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地图室 - AMS 期刊 - 美国气象学会
摘要：联合台风警报中心 (JTWC) 在制作官方 2019 年最佳路径数据集时，利用新的太空环境监测 (SBEM) 数据和传统数据来调整 JTWC 热带气旋 (TC) 强度和结构估计。来自先进微波扫描辐射计-2 (AMSR2)、土壤湿度主被动 (SMAP) 和土壤湿度和海洋盐度 (SMOS) 辐射计、合成孔径雷达 (SAR) 等多个平台的强度估计，以及客观的 Dvorak 和卫星共识算法，不仅有助于暴风雨后最佳路径 (BT) 过程，而且还提供了支持实时分析和预报的可靠数据。本摘要试图与 TC 社区沟通这些新数据对 2019 年官方 BT 数据的影响程度，JTWC 如何在暴风雨后 BT 过程中利用这些新数据，并提供这些数据如何实时影响预报员决策的示例。本文并未尝试验证这些方法（SAR、SMAP/SMOS 或 AMSR2）的风速估计的准确性，也未概述 JTWC 确定 TC 强度的整个过程，但简要概述了这些新数据集对最终 JTWC BT 强度估计和实时分析的影响。这些方法是数据稀疏的责任区内气旋强度估计的宝贵来源，在许多情况下，它们提供了传统方法无法单独获取的关键数据，本摘要将进一步详细介绍这些数据。
USAACE Reg 115-1 - 诺沃塞尔堡气象作业
中队（第 18 战斗气象中队）简介 1-1. OL-C 的使命。OL-C 为诺沃塞尔堡、美国陆军航空兵卓越中心 (USAACE) 以及本条例 (Reg) 列出的诺沃塞尔堡的其他指定和租户单位提供气象支持。 1-2. OL-C 概述。OL-C 隶属于第 18 战斗气象中队、第 93 空中和集团作战联队、空战司令部。OL-C 是一支由气象技术人员和电子技术人员组成的团队，位于凯恩斯陆军机场 (AAF)。在当地，OL-C 隶属于 USAACE G3 空中。 1-3. 联系信息。 OL-C 位于阿拉巴马州诺沃塞尔堡华莱士街 30101D 号楼，邮编 36362。值班预报员的电话号码为 (DSN) 558-8385/8397，商业电话为 334-255-8385/8397。1-4. OL-C 职责。OL-C 的主要职责是为 USAACE 航空飞行训练提供量身定制的任务规划和执行气象服务，并为诺沃塞尔堡综合设施提供资源保护。这些服务在本条例第二章和第三章中概述，相互支持和职责在第四章中概述。 OL-C 提供的所有气象服务均按照 (IAW) 附录 A 中列出的职责优先顺序完成。维护工作中心负责维护位于阿拉巴马州 Echo 的多普勒气象雷达，以及凯恩斯 AAF、Hanchey 陆军直升机场 (AHP)、Lowe AHP 和 Shell AHP 的自动气象传感器。空军和陆军在气象保障方面的一般职责在陆军条例 (AR) 115-10/空军指令 (跨军种出版物) (AFI 15-157 (IP) (美国陆军气象保障) 和 AR 5-25 (陆军气象职能活动) 中列出。1-5. 向非国防部 (DOD) 机构/个人发布气象信息。OL-C 不会向非国防部机构或个人发布气象信息，除非事先与诺沃塞尔堡设施运营中心 (IOC) 协调以应对恶劣天气事件，或与公共事务办公室 (PAO) 协调以应对常规气象信息。IOC 或 PAO 将在发布任何信息之前提供书面协调证据。1-6. 向国防部机构/个人发布气象信息。OL-C 必须在发生与气象有关的飞机事故（A 类、B 类、或 C) 或发生恶劣天气事件，导致岗位受损。这些报告将尽快准备好并分发给相关机构。如果发生恶劣天气事件，天气摘要将发送给 IOC。所有报告将发送给第 18 届 CWS 和 USAACE G3。凯恩斯 AAF、Hanchey AHP、Lowe AHP 和 Shell AHP 的基本气候学可在 OL-C 主页 https://home.army.mil/novosel/index.php/weather 上找到。任何其他数据请求都应至少提前三天通知。
使用无线电探空仪获取的乌约高空气象数据集
