Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Дауылдарды талдау және болжау орталығы (CAPS) 1989 жылы Оклахома университетінде Ұлттық ғылым қорының алғашқы он бір ғылым және технология орталығының бірі ретінде құрылды. Норман, Оклахома штатындағы Ұлттық ауа райы орталығында орналасқан оның миссиясы NEXRAD (WSR 88D) Доплер ауа райы радары негізгі дерек көзі ретінде қызмет ететін жеке көктемгі және қысқы дауылдар сияқты жергілікті ауа райының жоғары әсерін компьютерлік болжау үшін әдістерді әзірлеу болып табылады.
The Center for Analysis and Prediction of Storms (CAPS) was established at the University of Oklahoma in 1989 as one of the first eleven National Science Foundation Science and Technology Centers. Located at the National Weather Center in Norman, Oklahoma, its mission is the development of techniques for the computer based prediction of high impact local weather, such as individual spring and winter storms, with the NEXRAD (WSR 88D) Doppler weather radar serving as a key data source.
Іс-шаралар
1989 жылдан бастап CAPS ғалымдары ARPS (Advanced Regional Prediction System) жүйесін жасап, жетілдіріп келеді. ARPS - бұл аймақтық масштабтағы атмосфералық модельдеу / болжау жүйесі. Бұл толық жүйе, оған нақты уақыт деректерін талдау және ассимиляциялау жүйесі, алдын ала болжау моделі және талдаудан кейінгі пакет кіреді. ARPS зерттеуде көптеген шұғыл дауыл оқиғаларында сәтті қолданылды.
Since 1989, scientists in CAPS have developed and improved ARPS (The Advanced Regional Prediction System). ARPS is a comprehensive regional to storm scale atmospheric modeling/prediction system. It is a complete system that includes a realtime data analysis and assimilation system, the forward prediction model and a post analysis package. ARPS has been used successfully in many real thunderstorm cases in research.
Даму және жобалау
CAPS, Оклахома университетінің басқа бірнеше мекемелерімен бірге, Массачусетс Амхерст университетінің басшылығымен жаңа инженерлік зерттеу орталығында серіктес болып табылады. Атмосфераның адаптивті сенсорлық зерттеулер жөніндегі инженерлік зерттеу орталығы (CASA) төменгі тропосфераның қашықтан зондтауын революциялауға тырысады, бастапқыда арзан, қуаттылығы аз, фазалы массивті Допплер ауа райы радарлары арқылы ұялы байланыс мұнаралары мен ғимараттарға орналастырылады. Бұл жобаның ерекшелігі - сенсорлар бір-бірімен жұмыс істейді және атмосфералық құбылыстарды сезу үшін өз сипаттамаларын динамикалық түрде реттейді, сонымен бірге соңғы пайдаланушылардың қажеттіліктерін қанағаттандырады. CAPS сонымен қатар мезомасштабты метеорология зерттеулері мен білім беру үшін инфрақұрылымды дамытуға бағытталған NSF ірі ақпараттық технологиялар (ITR) грантын басқарады. Атмосфералық зерттеулер үшін байланысты орта (LEAD) деп аталатын бұл жобаның өзгеру элементі - талдау құралдары, болжау модельдері және дерек қоймалары үшін динамикалық бейімделу, сұраныс бойынша конфигурацияны тез және автоматты түрде өзгертетін жүйелер ретінде жұмыс істеу мүмкіндігі; ауа райының өзгеруіне байланысты пайдаланушының шешімдеріне дереу жауап беру; және деректерді жинау мен болжау / ескерту сапасын оңтайландыру үшін қашықтан бақылау жүйелерін басқару.
CAPS, along with several other University of Oklahoma institutions, is a partner in a new Engineering Research Center led by the University of Massachusetts Amherst. The Engineering Research Center for Collaborative Adaptive Sensing of the Atmosphere (CASA) seeks to revolutionize the remote sensing of the lower troposphere, initially via inexpensive, low power, phased array Doppler weather radars placed on cell towers and buildings. unique component of this project is that the sensors collaborate with one another and dynamically adjust their characteristics to sense multiple atmospheric phenomena while meeting multiple end user needs in an optimal manner. CAPS also is leading an NSF Large Information Technology Research (ITR) grant that seeks to develop an infrastructure for mesoscale meteorology research and education. Known as Linked Environments for Atmospheric Discovery (LEAD), a transforming element of this project is the ability for analysis tools, forecast models, and data repositories to function as dynamically adaptive, on demand systems that can change configuration rapidly and automatically in response to the evolving weather; respond immediately to user decisions based upon the weather problem at hand; and steer remote observing systems to optimize data collection and forecast/warning quality.