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World File Search System积雪
在南大西洋的涡流边缘的某些海洋积雪类型的强烈和局部出口
摘要。生物碳泵（BCP）包括将有机碳从表面转移到深海的各种过程。这导致了长期的碳固执。没有BCP，AT-MospherCO 2浓度将高约200 ppm。 这项研究表明，中尺度和子尺度的海洋动力学可能会对颗粒有机物（POM）垂直分布产生重大影响。 我们的结果表明，诸如中尺度涡流之间的强烈尺度额叶区域可能导致从混合层深度（MLD）（MLD）向中质区域的重要积累和POM转运。 要得出这些结论，采用了多方面的方法。 它进行了原位测量和来自配备有水下视觉效果器（UVP6），卫星高度学数据和Lagrangian diag-Nostics的BGC-Argo河口的海洋积雪图像。 我们将研究重点放在非洲西南开普盆地17个月长的射流任务中观察到的三个强烈的雪分布特征。 这些特征位于中尺度涡流之间的额叶区域。 我们的研究表明，由额叶生成驱动的机制诱导的颗粒损伤泵具有通过增加将碳注入到水柱中的深度来增强生物泵的有效性。 这项工作还强调了建立针对涡流之间接口区域的重复采样活动的重要性。 这可以改善我们的没有BCP，AT-MospherCO 2浓度将高约200 ppm。这项研究表明，中尺度和子尺度的海洋动力学可能会对颗粒有机物（POM）垂直分布产生重大影响。我们的结果表明，诸如中尺度涡流之间的强烈尺度额叶区域可能导致从混合层深度（MLD）（MLD）向中质区域的重要积累和POM转运。要得出这些结论，采用了多方面的方法。它进行了原位测量和来自配备有水下视觉效果器（UVP6），卫星高度学数据和Lagrangian diag-Nostics的BGC-Argo河口的海洋积雪图像。我们将研究重点放在非洲西南开普盆地17个月长的射流任务中观察到的三个强烈的雪分布特征。这些特征位于中尺度涡流之间的额叶区域。我们的研究表明，由额叶生成驱动的机制诱导的颗粒损伤泵具有通过增加将碳注入到水柱中的深度来增强生物泵的有效性。这项工作还强调了建立针对涡流之间接口区域的重复采样活动的重要性。这可以改善我们的
通过物理积雪模型标签从卫星SAR图像中从卫星SAR图像中湿雪检测
摘要 - 卫星成像对湿积雪的检测目前是无监督的，由于难以在极端环境中收集地面真相，因此缺乏定量评估。在本文中，我们建议考虑与物理模型相关的信息，以使用合成孔径雷达（SAR）图像进行监督学习雪性能的目的。此数据集由Sentinel-1 SAR图像构造，并增强了从数字高程模型（DEM）获得的地形信息。使用Crocus物理雪模型在北阿尔卑斯山的规模上完成此数据的标签。然后，我们对标记数据集的13种组合进行了培训，这些数据集是广泛的机器学习模型，以定量确定湿积雪检测任务的最相关学习者。结果证明了不同算法之间的一致性，在将偏振法组合和地形方向数据纳入模型的输入中时，观察到了很大的改进。通过比较法国大型Rousses的验证区域上获得的湿雪地图与现有的哥白尼产品，分数雪覆盖（FSC）和SAR湿雪（SAR湿雪（SWS）），评估了在此数据集上训练的最佳算法解决方案。我们还比较了在测试区域的一个气象站获得的时间结果。结果显示，使用监督的学习方法，在熔融期间更好地表示湿积雪，以及在冬季被分类为湿的区域的减少。
通过观察系统模拟实验探索热红外遥感以改善积雪模型的潜力
摘要。从地球观察卫星中吸收数据被认为是估计山地流域中雪覆盖分布的前进的道路，从而提供了有关山水等效山水（SWE）的准确信息。可以从空间中观察到土地表面的回热（LST），但其改善SWE模拟的潜力仍然没有被忽略。这可能是由于当前热红外（TIR）任务提供的时间不足或空间分辨率。，在未来几年中，三个计划的任务将以更高的时空分辨率提供全球规模的TIR数据。为了研究TIR数据以改善SWE的价值，我们在覆盖北半球的Latitudi-Nalal梯度的五个雪地主导地点开发了合成数据同化（DA）实验。我们通过强迫ERA5-Land重新分析的能量平衡积雪模型来产生合成的LST和SWE系列。我们使用此合成的真实LST从ERA5-Land的降级版本中恢复了合成的真实SWE。我们定义了不同的观察场景，以模仿Landsat 8（16 D）的重新审视时间，以及用于高分辨率自然资源评估（TR- ISHNA）（3 d）的热红外成像卫星，同时会计云覆盖。我们在每个实验地点对实验进行了100次的回答，以评估在两个重新审视场景下，相对于云覆盖的同化过程的鲁棒性。我们使用两种不同的方法进行了同化：序列方案（粒子过滤器）和一个更光滑的（粒子批次平滑）。
2021-2022 年山区积雪含水量...
