在捕获洪堡的平均值和变化方面做得很好，但在莫罗湾（Morro Bay）产生了巨大的偏见，尤其是在预处理和加利福尼亚州高的LSMP期间。发现这些发现是为了指导研究特定的大规模和当地因素对加利福尼亚海上风的影响的案例，并有助于改善数值天气预测模型，从而增强了Orckey Wind Energy生产的功效和可靠性。
脑心浸出液 – DM106
脑心浸液肉汤 – DM106 简介 MAST ® 脑心浸液肉汤是一种用于培养难培养生物的多功能液体培养基。该培养基的高营养成分包括脑心浸液固体、酪蛋白胰消化物、葡萄糖、蛋白胨、酵母提取物和氯化钠。 MAST ® 培养基以脱水粉末形式提供，可让最终用户制备适合细菌和真菌培养的培养基。它适合在各种容器中制备，并且容量可满足最终用户的预期用途。细菌和真菌种类的培养对于常规临床实验室目的至关重要。仅供体外使用，不可用于诊断人类疾病 预期用途 MAST ® 脑心浸液肉汤脱水培养基粉末用于生产多功能液体培养基。按照使用说明制备时，它会产生一种用于非选择性富集难培养生物的液体培养基。脑心浸液肉汤旨在与其他体外测试结合使用，例如通过肉汤培养法制备用于 Kirby-Bauer (CLSI) 纸片扩散敏感性测试的接种物。它旨在供专业、经过培训的临床实验室用户用于体外使用，不用于诊断人类疾病或其他状况，或作为治疗或病例管理决策的基础。测试原理培养基仍然是活细菌和真菌细胞生长和分离的黄金标准。使用无菌环将目标生物接种到液体培养基中，并悬浮在准备好的肉汤中（肉汤悬浮液）。肉汤悬浮液应在适合目标生物的大气条件和温度下孵育，此后培养基将变浑浊，表明有生物生长。这些方法应与其他体外设备结合使用，以辅助诊断。一旦制备好，一份培养基肉汤只能一次性使用，不能重复使用。
寒区研究与工程实验室
是一个公认的事实，即地面的状态是由下降的太阳能和IR助焊剂在很大程度上驱动的。模型为预测地面的状态而开发的模型急剧取决于这些通量的初始化。当无法使用测量的太阳能和红外通量时，必须计算它们。我们已经比较了使用不同太阳通量初始化方案进行的热模型计算的接地温度。这些初始化方案使用了在智能武器可操作性增强（SWOE）野外程序中测量的太阳通量值，并从半经验模型（Shapiro的模型），平面平行模型（Modtran）和ARL的AIM（大气照明模块）模型中计算出的太阳通量值。我们研究了表面温度对不同太阳通量初始化方案的响应，而所有其他环境参数均保持恒定。我们发现，对于晴朗的天空，所有方案都产生了几乎相同的表面温度。对于部分多云和多云的天空，只有AIM模型才能模仿测得的太阳通量观察到的空间变异性。云场景仿真模型（CSSM）用于确定云的空间变异性。然后使用AIM使用云分布来产生表面太阳负荷的变化。cssm还具有在短时间内在云场中产生时间变化的能力。因此，可以使用CSSM并旨在在太阳负载中产生时间和空间变化。诸如AIM之类的模型经常承担巨大的计算负担。为了减轻与目标相关的计算负担，我们已经实施了几个新的程序。用于预测地面状态的分布式能量预算模型需要分布式环境参数才能初始化。这些参数中的许多可以从中尺度模型中获得，例如MM5或与IMET等程序相关的数据库。，据我们所知，这些模型或程序都没有提供分布式的太阳能或红外通量，这是能源预算模型的关键初始化参数。诸如与CSSM相关的AIM，或为此而言，任何提供有关大气条件的空间和时间分布信息的模型，都可以用于提供辐射通量的空间和时间分布。
社论：太阳能活动对天气和气候的影响
