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World File Search System气象站
混合可再生能源基于V2G和G2V模型
复杂。首先有面板，可以收集阳光并将其转化为电。直流信号被馈入逆变器，该逆变器将直流转换为网格兼容的交流电源（这是您在家中使用的）。出于安全原因，包括各种开关框，整个过程通过电线和导管连接。存储电池可以通过在太阳能电池板中存储更多或一部分电源，在自由阳光期间提供保护能力。太阳能发电系统用于私人电力消耗，气象站，广播或电视台，娱乐场所，例如电影院，酒店，餐馆，村庄，村庄和岛屿。传统的P-N结太阳能电池是最先进的太阳能收集技术。能量输入和载体输出的基本物理学功能功能和相关的电性能（即带距离）。电子需要具有大于带隙的能量，以激发从价带到传导带的电子。理想的太阳能电池的直接带隙为1.4 eV，以吸收来自太阳辐射的最大光子数量。看似无限的晶格创建了允许能量状态的乐队；硅创建一个不存在电子的带隙（一个1.1 eV宽的带隙。然而，太阳的半径接近约6000 K的黑色光谱。因此，从太阳到达地球的大多数光线都具有大于太阳硅群的半径。这些高能声子将被太阳能电池固化。仍然，声子和硅带之间的距离将转换为热量（通过称为声子的溢出）而不是可用的能量。对于单个会议单元，这将设定最大效率约为20％。当前执行多节点光伏设计以克服效率限制的方法似乎并不是昂贵的解决方案。即使是内置的PV设备也只能在白天使用，并且需要直接的阳光（直接连接到内部）才能达到最佳性能。风力涡轮机系统的主要组件如图1.9所示（绘制不缩放）。涡轮机是由叶片，转子轮毂和连接组件形成的。驱动列车是由涡轮旋转质量形成的，低速
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
加利福尼亚能源委员会-CA.GOV
David W. Pierce, Daniel R. Cayan, Stefan Rahimi, Julie Kalansky, Scripps Institution of Oceanography, UCSD & UCLA CEC-funded agreement: EPC-20-006 Development of Climate Projections for California and Identification of General Use Projections December 2023 Methods and Prior Relevant Work The Localized Constructed Analogs (LOCA) statistical downscaling method (Pierce et al.2014; Pierce等。2015a; Pierce等。2015b）是一种基于模拟的方法，用于降低比例相对粗糙的全球气候模型预测，以更细化的区域预测。在进行这一全球至区域缩减时，LOCA将基于观察的训练数据对区域域进行了两个目的：1）偏置校正； 2）提供一个观察到的天气模式的库，在空间变厚后，与全球气候模型（GCM）日相匹配。我们将后者称为“模式库”。LOCA降尺度方法分为两个步骤：1）从原始GCM网格（通过GCM变化）到常见的0.5x0.5度网格。2）从常见的0.5度网格到最终的细尺度3 km网格。使用了这两个步骤，以便使用来自相同0.5度网格的信息纠正所有模型，即使GCM具有不同的网格分辨率（Pierce等人。2014）。其他方案有时在缩小降低之前将不同的GCM网格插入到一个共同的网格中，但是我们的分析发现，插值可以导致最终降低结果的空间变异性的较差表示。但是，这确实导致了一些问题。在以前的LOCA版本中，例如用于加利福尼亚的第四次气候评估（Pierce等人2018），通常从使用最近的邻居算法网格的观察到的气象站数据获得模式库。（此类例外是从卫星观测中获得的表面向下太阳辐射训练数据。）使用网格的历史观测值对模式库是一种合理的方法，也是必要的方法，因为未来观察到的天气模式不可用。尤其是，未来温暖的气候将降低降雪，可能导致在未来几十年系统地降雪的位置发生变化的表面温度模式。为了解决这一问题，在LOCA版本2（以下哪个介绍）加利福尼亚域中，我们使用了一个混合缩减方案，该方案与动态缩放的GCM天气研究预测（WRF）运行获得的模式库，这些库是偏向于ERA5-WRF-BC 1
