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TuSeSy：用于自动跟踪飞机和降落伞的智能转盘伺服系统
摘要：跟踪飞机与降落伞在空投试验中起着至关重要的作用。研究降落伞的打开状态和飞行轨迹是十分必要的。如何高效准确地获取降落伞的形变数据和轨迹数据，越来越多的学者开始研究。目前，实际的数据采集主要由实验人员手持高清高速摄像机对降落伞进行跟踪拍摄，获得降落伞在空投过程中的图像序列。但这些方法无法获得降落伞的飞行轨迹，且易受人为因素的干扰。本文设计了一种智能转台伺服系统TuSeSy，可自动跟踪空投试验中的飞机与降落伞。具体来说，TuSeSy根据实际拍摄图像与跟踪算法推断图像之间的差异生成控制命令（从而真正跟踪目标）。此外，我们提出了一种有效的基于图像帧差异和光流的多目标跟踪切换算法，实现了空投试验中从飞机到降落伞的实时切换。为了评估TuSeSy的性能，我们进行了大量实验；实验结果表明，TuSeSy不仅解决了错误目标跟踪的问题，而且还降低了计算开销。此外，与其他跟踪切换方法相比，多目标跟踪切换算法具有更高的计算效率和可靠性，确保了转台伺服系统的实际应用。
文章 TuSeSy：用于自动跟踪飞机和降落伞的智能转盘伺服系统
摘要：空投试验中飞机与降落伞的跟踪至关重要，需要研究降落伞的打开状态和飞行轨迹，如何高效准确地获取降落伞的形变数据和轨迹数据成为越来越多学者的研究方向。目前实际的数据采集主要由实验人员手持高清高速摄像机对降落伞进行跟踪拍摄，获得空投过程中降落伞的图像序列，但这些方法无法获得降落伞的运动轨迹，且易受人为因素的干扰。本文设计了TuSeSy智能转台伺服系统，可自动跟踪空投试验中的飞机与降落伞，具体而言，TuSeSy根据实际拍摄图像与跟踪算法推断图像的差异生成控制指令（从而真正跟踪目标）。此外，我们提出了一种基于图像帧差和光流的有效多目标跟踪切换算法，实现了空投试验中从飞机到降落伞的实时切换。为了评估TuSeSy的性能，我们进行了大量的实验；实验结果表明，TuSeSy不仅解决了错误目标跟踪的问题，而且还降低了计算开销。此外，与其他跟踪切换方法相比，多目标跟踪切换算法具有更高的计算效率和可靠性，确保了转台伺服系统的实际应用。
GAO-15-443，航空安全：加强飞机跟踪和飞行数据恢复的提议可能有助于事故调查，但挑战依然存在
要求 GAO 审查加强飞机跟踪和飞行数据恢复的努力。本报告描述了 (1) 近期发生在海洋地区的商业航空事故凸显了在跟踪飞机和恢复飞行数据方面所面临的挑战；(2) 政府和行业加强飞机跟踪的提案，以及航空利益相关者如何看待其优势和劣势；以及 (3) 政府和行业加强飞行数据恢复的提案，以及航空利益相关者如何看待这些提案的优势和劣势。GAO 审查了政府事故调查人员和其他人员的报告，以及航空电子设备制造商的技术演示，包括当前成本数据，但并非所有情况下都有这些数据。GAO 还采访了 21 个航空利益相关者，包括 FAA、国家运输安全委员会和行业，这些利益相关者是根据他们在航空技术和飞行运营方面的专业知识而选定的。FAA 和 NTSB 就本报告的草案提供了技术意见，并酌情采纳了这些意见。
天基 ADS-B 数据在制定安全绩效指标以支持国际民航组织以数据为驱动的加强全球航空安全方法中的应用和益处
本文介绍了空间基 ADS-B 数据在制定安全绩效指标 (SPI) 中的应用，以支持国际民航组织通过数据驱动方法提高全球安全的目标。空间基 ADS-B 在实时跟踪飞机和在选定空域提供空中交通服务方面的最新发展为全球社会提供了利用这一能力提高航空安全的机会。国际民航组织最近支持并启用了这一能力，特别是在分离标准制定方面。本文介绍了可以使用这些数据生成的潜在 SPI，当与其他背景信息相结合时，可以支持国际民航组织的战略目标，即通过数据驱动方法实现全球航空安全并扩大 2020-2022 年全球航空安全计划 (GASP) 的行业计划使用范围（目标 5）。本文介绍了正在考虑的初步 SPI、治理流程和后续步骤。
飞行路径重建滤波器扩展，用于灵活跟踪...
