这些常见的气象现象，在太空中看居然是这样？

这些常见的气象现象，在太空中看居然是这样？从古至今，天气观测对人们的生产生活都起到非常重要的指导作用。在古代，人们通过观天象、看云卷云舒来推测天气变化。然而这种从地面、靠眼看的观测并不能获得精准的天气及预报信息。到了现代，气象学家可以利用气象卫星自上而下的监测天气，获得更多信息。今天我们就借此聊一聊关于气象卫星是如何监测天气的，以及我们可以在卫星云图上还能看到哪些有意思的气象画面吧。01气象卫星是如何监测天气的？与地面观测不同，气象卫星可以在距离地面约800千米至36000千米的宇宙空间，对地球大气（或地表目标物）进行大范围的观测。这种大范围观测不仅局限于水平观测，还可以对大气做垂直探测，并获取三维的天气系统特征。除了观测范围大，气象卫星还有一个好处，就是可以对海洋上空的天气进行实时监测。由于海洋上气象测站稀少，资料短缺，用常规气象资料难以发现和追踪洋面天气系统的发生发展和移动，而气象卫星可以从高空直接监视热带洋面上的低压和台风等天气情况，是非常重要的海洋天气系统监测工具。气象卫星风云4号A星记录的我国卫星云图在气象卫星的帮助下，气象学家可以获得大量气象卫星云图及其衍生产品，并通过分析获得天气情况。一般来说，我们在天气预报中看到的卫星云图以可见光波段居多，除此之外还有红外波段和水汽通道等。一种云图仅遥感了云和地球大气的某一种属性，具有片面性，综合利用多种云图及产品，能够更好的帮助气象学家分析天气情况，有助于提高天气预报的准确率。最近这段时间，你可能会经常见到下面这张台风“轩岚诺”的气象卫星云图。动画显示了“轩岚诺”吞并其南侧热带低压的过程，像极了“大鱼吃小鱼”的情形。“台风”或许是我们在卫星云图上见到得最多的一种天气情况。除了“台风”，我们还可以通过卫星云图看到许多我们熟悉的景象，比如中学地理课本上的“副热带高压”、“冷锋”、“暖锋”等气象现象。接下来，让我们请风云卫星，再为我们复习一下这些中学地理知识吧~02那些天气现象的真实样貌01副热带高压“副热带高压”是一股经常存在，但位置较稳定的固定在热带和副热带地区的庞大的温暖气团。西太平洋地区的副热带高压的状态对我国天气影响非常大，比如今年6月13日至8月30日的区域性高温，就与副热带高压位置的异常偏西偏北、强度异常偏强、稳定少动密不可分。从上图中可以看到，在副高的控制下，我国西南地区东部至长江中下游一带及海域大多无云，这是因为副高控制区盛行下沉气流，不利于云系的生成。在副高北侧的西北地区东部和华北一带则多云系覆盖。这是因为副高西侧和北侧水汽条件和动力条件较好，容易出现降雨天气。所以，今年西北地区雨量明显偏多。8月底，当副高东撤南落时，这场旷日持久的高温天气也终于缓缓落下帷幕。02冷锋与暖锋温度、湿度等物理性质不同的两种气团的交界面或者过渡带叫做锋面。锋面与地面的交线...PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1313793.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1313793.htm

