卫星在非常低的地球轨道(VLEO)中的操作与航天器平台和任务设计的各种好处有关。至关重要的是,对于地球观察(EO)任务,降低高度可以使较小且功能较小的有效载荷能够实现与较高高度处的较大仪器或传感器相同的性能,并具有对航天器设计的显着好处。因此,对这些轨道的开发的重新兴趣刺激了新技术的发展,这些技术有可能在此较低的高度范围内实现可持续运营。在本文中,为(i)新型材料开发了系统模型,这些材料可以改善空气动力学性能,从而减少阻力或增加对原子氧侵蚀的抵抗力以及(ii)大气 - 呼吸电力推进(ABEP),以持续的阻力补偿或VLEO减轻。还讨论了可以利用VLEO中空气动力和扭矩的态度和轨道控制方法。这些系统模型已集成到概念级卫星设计的框架中,该方法用于探索这些新技术启用的未来EO航天器的系统级交易。对光学高分辨率航天器提出的案例研究表明,使用这些技术降低轨道高度的显着潜力,并表明与现场与现行现状的任务相比,与现行成本相比,可以节省多达75%的系统质量和超过50%的开发和制造成本。对于合成的孔径雷达(SAR)卫星,质量和成本的降低显示为较小,尽管目前据指出,目前可用的成本模型并未捕获该细分市场的最新商业进步。这些结果是维持VLEO运营所需的其他推进和权力要求,并指出未来的EO任务可以通过在此高度范围内运行而受益匪浅。此外,已经表明,只有已经开发的技术的适度进步才能开始剥削该较低的高度范围。除了减少资本支出和更快的投资回报率,降低成本和增加获得高质量观察数据的上游收益外,还可以传递给下游EO行业,以及各种商业,社会和环境应用领域的影响。
在这 33 项已确定的任务中,大多数由公共实体推动(21 项,其中 13 项在轨运行)。此外,还有 7 项商业任务(其中 1 项在轨运行,1 项处于在轨全面运行前的最后试运行阶段)和 5 项混合任务(均在开发中),预计发射日期为 2040 年代。为了提供全面的概述,该数据库提供了有关任务所在国家或地区、贡献或协调组织、任务名称和相关仪器、任务状态(在轨、开发中、任务结束)、任务目标和应用、直接监测的温室气体数据(CO2、CH4、N2O)、潜在的政策相关应用(点源、国家和全球级别)和数据访问的具体任务信息。
Michaela I. Hegglin 1 , 2 , 3 *, Ana Bastos 4 , Heinrich Bovensmann 5 , Michael Buchwitz 5 , Dominic Fawcett 6 , Darren Ghent 7 , Gemma Kulk 8 , Shubha Sathyendranath 8 , Theodore G. Shepherd 1 , 9 9肖恩·奎根 10雷吉娜·罗斯利斯伯格 11 , 斯蒂芬·布里格斯 1 , 12 , 卡洛·布翁坦波 13 , 安妮·卡泽纳夫 14 , 埃米利奥·楚维科 15 , 菲利普·西亚斯 16 , 大卫·克里斯普 17 , 理查德·恩格伦 18 , 苏瓦纳·法德纳维斯 19 , 马丁·霍瓦斯 19 , 霍瓦斯 12 , 20奥斯卡·琼森 22、加布里埃尔·卡帕卡 23、克里斯托弗·J.Merchant 1 , 24 , Christian Mielke 25 , Thomas Nagler 26 , Frank Paul 27 , Thomas Popp 28 , Tristan Quaife 1 , 24 , Nick A. Rayner 29 , Colas Robert 30 , Marc Schröder 31 , Stephen Sitch 6 , Sara Venturini 32、罗宾·范德沙利33、Mendy van der Vliet 33、Jean-Pierre Wigneron 34 和 R. Iestyn Woolway 35
PEOS 旨在实现一个空间地球观测数据和产品的通用平台,这是灾害评估和缓解领域最有前途的科学学科之一中一项重要且具有挑战性的努力。PEOS 简介
地球观测 (EO),特别是从卫星收集的地球观测数据,是当今社会使用的位置数据的基本来源。它以任何其他来源都无法提供的频率和覆盖范围提供有关我们星球的信息。目前,EO 数据在整个英国公共部门用于从环境监测到紧急事件响应等一系列运营目的。在全球范围内,EO 对气候监测至关重要。EO 数据有可能为英国公共部门提供巨大的附加价值。2018 年伦敦经济研究 1 估计,英国从九个主要民用领域 2 的卫星地球观测中平均每年可获得 10 亿英镑的收益。这一估计包括每年 6400 万英镑的政府直接运营价值。在新兴技术和技术能力增强的推动下,EO 图像和服务市场在成像和处理能力以及服务模式方面正在迅速发展。这降低了使用 EO 数据的准入门槛,为英国公共部门创造了新的机会,使其能够利用这项技术为纳税人释放额外的价值。