I. 简介 飞行测试是任何新型飞机开发过程的核心部分。作为测试的一部分，记录飞机在各种机动过程中的响应，从中可以确定描述其特性的飞机稳定性系数。然后可以使用这些估计值来验证或更新现有的数值模型。但是，测量到的响应有噪声、有偏差，并且可能以不同的速率采样，这可能导致模型不准确。因此，在估算这些稳定性系数之前，飞行路径重建 (FPR) [ 1 , 2 ] 通常是过滤和检查收集的飞行测试数据的一致性的第一步。FPR 是一种过滤技术，通过将飞机运动方程与响应测量相结合来重建飞机状态的时间历史。在这些方程中，飞机被表示为在空中移动的点质量。然而，为了提高燃油效率，飞机结构变得更轻，从而也更灵活。这反过来导致飞机的结构动力学与飞机飞行动态响应具有更大的相互作用。因此，为了正确地模拟这种相互作用，还需要重建结构的动力学和刚体状态。除了气动弹性建模外，跟踪飞机结构变形对于结构等应用也很重要
用于飞行测试的高速标记跟踪
摘要 — 飞行测试是确保正常运行期间安全并在认证阶段评估飞机的强制性过程。由于试飞可能是一种高风险活动，可能导致飞机损失甚至生命损失，因此模拟模型和实时监控系统对于评估风险和提高态势感知和安全性至关重要。我们提出了一种基于 CNN 的新型检测和跟踪模型，该模型使用基准标记，称为 HSMT4FT。它是光学弹道系统 (SisTrO) 的主要组件之一，负责在飞行测试期间检测和跟踪飞机外部存储、吊架和机翼中的基准标记。HSMT4FT 是一种实时处理模型，用于测量存储分离测试中的轨迹，甚至评估振动和机翼偏转。尽管有多个库提供基于规则的方法来检测预定义标记，但这项工作通过开发和评估三个用于检测和定位基准标记的卷积神经网络 (CNN) 模型做出了贡献。我们还比较了在 OpenCV 库中实现的角点检测的经典方法和在 OpenVINO 环境中执行的神经网络模型。评估了这些方法的执行时间和精度/准确度。在测试和基准模型中，其中一个 CNN 模型实现了最高的吞吐量、较小的 RMSE 和最高的 F1 分数。最好的模型足够快，可以在嵌入式系统中实现实时应用，并将在未来的实际飞行测试中用于实际检测和跟踪。
用于飞行测试的高速标记跟踪
摘要 — 飞行测试是确保正常运行期间安全以及在认证阶段评估飞机的强制性过程。由于试飞可能是一种高风险活动，可能会导致飞机损失甚至人员伤亡，因此模拟模型和实时监控系统对于评估风险、提高态势感知和安全性至关重要。我们提出了一种基于 CNN 的新型检测和跟踪模型，该模型使用基准标记，称为 HSMT4FT。它是光学弹道系统 (SisTrO) 的主要组件之一，负责在飞行测试期间检测和跟踪飞机外部存储、吊架和机翼中的基准标记。HSMT4FT 是一种实时处理模型，用于测量存储分离测试中的轨迹，甚至用于评估振动和机翼偏转。尽管有多个库提供基于规则的方法来检测预定义标记，但这项工作通过开发和评估三个用于检测和定位基准标记的卷积神经网络 (CNN) 模型做出了贡献。我们还比较了在 OpenCV 库中实现的经典角点检测方法和在 OpenVINO 环境中执行的神经网络模型。评估了这些方法的执行时间和精度/准确度。在测试和基准模型中，其中一个 CNN 模型实现了最高的吞吐量、较小的 RMSE 和最高的 F1 分数。最佳模型足够快，可以在嵌入式系统中实现实时应用，并将在未来的实际飞行测试中用于实际检测和跟踪。
咨询循环AC91-31
