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World File Search System气象数据
由空间产生的虚拟能量存储增益……
可再生电力系统的可行性取决于相对较小份额的水力储存资源，以调节气候变化和可再生能源的空间分布不均。通过在较大区域内对水力发电进行时空协调，可以减少能源储存需求，并有助于实现“虚拟”能源储存收益，在欧洲，这一收益几乎是水电站水库实际能源储存容量的两倍。为了量化这一收益，基于历史水文气象数据，模拟了 35 年期间欧洲大陆大部分地区的水电供应情况。时空管理的最大好处出现在 1200 至 3000 公里之间的距离，即大陆尺度，这可能对整个未来的可再生能源系统产生影响。此外，我们讨论了一种称为“能源领域特定干旱”的情况，这是一种可以通过电力生产的时空管理来降低的风险。水力发电系统管理模型中没有明确考虑虚拟储能增益，但原则上可以补充现有的管理激励措施。
在坦桑尼亚Farida Lolila 1*，Mohamed S. Mazunga 1，Ntombizikhona B. Ntombizikhona B. Ndabeni
这项研究采用了PM 10来源参数以及预处理的地形和气象数据，作为对Aermod大气分散模型的输入，以划定Manyoni铀项目周围易受污染的区域。在采矿前了解这些领域是建立高效有效的环境基线数据的重要一步。这是因为用于收集数据的资源将集中在具有较高污染潜力的地区。在这方面，Aermod预测，适合污染分界的区域将为25.55 km 2、25.85 km 2和27.96 km 2，如果Playa C1的前瞻性矿山分别运行5、7和10年。在划界区域内，AERMOD预测，在5、7和10年内平均PM 10的最高年度地面浓度分别为22.2 µg M –3、22.8 µG M –3和25.7 µG M –3。这些值比PM 10的年度限制高11％，14％和28.5％。这些信息可以帮助矿山所有者和政府机构找出保护人和环境免受预期污染的方法。关键字：Aermod，铀矿，排放因子，基线数据，PM 10
第 43 卷，第 1 期。2024 年 1 月最佳尺寸和经济...
本文介绍了一种创新方法，利用迭代优化技术 (IOT) 来计算自主混合系统的最佳规模，以确定可靠性指数最高的系统产生的最低平准化能源成本 (LEC) 和虚拟能量 (E dummy)。该系统包括光伏 (PV) 板、风力发电机 (WTG)、柴油发电机 (DG) 和电池存储。根据太阳辐射、风速、环境温度和一年 8,760 小时的负载需求的实时气象数据，开发了一个创新的计算机程序 (CP)。针对位于埃及新河谷省的一个自主站点和来自不同制造商的许多 WTG，介绍了一种精确的方法，用于以系统提供的最低能源成本获得最大的能量产量。CP 会以一定的增量修改风能和光伏的渗透率以满足需求负载。通过将获得的结果与从 HOMER 软件和 Grey Wolf Optimizer (GWO) 获得的结果进行比较来验证 CP。模拟结果证明了IOT在确定系统最优规模方面的有效性和简单性。
AU-18 太空入门 - 空军大学
2006 年，美国总统发布的《美国国家太空政策》指出，美国政府应“培养太空专业人员”。作为这项努力不可或缺的一部分，AU-18《太空入门》为联合作战人员提供了非机密资源，帮助他们了解太空部队的能力、组织和行动。从历史上看，美国一直是太空探索和利用领域的世界领导者。2001 年，美国国家安全太空管理和组织评估委员会一致得出结论：“美国及其盟友和朋友的安全和福祉取决于国家在太空行动的能力。”1 最近的冲突和世界事件不断证明太空资产和能力对我们安全职能的重要性。我们的导航卫星为飞机、地面部队、舰船和指挥中心提供即时精确的位置和目标信息。这些卫星还为全球提供精确的定时源，这对于维护基础设施至关重要，包括金融机构、电网、手机，甚至我们的有线和卫星电视。通信卫星为国家安全基础设施的各个层面提供全球连接。气象卫星可以近乎实时地向战区部队报告气象数据，比以往更好。预警卫星可以探测和报告导弹发射，并充当战略
通过未来技术预测未来
摘要 - 随着大型模型的整合，尤其是那些采用深度学习技术的集成，气象预测的领域已经发生了重大的转变。本文回顾了这些模型在天气预测中的进步和应用，强调了它们在转变传统预测方法中的作用。诸如FourcastNet，Pangu-Weather，Graphcast，Climax和Fengwu之类的模型通过提供准确的高分辨率预测，超出了传统数值天气预测（NWP）模型的功能，从而做出了明显的贡献。这些模型利用先进的神经网络体系结构，例如卷积神经网络（CNN），图形神经网络（GNN）和变压器来处理各种气象数据，从而提高了各种时间尺度和空间分辨率的预测准确性。本文解决了该领域中的挑战，包括数据获取和计算需求，并探讨了模型优化和硬件进步的未来机会。它强调了人工智能与常规气象技术的整合，有望提高的天气预测准确性，并为应对与气候相关的挑战做出了重要贡献。这种协同位置将大型模型视为在气象预测不断发展的景观中的关键。
使用湍流通量测量表征大气光学湍流
