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“使用太空技术对迈索尔·塔鲁克（Mysore Taluk）的森林和农业部门的影响及其对森林和农业部门的影响”
摘要通过使用遥感技术来评估迈索尔·塔卢卡（Mysore Taluka）的水资源，土壤水分以及植被指数进行了一项研究。研究区域位于12.630°N的纬度和76.607°E的纬度之间，涵盖了约79,788公顷的面积。土地使用和土地覆盖（LULC）地图是从Landsat图像和地面真相结合使用的。也尝试找出与气候参数有关的LULC和温度对农业的影响。使用Landsat图像使用用于分析NDVI，NDWI和NDMI图。相反，使用相对湿度，土壤水分，太阳辐射和水径径的数据进行NCEP重新分析。该研究的结果表明，年度最高温度从2000年到2016年升高，而在此期间，年度最低温度和年降雨量减少。2000-2016的NDVI分析表明它是增加的。在NCEP重新分析的情况下，在此期间的相对湿度，土壤水分和水径流的年平均值中观察到降低。年度太阳辐射也显示出增加。发现在迈索尔·塔鲁克（Mysore Taluk）减少了用于谷物，小米，豆类，油种子，棉花和粒土植物的裁剪区域。另一方面，迈索尔·塔卢卡（Mysore Taluka）的水果，蔬菜和甘蔗的裁剪区域显示出来。GCM模型的C-MMAC预测，迈索尔·塔卢克（Mysore Taluk）分别降雨和2020年和2030年的温度下降。关键词：土地使用和土地覆盖，归一化差异植被指数，NCEP重新分析和MODIS数据。
国际预测杂志
Fotios Petropoulos 1， *，Daniele Apiletti 2，Vassilios Assimakopoulos 3，Mohamed Zied Babai 4，Devon K. Barrow 5，Souhaib Ben Taieb 6，Christoph Bergmeir 7，Ricardo Bergmeir 7，Ricardo J. Bessa 8，9 14，Michael P. Clements 15，Clara Cordeiro 16，17，Fernando Luiz Cyrino Oliveira 18，Shari de Baets 19，Alexander Dokmumentov 20，Jone Pipson，Philip 29 Hans Franses 22，David T. Frazier 23 A GUIDOLIN 26，Massimo Guidolin 28，Ulrich Gujia Gujia 2019 26，Nigel Harvey 31，David F. Hendry 32，Ross Hollyman 1，Tim Januschowski 33，Jooyoung Joyoung Joon 34，Victor Richord R. Jose R. Jose 35，Yanfei Kang 36，Yanfei Kang 36，Yanfei Kang 36 1，Konstantia Litsiou 42，Spyros Makridakis 43，Gael M. Martin 23，Andrew B. Martinez 44，45，Sheik Meeran 1，Theodore Modis 46，Konstantinos Nikolopoulos 47 Pedio 53，54，Diego J. Pedregal 55，Pierre Pinson 56，PatríciaRamos57，David E. Rapach 58，Tahrea Rea，James Rosta，60 Talagala 65，Len Tashman 66，Dimitrios Thomako 67，Thorat Thorazi 68 IS 69、70，JuanMónTraperoArenas 55，Xiaoqian Wang 36，Robert L. Winkler 71，Alisa Yusa Yusapova 10，Florian Ziel 72，Florian Ziel 72
2022年夏季干旱跨越欧洲的森林干旱的影响
摘要。欧洲的森林在2022年夏季经历了破纪录的干旱条件。各种森林类型在生长季节中对极端气候的反应的方向取决于一系列内部和外部因素。这些因素包括极端条件的范围和严重性以及适合环境线索的树生态生理特征，这些特征表现出显着的区域变化。在这项研究中，我们的目的是（1）量化2022年典型土壤和大气干燥的程度和严重性，与过去的两个最极端的年份（2003年和2018年）相比，（2）量化不同森林类型对大气和土壤干燥性的响应，以罐装褐色和照片的形式相关，以及森林的效果，以及森林的效果，以及森林的特征，以及森林的特征，以及森林的特征，以相关的特征，以相关的特征，以下特征是构成范围的特征。冠层水平。为此，我们在2000年至2022年之间使用了空间气象数据集来识别具有极端土壤和大气干性的条件。我们使用了植被（NIR V）的近红外反射，该反射来自中等分辨率成像光谱仪（MODIS）和全球OCO-2太阳能诱导的荧光（GOSIF）作为生态系统的观察性代理，以量化可在Cansy Prodiphy Leaster casepy层的森林响应。在2022年夏季，欧洲南部地区经验丰富的大气和土壤干燥。与2018年的干旱相比，这些极端条件导致森林中GOSIF的普遍下降30％，并且与2003年干旱相比的普遍下降60％。尽管大气和土壤干旱得分更为广泛，并且在2018年com-
