Содержание

Тест Погода и климат по окружающему миру онлайн

Сложность: новичок.Последний раз тест пройден 12 часов назад.

Перед прохождением теста рекомендуем прочитать:
  1. Вопрос 1 из 5

    Что не является элементом погоды?

    • Правильный ответ
    • Неправильный ответ
    • Пояснение: К основным элементам погоды относятся: атмосферные осадки, ветер, температура, влажность воздуха, облачность. Климатический пояс — это обширная территория, на которой царит определенный климат.
    • Вы и еще 76% ответили правильно
    • 76% ответили правильно на этот вопрос

    В вопросе ошибка?

    Следующий вопросОтветить
  2. Вопрос 2 из 5

    Как называется тепловая характеристика окружающей среды?

    • Правильный ответ
    • Неправильный ответ
    • Пояснение: Температура — тепловая характеристика окружающей среды.
      Чем выше температура, тем выше влажность воздуха.
    • Вы и еще 79% ответили правильно
    • 79% ответили правильно на этот вопрос

    В вопросе ошибка?

    Ответить
  3. Вопрос 3 из 5

    Какой фактор не оказывает влияние на формирование климата?

    • Правильный ответ
    • Неправильный ответ
    • Пояснение: Климат — это режим погоды, который повторяется на территории конкретной местности в течение многих лет. На его формирование влияют такие факторы, как рельеф, солнечная радиация, географическая широта, удаленность от океанов. Особенности растительного и животного мира не оказывают никакого влияния на этот сложный процесс.
    • Вы и еще 60% ответили правильно
    • 60% ответили правильно на этот вопрос

    В вопросе ошибка?

    Ответить
  4. Вопрос 4 из 5

    Какая отрасль хозяйственной деятельности человека больше всего зависит от климата?

    • Правильный ответ
    • Неправильный ответ
    • Пояснение: Климат оказывает большое влияние практически на все отрасли хозяйственной деятельности человека. Но больше всего под влияние климата попадает сельское хозяйство. Урожаи будут высокими только в том случае, если сельскохозяйственные земли размещены в регионах с благоприятным климатом.
    • Вы и еще 76% ответили правильно
    • 76% ответили правильно на этот вопрос

    В вопросе ошибка?

    Ответить
  5. Вопрос 5 из 5

    Как называется прибор, измеряющий температуру?

    • Правильный ответ
    • Неправильный ответ
    • Пояснение: Температура воздуха измеряется специальным прибором — термометром. Он представляет собой стеклянную трубку, наполненную жидкостью, со шкалой. На шкале каждое деление соответствует одному градусу. Цифры, стоящие выше 0 градусов, указывают на теплую погоду, а ниже этой отметки — на холодную.
    • Вы и еще 83% ответили правильно
    • 83% ответили правильно на этот вопрос

    В вопросе ошибка?

    Ответить

Доска почёта

Чтобы попасть сюда - пройдите тест.

ТОП-5 тестовкоторые проходят вместе с этим
Рейтинг теста

Средняя оценка: 3.8. Всего получено оценок: 382.

А какую оценку получите вы? Чтобы узнать - пройдите тест.

Тест. Погода. Климат

Будьте внимательны! У Вас есть 10 минут на прохождение теста. Система оценивания - 5 балльная. Разбалловка теста - 3,4,5 баллов, в зависимости от сложности вопроса. Порядок заданий и вариантов ответов в тесте случайный. С допущенными ошибками и верными ответами можно будет ознакомиться после прохождения теста. Удачи!

Список вопросов теста

Вопрос 1

Верно ли следующее утверждение?
Погода всегда остается постоянной.

Варианты ответов
Вопрос 2

Верно ли следующее утверждение?
Климат оказывает значительное влияние на жизнь человека.

Варианты ответов
Вопрос 3

Состояние тропосферы в данном месте за определенный период - это. ..

Варианты ответов
  • погода
  • климат
  • обстановка
  • метеорологические условия
Вопрос 4

Соотнесите элементы погоды с приборами, которыми их иземеряют

Варианты ответов
  • температура
  • атмосферное давление
  • ветер
  • осадки
  • влажность воздуха
  • облачность
Вопрос 5

Что из нижеприведенного относится к признакам ясной погоды?

Варианты ответов
  • сухая трава утром
  • высоко плывущие облака
  • птицы летают низко
  • лягушки держаться на воде
Вопрос 6

Воздушная масса - это. ..

Варианты ответов
  • масса водяного пара, содержащегося в атмосфере
  • толщина атмосферы Земли
  • большой объем воздуха
  • количество облаков на небе
Вопрос 7

Что из нижеприведенного будет характеризовать понтяие "климат"?

Варианты ответов
  • среднесуточная температура
  • средняя многолетняя температура
  • облачность
  • годовое количество осадков
  • роза ветров
  • направление и скорость ветра
  • температура самого теплого и самого холодного месяца
Вопрос 8

Определите, какие из следующих утверждений являются верными, а какие - неверными?

Варианты ответов
  • Выделяют 2 типа погоды.
  • Между понятием "погода" и "климат" нет различий только в экваториальных областях.
  • Климат - важное условие существования человека на Земле.
  • В мире существует только 2 Всемирных метеорологических центров.
Вопрос 9

Под какой цифрой на карте обозначен район Земли, где будут формироваться горячие, сухие воздушные массы?

Варианты ответов
Вопрос 10

Какая погода соответствует ее условному обозначению?

Варианты ответов
  • Температура воздуха + 25 °С, количество осадков 740 мм. , сила ветра 5 баллов, северо-западного направления, безоблачно.
  • Температура воздуха + 25 °С, количество осадков 740 мм., сила ветра 3 балла, северо-западного направления, безоблачно.
  • Температура воздуха + 25 °С, атмосферное давление 740 мм.рт.ст., сила ветра 5 баллов, юго-восточного направления, безоблачно.
  • Температура воздуха + 25 °С, атмосферное давление 740 мм.рт.ст., сила ветра 3 балла, юго-восточного направления, безоблачно.

Тест "Погода" (4 класс) - начальные классы, тесты

ФИ____________________________________________________________________________

«Погода»

Вариант I

1. Состояние атмосферы в данной местности в данный момент времени называют:

а) климатом

б) погодой

в) природной зоной

г) воздухом

 

2. Температуру воздуха измеряют:

а) термометром

б) гальванометром

в) компасом

г) флюгером

 

3. Рассмотри рисунок, что ты можешь сказать об облачности?

а) ясно

б) переменная облачность

в) сплошная облачность

г) пасмурно

 

 

4. Что НЕ относят к осадкам?

а) роса

б) туман

в) снег

г) ветер

 

5. Передвижение воздушных масс над землёй называют:

а) туманом

б) ветром

в) дымом

г) тучей

 

6. Если ветер дует с юга, то погода станет:

а) холодной

б) тёплой

в) дождливой

г) не изменится

 

7. Смерч – это …

а) электрический разряд, возникающий между облаками.

б)  слой плотного льда, образовавшийся на поверхности земли и на предметах.

в) гигантский столб вращающегося воздуха, который двигается с огромной скоростью.

г) гигантские волны, возникающие на поверхности воды в результате мощных подводных землетрясений.

 

 

 

8. Что будет, если в какой-то местности выпадет слишком мало дождя?

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

 

 

9. Вспомни и запиши 2 народные приметы, которые помогают людям определить, какой будет погода?

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

 

 

10. Чем опасен гололёд? Что делают люди, чтобы обезопасить себя от него?

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ФИ____________________________________________________________________________

 

«Погода»

Вариант II

 

1. Направление ветра определяют с помощью:

а) термометра

б) компаса

в) флюгера

г) гальванометра

 

2. Состояние атмосферы в данной местности в данный момент времени называют:

а) природной зоной

б) климатом

в) воздухом

г) погодой

 

3. Рассмотри рисунок, что ты можешь сказать об облачности?

а) ясно

б) переменная облачность

в) сплошная облачность

г) пасмурно

 

4. Что НЕ относят к осадкам?

а) иней

б) радуга

в) дождь

г) роса

 

5. Ветер называют сильным, если:

а) ветер качает деревья, поднимает волны на озёрной глади

б) ветер колышет листья на деревьях

в) ветер колеблет ветви деревьев, поднимает пыль

г) всё на улице неизменно

 

6. Если ветер дует с моря, то погода станет:

а) холодной

б) тёплой

в) дождливой

г) не изменится

 

7. Молния – это …

а) электрический разряд, возникающий между облаками.