通过大气传播的光传播沿传播路径的反射指数（称为光湍流）影响。在大气表面层中，这些波动主要是由于温度和湿度变化的湍流混合。为了提高对光学湍流的理解和预测，提出了塞文河上方大气表面层的表征。气象数据是从传感器阵列中收集的，其中包括位于马里兰州Annapolis的滨水区准备盆地（38.98n，76.46W）的两个声音动态计和一个红外气体分析仪（IRGASON）（IRGASON）。这些仪器的位置位于水线上最多8米的距离上，以分析边界层的预测。阵列安排以优化仪器灯芯上的气流。使用风速，温度，压力和其他参数等特征，可以使用几种不同的方法来计算温度，湿度和折射率的结构参数。这些结构参数是估计激光传播的湍流效应的主要手段。可以从领域数据，诸如hu虫山谷（HV5/7）等湍流漏洞的评估或可以验证恒定的浮标层缩放（Monin-Obukhov）。本文介绍了有关设置，校准，传感器套件的安装以及收集数据的早期发现的工作。
使用多尺度的CNN-LSTM注意模型准确预测中国东部温度指标
摘要。近年来，由于全球气候变化的影响和数据科学的快速发展，准确天气预报的重要性变得越来越突出。传统的预测方法通常难以处理气候数据中固有的复杂性和非线性。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于多尺度卷积CNN-LSTM注意结构的天气预测模型，该模型是专门针对中国温度数据预测的时间序列预测的。模型集成了卷积神经网络（CNN），长期记忆（LSTM）网络和注意机制，以利用空间特征提取，时间序列建模的优势以及专注于重要特征的能力。该模型的开发过程包括数据收集，预处理，功能提取和模型构建。实验结果表明，该模型在高精度上预测温度趋势方面表现出色。最终计算的结果表明，平均平方误差（MSE）为1.978295，均方根误差（RMSE）为0.8106562。这项工作标志着将深度学习技术应用于气象数据，提供了一种有价值的工具，可以提高天气预测的准确性，并为城市规划，农业和能源管理等领域的决策提供必要的支持。
监管建模的气象监测指南...
原始文件（1987 年 6 月）由现场气象数据工作组准备，该工作组成立于 1985 年 12 月，由 EPA-OAQPS 的 Roger Brode 担任主席。其成员及其贡献如下：Edward Bennett，纽约州 DEC，第 6.6 节；Roger Brode，EPA-OAQPS，第 1.0、2.0 和 4.0 节；James Dicke，EPA-OAQPS，第 5.2 节；Robert Eskridge，EPA-ASRL，第 6.2 和 6.3 节；Mark Garrison，EPA-Region III，第 3.2 和 9.0 节；John Irwin，EPA-ASRL，第 6.1 和 6.4 节；Michael Koerber，EPA-Region V，第 3.1 和 3.3 节；Thomas Lockhart，气象标准研究所，第 8.0 节； Timothy 方法，EPA-Region V，第 3.4 节；Stephen Perkins，EPA-Region I，第 6.5 和 7.0 节；以及 Robert Wilson，EPA-Region 10，第 5.1 和 8.6 节以及第 8.1、8.2 和 8.5 节的部分内容。通过内部审查和讨论，所有工作组成员都为整个文件的形成做出了贡献。工作组希望感谢 EPA 内部和外部为该文件提供技术审查意见的人员所付出的时间和努力。工作组还感谢 Joseph A. Tikvart（EPA-OAQPS）的支持和有益指导。
利用人工神经网络达到风速...
电力被普遍认为是增强生活水平的关键因素。因此，安全的电能消耗对于有效的国家能源管理至关重要。要这样做，需要对电力需求进行细致的评估。通过可行性研究找到可行的位置，并测量当地风速是建立植物风能之前的必要步骤。风速和模拟的估计可以用于进行这些评估。这项研究使用了人工神经网络（ANN），其中包括Levenberg-Marquardt（LM）学习算法来估计利比亚市Dernah的风速。利比亚气象中心的一年数据已用于训练，测试和验证ANN以预测小时风速。通过神经元计数为10、20、30、40和50，对ANN的结构进行了评估，从而使我们能够确定神经元的最佳数量以进行准确的预测。使用从Levenberg-Marquardt方法（LMA）获得的结果以及均方误差（MSE）和确定系数（R²）进行估计分析。结果表明，具有10个神经元的Levenberg-Marquardt方法表现最佳，R2的值为0.99661，MSE为0.000250。这些发现证实，可以在合理的范围内计算风速，因为它们表明基于可用的微不足道的气象数据的风速估计几乎与测量值匹配。
给定气象条件下飞机在机场表面滑行时的燃油消耗和排放评估方法
摘要：降低飞机在机场地面滑行过程中的燃油消耗与排放，对降低航空公司运营成本、建设绿色机场至关重要。目前，相关研究很少考虑机场能见度低、交通冲突等运行环境的影响，降低了燃油消耗与排放评估的准确性。机场地面多种飞机地面推进系统，尤其是电动绿色滑行系统，受到业界的广泛关注。以往的评估很少考虑环境因素，难以评估不同滑行模式下燃油消耗与排放的差异。为此，基于快速记录器实际运行数据和气象数据，进行了创新性研究：（1）将机场地面能见度低和滑行冲突等因素输入燃油消耗计算模型，建立燃油消耗与排放修正模型。（2）基于修正模型，建立全发滑行、单发滑行、飞机外置地面推进系统和电动绿色滑行系统下的燃油消耗与排放模型，可以准确估算不同滑行模式下的燃油消耗与排放。（3）在上海浦东国际机场，通过敏感性分析，得到了三种推力水平下，走走停停和飞机畅通无阻滑行条件下，四种滑行模式下各机型燃油消耗与排放的差异。研究结论为机场管理部门对滑行道优化提供决策支持。