是时候将闰秒留在历史中(一)

引言

闰秒这一概念最早由国际地球自转和参考系统服务(IERS)于1972年提出,目的是为了解决观测到的太阳时(UT1)不精确以及地球自转长期减慢的问题,定期对协调世界时(UTC)进行调整。这一周期性修正主要对科学家和天文学家有利,使他们能够在大多数情况下使用UTC来观测天体。如果没有对UTC进行校正,那么在进行天文观测时,就必须调整那些依赖UTC同步的传统设备和软件。

截至目前,自闰秒引入以来,UTC已被更新了27次。

虽然在1972年,闰秒或许是一种令科学界和电信行业都满意的可接受方案,但如今,UTC对数字应用和科学研究而言都已变得不合时宜,科学家们常常选择使用TAI或UT1。

我们正在支持行业停止未来引入闰秒的努力,并维持目前的27次水平使之不再增加。引入新的闰秒是一项风险极高的做法,弊大于利,我们认为是时候引入新的技术来替代这一机制了。

在这里插入图片描述

信仰之跃

导致地球自转不规则的诸多因素之一,是世界高山冰盖的持续融化与重新冻结。这个现象可以通过一个简单的类比来理解:想象一个旋转的花样滑冰选手,她通过控制手臂的位置来管理角速度。当她张开双臂时,角速度减小,以保持动量;而当她收紧双臂时,角速度则会加快。

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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