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基于迭代优化和学习的物联网系统，用于互联建筑的能源管理
摘要 —建筑物占一次能源的近 40% 和温室气体排放的 36%，是推动气候变化的主要因素之一。减少建筑物能耗，实现零能耗建筑是确保实现未来气候和能源目标的重要支柱。然而，由于建筑负荷和客户舒适度需求的高度不确定性，以及建筑热特性的极端非线性，开发有效的零能耗建筑能源管理 (BEM) 技术面临着巨大的挑战。本文提出了一种基于学习的新型迭代物联网系统来应对这些挑战，以实现互联建筑 BEM 的零能耗目标。首先，基于物联网的 BEM 系统中的所有建筑都与聚合器共享其运行数据。其次，聚合器使用这些历史数据训练基于深度确定性策略梯度方法的深度强化学习模型。学习模型生成预冷或预热控制动作，以实现建筑供暖通风和空调 (HVAC) 系统的零能耗 BEM。第三，为解决暖通空调系统与建筑内部热增益负荷之间的耦合问题，开发了一种迭代优化算法，将基于物理和基于学习的模型相结合，通过合理安排建筑负荷、电动汽车充电周期和储能系统，最大限度地减少现场太阳能光伏发电量与实际建筑能耗之间的偏差。最后，考虑客户的舒适度要求，制定最佳负荷运行计划。然后，所有连接的建筑物根据聚合器发布的负荷运行计划运行其负荷。通过使用来自 Pecan Street 项目的真实建筑数据进行模拟，验证了所提出的基于学习的迭代物联网系统。
ZED-F9P 集成手册
3.8 通信接口................................................................................................................................................47 3.8.1 UART...............................................................................................................................................48 3.8.2 I2C 接口...............................................................................................................................................49 3.8.3 SPI 接口.......................................................................................................................................52 3.8.4 USB 接口.......................................................................................................................................53 3.9 预定义 PIO.........................................................................................................................................................54 3.9.1 D_SEL.........................................................................................................................................................54 3.9.2 RESET_N.............................................................................................................................................54 3.9.3 SAFEBOOT_N.........................................................................................................................................54 3.9.4 TIMEPULSE...................................................................................................................................55 3.9.5 TX_READY.....................................................................................................................................55 3.9.6 EXTINT................................................................................................................................................55 3.9.7 GEOFENCE_STAT 接口....................................................................................................56 3.9.8 RTK_STAT 接口...................................................................................................................56 3.10 天线监控器.........................................................................................................................................56 3.10.1 天线电压控制 - ANT_OFF.........................................................................................................57 3.10.2 天线短路检测 - ANT_SHORT_N.........................................................................................57 3.10.3 天线短路检测自动恢复.........................................................................................................58 3.10.4 天线开路检测 - ANT_DETECT.........................................................................................58 3.11 多 GNSS 辅助 (MGA).........................................................................................................................59 3.11.1 授权...........................................................................................................................................59 3.11.2 在断电期间保存 MGA 和运行数据...............................................................................59 3.12 时钟和时间.........................................................................................................................................60 3.12.1 接收机本地时间....................................................................................................................60 3.12.2 导航历元.................................................................................................................................60 3.12.3 iTOW 时间戳.......................................................................................................................61 3.12.4 GNSS 时间....................................................................................................................................61 3.12.5 时间有效性....................................................................................................................................61 3.12.6 UTC 表示法.....................................................................................................................62 3.12.7 闰秒....................................................................................................................................62 3.12.8 实时时钟....................................................................................................................................63 3.12.9 日期.....................................................................................................................................63 3.13 计时功能................................................................................................................................64 3.13.1 时间脉冲....................................................................................................................................64 3.13.2 时间标记....................................................................................................................................67 3.14 安全性.........................................................................................................................................................68 3.14.1 欺骗检测与监控.........................................................................................................................69 3.14.2 干扰和干扰检测与监控.........................................................................................................69 3.14.3 欺骗和干扰指示.........................................................................................................................69 3.14.4 GNSS 接收器安全性.........................................................................................................................69 3.14.5 Galileo 开放服务导航消息认证 (OSNMA)......................................................................70 3.15 u-blox 协议功能描述.........................................................................................................................74 3.15.1 广播导航数据................................................................................................................ 