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技术文档：美国的气候变化指标：第五版
本报告介绍了EPA在八章中的气候变化指标的一部分，讲述了该国气候正在发生的事情以及为什么观察到的趋势对人们和环境重要的原因。该报告包含EPA总计57个指标的39个。EPA基于与八个说明性章节主题的相关性以及它们的空间覆盖范围和时间货币选择了这些指标。选择通常有利于地理覆盖范围更广泛的指标，较长的记录和最新数据。出于空间原因，EPA倾向于省略在概念上重叠的指标。例如，排除了冻融条件，因为美国和全球温度，季节性温度，降雪和生长季节的长度集体共同呈现了许多同一故事。在需要做出其他选择的地方，EPA通常偏爱更直接出现和解释的指标和数字。例如，EPA选择提出温室气体排放和浓度，因为气候强迫指标将需要更长的伴随的技术解释。表1显示了每章中列出的指标。
Sarma，H。H.和Kakoti，M。2024年。关于印度情况，作物生产中天气预测的重要性。 Vigyan Varta 5（7）：95-102。
抽象的天气通过影响农作物的生长，发育和产量以及害虫和疾病的发生来显着影响农业生产。它也会影响水分条件下的水需求和营养动员，并决定了作物管理中预防和文化实践的时间和功效。总共有五种类型的天气预报，包括短范围预测，扩展预测，远距离预测，现在施放和气候预测。几个因素，例如云覆盖（数量和多样性），风，降雪和雨水的温度，方向和速度，相对水分含量，极端天气条件，例如热或寒冷，雾，雾，霜冻，冰雹，雷暴，雷暴，低压区，风向，风风和狂风和球，以及下降的层次，cyclone和Cyclone和Torecores and andornadoes and Orecores andorecoses。全世界应对全球变暖和气候变化，这对全球粮食生产产生了毁灭性的影响，因此在农业中天气预报的重要性变得越来越重要。简介
加利福尼亚能源委员会-CA.GOV
David W. Pierce, Daniel R. Cayan, Stefan Rahimi, Julie Kalansky, Scripps Institution of Oceanography, UCSD & UCLA CEC-funded agreement: EPC-20-006 Development of Climate Projections for California and Identification of General Use Projections December 2023 Methods and Prior Relevant Work The Localized Constructed Analogs (LOCA) statistical downscaling method (Pierce et al.2014; Pierce等。2015a; Pierce等。2015b）是一种基于模拟的方法，用于降低比例相对粗糙的全球气候模型预测，以更细化的区域预测。在进行这一全球至区域缩减时，LOCA将基于观察的训练数据对区域域进行了两个目的：1）偏置校正； 2）提供一个观察到的天气模式的库，在空间变厚后，与全球气候模型（GCM）日相匹配。我们将后者称为“模式库”。LOCA降尺度方法分为两个步骤：1）从原始GCM网格（通过GCM变化）到常见的0.5x0.5度网格。2）从常见的0.5度网格到最终的细尺度3 km网格。使用了这两个步骤，以便使用来自相同0.5度网格的信息纠正所有模型，即使GCM具有不同的网格分辨率（Pierce等人。2014）。其他方案有时在缩小降低之前将不同的GCM网格插入到一个共同的网格中，但是我们的分析发现，插值可以导致最终降低结果的空间变异性的较差表示。但是，这确实导致了一些问题。在以前的LOCA版本中，例如用于加利福尼亚的第四次气候评估（Pierce等人2018），通常从使用最近的邻居算法网格的观察到的气象站数据获得模式库。（此类例外是从卫星观测中获得的表面向下太阳辐射训练数据。）使用网格的历史观测值对模式库是一种合理的方法，也是必要的方法，因为未来观察到的天气模式不可用。尤其是，未来温暖的气候将降低降雪，可能导致在未来几十年系统地降雪的位置发生变化的表面温度模式。为了解决这一问题，在LOCA版本2（以下哪个介绍）加利福尼亚域中，我们使用了一个混合缩减方案，该方案与动态缩放的GCM天气研究预测（WRF）运行获得的模式库，这些库是偏向于ERA5-WRF-BC 1
