300年一遇日全食 洋山港观测时间最长

7月22日将上演300年一遇的日全食,上海地区的全食时间可达5分钟。洋山港观测时间最长,达5分57秒。市民在阳台、公园等地即可观测到这一奇观,下一次在中国观测到日全食需等到2309年。


<!-- enpproperty <articleid>2980908</articleid><date>2009-06-03 09:09:26.0</date><author>余梦 俞立严</author> <title>300年一遇日全食 洋山港观测时间最长</title> <keyword></keyword><subtitle></subtitle><introtitle></introtitle><siteid>1</siteid><nodeid>90</nodeid><nodename>图片新闻</nodename><nodesearchname>新闻频道</nodesearchname>/enpproperty--><!-- enpcontent--> <!-- enpcontent-->

 

 

7月22日日全食上演时的星空景象。赵佳峰 制图

    地点 全食长度 初亏 食既 食甚 生光 复圆

    人民广场 05:00.5 8:23:25 9:36:47 9:39:17 9:41:48 11:01:37

    徐家汇 05:07.5 8:23:22 9:36:40 9:39:13 9:41:48 11:01:34

    陆家嘴 04:58.2 8:23:28 9:36:52 9:39:20 9:41:50 11:01:41

    科技馆 05:01.6 8:23:31 9:36:55 9:39:25 9:41:57 11:01:47

    月湖公园 05:24.1 8:23:02 9:36:07 9:38:48 9:41:31 11:01:08

    静安寺 05:02.1 8:23:24 9:36:44 9:39:15 9:41:46 11:01:34

    洋山港 05:57.0 8:24:01 9:37:32 9:40:30 9:43:29 11:03:26

 

    7月22日上午阳台、绿地都是最佳观测地 下次观看日全食要等到2309年

    太阳“不见”了,天瞬间黑下来,星星也出现了……7月22日上午,300年一遇的罕见日全食现象将精彩上 演,上海将“黑暗”5分钟。昨日,上海天文台佘山站站长林清博士公布了此次上海观测日全食的地点和时间表,洋山港为5分57秒,是中国地区全食时间最长的 观测点、徐家汇5分07秒、五角场持续时间最短为4分44秒,对于市民而言,阳台、办公室、公园、绿地都可成为最佳观测地。

    专家指出,7月22日,梅雨已过,以晴到多云天气为主,云遮率较低,市民看到日全食的几率较大,而如果错过此次,下一次观看日全食则要等到2309年。

    同时,由“黑暗五分钟”可能导致的交通问题,中国科学院上海天文台副台长胡金豪透露,目前已经向政府有关 部门提交书面报告,建议提前做好预案,比如打开路灯、对一些路段进行疏通等。胡金豪指出,上海的内环线平时车辆就比较多,如果届时突然天黑甚至会有市民停 车看日全食的情况发生,就会造成交通拥堵。因此相关部门应提前做好准备,防止“黑夜”造成安全事故发生。

    可见景象

    除了日食全过程,市民可以看到贝利珠,即在太阳完全被月球遮蔽消失之前或刚从月球后方露出时,阳光透过月 球边缘不规则的地形会透射出如珍珠般的光芒;还可以看到日冕,就是“黑暗”太阳外围的银白色光芒,像帽子似的扣在太阳上;在太阳“黑暗”后,太阳旁边一颗 耀眼的星星就会出现,这就是大部分人从未见过的水星,位置就在太阳的东面。

    “估计到时温度会下降15℃左右。”上海天文台有关专家说。

    专家提醒

    司机在日全食发生后,不要惊慌,应立即打开车灯,减速小心驾驶;高空作业者也要避免突然天黑而发生事故;商家和市民也要有准备,加强安全防范。

    此外,市民在“黑太阳”时可用肉眼观看,其余时间需专业太阳观察眼镜,用普通太阳镜观看会损伤眼睛。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值