此AC提供了有关规则91.531和第91部分附录E的要求定位遇险飞机的指南，以遵守ICAO附件6第I部分第6段6.18段。在几起事故发生后，完全无法找到飞机的事故，或者仅在长期昂贵的搜索工作之后，全球航空遇险和安全系统（GADSS）建议于2016年3月通过国际民航组织（ICAO）提出。ICAO标准和推荐做法（SARP），支持在飞行过程中改善飞机跟踪和识别遇险情况的目标，当时仍有可能跟踪飞机并启动及时的救援行动。ICAO触发了飞行数据工作组（TTFDWG）的传输，审查了42起事故，以确定从次知的飞机位置到事故现场位置的距离。该报告得出结论，在大约95％的案件中，当事故发生前一分钟知道飞机位置时，事故地点位置在该位置的6 nm半径之内。飞机将事故发生在水中并淹没时，事故现场在表面半径6 nm半径内的位置变得更加重要。启动初始搜索区域超过6 nm半径，可以减少搜索和找到飞机的可用时间。在当前估计的水下搜索能力为100 km2/天的情况下，可以在四天内搜索6 nm半径的区域。可以预期，第一个运营ELT（DT）可以从Q4/2022开始飞行。允许海军资产到达搜索区域并进行搜索，据估计，在ULD电池降低之前，将可以搜索2 300 km2的面积，相当于14 nm的半径。从超过6 nm半径的区域开始，在初始搜索过程中降低了成功位置的概率，同时将位置需求扩展到6 nm半径以上会减少可用的时间，而无明显的收益恢复的可能性。ICAO要求预计，在2024年1月1日或之后交付的大多数商用飞机（例如其管辖权，例如在国际路线上）将配备ELT（DT）（或可比较的设备）。
ADS-B可伸缩性解决方案和飞行数据处理
航空旅行已成为人们生活中必不可少的一部分。不仅是为了方便起见，而且是因为它是前往遥远国家的最快方式，有时涵盖了其他运输方式可能需要几天甚至几个月的距离。因此，航空业的竞争加剧和降低的飞行成本使航空旅行更加负担得起，从而使其能够吸引更多的受众。到2023年，全球航空业为大约45亿乘客提供了服务。根据2021年的数据，任何给定时间的空气中估计的平面数为15,500至17,500。随着航空业的发展，全球飞行数量增加了，因此进行更好的飞机跟踪和安全性的必要性变得更加至关重要。确保乘客安全的需求推动了新技术进步的发展。这是ADS-B（自动依赖性监视广播）技术发挥作用的地方，可以增强飞机跟踪并提高空中交通管理的效率。ADS-B技术通过在飞机的速度，高度和位置提供实时数据来提供帮助，从而可以更准确，更安全地跟踪飞机。尽管有好处，但实现全球ADS-B覆盖范围仍然是一个重大挑战。传统的部署方法通常受到高成本和后勤障碍的阻碍，尤其是在稀缺地面站的农村和服务不足的地区。然而，巨大的尚未开发的潜力在于将这一基础设施分散，并激励个人有助于扩大ADS-B覆盖范围。目前，营利性公司主导了ADS-B地面站基础设施，导致可扩展性缓慢和诸如土地租金和维护之类的高昂经常性成本。此覆盖范围不仅会影响航空安全性，而且还限制了利用ADS-B数据来用于更广泛用例（包括物流，研究和情报收集）的能力。derad网络在这一点上步骤，并授权个人使用便宜且易于安装的设备建立和操作ADS-B地面站。参与者被DRD令牌激励，创建了一个互惠互利的系统，其中贡献者在增强全球航空安全的同时获得奖励。通过分散ADS-B基础架构，DERAD网络克服了传统系统效率低下，实现了更快的可扩展性和较低的成本。该模型提高了航空安全性，并为ADS-B数据的创新应用创造了机会。例如，研究人员，记者和物流公司可以访问分散的市场以获取实时飞行数据，从而在跟踪和分析中解锁了新的可能性。derad网络将复杂的集中系统转换为可访问，可扩展的解决方案，为全球空中交通管理设置新标准
什么是气象
