XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System经度
回复：CESAM-RD-N 2024 年 8 月 26 日公告号。 SAM-2023-01123-JDC 联合公告 美国陆军工程兵团 密西西比州环境质量部 污染控制办公室
拟将填料排放到湿地和詹姆斯溪的未命名支流中，与密西西比州门罗县阿伯丁市韦斯特莱克化工厂铁路场扩建有关 敬启者： 本区已收到根据《清洁水法》第 404 条 (33 U.S.C.1344) 申请陆军部 (DA) 许可的申请。请将此信息传达给相关方。申请人：Westlake Chemical 收件人：Jimmy Autrey 715 Highway 25 South Aberdeen, Mississippi 39730 jautrey@westlake.com 代理人：Headwaters, Inc.收件人：Ryan Odom P.O.Box 2836 Ridgeland, Mississippi 39158 ryan@headwaters-inc.com 位置：拟建项目位于密西西比州门罗县阿伯丁的湿地和詹姆斯溪的未命名支流中。具体来说，该项目位于第 3 区、第 15 乡镇南、第 7 区东。该项目的中心坐标为纬度 33.807732，经度 -88.555614。该项目位于上汤比格比 8 位水文单元代码 (HUC 03160101) 中。项目目的：项目的基本目的是线性运输。工作：申请人请求授权将填充材料排放到 193.45 英尺长的间歇性溪流、2.46 英亩的森林湿地和 0.82 英亩的非森林湿地中，以便为 Westlake 化工厂的三条新铁路轨道的路基建设进行平整。三条 2,300 英尺长的铁路轨道
土壤二氧化碳排放的全球模式 - CORE
摘要我们使用半机械的、基于经验的统计模型来预测全球陆地土壤二氧化碳排放的空间和时间模式。排放包括土壤生物和植物根部的呼吸作用。在全球范围内，土壤二氧化碳流出速率与温度和降水量有显著相关性；它们与土壤碳库、土壤氮库或土壤碳氮的相关性不强。湿地覆盖了大约 3% 的陆地面积，但仅使预测的二氧化碳排放量减少约 1%。估计每年从土壤到大气的二氧化碳通量为 76.5 Pg C yr−1，比之前的全球估计值高 1-9 Pg，比陆地净初级生产力高 30-60%。与未受干扰的植被覆盖相比，历史土地覆盖变化估计已使当前土壤 CO2 年度排放量减少了 0.2–2.0 Pg C yr−1。土壤 CO2 通量在大多数地区具有明显的季节性模式，最大排放量与植物活跃生长期相吻合。我们的模型表明，土壤全年都会产生 CO2，从而导致冬季大气 CO2 浓度升高。我们以 0.5° 纬度经度空间和月时间分辨率推导出基于统计的土壤 CO2 排放量估计值，这是迄今为止对土壤全球 CO2 通量的最佳估计，应该有助于研究大气和陆地生物圈之间的净碳交换。
附表 14
经度 (DMS) 1 52° 14 ' 2° 26 ' 30 52° 21 ' 2° 46 ' 2.318 " 1.882 " N 45.354 " E 19.206 " NE 2 52° 13 ' 2° 25 ' 31 52° 21 ' 2° 46 ' 1.395 " 59.088 " 北纬 25.766 " 东经 17.723 " 东北 3 52° 18 ' 2° 26 ' 0.71 " 东经 32 52° 21 ' 2° 46 ' 0.316 " 50.89 " 北经 16.279 " 东经 4 52° 19 ' 2° 27 ' 33 52° 21 ' 2° 45 ' 10.175 " 北纬 36.407 " 东经 14.879 " 北纬 59.085 " 东经 5 52° 21 ' 2° 29 ' 34 52° 2° 45 ' 17.057 " 北纬 38.731 " 东经 21 ' 13.536 " 北纬 57.708 " 东经 6 52° 21 ' 2° 29 ' 35 52° 21 ' 2° 45 ' 17.284 " 北纬 40.473 " 东经 12.247 " 北纬 56.189 " 东经 7 52° 21 ' 2° 29 ' 36 52° 21 ' 2° 45 ' 19.235 英寸 N 57.051 英寸 E 11.884 英寸 N 55.697 英寸 E 8 52° 21 ' 2° 30 ' 37 52° 20 ' 2° 35 ' 19.717 英寸 N 12.848 英寸 E 39.779 英寸 N 43.596 英寸 E 9 52° 21 ' 2° 31 ' 2.229 " 38 52° 19 ' 2° 35 ' 19.145 " 东北 21.004 " 北 42.287 " 东 10 52° 21 ' 2° 31 ' 39 52° 19 ' 2° 35 ' 19.548 " 北49.797“E 19.7 “北 42.202” 东
单个坡度太阳能的性能改进仍使用沙子