太阳驱动了我们星球的大气动态，并在塑造地球上的天气和气候模式中发挥作用。虽然太阳能对天气和气候的确切机制仍然是一个挑战，但科学家提出，甚至观察到太阳能活动可以通过不同的能量形式和物理过程影响我们星球的大气条件的几种方式。这个研究主题，“太阳活动对天气和气候的影响”包括涉及对天气和气候影响的太阳影响并探索物理机制的文章。论文范围从太阳能活动对温度，降水，热带气旋（TC），北大西洋振荡（NAO）的影响范围，大西洋子弹推翻循环（AMOC），厄尔尼诺尼诺 - 南方振荡（ENSO），南亚对云对云层的响应对云层的响应，对云层的响应。本研究主题中的两篇论文集中在太阳活动和表面气候变异性之间的关系上。lu等。专注于太阳能活动与欧亚土地上夏季温度分布之间的联系，并在温度模式中发现了11年的太阳周期性，尤其是在中亚。太阳能诱导的中亚的负重电位高度异常会削弱高压脊并加强西北，从而导致区域较低的温度。Hu等。 与11年的太阳周期有关，研究了藏族高原降水的衰老爆发。 两篇论文集中在太阳活动与TC之间的关系上。Hu等。与11年的太阳周期有关，研究了藏族高原降水的衰老爆发。两篇论文集中在太阳活动与TC之间的关系上。在太阳能最长的几年中，亚洲大陆上的大量表面变暖通过改变土地海洋的热对比，增强了印度夏季季风，并增加了藏族中部藏族高原的降水量。Li等人的第一篇论文。研究了北部太平洋西部的太阳活性和ENSO对TC起源频率的综合作用。在太阳周期阶段下降的厄尔尼诺（ElNiño）年度显示TC起源频率的正异常明显很强。各种大气和海洋因素，例如海面温度异常和风模式，有助于太阳周期与TC Genesis频率之间的联系。
主课程大纲 EPET 201/ME 201：太空探索
主教学大纲 EPET 201/ME 201：太空探索 课程描述 EPET 201 是一门关于太阳系探索科学与工程的入门课程。它涵盖科学仪器、任务轨迹、任务规划以及航天器设计的科学和工程约束。课堂项目需要研究，重点是书面交流。该课程仅在春季开设。 学分数 EPET 201 是一门三学分的讲座课程。它与 ME 201 交叉列出。 与课程的关系 EPET 201/ME 201 是 EPET 证书课程和机械工程（ME）中航空航天工程专业的组成部分。 先决条件 无 课堂接触时间 根据 COVID 规定，该课程以异步在线方式授课。COVID 之后，该课程可能继续在线提供或恢复常规的 F2F TR 学期安排。F2F 课程计划在正常课堂时间之外进行几次四小时的实地考察。课程详情 EPET 201/ME 201，太空探索，是 EPET 证书的入门课程，面向对太阳系探索背后的历史和技术以及其他行星体上可用资源感兴趣的任何科学或工程专业学生。本课程将向学生介绍过去 60 年来被派去探索太阳系各个行星体的各种机器人航天器、探测器和着陆器。课程主题将包括用于收集各种数据的各种仪器、行星任务的飞行计划（飞越、轨道器或着陆器）、针对不同热和辐射环境对航天器设计施加的工程约束以及这些任务的科学发现。学生将探索太空探索的历史、太阳系中不同行星体的关键属性（例如行星环境、大气条件、行星材料以及地质活动的程度和类型）以及传感器设计和操作的基础知识。行星探索和任务的另一个重要方面是团队合作，学生必须学会合作和共同努力才能实现目标。在本课程中，学生将以小组形式工作，设计他们自己选择的行星的假设任务，并详细了解太阳系中的物体以及调查该物体所需的航天器性能。研究团队由三名学生组成。教师将从一组有限的（和规定的）主题中提供作业，研究团队将选择一个主题。研究主题扩展了课堂上的主要讲座主题并支持课程学习目标。
太阳能/智能电网一体化的建模与控制...
