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风云三号气象卫星空地接口控制文件
1 范围 ................................................................................................................................................................ 5 2 参考标准和规范 .............................................................................................................................................. 5 3 术语和定义 ................................................................................................................................................ 5 4 缩略语 ...................................................................................................................................................... 6 5 数据广播 ...................................................................................................................................................... 7 5.1 MPT：直接广播 ............................................................................................................................. 7 5.1.1 MPT 实时数据广播的内容 ............................................................................................. 7 5.1.2 MPT 实时数据广播的流程 ............................................................................................. 8 5.1.3 多负荷数据处理 ............................................................................................................. 8 5.1.4 加扰 ............................................................................................................................................. 9 5.1.5 纠错编码 ............................................................................................................................. 10 5.1.6 调制 ............................................................................................................................................. 13 5.1.7 MPT 索引5.1.8 MPT 链路控制链路计算 ...................................................................................................... 16 5.2 FY3-E 数据传输格式 ................................................................................................................ 18 5.2.1 源包格式 ........................................................................................................................ 18 5.2.2 低速率载荷数据流 ............................................................................................................. 18 5.3 轨道参数 ...................................................................................................................................... 24
评估未来典型的气象年份数据文件
图1。纽约市天气文件类型的加热和冷却天数..................... 20图2。纽约布法罗市的天气文件供暖和冷却天数.......... 21图3。纽约Saranac Lake的天气文件类型的加热和冷却天数.....................................................................................................................................................................................................................................................tmy3与ftmy空气温度按月在纽约布法罗的月度下午。22图5。TMY3与纽约州布法罗市按月按TMYX空气温度与TMYX空气温度TMY3与纽约Saranac Lake按月按月的FTMY空气温度.................... 24图6。纽约州布法罗的心理图表 -Passive Strategies for Buffalo, New York .................................................................... 26 Figure 8.纽约市的被动策略................................................................................................................................................................. 27图9。纽约萨拉纳克湖的被动策略..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 28图11。结束使用纽约市的天气文件类型的EUI ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 32图12.高峰需求最终使用纽约市天气文件类型的故障............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 33图13。HVAC运行时间按天气文件类型的纽约市..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 34图14。 End Use EUI by Weather File Type for Buffalo, New York ........................................ 35 Figure 15.HVAC运行时间按天气文件类型的纽约市..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 34图14。End Use EUI by Weather File Type for Buffalo, New York ........................................ 35 Figure 15.峰值需求最终使用纽约布法罗天气文件类型的故障。...36图16。HVAC Run Times by Weather File Type for Buffalo, New York ................................ 37
气象不确定性下的稳健飞机轨迹优化
它提高了我在轨迹规划和执行方面的知识和思想。本论文中描述的算法的实现大部分是使用开源软件和库完成的。为所有这些软件包做出贡献的人太多了，无法一一感谢，但我还是想特别感谢 CasADi 的 Joel Andersson 和 Joris Gillis、pygrib 的 Jeffery S. Whitaker、IPOPT 的 Andreas Wächter 以及这些项目和其他科学和工程库的所有其他贡献者。还要感谢在线问答网站上非常善良的人，他们使计算机疼痛变得可以忍受。毫无疑问，这几年我没有因为我的无助而感到惭愧，也没有因为我的离去而无奈地得到我同伴的帮助和支持。大卫、莎拉、丹尼和米克，他们在天上的光辉灿烂，感谢所有伟大的时刻； amis compañeros de exilio en el Inframundo, Álex, Bin y Marco (ahora Señor del ídem)；卡洛斯，我的回忆录；德斯帕乔；一个马努，通过对我们非理性的比较的热情，对具体的图形或程序进行绝对的批评。卢卡·罗科（Luca y Rocco）：我个人欢迎我们的新意大利霸主。贡萨洛（Gonzalo），我希望我能与洛斯·辛普森（Los Simpson）一起参考其他人物，是的，我是一个出色的生活（remunerada）。托尼（Toni）对胡安·贝内特（Juan Benet）大厦的太阳系人民的荣誉进行了幽默限制的调查。丹尼尔、马苏德、瓦伦丁，以及爱德华多、纳乔和未来调查组的所有未来的事情。等离子研究中的许多人都知道许多关于电力推进的术语，但这些术语并不意味着今天已经发生了。 Dado que aguantarme es demasiado trabajo para unas pocas personas, mucha gente ha contribuido dorante estos años, y es justo agradecérselo.阿尔瓦罗、亚伦、卡洛斯和萨拉，感谢您的帮助。马可、卡门、哈维、伊莎、朱莉、西莉亚、巴勃罗、阿图罗、维尔、埃琳娜和托马斯：他们在卡雷拉的哈比亚大街上度过了漫长的岁月，但不承认自己已经堕落了。米里亚姆、玛丽亚、巴勃罗、安娜、劳拉、丽贝卡和阿尔贝托，感谢 los maravillosos saraos。 Juan、David、Juampe、Maritxu、María、Mario、Miguel、Xiana 和 Rosana，都在谈论莫拉和诺。谨向您提供所有相关信息，感谢您提供的信息。最后，我要对我的家人进行一次宝贵的理解，特别是西尔维娅和劳拉、查科、特拉斯托、特鲁科和可可，他们将帮助您完成所有的事情：谢谢，妈妈和爸爸。
库克群岛气象服务早期行动降雨...