2025 年 1 月 1 日，“Fort Peck 以上总水量”河段的山区雪水当量 (SWE) 为 5.4 英寸，相当于 (1991-2020) 平均值的 78%。“Fort Peck 至 Garrison”河段的山区 SWE 为 4.4 英寸，相当于 (1991-2020) 平均值的 67%。两个河段的正常峰值均出现在 4 月 17 日附近。
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）。
探索在树和积雪层尺度上森林降雪的潜力
摘要。北方和亚高山森林每年多个月的季节性降雪；但是，由于温度和森林干扰，这些环境中的降雪状况正在迅速变化。准确预测森林雪动力学，与生态水文，生物地球化学，冰冻圈和气候科学有关，需要基于过程的模型。虽然已经提出了跟踪单个雪层微观结构的雪态研究，但到目前为止，只有在几个雪透水模型中才存在解决树冠代表的树规范过程。迄今为止，缺乏在仪表尺度上实现图层和微观结构的森林降雪模拟的框架。为了填补这一研究差距，这项研究介绍了森林雪建模框架FSMCRO，该框架结合了两种脱落的，最先进的模型组件：来自柔性雪模型（FSM2）的冠层代表和crocus snowpack代表crocus snepack sysemble model sys-sys-tem（coccroc）。我们将FSMCRO应用于北方和亚高山位点的不连续森林，以展示树规范的雪过程如何影响层尺度的雪堆特性。在对比位置的模拟显示整个冬季地层上有明显的不同。这些原因是由于镜片不足与间隙位置的不同流行过程以及由于空间可变的雪堆能量平衡而导致的雪变质性变异性。eN-Semble模拟使我们能够评估模拟地层学的鲁棒性和不确定性。在空间上明确的模拟揭示了
使用复发图卷积方法预测年度积雪的预测
摘要。我们研究了具有二元子估值的代理商中相当分配一组不可分割的商品的问题 - 每种商品都提供了A或B（A 这是两个经过良好研究的估值类别的自然概括 - 二元添加剂估值和二元子估值。 我们提出了一个基于最近引入的洋基交换机制的简单顺序算法框架，该框架可以改编以计算各种解决方案概念，包括Max Nash福利（MNW），Leximin和P -Mean Meant -Mean felfare在Di -vides b时最大化分配。 当a不划分b时，MNW和Leximin分配的构成性疾病的现有结果补充了此结果。 我们表明MNW和Leximin分配保证每个代理至少2这是两个经过良好研究的估值类别的自然概括 - 二元添加剂估值和二元子估值。我们提出了一个基于最近引入的洋基交换机制的简单顺序算法框架，该框架可以改编以计算各种解决方案概念，包括Max Nash福利（MNW），Leximin和P -Mean Meant -Mean felfare在Di -vides b时最大化分配。当a不划分b时，MNW和Leximin分配的构成性疾病的现有结果补充了此结果。我们表明MNW和Leximin分配保证每个代理至少2
由太阳辐射和养分驱动的积雪中微生物的diel垂直迁移
图2：2021年5月6日积雪的条件：（a）雪表面，（b）雪坑的横截面。Periodic sampling was conducted across the snow depth divided into five layers: layer I (5 × 5 × 3 cm in length × width × height), layer Ⅱ (5 × 5 × 5 cm), layer Ⅲ (5 × 5 × 5 cm), layer Ⅳ (5 × 5 × 5 cm), and layer Ⅴ (5 × 5 × 5 cm).