由于受月球引力的影响,地月空间物体的轨道是非开普勒轨道,无法通过一组简单的特征进行一般参数化。从地球上看,物体也更暗淡,移动速度相对较慢;预计探测和跟踪都会更加困难。在本文中,我们从地球和月球上假设的地面传感器的角度,回顾了一组可能的轨道及其预期的天文测量和光度特征。虽然可能存在多种轨道,但我们重点关注在会合框架中闭合(即周期性)并从平动点(圆形限制性三体问题的静止平衡)发出的特殊类型的轨道。我们研究了 31 个独立的元素周期轨道系列(Doedel 等人,2007 年),每个都是光滑流形。对于每个系列,我们生成一系列具有代表性的会合位置和速度,并基于多面卫星模型模拟预期的观测特征(例如赤经、赤纬、视星等)。在这项研究中,我们希望更好地了解遥感技术如何为地月空间中的航天器发挥作用,以支持下一代传感器架构,包括太空实验,例如 AFRL 的地月公路巡逻系统 (CHPS) 概念。
o 例如,在具有大倾斜角的钟摆轨道上飞行(这会增加对东西重力变化的敏感性)将需要进一步研究,因为由此产生的两个航天器的相对速度可能对于 LRI 操作来说太高。o 对于低于 420 公里的高度(为了进一步增加对重力变化的敏感性),非重力力的增加幅度可能对于加速度计来说太大,可能需要更复杂的 AOCS。o 将航天器的分离从 220 公里增加到 300 或 400 公里(这将降低加速度计误差的影响)另一方面会增加两颗卫星之间的指向要求,这可能会抵消大距离的积极影响。所有这三个都需要在后续研究中进一步调查。
电荷掺杂代表调节材料特性的最成功的方法之一。常规化学掺杂不可避免地涉及淬灭疾病的侧面影响,有时会受到掺杂元素的选择限制。相反,静电掺杂使以干净的方式将载体注入材料;但是,在具有高背景载体浓度的材料中,由于筛选长度极短,静电掺杂的工作距离受到限制。在这项工作中,基于频段对齐的考虑,我们通过将srrruo 3的单单核电储存层插入srRuo 3 / ndnio 3的人工晶格,以各种周期性的定期级别的ndnio 3 matrix插入ndnio 3 matrix。通过X射线吸收光谱揭示了从SRRUO 3到NDNIO 3的电子转移,并随附轨道重建。这种电子掺杂大大调节了ndnio 3的金属 - 磁性和抗铁磁过渡。此外,在超级晶格中观察到散装的E'抗反磁性顺序,NDNIO 3层降低到单个单位细胞,该单元与界面离子交换相关,这与超级限制的强电子传递增强了。我们的工作提高了使用有效的调节掺杂定制人工氧化物材料的前景,这可能导致自然晶体无法实现的新兴功能。
针对未作出承诺的国家(即目前非附件一国家)的议定书。本文通过总结发展中国家估算毁林所致排放量的技术能力和关键制约因素,为这些政策讨论做出了贡献。减少毁林所致排放量的政策实施取决于对国家层面避免排放量的准确和精确估计(Santilli 等人,2005 年)。必须估计几个组成部分:(1)国家层面的森林覆盖率损失,(2)基准期的初始碳储量及其因毁林和退化引起的变化,以及(3)从定义的“基线”或基准期避免的排放量。遥感与地面测量相结合在确定森林覆盖率损失方面发挥着关键作用。自 20 世纪 90 年代初以来,技术能力不断提高,目前,在国家层面建立可操作的森林监测系统已成为大多数发展中国家的可行目标( Mollicone 等人,2003 年;DeFries 等人,2005 年)。使用机载传感器远程感知森林碳储量的新技术和方法的开发也在取得进展(例如Drake 等人,2003 年;Brown 等人,2005 年)。虽然后者目前成本过高,无法覆盖大面积区域,但这些方法可用于推断更大区域的碳储量估计值。森林的多种土地利用方式会导致碳储量损失和二氧化碳排放,如果在清理过程中燃烧生物质,则会排放额外的非二氧化碳气体(Penman 等人,2003a)。毁林,定义为从林地转变为非林地(考虑到《联合国气候变化框架公约》对森林的定义),最容易监测,并导致单位毁林面积的碳储量损失相对较大(图1)。不可持续的木材生产、过度采伐燃料木和森林碎片边缘的火灾等森林退化行为比毁林更难观察到,但会对排放产生重大影响。森林退化也可能是毁林的前兆。另一方面,森林中的一些土地使用实践,例如管理伐木和轮耕,导致了转移
摘要。压力脊影响海冰覆盖的质量、能量和动量预算,并对穿越冰封水域的运输造成障碍。量化脊特征对于了解海冰总量和改善高分辨率模型中海冰动力学的表示非常重要。在每年的北极冰桥行动 (OIB) 航空调查期间收集的多传感器测量数据为评估冬末的海冰提供了新的机会。我们提出了一种从高分辨率 OIB 数字测绘系统 (DMS) 可见光图像中得出脊帆高度的新方法。我们通过绘制西部和中部北极 12 个压力脊沿线的完整帆高分布来评估该方法的有效性。通过与同时发生的机载地形测绘仪 (ATM) 高程异常进行比较,可以证明该方法并评估 DMS 得出的帆高。帆高和高程异常的相关性为 0.81 或以上。平均而言,帆高平均值和最大值与 ATM 海拔高度的吻合度分别在 0.11 米和 0.49 米以内。在绘制的山脊中,帆高平均值范围为 0.99 至 2.16 米,而最大帆高范围为 2.1 至 4.8 米。DMS 沿山脊的采样率也高于同步的 ATM 数据。