б)  слой плотного льда, образовавшийся на поверхности земли и на предметах.

в) гигантский столб вращающегося воздуха, который двигается с огромной скоростью.

г) гигантские волны, возникающие на поверхности воды в результате мощных подводных землетрясений.

 

 

 

8. Расскажи, как ты поступишь, если гроза застанет тебя на прогулке?

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

 

 

9. Вспомни и запиши 2 народные приметы, которые помогают людям определить, какой будет погода?

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

 

 

10. Чем опасен гололёд? Что делают люди, чтобы обезопасить себя от него?

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

____________________________________________________________________________

__________________________________________________________________________

 

Тест: Погода | MERKATOR

Лимит времени: 0

Информация

Тест для 6 класса

Вы уже проходили тест ранее. Вы не можете запустить его снова.

Тест загружается...

Вы должны войти или зарегистрироваться для того, чтобы начать тест.

Вы должны закончить следующие тесты, чтобы начать этот:

Правильных ответов: 0 из 9

Ваше время:

Время вышло

Вы набрали 0 из 0 баллов (0)

Средний результат

 

 
Ваш результат

 

 
  1. С ответом
  2. С отметкой о просмотре

Категории: Атмосфера, 6 класс, Физическая география



ПОХОЖИЕ МАТЕРИАЛЫ:

Тест по географии Погода для 6 класса

Тест по географии Погода для 6 класса с ответами. Тест включает 2 варианта. В каждом варианте 3 части. Часть А — 7 заданий, часть В — 2 задания, часть С — 1 задание.

1 вариант

Часть А

A1. Что не является элементом погоды?

1) температура воздуха
2) атмосферное давление
3) облачность
4) среднее многолетнее количество осадков

А2. Укажите верное утверждение.

1) Над пустынями формируются холодные и влажные воздушные массы.
2) Сезонность климата (смена четырех времен года) прослеживается у полюсов.
3) Испарение усиливается только в холодную погоду.
4) Западные ветры с Атлантики приносят теплую и влажную погоду.

А3. В каком районе Земли отсутствуют различия между климатом и погодой?

1) на экваторе
2) в тропиках
3) на Южном полюсе
4) в Антарктиде

А4. В каком районе Земли весь год господствует жаркая погода?

1) у полюсов
2) на экваторе
3) в тропиках
4) в умеренных широтах

А5. Какая погода способствует образованию кучевых облаков?

1) жаркая
2) прохладная
3) холодная
4) ветреная

А6. Укажите свойства воздушных масс, образующихся над океанами.

1) холодные и сухие
2) жаркие и влажные
3) влажные и прозрачные
4) горячие и сухие

А7. В каком районе Земли четко выражены все четыре времени года?

1) в арктических широтах
2) в умеренных широтах
3) в тропических широтах
4) в экваториальных широтах

Часть В

B1. Установите соответствие.

Элемент погоды

1. Температура
2. Атмосферное давление
3. Осадки
4. Влажность
5. Направление ветра

Прибор для измерения

А. Барометр
Б. Осадкомер
В. Гигрометр
Г. Флюгер
Д. Термометр

В2. Как называется состояние тропосферы в данном месте за определенный промежуток времени?

Часть С

C1. Почему погода так изменчива? Дайте обоснованный ответ.

2 вариант

Часть А

A1. Что является элементом погоды?

1) средняя суточная температура воздуха
2) средняя температура января
3) годовое количество осадков
4) преобладающие ветры в течение года

А2. Что вызывает частую смену погоды?

1) изменение угла падения солнечных лучей
2) изменение характера подстилающей поверхности Земли
3) приход воздушных масс
4) близость океана

А3. Где на Земле в течение всего года господствует холодная погода?

1) на экваторе
2) в тропических широтах
3) в полярных широтах
4) в умеренных широтах

А4. Какие облака приносят ливни?

1) кучевые
2) слоистые
3) перистые
4) перисто-слоистые

A5. Укажите свойства экваториальных воздушных масс.

1) сухие и теплые
2) теплые и влажные
3) влажные и холодные
4) холодные и сухие

А6. Укажите народную примету, предвещающую ясную погоду.

1) стрижи и ласточки летают низко
2) вечером выпала роса
3) дым из труб стелется
4) пчелы не летают за взяткам

А7. В каком слое атмосферы формируется погода?

1) в стратосфере
2) в мезосфере
3) в тропосфере
4) в термосфере

Часть В

В1. Установите соответствие.

Элемент поrоды

1. Температура
2. Атмосферное давление
3. Осадки
4. Влажность
5. Направление ветра

Прибор для измерения

А. Барометр
Б. Осадкомер
В. Гигрометр
Г. Флюгер
Д. Термометр

В2. Как называется большой объем воздуха тропосферы, обладающий определенной влажностью, температурой и прозрачностью?

Часть С

C1. Как изменится погода в вашей местности, если подуют западные/северные ветры?

Ответы на тест по географии Погода для 6 класса
1 вариант
А1-4
А2-4
А3-1
А4-2
А5-1
А6-3
А7-2
В1. 1Д 2А 3Б 4В 5Г
В2. Погода
C1. Причина — приход разных воздушных масс.
2 вариант
А1-1
А2-3
А3-3
А4-1
А5-2
А6-2
А7-3
В1. 1А 2Б 3В 4Г 5Д
В2. Воздушные массы
C1. При западном ветре погода чаще пасмурная, с приходом северного — холодная.

Психологический тест расскажет о связи любимой погоды и вашего характера

17 мая 2018, 15:00

Солнечный день нравится тем, кто живет по принципу "надо", моросящий дождь — управленцам, а прохладная температура в разгар лета — людям, не умеющим прощаться с прошлым

Ионычева Наталия

Хотите узнать о себе что-то новенькое? Тогда не задумываясь выберите один из предложенных ниже вариантов погоды весной и летом— как известно, наше "Я" отображено в решении с ходу, а не в том, что приходит с раздумьями.

  • Мощный ветер
  • Полный штиль
  • Адская жара
  • Комфортное тепло
  • Сильный град
  • Солнечный и ясный день
  • Пасмурный день
  • Гроза и ливень
  • Тихий дождь
  • Прохладный день

Обратите внимание: речь именно о любимых "климатических условиях". Ситуативные симпатии не в счет: они могут быть продиктованы вашим эмоциональным состоянием сегодня: скажем, вы обижены или грустите, поэтому ассоциативно не прочь, чтобы с неба "лились слезы", или состоянием здоровья на сейчас — например, у вас бессонница или упадок сил — это означает, что вам не хватает витамина D и мелатонина, синтез которых стимулирует ультрафиолет, и потому вам неосознанно хочется подставляться солнышку.

Что же означает тот или иной выбор?

НАШ ЭКСПЕРТ:

Татьяна Михеенко, независимый психолог высшей категории, психотерапевт

Борьба с трудностями — вот ваше кредо. Притом преграды и авралы вы создаете себе сами. Возможно, такая установка родом из детства, когда вам нужно было без конца доказывать свою значимость, чтобы вас наконец заметили. И теперь вы неосознанно ставите себе препятствия, чтобы, преодолев их, почувствовать вкус победы. Притом борьбу на пустом месте вы устраиваете в абсолютно всех вопросах. Например, откладываете оплату за коммунальные услуги на последний момент и очень радуетесь, когда удается избежать начисления пени.

Можно было бы подумать, что как любитель комфортных погодных условий вы стремитесь к удобству. На самом деле вы ничего для этого не предпринимаете, потому что ощущаете комфорт при любых обстоятельствах.

Вы — противник любых перемен, в то же время консерватором вас назвать нельзя: благодаря ясному уму вы умеете подстраиваться под изменчивые условия, всегда имея план реагирования, притом без ущерба для себя.

Вам нравится распластываться не только на пляже, но и по жизни. Вы — из тех, кто не спешит разрешать проблемы, отвечая на упреки за бездействие или недоумения по поводу лености или спокойствия удава примерно так: "Как-то оно будет", "Бог даст" или "От судьбы никуда не денешься".

Также не исключено, что сильную жару вы предпочитаете еще и потому, что в вашем организме имеется гормональный дисбаланс. Потому нелишне посетить эндокринолога.

