sun_events — DRIVE env op

• Data kinds: scalar × scalar × scalar × scalar × scalar → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.sun_events(year: 'int', month: 'int', day: 'int', lat: 'float', lon: 'float', tz_hours: 'float' = 9.0, *, h0: 'float' = -0.8333) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import driveenv; driveenv.sun_events(year: 'int', month: 'int', day: 'int', lat: 'float', lon: 'float', tz_hours: 'float' = 9.0, *, h0: 'float' = -0.8333) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("sun_events"))

• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)

उपयोग

उस दिन (स्थानीय calendar तारीख) सूर्योदय, solar noon और सूर्यास्त के समय, तथा सूर्योदय/सूर्यास्त के azimuth और solar noon पर ऊँचाई।

सूर्यास्त = ज्यामितीय सूर्य के केंद्र की ऊंचाई h0 है (डिफ़ॉल्ट −0.8333° = वायुमंडलीय अंतर 34′ + दृश्य त्रिज्या 16′, शीर्ष भाग क्षितिज को छूता है) पार करने का समय. h0='naoj'' जापान के पंचांग अभिकलन कार्यालय के राष्ट्रीय खगोलीय वेधशाला की परिभाषा है (सूर्य का ऊपरी भाग दृश्य क्षितिज है, क्षैतिज वायुमंडलीय अंतर 35'8'' है, और दृश्य त्रिज्या दूरी से है)। दक्षिण मध्य = घंटा कोण 0. दोनों समय के लिए sun_at को हल करते हैं (द्विभाजन विधि, अंतराल की चौड़ाई 1e-7 दिनों से कम ≈ 0.009 सेकंड तक)।

रिटर्न

निर्देश: सूर्योदय / पारगमन / सूर्यास्त (समय क्षेत्र के साथ दिनांक समय, यदि कोई सूर्योदय या सूर्यास्त नहीं है तो कोई नहीं), सूर्योदय_अजीमुथ'' / सूर्यास्त_अजीमुथ''(डिग्री), ट्रांजिट_ऊंचाई(डिग्री, वायुमंडलीय अंतर के बिना ज्यामितीय ऊंचाई और पारगमन_ऊंचाई_स्पष्ट)।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

इसी category के (env)

julian_day · sun_at · sun_vector · sun_illuminance · koschmieder · mor_from_beta · beta_from_mor · road_row_distance

*Provenance: driveenv.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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