saca.edu.sa › 文件 › ATC-Info PDF 2020年11月18日 — 2020年11月18日 飞机。设备。人为因素。•。机场。•。专业环境。谁应该参加?•。未来的空中交通管制员。
目的:研究旨在开发一种更好的听觉警报设计,以提高空中交通管制员的态势感知能力。方法:参与者是七十七名合格的空中交通管制员。实验在爱尔兰航空局位于香农和都柏林的空中交通管制操作室进行。参与者被告知试验与 COOPANS 空中交通管制有关。使用两个受试者间因素(警报设计和经验水平)进行方差分析,以分析 ATCO 对三个关键事件的响应时间。使用 Bonferroni 检验对响应时间的平均差异进行事后分析。结果:在 STCA、APW 和 MSAW 中,ATCO 对声音警报和语义警报的响应时间存在显著差异。管制员的经验对 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应时间没有显著的主效应。此外,警报设计和经验水平对 ATCO 对 STCA、APW 和 MSAW 的响应时间没有显著的相互作用。结论:结果表明,COOPANS ATM 系统中部署的声音警报为 ATCO 提供了 1 级态势感知,而语义警报不仅为感知警报提供 1 级态势感知,还提供 2 级和 3 级态势感知,以帮助 ATCO 了解关键事件,从而制定更合适的解决方案。因此,以人为本的语义警报设计可以显著加快 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应。此外,语义警报可以通过加快新手和经验丰富的空中交通管制员的响应时间来缓解专业知识差异。
(c) 由主要营业地点位于成员国并根据第 1178/2011 号 (EU) 条例批准的培训组织或以推广航空运动或休闲航空为目的创建的组织进行的介绍性飞行、降落伞投放、滑翔机牵引或特技飞行,条件是飞机由该组织以所有权或干租赁的方式运营,飞行不会产生在组织之外分配的利润,并且只要涉及非组织成员,此类飞行仅代表组织的边际活动。
致谢 作者谨向瑞典航天界表示感谢;感谢瑞典国家航天委员会的 Kerstin Fredga 教授、Per Tegnér、Per Nobinder、Silja Strömberg、Lennart Nordh 博士等;感谢 Göran Johansson、Olle Norberg、Claes-Göran Borg、Peter Möller、Hans Eckersand、Peter Sohtell、Per Zetterquist、Jörgen Hartnor、Tord Freygård 以及航天工业内众多其他太空爱好者。在瑞典国防界,我要感谢国防物资管理局的 Manuel Wik、Mats Lindhé、Lars Andersson、Thomas Ödman、Björn Jonsson 和 Curt Eidefeldt;感谢瑞典国防学院的 Bo Huldt 教授邀请我为战略年鉴做出贡献;瑞典武装部队的 Anders Eklund、Anders Frost、Urban Ivarsson、Lars Carlstein、Göran Tode、Rickard Nordenberg、Ulf Kurkiewicz 和 Peter Wivstam;以及瑞典国防无线电研究所的 Bo Lithner。法国外交部(对外关系部 - 文化关系总局)提供的奖学金使我得以在 1982 年至 1983 年期间在巴黎度过了三个学期,在巴黎大学学习理论物理学和天体物理学。我还要感谢林雪平技术大学的 Torsten Ericsson 教授在我担任巴黎助理技术专员期间的指导,以及 KTH 的 Anders Eliasson 博士。还要感谢爱因斯坦和薛定谔的前学生、意大利帕维亚大学的 Bruno Bertotti 教授,他认可我在日内瓦联合国“防止外空军备竞赛特设委员会”的工作,并邀请我作为第四届卡斯蒂利翁切洛国际会议“促进核裁军 - 防止核武器扩散”的发言人。关于我在日内瓦的工作
2016年,约瑟夫·阿什巴赫(Josef Aschbacher)被任命为ESA最大的局长地球观察计划主任,并且被任命为ESRIN的ESA地球观察中心ESRIN负责人。在他的领导下,欧洲制定了世界领先的地球观察计划,其中包括所有哨兵任务,作为欧盟领导的哥白尼计划的一部分,所有针对Eumetsat和Earth Explorer的气象任务,侦察员和PHI-SAT为ESA成员国开发的任务。 在2020年,共有40个卫星正在开发中,ESA分发了世界上最大的地球观测数据量。在他的领导下,欧洲制定了世界领先的地球观察计划,其中包括所有哨兵任务,作为欧盟领导的哥白尼计划的一部分,所有针对Eumetsat和Earth Explorer的气象任务,侦察员和PHI-SAT为ESA成员国开发的任务。在2020年,共有40个卫星正在开发中,ESA分发了世界上最大的地球观测数据量。
摘要 - 这项研究的重点是分析Chaviña湿地的碳储存能力,目的是估计空中生物量中存在的碳储备。为此,使用0.25 m 2 Quadrat随机获得17个样品。随后,每个样品在60°C的温度为24至72小时的温度下在烤箱中进行干燥过程,直到它们达到恒定的重量为止。接下来,应用了Walkley和Black方法来确定每个样品中的碳含量。最后,进行了计算以获取存储在空中生物质中的碳库存。此外,进行了统计测试,以确定地上生物量中碳百分比与沼泽水平(高,中和低)存储在地上生物量中的碳之间的差异。获得的结果表明,三个沼泽水平之间的碳库存没有显着差异。此外,可以量化湿地生物量存储总计18 628 TC和隔离器70 904 TCO 2。这一发现将Chaviña湿地作为重要的碳储层的相关性。
遥感和机器学习的技术和方法论进步为推进野生动植物调查创造了新的机会。我们组建了一个实践社区(COP),以利用这些发展,以探索从管理层的角度来提高空中野生动植物监测的效率和有效性。COP的核心目标是组织遥感和机器学习方法的开发和测试,以改善支持管理决策的空中野生动植物种群调查。从2020年开始,COP合作确定了由野生动植物调查数据所告知的自然资源管理决策,重点是水鸟和海洋野生动植物。我们调查了我们的会员资格以建立1)他们使用野生动植物数量数据的管理决定; 2)在遥感/机器学习方法出现之前,如何收集这些计数数据; 3)过渡到遥感/机器学习方法学框架的动力; 4)从业者过渡到此框架时面临的挑战。本文记录了这些发现,并确定了朝着基于遥感的野生动植物调查迈向野生动植物管理方面的研究优先级。
