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305AMWI15-101 - 空军
本指令实施空军政策指令 15-1、空军气象作业、AFI 15-114、功能资源和气象技术性能评估、AFI 15-128、空军气象角色和职责、AFI 10-206、作战报告、AFI 10-2501、空军应急管理 (EM) 计划规划和作战、AFI 11-208_IP、国防部飞行员通知 (NOTAM) 系统、AFMAN 10-2504、空军重大事故和自然灾害事件管理指南、AFMAN 15-111、地面气象观测、AFMAN 15-124、气象规范、AFMAN 15-129、空中和空间气象作业以及空中机动司令部 (AMCI) 15-101、气象作业和支援。它确立了职责、气象支持程序，并为气象服务提供了一般信息，包括气象观测和预报、气象警告、监视和咨询；空间气象数据、信息传播和基地范围内的相互支持。它适用于分配给第 87 空军基地联队 (ABW)、第 305 空中机动联队 (AMW)、第 108 联队 (WG) 空军国民警卫队 (ANG)、第 514 空中机动联队预备队 (AFRES) 的部队以及由麦圭尔-迪克斯-莱克赫斯特联合基地 (JB MDL) 分配、附属或支持的部队。确保根据 (IAW) 空军国民警卫队手册 (ANGMAN) 33-363《空军国民警卫队记录管理》维护根据本出版物规定的流程创建的所有记录，并使用位于 https://www.my.af.mil/gcss- af61a/afrims/afrims/ 的空军记录信息管理系统 (AFRIMS) 处理 IAW。使用 AF 表格 847《更改建议》将建议的更改和有关本出版物的问题提交给主要责任办公室 (OPR)
引用本文：Modeste Meliho、Abdellatif Khattabi、Driss Zejli、Collins Ashianga Orlando 和 Caleb E. Dansou (2022) 人工智能和遥感用于每日气温的空间预测：以摩洛哥苏斯流域为例，地理空间信息科学，25:2，244-258，DOI：10.1080/10095020.2021.2014765
摘要 气温（Tair）是气候研究和气候影响管理中的一个基本变量。由于气象站分布稀疏且不均匀，传统的实地观测无法准确捕捉其空间分布，尤其是在局部变异性较高的偏远地区。为了解决这个问题，本研究利用遥感和气象站数据估算了摩洛哥苏斯流域的 Tair。采用两种统计方法（包括线性回归和偏最小二乘 (PLS)）和四种机器学习算法（即 k-最近邻、随机森林 (RF)、极端梯度提升和立体主义）对 Tair 进行建模和预测，并使用随机子集和交叉验证评估其性能。中分辨率成像光谱仪预测因子包括 Terra 波段 32 发射率、Terra 夜间地表温度、Terra 当地夜间观测时间、Aqua 波段 31 发射率、Aqua 白天地表温度和 Aqua 夜间地表温度 (ALSTN)，以及辅助输入包括天空视野、海拔、坡度和山体阴影，被用作建模的输入。结果表明，Cubist 和 RF 是最准确的模型（RMSE = 2.09°C 和 2.13°C，R 2 = 0.91 和 0.90），而 PLS 的预测能力最低（RMSE = 2.71°C；R 2 = 0.83）。模型在研究区域估算 Tair 的整体性能普遍令人满意，所有模型的 RMSE 都在 3°C 以下。尽管如此，站点数据的可靠性仍然是一个问题，七个站点中只有四个站点拥有完整的气象数据。
使用舰载固定翼无人机进行测量...
从研究船上部署和回收自主或遥控平台已成为显著扩展研究船队能力和范围的一种方式。本文介绍了从船上发射和回收的波音 Insitu ScanEagle 无人机 (UAV) 的使用情况。在 2012 年 10 月的中太平洋赤道混合 (EquatorMix) 实验和 2013 年 7 月的弗吉尼亚海岸三叉戟勇士实验期间，无人机被用来表征海洋大气边界层 (MABL) 的结构和动态，并测量海洋表面过程。无人机测量结果包括大气动量和辐射、感热和潜热通量，并辅以船载仪器的测量结果，包括前桅 MABL 涡流协方差系统、激光雷达高度计和数字化 X 波段雷达系统。在 EquatorMix 期间，无人机测量结果揭示了船舶测量未采样的纵向大气滚动结构，这对热量和动量的垂直通量有重大影响。使用天底无人机激光雷达，可以观察到内部波的表面特征，与船载 X 波段雷达、水文多普勒声纳系统和理论模型的测量结果一致且连贯。在三叉戟勇士实验中，仪器化的无人机用于演示将无人机的气象数据实时同化到区域耦合海洋-大气模型中。仪器化的无人机在偏远海洋位置的大气和海洋测量中提供了前所未有的时空分辨率，展示了这些平台扩展海洋和大气研究舰队范围和能力的能力。
基于 PEMFC 的电网性能分析
1 电气电子工程系，技术学院，马尔马拉大学，34722，伊斯坦布尔，土耳其 alper.nabi@marmara.edu.tr , erkandursun@marmara.edu.tr * 通讯作者 摘要 背景：减少能源消耗和更有效地利用化石燃料技术是现代社会可持续能源的目标之一。在这些目标下要实现的基本活动是增加分布式发电结构并提高其适用性。分布式发电 (DG) 是传统电网的小型版本，由微型涡轮机、氢燃料电池、风力涡轮机、光伏 (PV) 模块、热电联产系统和储能单元提供支持。 方法：本研究的目的是借助经验计算详细分析基于质子交换膜燃料电池 (PEMFC) 的并网分布式发电系统的性能和单元尺寸。为此，我们尝试建立系统并通过实验验证分析系统可靠运行的性能。结果和结论：结果显示了通过实际气象数据将电力调度到恒定可变负载时可以产生多少额定功率的年生产情况。虽然总能源需求的 53.56% 由公用电网满足，但 46.44% 的需求由生产能源（即微电网）满足。本研究详细分析了马尔马拉大学技术学院基于 PEMFC 的混合微电网。根据性能分析的结果，将重点强调并帮助该领域研究人员的重要点如下。我们的结果令人鼓舞，并且可以通过更大样本量和良好的天气条件来验证能源采购百分比。关键词：分布式发电 (DG)、燃料电池、风力涡轮机、光伏 (PV)、性能分析
使用各种机器学习预测未来降雨量...