新闻发布日期：2024年12月28日发行时间
❖地面霜冻条件记录在喜马al尔邦的孤立口袋中。❖在西方干扰通过后，在拉贾斯坦邦旁遮普邦发展了雾状况。大规模雾状况可能会向东扩散并从明天起增加强度。❖在Vidarbha，Jammu Kashmir，Punjab，East Uttar Pradesh，Rajasthan，Rajasthan的隔离口袋中报道了致密的雾（50-200 m），报道了可见性（≤0000m）（≤200m）（仪式）：vidarbha：vidarbha：vidarbha：Nagpur机场50m，旁遮普省：unjab：unjab：amritsar airpactar airpact aimritsar airpation 100，bhatinda;东北方邦：Kushinagar＆Basti-50m，Azamgarh-150m；查mu和克什米尔：Qazi Kund 200；东拉贾斯坦邦：Ajmer 200；西拉贾斯坦邦：Bikaner200。❖大雨/降雪记录在查mu克什米尔的孤立地点❖泰米尔纳德邦查mu克什米尔的哈里亚纳邦孤立的地方记录了大降雨。天气系统，预测和警告（附件II和III）：
Erika Carrasco，合作伙伴
成功地辩称，根据《联邦法规》的执政无人机，首次定罪的上诉。报告的决定，R v Shah，2017年ABQB 144，随着新法律的发展和发展，加拿大将在整个加拿大产生影响。代表客户参加诉讼，指控对供应链上多个当事方的产品缺陷责任，谈判解雇和赔偿全国性的商业管道和污水处理产品的供应商。进行全面的风险管理审核，制定标准所有者和分包商协议，并帮助简化领先的园林绿化和清除降雪公司的整体业务流程。向与合同有关的新兴无人技术业务提供战略建议，并帮助他们浏览与无人机相关的独特问题。对新技术的兴趣导致Erika建立和领导现场法律的新兴技术团队。专注于无人机法律，无人驾驶车辆和网络责任，Erika帮助客户浏览新兴技术的动态法律，商业和保险格局。她是少数具有无人机，加密货币，网络和大麻法的经验的诉讼者之一。
地球科学部（MoES）
辐射站 46 --- 46 * 总数 807 个中，346 个已过期。 ** 总数 1382 个中，850 个已过期。 *** 包括印度空间研究组织 (ISRO) 的 2 个多普勒气象雷达。 **** 与该公司的合同未续签。建模 2022 年 11 月期间，每周四，国家中期天气预报中心 (NCMRWF) 耦合模型的扩展范围预报 (ERP) 向以下机构实时提供为期四周的降雨、地表温度和风 (全场和异常) 数据：(i) 印度气象局的长期预报和农业气象部门、(ii) 印度热带气象研究所 (IITM) ERP 组、(iii) 空间应用中心 (SAC)、(iv) 国防地理信息研究机构 (DGRE)、(v) 印度空军 (IAF)、(vi) 海军、(vii) 印度地质调查局 (GSI)、(viii) 国家水文研究所 (NIH)、(ix) 印度气象局的所有区域中心和 (x) 孟加拉多部门技术经济合作倡议 (BIMSTEC) 国家气象部门。此外，还向国防研究与发展组织 (DRDO) 和 IAF 提供了降雪预报，供其使用。在每月的最后一个星期四，即 2022 年 11 月 24 日，还为用户提供了对 2022 年 12 月有效的月平均预报。每月天气摘要（2022 年 11 月）a) 当月重要天气事件低压系统：2022 年 11 月 9 日至 14 日，一个明显的低压区在孟加拉湾西南部形成，并穿过斯里兰卡东北部、泰米尔纳德邦北部和喀拉拉邦移至阿拉伯海东南部。2022 年 11 月 11 日至 12 日，它给泰米尔纳德邦的三角洲地区带来了极强的降雨。当月，五次西部扰动 (WD) 横跨印度北部。其中，两次 WD（11 月 2 日至 5 日和 6 日至 9 日）影响了印度北部，导致西喜马拉雅地区出现零星至零星降雨/降雪，毗邻平原出现降雨。其余三次 WD 较弱（11 月 13-15 日、18-21 日和 22-24 日），没有造成太大的天气影响。11 月最后一周，东部北方邦、比哈尔邦、德里的偏远地区报告有浅至中度雾。b) 降雨情景：2022 年 11 月全国降雨量为 18.7 毫米，为其长期平均值 (LPA) 29.7 毫米的 63%。c) 暴雨事件：
