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World File Search System土壤湿度
布伦塔公民天文台的成本效益分析……
通过由第七框架计划 (FP7-ENV- 2012 编号 308429) 资助的 WeSenseIt 研究项目 (http://staffwww.dcs.shef.ac.uk/people/F.Ciravegna/wsi-site/wesenseit.eu/index.html，最后访问时间：2020 年 12 月 2 日)，我们与意大利北部的上亚得里亚海盆地管理局合作制定了洪水风险管理合作计划。该合作计划的目的是收集公民在实地的观察结果，并在洪水事件发生前和期间更广泛、更迅速地了解事态发展。该合作计划涉及许多利益相关者，他们关注巴奇廖内河流域的水资源管理和使用以及与水有关的危害。主要参与者包括地方市政当局、区域和地方民防机构、环境机构和灌溉当局。阿尔托阿德里亚蒂科水务局 (AAWA) 为受过严格训练的公民观察员群体（即民防志愿者）提供了便利，他们作为志愿者活动的一部分进行观察（即使用带有二维码的标尺测量水位并报告水道障碍物；见图 1）。项目期间还从意大利红十字会、国家阿尔卑斯山骑兵协会、意大利陆军警察和其他民防组织招募了其他志愿者，共有 200 多名志愿者参加了 CO 试点项目。为志愿者组织了培训课程，以传播和解释智能手机应用程序和电子协作平台的使用，这些应用程序和平台是作为 WeSenseIt 项目的一部分开发的。除了低成本的传感设备外，CO 还使用了物理传感器的数据，这些传感器由 AAWA 与区域土壤保护部、环境保护局和民防局合作运营，包括：三个声纳传感器（河流水位）、四个气象站（风速和风向、降水量、气温和湿度）和五个土壤湿度传感器。传感器的组合可视化（包括威尼斯环境局现有的传感器）可在在线电子协作平台上获得。在 WeSenseIt 项目期间，研究了众包数据对水文建模的价值（Mazzoleni 等人，2017 年、2018 年），发现它可以补充传统的传感器网络。该试点后来被欧洲共同体采纳为应用 2007/60/EC 指令的“良好实践”示例。在 WeSenseIt 获得积极经验后，欧洲共同体提供了资金来开发洪水风险 CO
nh0530684.pdf
应用。土壤水分含量会影响生物圈的生理生物成分，并通过表面能和水分通量将地球表面与大气联系起来。SM 是大气的水源，通过陆地的蒸散，包括植物蒸腾和裸土蒸发。此外，SM 条件可以通过控制土壤的渗透能力和将降雨分配到径流来影响陆地表面的水文模式。生态水文学侧重于植被 - 水 - 气候关系之间的联系，已发现其对 SM 动态可用性具有复杂的依赖性（Garcia-Estringana 等人2013 年；Mulebeke 等人2013 年）。所有这些过程都高度体现了 SM 的非线性行为和复杂的反馈机制。因此，SM 的量化条件是建模农业、水文气候和气象属性的重要输入。一组成分以不同的时间和空间尺度控制陆地表面 SM 的动态。因此，天气和气候的变化都受到 SM 条件的影响。Reynolds (1970) 将 SM 分为静态（例如土壤质地和地形）和动态（例如降水和植被）控制要素。对 SM 的评估取决于相关变量的状况。这些元素中的许多都是相互关联的，并且在空间和/或时间上各不相同，这使得识别 SM 模式及其驱动变量之间的关系变得复杂。2021 )。景观要素，包括地形、植被和土地利用，是 SM 的空间和时间控制要素。SM 的空间变化与地形特征（例如坡度、海拔和地形湿度指数）密切相关。因此，在以前的一些研究中，地形属性被用于通过回归、地理空间和水文建模来估计 SM 模式的参数（例如，参见 Western 等人。1999 、2004 ；Adab 等人。