“全球最热一天”纪录接连被打破
2023-07-10 09:15:12
美国和欧洲两家研究机构的统计显示,本周,地球表面平均气温接连刷新纪录。有科学家警告说,随着“全球最热一天”的纪录接连被打破,气候变化正在进入“未知领域”。与此同时,极端天气事件或将日趋频繁,甚至危及人类生产生活。
“前所未见”与“未知领域”
美国缅因大学气候变化研究所依据美国国家环境预报中心数据进行的统计显示,本周,地表平均气温接连刷新纪录。
周一,地表平均气温达到17.01摄氏度,创下美国国家环境预报中心自1979年开始相关统计以来的最高纪录。
此前,美国国家环境预报中心录得最高气温是在2016年8月,为16.92摄氏度。
周二,地表平均气温进一步攀升至17.18摄氏度。
周三,地表平均气温维持在历史高位。
周四,地表平均气温再次刷新纪录,达到17.23摄氏度。这一天也被视为“有记录以来最热的一天”。
无独有偶,欧盟气候监测机构哥白尼气候变化服务局也在本周一和本周二录得1940年以来的最高气温。
据美国有线电视新闻网报道,美国伍德韦尔气候研究中心的高级科学家珍妮弗·弗朗西斯(Jennifer Francis)说,虽然与当前数据比较的是20世纪中期的数据,但 “几乎可以肯定”的是,当前不只是近半个世纪以来最热的时期,甚至可能是“10万年来”最热的时期。
令人担忧的是,本周的极端气象并非个例。哥白尼气候变化服务局的报告显示,今年6月是有记录以来最热的6月,而且地表平均气温比2019年创下的上一个纪录“大幅上升”。
与此同时,海水温度也在刷新纪录。根据美国国家海洋和大气管理局的说法,北大西洋部分海域上月经历了四级热浪,达到“极端”水平。
在长期冰冷的南极,气温也高得不寻常,海冰数量降至历史新低。有科学家认为,这与印度洋、太平洋和大西洋附近的海水变暖有关。
哥白尼气候变化服务局负责人卡洛·布恩坦波(Carlo Buontempo)说,世界正在“步入一个未知领域。我们一生中从未见过这样的事情。”
意料之中与意料之外
此次极端高温事件的出现既在意料之中,又在意料之外。
一方面,长期以来,科学家们一直在对全球变暖发出警告,并呼吁各国摆脱对传统化石燃料的依赖。
为此,2015年联合国气候变化大会达成的《巴黎协定》提出,各方将加强对气候变化威胁的全球应对,把全球平均气温较工业化前水平升高控制在2摄氏度之内,并为把升温控制在1.5摄氏度之内而努力。不过,各国携手应对全球变暖仍任重道远。
雪上加霜的是,在全球变暖的同时,厄尔尼诺现象正在卷土重来。世界气象组织7月4日宣布,热带太平洋七年来首次形成厄尔尼诺条件,这可能导致全球气温飙升、破坏性天气和气候模式的出现。而厄尔尼诺的出现与热带太平洋中部和东部的海洋表面温度变暖有关。
尽管全球变暖可谓意料之中,但另一方面,全球变暖的程度之剧烈,仍令科学家们感到意外。
布恩坦波说,尽管今年6月的地表平均气温比以往看似只高出0.5摄氏度,但这仍是不寻常的,因为这一变化幅度往往在0.1至0.01摄氏度之间。
极端天气事件或将频现
在全球变暖加剧和厄尔尼诺“加持”之下,今年或将成为有记录以来最热的一年。
此前,世界气象组织发布的《全球气候状况》报告显示,由于强烈的厄尔尼诺现象和人类温室气体排放造成双重影响,2016年成为“有记录以来最热的一年”。
不过,这一纪录可能很快就会被打破。今年5月,美国独立气温监测组织“伯克利地球”发布的一项分析结果显示,2023年成为“有纪录以来最热一年”的可能性为54%。
该组织首席科学家罗伯特·罗德(Robert Rohde)说,随着今年6月成为有记录以来最热的6月,这一可能性有所上升。
罗德还表示,尽管具体程度仍不明朗,但2023年成为“创纪录一年”的可能性似乎日益增大。
更令人担忧的是,此次极端高温恐怕只是一个预兆。
若不采取切实行动加以遏制,“情况只会变得越来越糟,越来越极端。”英国气象局研究员彼得·斯托特(Peter Stott)说。在世界各地,热浪、洪水和干旱等极端天气事件可能会越来越频繁地出现。
而此类极端事件对人类造成的影响已经显而易见。根据墨西哥卫生部发布的信息,今年3月至6月,墨西哥全国范围内高温天气已经造成至少112人死亡。
在印度北部部分地区与高温作斗争的同时,该国东北部近50万人受到严重洪水的影响……
因此,科学家们希望,不断上升的气温能够促使各国领导人进一步认识到全球变暖已经化为现实,并采取切实行动予以应对,包括推动减少温室气体排放等。
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无人值守称重系统不仅着称重技术的革新,更是企业数字化转型的重要一环,它的普及应用必将为各行业带来更高效、更智能的运营管理模式。 一、物流称重效率瓶颈亟待突破 随着制造业数字化转型加速,称重计量作为企业供应链的核心环节,其效率与精准度直接影响生产、物流与财务决策。 传统人工过磅模式需要司机驶入称重区,等待工作人员手动记录数据,这个过程在高峰时段导致长时间排队等待,严重影响后续物流效率。 手动输入数据容易出现录入错误,影响数据的准确性,在计费或合规性核查时可能造成严重问题。缺乏有效的管理方法和实时监控,使称重数据可能被篡改,难以追溯称重过程。 