  • Комфортное тепло

Вы — любитель предсказуемости, поэтому в себя от неожиданностей приходите не скоро. Вы зависите от погоды не только за окном, но и от той, что создает ваше окружение. Желая комфорта себе, вы считаете, что другим он тоже вот прямо жизненно важен. Поэтому насаждаете удобность и приятность там, где другим хорошо и так. Скажем, настойчиво суете зонт человеку, хотя тому хочется пройтись под дождем без "средств защиты", или вычитываете невестку за то, что та не гуляла с ребенком на улице, "лишая его и себя такого прекрасного солнечного дня".

Все мы иногда бываем немного сплетники, немного завистники. Но человек, дух которого захватывает это разрушительное явление, просто-таки любитель покритиковать и даже позлорадствовать: ведь у соседа от града всегда хуже.

Любитель града — любитель шпилек: он обязательно отметит складки жира, проглядывающие сквозь обновку коллеги, или не преминет сказать в гостях, что пицца неплоха, вот только если бы при ее приготовлении не была использована дешевая ветчина.

Также вы человек, о котором можно сказать: он — серый кардинал.

  • Солнечно и ясно

Вы довольны и деятельны. Правда, вы научились производить такое впечатление, а в действительности в вас есть определенная степень неуверенности (из-за чего вы нередко руководствуетесь не своим "хочу", а тем, что "надо" другим), вы нуждаетесь в поглаживаниях, и ваш настрой зависит от внешних обстоятельств. Потому солнце вы подсознательно любите за то, чего не хватает вам: не оно крутится вокруг других, и не оно в них нуждается, а наоборот.

Вы можете показаться кому-то мрачноватым, как и любимая вами погода. Но вы просто человек не эйфоричный: немногословны, не совершаете лишних движений и обладаете критическим мышлением. В любой ситуации у вас абсолютно здравый взгляд. Ваши цели всегда максимально конкретизированы, как и планы по их достижению. Потому люди иногда считают, что вы — человек очень расчетливый.

  • Гроза и ливень

Вас утомляет предсказуемость, потому ваши поступки бывают эмоциональны, а решения — спонтанны. Но нельзя сказать, что вы революционер по жизни: как только вы получаете свою дозу адреналина, снова без особых сожалений возвращаетесь к рутинному образу жизни. Единственное, что в вас есть от бунтаря по духу, — это стремление во всем и всегда устанавливать справедливость.

"Орошение" (а тихий дождь похож на этот инструмент земледелия) предпочитают те, кто ментально "пахарь": вы постоянно внедряете в жизнь свои идеи, а не мечтаете (хотя многие и считают любителей дождя любителями повитать в облаках). Вы романтичны, но не "ботаники", а управленцы: несмотря на свой мягкий нрав, вы задаете тон как в личной жизни, так и в профессиональной сфере.

  • Прохладный день

Вы — человек-вызов. Ну кому еще, как не эпатажной натуре может понравиться +10 °С в мае! Вы любите удивлять и исповедуете принцип Бабы-яги, которая всегда против там, где остальные единодушно согласны.

А еще вы надолго можете "застывать" во времени, упиваясь прошлым и совершенно не интересуясь завтрашним днем. А если "вчера" было травматичным, то вы долго восстанавливаете силы и собираетесь с духом, чтобы впустить в свою жизнь будущее.

Подпишись на наш telegram

Только самое важное и интересное

Подписаться

Читайте Segodnya.ua в Google News Источник: Сегодня

Ла-Тест-де-Бюш билеты на самолет. Погода, валюта, код страны и местное время в Ла-Тест-де-Бюш.

Ла-Тест-де-Бюш

Ла-Тест-де-Бюш — город, в котором нет аэропорта, тем не менее до него легко добраться: долететь самолётом до одного из близлежащих крупных городов с аэропортами, а оттуда уже до города Ла-Тест-де-Бюш.

Крупные города рядом

Ла-Тест-де-Бюш находится недалеко от следующих городов:

Аркашон — 3.14 км
Бордо — 50.72 км
Либурн — 78. 45 км
Марманд — 104.55 км
Ройан — 112.02 км
Байонна — 130.28 км
Бержерак — 130.6 км
Сент — 130.86 км
Биарриц — 131.84 км
Коньяк — 134.89 км
Рошфор — 145.58 км
Ажен — 148.74 км
Андай — 149.45 км
По — 150.41 км
Ангулем — 152.12 км
Перигё — 158.73 км
Сан-Себастьян — 160.84 км
Ла-Рошель — 171.01 км
Тарб — 183.52 км
Сарла-ла-Канеда — 188.34 км
Лурд — 191.15 км
Ньор  — 194.91 км
Каор — 205.23 км
Памплона — 205.48 км
Бильбао — 208.53 км
Монтобан — 209.48 км
Брив-ла-Гайард — 218. 93 км
Витория — 227.56 км
Лимож — 231.23 км
Тулуза — 235.64 км
Тюль — 239.52 км
Пуатье — 245.71 км
Баньер-де-Люшон — 248.35 км
Сантандер — 249.14 км.

Аэропорты рядом

От города можно легко добраться до следующих аэропортов:

Аркашон — 4.3 км
Бордо — 40.39 км
Либурн — 78.45 км
Ройан — 111.9 км
Байонна — 130.28 км
Roumaniere — 130.6 км
Сент — 130.86 км
Коньяк — 131.43 км
Bayonne Anglet — 132.45 км
Рошфор — 140.54 км
La Garenne — 147.14 км
Андай — 149.45 км
Uzein — 150.41 км
Сан-Себастьян — 150.57 км
Perigueux — 158. 73 км
Ангулем — 162.38 км
Laleu — 172.59 км
Тарб — 183.52 км
Tarbes — 184.87 км
Сарла-ла-Канеда — 188.34 км
Ньор  — 196.16 км
Бильбао — 205.07 км
Каор — 205.23 км
Монтобан — 209.48 км
Pamplona Noain — 210.68 км
Laroche — 218.93 км
Vitoria — 227.56 км
Bellegarde — 227.74 км
Бланьяк — 228.71 км
Ла-Рош-Позе — 231.26 км
Тюль — 239.52 км
Biard — 245.02 км
Баньер-де-Люшон — 248.35 км.

Расписание самолётов в город Ла-Тест-де-Бюш

Авиабилеты до города Ла-Тест-де-Бюш не продаются, потому что в городе нет своего аэровокзала. Но рядом с городом находятся аэропорты, перечисленные выше.

Ла-Тест-де-Бюш: отели

Подберите оптимальный вариант проживания в городе Ла-Тест-де-Бюш или крупных городах, расположенных рядом с городом Ла-Тест-де-Бюш, на hotels.anywayanyday.com: ищите отели по цене, популярности, рейтингу путешествеников, типу проживания и наличию определенных услуг. Кроме того, помните, что за каждое отельное бронирование на Anywayanyday вы получаете скидку до 10% на покупку авиабилетов на нашем сайте.

Ищите на hotels.anywayanyday.com отели не только в городе, но и по всему региону, в котором находится город Ла-Тест-де-Бюш.

Ла-Тест-де-Бюш: общая информация

Население города — 27253 человек.

Широта — 44.62875.

Долгота — -1.14059.

Страна

Город Ла-Тест-де-Бюш находится в Франции.

Площадь Франции — 547030 кв.м.

Население Франции — 65447000 человек.

Плотность населения Франции — 65447000.

Телефонный код Франции — 33.

Валюта Франции — EUR.

Языки Франции — французский.  

Регион

Ла-Тест-де-Бюш расположен в регионе .

Население региона — человек.

Широта: .

Долгота: .

