表示多种雪管理方案的指标随时间的变化(仅修整、造雪覆盖率与 Badré 等人 2009 年的平均值相对应,法国所有滑雪胜地的平均值、基于投资数据的造雪覆盖率的个体变化以及与 2018 年使用造雪覆盖率相对应的情况)。底行表示相应的造雪覆盖率。最后一行表示与仅修整情况相比,积雪覆盖可靠性的提高。滑雪胜地 #6 的造雪设备高于平均水平,而滑雪胜地 #12 的造雪设备低于平均水平 230
将 CFD 预测的所有测试方向和网格点的风速与该地区的历史风气候数据相结合,以预测行人范围内的风速发生情况,并与舒适性和安全性的风标准进行比较。对四个季节的风况进行分析:冬季(一月至三月)、春季(四月至六月)、夏季(七月至九月)和秋季(十月至十二月)。但本报告仅讨论夏季和冬季的季节性极端情况。春季和秋季的分析结果可在附录 A 中找到。通过讨论主要街道和感兴趣区域的风况来呈现结果。舒适度标准基于对局部风力和发生频率的预测。舒适度等级不考虑影响人的整体“热”舒适度的气候问题(例如温度、湿度、风寒效应、阳光或阴凉处)。
冬季道路的通行时间大约为 1 月中旬至 4 月中旬,具体时间取决于天气状况。冬季道路在交通方面非常可靠,但对于重型车辆的使用有很多限制。由于水流湍急且冰况不佳,穿越海斯河、戈德斯河和其他地区小溪时会遇到困难。运输卡车通常被限制在半载以方便穿越。由于冰况不佳,这些穿越也会导致冬季道路提前关闭。除了穿越之外,沿路的地形还会导致车辆需要爬陡峭的山坡,尤其是在海斯河渡口和“Bucky”山。在恶劣的驾驶条件下,重型卡车很难通过这些山坡。据报道,冬季道路在某些地区也较窄,从而限制了双向交通。一般情况下,从 Shamattawa 到 Gillam 大约需要 5 个半小时。从 Shamattawa 到 Thompson 大约需要 11 个小时。
• 激光扫描 à 3D 数据 – 机载、地面、移动 – 无人机 (UAV) – 高光谱激光雷达系统 • 数字地形模型 (DTM) • 数字表面模型 (DSM) – 传感器质量 – 成像系统 – 数据收集期间的大气、照明和风况 • 检测环境问题
2018 年 6 月 10 日,一架波音 737-800 客机计划从荷兰阿姆斯特丹史基浦机场飞往德国慕尼黑机场。机上有三名机组人员、四名客舱乘务员和 182 名乘客。根据空中交通管制 (ATC) 的许可,飞机计划从 09 号跑道起飞。当飞机抵达 09 号跑道附近时,ATC 询问是否可以从 N4 交叉口起飞;机组人员回答否决。由于风况和起飞质量接近最大起飞质量,飞机必须从跑道起点起飞,使用 N5 交叉口。相应的起飞数据被输入到飞行管理计算机 (FMC) 中。在滑行至跑道时,发现风况已发生足够变化,可以从 N4 交叉口起飞。使用 N4 交叉口使机组人员能够减少延误,因为飞机已经落后于时间表。
根据 9 月 1 日的系统存储检查。目前计划在 1 月 9 日将释放量减少回 12,000 立方英尺/秒。将监测河流冰况并根据需要调整释放量。Gavins Point 的释放时间表显示在我们的每日预报中(单击此处)。
包括偏见,无偏的根平方误差(URMSE)和相关性,包括在图1和图2中。3G-I。 在所有情况下,重建的数据集都比重新分析数据集较低,相关性较高。 URMSE是通过从参考SWE和每组产品SWE值中删除平均值,然后用这些无偏数据集计算根平方误差的平均值。3G-I。在所有情况下,重建的数据集都比重新分析数据集较低,相关性较高。URMSE是通过从参考SWE和每组产品SWE值中删除平均值,然后用这些无偏数据集计算根平方误差的平均值。
Kubo公式是我们对近平衡转运现象的理解的基石。虽然从概念上优雅,但Kubo的S线性响应理论的应用在有趣的问题上的应用是由于需要准确且可扩展到一个超出一个空间维度的大晶格大小的算法。在这里,我们提出了一个一般框架来研究大型系统,该系统结合了Chebyshev扩展的光谱准确性与分隔和串扰方法的效率。我们使用混合算法来计算具有超过10个位点的2D晶格模型的两端电导和大量电导率张量。通过有效地对数十亿次Chebyshev矩中包含的微观信息进行采样,该算法能够在存在猝灭障碍的情况下准确地解决复杂系统的线性响应特性。我们的结果为未来对以前难以访问的政权进行运输现象的研究奠定了基础。
为了您的安全,在湖的大多数区域都可以看到风警示灯。设备位于大坝、Hernando Point、Pleasant Hill 和 Kelley's Crossing。风警示系统的目的是警告船员存在潜在的危险湖况。当频闪灯闪烁时,表示存在强风条件。