天气模式异常和气候变化以各种方式极大地影响了人类活动和环境。无论是自然引起的还是人为活动的，它仍然是全球公共卫生的威胁。预先了解天气/气候变化有助于减轻由这些变化引起的灾害的影响。高空气象数据在天气和气候预测中发挥着极其重要的作用。然而，尼日利亚和非洲许多地区都缺乏地面真实气象数据。因此，需要测量和存档这些数据。物联网和区块链技术被用于构建一个系统，该系统可捕获和记录海拔 9,0 0 0 米以上的气象数据。本数据文章中介绍的气象数据涵盖了 2021 年 1 月 18 日至 2021 年 7 月 26 日期间乌约地方政府区域的高空气压、温度、露点、时间和捕获它们的海拔高度。
深度学习衍生的行星边界层高度从传统的气象测量
摘要。行星边界层（PBL）高度（PBLH）是各种流星和气候研究的重要参数。本研究提出了一个多结构深神经网络（DNN）模型，该模型可以通过整合早晨的温度纤维和表面气象观测来估计PBLH。DNN模型是通过利用富含的PBLH数据集而开发的，该数据集是从长期存在的辐射记录中得出的，并以高分辨率的微脉冲激光雷达和多普勒激光雷达观测来增强。我们以10个成员的合奏访问DNN的性能，每个成员都有独特的隐藏结构，从1994年到2020年，在南部大平原上共同产生了强大的27年PBLH数据集。各种气象因素对PBLH的影响是通过重要性测试严格分析的。此外，还评估了DNN模型的准确性，以针对辐射观测值进行评估，并与传统的遥感方法并置，包括多普勒激光雷达，天花板，拉曼激光雷达和微脉冲激光雷达。DNN模型在各种条件下表现出可靠的性能，并且相对于遥感方法表现出较低的偏见。此外，最初在普通区域进行训练的DNN模型在应用于山羊山（Green Ocean Amazon; Tropical Rainforest）和Cacti（云，Aerosol和Aerosol，Aerosol和复杂的地形相互作用; Middle lat Lattlative Mountains; Middle Lattlative Mountains）活动中遇到的异质地形和气候时，表现出显着的适应性。这些发现证明了深度学习模型在估计PBLH中的有效性，增强了我们对边界层过程的理解，对改善PBL在天气预测和气候建模中的表示的影响。
评估水文模型对小型山区流域的评估：气象强迫的影响
摘要。小型山区集水区的水文模型特别具有挑战性，因为气象施加所需的高时空分辨率。的原位测量通常很少。降水重新分析提出了使用水文模型模拟流流的不同替代方案。在本文中，我们使用具有细胞空间和温度分辨率的不同气象产物来评估代表小型山区流域（<300 km 2）的一些关键过程（<300 km 2）的表现。评估是对法国北部阿尔卑斯山的55个小流域进行的。虽然在大多数配置中都充分再现了相似的流流量，但这些评估强调了雷达测量值的附加值，尤其是对于循环事件的再现。但是，仅获得这些更好的性能，因为水文模型纠正了累积量的估计（例如，年度）来自高海拔地区的雷达数据。
利用数据驱动的光伏能力预测的气象预测
抽象背景：旋转阳极X射线源的允许输入功率密度受到可用目标材料的性能的限制。尽管使用临床实践的变化，但使用的用于焦点表面温度的简化公式忽略了管电压。如本工作所提出的那样，改进了电子传输和靶标侵蚀的建模，可改善X射线输出降解对X射线输出降解，绝对X射线剂量输出以及诊断成像的质量和Orthovolt Cancer Cherapy的质量，用于广泛的技术因素。目的：改进电子功率吸收的建模以包括体积效应和表面侵蚀，以提高对X射线输出降低的理解，增强X射线管的可靠性并安全地扩大其使用场。方法：我们结合了蒙特卡洛电子传输模拟，耦合的热弹性有限元建模，侵蚀引起的表面粒度以及热物理和热机械目标特性的温度依赖性。提出了半经验的热机械标准来预测目标侵蚀。我们模拟了侵蚀的钨 - 侵蚀目标的吸收电子功率，并用带有球形单层的toge靶模仿，并与原始目标进行比较。Results: The absorbed electronic power and with it the conversion efficiency varies with tube voltage and the state of erosion.With reference to 80 kV (100%), the absorption of a severely eroded relative to a pristine target is 105% (30 kV), 99% (100 kV), 97% (120 kV), 96% (150 kV), 93% (200 kV), 87％（250 kV）和79％（300 kV）。