Популярные направления:

Авиабилеты из Москвы в Санкт-Петербург

Авиабилеты из Санкт-Петербурга в Москву

Авиабилеты из Москвы в Симферополь

Авиабилеты из Симферополя в Москву

Авиабилеты из Сочи в Москву

Авиабилеты из Москвы в Сочи

Авиабилеты из Москвы в Киев

Авиабилеты из Киева в Москву

Авиабилеты из Москвы в Минеральные Воды

Авиабилеты из Минеральных Вод в Москву

Авиабилеты из Москвы в Краснодар

Авиабилеты из Краснодара в Москву

Авиабилеты из Москвы в Ростов на Дону

Авиабилеты из Ростова на Дону в Москву

Авиабилеты из Москвы в Екатеринбурга

Авиабилеты из Екатеринбурга в Москву

Авиабилеты из Мюнхена в Москву

Авиабилеты из Москвы в Стамбул

Авиабилеты из Москвы в Мюнхен

Авиабилеты из Стамбула в Москву

Авиабилеты из Франкфурта в Москву

Авиабилеты из Москвы в Париж

Авиабилеты из Москвы в Ереван

Авиабилеты из Парижа в Москву

Авиабилеты из Москвы в Кишинёв

Авиабилеты из Москвы в Франкфурта

Авиабилеты из Москвы в Тель-Авив

Авиабилеты из Москвы в Ригу

Авиабилеты из Риги в Москву

Авиабилеты из Тель-Авива в Москву

Tonopah Test Range Аэропорт, NV Погода 14 дней

9000 West 14 миль / ч
17:00 74 ° Солнечный
По ощущениям 74 °
Северо-запад 9-21 миль / ч SPF: нет
УФ-индекс
2 SPF: нет
Влажность
10%
Облака
0%
Ветер - средний
9 миль / ч
Давление
1011 гПа
Видимость
19 миль
По ощущениям
74 ° F
Точка росы
15 ° F
Туман
Нет
Ветер - Порывы
21 миль / ч
900 33 Snowline
13123 футов
6 PM 73 ° Sunny
По ощущениям 74 °
Северо-запад 9-21 миль в час 9000 SPF: нет
УФ-индекс
1 SPF: нет
Влажность
11%
Облака
0%
Ветер - средний
9 миль / ч
Давление
1011 гПа
Видимость
19 миль
По ощущениям
74 ° F
Точка росы
15 ° F
Туман
Нет
Ветер - Порывы
21 миль / ч
Snowline
13123 футов
7 вечера 72 ° Sunny
Feels Like 73 °
Northwest 7 - 22 миль / час Низкий SPF: нет
УФ-индекс
0 SPF: нет
Влажность
11%
Облака
0%
Ветер - средний
7 миль / ч
Давление
1011 гПа
Видимость
19 миль
По ощущениям
73 ° F
Точка росы
15 ° F
Туман
Нет
Ветер - порывы
22 миль / ч
Snowline
13123 футов
8 PM 70 ° Clear
Feels Like 70 °
North 0 Низкий SPF: нет
УФ-индекс
0 SPF: нет
Влажность
12%
Облака
1%
Ветер - средний
6 миль / ч
Давление
1011 гПа
Видимость
19 миль
По ощущениям
70 ° F
Точка росы
15 ° F
Туман
Нет
Ветер - Порывы
21 миль / ч
Snowline
13123 футов
9 PM 68 ° Ясно
По ощущениям 68 °
900 - Север 0 Низкий SPF: нет
УФ-индекс
0 SPF: нет
Влажность
13%
Облака
0%
Ветер - Средний
4 мили в час
Давление
1011 гПа
Видимость
19 миль
По ощущениям
68 ° F
Точка росы
15 ° F
Туман
Нет
Ветер - Порывы 900 34
17 миль / ч
Snowline
13123 футов
10 PM 66 ° Clear
Feels Like 66 °
0 Низкий SPF: нет
УФ-индекс
0 SPF: нет
Влажность
14%
Облака
0%
Ветер - Среднее значение
5 миль / ч
Давление
1012 гПа
Видимость
19 миль
По ощущениям
66 ° F
Точка росы
15 ° F
Туман
Нет
Ветер - G usts
14 миль в час
Snowline
13123 ft
11 вечера 64 ° Ясно
Feels Like 6 9000 9005 6 8000 West 9000 - 11 миль / ч
0 Низкий SPF: нет
УФ-индекс
0 SPF: нет
Влажность
15%
Облака
0%
Ветер - Среднее значение
6 миль / ч
Давление
1013 гПа
Видимость
19 миль
По ощущениям
64 ° F
Точка росы
16 ° F
Туман
Нет
Порывы ветра
11 миль / ч
Snowline
13123 футов
12 AM 62 ° Ясно
9000 West Like 62 ° 4-9 миль / ч
0 Низкий SPF: нет
УФ-индекс
0 SPF: нет
Влажность
16%
Облака
0%
Ветер - средний
4 мили в час
Давление
1013 гПа
Видимость
19 миль
По ощущениям
62 ° F
Точка росы
16 ° F
Туман
Нет
Ветер - порывы
9 миль / ч
Snowline
13123 футов

Испытайте «погоду», вы можете создать свое собственное облако!

Ключевые понятия
Погода
Атмосфера
Испарение
Конденсация

Введение
Вы когда-нибудь представляли себе, что это может быть внутри облака? Знаете ли вы, что если бы вы были в нем, вы бы промокли насквозь? Есть много разных типов облаков, но их объединяет то, что все они сделаны из воды (или льда). Но как образуются облака и как вода может парить над нами в воздухе? В этом упражнении вы создадите собственное облако в банке и протестируете условия, необходимые для создания облачной формы!

Фон
Чтобы понять образование облаков, нам необходимо понять процессы испарения (вода, переходящая из жидкости в газ) и конденсации (переход воды из газа в жидкость). Если вы когда-нибудь кипятили кастрюлю с водой или наблюдали, как она закипает, вы видели, как вода превратилась из жидкости в газ.В жидкой форме молекулы воды упакованы очень близко друг к другу. Эта близость позволяет образовывать водородные связи между отдельными молекулами воды, так что каждая молекула воды связана с молекулами воды, окружающими ее. Вы можете наблюдать это, глядя на каплю воды на плоской поверхности. Вместо того, чтобы растекаться плоско, капля воды имеет округлую форму. Капля может сохранять эту форму благодаря прочности водородных связей между отдельными молекулами воды, которые образуют каплю.

Нагревая кастрюлю с водой, вы добавляете энергию отдельным молекулам воды. Когда добавляется достаточно энергии, молекулы воды могут разорвать связи между ними и уйти в виде газа в воздух. Когда эти отдельные молекулы воды отрываются от поверхности кипящей воды и поднимаются над кастрюлей, они теряют энергию (в виде тепла). В результате эти более холодные молекулы воды конденсируются в крошечные капли воды, которые мы видим как пар.

Формирование облаков следует тем же основным принципам.Когда теплый воздух поднимается вверх (переносит влагу в виде водяного пара), он расширяется и охлаждается. Когда это происходит, водяной пар конденсируется в жидкую форму. Это тот же конденсат, который вы обнаружите на траве или на стекле автомобиля весенним утром. В облаке капли воды прикрепляются к крошечным частицам пыли, плавающим в воздухе. Миллиарды этих влажных частиц пыли создают облако!

В этом упражнении вы будете моделировать образование облаков, быстро изменяя температуру воды в сосуде. Вы попробуете разные переменные, чтобы определить, какие важные факторы влияют на формирование облаков, и как различные условия определяют, образуются ли облака в атмосфере.

Материалы

  • Плоское рабочее место, которое может намокнуть (от любых разливов воды)
  • Стеклянная банка с плотно закрывающейся крышкой (например, кувшин для каменщика или кувшин с чистым рассолом)
  • Полстакана очень горячей воды (обращаться с осторожностью и с помощью взрослых)
  • Полстакана очень холодной воды
  • Аэрозольный баллончик (Используйте что-нибудь прозрачное, например лак для волос.)
  • Чаша для кубиков льда
  • Перманентный маркер или кусок ленты
  • Кусок черной плотной бумаги для визуализации облака (необязательно)
  • Пищевой краситель, чтобы ваше облако выделялось больше (необязательно)

Препарат

  • Налейте в кувшин полстакана воды и отметьте уровень воды на кувшине маркером или куском ленты. Опустошите банку.
  • Если вы решили использовать черную плотную бумагу, поставьте ее у стены или прислоните к книге рядом с местом, где вы будете заниматься.Эта бумага будет служить фоном, но вы не сможете поднять банку после того, как нальете в нее горячую воду, поэтому бумага должна быть рядом с вашим рабочим местом.
  • Снимите крышки с банки и аэрозольного баллончика, чтобы они были готовы к использованию.
  • Если вы решили использовать пищевой краситель для окрашивания воды, закапайте несколько капель в горячую и холодную воду перед запуском.
  • Соберите все материалы и разложите их так, чтобы их можно было легко достать на рабочем месте. Это задание требует от вас быстрой работы, поэтому подготовьтесь, подготовив все к работе перед началом.
  • С помощью взрослого нагреть воду до кипения

