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COSPAR 行星保护政策
III 类任务包括某些类型的任务（主要是飞越和轨道飞行器），这些任务的目标是化学进化和/或生命起源感兴趣的目标天体，科学界认为这些天体存在很大的污染机会，可能会影响未来的调查。要求包括文档（比 II 类更复杂）和一些实施程序，包括轨迹偏置、在航天器组装和测试期间使用洁净室，以及可能的生物负荷减少。虽然 III 类任务不打算产生影响，但如果影响的可能性很大，则需要对大量组成有机物进行清点。本文件附件列出了所选太阳系天体的 III 类规范。附件中还列出了被认为属于 III 类的太阳系天体。
ARCHES 空间模拟演示任务：面向行星探测中协作科学采样的异构自主机器人团队
摘要 — 移动机器人团队将在未来探索地外天体表面的任务中发挥关键作用。在遥远、具有挑战性和未知的环境中操作时，设置基础设施和采集科学样本是一项昂贵的任务。与当前的单机器人太空任务相比，未来的异构机器人团队将通过增强的自主性和并行性来提高效率，通过功能冗余来提高稳健性，并从各个机器人的互补能力中受益。在本文中，我们介绍了我们的异构机器人团队，该团队由飞行和驾驶机器人组成，我们计划在 2021 年作为 ARCHES 项目的一部分在意大利西西里岛埃特纳火山的月球模拟地点部署科学采样演示任务。我们描述了机器人的个体能力及其在两个任务场景中的作用。然后，我们介绍其中重要任务的组件和实验：自动任务规划、高级任务控制、光谱岩石分析、基于无线电的定位、类似月球和火星场景中的协作多机器人 6D SLAM，以及自主样本返回的演示。
改进的湍流动能行星边界层对流大气边界层长度尺度方案
基于对流大气边界层的大涡模拟 (LES) 的先验分析，提出了改进的湍流混合和耗散长度尺度，用于基于湍流动能 (TKE) 的行星边界层 (PBL) 方案。湍流混合长度结合了表面层中的表面相似性和 TKE 约束，并对混合层中的横向夹带效应进行了调整。耗散长度是根据考虑剪切、浮力和湍流混合的平衡 TKE 预算构建的。在 TKE 通量中添加了一个非梯度项，以校正 TKE 的非局部湍流混合。改进的长度尺度被应用于 PBL 方案，并使用理想的单柱对流边界层 (CBL) 情况进行了测试。结果在广泛的 CBL 稳定范围内表现出强大的适用性，并且与 LES 基准模拟非常一致。然后将其实施到社区大气模型中，并通过 3D 真实情况模拟进行进一步评估。新方案的结果与其他三种成熟的 PBL 方案的质量相当。模拟和无线电探空仪观测剖面之间的比较表明，新方案在晴朗的日子里表现良好。
行星科学与天体生物学十年调查2023- ...
考虑国家科学基金会针对NSF的建议，如果调查是有抱负，鼓舞人心和变革性的，则该调查将是最有效的。际调查应评估当前的NSF设施和个人调查员授予这些优先事项的投资组合，以及在Astro2020调查中考虑的当前计划和新设施如何使行星科学的优先事项受益。该研究可能建议对NSF的设施组合进行更改，包括发起撤资行动，因为它认为必须提高科学并优化当前和未来设施的价值。decadal调查指导委员会被鼓励对NSF扩大合作伙伴关系的机会发表评论，无论是私人，机构间还是国际。国家航空航天管理局建议该报告应反映NASA对飞行任务调查的法定责任。强烈鼓励委员会遵守以下准则，因为他们起草了报告的NASA实施部分的主要组成部分：
行星保护：监管的新发射台......