i SS U E D：12/01/2024当前的ElNiño-Southern振荡（ENSO）状态：ElNiño事件持续存在。气候模型前景表明，厄尔尼诺现象处于或接近其峰值，该事件可能会在未来几个月内变弱，在2024年秋季返回中性。ENSO展望将保持厄尔尼诺现状，直到此事件衰减，或者出现可能出现LaNiña的迹象。厄尔尼诺现象通常导致Rarotonga和南部库克群岛的降雨量减少。对于Penrhyn和北部库克群岛来说，相反的情况是，通常降雨量的数量超过了正常的降雨量。也预计还会有温暖的日子。库克群岛的气象服务以及区域气候伙伴将继续密切监视热带太平洋的条件以及进一步发展的模型前景。地位摘要：12月，北部库克群岛没有观察到极端。在3个月和6个月的时间尺度上观察到曼尼基的湿条件，但在12个月的时间表上观察到北部库克群岛（Penrhyn，Rakahanga，Pukapuka，Pukapuka，Pukapuka，Pukapuka，Pukapuka，Pukapuka，Nassau和Suwarrow）的干燥条件。是南部库克群岛（Aituaki，Atiu，Mangaia，Mauke，Mitiaro和Palmerston）的12月，它继续进行了3 - 6个月的时间。在12个月的时间尺度上没有观察到极端。Outlook摘要：
将CO2吸收到碳酸钾溶液中的动力学分析
3数据分析19 3.1数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3.1.1 PV电源输出数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.1.2历史天气数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.1.3数值天气预测数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.2数据预处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.2.1 PV电源数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.2.2历史天气数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。24 3.2.3反弹NWP数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.2.4 Meteomatics NWP数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。27 3.2.5数据转换。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 3.3探索性数据分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.3.1实际与预测的天气参数。。。。。。。28 3.3.2 PV功率与预测辐照度。。。。。。。。。。。30 3.3.3功能工程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
气象不确定性下的稳健飞机轨迹优化
它提高了我对轨迹规划和执行的知识和思考。本论文所述算法的实现主要利用开源软件和库来完成。虽然对这些软件包做出贡献的人太多，无法一一承认，但我还是想特别感谢 CasADi 的 Joel Andersson 和 Joris Gillis、pygrib 的 Jeffery S. Whitaker、IPOPT 的 Andreas Wächter，以及这些项目和其他科学和工程库的所有其他贡献者。还要感谢在线问答网站上那些非常善良的人，他们让我对电脑的痛苦变得更容易忍受。毫无疑问，如果没有办公室和部门同事的无微不至的陪伴和无条件的帮助和支持，这些年就不会是这样的。致大卫、萨拉、丹妮和米克，我希望看到他们的小玩意在天体上发出微弱的光芒，感谢你们给我带来的所有美好时刻；致我在冥界的流亡同伴，亚历克斯 (Alex)、宾 (Bin) 和马可 (Marco) (现为冥界之王)；致卡洛斯 (Carlos)，我办公室里的老邻居；致 Manu，感谢我们曾一起分享对图形或编程方面那些虽小但绝对关键的细节所表现出的超乎寻常的热情。致卢卡 (Luca) 和罗科 (Rocco)：首先，我欢迎我们的新意大利霸主。对于 Gonzalo，我希望有一天他能原谅我向其他人提及《辛普森一家》；对于 Güemes，他已经过上了更好的（有报酬的）生活。感谢托尼，他对幽默的极限进行了颇具影响力的研究，多亏了这项研究，我现在可以免去在胡安贝内特大楼里讲最糟糕的笑话的荣幸。致 Daniele、Massoud、Valentin 以及我们研究小组的所有前成员，以及 Eduardo、Nacho 和未来的成员。致所有其他等离子体学者，从他们那里我学到了很多电力推进术语，但我不知道是否愿意去探索它们的含义。由于忍受我对少数人来说太过辛苦，多年来很多人都做出了贡献，感谢他们才是公平的。感谢阿尔瓦罗 (Álvaro)、阿隆 (Aarón)、卡洛斯 (Carlos) 和萨拉 (Sara) 与我们共度的下午时光。致 Marco、Carmen、Javi、Isa、Juli、Celia、Pablo、Arturo、Vir、Elena 和 Thomas：你们中的大多数人已经知道比赛期间会发生什么，不允许退款。感谢 Miriam、María、Pablo、Ana、Laura、Rebeca 和 Alberto 举办的精彩派对。致 Juan、David、Juampe、Maritxu、María、Mario、Miguel、Xiana 和 Rosana，感谢你们多次讨论什么是酷的，什么不是酷的。感谢费尔以及所有我的队友们给予我的许多分数。最后，我要感谢我的家人多年来的欣赏和理解，特别是西尔维娅、劳拉、查科、特拉斯托、特鲁科和科科，我对他们的支持和爱永远表示感谢：谢谢你们，爸爸妈妈。