Процедура

  • Попросите взрослого осторожно налить в банку кипяток. Обратите внимание, достигает ли уровень воды отметки, сделанной вами на кувшине. Если это не так, обратите внимание на то, где именно находится уровень воды, когда вы наливаете воду в банку. Что вы заметили в воде? Вы видите, как поднимается пар?
  • Быстро распылите несколько полных спреев из аэрозольного баллона в банку, затем попросите взрослого закрыть банку крышкой.(Соблюдайте осторожность, чтобы избежать выхода очень горячего пара из банки.) Что происходит, когда аэрозоль попадает в банку? Вы замечаете, что что-то меняется?
  • Поместите кубики льда на крышку банки.
  • Выделите несколько минут, чтобы понаблюдать за тем, что происходит внутри банки. Что вы заметили? Чем отличается баночка после того, как вы запечатали воду и распылили внутри нее?
  • Перед тем, как открыть крышку, проверьте, изменился ли уровень воды с тех пор, как вы впервые налили воду в кувшин. Уровень воды изменился? Что может вызвать изменение уровня воды в кувшине?
  • Медленно и осторожно ослабьте и снимите крышку с емкости.
  • Посмотрите на открытую банку. Что вы заметили в его содержимом? Что происходит внутри? Что-нибудь выходит из банки? Что это?
  • Осторожно (избегая брызг) бросьте в банку несколько кубиков льда.
  • Понаблюдайте за банкой еще несколько минут. Кубики льда изменили то, что происходило внутри? Если да, то что изменилось?
  • Осторожно слейте воду и ополосните банку.
  • Повторите упражнение с холодной водой, выполнив следующие действия.
  • Осторожно налейте в банку холодную воду. Обратите внимание, достигает ли уровень воды отметки, которую вы отметили. Если это не так, обратите внимание на то, где именно находится уровень воды, когда вы наливаете воду в банку. Что вы заметили в воде? Вы видите, как поднимается пар? Почему вы не видите, как от холодной воды поднимается пар?
  • Быстро направьте несколько полных брызг из аэрозольного баллона в банку, затем закройте банку крышкой. Что происходит, когда аэрозоль попадает в банку? Вы замечаете, что что-то меняется?
  • Поместите кубики льда на крышку банки.
  • Выделите несколько минут, чтобы понаблюдать за тем, что происходит внутри банки. Что вы заметили? Чем отличается баночка после того, как вы запечатали воду и распылили внутри нее? Чем отличается этот эксперимент от эксперимента с горячей водой?
  • Перед тем, как открыть крышку, обратите внимание, изменился ли уровень воды с тех пор, как вы впервые налили в кувшин холодную воду. Уровень воды изменился? Что может вызвать изменение уровня воды в кувшине?
  • Медленно и осторожно ослабьте и снимите крышку с емкости.
  • Посмотрите на открытую банку. Что вы заметили в его содержимом? Что происходит внутри? Что-нибудь уходит? Почему или почему нет?
  • Extra: Повторите это действие, используя другую жидкость (например, сок или газировку). Посмотрите, есть ли жидкости, которые дают отличные от воды результаты.Каковы эти результаты и что, по вашему мнению, может объяснить разницу?
  • Extra: Повторите это действие, не используя аэрозольный баллончик. Это все еще работает? Почему или почему нет?

Наблюдения и результаты
Когда вы выполняли это действие с горячей водой, наблюдали ли вы формирование облака? Это то, что ожидается. Когда вы повторяли упражнение с холодной водой, наблюдали ли вы образование облаков? Вы не должны были видеть облако, когда использовали холодную воду, потому что вам нужно тепло, чтобы произвести испарение воды, достаточное для образования видимого облака.

В этом упражнении вы смоделировали образование облаков путем быстрого изменения температуры воды в сосуде. Когда вы наливали в банку горячую воду, из нее образовывался водяной пар; когда водяной пар поднимался наверх, он охлаждался кубиками льда, лежащими на крышке. В результате водяной пар быстро конденсировался в крошечные капли воды наверху банки. Чтобы смоделировать частицы пыли, которые вызывают облака в атмосфере, мы использовали аэрозольный баллончик. Крошечные частицы, выпущенные брызгами, образовали поверхность для сбора водяного конденсата.

Когда вы сняли крышку с кувшина с горячей водой, вы, возможно, заметили, что ваше облако осталось практически нетронутым. Его усики, возможно, начали отходить, когда теплый воздух в банке начал уходить в комнату. Однако, когда вы бросили кубик льда в горячую воду, вы могли заметить, что ваше облако начало исчезать быстрее. Это потому, что горячая вода быстро остывала, поэтому водяной пар больше не выделялся. Следовательно, не было пара, который мог бы конденсироваться и образовывать облако.

Больше, чтобы исследовать
Химический состав воды, от Sweet Briar College,
Облака, от Weather Wiz Kids,
Расщепление воды, от Scientific American,
Научная деятельность для всех возрастов !, от Science Buddies

Это задание предоставлено вам в сотрудничестве с Science Buddies

Тест связи с погодой | Новости

Грохочущий гром. Порывистый ветер. Ливень.

22–26 марта знаменует собой Неделю готовности к суровой погоде в Небраске, подчеркивая важную информацию, которая нам всем нужна, чтобы спастись, когда суровая погода становится угрозой.

В кампусе ООН в среду, 24 марта, где-то между 10 и 11 часами утра, в сотрудничестве с проверкой уличных сирен округа Дуглас, будет проведена плановая проверка наших систем оповещения.

В это время тестовые сообщения будут отправляться по различным каналам UNO.Сюда входят:

Сообщество ООН может принять участие в учениях, используя это время, чтобы просмотреть информацию о том, где будет располагаться выделенное им убежище в соответствии с их графиком работы в кампусе, а также какие шаги им необходимо будет предпринять в случае реальной серьезной опасности. погодная ситуация.

ПРИМЕЧАНИЕ. В соответствии с рекомендациями по безопасности COVID-19, пожалуйста, не выходите физически в место укрытия во время учений.

Просмотрите список укрытий.

Ознакомьтесь с важными советами о суровой погоде

Как будет работать дрель

Учение, которое должно длиться примерно пять минут, начнется с тестового сообщения, отправленного службой общественной безопасности, и дополнительной страницы.

ПРИМЕЧАНИЕ. Даже если округу Дуглас потребуется перенести тест на более поздний срок, ООН продолжит обучение в кампусе в соответствии с графиком.

По окончании учений Служба общественной безопасности отправит четкое сообщение в виде текста и служебного пейджинга. Если вы находитесь в кампусе и не слышите объявления на верхней странице, сообщите об этом в Службу общественной безопасности ООН, отправив электронное письмо Дейву Баллу, координатору готовности к чрезвычайным ситуациям, по адресу [email protected]

Во время фактического сценария предупреждения студенты, преподаватели и сотрудники должны явиться в назначенное им убежище или покинуть здание.Несоблюдение этих инструкций может привести к административным, академическим или возможным уголовным санкциям в зависимости от обстоятельств. Вас не могут заставить оставаться в убежище; однако, если вы решите не идти в приют, вы должны покинуть здание.

Будущие испытания

Регулярные проверки связи в условиях суровой погоды в студенческих домах будут продолжаться в течение всего сезона суровых погодных условий в сотрудничестве с Управлением по чрезвычайным ситуациям округа Дуглас.

Эти тесты запланированы на первую среду каждого месяца и будут проходить с апреля по октябрь.

Сценарии для предупреждения / наружной сирены

Помимо этих запланированных ежемесячных тестов, есть три причины, по которым сирены срабатывают в суровый погодный сезон:

  • Национальная метеорологическая служба выдает предупреждение о торнадо для любой части округа Дуглас;
  • Сотрудник службы общественной безопасности или обученный наблюдатель штормов визуально подтверждает вращающееся воронкообразное облако или торнадо в округе Дуглас;
  • Служба службы экстренной помощи округа Дуглас получает достоверные сообщения о повреждениях или о неминуемой угрозе ураганного ветра (более 74 миль в час)

Не получили оповещение?