外层空间条约通过解决冷战问题、促进外层空间利用的和平合作以及防止潜在的核战争，实现了其规范外层空间法的目的。随着时间的推移，后续条约继续关注这些问题。1967 年，大会制定了《营救宇航员、送回宇航员和归还发射到外层空间的物体的协定》（《营救协定》）。20《营救协定》详细阐述了外层空间条约第五条，该条要求各国互相协助营救遇险宇航员并回收空间物体并将其送回各自国家。21 后来在 1972 年，联合国制定了《空间物体造成损害的国际责任公约》条约（《责任公约》）。22《责任公约》扩大了外层空间条约第七条，关于各国对其自身空间物体造成损害的责任。 23 1976 年，《关于登记射入外层空间物体的公约》（《登记公约》）生效，要求各国向联合国登记并提供有关其在外层空间的物体的信息。
机器人团队行星探索
自太空探索开始以来，火星和月球一直被轨道器、着陆器和探测车所探索。超过四十个任务瞄准火星，一百多个任务瞄准月球。开发用于探索天体的新型策略和技术仍然是航天机构的重点。多机器人系统对于行星探索尤其有前景，因为它们对单个故障更具鲁棒性，并且有可能探索更大的区域；但是，操作员可以单独控制的机器人数量是有限的。我们最近参加了欧洲航天局在西班牙兰萨罗特岛的月球/火星模拟站举行的跨学科设备测试活动 (PANGAEA-X)。我们使用了一群无人机 (UAV) 来研究系统操作和人为因素的相互作用。人类操作员通过自组织网络和数据共享协议指挥群体在两种控制模式下探索未知区域：一种是操作员分别指示每个机器人；另一种是操作员为群体提供一般指导，群体通过分布式决策和共识建立相结合的方式进行自组织。我们通过瞳孔测量评估每种情况下的认知负荷，并通过自我报告评估感知到的任务需求和直觉性。我们的结果表明，通过群体智能实现更高的自主性可以减少工作量，让操作员有时间执行其他任务，例如监督策略和沟通。未来的工作将进一步利用群体智能的进步进行探索任务。
美国宇航局的行星风成实验室：提案者指南
提案人指南 1.0 NASA 行星风成实验室 (PAL) 1.1 什么是 PAL？行星风成实验室 (PAL) 是一种用于在不同行星大气环境下进行风成过程（风吹粒子）控制实验和模拟的设施，包括地球、火星和土星的卫星土卫六。PAL 目前由 NASA 的行星科学部门提供支持（2014 年之前，PAL 由 NASA 的行星地质和地球物理学 (PG&G) 计划提供支持）。PAL 包括位于加利福尼亚州莫菲特菲尔德的 NASA-Ames 研究中心 (ARC) 的设备和设施，亚利桑那州立大学 (ASU) 位于亚利桑那州坦佩，拥有单独的设备来支持 PAL 活动。PAL 包括美国最大的压力室之一，用于进行低压研究。PAL 可在受控实验室条件下对风成过程进行科学研究，并可对 NASA 太阳系任务的航天器仪器和组件进行测试和校准，包括需要大量低气压的任务。PAL 包括：(1) 火星表面风洞 (MARSWIT) 和 (2) 土卫六风洞 (TWT)，位于加利福尼亚州山景城 NASA ARC 的结构动力学大楼 (N-242) 内，由亚利桑那州立大学管理。MARSWIT 和 TWT 由 NASA-Ames 的商店、仪器设施和成像服务提供支持。ARC 的 PAL 设施还配备了一名全职技术人员（在 ARC 工作的 ASU 员工），为行星用户提供服务。亚利桑那州立大学坦佩校区的配套设施包括环境压力/温度风洞 (ASUWIT)。ASU 还拥有涡流（尘卷风）发生器 (ASUVG)，但目前归富尔顿工程学院所有（可协商用于行星研究）。ASUWIT 是 ASU 地球与空间探索学院 (SESE) 的一部分，由 SESE 教授 Ian Walker 负责运营。ASUWIT 由 ASU 的 Ronald Greeley 中心的工作人员提供支持。NASA-Ames 的火星表面风洞 (MARSWIT) 于 1976 年投入运行，用于研究陆地和火星条件下风夹带粒子的物理学，进行流场建模实验以评估从小岩石到地貌（缩放）如陨石坑等尺度上的风蚀和沉积，并在火星大气条件下测试航天器仪器和其他组件。