本研究提出了一种机器学习技术，可以提高对年降雨总量的预测。预测特定区域的降水量和降水时间被称为降雨预测。全球社会非常关注降雨预报的准确性。人们知道这是每年洪水和其他自然灾害的根源。许多行业都可能受到恶劣天气的影响，包括农业、建筑、发电和旅游业。降水预报是最具挑战性和不确定性的工作之一，因为它对人类社会有着深远的影响。减少不必要的痛苦和经济损失的唯一方法是及时和准确的预测。本文利用澳大利亚主要城市一天的历史气象数据，描述了一系列实验，这些实验建立了能够使用尖端机器学习技术预测明天降雨可能性的模型。这项比较研究将详细研究输入、方法和预处理策略。使用各种衡量算法理解天气数据和预测降水可能性的能力的指标，结果揭示了这些机器学习算法的表现如何。事实证明，机器学习在预测何时下雨方面非常有用，这是目前最基本的需求，目前，很难确定何时会下雨。在预测降水量的过程中，我们采用了大量方法，例如决策树算法、线性回归、支持向量回归、随机森林回归器和随机森林分类器。在农业方面，有效降雨是决定作物生长速度的关键因素。使用机器学习预测降雨量可以改善水资源规划、农业生产和用水预测。
北极苔原积雪特性的多物理合奏建模
摘要。复杂的积雪模型，例如Croscus和Snekpack，难以正确模拟北极积雪中的密度和特定表面积（SSA）的预测，这是由于风诱导的压实压实的低估，碱性植被的流动性融合量和水分流动量不足而陈述。To improve the simulation of profiles of density and SSA, parameterisations of snow physical pro- cesses that consider the effect of high wind speeds, the pres- ence of basal vegetation, and alternate thermal conductivity formulations were implemented into an ensemble version of the Soil, Vegetation, and Snow version 2 (SVS2-Crocus) land surface model, creating Arctic SVS2-Crocus.默认和北极SVS2-Crocus的合奏版本是由原位气象数据驱动的，并使用了Snowpack特性（Snow Water Eorsevent，Swe； Depth; Depth; Depth;密度；密度；密度；密度； SSA）在越野谷溪（TVC），Northwest Terrories，加拿大，加拿大，超过32岁，1991年至202年。结果表明，默认和北极SVS2-Crocus都可以模拟SWE的正确幅度（root-Mean-Square误差，RMSE，RMSE，对于两个合奏 - 55 kg m-2）和降雪深度（默认的RMSE - 0.22 M;北极RMSE - 0.18 m）在TVC上与测量值相比。在北极SVS2-Crocus内有效地压实了积雪的表面层，增加了密度，并将RMSE降低了41％（176 kg m-3至103 kg m-3）。
ROCKY START - 航空技术评论
欢迎参加 11 月 8 日至 9 日在佐治亚州亚特兰大举行的美国航空航天技术周。我们很高兴在会议上介绍一批优秀的演讲者，并欢迎来自世界各地的参展商提供他们的经验和专业知识，利用业内最先进的技术，使航空运营运行得更好、更快、更顺畅、更高效、更环保。在本出版物中，我们涵盖了活动中每期的相同主题。虽然有些似乎与其他无关，但事实上，在飞机的运行中，所有领域都是相关的，甚至是相互交织的。这些主题包括但不限于飞机航空电子设备、连接性（空对地和机头到机尾）、物联网、大数据、航空公司电子化、飞行运营软件、燃油效率、气象数据、MRO 软件、数字化转型、人工智能、机器对机器 (M2M)、监管、政策、技术 SES、下一代挑战，以及用于设计、建造和维护所有商用和军用飞机（硬件和软件）的系统测试。在本期杂志中，您不仅可以找到定期安排的内容，还可以找到《航空技术评论》展会指南。这是一本“翻书”——只需翻过来即可查看展会指南。我们拥有众多主题专家、领导者和演讲者，他们将与我们分享数十年的经验和有针对性的知识。他们看到了什么趋势？他们提供了什么新产品？有哪些服务可以帮助您的企业蓬勃发展和成长？经过过去几年的封锁、保守的旅行和隔离，是时候出去看看了。我们很高兴能够为您带来这些专家、主题和信息。没有什么比亲自在一起交流和学习更好的了。我期待着第一次见到某人并学到一些我从未学到的非凡东西的偶然时刻
对流层机载气象数据报告...