Если вы не получили оповещение во время теста, но считаете, что подписались на оповещение UNO; или если вы не слышите верхнюю страницу в своем здании, пожалуйста, свяжитесь с Sgt.Дэйв указывает на 402.554.3700 или [email protected]

Связанные ресурсы

White, Christopher / Weather Unit Test Review

White, Christopher / Weather Unit Test Review
  • Дом
  • Родители
  • Округ
  • Школы
  • Календарь
  • Студенческие услуги
  • Инструкция
  • легкая атлетика
  • Министерство образования
  • Контент сайта
  • Страницы Класса
      "
    • Бемент, Стейси
    • Беннет, Марис
    • Горький, Каталин
    • Синий, Сюзанна
    • Открытый клуб Burger
    • Берк, Майкл
    • Батлер, Кейт
    • Каргес, Холли
    • Коу, Кевин
    • Кертин, Мишель
    • Дэвис, Уилл
    • ДельВеккио, Джон
    • Дезимоун, Дэн
    • ДиДжиулио, Ами
    • Донлон, Джолин
    • Фальчи, Якоб
    • Флайц, Келли
    • Флисник, Джули
    • Форкен, Дуг
    • Гиббс, Леда
    • Гудберлет, Ария
    • Гатри, Кристен
    • Хохман, Майкл
    • Хайдок, Джефф
    • Латтимер, Линда
    • Loftus, Элизабет
    • Маркхэм, Дженнифер
    • Мэйсик, Шэрон
    • Макаллистер, Хизер
    • МакКолл, Мишель
    • Макдональд, Кристофер
    • Макнамара, Джоди
    • Мейер, Чарльз
    • Мирон, Терри
    • Оль, Том
    • Петшке, Джина
    • Ричардс, Аманда
    • Роллан, Кэтрин
    • Снайдер, Элизабет
    • Снайдер, Джон
    • Спанагель, Бетси
    • Спанагель, Иван
    • Штокмастер, Карин
    • Салливан, Джули
    • Swaisgood, Ким
    • Лебедь, Ларри
    • Testa, Мишель
    • Трауготт, Гретхен
    • Белый, Кристофер
    • Якуб, Эми
    • Карпентер
    • DiMicheli, Аманда
    • Гуарино, Эмили
    • Джонс, Джеффри
    • Джонс-Бингхэм, Коллин
    • Лафлин, Кристалл
    • Magiera, Кейтлин
    • Маттесон, Натали
    • г.Участок переулка
    • Зона Ребекки Оливер
    • Рид, Лаура
    • Шваб, Дайан
    • Сайт Стейси Хаус
    • Уильямс, Линдси
  • Календарь

Радиовещательные компании Hoosier протестируют систему оповещения о чрезвычайных ситуациях во время недели готовности к суровой погоде

Неделя готовности к суровой погоде в штате Индиана будет проходить в третью полную неделю марта.

Ассоциация вещателей Индианы (IBA) в сотрудничестве с Национальной метеорологической службой (NWS) проводит тестирование государственной системы оповещения о чрезвычайных ситуациях (EAS) во вторник, 16 марта. ), который будет включать предупреждение о реальном торнадо.

15-минутное предупреждение сделано для обеспечения правильной работы системы в случае фактического торнадо.

«В последнее время мы уже наблюдали экстремальные погодные условия по всей стране, и с учетом смены сезона Индиана готовится ко всему, что может произойти на местном уровне», - сказал исполнительный директор IBA Дэйв Арланд.

«Hoosiers полагаются на предупреждения EAS, чтобы должным образом отреагировать и найти безопасность. С разрешения Федеральной комиссии по связи вещательные компании будут прислушиваться к предупреждению о торнадо в реальном времени, выпущенному Национальной метеорологической службой, и уведомлять наших слушателей и зрителей об испытании ».

Испытание является частью Недели готовности к суровой погоде, которая проходит с 14 по 20 марта и включает скоординированные усилия по работе с жителями, предприятиями и правительственными учреждениями по всей Индиане над мероприятиями по обеспечению готовности.

«В Индиане ежегодно происходит в среднем более 20 торнадо, а также сотни сильных гроз, вызывающих разрушительные ветры, сильный град и внезапные наводнения. Hoosiers должны быть готовы ко всем типам суровой погоды заранее и иметь план действий, готовый к реализации, когда суровая погода неизбежна », - сказал Сэм Лэшли, метеоролог по координации предупреждений Национальной метеорологической службы в Индианаполисе.

«Неделя подготовки к суровой погоде - это время подумать наперед и составить план того, что вы и ваша семья будете делать, куда вы поедете и где встретитесь, если разойдетесь в настоящую суровую погоду.Испытательные учения по торнадо, проводимые Национальной метеорологической службой и Ассоциацией телерадиовещателей Индианы, - прекрасное время, чтобы попрактиковаться в вашем плане и поговорить с семьей о возможностях безопасности и укрытия, когда появятся реальные предупреждения ».

В случае суровой или ненастной погоды тест будет перенесен на утро среды, 17 марта.

Связанные

Посмотрите, как Rivian тестирует свой электрический грузовик R1T в экстремально холодную погоду

Если Rivian R1T будет соответствовать своему имиджу электрического приключенческого грузовика, ему придется выжить в условиях, в которых другие электромобили могут просить пощады... и он мог бы просто справиться с этим. Как отмечает Electrek , стартап поделился подробностями и видео испытаний зимней погоды в Бодетте, штат Миннесота, где температура упала до -40F - достаточно холодно, чтобы создать серьезную проблему для многих аккумуляторов электромобилей. Вы не удивитесь, услышав, что R1T прошел тест (в противном случае Rivian, возможно, не опубликовал бы это), но пробный запуск показал, что уникальная технология подогрева грузовика сработала.

Вместо использования специальных нагревателей, которые дополнительно разряжают батарею, Rivian полагается на центральную холодную пластину, которая потребляет относительно мало энергии, чтобы поддерживать элементы батареи в достаточно теплом состоянии для идеальной работы.Это замедляет начальную зарядку, если вы забыли подключиться к сети в холодный день (скорость зарядки будет снижена вдвое примерно на час), но это должно привести ваш R1T к полной производительности примерно за 20 минут.

Зимние испытания также дали Rivian шанс подтвердить, что алгоритмы контроля тяги работают нормально зимой, в том числе на толстом снегу и на льду.

Детали явно предназначены для продажи потенциальных покупателей R1T на круглогодичную полезность грузовика в преддверии его дебюта в конце 2021 года.Также важно подчеркнуть, что соперники тоже улучшаются. Tesla, например, встроила тепловые насосы в последние автомобили (в основном, Model Y и более новые модели Model 3), чтобы улучшить их работу в холодных условиях.

В то же время этот пост показывает, насколько электромобили улучшились за последние годы - они больше не нацелены исключительно на людей, живущих в мягком климате, где низкие температуры встречаются редко. Это будет иметь решающее значение, если электромобили войдут в массовое производство и понравятся всем, даже если ранние образцы, такие как R1T за 75000 долларов, недоступны для большинства людей.

Все продукты, рекомендованные Engadget, выбираются нашей редакционной группой, независимо от нашей материнской компании. Некоторые из наших историй содержат партнерские ссылки. Если вы покупаете что-то по одной из этих ссылок, мы можем получать партнерскую комиссию.

Прогнозирование кластерных погодных условий: тестовый пример для приложений сверточных нейронных сетей к пространственно-временным климатическим данным

  • 1.

    Мо, К. и Гил, М. Кластерный анализ множественных режимов планетарного потока. Журнал геофизических исследований: атмосферы 93 , 10927–10952 (1988).

    Артикул Google Scholar

  • 2.

    Томпсон, Д. У. Дж. И Уоллес, Дж. М. Сигнатура арктических колебаний в зимних геопотенциальных полях высоты и температуры. Письма о геофизических исследованиях 25 , 1297–1300 (1998).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 3.

    Смит П., Иде К. и Гил М. Множественные режимы в полях высот северного полушария с помощью кластеризации смешанных моделей. Журнал атмосферных наук 56 , 3704–3723 (1999).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 4.

    Бао, М. и Уоллес, Дж. М. Кластерный анализ зимних режимов потока 500 гПа в Северном полушарии в период 1920–2014 гг. Журнал атмосферных наук 72 , 3597–3608 (2015).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 5.

    Шешадри А. и Пламб Р. А. Распространение кольцевых мод: эмпирические ортогональные функции, основные модели колебаний и временные шкалы. Журнал атмосферных наук 74 , 1345–1361 (2017).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 6.

    Grotjahn, R. et al. . Экстремальные температурные явления в Северной Америке и связанные с ними крупномасштабные метеорологические модели: обзор статистических методов, динамики, моделирования и тенденций. Климатическая динамика 46 , 1151–1184 (2016).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 7.

    Барнс, Э. А., Слинго, Дж. И Вуллингс, Т. Методология сравнения блокирующих климатологий по индексам, моделям и климатическим сценариям. Климатическая динамика 38 , 2467–2481 (2012).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 8.

