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World File Search System天气条件
环境污染和极端天气条件
环境污染的暴露，包括空气，土壤，水，光和噪声污染，是可能暗示心理健康结果的关键问题。极端的天气状况，例如飓风，流浪，野性场和干旱，也可能引起长期的严重关注。但是，目前对与这些暴露相关的可能精神疾病的知识尚未得到很好的传播。在这篇综述中，我们的目标是总结有关环境污染和极端天气条件对心理健康的影响的当前知识，重点是焦虑症，自闭症谱系障碍，精神分裂症和抑郁症。在空气污染研究中，PM2.5，NO2和SO2的浓度升高与焦虑，精神分裂症和抑郁症状的加剧最密切相关。我们概述了所涉及的潜在的病理机理。我们强调，与环境污染相关疾病的发病机理是多因素的，包括增加的氧化应激，系统炎症，血脑屏障的破坏和表观遗传失调。光污染和噪声污染与神经退行性疾病的风险增加相关，尤其是阿尔茨海默氏病。此外，讨论了土壤和水污染的影响。诸如原油，重金属，天然气，农用化学物质（农药，除草剂和肥料），多环或多核芳香芳烃（PAH），溶剂，铅（PB）和石棉对精神健康的影响相关的化合物。极端天气状况与抑郁症和焦虑症障碍有关，即PTSD。应实施一些政策建议和宣传运动，并主张提高高质量城市化，缓解环境污染，并因此增强居民心理健康。
ADA针对天气条件的可靠性
高级驾驶辅助系统（ADAS）技术除了人类驾驶员之外，还提供了一个额外的安全层。持续评估动态驾驶任务的安全性，使ADA能够启动纠正措施（例如自动制动）和/或预防性（例如，视听警报）操作，并在检测到不安全的道路事件时。为了提供情境意识，这些安全系统主要依赖于车辆安装的传感器，其性能会受到天气事件的极大影响，例如强烈的阳光，大气降水（雨，降雪，雾）等。相应地，进行了这项研究以表征不同天气条件下ADAS特征的性能。自动紧急制动（AEB）被选为代表性ADA功能。两辆正在测试的车辆（VUT）配备了感知传感器，例如LIDAR，RGB相机，红外摄像头，雷达，惯性测量单元，GNSS等。在文献中广泛报道了这些传感器在预生产和发展自动化系统中的相关性和显着用途。此外，还记录了通过VUT的OBD-II端口可用的数据，还记录了与外部传感器的时间对应关系。尽管传统上在天气室进行了涉及汽车系统的天气相关测试，但采用这些测试方案进行ADAS测试可能具有挑战性。由于必须动态执行ADA的测试，因此需要数百米的跑道，并且典型的天气室无法满足此要求。另外，这项研究利用自然发生的天气事件来记录AEB的性能。为了本研究的目的，在最佳天气条件（阳光明媚）下进行的AEB测试构成了基线性能。在许多不同的天气和道路条件下进行了相同的测试；例如，白天/晚上，雪覆盖着沥青，持续的降雪，阴天，降雨等。通过测试数据分析产生的许多指标用于在不利天气条件下量化AEB性能。当AEB系统在不同天气条件下检测到即将发生的碰撞，测试目标的距离时，这些目标包括测试目标的距离，当AEB在不同的道路表面条件下（干/湿沥青与雪覆盖的沥青）启动自动制动动作，以及AEB是否成功地停止了测试场景中发生碰撞的情况。这些指标有助于确定在不利天气条件下AEB的故障模式。应注意，对不利天气条件的ADA绩效鲁棒性的量化与操作设计域（ODD）的量化密切相关，这是驱动自动化系统文献的新兴主题。尽管如此，这项研究的观察结果和推论将用于设计更全面，更精致的测试协议，以预期在系统容量上可以提高系统容量，并在不久的将来进行奇怪。
大气和空间天气条件变化对定位精度的影响
摘要：当今的技术发展使得使用机器代替人类执行特定任务成为可能。然而，这种自主设备面临的挑战是在不断变化的外部环境中精确移动和导航。本文分析了不同天气条件（气温、湿度、风速、大气压力、使用的卫星系统类型/可见卫星以及太阳活动）对定位精度的影响。为了到达接收器，卫星信号必须传播很长的距离并穿过地球大气层的所有层，大气层的变化会导致错误和延迟。此外，接收卫星数据的天气条件并不总是有利的。为了研究延迟和误差对定位的影响，对卫星信号进行了测量，确定了运动轨迹，并比较了这些轨迹的标准偏差。所得结果表明，可以实现高精度定位，但太阳耀斑或卫星可见度等变化条件意味着并非所有测量都能达到所需的精度。卫星信号绝对测量法的使用在很大程度上促成了这一点。为了提高 GNSS 系统的定位精度，首先建议使用消除电离层折射的双频接收器。
考虑黑暗天气条件和电网中断情况的关键基础设施微电网规模确定
content/uploads/2021/02/Regional_Resource_Planning_PR_Mountain_Consortium.pdf [2] 美国国家可再生能源实验室 (NREL)。（2020 年）。波多黎各光伏屋顶数据库 (PVRDB-PR) [数据集]。检索自 https://dx.doi.org/10.25984/1804725。[3] M. Deru、K. Field、D. Studer、K. Benne、B. Griffith、P. Torcellini、B. Liu、M. Halverson、D. Winiarski、M. Rosenburg、M. Yazdanian、J. Huang 和 D. Crawley，“美国能源部商业参考建筑模型
飞机在 ... 下的自主着陆和复飞
摘要——我们介绍了智能自动驾驶系统 (IAS)，该系统能够在恶劣天气条件下自主着陆和复飞大型喷气式飞机，例如客机。IAS 是解决自动飞行控制系统当前无法自主处理飞行不确定性（例如恶劣天气条件、自主完成飞行和复飞）问题的潜在解决方案。提出了一种使用人工神经网络控制飞机方位的稳健方法。人工神经网络可以根据要拦截的路径线的漂移来预测要遵循的适当方位。此外，IAS 的飞行管理器的功能得到扩展，可以检测不安全的着陆尝试并生成复飞航线。实验表明，IAS 可以有效地处理此类飞行技能和任务，甚至可以在恶劣的天气条件下着陆飞机，而恶劣的天气条件超出了制造商运营限制所报告的本研究中使用的飞机模型的最大着陆能力。所提出的 IAS 是一种新颖的方法，使用与经验丰富的人类飞行员的技能和能力相匹配的 ANN 模型来实现大型喷气式飞机的完全控制自主性。
2023 年非洲展望：未来挑战 | bluesyemre
周期、地缘政治和战争，以及冲突和恶劣天气条件造成的持续粮食不安全威胁。2022 年，一系列内部和外部冲击扰乱了非洲的经济复苏——包括恶劣的天气条件、快速上升的通货膨胀率、更高的借贷成本以及主要出口市场的需求疲软。其中一些因素将抑制未来一年的增长前景，但预计该地区总体将保持稳定，而不是遭遇经济增长的大幅下滑——预计 2023 年北非和撒哈拉以南非洲都将增长 3.2%。我们预计几乎所有非洲国家都将继续增长，尽管整个地区实际 GDP 增长率将有很大差异，一些国家将停滞不前并濒临衰退。