MARSWIT 是一个 13 米长的开路边界层风洞，位于一个大型环境室内，在 1 巴至 5 毫巴的大气压下运行，在 1 巴时最大速度为 10.5 米/秒，在 5 毫巴时最大速度为 100 米/秒。该风洞采用开路设计，但位于一个大型压力室的地板上，内部高度为 30 米，内部容积为 13,000 立方米。对于低压风洞运行，将腔室密封并抽空，内部的开路风洞在低压环境中运行。抽空如此大腔室的内部压力需要大量电力，这通常非常昂贵。PAL 从热物理设施的蒸汽真空系统获取真空能量，大约 45 分钟内即可抽真空至火星模拟压力 (4 托)。由于真空系统运行成本高，双方达成协议，PAL 几乎只在与其他赞助 NASA-Ames 蒸汽工厂活动的 NASA-Ames 项目/设施合作时才抽真空。这种安排非常经济高效，但需要提前安排低压运行（需要抽空）。除了此协议外，还提供预留真空服务，前提是提供足够的资金并且没有时间安排冲突。
行星边界层和大气湍流。
经常但并非总是如此，趋势和对流项比右侧的两个术语小得多，并且在ABL中，动量通量收敛，Coriolis力量和压力梯度力之间的三向力平衡近似，使得平均风在压力梯度下具有均匀风。跨壳流动角A是实际的表面风与地球风向之间的角度。如果可以准确地测量实际和地质速度的平均曲线，则可以将动量通量收敛计算为上述方程中的残差，并垂直整合以推断动量通量。该技术通常在本世纪初应用，在快速响应之前，完善了湍流速度成分的高数据速率测量值。这不是很准确，因为U或U G中的小测量误差会导致动量通量中的相对误差。
2017 年至 2026 年行星数据系统路线图研究
行星数据系统 (PDS) 成立近三十年来取得了长足进步，而现在形势已开始好转，不再像 1982 年那样面临行星数据丢失的威胁 [1]。国际归档标准不断发展，首先导致实施基于 PDS3 标准的 PDS 档案，并在过去十年中从 PDS3 转变为 PDS4。这一演变主要由与 PDS 最初启动时相同的动机驱动：用户需求和期望（两个发现）、数据可发现性（三个发现）和数据可用性（三个发现）。这些功能由工具和文件格式（两个发现）以及在线处理和分析（一个发现）支持。必须考虑趋势的变化以及颠覆性技术的可能性。这些变化反映在数据量、种类、复杂性和数据提供者数量的增加（两个发现）、可能增加实验室数据和实物样本（两个发现）以及 PDS 结构和治理的潜在增强（三个发现）中。在介绍 PDS（第 1 章）并阐述其特点（第 2 章）之后，我们将详细介绍 PDS 面临的挑战（第 3 章）、详细的发现和建议的补救措施（第 4 章），以及未来可能预示的结论和总结（第 5 章）。对各种挑战的具体应对措施取决于技术的外部变化（新商用硬件带来的机遇以及计算机安全挑战）、机器人行星任务（国内和国际）的数据生成，以及不断变化的利益相关者群体的数据需求和要求。作为一个复杂的不断发展的系统，PDS 必须不断应对新的压力和机遇。反过来，这些又会产生用户的需求和期望，尤其是 PDS 利益相关者的需求和期望（发现 I），并可能导致 PDS 能够承担的任务与利益相关者的期望不匹配（发现 II）。支持该系统的关键是拥有一个灵活且可扩展的架构，例如 PDS4 信息模型以及软件服务和工具，以适应不同的和相互竞争的优先事项和需求。虽然相互竞争的优先事项对于分布式、国际采用的系统来说是现实，但随着优先事项的确定和资金的到位，PDS4 可以随着时间的推移而发展和扩展。PDS 存储的数据必须是可发现的，即可以轻松高效地搜索（发现 III），并且可以与其他档案互操作（发现 IV），并且易于引用以便多个研究人员使用（发现 V）。这一响应的关键是相关元数据的现代化，这得益于 PDS4 信息模型及其实施（发现 VI），以及该模型如何实现对数据的更好访问（发现 VII）。一个相关的、重要的、一项重大工作是将适当的 PDS3 档案迁移到 PDS4，以便使与当前馆藏相关的所有相关元数据现代化。这项任务对于仍在运行的、已“纳入”PDS3 要求的任务来说尤其紧迫。由于 PDS4 所需的某些独特元数据目前存放在