    Маккиннон, К. А., Райнс, А., Тингли, М. П. и Хайберс, П. Долгосрочные прогнозы жарких дней на востоке США по температуре поверхности Тихого океана. Nature Geoscience 9 , 389 (2016).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ CAS Статья Google Scholar

  • 9.

    Vigaud, N., Ting, M., Lee, D.-E., Barnston, AG, Kushnir, Y. Мультимасштабная изменчивость максимальных летних температур в Северной Америке и модуляции из Северной Атлантики, моделируемые с помощью AGCM. . Журнал климата 31 , 2549–2562 (2018).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 10.

    Чан, П.-В., Хассанзаде, П. и Куанг, З. Оценка показателей блокирующих антициклонов с точки зрения их линейной связи с поверхностными горячими экстремумами. Письма о геофизических исследованиях 46 , 4904–4912 (2019).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ CAS Статья Google Scholar

  • 11.

    Набизаде, Э., Хассанзаде, П., Янг, Д. и Барнс, Э. А. Размер атмосферных блокирующих событий: закон масштабирования и реакция на изменение климата. Письма о геофизических исследованиях , https://doi.org/10.1029/2019GL084863 (2019).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 12.

    Герман, Г. Р. и Шумахер, Р. С. Деньги не растут на деревьях, но прогнозы растут: Прогнозирование экстремальных осадков с использованием случайных лесов. Ежемесячный обзор погоды 146 , 1571–1600 (2018).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 13.

    Корти, С., Молтени, Ф. и Палмер, Т. Н. Характер недавнего изменения климата в частотах режимов естественной циркуляции атмосферы. Природа 398 , 799 (1999).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ CAS Статья Google Scholar

  • 14.

    Барнс, Э. А., Данн-Сигуэн, Э., Масато, Г. и Вуллингс, Т. Изучение последних тенденций в области блокирования в Северном полушарии. Письма о геофизических исследованиях 41 , 638–644 (2014).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 15.

    Хортон Д. Э. и др. . Вклад изменений в атмосферной циркуляции в тенденции экстремальных температур. Природа 522 , 465 (2015).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ CAS Статья Google Scholar

  • 16.

    Хассанзаде, П. и Куанг, З. Блокирующая изменчивость: усиление в Арктике против арктического колебания. Письма о геофизических исследованиях 42 , 8586–8595 (2015).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 17.

    Фередей Д. Р., Найт Дж. Р., Скайф А. А., Фолланд К. К. и Филипп А.Кластерный анализ типов циркуляции в Северной Атлантике и Европе и связи с тропическими температурами поверхности Тихого океана. Журнал климата 21 , 3687–3703 (2008).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 18.

    Андерсон, Б. Т., Хассанзаде, П. и Кабальеро, Р. Устойчивые аномалии внетропической зимней циркуляции Северного полушария как инициатор явления Эль-Ниньо / Южного колебания. Научные отчеты 7 , 10145 (2017).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ PubMed Статья CAS PubMed Central Google Scholar

  • 19.

    Totz, S., Tziperman, E., Coumou, D., Pfeiffer, K. & Cohen, J. Прогноз зимних осадков в регионах Европы и Средиземноморья с использованием кластерного анализа. Письма о геофизических исследованиях 44 (2017).

  • 20.

    Chattopadhyay, A., Набизаде, Э. и Хассанзаде, П. Аналоговое прогнозирование экстремальных погодных условий с использованием глубокого обучения. Journal of Advances in Modeling Earth Sytstem В печати (2019).

  • 21.

    Чжан, Дж. П. и др. . Влияние схем циркуляции на региональные транспортные пути и качество воздуха над Пекином и его окрестностями. Химия и физика атмосферы 12 , 5031–5053 (2012).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ CAS Статья Google Scholar

  • 22.

    Сури, А. Х., Чой, Ю., Ли, Х., Котсакис, А., Цзян, X. Климатология воздействия ветров на приземный озон в Хьюстоне, штат Техас, за 15 лет. Атмосферные исследования 174 , 124–134 (2016).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья CAS Google Scholar

  • 23.

    Ченг, X. и Уоллес, Дж. М. Кластерный анализ поля высот 500 гПа в зимнее время Северного полушария: пространственные закономерности. Журнал атмосферных наук 50 , 2674–2696 (1993).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 24.

    Чаттопадхьяй, Р., Сахай, А. и Госвами, Б. Объективная идентификация нелинейных конвективно связанных фаз внутрисезонных колебаний муссонов: значение для прогноза. Журнал атмосферных наук 65 , 1549–1569 (2008).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 25.

    Джозеф С., Sahai, A., Chattopadhyay, R. & Goswami, B. Могут ли явления элниньо-южных колебаний (энсо) модулировать внутрисезонные колебания индийского летнего муссона? Журнал геофизических исследований: атмосферы 116 (2011).

  • 26.

    Sahai, A. et al. . Новый метод вычисления главных компонентов из самоорганизующихся карт: приложение к муссонным внутрисезонным колебаниям. Международный журнал климатологии 34 , 2925–2939 (2014).

    Google Scholar

  • 27.

    Borah, N. et al. . Самоорганизующаяся система ансамблевых прогнозов на основе карт для расширенного прогнозирования циклов активности / разрыва индийского летнего муссона. Журнал геофизических исследований: атмосферы 118 , 9022–9034 (2013).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Google Scholar

  • 28.

    Sahai, A., Borah, N., Chattopadhyay, R., Джозеф, С. и Абхилаш, С. Метод коррекции смещения и уменьшения масштаба для оперативных прогнозов с расширенным диапазоном, основанный на самоорганизующейся карте. Климатическая динамика 48 , 2437–2451 (2017).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 29.

    Ашок, К., Шамал, М., Сахай, А. и Свапна, П. Нелинейности в эволюционных различиях между типами эльнино и ланина. Журнал геофизических исследований: океаны 122 , 9649–9662 (2017).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Google Scholar

  • 30.

    Монахан, А. Х., Файф, Дж. К., Амбаум, М. Х. П., Стивенсон, Д. Б. и Норт, Г. Р. Эмпирические ортогональные функции: Среда - это сообщение. Журнал климата 22 , 6501–6514 (2009).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 31.

    Woollings, T. et al. . Блокировка и ее реакция на изменение климата. Текущие отчеты об изменении климата 4 , 287–300 (2018).

    PubMed Статья Google Scholar

  • 32.

    Шнайдер, Т., Лан, С., Стюарт, А. и Тейшейра, Дж. Моделирование системы Земли 2.0: план для моделей, которые учатся на основе наблюдений и целевого моделирования с высоким разрешением. Письма о геофизических исследованиях 44 (12), 396–12,417 (2017).

    Google Scholar

  • 33.

    Джентин П., Притчард М., Рашп С., Рейнауди Г. и Якалис Г. Может ли машинное обучение выйти из тупика параметризации конвекции? Письма о геофизических исследованиях 45 , 5742–5751 (2018).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 34.

    Бреновиц, Н. Д. и Бретертон, К. С. Прогностическая валидация параметризации унифицированной физики нейронной сети. Письма о геофизических исследованиях 45 , 6289–6298 (2018).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 35.

    Rasp, S., Pritchard, M. S. & Gentine, P. Глубокое обучение для представления подсеточных процессов в климатических моделях. Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки 115 , 9684–9689 (2018).

    PubMed Статья CAS Google Scholar

  • 36.

    О’Горман, П.А. и Дуайер, Дж. Г. Использование машинного обучения для параметризации влажной конвекции: потенциал для моделирования климата, изменения климата и экстремальных явлений. Журнал достижений в моделировании земных систем . 10 (2018).

  • 37.

    Rasp, S. & Lerch, S. Нейронные сети для постобработки ансамблевых прогнозов погоды. Препринт arXiv arXiv: 1805.09091 (2018).

  • 38.

    Ноотебум, П. Д., Фенг, К. Й., Лопес, К., Эрнандес-Гарси а, Э.И Дейкстра, Х.А. Использование теории сетей и машинного обучения для прогнозирования Эль-Ниньо. Earth System Dynamics 9 , 969–983 (2018).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 39.

    Дуэбен, П. Д. и Бауэр, П. Проблемы и выбор дизайна для глобальных моделей погоды и климата на основе машинного обучения. Разработка геонаучных моделей 11 , 3999–4009 (2018).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 40.