Amit Bhardwaj 1、AA Mujumdar 2 关键词：智能电网、MATLAB 仿真、PV 与 WECS 集成 简介 1. 本文主要关注 PV/WT 混合系统的智能电网集成（电网优化和配电发电）。印度设定了一个雄心勃勃的目标，即到 2022 年可再生能源装机容量达到 175 GW，其中包括 100 GW 太阳能和 60 GW 风电装机容量。为实现这一目标，印度采取了各种政策举措。截至 2017-18 年底，该国可再生能源总装机容量接近 70 GW。现有风电场具有增加太阳能光伏容量的空间，同样，现有太阳能光伏电站附近也可能有风电潜力。因此，不仅需要对新的风能-太阳能混合电站采取适当的政策干预措施，还需要鼓励现有风能和太阳能电站的混合。为了进一步平滑风能-太阳能混合发电，还可以为项目增加适当容量的电池存储。 1.2 基于上述对新技术升级和开发的普遍需求，提出了智能电网连接的 PV/WT 混合发电系统的详细动态模型、控制和仿真。使用 MATLAB/SIMULINK 软件包进行建模和仿真，以验证所提系统的有效性。文献调查 2. 可再生能源、风能和太阳能的组合用于发电，称为风能太阳能混合系统。该系统设计使用太阳能电池板和小型风力涡轮发电机来发电。太阳能仅在白天可用，而风能全天可用，具体取决于大气条件。风能和太阳能相互补充，这使得该系统几乎全年都能发电。风能太阳能混合系统的主要组件是风力发电机和塔架、太阳能光伏板、电池、电缆、充电控制器和逆变器。风能 - 太阳能混合系统产生的电能可用于为电池充电，并使用逆变器为电网供电。 2.1 风能太阳能混合系统的实施将取决于不同的配置和技术的使用。混合项目可以添加电池存储，以实现以下目的：a. 降低风能太阳能混合电厂输出功率的变化。b. 在交付点为给定容量（投标/批准容量）提供更高的能量输出，方法是
航空图可视化及...分析
bagus.primohadi38@gmail.com摘要上空观察结果的局限性是分析天气的障碍之一。数据模型的使用可以是一种解决方案。本研究的目的是确定数据模型在使用RAOB作为充气图和发声信息分析仪的可视化工具提供上部空气信息方面的准确性。所使用的数据是来自Cengkareng气象站的辐射观察数据，与原位观测值相同的位置，1000 - 100 MB ECMWF压力水平模型。选择的时间是在观察时间00 UTC发生的5个事件的雾兹和雾时。使用的方法是Pearson相关性和简单的视觉验证。获得的结果是，当雾发生时，显着点图数据图的相关性为0.76，而雾霾的发生率为0.67，并且从视觉上讲，整个模型数据非常接近观察数据。在发生雾气时，整体上59个响起信息的相关性总体产生0.85 - 0.99的值，当雾霾发生时值为0.89 - 0.99。希望这些结果可以用作使用数据模型来填补辐射观察数据中的空白的考虑。关键字：发声信息，RAOB，RadioSonde，ECMWF模型。1。引言天气是在有限的时间和空间内的大气条件。天气条件通常从表面层的大气和上方的层的动力学中可以看出。使用飞行员气球观测（PIBAL）和辐射仪（自然，1957年）进行上空或上空空气的观测。辐射观测，以获取不同空气高度层处的几个天气参数的数据。观察到的参数是温度，露点，地球电位高度（与压力有关）以及风向和速度。处理辐射观察数据将获得与空气稳定性和其他几个派生参数有关的各种指数值，后来对分析和天气预测的目的非常有用（Syaifullah，2018）。印度尼西亚的守恒观察结果通常每天在00 UTC和12 UTC同时进行两次。非常动态的天气条件使上层空气的最新条件非常必要，因此模型计算似乎可以填补空的观察时间。广泛使用的一种模型是ECMWF（欧洲中范围内天气预报中心）模型。与验证ECMWF模型有关上空参数的研究表现出非常良好的热带表现，尤其是在温度和风参数方面（Haiden et