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图 1. (A) Chhota Shigri 冰川集水区,显示 AWS-M(红点)、AWS-G(橙点;中间消融区)和 Geonor T-200B 自动降水计(绿点)的位置。冰川轮廓是使用 2014 年 Pléiades 图像得出的(Azam 等人,2016 年)。背景是 2020 年 9 月 12 日的 Pléiades 正射影像(版权所有 CNES 2020,发行空客 D&S)。(B) 喜马拉雅西部 Chhota Shigri 冰川地区的位置。(C) Chandra 盆地地图,标有 Chhota Shigri 集水区(红色矩形)。海拔基于 110
在 CP Snow 的《两种文化与科学革命》首次出版 35 年后,人们尚未广泛认识到,Snow 普遍认为工程和技术是第三种文化,不同于他所关注的两种文化,即科学和人文。在他的书中很少被引用的段落中,他承认科学家对工程师和其他技术专家的态度可以和对人文主义者一样傲慢。正如 Snow 所说,“纯粹的科学家对工程师和应用科学大体上是愚昧的。他们不感兴趣。他们不会认识到许多问题在智力上与纯粹的问题一样苛刻,许多解决方案与科学家的解决方案一样令人满意和美妙。”相反,科学家们总是认为“应用科学是二流头脑的职业”。正如 Snow 所理解但遗憾的是没有充分强调的那样,技术既是一项智力事业,也是一项机械事业,从事这项事业的人不是科学家的仆人。如果像有些人所指出的根本区别那样,科学是发现,而工程是设计,那么设计活动本身就具有高度的创造性。将技术视为一种智力和创造性追求,是梅尔文·克兰兹伯格在 20 世纪 50 年代末和 60 年代初创立的技术史领域的主要贡献。克兰兹伯格创办并编辑多年的该领域的领先期刊名为《技术与文化》(芝加哥大学出版社),这并非偶然。具有讽刺意味的是,这本期刊的创办是因为科学史学家不愿在自己的期刊中留出足够的空间。
镜头前训练 Chris Game、Marisa Ross、Janelle Snow、David Murphy、Sean Bradley、Matt Amador、Matt Miller
由于降雪过程漂移,极时间和时间上的极性环境中的积雪积聚和表面密度是可变的。我们提供了手动测量的新现场数据,重复限制激光扫描以及来自南极洲的莫德土地的雪微小测量法,显示了新的积雪积累的密度。我们将这些数据与已发表的漂流降雪观测值结合起来,以评估1-D,详细的,基于物理的雪覆盖模型的雪计划,以表示降雪和表面密度的漂移。对于有多年数据的东部南极洲的两个地点,我们发现了模拟的降雪r 2 = 0.42和r 2 = 0.50的测定系数。场观测表明,在低风条件下存在低密度积雪。连续的高风速事件通常会侵蚀这些低密度层,同时产生具有几米典型的长度尺度的空间可变侵蚀/沉积模式。我们发现,能够在低风速条件下积累低密度积雪的模型设置,以及随后在降雪事件中较高密度下的降雪侵蚀和重新沉积,大多数人能够描述该田间表面密度的观察到的时间变化。
图1:Airborne Snow Observatories, Inc. 使用其 RIEGL VQ-1560 II-S 测量科罗拉多州 14,265 英尺 Quandary Peak 的积雪深度。(加利福尼亚州马莫斯湖)Airborne Snow Observatories, Inc. 刚刚接收了北美首批尖端 RIEGL VQ-1560 II-S 机载激光扫描仪之一,正如 NASA 的 ASO 项目在 2013 年率先使用 RIEGL 的第一台双激光扫描仪 LMS-Q1560 一样。这款新型 LiDAR 系统具有双倍的激光功率和高脉冲频率,将使 ASO Inc. 能够更有效地实现其需求,以独特的方式测量广阔的山区盆地的雪水当量。ASO Inc. 是一家公益公司,由 NASA 喷气推进实验室通过技术转让创建,旨在继续并扩大 ASO 业务雪况测绘和径流预报范围,覆盖全球山区。通过结合 RIEGL LIDAR、成像光谱仪数据和物理建模,ASO Inc. 绘制了山区积雪深度、雪水当量和雪反照率。这是