2020 ；Li 等人。此外，各种研究都注意到了植被覆盖（例如类型和分布）对 SM 变化的影响。此外，空间属性对植被的影响（通常从遥感图像中解释）也被用于生成 SM 模式（Mohanty 等人。2000 ；Hupet & Vanclooster 2002 ）。通常，SM 的长期时间序列可以在空间上检测到与天气或水文条件。在较大的研究区域中，网络和测量 SM 的种类仍然受到限制，此外，由于过度变化和参数之间缺乏相关性，从现场测量中获得可靠的近似值是一项具有挑战性的任务。在 SM 的几个应用中，各种各样的卫星产品都有可能帮助水文学家测量大面积的 SM 状况。由于遥感器无法直接测量 SM 含量，因此需要提取可以解释测量信号和 SM 含量之间关系的基于数学的方法来解释测量信号和 SM 含量之间的关系。2021 ; Zhu 等人。2021 ）。自 20 世纪 70 年代以来，已经开发出一些遥感技术，通过测量从光学到微波领域的电磁波谱特定区域来分析和绘制 SM（Musick & Pelletier 1988；Engman 1991；Wang & Qu 2009）。微波遥感技术包括 Aqua 卫星上的先进微波扫描辐射计-地球观测系统 (AMSR-E)（自 2002 年起）、土壤湿度和海洋盐度卫星（SMOS，自 2009 年起）、多频扫描微波辐射计（MSMR，自 1999 年起）和土壤湿度主动被动 (SMAP)（自 2015 年 1 月起），目前正在运行，每天在全球范围内生成卫星记录。虽然这些方法提供了许多测量大规模 SM 的技术，但它们的分辨率几乎很低（通常约为 25 公里），不再适用于小集水区或学科尺度。光学/热红外遥感记录被称为表面温度/植被指数法，可提供更高的分辨率（约 1 公里）。最近，Zhang & Zhou（2016）提出了一种新方法，可以通过光学/热遥感进行 SM 估计，该方法特别依赖于 SM 与表面反射率和温度或植被指数之间的关联。该领域的检索策略，如热惯性，强调土壤热特性或三角测年技术，表明 SM、归一化差异植被指数 (NDVI) 和给定区域的陆地表面温度 (LST) 之间的联系正在不同的应用中使用。然而，由于缺乏足够的空间数据（包括地形或低密度植被覆盖图和数据），它们的应用受到限制。用于估计 SM 的遥感植被指数（例如，NDVI、归一化差异水指数 (NDWI) 和归一化多波段干旱指数 (NMDI)）是合适的替代方案；然而，SM 的分布不能通过单一参数和通过计算出特定地表坡向强度之间的参数修改来预测。人们已经做出了大量努力，通过建立遥感 LST 与植被指数之间的联系来利用卫星图像估计 SM（例如，Dari 等人。遥感图像的实际优势之一是，除了地形数据外，还可以通过图像获得具有高空间分辨率（30 米至 1 公里）的植被和 LST 参数。利用从遥感图像中提取的结构化景观因素而不是现场测量来预测 SM 状况，可以快速实时地跟踪 SM 状况。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
面向工程专业学生的可再生能源项目
如何将您的日常生活转变为家庭的可再生能源 • 科学博览会项目创意的科学方法 • 在家节约能源的好主意 • 地热能让您脚下就有热能 • 将垃圾转化为气体：生物质能 • 利用微生物燃料电池将泥浆转化为能量 • 利用水来工作：利用水力发电提升负载 • 燃料电池 — 为未来提供燃料！ • 生物柴油：将石油转化为清洁燃料 • 使用 LED 照明节约能源 • 燃烧生物燃料：比较不可再生和可再生燃料 • 科学博览会项目创意的科学方法 世界人口的增长意味着对能源的需求增加，这使得能源生产成为一个复杂的话题，人们争论不休的是化石燃料还是清洁可再生能源。科学家和工程师正在应对制造和储存能源的挑战。