【三班网】神舟十九号发射任务全回顾

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  • 标题:神舟十九号发射任务全回顾

  • 投稿人: 郝国瑞   三班必胜 \small \color{purple}{\texttt{郝国瑞 }}\colorbox{purple}{\color{white}{\texttt{三班必胜}}} 郝国瑞 三班必胜

  • 发布时间: 2024 2024 2024 11 11 11 03 03 03 11 : 49 11:49 11:49

  • 最后修改时间:–

  • 所属板块: 学术版 {\color {green} \texttt {学术版}} 学术版


2024 2024 2024 10 10 10 22 22 22日下午,神舟十九号载人飞船与长征二号F遥十九运载火箭组合体垂直转运至发射区

2024 2024 2024 10 10 10 29 29 29日上午 08 : 30 08:30 08:30,神舟十九号载人飞船飞行任务新闻发布会召开,公布神舟十九号载人飞船与长征二号F遥十九组合体瞄准北京时间 2024 2024 2024 10 10 10 30 30 30 04 : 27 04:27 04:27发射,航天员乘组由蔡旭哲、宋令东、王浩泽组成

发射过程:

时间( t t t)【1】事件
− 2 -2 2h 49 49 49min出征仪式开始
-计算机弹道演练起飞,时间: 02 : 13 : 31.383 02:13:31.383 02:13:31.383
− 2 -2 2h第四层回转平台打开【2】
− 2 -2 2h第一次综合检查
− 70 -70 70min火箭整流罩舱门关闭
− 55 -55 55min第二次综合检查,起飞时间: 03 : 32 : 31.821 03:32:31.821 03:32:31.821
− 45 -45 45min第一层回转平台打开
− 30 -30 30min第二层回转平台打开
− 27 -27 27min第三层回转平台打开
− 20 -20 20min火箭转入自主供电
− 15 -15 15min火箭进入 15 15 15min发射程序
− 10 -10 10min通报点火时间: 04 : 27 : 31 04:27:31 04:27:31
− 5 -5 5min火箭进入 5 5 5min发射程序
− 40 -40 40s摆杆摆开到位
− 4 -4 4s航天员敬礼
− 3 -3 3s点火
0 0 0s起飞,时间: 2024.10.30 2024.10.30 2024.10.30 04 : 27 : 34.469 04:27:34.469 04:27:34.469
12 12 12s程序转弯
120 120 120s逃逸塔分离
153 153 153s助推器分离
155 155 155s一级关机,一二级分离
206 206 206s抛整流罩
460 460 460s二级主机关机
580 580 580s二级游机关机,船箭分离
720 720 720s太阳帆板展开
870 870 870s航天员打开面窗
1020 1020 1020s通报神舟十九号载人飞船已进入近地点高度 200 200 200km,远地点高度 362 362 362km,倾角 41.5 ° 41.5\degree 41.5°,周期 1 1 1h 30 30 30min的预定轨道
1200 1200 1200s宣布神舟十九号发射任务取得圆满成功


注释 \small{\color {red} \texttt {注释}} 注释

【1】:本表时间均为距离起飞的时间,起飞前用负数表示,起飞后用正数表示(注:起飞不等于点火)

【2】:一般来说,回转平台打开顺序为四、一、二、三

发射视频(完整版,带解说,时长 4.5 4.5 4.5h):

【完整版】中国空间站-神舟十九号发射全过程完整版 CCTV13 1080P 20241030

发射视频(精简版,时长 6 6 6min):

错过神十九发射直播,看这条视频就够了

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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