气象是一个至关重要的领域，通常不会引起人们的注意。尽管许多人将其与预测天气模式相关联，但其范围扩展到大气物理和化学。“气象学”一词源自希腊语单词，意为“对天空中的事物的研究”。通过分析局部温度，水蒸气水平，气压波动，风向以及对科里奥利效应的反应，气象学家旨在预测具有高度准确性的短期天气模式。此信息对各个行业具有重要意义，因为它允许工人为不断变化的条件做准备。虽然气象并不可靠，但它对先进的工具和方法的依赖越来越多，导致了改善的预测。气象学具有古老的根源，可以追溯到印度河谷文明的公元前3000年。Upanishads是印度教，Ja那教和佛教的神圣文本，其中包含对天气系统的显着观察。古埃及也表现出令人印象深刻的知识，将其年分为三个季节，围绕气象事件。但是，他们并不完全了解导致尼罗河年度洪水的基本过程。证据表明，全世界古代文明都有重视了解季节性变化和天气事件。墨西哥奇钦ITZA的玛雅天文台监测了行星运动以实现农业目的，而在古代美索不达米亚发现了风叶片。在大多数地方，人们认为雨是神的恩宠或愤怒的标志，但他们也知道农作物需要种植。什么是研究。文明很长一段时间（7）一直在跟踪天气模式，一位名叫王高的中国哲学家甚至发现雨水来自云，而不仅仅是魔术（8）。一些古老的思想家，例如希腊人，认为水蒸发到云中产生了天气模式，现在我们知道中国思想家在他们面前有了这种想法（13）。在古希腊和罗马中，城市国家和帝国在地中海世界中扩张，他们的力量在很大程度上依赖于理解天气（8）。一位名叫Thales的希腊哲学家甚至最早在公元前600年发布农作物收成的预测，这帮助他在他的预测实现时发了大财。亚里士多德在他的书《气象》一书中写了关于天气的文章，现在被认为是天气系统的第一个真正解释之一（9）。亚里士多德的作品启发了许多其他古老的气象学家，包括他的学生Theophrastus，他写了第一本关于天气预报的书（10）。这本书是如此彻底，以至于它仍然是天气最有用的指南，直到启蒙时代。Archimedes甚至弄清楚了基于物理学的简单观察结果的云形成及其对天气的含义（11）。在罗马共和国的后期，像Poponeius Mela这样的地理学家研究了气候区及其相关的天气模式（12），这对于预测局部天气和理解不同的生态条件至关重要。这些对气象学的古老理解继续影响东方和西部的文明，直到文艺复兴时期，直到新的科学发现开始改变我们对世界天气系统的理解。随着穆斯林农业革命的出现，中东对世界的理解发生了重大转变，预计这将影响东方的文明。这场革命可以归因于Al-Dinawari对作物生长和季节的自然主义观点。他深入研究了农历阶段，降雨，季节性变化和大气现象，例如风暴和洪水。这项早期作品为生态学家奠定了基础，并在西方世界的时代领先。伊斯兰中东建立在古希腊哲学上，例如亚里士多德，阿基米德和盖伦对气象学的观念，后来影响了像罗杰·培根这样的欧洲思想家。培根被认为是一种早期的多症，他引入了经验方法，尽管直到几个世纪后他的观点才被广泛接受。他研究了大气物理学，并特别着迷于彩虹，提出了基于反射光的理论。尽管他的方法不是自然主义的，但它们促进了气象学领域。在韩国，1440年代的雨量计的发明证明了对降雨在农业中的复杂性的了解。该设备用于评估税收，并且是儿子基于蒙蒙王子对气象学的兴趣的创新。在文艺复兴时期，欧洲学者对天气现象的兴趣增加了。有人认为，拜占庭帝国的崩溃引发了从东到西的学者激增，从而导致了文艺复兴和启蒙。天气警告有助于确保安全建议，保护生活和房屋。伽利略·伽利略（Galileo Galilei）是欧洲最伟大的头脑之一，被认为是在1607年建造的热镜。此设备在对热量和冷的思考中的思考变化，因为它记录了温度变化，并为现代气象铺平了道路。当科学的突破彻底改变了知识和教育时，诸如约翰内斯·开普勒和蕾妮·笛卡尔（Renee Descartes）等先驱者为我们对雪晶体和天气模式的理解做出了开创性的贡献。1650年之前的气压计的发展标志着一个重要的里程碑，基于汞的温度测量值反映了现代模型。在本世纪晚些时候，埃德蒙·哈雷（Edmund Halley）在贸易风和季风方面的工作为大型天气研究奠定了基础。诸如Gabriel Wahrenheit，Anders Celsius和Heinrich Wilhelm Brandes之类的名字成为了气象创新的代名词，从Beaufort Scale到概要气象。19世纪，亚历山大·冯·洪堡（Alexander von Humboldt）于1817年建立了温度尺度，风速测量系统以及全球气候图的发布。这一时期还见证了天气图和科里奥利效应的出现，该效应预测了基于行星旋转和摆动的大规模天气模式。到20世纪初，大多数发达国家都拥有敬业的气象服务，国际气象组织（1873-1950）和世界气象组织等国际组织塑造了现代气象。这对于强化农业至关重要，农业工人可以在这里做准备。作物提供食物，衣物和生计。气象学的科学在整个20世纪不断发展，诸如无线电广播天气预报和警告，遥测将实时数据传输到媒体渠道以及数学原理的应用以改进预测。像雷达这样的技术，最初用于战争，也被证明在跟踪天气模式中很有用。卫星图像开始在战后出现，提供了天气系统的详细图像，并实现了更准确的预测。环境运动在1960年代获得了动力，强调了气候变化对不稳定和极端天气的影响。随着研究的进行，很明显气候变化可以改变整个生态系统，从而导致长期生态变化。今天的气象学家使用地理信息系统（GIS）和现代雷达等高级工具来实时跟踪天气系统，从而提供了不断变化的更新和安全建议。牛顿物理学以前认为系统稳定，但爱因斯坦表明它们是不可预测的，并且受外部因素的影响。今天，多种模型用于准确性，超快速计算揭示了微小的变化。商品贸易气象学家从事商品交易，尤其是咖啡（受天气影响）和燃料（在寒冷冬季使用更多）等农作物。基于长期预测的组织，考虑收成。thales率先预测了碰碰橄榄作物并赚钱。这是一门不精确的科学，因为使一种农作物受益的天气条件可能会损害另一种农作物。这最好用于预测雨端。气象为投机者提供了赚钱的机会。小型企业（例如服装零售商和餐馆）使用气象数据专家进行有针对性的广告。例如，在潮湿的天气下，它们会促进雨具，在温暖的天气期间，他们会宣传防晒霜。航空气象学涉及大气中的军事和商业飞行。即使在地面上的好天气也不意味着相同的条件适用30,000英尺。航空气象学决定空中交通 - 路线安全，飞行时间和可行性。数据将用于逆风，温度变化，冰的积聚和当地条件的飞行员的数据。农业气象农业在很大程度上依赖天气变化。气象确定种植，收获和作物保护策略。农民必须在整个季节进行适当的作物管理，以防止失败。气象学家考虑了各种预测作物产量的因素，包括天气状况和土壤成分。他们还研究农作物如何应对变化的模式，并确保土壤中存在合适的养分。此知识不仅适用于农业，而且适用于牲畜管理，尤其是用于牛奶生产。此外，农业气象学旨在了解当地环境，农作物和土壤类型之间的关系。环境气象的重点是污染对气候和天气模式的影响。此外，它研究了极端天气事件对环境和气候的潜在影响。它检查了各种因素，例如温度变化，湿度，风速和强度以及其他大气条件。长期建模和数据分析在环境气象学中起着至关重要的作用。水样学是对从土地到大气的水转移及其对降水模式的影响的研究。它可以预测并预测与水有关的危害，例如洪水，干旱和热带气旋。水样学家还监测降雨的变化，数量，强度和分布。这个科学的分支使用应用的数学，统计数据和计算机数据建模来了解复杂的天气现象。天气气象学使用带有轮廓线的图表来检查大规模的天气模式，表示大气密度。通过分析这些线的亲密或远距离性，有助于预测天气状况。天气系统如飓风和旋风的形成，当来自不同方向的条件对齐时。为了预测这些系统，科学家检查了大气的结构和行为。这种称为天气气象学的方法对天气预报有了更广泛的看法，考虑了研究领域以外的因素以了解区域天气模式。对于那些在海上工作的人，例如渔民和航运公司，准确的天气信息对于安全运营和商业决策至关重要。天气状况可能会影响鱼类的库存并影响商业捕鱼活动，即使发生了极端天气事件。军事力量还严重依赖天气预报来计划军事行动和训练演习。历史表明，不利的天气状况导致了军事历史上的重大令人不快，包括西班牙舰队在1588年对英格兰的入侵以及拿破仑的斗争失败。