与此同时，学生们正在寻找可以通过建造来学习的项目，特别是与电气工程 (EEE) 相关的项目。一些流行的想法包括： * 家庭自动化系统：通过蓝牙连接电器并可通过移动应用远程控制的项目。该系统还可以根据用户需求进行编程，以自动开启/关闭。 * 太阳能和智能能源系统：该项目专注于开发基于太阳能的电池充电器，为智能交通照明系统供电。这有助于学习太阳能技术的基础知识。这些项目适合希望构建有助于他们未来职业生涯的优秀项目的 EEE 学生。它们提供了修改和创新的空间，使其成为小型或大型电气工程项目的理想选择。这个电气项目让您可以学习和构建可再生能源领域的小型或大型工程项目。它涉及 4 个关键组件：太阳能电池板、红外传感器、微控制器和 LED。查看太阳能和智能能源项目详情并试用免费演示。另一个令人兴奋的项目是使用物联网的智能灌溉系统，它应用物联网 (IoT) 技术来监测土壤湿度水平并自动打开水泵。它还通过电子邮件发送用户更新。该系统需要 4 个主要组件：土壤湿度传感器、Arduino Uno、WiFi 模块和水泵。查看智能灌溉项目详情并试用免费演示。此外，Animatronics Hand 项目利用机电一体化技术来模拟手部运动，可以使用 Flux 传感器、Arduino Uno 和伺服电机构建。最后，使用 IoT 的天气监测系统是物联网 (IoT) 技术的另一个应用，需要 5 个关键组件：DHT11 传感器、WiFi 模块、NodeMCU、LCD 显示器和电源。到 2020 年，预计将有 10 亿台设备使用该技术连接到互联网。为了更好地理解它，您可以从事利用该技术的项目。其中一个项目是构建一个温度和湿度传感器设备，该设备根据用户定义的阈值远程发送更新。您需要三个主要组件：DHT 传感器、Arduino Uno 和 WiFi 模块。另一个电气项目想法是通过构建自动太阳能跟踪系统来提高太阳能的效率。该设备可以自动调整其方向以最大限度地提高阳光的能量输出。使用固定的太阳能电池板，该跟踪系统可产生 40% 以上的能量。您需要四个主要组件：太阳能电池板、LDR 传感器、Arduino 开发板和直流电机。此外，您还可以构建一个可以通过人类手势控制的机械臂。该项目涉及使用 ADXL 加速度计传感器来检测手势，使用 Arduino Uno 作为大脑，并使用伺服电机来控制单个手臂运动。最后，考虑使用 PIR 传感器开发智能照明系统。该设备可检测人类的存在并相应地控制照明。它还可以编程为根据占用水平打开/关闭电器。您需要三个主要组件：PIR 传感器、Arduino 开发板和继电器模块。查看这些项目的详细信息并试用免费演示！检测人类存在并连接到系统微控制器充当大脑，处理来自传感器的数据继电器驱动器将电压转换为电源灯查看智能照明项目详情并试用演示使用 GSM 的智能电能表：监测能源消耗对工业至关重要。获取的数据有助于采取必要的措施来节约能源。这个电气项目开发了一种监测能耗的设备，可以集成到任何行业中。当能耗超过阈值时，系统可以通过短信向用户发送更新。所需组件包括电能表、Arduino Uno、GSM 模块。查看智能电能表详细信息并试用演示 10. 太阳能基本上是我们从太阳获得的阳光，可以使用光伏 (PV) 或聚光太阳能 (CSP) 系统将其转化为电能。这种能量可用于路灯、灌溉系统和交通信号灯等各种应用。许多人都对在日常生活中使用这种能源感兴趣，这就是为什么工程专业的学生热衷于做与之相关的项目。以下是可以帮助他们成功完成 B.Tech 的太阳能项目创意列表。这些项目适用于不同的类别，如 DIY、Arduino、LED、电池和创新项目。对于家庭，有各种 DIY 太阳能项目可供选择，需要特殊工具才能操作。