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World File Search System相对湿度
历史北极Rawinsonde档案（HARA）Radiosonde Systems
辐射系统包括压力，温度和湿度传感器，并通过传输电子设备互补。风是根据上升速度和空气密度计算的。作为上空实践的关注，世界气象组织为用于推导这些参数的工具设定了准确性要求和性能限制。必须测量压力的精度+/- 1 Mb（1 Mb = 1 HPA），温度为+/-的精度。5摄氏度，相对湿度为+/- 5％。1989年对1980年代在美国使用的几种辐射模型的测试显示，测量的压力约为+/- 2 MB，温度的准确度为+/- 0.3摄氏度的精度，相对湿度的准确性为+/- 2％。（Elliott and Gaffen 1991）。
NASA功率气象数据的统计分析，用于评估
Received: 15/08/2024 Revised: 20/10/2024 Accepted: 7/11/2024 ____________________________________________________________________________________________ This study addresses the critical need for reliable, long-term meteorological data to assess the impact of global warming on food security and human well-being.研究表明，基于卫星的空间数据库，尤其是NASA的功率数据查看器的实用性，在评估区域气候趋势时的实用性。我们使用固定站的数据分析了1992年至2022年的六个气候参数。对30年趋势的线性回归分析显示，平均，最高和最低温度的增加，以及降水和相对湿度的降低，表明区域变暖。 ANOVA测试验证了Ganye和Yola中平均温度的线性模型，Ganye中的最高温度和相对湿度以及所有区域的全套显得清晰度指数。 这些发现强调了卫星数据在气候评估中的重要性，并呼吁进一步研究确定拒绝线性假设的参数最准确的预测模型。 关键字：Adamawa，NASA电源数据查看器，全球变暖，卫星数据对30年趋势的线性回归分析显示，平均，最高和最低温度的增加，以及降水和相对湿度的降低，表明区域变暖。ANOVA测试验证了Ganye和Yola中平均温度的线性模型，Ganye中的最高温度和相对湿度以及所有区域的全套显得清晰度指数。这些发现强调了卫星数据在气候评估中的重要性，并呼吁进一步研究确定拒绝线性假设的参数最准确的预测模型。关键字：Adamawa，NASA电源数据查看器，全球变暖，卫星数据
缩放定律以预测湿度引起的肿胀
从面食到生物组织，再到隐形眼镜，凝胶和凝胶状材料，随着水的膨胀而固有地软化。在干燥的低湿度环境中，这些材料在用水中静止时变硬。在这里，我们使用半稀释聚合物理论来发展水凝胶弹性模量和肿胀之间的简单幂律关系。从这种关系中，我们可以预测在任意相对湿度下的水凝胶刚度或肿胀。我们对在不同的交联密度和相对湿度的三个不同聚合物网格家族中水凝胶的性质的仔细预测证明了我们理解的有效性和一般性。这种预测能力可以在不同的湿度环境中对水凝胶应用进行更快的材料发现和选择。
用于空间监测的 HMP1 湿度和温度探头
▪ Vaisala HUMICAP ® I 传感器具有出色的稳定性和出色的响应时间 ▪ 相对湿度精度高达 ± 1.0 %RH ▪ 温度精度高达 ± 0.2 °C (± 0.36 °F) ▪ 即插即用，兼容所有 Vaisala Indigo 变送器（Indigo520、Indigo510、Indigo300、Indigo201、Indigo202、Indigo80），可用于模拟输出、本地显示和/或其他功能 ▪ 数字通信 - 通过 RS-485 的 Modbus ® RTU 协议 ▪ 传感器清除功能可为恶劣条件提供出色的耐化学性 ▪ 耐腐蚀 IP50 电子外壳 ▪ 计算湿度参数选项：相对湿度、绝对湿度、露点/霜点温度、焓、混合比、水浓度、水质量分数、湿球温度、水蒸气压力、水蒸气、饱和压力等。 ▪ 兼容通过 USB 连接使用 Vaisala Insight PC 软件 ▪ 包含可追溯的校准证书
使用天气变量的甘蔗产量预测的机器学习技术
摘要。天气对农作物的生长，发育和产量有深远的影响。本研究涉及天气参数用于甘蔗产量预测的使用。机器学习技术（例如K-最近的邻居（KNN）和随机森林模型）已用于甘蔗产量预测。天气参数，即最高温度和最低温度，降雨，早晨和晚上相对湿度，阳光小时，蒸发以及甘蔗产量被用作输入变量。诸如R 2，均方根误差（MSE），平均绝对误差（MAE），均方根误差（RMSE），平均绝对百分比误差（MAPE）之类的性能指标已用于选择预测作物产量的最佳模型。在模型中，根据高R 2和最小误差值选择随机森林算法作为最佳拟合。结果表明，在傍晚的天气变量中，降雨和相对湿度对甘蔗产量有重大影响。