摘要:本研究提出了一种新方法,利用无人机 (UAV) 成像联合评估积雪深度和冬季叶面积指数 (LAI),后者是植被的结构特性,影响积雪和融雪。在冬季,评估了在捷克共和国舒马瓦国家公园 (Šumava NP) 内部分健康或受昆虫影响的挪威云杉林和草地覆盖区拍摄的一组多时间高分辨率数字表面模型 (DSM)(无雪和积雪条件),以评估积雪深度。无人机得出的 DSM 的分辨率为 0.73–1.98 cm/pix。通过减去 DSM,确定了积雪深度,并与在地面控制点 (GCP) 位置进行的手动雪深测量进行比较,均方根误差 (RMSE) 在 0.08 m 到 0.15 m 之间。将基于无人机的积雪深度与更密集的手动积雪深度测量网络进行比较分析,得出的 RMSE 在 0.16 m 到 0.32 m 之间。LAI 评估对于正确解释森林地区的积雪深度分布至关重要,它基于在森林状况下拍摄的俯视无人机图像。为了从俯视无人机图像中识别冠层特征,使用雪背景代替天空部分。参考了两种有效的冬季 LAI 检索常规方法,即 LAI-2200 植物冠层分析仪和数字半球摄影 (DHP)。与实地调查相比,冠层密度和地面特性对基于无人机成像的 DSM 评估准确性的影响显而易见。基于无人机的 LAI 值提供的估计值与 LAI-2200 植物冠层分析仪和 DHP 得出的值相当。与常规调查的比较表明,使用无人机摄影测量方法高估了春季积雪深度,低估了春季 LAI。由于积雪深度和 LAI 参数对于积雪研究至关重要,因此这种组合方法在未来将具有重要价值,可以简化雪深和雪动力学的 LAI 评估。
更换屋顶组件时,应考虑用金属板更换 RAAC 面板。如果发现 RAAC 面板受损、受潮和/或损坏,则可能需要提前更换屋顶。对于较小面积的 RAAC 面板损坏,其他维修考虑因素可以包括单独的屋顶和面板更换和/或额外的内部结构支撑。如果由于物流、天气或财务原因而推迟更换屋顶,并且存在寒冷的天气条件,则应启动除雪计划,直到可以更换为止。除雪计划应设计为向屋顶承包商提供除雪要求(基于雪/冰的重量)、安全除雪(包括通道、行进路径、生命安全规定、雪堆限制、外墙保护、地面除雪和设备建议)的指导。
摘要。复杂的积雪模型,例如Croscus和Snekpack,难以正确模拟北极积雪中的密度和特定表面积(SSA)的预测,这是由于风诱导的压实压实的低估,碱性植被的流动性融合量和水分流动量不足而陈述。To improve the simulation of profiles of density and SSA, parameterisations of snow physical pro- cesses that consider the effect of high wind speeds, the pres- ence of basal vegetation, and alternate thermal conductivity formulations were implemented into an ensemble version of the Soil, Vegetation, and Snow version 2 (SVS2-Crocus) land surface model, creating Arctic SVS2-Crocus.默认和北极SVS2-Crocus的合奏版本是由原位气象数据驱动的,并使用了Snowpack特性(Snow Water Eorsevent,Swe; Depth; Depth; Depth;密度;密度;密度;密度; SSA)在越野谷溪(TVC),Northwest Terrories,加拿大,加拿大,超过32岁,1991年至202年。结果表明,默认和北极SVS2-Crocus都可以模拟SWE的正确幅度(root-Mean-Square误差,RMSE,RMSE,对于两个合奏 - 55 kg m-2)和降雪深度(默认的RMSE - 0.22 M;北极RMSE - 0.18 m)在TVC上与测量值相比。在北极SVS2-Crocus内有效地压实了积雪的表面层,增加了密度,并将RMSE降低了41%(176 kg m-3至103 kg m-3)。
Wheels and tir Wheels and tir es es ......................................... 324 324 Notes on noise or unusual handling char- acteristics ................................................... 324 Notes on regularly inspecting wheels and tires ............................................................ 324 Notes on snow chains ................................. 325 Tire pressure .........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................