密苏里河流域山区积雪报告
SNOTEL 山区积雪 SWE 站数据由美国农业部自然资源保护局 (NRCS) 提供。通常到 4 月 17 日（1991-2020 年平均值），山顶积雪 SWE 积累量已达到 100%。5 月至 7 月期间，雪融化并为主干道提供大量流入量，这些流入量被储存起来以防止下游洪水，随后用于满足主干道授权的项目目的。了解选定山区积雪区域每个月初的山区 SWE 量并不能减少相当大的径流变化，因为融化期间的天气条件会极大地影响径流量。显示了截至 5 月的每个月初的平均 SWE 积累总百分比。对于 5 月至 7 月期间，记录的百分比是该年峰值 SWE 积累量的百分比。这表明山区剩余的未融化雪量。
![-NSF -PAR的会议录
驯服平台功率：在平台管理中考虑责任制
蛋白质生物化学中的综合方法
Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒
使用复发图卷积方法预测年度积雪的预测
将良好和优质的物品分配给具有二次下估值的代理商
重新审视模型提取攻击-NSF -PAR
使用的MXENE特性的第一原理研究
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1孕妇的养育和自愿的选择性育种...
分布式线性随机近似的有限时间误差边界
1 2抑制和自相矛盾的选择。 3 ValeriaV.González...
基于反馈的故障和健康自适应电池的最佳充电
铁摄取调节剂（Fur）的C末端结构域结合了A [2FE-2S]
如何为建议基础模型索引项目ID
通过局部底物调节酶级联活性...
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-NSF -PAR的会议录 驯服平台功率：在平台管理中考虑责任制 蛋白质生物化学中的综合方法 Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒 使用复发图卷积方法预测年度积雪的预测 将良好和优质的物品分配给具有二次下估值的代理商 重新审视模型提取攻击-NSF -PAR 使用的MXENE特性的第一原理研究 针对亚组公平性的特定分销审计 1孕妇的养育和自愿的选择性育种... 分布式线性随机近似的有限时间误差边界 1 2抑制和自相矛盾的选择。 3 ValeriaV.González... 基于反馈的故障和健康自适应电池的最佳充电 铁摄取调节剂（Fur）的C末端结构域结合了A [2FE-2S] 如何为建议基础模型索引项目ID 通过局部底物调节酶级联活性... AAAS
电动汽车（EV）被认为是传统车辆的环保选择。作为电动汽车中最关键的模块，电池是具有非线性行为的复杂电化学成分。车载电池系统的性能也受复杂的操作环境的影响。实时电动汽车电池在服务中的状态预测很棘手，但对于实现故障诊断和有助于预防危险事件至关重要。具有时间序列分析中有优势的数据驱动模型可用于从有关某些性能指标的数据中捕获降解模式并预测电池状态。变压器模型能够使用多头注意区块机制有效地捕获长期依赖性。本文介绍了标准变压器和仅编码变压器神经网络的实施，以预测电动电池的健康状况（SOH）。根据NASA卓越网站公开访问数据集的锂离子电池的分析，提取了与电荷和放电测量数据有关的28个功能。使用Pearson相关系数筛选功能。结果表明，过滤的特征可以有效提高模型的准确性以及计算效率。提出的标准变压器在SOH预测中表现出良好的性能。