其中一些包括使用太阳能的蓝牙扬声器设计、基于离网的 DIY 太阳能系统，由太阳能 PV 跟踪器充电的立体声冷却器，使用太阳能驱蚊，基于太阳能的 USB 充电器，使用太阳能电池充电器的 DIY 手机充电器，使用太阳能通过互联网启用的太阳能跟踪器，基于可移动太阳能发电装置 DIY，基于太阳能的移动充电站，基于太阳能的灌木，基于家庭太阳能的 DIY 电池充电器，基于 LLI 或 Lipo 太阳能充电站，家庭 DIY 太阳能电池板，公寓太阳能系统，基于太阳能的电源，基于纸板的太阳能灯，夜间太阳能灯泡设计。继续讨论 Arduino 项目，列出了各种想法，包括由太阳能充电电池供电的 Arduino Uno、使用 Arduino 的 MPPT 充电控制器、使用 Arduino 的 MPPT 太阳能充电器 - 基于非光学太阳能供电的 Arduino 的 PV 太阳能跟踪器、使用自动和手动模式的双轴太阳能跟踪器面板、由太阳能供电的堆肥监控、用于光跟踪和伺服控制的太阳能电池板、基于 Arduino 的智能能源监控器、基于太阳能的 UPS 控制器、使用 Arduino 的太阳辐射测量、使用太阳能的水箱调节器、太阳能电池板和光强度的能量检测器、基于 Arduino 的太阳能锅炉、基于 Arduino 的太阳跟踪器炮塔、使用 MPPT 和 Arduino 的太阳能充电控制器、由太阳能供电的基于 Arduino 的太阳能充电控制器、使用 Arduino 的能量计、基于 Arduino 和太阳能的气象站等想法。太阳能逆变器项目包括使用 SG3525 手持太阳能逆变器的太阳能逆变器项目、家用太阳能逆变器、基于准 Z 源的馈电 BLDC 驱动太阳能逆变器、带微控制器的旋转太阳能逆变器等想法。最后，还有太阳能 LED 项目，涵盖的主题包括：太阳能 LED 供电的家庭照明系统、用于教室的太阳能光伏照明系统、基于太阳能 LED 的道路标记、使用太阳能发电和净化水的 LED 街道。太阳能电池项目是工程专业学生应用知识和技能的绝佳方式。其中一个项目是 Lipoly 充电器，它使用太阳能为铅酸电池调节器供电。另一个项目涉及使用太阳能为风扇供电，创建手提包大小的太阳能充电器。使用微控制器和 C 语言编程可以实现通过太阳能为电池充电的简单系统。此外，可以使用 MPPT 充电控制器和降压转换器设计 DIY 太阳能升压转换器。这些项目展示了太阳能等可再生能源的潜力。创新太阳能项目创新太阳能项目专注于太阳能物联网和无线项目。其中一个项目是太阳能管理系统项目，它将可再生能源产生的电力分配到城市和农村地区，解决电力问题。然而，它需要一个大型逆变器来存储可变的太阳能，因此电网与当前电网并联设计。家用太阳能项目可产生交流电来操作电器、小工具、照明系统等。基本组件包括太阳能电池板、电池、逆变器和太阳能系统。利用太阳能净化水源清洁饮用水的供应是一个全球性问题，尤其是在盐度普遍存在的沿海地区。基于太阳能的水净化系统可以利用反渗透原理克服这一问题。该项目使用 8051 微控制器来防止溢流，适用于电力供应有限的农村和偏远地区。可以降低水中的盐含量。哈佛大学的 Noah Jaffer 和他的同事开发了一种轻型太阳能昆虫机器人。这种昆虫机器人无需电源即可飞行，其四只翅膀每秒拍打 170 次。翅膀通过两块板控制，一旦电流通过它们，它们就会结合。机器人由安装在翅膀上的六个小型太阳能电池供电，每个电池重 10 毫克。当暴露在光线下时，翅膀开始拍打，机器人飞行约半秒钟后飞离光线。未来的发展可以整合传感机制，让机器人在阳光下飞行。基于物联网的太阳能监控系统可以通过检测太阳能电池板故障、灰尘堆积和连接问题来优化电力输出。该系统不断监控电池板性能，并通过互联网将数据传输到物联网服务器。GUI 显示参数，并在输出低于指定限值时向用户发出警报，从而实现对太阳能发电厂的远程监控。拟议的太阳能电池板双重管理系统使用物联网来防止盗窃并指示维护需求。