ssc-461 北极船舶面临的结构挑战
ACIA 北极气候影响评估 AIRSS 北极冰情航运系统 AMSA 北极海运评估 AMSR-E 先进微波扫描辐射计 - 地球观测系统 ASPEN 北极航运概率评估网络 ASPPR 北极航运污染防治条例 AVHRR 先进甚高分辨率辐射计 AUV 自主水下航行器 CCG 加拿大海岸警卫队 CCGA 加拿大海岸警卫队辅助部队 CCGS 加拿大海岸警卫队舰艇 CLIP 当地冰压目录 CReSIS 冰盖遥感中心 CVN 夏比 V 型缺口 DMSP 国防气象卫星计划 ECA 排放控制区 EEZ 专属经济区 ESMR 电扫描微波辐射计 Envisat“环境卫星”是一颗地球观测卫星 EPA 环境保护署 FE 有限元 FD 有限差分 FRP 纤维增强塑料 FY 第一年 G&M 德国和米尔恩 GCM 全球气候模型 GPR 地面穿透雷达 HAZ 热量影响区 HAZID 危险源辨识 HAZOP 危险源与可操作性 IACS 国际船级社协会 IACS UR I 国际船级社协会，统一要求，极地级 ICESat 冰、云与陆地高程卫星 IMD 海洋动力学研究所 IMO 国际海事组织 IPCC 政府间气候变化专门委员会 LNG 液化天然气 MARAD 海事管理局 MARPOL 国际防止船舶污染公约 MCoRDS 多通道相干雷达测深仪 MODIS 中分辨率成像光谱仪 MOTAN 惯性运动测量系统 MPa 兆帕
在GISS Modele地球系统模型中对大气棕色碳进行建模
摘要。Brown carbon (BrC) is an absorbing organic aerosol (OA), primarily emitted through biomass burn- ing (BB), which exhibits light absorption unique to both black carbon (BC) and other organic aerosols.Despite many field and laboratory studies seeking to constrain BrC properties, the radiative forcing (RF) of BrC is still highly uncertain.To better understand its climate impact, we introduced BrC to the One-Moment Aerosol (OMA) module of the GISS ModelE Earth system model (ESM).We assessed ModelE sensitivity to primary BrC processed through a novel chemical aging scheme and to secondary BrC formed from biogenic volatile organic compounds (BVOCs).初始结果表明，BRC通常贡献0.04 Wm-2的辐射效应最高的辐射效应。Sensitivity tests indicate that explicitly simulating BrC (separating it from other OAs), including secondary BrC, and simulating chemical bleaching of BrC contribute distinguishable radiative effects and should be accounted for in BrC schemes.This addition of prognostic BrC to ModelE allows greater physical and chemical complexity in OA representation with no apparent trade-off in model performance, as the evaluation of ModelE aerosol optical depth against Aerosol Robotic Network (AERONET) and Moderate Res- olution Imaging Spectroradiometer (MODIS) retrieval data, with and without the BrC scheme, reveals similar skill in both cases.Thus, BrC should be explicitly simulated to allow more physically based chemical compo- sition, which is crucial for more detailed OA studies like comparisons to in situ measurement campaigns.我们在本文结尾的Modele内包含了BRC代表的最佳实践摘要。
2022 年秋季刊 - Frontier Weekly
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intemplea〜ao entre sistemas multiagente e plataforma ...