航空图可视化及...分析
bagus.primohadi38@gmail.com摘要上空观察结果的局限性是分析天气的障碍之一。数据模型的使用可以是一种解决方案。本研究的目的是确定数据模型在使用RAOB作为充气图和发声信息分析仪的可视化工具提供上部空气信息方面的准确性。所使用的数据是来自Cengkareng气象站的辐射观察数据，与原位观测值相同的位置，1000 - 100 MB ECMWF压力水平模型。选择的时间是在观察时间00 UTC发生的5个事件的雾兹和雾时。使用的方法是Pearson相关性和简单的视觉验证。获得的结果是，当雾发生时，显着点图数据图的相关性为0.76，而雾霾的发生率为0.67，并且从视觉上讲，整个模型数据非常接近观察数据。在发生雾气时，整体上59个响起信息的相关性总体产生0.85 - 0.99的值，当雾霾发生时值为0.89 - 0.99。希望这些结果可以用作使用数据模型来填补辐射观察数据中的空白的考虑。关键字：发声信息，RAOB，RadioSonde，ECMWF模型。1。引言天气是在有限的时间和空间内的大气条件。天气条件通常从表面层的大气和上方的层的动力学中可以看出。使用飞行员气球观测（PIBAL）和辐射仪（自然，1957年）进行上空或上空空气的观测。辐射观测，以获取不同空气高度层处的几个天气参数的数据。观察到的参数是温度，露点，地球电位高度（与压力有关）以及风向和速度。处理辐射观察数据将获得与空气稳定性和其他几个派生参数有关的各种指数值，后来对分析和天气预测的目的非常有用（Syaifullah，2018）。印度尼西亚的守恒观察结果通常每天在00 UTC和12 UTC同时进行两次。非常动态的天气条件使上层空气的最新条件非常必要，因此模型计算似乎可以填补空的观察时间。广泛使用的一种模型是ECMWF（欧洲中范围内天气预报中心）模型。与验证ECMWF模型有关上空参数的研究表现出非常良好的热带表现，尤其是在温度和风参数方面（Haiden et
仪器和观测方法报告第 19 号
l.Ø 简介 1.1 如果被问到“外面天气怎么样？”，大多数人可能会回答“多云，温暖，有些微风。”。在同样的情况下，天气观察员会回答“2Ø SCT M9Ø OVC 6K l73/75/68/3ØlØ/ØØ4”。尽管（故意的）这两条消息包含的字符数大致相同，但观察员的回复显然包含更具体和详细的信息。他的感官通过许多传感器得到增强，在这个例子中，这些传感器必须包括云高计、气压计、温度计、湿度计、风速计和风向标。此外，他还接受过仔细的培训，能够观察能见度并识别能见度障碍物，使用表格计算海平面气压和高度计设定值，以及正确编码和格式化消息。虽然没有明确说明，但他在控制消息中数据的质量方面也运用了相当多的判断力。例如，在此消息中，温度超过露点，风向在 ØØ 到 36 的范围内，海平面和高度计设定压力兼容，并且没有传感器被识别为有缺陷，这会导致消息元素丢失。1.2 这位观察员并不是唯一的。世界各地成千上万的观察员经常以标准格式进行频繁观察，以交换通过统一观察技术获得的高质量信息。为了实现这一目标，多年来投入了大量资源来标准化内容、质量和格式。随着我们向自动化大气观测迈进，我们面临着需要保留许多已经标准化的内容，并设计出使用现代数据处理设备完成人类观察员功能的方法。1.3 毫不奇怪，许多现有技术和标准化手动技术都可以被自动气象站利用。这些包括许多传感器、用于导出消息元素的标准计算以及消息格式本身。