冰川融化对俄罗斯北区粮食生产的影响
orcID：0000-0002-9701-0824 * - 0000-0002-9701-0824 1- 0000-0000-0003-0276-4437 2抽象食品生产已成为与各个国家的关键问题，对于与经济发展的水平持续不断变化，持续的气氛持续潮流。 天。因此，这对粮食生产（农业，水产养殖，肉类和乳制品）具有直接和间接的影响。在西伯利亚（俄罗斯北部）造成严重冰川融化的冰川质量大量质量损失的地区之一。以及气候变化和冰川融化的预计会对该地区的食品和食品生产的可用性产生负面影响。在这项研究中，我们试图引起人们注意俄罗斯北部地区全球变暖对粮食生产的影响。为此，对俄罗斯北部地区观察到了多年的一些气候参数（温度，降水量，雨天，湿度，湿度，1991-2021； Sunshine持续时间，1999 - 2019年）。由于研究的结果，平均温度：5.7 0 c±10.268;最小温度：1.9 0 c±9.412;最高温度：9.0 0 c±11.00;总降水量：678 mm年-1±14.607；湿度：76％±8.039；雨天数量：89天-1±0.831；阳光持续时间：6.3小时一天-1±4.345。在该地区的气候变化和粮食生产的其他研究中，可以说粮食生产受到全球变暖的影响，这种情况显示出越来越多的趋势。关键词：全球变暖，冰川融化，粮食生产，俄罗斯研究文章收到的日期：2024年10月28日接受日期：2024年12月23日引言冰川是大量的冰块，在降雪大于融化时，在降雪大的地区长时间从压实的积雪中产生了大量冰。它们可以在北极地区以及高空山区地区找到。冰川被认为是自然最好的“温度计”之一，因为它们充当录音机和气候变化的敏感指标（Pollack，2010年），并且它们对大多数关键的气候品粉进行整合并反应，例如降水，温度，湿度，浑浊和辐射（Thompson等，2004）。冰块，海冰和冰川的累积量损失是全球变暖对当代地球表面生态系统中冰裂层的相当大影响的结果（Howat and Eddy，2011; Kochtitzky等，2022; 2022; Lindsay et al。俄罗斯的北区，由于其凉爽的气候和冰川的丰富度，它受到冰川融化的影响，包括西伯利亚和俄罗斯北极等地区（Fondahl等，2020; Vorobyeva et al。，2015）。在19世纪中叶，在最近几十年中，与地球的任何其他地区相比，在最近几十年中，气候变化的增长量（评估，2004年）。
无人机安装的雪雷达系统
摘要：机载地面穿透雷达系统提供了一种安全且效率的方法，可在挑战性地形中测量雪深和积雪地层，并具有潜在的雪崩危险。雪花龙是一种定制的雪测量系统，其中包含一个未螺旋的航空车辆（UAV）平台和雷达有效载荷。专门设计用于在各种雪覆盖场景上进行雪调查，该系统具有针对此类任务的性能属性。在这里，我们介绍了完整系统的技术实施，再加上在Svalbard上进行的三个广泛的现场活动的验证结果。此外，我们还提供了对雪地无人机获得的雪地层测量结果的见解，并原位获得了雪轮剖分以进行比较分析。通过将雷达观测值与1673的共同位置测量降雪深度相关联，范围从5到200 cm，并揭示了高度的一致性，从而产生了r = 0.938的相关系数。雪花源是可靠有效的工具，可在坡度范围内协助当地的雪崩危险评估，其中有关积雪深度和结构的信息至关重要。
WAP Solar 常见问题解答，2022 年 8 月