为了避免与这些术语和其他术语混淆，NASA 选择将其传感器称为 TAMDAR。拟议的机载气象报告系统将利用飞行中的仪表飞机作为气象观测平台，向该信息的用户报告现场情况。这些用户包括天气预报员、天气简报员、空中交通管制员和其他飞行员。信息将作为数字数据流传输或中继到地面进行收集和传播。该概念要求在对流层飞行的飞机配备传感器套件或包。如附录 A 中的图 1 所示，TAMDAR 传感器将测量气象数据并计算其他值。此信息将下行链接到地面收发器网络或卫星网络。中央处理站点将收集数据、进行处理，并将其发送到 NCEP、航空气象中心、飞行服务站、航空公司气象中心和其他站点。在 NCEP，建模者将原始数据纳入 RUC 预测模型，以增强模型输出。其他用户将使用原始数据并进行进一步处理，以创建新的气象信息产品。中央处理站点将收集所有气象产品，并将相关部分发送到地面收发器网络。作为 AWIN 系统概念的一部分，气象信息将上传回每架飞机。两家 FAA 签约供应商 ARNAV 和 Honeywell 目前正在为飞行信息服务 (FIS) 实施这项服务。备用路线将使危险类型信息或 HAZMET 绕过中央处理站点并直接中继回其他飞机。这一概念需要各企业和政府实体之间建立重要的通信基础设施。
物理气候风险：自1979年以来对历史上最极端和美国热浪的股票价格反应
气候变化增加了了解物理气候风险的需求，例如热浪的频率和严重程度的增加，以进行知情的财务决策。这项研究调查了极端热浪对欧洲和美国股票回报的财务影响。因此，该研究通过整合气候科学和金融的方法来结合气象和股票市场数据。作者使用气象数据来确定自1979年以来在欧洲和美国的五个最强的热浪，以及活动研究分析，以捕获其对环境绩效水平不同的公司股票价格的影响。这些发现表明，21世纪的热浪频率显着增加，反映了全球变暖的趋势，并且欧洲的热浪通常比美国的强度更高，持续时间更高。这项研究提供了证据表明，极端热浪降低了两个地区的库存价值，投资组合下降了3.1％。但是，投资者反应存在明显的跨国差异。与过去的进一步的热浪相比，在美国列出的股票似乎更受热浪的影响，而对欧洲股票价格的影响与事件强度和持续时间更加紧密相关。 仅针对美国样本，该分析揭示了高公司环境绩效对热风险的缓解作用。股票似乎更受热浪的影响，而对欧洲股票价格的影响与事件强度和持续时间更加紧密相关。仅针对美国样本，该分析揭示了高公司环境绩效对热风险的缓解作用。这项研究介绍了一种创新的跨学科方法论，将气象精度与财务分析合并，以提供对与气候相关风险的更深入的见解。
使用零膨胀模型探索温度和其他环境因素在加利福尼亚县的西尼罗河病毒发生率和预测中的作用
西尼罗河病毒（WNV）是美国最常见的蚊子传播疾病，仅在加利福尼亚州就会导致数百例报告。传输周期主要发生在鸟类和蚊子中，使气象条件（例如温度），对传播特征尤其重要。鉴于由于全球气候变化，温度的未来增长几乎是不可避免的，因此确定人类温度与WNV发生率之间的关联，以及对未来病例的预测，对加利福尼亚州的公共卫生机构来说很重要。使用加利福尼亚公共卫生部（CDPH）的监视数据，国家海洋与大气管理局（NOAA）的气象数据以及VectorsUrv的向量和托管数据，我们创建了GEE自动性自动化和零添加的回归回归，以确定温度和其他环境因素在WNV生病和预期中的作用。发现温度升高与2017 - 2022年之间11个高负荷加州县的发病率升高（IRR = 1.06），保持位置，一年中的时间和降雨常数。在我们的研究期间，假设的华氏2度（到2040年）将导致每年超过20个过量病例。使用2017–2021作为训练集，气象/寄主/矢量数据能够密切预测2022年的发病率，尽管这些模型确实高估了病例的峰值数量。零充气的模型紧密地预测了冬季的病例数量较少，但在高传输期间的表现比GEE模型差。这些发现表明，气候变化将会并且可能已经改变了加利福尼亚州WNV的传输动态和发病率，并提供了帮助预测未来发病率的工具。