NOAA提供了运营空间的天气监测,预测以及对民用应用程序的长期数据归档和访问,维护基于地面和空间的资产,提供了支持操作的研究,并为太空天气预测技术和科学提供了要求。ProsWift Act§60601
1 ASI-ITRIAIA太空航天局,通过DEL POLITECNICO SNC,00133,意大利00133意大利2意大利军事航空,空军工作人员3,Viale Dell'Younfers N.4,00185罗马,意大利3号Inf-Astro-astro phyic phyic observoration,Turgatory tornation tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory torains toragity toraine tornial teraine,turnesse turne surins turga物理学,通过科学研究1,00133意大利罗马5大学,物理和地质学系,通过Pascoli S.N.C.,06124意大利佩鲁吉亚6号地理和火山学研究院,通过Di Vigna Murata 605,som som som solicy,00143 ROME,ITRICTITITO,ITRICTIOS,ITRICTO,TRENTO,di vigna Murata 605 38123意大利特伦托8天文和空间行星学的Inf-Inf-Institute通过Del Fosso del Cavaliere 100,00133 Rome,意大利罗马9 Inf-Artonomical Obtervorator,Trieste,Loc。basovizza n。 302,34149意大利Trieste 10 Infn-Tifpa,通过Sommari 14,38123 Trento,意大利
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2):确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置,这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险,可能会迁移,使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂,取决于特定地点的考虑因素,例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者:Bryan Harre,NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni,美国 NRL 博士 日期:2022 年 11 月 9 日,星期三 时间:太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接,请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案,可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具,可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题:可持续的弹性修复演讲者:ITRC 日期:2022 年 11 月 17 日时间:太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会:https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息,请查看 ITRC 关于此主题的报告:https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集:现在到 2022 年 11 月 16 日链接:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新:2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地,活动举办批准将决定最终日期和地点。
摘要。通过互补感应方式整合各种表示形式对于自主驾驶中的强大场景解释至关重要。近年来,融合视觉和范围数据的深度学习体系结构具有先进的2D和3D对象检测。但是,这些方式在不利的天气或照明条件下通常会降解,从而导致性能下降。虽然已经开发了域适应性甲基元素来弥合源域和目标域之间的缝隙,但由于源和目标域之间的固有差异,它们通常会缺乏。此差异可以在数据的不同分布和不同特征空间的不同分布中表现出来。本文介绍了一个全面的域自适应对象检测框架。通过深度转移学习开发,该框架旨在从标记的透明天气数据中稳健地概括到无标记的不良天气条件,从而增强了基于深度学习的对象检测模型的性能。创新的斑块熵融合模块(PEFM)是我们方法的核心,该方法动态整合了sens-sor数据,强调关键信息并最大程度地减少了背景干扰。这进一步补充了一种新型的加权决策模块(WDM),该模块(WDM)根据其在特定环境条件下的功效来调整不同传感器的贡献,从而优化了检测准确性。此外,我们在转移学习过程中集成了域对齐损失,以确保有效的域适应性通过将特征图差异定于清晰和不利天气数据集之间的差异。我们评估了不同数据集的模型,包括Exdark(单峰),CityScapes(单峰)和密集(Mul-timodal),在我们评估的时间点,它在所有数据集中排在所有数据集中。
在2021年6月和7月,一场致命的热浪吞没了北美西北海岸。有广泛的科学证据表明,由于气候变化,频率和严重程度等极端天气模式都在增加。但是,不足以探索房东特定法,住房正义和气候变化的交集。在整个加拿大大部分地区,热量被认为是“至关重要的服务”,尽管省份以略有不同的方式构建了这些政策,但几乎所有情况都需要房东提供。省级没有政策可以保证房客拥有空调或足够凉爽的生活空间的权利。对不列颠哥伦比亚省目前的居民租赁立法现状的分析表明,立法几乎不包括保护租户免受极端温度时期的任何规定。源于1950年代的社会经济和政治条件所产生的制度化的不公正行为,也隔离了租户社区,以至于尝试大规模动员和社区主导的行动的尝试在很大程度上没有成功。这表明卑诗省将受益于各个组织的住房权利行动主义的集体化,并推动住宅租赁分支机构修改法律,从而保护房客免受极端天气事件的影响。
基于Leith(1964),Mintz(1965)和Smagorinsky(1963)的数值实验,确定大气的确定性可预测性极限被确定为大约2周。
Service Partnership India(WCSSP-India)的天气和气候科学是英国和印度之间的一项合作科学计划,旨在促进MOES改善天气和气候服务的科学理解和建模能力,重点是极端和相关的多部门影响。目前涉及大都会办公室,英国学术伙伴和地球科学部(MOES),政府。印度。 WCSSP-India项目的关键科学目标包括有关南亚季风体系的自然危害的研究(重点关注季节时间表的日子和全球范围为全球范围驱动程序);提高全球耦合,区域对流量表耦合和亚公里的城市规模建模框架的能力;观察和过程研究,改善在一系列预测时间范围内对自然危害的基于风险预测的工具和技术。 WCSSP-India旨在帮助Moes提供具有增强本地规模的预测服务的服务,并预期对灾害管理当局的影响,以计划适当的应急响应以确保公共安全。 要实现以WCSSP-India为目标的理想目标,印度大学和其他印度研究机构的参与非常重要。 为了吸引印度学术界/研究人员,决定邀请WCSSP-India主题的项目提案。 WCSSP印度研究由四个相互依赖的工作包(WP)组成。印度。WCSSP-India项目的关键科学目标包括有关南亚季风体系的自然危害的研究(重点关注季节时间表的日子和全球范围为全球范围驱动程序);提高全球耦合,区域对流量表耦合和亚公里的城市规模建模框架的能力;观察和过程研究,改善在一系列预测时间范围内对自然危害的基于风险预测的工具和技术。WCSSP-India旨在帮助Moes提供具有增强本地规模的预测服务的服务,并预期对灾害管理当局的影响,以计划适当的应急响应以确保公共安全。要实现以WCSSP-India为目标的理想目标,印度大学和其他印度研究机构的参与非常重要。为了吸引印度学术界/研究人员,决定邀请WCSSP-India主题的项目提案。WCSSP印度研究由四个相互依赖的工作包(WP)组成。
摘要。对对流层和下层平流层(UTL)中湿度的了解非常特别,因为它对卷云的形成及其气候影响的重要性。但是,当前天气模型中的UTLS水蒸气分布遭受大型不确定性。在这里,我们使用人工神经网络(ANN)开发了一种基于动态的Hu-Intimity校正方法,以改善ECMWF数值天气预测中ICE(RHI)的相对湿度。该模型是通过ECMWF ERA5的时间依赖性热力学和动力学变量进行训练的,以及来自服务机内的湿度测量,用于全球观察系统(IAGOS)。在±2 ERA5在iagos-tripter周围的±2 ERA5压力下的大气变量用于ANN训练。RHI,温度和地球电位对ANN结果的影响最高,而其他动态变量则具有低至中等或高度的重要性。ANN表现出色,UT中预测的RHI的平均绝对误差(MAE)为5.7%,确定的系数(R 2)为0.95,与ERA5 RHI相比,它显着改善(MAE5 RHI(MAE5)(15.8%; R 2 of 0.66)。ANN模型还提高了全套UT/LS和多云UTL的预测技能,并消除了RHI = 100%的峰值。相对于冰光厚度的MeteoSat第二代(MSG)观察到的结果比在没有湿度校正的结果上对大西洋上的关节尾卷心场景进行湿度校正的观察更好。ANN方法可以应用于其他天气模型,以改善湿度预测并支持航空和气候研究应用。