在遥感出现之前，土壤场映射是可用的未知数，这是一种昂贵，耗时的方法，结果不准确。另一方面，遥感提供了一种空间和时间方法，允许跟踪历史记录，这是信息信息中没有土地监控的信息。在文献中，我们可以观察到，通过遥控感（例如：i）[Mcullough等人，都有巨大的努力来监测鹰表面的动力学。2013]分析了Sat'Elisis modi的图像，分辨率为250米，用于在2000年至2011年期间远程监测美国缅因州湖泊的图像； ii）[Feyisa等。2014]在存在各种类型的环境标题的情况下，提高了敬畏（自动化水的伸出指数），以提高预防性精度；和，iii）[Fisher等。2016]根据标准化数据提出的过程方法，使用优化的阈值在大记录中对水进行自动分类。
预测：理论与实践 - 兰卡斯特 EPrints
Fotios Petropoulos 1, ∗ , Daniele Apiletti 2 , Vassilios Assimakopoulos 3 , Mohamed Zied Babai 4 , Devon K. Barrow 5 , Souhaib Ben Taieb 6 , Christoph Bergmeir 7 , Ricardo J. Bessa 8 , Jakubro Bijak 10 , Jelan Jelan Broywell 10 . , Claudio Carnevale 12 , Jennifer L. Castle 13 , Pasquale Cirillo 14 , Michael P. Clements 15 , Clara Cordeiro 16,17 , Fernando Luiz Cyrino Oliveira 18 , Shari De Baets 19 , Alexander Dokumentov 20 , Joan Piot Piot , Philip 29 ses 22 , David T. Frazier 23 , Michael Gilliland 24 , M. Sinan G¨on¨ul 25 , Paul Goodwin 1 , Luigi Grossi 26 , Yael Grushka-Cockayne 27 , Mariangela Guidolin 26 , Massimo Guidolin 28 , Ulrich Guojio 2003 26 , Nigel Harvey 31 , David F. Hendry 32 , Ross Hollyman 1 , Tim Januschowski 33 , Jooyoung Jeon 34 , Victor Richmond R. Jose 35 , Yanfei Kang 36 , Anne B. Koehler 37 , Stephan Kolassa , Nikolas , 139 va 40 , Feng Li 41 , Konstantia Litsiou 42 , Spyros Makridakis 43 , Gael M. Martin 23 , Andrew B. Martinez 44,45 , Sheik Meeran 1 , Theodore Modis 46 , Konstantinos Nikolopoulos 47 , Dilek ¨ ¨ ¨ ¨ Pastagnios , 489 , Pastagnios agiotelis 50 , Ioannis Panapakidis 51 , Jose M. Pav ́ıa 52 , Manuela Pedio 53,54 , Diego J. Pedregal 55 , Pierre Pinson 56 , Patr ´ıcia Ramos 57 , David E. Rapach 58 , J. Reade 59 , James Romi-Bahr baszek 61 , Georgios Sermpinis 62 , Han Lin Shang 63 , Evangelos Spiliotis 3 , Aris A. Syntetos 60 , Priyanga Dilini Talagala 64 , Thiyanga S. Talagala 65 , Len Tashman 66 , Dimitrios Thomakos 67 , Thorin Thorin 68 9.70, Juan Ram´on Trapero Arenas 55, Xiaoqian Wang 36, Robert L. Winkler 71, Alisa Yusupova 10, Florian Ziel 72
国际预测杂志