74 3.16 强制重置接收器............................................................................................................................... 82 3.17 固件上传.................................................................................................................................... 82 3.18 频谱分析仪................................................................................................................................. 83 3.19 生产测试....................................................................................................................................... 84 3.19.1 连接灵敏度测试.................................................................................................................... 84 3.19.2 集成设备的通过/不通过测试.................................................................................................... 85
VSAT 通信对印度电力系统的适用性
摘要 — 印度电力系统是世界上最大的同步运行电力系统网络之一，装机容量约为 370 GW。印度电网由分布在印度各地的许多控制中心（或负荷调度中心）安装的多级综合监控和数据采集 (SCADA)/ 能源管理系统 (EMS) 监控。负荷调度中心从变电站和其他控制中心获取实时数据，这些关键的电力系统运行数据通过遍布全国的专用安全通信系统骨干网络进行传输。考虑到通信系统在印度国家、地区和州级庞大网状网络中的重要性，电力部门的监管机构，即中央电力监管委员会 (CERC) 也制定了有关州际电力传输通信系统的规定。除了 PLCC、光纤等传统通信系统外，VSAT 通信也因其提供的各种优势而成为一种通信媒介。 VSAT 带宽连接费用在过去几年中有所下降，使其可以在电力部门为公用事业使用。因此，采用可靠且易于安装的通信技术（如 VSAT）将消除通信相关问题，而这些问题是导致负荷调度员无法获得实时数据的主要障碍之一。东北地区已完成某些试点项目，实时数据传输效果令人满意。事实证明，即使在恶劣天气条件下，VSAT 通信也能满足实时运行数据传输要求，总体可用性超过 99%（不包括一些小技术问题）。本文探讨了在印度电力部门使用 VSAT 通信的各种主要优势和架构。关键词 – 能源管理系统 (EMS)、负荷调度中心 (LDC)、监控和数据采集 (SCADA)、甚小孔径终端 (VSAT)。一、引言印度电力系统网络在发电容量、变电站数量、输电线路总长公里数、变电容量等方面都以极快的速度扩张。印度电力系统的大规模扩张导致输电线路、变电站、发电厂的建立遍布全国各地，涉及不同的气候条件、地形条件、森林面积等。图 1 显示了 400kV 及以上电压等级的主要输电网络。
HiSST：第三届高速国际会议...
项目一开始，分级燃烧循环火箭发动机就被选定为基准推进系统，其燃烧室压力为 16 MPa [3]。全流量分级燃烧循环采用燃料富集的预燃室燃气轮机驱动氢泵，采用氧化剂富集的预燃室燃气轮机驱动液氧泵，是 SpaceLiner 主发动机 (SLME) 的首选设计方案。SpaceX 已经将雄心勃勃的全流量循环用于配备 Raptor 发动机的 Starship&SuperHeavy [39]。从某些方面来看，SpaceX 的这一概念与 SpaceLiner 想要成为的多任务可重复使用运载火箭类似 [9]。Raptor 发动机受到其星际任务的影响，因此使用了不同的推进剂组合 LOX-LCH4，这种组合有朝一日可能会在火星上现场生产。 SpaceLiner 7 要求助推级发动机的真空推力高达 2350 kN，海平面推力为 2100 kN，载客级则分别为 2400 kN 和 2000 kN。这些值对应于 6.5 的混合比，标称运行 MR 范围要求为 6.5 至 5.5。SpaceLiner 8 的配置目前处于初步定义阶段，其发动机推力与 SL7 保持类似的水平。这些推力足以满足超重型运载火箭的应用，并且与欧洲地面测试基础设施的限制兼容。法国目前正在研究一种部分类似的分级燃烧 LOX/甲烷发动机，推力范围从 2000 kN 到 2500 kN，名为 PROMETHEUS-X。[20] 助推级和载客级/轨道器 SLME 发动机的膨胀比已调整到各自的最佳值；而质量流量、涡轮机械和燃烧室在基准配置中假定保持不变 [18]。表 3 概述了通过循环分析获得的标称 MR 范围内的主要 SLME 发动机运行数据 [19]。表中列出了 SpaceLiner 两种不同喷嘴膨胀比（33 和 59）的性能数据。[19] 中显示了 SLME 的完整预定义运行范围，包括极端运行点。
产品管理中的人工智能
本世纪带来了技术革命。人工智能、机器学习、云计算、物联网和区块链等现代技术提供了众多数字解决方案，并在客户群中发挥着关键作用[1]。此外，这些新兴技术通过为客户提供增强的服务来促进业务发展。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 是扭转现代产品和服务局面的最强大技术[2]。根据定义，人工智能是机器（尤其是计算机系统）对人类智能的模拟，因此它可以自动执行人工任务而无需人类参与 [3]。一个常见的误解是人工智能等于机器学习，这是不正确的。人工智能可以是一个基于规则的系统，其中硬编码规则（如果有）被编入系统中。这样的规则可能有成千上万条。通过将所有这些规则链接在一起，这样的系统可以在没有人工干预的情况下对新数据做出决策或采取行动。实现人工智能的更有效、更灵活的方法是使用机器学习而不是硬编码。在机器学习中，规则只是将历史数据输入系统并让系统自行学习规则[4]。首先，通过编写算法来定义系统应该如何学习；然后，算法运行数据来学习规则。这个学习过程称为训练，训练结果称为模型。之后，该模型用于对新数据进行预测。有各种各样的加工算法，其中一个子集是深度学习，它利用人工神经网络来解决更高级的人工智能问题。今天，一些甚至不引人注意地使用人工智能的例子是邮箱中的垃圾邮件过滤、网络钓鱼检测、搜索引擎、自动驾驶汽车和许多其他领域[5, 6]。今天所有的人工智能系统都是人工智能、弱人工智能。它只能在有限的环境中执行一组特定的任务。基于此类系统构建的产品被定义为人工智能产品，这种产品旨在提高人类的生产力。本研究将探讨人工智能产品经理的概念，以及基于此类系统构建的产品，即人工智能产品。这种产品的目标是提高人类的生产力[7]。本文的其余部分总结为第二部分，将讨论人工智能产品管理。第三部分将讨论人工智能产品经理的角色和职责。最后的结论将提出
适应航空业自动化程度的提高...