评估，调整和解释神经网络，用于与气象应用中的图像一起工作
摘要：神经网络的方法（又名深度学习）为在气象学中使用了许多新的机会来利用远程感知的图像。常见应用包括图像分类，例如，确定图像是否包含热带旋风，以及图像 - 图像翻译，例如，为仅具有被动通道的卫星效仿雷达图像。然而，关于使用神经网络来处理气象图像，例如用于评估，调整和解释的最佳实践，还有许多公开问题。本文重点介绍了神经网络发展的几种策略和实际考虑因素，这些策略和实际考虑因素尚未在气象界受到很多关注，例如接收领域的概念，未充分利用的气象性能指标以及神经网络解释的方法，例如合成实验和层次相关性传播。我们还将神经网络解释的过程视为一个整体，将其视为基于实验设计和假设的产生和测试的Itera tive tive the triben驱动的发现过程。最后，尽管气象学中的大多数关于神经网络解释的工作迄今已集中在用于图像分类任务的网络上，但我们将重点扩展到包括图像到图像翻译的网络。
NASA功率气象数据的统计分析，用于评估
Received: 15/08/2024 Revised: 20/10/2024 Accepted: 7/11/2024 ____________________________________________________________________________________________ This study addresses the critical need for reliable, long-term meteorological data to assess the impact of global warming on food security and human well-being.研究表明，基于卫星的空间数据库，尤其是NASA的功率数据查看器的实用性，在评估区域气候趋势时的实用性。我们使用固定站的数据分析了1992年至2022年的六个气候参数。对30年趋势的线性回归分析显示，平均，最高和最低温度的增加，以及降水和相对湿度的降低，表明区域变暖。 ANOVA测试验证了Ganye和Yola中平均温度的线性模型，Ganye中的最高温度和相对湿度以及所有区域的全套显得清晰度指数。 这些发现强调了卫星数据在气候评估中的重要性，并呼吁进一步研究确定拒绝线性假设的参数最准确的预测模型。 关键字：Adamawa，NASA电源数据查看器，全球变暖，卫星数据对30年趋势的线性回归分析显示，平均，最高和最低温度的增加，以及降水和相对湿度的降低，表明区域变暖。ANOVA测试验证了Ganye和Yola中平均温度的线性模型，Ganye中的最高温度和相对湿度以及所有区域的全套显得清晰度指数。这些发现强调了卫星数据在气候评估中的重要性，并呼吁进一步研究确定拒绝线性假设的参数最准确的预测模型。关键字：Adamawa，NASA电源数据查看器，全球变暖，卫星数据
深度学习衍生的行星边界层高度从传统的气象测量
摘要。行星边界层（PBL）高度（PBLH）是各种流星和气候研究的重要参数。本研究提出了一个多结构深神经网络（DNN）模型，该模型可以通过整合早晨的温度纤维和表面气象观测来估计PBLH。DNN模型是通过利用富含的PBLH数据集而开发的，该数据集是从长期存在的辐射记录中得出的，并以高分辨率的微脉冲激光雷达和多普勒激光雷达观测来增强。我们以10个成员的合奏访问DNN的性能，每个成员都有独特的隐藏结构，从1994年到2020年，在南部大平原上共同产生了强大的27年PBLH数据集。各种气象因素对PBLH的影响是通过重要性测试严格分析的。此外，还评估了DNN模型的准确性，以针对辐射观测值进行评估，并与传统的遥感方法并置，包括多普勒激光雷达，天花板，拉曼激光雷达和微脉冲激光雷达。DNN模型在各种条件下表现出可靠的性能，并且相对于遥感方法表现出较低的偏见。此外，最初在普通区域进行训练的DNN模型在应用于山羊山（Green Ocean Amazon; Tropical Rainforest）和Cacti（云，Aerosol和Aerosol，Aerosol和复杂的地形相互作用; Middle lat Lattlative Mountains; Middle Lattlative Mountains）活动中遇到的异质地形和气候时，表现出显着的适应性。这些发现证明了深度学习模型在估计PBLH中的有效性，增强了我们对边界层过程的理解，对改善PBL在天气预测和气候建模中的表示的影响。
评估水文模型对小型山区流域的评估：气象强迫的影响
摘要。小型山区集水区的水文模型特别具有挑战性，因为气象施加所需的高时空分辨率。的原位测量通常很少。降水重新分析提出了使用水文模型模拟流流的不同替代方案。在本文中，我们使用具有细胞空间和温度分辨率的不同气象产物来评估代表小型山区流域（<300 km 2）的一些关键过程（<300 km 2）的表现。评估是对法国北部阿尔卑斯山的55个小流域进行的。虽然在大多数配置中都充分再现了相似的流流量，但这些评估强调了雷达测量值的附加值，尤其是对于循环事件的再现。但是，仅获得这些更好的性能，因为水文模型纠正了累积量的估计（例如，年度）来自高海拔地区的雷达数据。