抽象的淡化可能是响应对水的需求和淡水资源的稀缺的可持续解决方案。但是，鉴于传统的海水淡化方法的大量能源消耗，在该领域的太阳能等可再生能源的更多使用似乎是不可避免的。这项研究研究了将沙子放在简单的盆地型太阳能盆地中的影响，对其性能仍然。为此，设计和构造了两个带有沙盆地的太阳剧照，另一个带有一个没有沙子的盆地，另一个没有沙子。然后在sabzevar（纬度：36.20;经度：57.67）中测试剧照，以确定沙子的影响。测试是在2019年7月初在三天内进行的，每天进行13小时。结果表明，在仍在其水盆内的砂的存在提高了其水生产率和热效率。考虑到这些结果以及沙子的低成本和高可用性，将沙子放入太阳能的盆地似乎仍然是提高其效率的好解决方案。关键字：淡化，太阳静止，沙子，生产力，效率1。引言尽管水覆盖了大约四分之三的地球表面，但只有一小部分世界的水是饮用的。今天，世界上许多淡水资源都因需求不断上升，不负责任的消费和全球变暖而受到影响，这是人类社会中的主要问题之一。解决此问题的可持续解决方案之一是海水或咸水的脱盐。多年来，在世界各地引入并使用了几种不同的水脱盐技术。但是，这些技术中的大多数都消耗了高能量，
PoS(ECRS)014 - SISSA
太阳高能粒子 (SEP) 是空间天气中最危险的事件之一。在过去的几十年中，已经开发出多种技术来预测 SEP 的发生，主要基于 > 10 MeV 质子通量与某些前兆（例如太阳耀斑、日冕物质抛射等）之间的统计关联。在本文中，我们重点关注太阳质子事件实时警报 (ESPERTA) 的经验模型，该模型通过考虑三个输入参数来预测≥ M2 太阳耀斑发生后的 SEP 事件：耀斑源区经度、软 X 射线通量和 ∼ 1 MHz 的射电通量。在这里，我们在监督学习框架中重塑了 ESPERTA 模型，并对预测模型进行了交叉验证，同时应用了罕见事件校正（即数据过采样和损失函数加权），因为 SEP 发生的高度不平衡性。使用合成少数过采样技术可获得最佳性能，检测概率为 0.83，误报率 (FAR) 为 0.39。尽管如此，与不平衡情况相比，验证分数的改善很小。SEP 预测的相关 FAR 是样本基准率的自然结果。综上所述，我们给出的证据表明，预测 SEP 事件的统计方法应考虑以下因素：1) 需要根据 SEP 事件的预期发生情况校准模型，2) 决策阈值对模型性能有很强的影响，3) 模型中使用的特征，如果单独考虑，无法完全区分参数空间中的事件类别，因此使用处理不平衡问题的技术并不能保证更好的性能。
预测气候协变量对埃塞俄比亚风能的影响
摘要：本研究探讨了埃塞俄比亚风速与风速的气候协变量和空间元素的相互作用。它打算使用气象数据集在未观察到的空间点上推断风的潜在斑点。我们应用了一个组合的动态空间面板自回归随机效应模型，其位置的空间重量是空间重量。这种空间重量优于其他空间权重以捕获空间依赖性并提高有效估计。结果描述的是，平均风速在经度范围和纬度跨度上有所不同，受气候协变量的影响，并在一年中的几个月中波动。风速强度沿该地区的中部，东部和东北部高。在2月，3月，6月和7月相对于9月和10月的几个月中也很高。证据表明，夏季和春季风速较高，但在冬季和秋季季节相对较低。这意味着风速主要是在雨季结束和开始之前的风速很高。模型估计还表明，平均风速在相邻站点和时间点之间在空间上相关。特别是，平均风速随海拔和温度而增加，但随着降水的增加而降低。阳光级分和相对湿度具有负面影响，但它们的影响在统计学上并不显着，p = 0.2496和p = 0.4484。总而言之，建议使用这些方法来预测显示随机过程的数据。关键字：贝叶斯推论；动态空间面板自回归模型，预测，
PoS(ECRS)014 - SISSA
太阳高能粒子 (SEP) 是空间天气中最危险的事件之一。在过去的几十年中，人们开发了各种各样的技术来预测 SEP 的发生，这些技术主要基于 > 10 MeV 质子通量与某些前兆（例如太阳耀斑、日冕物质抛射等）之间的统计关联。在本文中，我们将重点介绍太阳质子事件实时警报 (ESPERTA) 的经验模型，该模型通过考虑三个输入参数来预测≥ M2 太阳耀斑发生后的 SEP 事件：耀斑源区经度、软 X 射线通量和 ∼ 1 MHz 的射电通量。在这里，我们在监督学习框架中重塑了 ESPERTA 模型，并对预测模型进行了交叉验证，同时还应用了罕见事件校正（即数据过采样和损失函数加权），因为 SEP 的发生具有高度不平衡性。使用合成少数过采样技术可获得最佳性能，检测概率为 0.83，误报率 (FAR) 为 0.39。尽管如此，与不平衡情况相比，验证分数的改善很小。SEP 预测的相关 FAR 是样本基率的自然结果。总之，我们给出的证据表明，预测 SEP 事件的统计方法应考虑以下因素：1) 需要根据 SEP 事件的预期发生情况校准模型，2) 决策阈值强烈影响模型性能，3) 模型中使用的特征，如果单独考虑，则无法完全分离参数空间中的事件类别，因此使用处理不平衡问题的技术并不能保证更好的性能。
1850 年网格月度海冰范围和浓度...