另一方面，基于准确的天气预报的细致计划允许在第二次世界大战中成功着陆。核气象学是一个相对较新的细分，它研究了放射性气体和气溶胶的分布，从1930年代开始核试验以来，监测了它们对环境的影响。该领域有助于检测大气中的放射性颗粒并评估其影响。气象学家专注于预测放射学泄漏引起的环境污染（40）。他们确保使用核技术遵守设施的环境法规，并监控气流以预测污染的扩展。他们的工作在切尔诺贝利灾难中至关重要，帮助欧洲政府了解了这种情况（41）。随着化石燃料的稀缺，可再生能源将获得重要性。但是，他们在很大程度上依赖天气状况，需要根据历史数据和怪异天气模式进行仔细的计划。例如，风电场需要高风向区域，太阳能农场需要阳光，水力发电需要一致的水源（42）。生物燃料的生产也取决于气候和天气因素。预测错误可能会导致生产者的可及性和财务损失减少，从而在整个开发过程中进行可再生的能源计划基本。这在天气稳定或最小波动率的区域中最有效。气象学在极端天气情况下至关重要，例如加利福尼亚的干旱和森林大火，以及诸如飓风等自然灾害（43）。救灾组织使用气象数据来有效地计划其努力。天气条件可能是灾难管理成功与失败之间的区别。为了提供安全的救济，专业人员必须考虑在计划灾难策略时考虑波动的天气模式（44）。使用的一种简单方法是持久性预测，假设根据季节平均值和期望，当前条件将保持不变。给定的文字：南加州是一个很好的例子，在这种情况下，情况很少发生变化，季节性改变较少，渐进率较小，而且每天几乎没有变化。是短期预测的理想选择，当异常天气前进时，通常会暴露其极限。这对于长期预测并不是特别有用。趋势预测趋势预测方法研究了天气前线，压力棒以及云和降水积聚的方向和速度（45）。此数据用于根据其他地方的状态来预测几个小时或几天内某个区域的天气情况。这依赖于了解导致条件随着其进展而加剧或消散的条件的理解。他们将检查风速等元素，以预测它们何时到达。天气是相当可预测的，但可能会根据新阵线形成和其他强迫的混乱性而发生波动。什么是气象和海洋学。数字天气预测最近的发展之一，它使用应用数学来定义天气条件，模式和趋势。今天，气象组织使用计算机建模来对强大的计算机系统进行各种大气条件的预测（46）。然后使用此硬数据来预测潜在的天气状况短期和长期，以及短期和长期的。这些超级计算机每秒处理数千个计算，以提供最新的预测。它们并不总是正确的，但是由于这些计算机化的预测，天气预报通常是正确的。通常，错误在输入，数据不足以及当前天气状况的混乱性质中归结为人为错误。当方程出现故障时，结果将是。该方法的其他问题包括缺乏极端环境中的数据。通常很难从海洋中部和山顶获取数据，但是卫星图像可以减轻其中一些问题。模拟方法预测这是一种比较方法。在许多方面，它与持久性预测相反，并且对某些气候类型的作用比其他气候类型更重要，尤其是在天气不稳定的情况下。预报员希望根据过去的经验来预测明天的天气，以预测明天的天气。假设是天气模式的变化将反映过去的变化（46）。这可以很好地预测风暴和其他强烈的天气前线。如果今天天气温暖，但是风向有变化或向您朝向您的冷锋会发生变化，而不是假设它会保持温暖，那么预报员将在过去寻找同样的事情发生的情况并试图预测天气可能会发生变化。它有问题，主要是因为它依赖于统一性。如果天气证明了任何东西，那是很少统一的。基于气候的方法我们对气象现象的理解现在有一个新的变量：气候变化（46）。我们知道，根据碳排放，天气状况正在全球变化。据了解，温暖的气候不会导致任何地方均匀变暖。随着气候的不断变化，某些区域会变得更加温暖和潮湿，预计天气模式会变得更加不稳定。某些地区可能会遇到更温暖和干燥的条件，而另一些地区可能会看到海洋射流变化导致的冷却和潮湿的天气。这一转变可以显着影响区域规则，并导致不可预测的天气事件变得普遍。要更好地理解和预测这些变化，气象学家将需要依靠长期的季节平均值，而不是依靠短期预测方法。