这并不是说自动化的适应总是微不足道的。并非所有传感器都可以轻松地与自动化设备交互。必须恢复或发现目前体现在表格中的计算的解析表达式。消息编码规则必须用计算机语言表达，其精确度、完整性和明确性是为人类观察员准备的自然语言指令所不要求的。其中包括数据质量控制和统计数据提取。1.4 另一方面，自动化需要量化人类执行的功能，而这些功能尚未建立标准。让观察员报告平均温度和每日最高和最低温度很容易，但要指示计算机完成同样的任务，则需要更多的细节和精度。此外，某些人类功能无法使用当前或可预见的技术实现自动化。观察云类型是一个显而易见的
Power Chronicle Vol_7_I01 - 能源分析实验室
可再生能源 (RES) 需求和发电的不确定性仍然是全球系统运营商关注的问题。非计划交换 (UI) 机制是一种基于经济信号的开创性方法，后来随着预先定义的偏差定价曲线被与市场价格相关的曲线取代，它转变为偏差结算机制 (DSM)。该机制变得越来越复杂（请参阅本期详细评论），对买方和卖方实体的适用性各不相同。拟议草案似乎为商业发电厂和基于城市固体废物的发电厂的暴利敞开了大门，原因是成本信息不对称或关税非常高。由于没有逐块/每日偏差限制，人们会有动机抑制产能以获取经济收益。峰值可再生能源发电占全国电力需求的 20-28%。将可再生能源发电纳入不平衡管理的主流对于整合更大份额的可再生能源至关重要。可再生能源发电厂的偏差计算应逐渐与一般卖方的偏差计算保持一致。有趣的是，可再生能源电厂在一天/季节内继续提供“相同”的可用容量。可再生能源发电厂自行申报的最大潜在发电量分布图 (MPGP) 应取代电厂可用性，成为偏差计算的分母。可再生能源超级丰富州（超过 5 GW 可再生能源容量）和可再生能源丰富州（1-5 GW 可再生能源容量）的更高偏差限制，采用“宽松”偏差制度，仍是短暂的，因为大多数较大的州可能很快就会跨越可再生能源丰富州的定义。发电计划或 MPGP 提供了更有意义的定义，因为当前的方法使这些州即使在可再生能源低时段也能获得不应有的利益。可再生能源预测的改进有可能显著减少偏差，但可靠数据的挑战仍在继续。汇集来自各个可再生能源发电站点的气象站数据作为公共物品，可以帮助缓解这种担忧。将它们升级到 IMD 标准可以提高数据质量和可靠性。近年来电力市场的波动要求加强对市场监控的监管。分析市场竞价数据对于识别市场结果的潜在风险至关重要，而设备监管监督则可以预防/解决此类风险。需要在全国范围内监测发电厂的可用容量，以识别产能控制和牟取暴利的行为。市场监控委员会将监督 CERC 下属的市场监控小组，以解决普遍存在的机构差距。增加具有最佳技术能力的人力资源是加强监管能力的关键。
一个联合模型，用于估算物种分布和环境特征的数据
全球生物多样性受到多种压力源的威胁，包括污染和气候变化等人为压力[1，2]。成功有效地减轻对特定物种的威胁需要了解其生态学的知识，但是这些信息并不总是可用。一种解决方案是使用生态模型来解释和预测物种的存在。该目标的一个有力的工具是物种分布模型（SDM），它们是试图使用环境特征的预测和解释物种发生的统计模型[3，4]。响应变量是物种的发生，解释性变量通常是环境特征，其中包括非生物环境的各种描述。研究人员基于统计模型和机器学习发展了越来越复杂的SDM技术[5，6]。SDM拟合到空间数据，其中空间自动校正是一种特征，应考虑到统计推断[7，8]和词语[9-11]。有关SDM和相关统计问题的更完整描述，我们将读者推荐给评论[12，13]。描述环境条件的数据集变得越来越多[14]。更多的数据在更充分地捕获物种的栖息地特征方面提供了希望，这可能会导致更准确的地图和对物种发生的新预测指标的检测[15-17]。这些预测因子很容易在SDM或其他生态模型中使用。对未知值的简单解决方案是两级方法。然而，环境数据通常是从其他模型中预测的，该模型以错误或从测量点进行了插值。