在屋顶安装太阳能电池板有什么好处？对于通常通过 WAP 安装的系统（约 5.0 千瓦或 kW），在系统的使用寿命内（至少 25 至 30 年），您每年可以节省 800 多美元的电费（按当今的电费计算）。系统产生的可再生电力还意味着您的电力公司将通过发电厂燃烧煤炭或天然气产生更少的污染和二氧化碳。太阳能系统是否有任何维护费用？应该没有维护费用。系统的所有主要组件（电池板本身、将系统的直流电转换为家用交流电的逆变器以及固定电池板的机架系统）都有很长的保修期，通常为 25 年。我的太阳能系统有保修吗？是的！除了组件（电池板、逆变器和支架系统）的保修期通常为 25 年之外，电池板还将享有生产保修，保证系统产生的电量在 25 年左右的时间内不会减少超过非常小的量。根据系统出价，还将有长达 10 年的工艺保修。我需要做什么来维护太阳能系统？屋顶安装的太阳能系统中没有活动部件，不需要维护。作为太阳能安装的一部分，您将通过应用程序访问系统的详细实时生产数据。如果您发现它没有按预期发电，您应该联系安装人员。我需要清洁太阳能电池板吗？通常，定期降水可以充分清洁太阳能电池板。长期干旱期间可能积聚的少量灰尘不会显著影响系统性能。话虽如此，如果在长期干旱期间太阳能电池板显得特别脏，那么只需用软管中的定向水流冲洗即可。我需要清除太阳能电池板上的积雪吗？在大多数情况下，积雪会在降雪后几小时到几天内从太阳能电池板上融化。通常，由于积雪覆盖，您的系统不会损失大量产量，尤其是因为冬季的太阳能产量低于一年中其他时间。融化所需的时间主要取决于雪量、气温、天气晴朗程度以及屋顶和太阳能系统的坡度。如果降雪量很大，并且您的屋顶坡度相对较低和/或降雪后天气极冷或多云，您可能希望用长柄雪耙小心地清除太阳能电池板上的积雪，以便您的系统更快地恢复满负荷生产。我的太阳能系统可以持续多长时间？如上所述，您的系统主要部件的保修期可能为 25 年。可以合理地预期系统至少能继续发电 30 年。太阳能系统寿命结束时会发生什么？系统寿命结束时（30 年以上），最终需要将其从屋顶上拆除，最有可能是在您家重新铺屋顶时。系统中材料的回收价值很可能意味着这将是一项廉价的操作。
ADA针对天气条件的可靠性
高级驾驶辅助系统（ADAS）技术除了人类驾驶员之外，还提供了一个额外的安全层。持续评估动态驾驶任务的安全性，使ADA能够启动纠正措施（例如自动制动）和/或预防性（例如，视听警报）操作，并在检测到不安全的道路事件时。为了提供情境意识，这些安全系统主要依赖于车辆安装的传感器，其性能会受到天气事件的极大影响，例如强烈的阳光，大气降水（雨，降雪，雾）等。相应地，进行了这项研究以表征不同天气条件下ADAS特征的性能。自动紧急制动（AEB）被选为代表性ADA功能。两辆正在测试的车辆（VUT）配备了感知传感器，例如LIDAR，RGB相机，红外摄像头，雷达，惯性测量单元，GNSS等。在文献中广泛报道了这些传感器在预生产和发展自动化系统中的相关性和显着用途。此外，还记录了通过VUT的OBD-II端口可用的数据，还记录了与外部传感器的时间对应关系。尽管传统上在天气室进行了涉及汽车系统的天气相关测试，但采用这些测试方案进行ADAS测试可能具有挑战性。由于必须动态执行ADA的测试，因此需要数百米的跑道，并且典型的天气室无法满足此要求。另外，这项研究利用自然发生的天气事件来记录AEB的性能。为了本研究的目的，在最佳天气条件（阳光明媚）下进行的AEB测试构成了基线性能。在许多不同的天气和道路条件下进行了相同的测试；例如，白天/晚上，雪覆盖着沥青，持续的降雪，阴天，降雨等。通过测试数据分析产生的许多指标用于在不利天气条件下量化AEB性能。当AEB系统在不同天气条件下检测到即将发生的碰撞，测试目标的距离时，这些目标包括测试目标的距离，当AEB在不同的道路表面条件下（干/湿沥青与雪覆盖的沥青）启动自动制动动作，以及AEB是否成功地停止了测试场景中发生碰撞的情况。这些指标有助于确定在不利天气条件下AEB的故障模式。应注意，对不利天气条件的ADA绩效鲁棒性的量化与操作设计域（ODD）的量化密切相关，这是驱动自动化系统文献的新兴主题。尽管如此，这项研究的观察结果和推论将用于设计更全面，更精致的测试协议，以预期在系统容量上可以提高系统容量，并在不久的将来进行奇怪。