该系统使用传感器和 LinkIt ONE 来检测加速度计值的变化并跟踪 GPS 位置。可以生成警报并通过短信或电子邮件发送。维护指示是通过电压、灰尘和传感器读数实现的，使用电池板效率数据更新网络服务器。设计了一种使用太阳能的无线充电器，允许将小型太阳能电池板安装在手机上，无需电线即可独立充电。拟议的使用太阳能的无线电力传输系统具有多种优势，包括无需充电线和节能。这种可再生能源丰富且免费，可以减少客户的电费并为他们省钱。该系统使用太阳能电池板产生电能，电能储存在电池中，然后以电磁波的形式从发射器传输到接收器。森林火灾探测项目涉及两个模块：监测区域模块 (MAM) 和森林区域模块 (FAM)。这些模块包括传感器、与 Zigbee 的串行通信、使用 MPPT 的太阳能收集以及基于 PC 的 Web 服务器。该系统专为区域监测而设计，效率为 85%。网络服务器降低了整个系统的成本和重量。文中提到的其他未来太阳能项目包括：* 由太阳能供电的对接系统* 利用太阳能的信标项目* 使用太阳能为电动汽车供电的项目* 太阳能疫苗冰箱* 太阳能炊具和烤箱* 太阳能手机充电器* 太阳能油漆和织物* 荷兰太阳能自行车的路径* 比利时由太阳能供电的火车隧道* 马尔代夫的浮动太阳能农场* 各国由太阳能供电的机场、旋转木马、国家和太阳能公园。这些项目适合工程专业学生作为最后一年的项目。一个例子是具有自动强度控制的太阳能 LED 路灯。太阳能 LED 路灯因其高效率和易于强度控制而越来越受欢迎。该项目专注于设计太阳能 LED 路灯系统，该系统在高峰时段最大限度地利用能源，同时在夜间最大限度地减少浪费。该系统在白天将太阳能电池板的能量存储在电池中，然后在晚上用于为 LED 供电。为了确保高效充电，LED 阵列由充电控制器单元控制，该单元可感应过度充电或过载等异常情况。电池中存储的直流电用于通过开关装置为 LED 供电，LED 的强度使用脉冲宽度调制 (PWM) 技术控制。这允许从微控制器向开关提供不同的占空比脉冲，从而使 LED 的强度在特定的时间间隔内发生变化。该项目还探索了使用主动跟踪系统来最大限度地利用太阳辐射的太阳跟踪太阳能电池板。使用步进电机阵列和假太阳能电池板来演示这一概念。最后，太阳能充电控制器旨在调节电池充电，防止过度充电、低电压或过载情况。该系统使用比较器来感应这些异常情况并提供输出信号来控制电池的充电。这确保了电池充电和放电的安全高效。该项目利用太阳能用于街道照明和灌溉系统的创新方法在自然资源有限的地区具有巨大的实际应用潜力。土壤湿度监测系统使用太阳能和自动灌溉控制，即使在电源不稳定的地区也能有效利用水资源。该项目利用太阳能泵来克服主电源频繁不可用的问题，并根据传感器输入控制泵电机，传感器输入可感知土壤湿度水平。该系统还包括太阳能测量功能，如温度、光强度、电压和电流监测，显示在 LCD 显示屏上。其他相关项目包括用于提高光伏发电性能的太阳能跟踪系统、用于灌溉的太阳能水泵系统以及用于汽车应用的利用雨水和太阳能自动操作的雨刷。此外，电动自行车可以设计为配备太阳能电池板来为电池充电，太阳能电池板还可以为在日出和日落时打开/关闭的夜灯供电。本文介绍了各种创新项目和系统，旨在利用太阳能为日常问题提供解决方案。这些项目包括： - **工业锅炉控制**：一种使用太阳能电池板控制工业锅炉温度的系统，满足供暖需求。 - **太阳能多用途机器人**：一种由太阳能驱动的机器人，能够在农业环境中挖土、播种和洒水。 - **太阳能冷却系统（阿联酋）**：一种旨在在炎热的夏季减少阿联酋建筑物电费并节约能源的系统。 - **设计太阳能供电和操作门**：一种使用太阳能操作的门，由通过太阳能充电的电池供电，并通过远程操作控制。 - **太阳辐射追踪器**：通过追踪太阳的运动来优化太阳能电池板效率以最大限度提高发电量的系统。 - **基于纳米太阳能电池的光伏系统设计**：一个分析使用纳米技术从阳光发电的光伏系统成本的项目。 - **设计用于去除太阳能电池板上灰尘的嵌入式系统**：一种旨在去除灰尘和提高太阳能电池板性能的嵌入式系统，确保最大限度的输出能量。 - **通过可持续的植物修复方法防止水土流失**：一种利用太阳能监测土壤湿度和 pH 值的方法，防止水土流失。 - **基于太阳能的海水淡化生产**：一个利用太阳能淡化海水以生产淡水的项目。 - **利用太阳能进行村庄电气化**：通过使用太阳能为村庄提供电力供应，节约用电。 - **太阳能袋和抛物面太阳能烤箱**：专注于为利用太阳能发电和烹饪提供可持续解决方案的项目。该烤箱可以在 15-20 分钟内烧开水，在 50 分钟内煮好三人份的米饭，还能节省电能。其他项目包括太阳能驱动的割草机、使用 GSM 为煤矿工人提供的灵活呼叫系统、基于太阳能的农村农业电围栏以及为机器人提供动力的带光束电路的太阳能发动机。此外，还有太阳能驱动的便携式收音机和各种其他创新理念，如太阳能移动充电器、冰箱和空调。这些项目展示了太阳能在节省电力和更高效地完成任务方面的潜力。太阳能因其可用性、可持续性以及零污染物排放而被认为具有优势。
地球科学在工作 2025
我们的目标（续） 帮助美国人应对自然灾害 为防止灾害演变为灾难，早期预警是关键。卫星数据通常能提供问题的最早信号。NASA 正在利用我们自己的卫星和私人商业卫星群的先进功能，大幅提高国家预报和应对严重风暴、干旱、火灾和其他灾害的能力。NASA 为其合作伙伴和公众提供近乎实时的数据产品、预警工具和灾害地图门户，这是一个强大的灾害专用地理信息系统产品在线界面。NASA 还开发了一种先进的山体滑坡预报模型 — 让我们能够在山体滑坡发生前提供准确的预测模型，并提供卫星山体滑坡地图来指导急救人员。 NASA 正在迅速提高我们对飓风的了解。我们的 TROPICS CubeSats 和 GPM 卫星等工具收集数据以改进近期预报并加深我们对飓风强度的了解。NOAA 的国家飓风中心和联合台风警报中心使用了这些研究数据。野火发生频率和严重程度的不断增加带来了重大风险，尤其是在西部各州。NASA 的卫星和机载机队有助于估计燃料负荷和其他野火风险的关键因素。我们在火灾期间直接与美国森林服务局和其他机构合作，同时还领导研究以改善火灾预报、恢复和对社区长期影响的理解。NASA 使用传感器检测活跃火灾的热红外信号，自由公开地分享有关火灾发生地点的信息。应对“晴天洪水”和海平面上升其他方面的沿海社区依靠 NASA 的专业知识来提供未来几十年的精确预测。除了为沿海基础设施规划和灾害缓解提供信息外，NASA 还帮助国防部应对全球沿海军事设施和行动面临的风险。支持国家安全 NASA 的地球观测任务为各种安全利益提供了有价值的信息。我们的空间大地测量计划建立了地球方向参数、精确的卫星轨道和参考框架，这些是其卫星的位置、导航和计时精度的基础。同样的参考框架也支撑着 GPS 的准确性。此外，NASA 的激光反射器阵列 (LRA) 和卫星激光测距支持新一代 GPS 卫星的校准。NASA 与海军研究办公室和国家冰中心合作，帮助提高北极的态势感知能力，这对国家安全至关重要，并确定了作战区域和贸易路线。NASA 的陆地表面监测——通过结合卫星和地面观测与预报技术的先进陆地信息系统 (LIS) 模型——支持美国及其合作伙伴在世界各地的行动。支持当地社区决策卫星对温度、湿度和降水的测量有助于预测蚊媒疾病（如西尼罗河病毒 (WNV)）的爆发。NASA 支持为南达科他州、路易斯安那州、俄克拉荷马州和密歇根州创建 WNV 预报工具的工作。美国各地的水资源管理者面临着在竞争激烈的需求中分配水源的重大挑战。NASA 利用卫星观测和模型在了解淡水方面处于领先地位，可以从近地表到根区再到深层含水层。例如，GRACE 卫星彻底改变了大规模水存储的监测方式，使我们能够测量美国主要含水层的排水和补给情况。美国干旱监测中心使用 GRACE 和其他卫星来评估土壤湿度。