二、无人值守智能称重系统的技术优势 无人值守称重系统利用微波射频识别技术、电子汽车衡技术、通讯技术、自动控制技术、数据库技术、计算机网络技术、软件技术,形成了现代化的智能称重控制系统。 系统采用车牌识别或RFID技术自动识别车辆,并自动捕获和记录称重数据,极大缩短了过磅时间。集成的监控系统实时记录过磅过程,确保称重数据的真实性,有效防止作弊和数据篡改。 智能称重系统具备多项创新功能: 自动识别技术:采用RFID射频识别技术与车牌识别技术,自动识别车辆及货物信息; 高精度传感器:采用先进算法,保证数据的准确性和可靠性; 全程实时监控:记录称重车辆的过磅过程并保存在数据库中可追溯; 自动打印磅单:称重完成后系统自动打印称重磅单。 三、实施效益与应用前景 无人值守称重系统通过减少人工成本,帮助企业节约大量的日常运营开支。精确的数据记录和分析功能避免了人为操作造成的重量误差,为企业减少了经济损失。 在物流领域,该系统加快了车辆的周转速度,提升了运输效率,降低了高峰期的车辆拥堵成本。通过对原材料和货物的精确称量,优化了资源配置,提升了产出效益。 随着物联网、大数据和人工智能等技术的持续发展,无人值守称重系统正朝着更加智能化、集成化的方向快速演进。 未来,更先进的图像识别算法、更精确的传感器技术以及更强大的数据分析能力将进一步优化称重流程,提升数据安全性,为企业创造更大的价值。解决难点●在计量环节存在多达40余种舞弊手段可以导致计量数据的失真●在质检环节中存在采样失真和化验数据失真以及确认值的失真●合同管理环节人为的关系合同存在●结算工作量大、错误多●原始票据重复量过大,部门信息传递不畅●业务部门与核算部门无法连接●ERP系统中无法动态统计企业的库存●不能动态掌握和评价供应商和客户的合作关系帮客户实现●节省成本:省掉磅房称重人员,节省人工成本●提高效率:业务单据自动打印,方便快捷。地磅称重由10-1分钟一次,提升至3-5分钟●提升沟通的效率,缩短销售周期●数据管理:实现多台汽车衡的网络化管理,数据能实时共享。支持历史查询,安全可控●预防作弊:称重过程自动化完成,一车一码,减少人为干预,称重数据自动生成上传●后台数据自动分析,预警提醒问题数据,防止人为操作。●扩展接口:可扩展门禁控制管理系统,质检系统,仓库收发管理系统,物流管理系统,●销售管理系统,财务系统等接口
在物流行业高速发展的今天,传统称重模式已成为制约企业降本增效的瓶颈环节。传统的依赖人工过磅的计量模式,正面临着四大核心问题:效率瓶颈、作弊漏洞、数据孤岛和人力成本高企。 一、传统称重:物流系统的痛点聚焦 物流高峰期,传统称重模式效率低下,车辆排队拥堵,拖慢供应链运转速度。每辆车称重耗时长达180-300秒,造成时间与资源的巨大浪费。 人为因素导致的作弊行为难以防范,包括手工篡改数据、遥控作弊、不完全上磅等漏洞,给企业带来每年超百万元的损失。 集团化企业各磅房数据独立,无法实时共享,总部往往需要耗费数日人工汇总数据,严重滞后管理决策。 三班倒模式需要4-6名司磅员,单磅位年成本超20万元。边远厂区招工难、培训周期长等问题更加剧了人力困境。 二、解决方案:无人值守称重系统 无人值守称重系统通过软硬件结合、物联网技术及智能控制,打通采购、销售、派车、过磅等多环节数据,助力企业实现称重数字化、智慧化转型。 全流程自动化再造:网上派车+智能排队使车辆平均等待时间缩短60%;8-15秒完成全流程称重(传统需要180-300秒),效率提升800%;自动打印防伪磅单+道闸放行,耗时压缩至20秒内。 多层防作弊体系:红外定位防压磅、防遥控报警仪防作弊、视频监控全程留痕;区块链存证提升司法有效性100%,操作留痕让数据修改可追溯。 系统集成与数据共享:与用友、金蝶、SAP等ERP无缝对接,采购/销售过磅数据自动生成入库/出库单,财务对账从3天缩至3秒;手机APP实时监控数据。 三、实施效果:降本增效成果显著 实际应用表明,无人值守称重系统可减少人工成本85%以上,单磅位人力从4-6人降至0.5人,年省人工成本18-25万元。 堵塞作弊损失,提高数据准确性,避免财务坏账;销售旺季通过在线抢单整合运力,保障出货效率。 无人值守称重系统以技术创新重构称重全流程,已成为物流企业降本增效的利器,助力企业在激烈市场竞争中赢得先机。
常见问题
更多>可能是由于车辆超载导致。解决方法:需要将部分货物卸下,使车辆重量不超过汽车衡的最大承载能力。如果车辆未超载,则可能是汽车衡故障,需要联系专业技术人员进行修复。
可能是由于传感器受到外部干扰或损坏导致。解决方法:检查传感器是否正确安装和连接。如果传感器正常,则可能是受到外部干扰导致,需要将外部干扰源移开。如果传感器损坏,则需要更换传感器。
可能是由于传感器故障或平台不平衡导致。解决方法:首先检查平台是否水平,如果平台不平衡,则需要调整平台。如果平台平衡,则可能是传感器故障,需要联系专业技术人员进行修复。
可能是由于传感器错误或软件故障导致。解决方法:首先检查传感器是否正确安装和连接。如果传感器正常,则可能是软件故障,需要联系专业技术人员进行修复。
可能是由于电源故障或计算机故障导致。解决方法:检查电源和电缆是否连接正确。如果电源和电缆连接正确,则可能是计算机故障,需要联系专业技术人员进行修复。