我们表明，尽管表面加热的简单的müller -oosterkamp模型低估了较高的管电压相对于在80 kV下的运行的好处，但该误差限制为30 kV的误差低于-6％（建议还原），而300 kV + 13％（输入功率增加允许）。结论：纠正侵蚀目标材料的X射线转换效率，通常无法通过测量管电流来访问，这可能意味着对现有的X射线剂量计算进行校正。随着管电压增加的旋转阳极X射线试管的相对增加，其量大的电压易于预测的agnosmmüller– oosterkamp age agnosism age age agnosism age agnosism age age ageostermism age age age agnosism age age age age age agnosism agn依赖性的依赖性依赖于焦距的依赖性，这显着的量加热模型要小得多。钨孔和粒度的扩散率随着管电压增加的旋转阳极X射线试管的相对增加，其量大的电压易于预测的agnosmmüller– oosterkamp age agnosism age age agnosism age agnosism age age ageostermism age age age agnosism age age age age age agnosism agn依赖性的依赖性依赖于焦距的依赖性，这显着的量加热模型要小得多。钨孔和粒度的扩散率
空气污染测量系统质量保证手册第 IV 卷：气象测量版本 2.0（最终版）
编写此类文档需要许多人的努力和奉献。本节感谢那些为创建此文档付出时间和精力的人。团队负责人：Dennis K. Mikel，EPA – OAQPS，AQAD 团队联合负责人：Nealson Watkins，EPA – OAQPS，AQAD 章节作者： 第 0 章：Dennis Mikel，EPA – OAQPS，AQAD；Joey Landreneau，Sonoma Technology，Inc. 第 1 章：Daniel Fields，马里科帕县空气质量部门 第 2 章：David Bush，T+B Systems，Inc.；Paul Roberts，Sonoma Technology，Inc. 第 3 章：Paul Fransiola，T+B Systems Inc. 第 4 章：Tammy Eagan，佛罗里达州环境保护部 第 5 章：Paul Fransiola，T+B Systems Inc. 第 6 章：Dennis Mikel，EPA – OAQPS，AQAD； Joey Landreneau，Sonoma Technology，Inc. 第 7 章：Kent Field，文图拉县 APCD；Joey Landreneau，Sonoma Technology，Inc. 第 8 章：Bob Baxter，T+B Systems Inc.；Tim Dye，Sonoma Technology，Inc. 第 9 章：Dennis Mikel，EPA – OAQPS，AQAD，Gary Arcemont，圣华金谷 AQMD 第 10 章：Dennis Mikel，EPA – OAQPS，AQAD 第 11 章：Joey Landreneau，Sonoma Technology，Inc.附录 A：Dennis Mikel，EPA – OAQPS，AQAD 附录 B：Dennis Mikel，EPA – OAQPS，AQAD 附录 C：Richard Heffern，阿拉斯加州环境保护部编辑审查和格式由 Sonoma Technology，Inc. 根据与 EPA 签订的合同提供。评论和问题可直接发送至：Dennis Mikel 或 Nealson Watkins EPA-OAQPS-AQAD 109 Alexander Drive Research Triangle Park, NC 27711 电子邮件：mikel.dennisk@epa.gov Watkins.nealson@epa.gov