人工智能与外骨骼未来有望联手改变人类在地球和太空中的表现

人工智能与外骨骼未来有望联手改变人类在地球和太空中的表现一种用于外骨骼的新型人工智能控制器无需特定编程就能学习人类的不同动作，该控制器已证明可节省大量能源，标志着可穿戴机器人技术向前迈出了一大步。想象一下，工厂工人和宇航员可以更安全、更高效地行动，残疾人的行动能力也会得到改善。6月12日，《自然》（Nature）杂志发表了一项新的研究成果。《自然》（Nature）论文的第一作者、安伯里德尔航空大学的罗淑珍博士（Dr.ShuzhenLuo）与通讯作者、北卡罗来纳州立大学的苏浩博士（Dr.HaoSu）及其他同事解释说，这种可穿戴的人体机器人框架被称为"外骨骼"（exoskeletons），有望让人更轻松地行动，但技术障碍限制了其更广泛的应用。罗指出，迄今为止，外骨骼必须根据特定活动和个人预先编程，并基于冗长、昂贵、劳动密集型的人体试验。研究人员开发了一个由208块肌肉组成的全身肌肉骨骼人体模型（左上），以及一个定制的髋关节外骨骼（左下），然后利用人工智能模拟了多种活动（中间），最后将学习到的控制器部署到人体受试者身上。资料来源：《自然》杂志，Luo等人，图2。现在，研究人员描述了一种超级智能或"学习型"控制器，它利用数据密集型人工智能（AI）和计算机模拟来训练便携式机器人外骨骼。"这种新型控制器可为行走、跑步或爬楼梯提供平稳、持续的扭矩辅助，而无需任何人工参与的测试，"罗报告说。"只需在图形处理单元上运行一次，我们就能在模拟中训练控制法则或"政策"，这样控制器就能有效地辅助所有三种活动和不同的人。"安博里德尔航空大学的罗淑珍博士（右）在一次内部海报展示中讨论了她对人工智能驱动的机器人外骨骼的研究，她的研究成果于2024年6月12日刊登在《自然》杂志上。图片来源：Embry-Riddle/DavidMassey在三个相互连接的多层神经网络的驱动下，控制器边学边用--通过"数百万次的肌肉骨骼模拟进化，以提高人类的活动能力"，佛罗里达州戴托纳海滩安博里德尔大学机械工程系助理教授罗博士解释说。这个无需实验的"模拟学习"框架部署在一个定制的髋关节外骨骼上，产生了迄今为止便携式髋关节外骨骼最高的代谢率降低效果--佩戴者在行走、跑步和爬楼梯时的能量消耗平均分别降低了24.3%、13.1%和15.4%。北卡罗来纳州立大学的苏浩解释说，这些能耗降低率是通过比较穿戴和不穿戴机器人外骨骼的人类受试者的表现计算出来的。这意味着它能真实地衡量外骨骼节省了多少能量。这项工作实质上是将科幻小说变为现实--让人们在执行各种任务时消耗更少的能量。据信，这种方法首次证明了在仿真中开发控制器的可行性，这种控制器可以弥合所谓的从仿真到现实或"从仿真到现实的差距"，同时显著提高人类的性能。"以往在强化学习方面取得的成就往往主要集中在模拟和棋盘游戏上，"罗淑珍说，"而我们提出了一种新方法--即一种动态感知、数据驱动的强化学习方式，来训练和控制可穿戴机器人，让人类直接受益。"苏浩补充说，"该框架"可为快速、广泛地为健全人和行动不便的人部署各种辅助机器人提供可推广、可扩展的战略。研究人员在《自然》杂志上解释说，如前所述，外骨骼传统上需要根据耗时的人体测试来手工制定控制法则，以处理每项活动并考虑个体步态的差异。模拟学习法为这些障碍提供了可能的解决方案。由此产生的"动态感知、数据驱动的强化学习方法大大加快了外骨骼在现实世界中的应用。闭环模拟结合了外骨骼控制器和肌肉骨骼动力学、人机交互和肌肉反应的物理模型，以生成高效、逼真的数据。这样，控制策略就能在模拟中不断发展或学习。"我们的方法为可穿戴机器人控制器开发的交钥匙解决方案奠定了基础，"罗淑珍说。未来的研究将侧重于独特的步态，如行走、跑步或爬楼梯，以帮助中风、骨关节炎、脑瘫等残疾人以及截肢者。编译来源：ScitechDaily...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1434890.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1434890.htm