1 摘要 气候模型和再分析通常需要覆盖很长一段时间（大约一个世纪）的网格化泛北极海冰数据集。然而，卫星时代之前的基于观测的数据集在信息内容和格式上是异构的，因此难以用于长期数据记录。在这里，来自历史来源的观测是自 1850 年开始的每月网格化海冰浓度产品的基础。历史观测有多种形式：船舶观测、海军海洋学家的汇编、国家冰服务机构的分析等。1979 年，这些来源让位于单一来源：来自卫星被动微波数据的浓度。1850 年以后的网格化月度海冰范围和浓度基于早期的数据产品 (Chapman and Walsh 1991)，增加了历史来源，改进了用于合并来自不同来源的数据的技术，并向前和向后扩展了记录时间。数据以月度海冰浓度的形式在 netCDF4 文件中提供。这些字段表示单个月中日，而不是月平均值。数据位于四分之一度纬度乘四分之一度经度网格上，覆盖北半球 30 度以北。除了浓度变量之外，相应的源变量还指示 18 个可能源中的每一个的使用位置。包括逗号分隔变量文件中的区域和北极范围的冰范围和面积时间序列以及其他辅助文件。
CARI 文档：大气中的辐射传输
来自太阳和星际空间的原始宇宙辐射以不同的量进入地球大气层。在地球大气层之外，宇宙辐射受到太阳活动和地球磁场的调节。一旦辐射进入地球大气层，它就会以相同的方式与地球大气层相互作用，无论其来源是太阳还是银河系。自 1980 年代末以来，民航研究所（即民航研究所 - 现民航医学研究所或 CAMI 的前身）一直在开发用于计算宇宙辐射在大气中电离辐射剂量的软件。对于 CARI-6 及更早版本，用于计算大气中时间和位置相关剂量率的方法包括从预先计算的银河宇宙辐射剂量率数据库中进行插值，这些剂量率涵盖广泛的输入条件（纬度、经度、太阳活动和海拔）。这些早期数据库不适合计算太阳质子事件剂量率。它们的最大高度也被限制在 87,000 英尺，而在 60,000 英尺以上的高度，有效剂量会越来越不准确。本报告介绍了 CARI-7 和 -7A 中使用的计算大气中宇宙辐射粒子通量和剂量的方法。该方法包括从预先计算的粒子进入地球大气层的蒙特卡罗模拟数据库中构建代表性的宇宙辐射流贡献。新方法虽然比旧方法稍慢，但它提高了高海拔的准确性，并且很容易应用于银河宇宙辐射和太阳粒子事件。虽然 CARI-7 处理数据的方式与蒙特卡罗模拟最一致，但 CARI-7A 为用户提供了处理这些数据的更多选项。
附表 11
点 纬度 经度 1 54° 0 31.626 N 1° 26 19.993 E 2 54° 0 18.479 N 1° 38 37.320 E 3 54° 0 15.768 N 1° 40 21.864 E 4 53° 59 36.924 N 2° 3 45.936 E 5 53° 57 24.509 N 2° 6 6.700 E 6 53° 57 12.481 北 2° 4 32.376 东经 7 53° 56 46.586 北 2° 5 4.031 东经 8 53° 56 16.303 北 2° 1 15.269 东经 9 53° 55 22.663 北 2° 2 14.219 东经 10 53° 55 2.525 北 1° 59 45.776 东经 11 53° 55 35.429 北 1° 59 20.944 东 12 53° 55 8.162 北 1° 56 10.619 东 13 53° 55 23.329 北 1° 55 20.262 东 14 53° 55 37.592 北 1° 53 38.108 东 15 53° 55 31.318 北 1° 52 54.282 东 16 53° 56 22.870 北 1° 51 57.409 东经 17 53° 55 46.445 北纬 1° 47 47.796 东经 18 53° 58 42.179 北纬 1° 44 31.880 东经 19 53° 58 17.828 北纬 1° 41 46.795 东经 20 53° 56 29.670 北纬 1° 43 45.592 东经 21 53° 56 3.228 北纬 1° 41 0.143 东经 22 53° 55 9.293 北纬 1° 39 52.024 东经 23 53° 50 5.118 北纬 1° 38 58.430 东经 24 53° 50 7.210 北纬 1° 26 59.953 东经