摘要 自动化的增加已经影响到了驾驶舱的工作。单一欧洲天空 ATM 研究 (SESAR) 旨在提高欧洲 ATM 系统的性能，它将自动化视为提高未来系统性能的关键推动因素。航空系统是一个复杂的大型社会技术系统。该系统受到所有系统级别的内部和外部压力源的影响。在这个系统的工作流程层面上，驾驶舱代表了一个联合认知系统。当事故或事件确实发生时，人们普遍认识到，要超越机组人员错误的标签来了解发生了什么。随着飞行安全性的提高，需要从中吸取教训的事件和事故越来越少，这增加了查看正常运营数据以进行改进的重要性。机组人员培训环境越来越依赖于收集到的有关单个航空公司的飞行运营环境和绩效的数据。通过航空公司的绩效测量系统，收集了大量的绩效数据。然而，这些数据的格式并不适用于复杂的社会技术或联合认知系统的研究。此外，监管、财务和其他限制限制了航空公司对收集数据的使用以及他们进行培训的方式。本研究的目的是增加对高度自动化动态环境下机组人员的培训内容和学习机会与航空公司绩效监测和测量过程的关系的了解。在此背景下，确定了支持机组人员操作高度自动化飞机的障碍和改进潜力。本研究采用混合方法来收集和分析数据。整体研究方法是按照应用研究传统进行的。本论文中的经验数据主要基于两个研究项目，HILAS 和 Brantare，这两个项目都明确地以参与组织的知识生成和学习为目标。基于 Rasmussen 的动态社会技术系统模型，感兴趣的航空系统范围从“单一欧洲天空”到监管机构、国家立法、飞行运营、培训和驾驶舱工作以及航空公司的政治和财务压力。从这个全面的范围得出的结论依赖于作者在航空业 30 年左右的经验中获得的领域知识。结果基于以下方法：1）使用 Rasmussen 的风险管理社会技术系统模型作为框架进行系统分析，主要从机组人员及其自动化工作环境的角度描述航空系统，2）采访飞行员，3）与飞行员和安全办公室工作人员组进行研讨会，4）尝试实施拟议的数据使用方法和 5）收集飞行运行数据。确定了使用绩效数据进行知识和学习改进的几个障碍。航空公司监控系统并不理想，特别是
Microsoft Word - GMES_Sentinel-3_MRTD_Iss-1_Rev-0-issued.doc
全球环境与安全监测 (GMES) 的成立是为了满足欧洲决策者日益增长的需求，即获取准确及时的信息服务，以便更好地管理环境、了解和减轻气候变化的影响并确保公民安全。必须具备适当的欧洲地球观测能力，以确保充满活力和有效的 GMES 服务组合的开发运营和可持续性。Sentinel-3 是一项欧洲地球观测卫星任务，旨在支持 GMES 的海洋环境服务，为陆地、大气紧急情况、安全和冰冻圈服务做出贡献。Sentinel-3 任务需要一系列卫星，承诺持续、长期收集质量均匀的数据，以可操作的方式生成和交付，用于数值海洋预测、海洋状态分析、预报和服务提供。测量要求已确定如下： 在全球海洋上获取海面地形 (SSH)、有效波高 (Hs) 和表面风速，其精度和精确度超过 Envisat RA-2。 增强沿海地区、海冰区域和内陆河流、其支流和湖泊的表面地形测量。 为全球海洋和沿海水域确定的红外和热红外辐射（“海陆表面温度”）的精度和精确度与 ENVISAT AATSR 目前在海洋上实现的精度和精确度相当，即<0.3 K），空间分辨率为 1 公里。 每 1 到 3 天通过光学仪器完成全球覆盖。 海洋和沿海水域的可见辐射（“海洋颜色”），其精度和精确度与 ENVISAT MERIS 和 AATSR 数据相当，可在 2 至 3 天内完全覆盖地球，空间分辨率同时为 ≤0.3 公里，并与 SST 测量值共同记录。 陆地表面（包括海冰和冰盖）的可见光、近红外、短波红外和热红外辐射（“陆地颜色和温度”），可在 1 至 2 天内完全覆盖地球，其产品至少与 ENVISAT MERIS、AATSR 和 SPOT Vegetation 以及它们的组合产品相当。Sentinel-3 任务概念的基本 GMES 操作要求是： 使用高倾角极地轨道，实现近乎完整的全球覆盖。 利用现有卫星高度计系统优化海洋表面地形测量覆盖范围。 光学仪器需要具有下降节点赤道穿越时间的太阳同步轨道，以补充现有平台测量及其长期序列，以减轻下午海洋热分层、太阳反光、早晨雾霾和云层的影响。 优化海面温度和海洋颜色测量的测量时间。 近实时数据处理和及时向运营用户提供所有处理产品的稳健交付 在 20 年的计划期限内，连续传输至少与 Envisat 交付质量相同的数据。 2013 年发射第一颗卫星（配备一系列平台以满足观测要求以及稳健、连续的运行数据提供要求）。
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。