这些知识还可以为医学科学和流行病的传播提供信息。注意：提供的文本已被解释以在应用随机重写方法（40％概率）时保持其原始含义。气象随着时间的流逝而发展，科学家最初专注于测量气压和温度等大气变量。它们涉及对流复合物和系统。在19世纪，电报之类的创新使气象学家能够使用摩尔斯密码共享数据，从而创建现代天气图。这些地图提供了全球天气模式的大规模视图，并允许更准确的预测。随着20世纪技术的发展，数值的天气预测成为现代气象学的基石。科学家发现了诸如空气群和前部之类的概念，这些概念构成了当今天气预报的基础。世界大战加速了气象的发展，因为军事行动在很大程度上依赖于理解和预测天气状况。雷达最初用于跟踪飞机和船只，但后来被重新使用以跟踪天气模式。到1950年代和1960年代，卫星和计算机模型使科学家能够在全球观察大气压并运行数据驱动的模拟，从而导致更准确的预测。现代气象学使用先进的技术来观察和预测近实时的天气。此信息对于决策至关重要，尤其是随着恶劣天气事件的频率和严重程度的增加。企业依靠天气预测来进行风险管理，而组织则使用天气信息来确保其运营顺利进行。气象学家可以帮助减轻恶劣天气事件的影响，这导致了巨大的经济损失。使用全球气候模型，气象学家可以跟踪正在进行的气候趋势，例如地球温度。气象学家是大气科学家，可以被归类为研究或运营专家。了解这些气候风险至关重要，因为国家共同努力打击气候变化并获得净零。研究气象学家研究现象，例如空气污染和对流，以更好地了解大气条件如何影响地球表面。运营气象学家将研究与数学模型相结合，以评估当前和未来的大气状态。世界气象组织（WMO），国家气象局（NWS）和美国气象学会（AMS）合作，促进各种分支机构的气象研究，包括大气，海洋，水文和地球物理。由于大多数气象都涉及大气现象，因此它们涵盖了从局部雾到全球风模式的广泛事件。描述天气和大气现象，气象学家使用四个量表：微观，中尺度，天气规模和全球尺度。微观现象的大小很小，影响特定区域，并且时间范围很短，通常在一天之下。中尺度现象的范围从公里到1000多公里，可以持续数周或更短。天气尺度现象覆盖了大面积，持续长达28天，由高压系统组成。低压系统在风和水分，加速对流和恶劣的天气条件下吸收，而高压系统会产生更干燥，越来越昂贵的天气。全球尺度现象涉及由全球大气循环（GAC）控制的风，热和水分的流动。GAC受Hadley细胞，Ferrell细胞和极性细胞的影响。GAC受Hadley细胞，Ferrell细胞和极性细胞的影响。气象学家依靠温度计，气压计和风速计等工具来评估和预测天气系统。这些工具可以与机器学习（ML），人工智能（AI）和大数据等技术结合使用，以提供更准确的预测和有价值的见解。改造业务运营是成功的关键，诸如Radar Technology之类的创新脱颖而出。可以将雷达菜安装在各种物体上，例如天气气球，飞机，船只等，利用传感器发射无线电波，以收集诸如云尺寸，速度和方向之类的数据。双极化雷达通过发射水平和垂直波脉冲来增强预测。此信息对于研究气候风险和在航空等行业中实施安全措施非常有价值。卫星在监测大气变化和预测全球天气现象方面也起着重要作用。NASA和NOAA等机构运行地静止操作环境卫星，该机构收集地理空间数据，可以使用地理信息系统可视化。除了天气模式之外，这些卫星还可以使遥感能力帮助农民更有效地管理农作物并优化用水。当前，计算机建模是气象学家预测天气的高度可靠方法。这些模型由处理大型数据集的各种代码和算法组成，将它们转换为准确的预测，称为天气预报。此外，公共卫生官员可以将类似的技术应用于预测和监测。气象是什么程度。什么是气象和气候科学。什么是科学中的气象。什么是气象课程。什么是气象。什么是空军的气象。什么是气象定义。AFCAT中什么是气象。主要是气象。什么是孩子的气象。什么是空军的气象分支。什么是气象和气候学。什么是气象部门。