GIS层[18-20]存在固有的不确定性，从气象站[21，22]插值的局部气候，主题分辨率和土地利用[23]的变化以及历史数据中物种发生的坐标[24]。最近的研究表明，模型性能差可以归因于环境数据中的高度不确定性[25]。空间未对准环境因素的测量结果与物种观察数据不正确，这是研究环境因素对物种分布的影响的关键来源[26]。预测精确的栖息地图图需要在研究区域的每个可能点上进行准确的环境条件。在第一阶段，人们可以预测每个空间位置的环境因素。典型的解决方案使用的是地统计学模型，例如Kriging，机器学习模型，例如随机森林或将每个观察结果缩放到完整的覆盖网格中。在第二阶段，这些预测的环境因素被视为特殊分布模型中的基础真理。但是，这种方法不考虑协变量值的不确定性，这可能导致错误的统计推断[27]。很少有研究试图评估环境变量对SDM模型的不确定性影响[26-32]。
网络研讨会的概念注释（3）.docx
利用人工智能来进行气候弹性引入和基本原理气候变化是全球最紧迫的挑战之一，影响了全球生态系统，经济和社区。非洲尽管气候变化率低（GHGS），但由于气候变化的影响而受到严重打击（AFDB，2019年。这归因于对气候敏感部门的过度依赖，以及这些国家缺乏必要的机构，技术和财务能力来减少排放和抵抗气候变化的韧性（Doku等，2021a，2021a，2021b; Mekonnen et; Mekonnen等，2021; 2021; Phiri＆Doku，2024）。随着气候变化的影响加剧，对创新，数据驱动的解决方案的需求变得更加紧迫。数学科学和人工智能（AI）被证明是制定和部署气候弹性策略的重要工具（Ferrari，2024）。这些领域支持模型，预测和决策系统的设计，这些系统对于理解，预测和减轻气候风险至关重要。数学建模和人工智能（AI）的作用在加强气候信息系统和弹性计划的预测方面变得越来越重要（Amiri等，2024）。M-AI在其数据分析，预测和决策支持功能上建立了重要的作用，在开发预警系统中发挥着关键作用，使社区警告即将发生的灾难。需要在非洲早期职业研究人员和政策制定者的早期职业研究人员和决策者中建立能力。M-AI专业知识可以显着增强非洲的通过分析来自卫星，气象站和其他来源的大量数据集，AI驱动的系统可以检测模式并确定极端天气事件的早期迹象，包括可能经历温度和降水模式变化的区域。这些关键信息允许及时有效的响应，从而使整个部门的计划工作受益，特别是对于农民和其他高度容易受到气候变化的影响（Jain等，2023; Weaver等，2022），但是，主要挑战会阻碍进步：缺乏适当的技能，无法在环境中进行AI/数学来进行跨越范围的计划和解释整个计划和研究整个计划。这一差距主要源于两个因素：在非洲与非洲与AI相关的科学，技术，工程和数学（STEM）受试者（STEM）主题的培训机会有限，AI领域内的性别差异持续存在，反映在学术界的女性数量少，而AI劳动力则反映了。整个大陆的政府和利益相关者在采用适当和包容的报告框架以实现气候行动时面临挑战。
使用 arduino 探索传感器的世界
SU 创业和企业家委员会与 IIC Saurashtra 大学以及技能发展中心合作，于 2024 年 12 月 19 日和 20 日上午 11:00 至下午 5:00 举办“使用 Arduino 探索传感器世界”研讨会。 “使用 Arduino 探索传感器世界”是一个介绍使用 Arduino 微控制器与各种传感器接口以收集和处理数据的概念的主题。 传感器是检测和响应来自环境的物理输入（例如温度、光、运动、湿度等）的设备。 Arduino 是一个流行的开源平台，允许用户轻松连接和控制这些传感器。 Shri Ravin Sardhara 先生解释传感器是检测物理特性（例如温度、光、运动）并将其转换为电信号的设备。 Arduino 使用的常见传感器包括温度传感器（DHT11、TMP36）、运动传感器（PIR）、光传感器（LDR）等。