评估，调整和解释神经网络，用于与气象应用中的图像一起工作
摘要：神经网络的方法（又名深度学习）为在气象学中使用了许多新的机会来利用远程感知的图像。常见应用包括图像分类，例如，确定图像是否包含热带旋风，以及图像 - 图像翻译，例如，为仅具有被动通道的卫星效仿雷达图像。然而，关于使用神经网络来处理气象图像，例如用于评估，调整和解释的最佳实践，还有许多公开问题。本文重点介绍了神经网络发展的几种策略和实际考虑因素，这些策略和实际考虑因素尚未在气象界受到很多关注，例如接收领域的概念，未充分利用的气象性能指标以及神经网络解释的方法，例如合成实验和层次相关性传播。我们还将神经网络解释的过程视为一个整体，将其视为基于实验设计和假设的产生和测试的Itera tive tive the triben驱动的发现过程。最后，尽管气象学中的大多数关于神经网络解释的工作迄今已集中在用于图像分类任务的网络上，但我们将重点扩展到包括图像到图像翻译的网络。
SkySense：利用气象气球的轻量级传感技术分析地面和空中频谱使用情况
鉴于轻型无线电和处理技术的可用性，使用气象气球的频谱传感系统变得可行。这种气球可在高达 40 公里的空域中航行，并可提供鸟瞰图和清晰的地面和空中频谱使用情况。在本文中，我们介绍了 SkySense，它是 Electrosense 传感框架的扩展，具有移动 GPS 定位传感器和本地数据记录。此外，我们还介绍了 6 种不同的传感活动，针对多种地面或空中技术，如 ADS-B、AIS 或 LTE。例如，对于 ADS-B，我们可以清楚地得出结论，检测到的飞机数量对于每个气球高度都是相同的，但由于碰撞，消息接收率会随着高度的增加而急剧下降。对于每个传感活动，都描述了数据集，并给出了一些示例频谱分析结果。此外，我们还分析和量化了从空中感知时可见的重要趋势，例如温度和硬件变化、环境干扰水平的增加以及轻量级系统的硬件限制。一个关键的挑战是系统的自动增益控制和动态范围，因为在 30 公里以上导航的无线电可以看到非常广泛的可能信号电平范围。所有数据都可通过 Electrosense 框架公开获取，以鼓励频谱感知社区进一步分析数据或激励使用气象气球进行进一步的测量活动。
研究的目的：了解农田生态系统的碳预算和气象因素的影响有助于对汽车的科学评估
研究的目的：了解农田生态系统的碳预算和气象因素的影响有助于对碳预算和低碳农业生产实践的科学评估。研究领域：2019年中国新南北的Songnen Plain。材料和方法：根据数学统计和碳平衡方程方法，基于典型的玉米农田生态系统的涡流和土壤异养的呼吸观测。主要结果：土壤呼吸速率（R S）和组成受到表面土壤温度（T S）和水含量（W CS）的协同作用的影响和控制。t扮演着领导角色，而W CS发挥了重要作用。t s和w cs对异养呼吸率（R H）的影响最大，其次是R S和自养呼吸率（R A）。净生态系统生产率的每日变化与每日平均空气温度，潜热通量和明智的热通量相关。年度碳收入为1139.67 g C M -2，年度碳支出为456.14 g C M -2，2019年的年碳预算为-683.53 g C M -2。考虑到玉米谷物的产量（-353.44 g C M -2）在收获时移出现场，但净生态系统碳平衡为-330.09 g C M -2；然后是2019年的碳汇。通过充分利用气候资源并改善农业管理，农田生态系统中的碳汇增加了。其他关键词：玉米农田生态系统；土壤呼吸。引用：gao，·yg;王，·m;江，·lq; Zhao，·F;高，f;赵（2023）。研究亮点：土壤呼吸速率和成分受土壤温度和水含量的协同作用的影响和控制；玉米农田生态系统是碳汇。使用的缩写：温室气体（温室气体）； NECB（净生态系统碳平衡）； nee（净生态系统交换）； NPP（净生态系统生产率）； PFC（perfluorocarbons）; SOC（土壤有机C）。参数：r a（土壤自养呼吸）； R H（土壤异营养呼吸）； R R（土壤根呼吸）； R S（土壤呼吸）； T S（土壤温度）； W CS（土壤水含量）。中国桑宁平原典型玉米生态系统的碳预算和气象因素的动态。西班牙农业研究杂志，第21卷，第4期，E0301。https://doi.org/10.5424/sjar/2023214-20226