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World File Search System湿度条件
使用大气通用循环模型miroc5-iso
水中的trip含量的抽象建模是一种有意义的方法，可以评估气候模型中水周期的表示，因为它可以追溯水周期内和储层之间的通量（平流层，对流层和海洋）。在这项研究中，我们介绍了在大气通用循环模型（AGCM）MIROC5 -ISO中的自然trimatium及其在1979 - 2018年期间的模拟。由于最近发表的trium生产计算，我们能够首次研究与11年太阳能周期对降水中Tritium的自然产量产生的影响。miroc5 -iso正确模拟了对降水中tri的大陆，纬度和高度影响。与平流层 - 对流层交换相关的季节性trip含量峰值也可以准确地模拟时间安排，即使MiroC5 -ISO低估了变化的幅度。div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div>与在南极洲的沃斯托克（Vostok）的观察结果一致，例如，我们的模拟表明，内部气候变异性在极性沉淀中在tritium中起重要作用。由于其对南极涡流的影响，南环模式增强了生产成分对南极降水的trim的影响。在格陵兰岛，由于北大西洋振荡对湿度条件的影响，在降水中检测到降水中11年太阳周期的东 - 西对比。
利用物联网的智能可可苗圃监控系统……
摘要 — 传统农业系统通常效率低下，消耗大量人力和水资源。在本项目中，设计了一种基于物联网平台的自动滴灌系统。该系统在马来西亚可可 (MCB) Bagan Datoh 的可可苗圃中实施。使用 IRT 进行自动滴灌的智能可可监测系统旨在通过适当的灌溉频率创造最佳土壤湿度条件，以促进植物健康生长。使用 Raspberry Pi 3 Model B，用户可以通过网络监测可可苗圃和灌溉机中的土壤湿度。因此，为了监测这种农业的环境，系统将收集土壤湿度信息。系统内置传感器检测到的任何可能损害可可苗圃的变化都将被记录下来，系统将提供土壤湿度信息，并可通过 ThinkSpeak.com 应用程序进行监测，以采取进一步行动。为了监测系统的效率，在 3 周内观察每株可可植物的高度（厘米）和每株可可植物的叶子数量。为了进行比较，本监测系统由 Raspberry Pi3 型号 B 控制，采用滴灌技术，记录为处理 1 (T1)，而已在霹雳州巴眼拿督 MCB 中应用的喷灌技术记录为处理 2 (T2)。观察到基于 T1 的椰子树高度百分比增加了 26.82%，而 T2 仅增加了 16.04%。基于 T1 的叶片百分比增量为 36.31%，而 T2 为 20.70%。
符合技术标准 nasa-std-8739.6b
修订版 A 2016-06-30 - 将 8739.1、8739.4 和 8739.5 中的所有通用要求移至此标准。添加了相关文档、定义和首字母缩略词。- 将 7120.8 和“不伤害”使命从工艺要求中豁免。- 更新/更正有毒和有害物质引用的 CFR。- 删除了文本中不再使用的文档、定义和首字母缩略词。- 更正了安全数据表的首字母缩略词和名称。- 添加了替代标准、制造文档、现成产品、裁判放大级别、供应商的定义。- 提供了有关实验室温度和相对湿度条件的澄清语言。- 引用了项目校准控制要求，而不是在工艺标准中定义它们。- 澄清了所有任务硬件工艺都应接受检查。- 澄清了批准非标准溶剂所用的标准。- 禁止在使用镀银铜线的应用中使用水作为清洁溶剂。- 使用 NASA-STD-8709.22 中的标准定义进行返工和维修。- 在 ESD 控制区域经常遇到低湿度工作条件时，风险缓解可能是标准做法。- 禁止使用“防静电”容器（例如粉红色聚乙烯）来储存或运输 ESD 敏感物品。- J-STD-001F 的第 11 条不适用于聚合物应用。- 免除 J-STD-001FS 中的红色瘟疫控制计划要求。- 删除与 J-STD-001FS 的 IPC 非模块化培训计划相关的要求和信息。- 从自定义 J-STD-001FS 培训计划的用户中删除 B 级培训师。- 当 NASA-STD-8739.4 引用时，允许使用 J-STD-001FS 代替 NASA-STD-8739.3。- 删除操作员、检查员和 B 级培训师的认证要求。- 删除再培训要求附带的三个月宽限期。- 禁止与外国学生分享出口行政法规 (EAR) 信息。
BI Guido 等人：一种评估基于自然的解决方案的影响的综合建模方法 2673
（美国陆军工程兵团，2021 年）。校准程序通过自动校准每个子流域的参数来执行。如果子流域在出口处有洪水计，则单独校准参数。如果没有，则同时校准多个子流域。校准从上游到下游逐步进行。图 7、8 和 9 显示了八个洪水测量站对飓风马修和佛罗伦萨的模拟水文图。总体而言，两个飓风模型都很好地校准了观测到的水文图趋势。根据表 5 所示的性能指标结果，获得的校准精度良好。校准后的参数显示出特定的趋势，可以比较两种飓风的行为。马修模型校准所需的 CN 值高于弗洛伦斯模型，这可能表明前一次事件期间的前期湿度条件 (AMC) 更潮湿。这一观察结果与其他关于伦伯河这些风暴的研究相符（北卡罗来纳州应急管理部门，2018 年；Doll 等人，2020 年），并与 Williams 等人 (2020 年) 的发现一致，他们强调了飓风马修前一个月的大量降雨。此外，据观察，在两次飓风模拟中，大多数校准的 CN 值都在干燥和正常 AMC 之间的估计范围内。这种影响可以归因于流域土壤中的干燥 AMC；然而，这与之前关于飓风马修之前一个潮湿月份的发现相矛盾。另一种解释可以归因于水滞留和积水效应，预计这些效应会减少流域的总径流量。此外，水滞留和积水效应会影响校准的蓄水系数和集水时间，导致校准的蓄水系数和集水时间通常高于最初估计值。伦伯顿洪水站的水文图显示双峰行为，有两个明显的洪水峰值，一个发生在降雨高峰当天，另一个发生在 3 至 4 天后（见图 7）。据推测，第一个峰值对应于子流域对洪水的反应，而第二个峰值是由来自上游部分的延迟流量产生的。上游流域的行程时间值比预期的要大得多，