模拟传感器 提供电压变化的连续数据（例如，光传感器、温度传感器）。 数字传感器 提供离散数据，通常是高信号或低信号（例如，运动检测器、接近传感器）。 专用传感器 包括用于距离测量的超声波传感器、用于空气质量的气体传感器等。 传感器可以根据其类型使用各种引脚（数字、模拟或 I2C）连接到 Arduino。 正确的接线和对传感器数据表的理解对于正确的传感器操作至关重要。 传感器可用于各种项目，如气象站、家庭自动化系统、安全系统和环境监测。 这些项目有助于培养解决问题、电子和编程技能。 Shri Niramal Bhalani Sir Arduino 是一个开源微控制器平台，允许用户与传感器、处理数据和控制设备交互。 该平台因其简单性、可访问性和庞大的社区支持而广受欢迎。 Arduino IDE 允许用 C/C++ 编写代码以与传感器交互。 编写代码以读取传感器值、处理数据和控制输出（例如，根据传感器输入打开 LED）。为特定项目选择合适的传感器。校准传感器并处理噪音或干扰。管理功耗，尤其是电池供电的项目。使用 Arduino 探索传感器提供了一种学习电子、编程和数据收集的有趣方式。Arduino 拥有各种各样的传感器和应用程序，可以轻松构建响应环境的交互式项目。无论您是在创建简单项目还是复杂系统，了解如何使用 Arduino 连接和编程传感器都会为创新和解决问题开辟无限的可能性。通过试验不同类型的传感器，用户可以获得传感器技术的实践经验，对于任何对电子或物联网 (IoT) 感兴趣的人来说，这都是一个绝佳的起点。
Thomas Opitz引用此版本
作者巧妙地开发了一个非平稳生成统计模型，以在气候变化下为空间温度极端变化，从而允许对空间风险度量的蒙特卡洛估计。基于对空间风险功能的阈值超出阈值的基础，该模型将来自不规则间隔的气象站的数据与定期空间网格上的物理气候模型的模拟结合在一起。他们的工作解决了对极端天气的频率，幅度和程度的全面统计评估的普遍需求。此任务是复杂的，因为温度是全球变暖的关键变量，在三维时空和时间上表现出强烈的异质趋势。物理模型的数值模拟提供了大量的“大”数据，但具有强大的局限性：模拟是确定性的，不是概率的，并且是在相对粗糙的空间网格上进行的，即，不是在天气站级别基于点；关于真实气候的模拟很大的偏见是可能的。计算成本很高，并防止模拟大量的全时代编年史和极端事件目录。相反，所提出的方法转移了有关从物理模拟到统计模型的稀疏观察到的空间温度生物性的信息，以获得基于点的随机天气发生器（SWG），而没有受到这种限制。它展示了SWG是增强物理模拟提供的数据的关键工具。，2024）。作者通过为批量模型进行多个分位回归来解决问题。，2023）。可以以低的计算成本来校准各种目的：仿真物理模型，从网格的大规模输入数据到基于点的分布的缩小，以及对罕见事件的大型样本的随机模拟。该纸张利用极值理论（EVT）的灵活最新方法用于基于年度位置的最大值的依赖峰值阈值，而不是传统方法，因此，来自数据的信息得到了更好的保存和解释（Horser等人的解释）（Horser等人。不过，这是有代价的：总空间风险的阈值超出了所有位置的总阈值超出阈值的阈值，因此必须适合将协变量的模型适合边缘分布的整体和尾部。另一种选择位于亚震荡模型中，也称为扩展的广义帕累托分布，它们可以灵活地捕获全部数据范围，同时在两个尾巴中都与渐近模型保持一致性（Papastathopoulos和Tawn，2013; Naveau等，2013; Naveau等人。，2016年； Yadav等。这有助于避免由于在明确的固定阈值下方和更高上方的拆分建模而增加的不确定性和建模开销。所提出的模型使用大规模的物理协变量（例如，温度均值）将大规模信号传播到局部（基于点）温度。规定可以确定协变量对温度响应的因果影响，这些模型将允许模拟未来的极端温度，并从气候变化的场景和物理模拟中获得未来的协变量。时间序列极端的因果推断工具（Bodik等人，2024）可以承诺确认大规模变量的因果影响。