雪动力学在喜马拉雅山脉高山流域的水文中起着至关重要的作用。然而,基于现场观测来阐明该地区高海拔积雪的能量和质量平衡的研究却很少。在本研究中,我们使用尼泊尔喜马拉雅山脉两个高海拔地点的气象和雪观测来量化季节性积雪的质量和能量平衡。使用数据驱动的实验装置,我们旨在了解融雪的主要气象驱动因素,说明考虑积雪冷含量动态的重要性,并深入了解融雪水重新冻结在积雪能量和质量平衡中的作用。我们的研究结果显示,融化和重新冻结对反照率的敏感性、融水重新冻结的重要性以及用于克服积雪冷含量的正净能量之间存在复杂的关系。两个地点的净能量主要由净短波辐射驱动,因此对雪反照率测量极为敏感。我们得出结论,根据观察到的积雪温度,21% 的净正能量用于克服夜间积累的冷量。我们还表明,在这两个地点,至少有 32-34% 的融雪水会再次冻结。即使考虑到冷量和冻结,仍然有超过融化积雪所需的过剩能量。我们假设,这种过剩能量可能是由于短波辐射测量的不确定性、由于基底冰层而低估的冻结、由于新雪和地面热通量而导致的冷量增加所致。我们的研究表明,为了准确模拟喜马拉雅流域季节性积雪的质量平衡,简单的温度指数模型是不够的,需要考虑冻结和冷量。
机械工程概述机械工程本科课程以学生为中心,提供工程理论和最新工程发展的高质量指导以及“动手”实验室应用程序和可选的实习培训。教师拥有工程学博士学位,大多数教师为课堂带来了重要的工业,专业和学术经验。由于我们的可选但受人尊敬的实习计划(Valley行业伙伴关系(VIP)合作教育)CSU,弗雷斯诺工程专业的学生通过两个六个月的实习术语“学习得更好”,同时在他们的课程期间入学。此外,学生还可以赚取实习薪水,以帮助支付一年的工程经验,从而使教育费用全部支付,从而使他们更具就业机会。最后,合格的学生可以参加我们的“特殊”五年单身汉/硕士混合计划。浓度领域高级材料
图 4. Gegelati(我们的)和 Kelly 的代码(参考)[ 10 ] 的相对连续训练时间。在每场游戏中,TPG 训练 5 次,共 50 代。对于每对游戏和代码,垂直线从最小训练时间跨越到最大训练时间,水平线是平均训练时间。所有时间均相对于图中显示的平均参考训练时间。
1大学格勒诺布尔(Grenoble Alpes),CNRS,环境地球科学研究所,38000,法国格勒诺布尔2大学。Grenoble Alpes, University of Toulouse, Météo-France, CNRS, CNRM, Center for Snow Studies, Grenoble, France 3 F.R.S.-FNRS, Laboratory of Climatology, Department of Geography, University of Liège, 4000 Liège, Belgium 4 Department of Geosciences, University of Oslo, Oslo, Norway 5 Science Systems and Applications,美国马里兰州格林贝尔特
Del Fresno, C., & Sancho, D. (2020)。髓样细胞在感知组织损伤方面的作用。Current Opinion in Immunology, 68 , 34-40。doi:10.1016/j.coi.2020.08.006
1 莱比锡大学莱比锡气象研究所,德国莱比锡 2 阿尔弗雷德·魏格纳研究所,亥姆霍兹极地和海洋研究中心,德国不来梅港 * 现在就职于:奥斯陆大学地球科学系,挪威奥斯陆
本文提供了冰盖遥感中心 (CReSIS) 雷达和平台的更新和概述,包括这些系统的代表性结果。CReSIS 雷达系统的工作频率范围为 14 – 38 GHz。每个雷达系统的特定频带由所需的信号穿透深度、测量分辨率、分配的频谱和天线工作频率(通常受飞机集成的影响)决定。我们还重点介绍了最近的系统进步和未来工作,包括 (1) 增加系统带宽;(2) 小型化雷达硬件;(3) 提高灵敏度。对于平台开发,我们正在开发更小、更易于操作且更便宜的无人机系统。下一代平台将进一步扩大具有垂直起降能力的科学家的可及性。
根据本部门组建的 RCGM 和 CDSCO 授权委员会的其他建议(OM 于 2003 年 3 月发布)。 20 2 0 致力于在 COV ID - 1 9 的快速响应监管框架下处理疫苗、诊断、预防和治疗的开发申请,该快速监管框架用于快速处理应用程序已开发出针对 CoV ID 1 9 的组合疫苗,随附于此,以供所有利益相关者形成和采取必要行动。
关键词:颗粒介质;流体力学;流变学、CFD;DEM;人工智能;机器学习和神经网络。背景和目标:该研究项目是圣艾蒂安矿业学院(法国顶级工程学院)与世界核能领导者 Orano 长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有与传统流体不同的迷人特征。我们在自然环境(泥流、雪崩……)或工业过程(粉末混合、气动输送、筒仓排放……)中发现它们,其中有各种材料(金属、氧化物、有机化合物……)。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量粒子(10 6 10 18 )的工业过程。在这篇博士论文中,候选人将探索人工智能的潜力,以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟生成的数据量,离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息(例如以本构方程的形式)来输入 CFD 模型。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上,并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能:至少在以下领域获得硕士学位:流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题。好奇心、严谨性、参与度、批判性分析能力、倾听能力,当然还有对科学和技术的热情,这些都是成功答辩优秀论文的关键资产。英语流利 + 愿意学习基础法语。申请:文件包括四项:求职信 + 简历 + 至少一封推荐信 + 硕士排名或学术成绩。其他:最好从 2020 年 10 月 1 日开始。在工业资助和合作下