人为气候变化影响了全球河流流量季节性
基于材料和方法观察数据集1月1个月度流动时间序列（根据每日记录计算）是从2个全球流量指数和元数据存档（GSIM）获得的（18，47）。全球径流数据3中心（48）（GRDC）数据库，以每月规模提供河流流量，该数据库被4 GSIM排除，用作补充数据集。要计算具有最小偏差的RF，制定了两个5个选择标准：i）研究期限从1965年到2014年，以确保6个足够的站点进行空间覆盖范围的足够分析； ii）每月排放量仅在每年8个月可用10个月或更长时间的数据时才能计算年度季节性指数。鉴于气候迅速变化，我们通过将五个定期更新的河流流量数据集（表S3）从国民到2017 - 2019年全球水平结合在一起，扩展了分析，以包括最近的9年。拥有国家或11个大陆数据库的国家/地区的所有GRDC站（例如USGS数据）被替换，以避免重复的时间12系列河流。13为了获得全球范围的覆盖范围，使用了最近发表的全球栅格每月14个径流（Grun）数据集的重建（19）。Grun是从GSIM的原地15个月度河流流量观测到的，其空间分辨率为0.5°，涵盖了1902年至2014年的16个时期（19）。它是通过训练基于全球土壤湿度的降水和温度观察的机器学习算法的17阶段（GSWP3）数据集（19）的训练，因此，Grun无法明确考虑19的效果。S17）。观察到来自GRDC数据集的每月河流排放，并从部门间影响模型对比21项目（ISIMIP2A）重建的2A阶段的20个多模型模拟用于验证（19）。在新出版的G-Run合奏中的另外四个成员22在1965 - 2014年重叠，用来23个说明了径流上大气强迫数据集的不确定性，包括径流24次被CRUTSV4.04，GSWP3-W5E5，GSW3-W5E5，GSWP3-EEMBI和PGFFV3 25（49）强迫。与G-Run合奏的AE趋势的空间模式与Grun 26支持使用Grun进行气候变化检测和归因分析，而27进一步证实了我们结果的鲁棒性（图总而言之，原位观察结果28结合了气候变化的影响（包括ACC，自然强迫和自然29气候变化）和人类活动（例如储层，人类水管理和30种土地利用变化，缩写为HWLU）。相反，Grun和G-Run Ensemble仅31个说明了气候变化的影响。为了排除储层对原位观测值的RFS趋势的空间32模式的影响，水合物subbasin单元（PFAFSTETETER 33级别12）（50）与Grill等人提供的调节程度（DOR）集成在一起。（51）至34个将量规站区分为受储层影响（DOR> 0）的量规站，以及由储层（dor = 0）受到影响的35个。subbasin单位水平的DOR通过在河流范围内选择DOR的36个最大值来表示。使用了1965年至2014年期间的5×5°分辨率的crutem5数据集的平均空气温度数据（55）。有6,150个站点从储层影响中确定为37个，而3,914个站位于sibbasins或38个水库的下游（有49个车站由于在39个岛屿上的存在，而另外7个缺乏DOR信息的车站，因此位于水力发生范围外的49个站点）。在1979 - 2000年的平均降雪与降水量41的比例（52）时，全球范围内的40个降雪区域（52）都在全球范围内确定，其中包含0.5°的全球42降水量和降雪通量。2014年降雪时间序列的时间序列是根据全日制44覆盖率的第五代大气再分析（ERA5）计算得出的（53）。为排除降水季节性，观察到的每月栅格降水45来自全球降水气候中心（GPCC）（54）的数据以2.5×46 2.5°的分辨率在1965-2014时以每月量表为单位。48