Fotios Petropoulos 1 , * , Daniele Apiletti 2 , Vassilios Assimakopoulos 3 , Mohamed Zied Babai 4 , Devon K. Barrow 5 , Souhaib Ben Taieb 6 , Christoph Bergmeir 7 , Ricardo J. Bessa , Jakub John 89 , Ejak Ejak Boylan 。 10 , Jethro Browell 11 , Claudio Carnevale 12 , Jennifer L. Castle 13 , Pasquale Cirillo 14 , Michael P. Clements 15 , Clara Cordeiro 16 , 17 , Fernando Luiz Cyrino Oliveira 18 , Shari De Baets 19 , Alexander Dokumento , Jovnemento 20埃里森 9 , 皮奥特·菲泽德 21 , 菲利普·汉斯·弗朗西斯 22 , 大卫·T·弗雷泽 23 , 迈克尔·吉利兰 24 , M. Sinan Gönül 25 , 保罗·古德温 1 , 路易吉·格罗西 26 , 雅埃尔·格鲁什卡-科凯恩 27 , Mariangela Guidolin 26 , 马西莫·吉洛·乌尔里希冈特 29 , 郭晓佳 30 , 雷纳托·古塞奥 26 , 奈杰尔·哈维 31 , 大卫·F·亨德利 32 , 罗斯·霍利曼 1 , 蒂姆·贾努肖夫斯基 33 , Jooyoung Jeon 34 , 维克多·里士满·R·何塞 35 , 扬·康菲 36 , 安妮·B. , Stephan Kolassa 38 , 10 , Nikolaos Kourentzes 39 , 10 , Sonia Leva 40 , Feng Li 41 , Konstantia Litsiou 42 , Spyros Makridakis 43 , Gael M. Martin 23 , Andrew B. Martinez 44 , 44 , Sheik Meodore , Modis 465 ,康斯坦丁诺斯·尼科洛普洛斯 47 , 迪莱克·恩卡尔 25 , 阿莱西亚·帕卡尼尼 48 , 49 , 阿纳斯塔西奥斯·帕纳吉奥泰利斯 50 , 扬尼斯·帕纳帕基迪斯 51 , 何塞·M·帕维亚 52 , 曼努埃拉·佩迪奥 53 , 54 , 迭戈·J·佩德雷 55 , 皮埃尔·平森 , 56帕特里夏·拉莫斯 57 、大卫·E·拉帕奇 58 、J·詹姆斯·里德 59 、巴曼·罗斯塔米-塔巴尔 60 、米哈乌·鲁巴斯泽克 61 、乔吉奥斯·塞尔皮尼斯 62 、韩林尚 63 、伊万杰洛斯·斯皮利奥蒂斯 3 、阿里斯·A·辛特 60 、塔拉·普里扬 64 、塔拉加普里阳Thiyanga S. Talagala 65 , Len Tashman 66 , Dimitrios Thomakos 67 , Thordis Thorarinsdottir 68 , Ezio Todini 69 , 70 , Juan Ramón Trapero Arenas 55 , 王晓倩 36 , Robert L. Winkler 71 , Alisa Yusuva , Florian Yusuva 10 10 72
美国宇航局的自主模块化扫描仪 (AMS) – 野火传感器
美国宇航局的自主模块化扫描仪 (AMS) – 野火传感器：从机载平台改进野火观测 V. Ambrosia a, *, J. Myers b , E. Hildum b a 加州州立大学 - 蒙特利湾 / 美国宇航局艾姆斯研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德 - vincent.g.ambrosia@nasa.gov b 大学附属研究中心 (UARC)，美国宇航局艾姆斯研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德。– jeffrey.s.myers@nasa.gov, edward.a.hildum@nasa.gov 摘要 - 美国宇航局自主模块化扫描仪 (AMS) – 野火传感器是一种机载 16 波段线扫描仪，其通道位于 VIS-IR-MIR-TIR 光谱区域。四个 AMS 热通道复制了两个拟议的 NPOESS VIIRS 通道的光谱带通区域，并可以更好地辨别野火情况。AMS 已在一系列有人驾驶和无人驾驶飞机上运行，包括 NASA Ikhana UAS。机载处理器允许从光谱数据中获取近实时的 2 级产品，并通过卫星链路发送给地面调查人员。自 2006 年以来，AMS- Wildfire 仪器已在美国西部广泛飞行，为灾害管理人员提供实时火灾产品，这些产品可定义热点、活跃火灾、阴燃和火灾后情况。在 2007-2010 年的活动期间，AMS 通过在野火事件上同时收集 MODIS 数据来支持卫星校准和验证工作。这些测量提高了人们对卫星观测的理解，并重新将重点放在 AMS 传感器上，作为一种能够得出关键火灾参数的仪器，以便更好地推断野火的热特性。借助 AMS 仪器的高空间、时间和辐射测量能力，可以更好地辨别火灾特性。机载平台提供的“持续”能力允许对火灾特性进行时间观察，而不是卫星系统提供的单一观察。将重点介绍 AMS 的运营、成功的任务以及未来用于支持火灾科学界和灾害管理界的计划。1 关键词：NASA、AMS、UAS、野火、VIS-IR-MIR-TIR 1.简介 自主模块化扫描仪 (AMS) - WILDFIRE 传感器是一种多用途 NASA 设施传感器系统和模块化 UAS 系统，供科学和应用界使用。AMS 扫描仪由具有三个配置光学头的 Daedalus AADS-1268 扫描系统组成。该配置主要在 NASA ER-2 高空飞机平台上飞行。其中一种配置是专题制图模拟器 (TMS)，用于土地覆盖研究，也用于野火成像。新的 AMS 被重新配置为具有类似扫描头的全功能 UAS 兼容传感器 * 通讯作者。