    Томс Б. А., Кашинат К. и Янг Д. Глубокое обучение для научных выводов на основе геофизических данных: колебание Мэддена-Джулиана в качестве тестового примера. Препринт arXiv arXiv: 1902.04621 (2019).

  • 41.

    Коэн, Дж. и др. . Перезагрузка S2S: аргумент в пользу большего включения машинного обучения в субсезонные и сезонные прогнозы. Междисциплинарные обзоры Wiley: изменение климата 10 , e00567 (2019).

    Google Scholar

  • 42.

    Chattopadhyay, A., Hassanzadeh, P. & Subramanian, D. Управляемое данными прогнозирование многомасштабной хаотической системы Lorenz 96 с использованием методов глубокого обучения: резервуарные вычисления, ИНС и RNN-LSTM. arXiv препринт arXiv: 1906.08829 (2019).

  • 43.

    Reichstein, M. et al. . Глубокое обучение и понимание процессов для науки о системах Земли на основе данных. Природа 566 , 195 (2019).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

  • 44.

    ЛеКун Ю., Бенжио Ю. и Хинтон Г. Глубокое обучение. Природа 521 , 436 (2015).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ CAS PubMed Статья PubMed Central Google Scholar

  • 45.

    Гудфеллоу И., Бенжио Ю., Курвиль А. и Бенжио Ю. Глубокое обучение , т. 1 (MIT Press Cambridge, 2016).

  • 46.

    Лю, Ю. и др. . Применение глубоких сверточных нейронных сетей для обнаружения экстремальных погодных явлений в наборах климатических данных. arXiv препринт arXiv: 1605.01156 (2016).

  • 47.

    Рака, Э., Бекхэм, К., Махрандж, Т., Прабхат и Пал, К. Обнаружение экстремальных погодных явлений с полууправлением в больших наборах климатических данных. arXiv препринт arXiv: 1612.02095 (2016).

  • 48.

    Карпатне, А., Эберт-Упхофф, И., Равела, С., Бабайе, Х. А. и Кумар, В. Машинное обучение для наук о Земле: проблемы и возможности. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (2018).

  • 49.

    Крижевский А., Суцкевер И. и Хинтон Г. Е. Классификация Imagenet с глубокими сверточными нейронными сетями. В Достижения в системах обработки нейронной информации , 1097–1105 (2012).

  • 50.

    Уильямс, П. Д. и др. . Перепись атмосферной изменчивости от секунд до десятилетий. Письма о геофизических исследованиях 44 , 11,201–11,211 (2017).

    Google Scholar

  • 51.

    Ма, Д., Хассанзаде, П. и Куанг, З. Количественная оценка силы обратной связи вихревой струи кольцевой моды в идеализированных данных ГМЗ и повторного анализа. Журнал атмосферных наук 74 , 393–407 (2017).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 52.

    Kosaka, Y. & Xie, S.-P. Недавний перерыв в глобальном потеплении связан с похолоданием экваториальной поверхности Тихого океана. Природа 501 , 403 (2013).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ CAS PubMed Статья Google Scholar

  • 53.

    Прабхат, С. Б. и др. . TECA: Распознавание паттернов Petascale для науки о климате. В Международной конференции по компьютерному анализу изображений и узоров , 426–436 (2015).

  • 54.

    Ллойд, С. Квантование методом наименьших квадратов в pcm. IEEE Transactions по теории информации 28 , 129–137 (1982).

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google Scholar

  • 55.

    Кей, Дж. Э. и др. . Проект большого ансамбля «Модель системы Земля сообщества» (CESM): ресурс сообщества для изучения изменения климата при наличии внутренней изменчивости климата. Бюллетень Американского метеорологического общества 96 , 1333–1349 (2015).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 56.

    Холтон, Дж. Р. и Хаким, Г. Дж. Введение в динамическую метеорологию , vol. 88 (Академическая пресса, 2012).

  • 57.

    Чжан, К., Бенжио, С., Хардт, М., Рехт, Б. и Виньялс, О. Понимание глубокого обучения требует переосмысления обобщения. arXiv препринт arXiv: 1611.03530 (2016).

  • 58.

    Кляйнбаум Д. Г., Дитц К., Гейл М., Кляйн М. и Кляйн М. Логистическая регрессия (Springer, 2002).

  • 59.

    Лин, Х. В., Тегмарк, М. и Ролник, Д. Почему глубокое и дешевое обучение так хорошо работает? Журнал статистической физики 168 , 1223–1247 (2017).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google Scholar

  • 60.

    Rousseeuw, P. J. Силуэты: графическое средство для интерпретации и проверки кластерного анализа. Журнал вычислительной и прикладной математики 20 , 53–65 (1987).

    MATH Статья Google Scholar

  • 61.

    Bezdek, J. C., Ehrlich, R. & Full, W. Fcm: алгоритм нечеткой кластеризации c-средних. Компьютеры и науки о Земле 10 , 191–203 (1984).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 62.

    Sabour, S., Frosst, N. & Hinton, G.E. Динамическая маршрутизация между капсулами. В Достижения в системах обработки нейронной информации , 3856–3866 (2017).

  • 63.

    Vlachas, P. R., Byeon, W., Wan, Z. Y., Sapsis, T. P. & Koumoutsakos, P. Управляемое данными прогнозирование многомерных хаотических систем с долгосрочными сетями краткосрочной памяти. Proc. R. Soc. А 474 , 20170844 (2018).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ MathSciNet PubMed МАТЕМАТИКА Статья Google Scholar

  • 64.

    Yu, R., Zheng, S., Anandkumar, A. & Yue, Y. Долгосрочное прогнозирование с использованием тензорных RNN. arXiv препринт arXiv: 1711.00073 (2017).

  • 65.

    Xingjian, S. et al . Сверточная сеть lstm: подход машинного обучения для прогнозирования текущей погоды. В Достижения в системах обработки нейронной информации , 802–810 (2015).

  • 66.

    He, K., Zhang, X., Ren, S. & Sun, J. Углубляясь в выпрямители: Превосходя человеческий уровень производительности по классификации изображений. В материалах Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision , 1026–1034 (2015).

  • 67.

    Lin, T.-Y. и др. . Функциональные пирамидальные сети для обнаружения объектов. В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов 1 , 4 (2017).

    Google Scholar

  • 68.

    Ким, С. и др. . Реконструкция разрешения климатических данных с помощью пиксельной рекурсивной модели. В IEEE International Conference on Data Mining Workshops , 313–321 (2017).

  • 69.

    Абади, М. и др. . Tensorflow: система для масштабного машинного обучения. В материалах 12-го симпозиума USENIX по разработке и внедрению операционных систем 16 , 265–283 (2016).

    Google Scholar

  • 70.

    Кингма, Д. П. и Ба, Дж. Адам: метод стохастической оптимизации. arXiv препринт arXiv: 1412.6980 (2014).

  • 71.

    LeCessie, S. & Van Houwelingen, J. C. Ridge оценки в логистической регрессии. Журнал Королевского статистического общества: серия C (Прикладная статистика) 41 , 191–201 (1992).

    MATH Google Scholar

  • 72.

    Хассанзаде, П. и Куанг, З. Функция линейного отклика идеализированной атмосферы. Часть II: Значение для практического использования флуктуационно-диссипативной теоремы и роль ненормальности оператора. Журнал атмосферных наук 73 , 3441–3452 (2016).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 73.

    Ходкар, М. А. и Хассанзаде, П. Уменьшенное моделирование турбулентной конвекции Рэлея-Бенара на основе данных с использованием теоремы флуктуации-диссипации, усиленной DMD. Журнал гидромеханики 852 (2018).

  • 74.

    Фаррелл Б. Ф. и Иоанну П. Дж.Обобщенная теория устойчивости. Часть I. Автономные операторы. Журнал атмосферных наук 53 , 2025–2040 (1996).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ MathSciNet Статья Google Scholar

  • 75.

    Палмер Т. Нелинейная динамика и изменение климата: наследие Россби. Бюллетень Американского метеорологического общества 79 , 1411–1423 (1998).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 76.

    Ходкар, М. А., Хассанзаде, П., Наби, С. и Гровер, П. Моделирование в пониженном порядке полностью турбулентных течений, управляемых плавучестью, с использованием метода функции Гринаса. Physical Review Fluids 4 , 013801 (2019).

    ОБЪЯВЛЕНИЙ Статья Google Scholar

  • 77.

    Гиршик Р., Донахью Дж.

  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *