美国情报界发布期待已久的不明飞行物报告

26。 06。 2021
第五届地外政治、历史和灵性国际会议

美国国家情报总监办公室
初步评估:不明空中现象(UAP)

它提供了这份初步报告 国家情报局局长办公室 (ODNI) 响应参议院报告 116-233 中的规定(基于: COVID-19法案启动了为期180天的倒计时功能,以检测不明飞行物),伴随着 2021 财年的情报授权法案 (IAA),其中 DNI 咨询秘书后

国防 (SECDEF),对不明空气现象构成的威胁进行情报评估(联合会)和不明空中现象工作组的研究(行动计划),这将有助于了解这种威胁。

本报告为政策制定者提供了与其构成的潜在威胁的性质相关的挑战的概述 联合会,同时为美国军方和其他美国政府雇员 (USG) 提供制定适当流程、政策、技术和培训的手段,以防他们遇到 联合会提高情报界 (IC) 了解这种威胁的能力。 这件事的负责人是主任 行动计划 确保及时收集和整合关于 联合会

本报告中描述的数据集目前主要限于美国政府对 2004 年 2021 月至 XNUMX 年 XNUMX 月期间发生的事件的报告。数据将继续收集和分析。

从她那儿 为国会情报局和武装部队的委员会准备了这份报告。 行动计划 a ODNI 国家航空情报总监 与美国其他情报部门 (I&S) 合作编写了这份报告, DAY, 联邦调查局, NRO, 天然气, 国家安全局, 空军, 陆军, 海军,​​ 海军 / ONI, DARPA, FAA, NOAA, NGA, ODNI / NIM 技术开发部,ODNI 国家反情报和安全中心部,以及 从她那儿 国家情报委员会部。 

假设

注册 UAP 的各种形式的传感器通常可以正常工作并捕获足够真实的数据以进行初始评估,但某些 UAP 可归因于传感器异常。

概要

数量有限的高质量报告 不明飞行物 (UAP) 阻碍了我们对 UAP 的性质或意图得出明确结论的能力。 不明空中现象特遣队 (UAPTF) 考虑了美国陆军和情报界 (IC) 情报中描述的一系列 UAP 信息,但尽管该报告缺乏足够的准确性,但我们最终认识到这是一个独特的、量身定制的报告过程允许提供足够的数据来分析周围的事件 联合会.

  • 因此,UAPTF 将审查重点放在 2004 年至 2021 年之间发生的报告上,其中大部分是这一新流程的结果,旨在通过正式报告更好地捕捉 UAP 事件。
  • 大多数 UAP 报告可能是物理对象,因为大多数 UAP 已在多个传感器上注册,包括雷达、红外、光电、武器探测器和视觉观察。
  • 对于少数事件,UAP 似乎具有不寻常的飞行特性。 这些观察结果可能是传感器错误、欺骗或观察者误解的结果,需要进一步彻底分析。
  • 根据可用消息中描述的外观和行为,可能有几种类型的 UAP 需要不同的解释。

我们的数据分析支持以下论点:如果对个别 UAP 事件进行适当分析,则可以将它们归类为五个可能的解释类别之一:

  1. 空气中的凌乱,
  2. 自然大气现象,
  3. USG 或美国产业发展计划(黑色行动), 
  4. 我们对手的军事系统,
  5. 其他

UAP 显然构成了空中交通安全问题,并可能对美国国家安全构成挑战。 安全问题主要集中在在日益拥挤的空域中挣扎的飞行员。 如果由外国情报部门管理,UAP 也可能构成国家安全挑战。 它们还可以提供潜在对手已经开发的技术发展的证据。

一致整合联邦政府范围内的报告、标准化报告、更严格的收集和分析,以及根据广泛的相关 USG 数据检查所有此类报告的简化程序,将使更复杂的 UAP 分析成为可能,这可能会加深我们对现象。 其中一些步骤是资源密集型的,需要额外的投资。

可用报告大多未公开

有限的数据和报告的不一致是评估 UAP 的主要挑战。 一个非标准化的报告机制一直存在,直到海军建立 绑定程序 在 03.2019。 空军随后在 11.2020 采用了这一机制。 但是,它仍然仅限于 USG 报告。 UAPTF 在其研究期间定期听到其他观察结果,但观察员从未在正式或非正式报告中记录过这些观察结果。

在仔细考虑这些信息后,UAPTF 重点关注报告,其中包括大部分由军事飞行员直接观察到的 UAP,以及从我们认为可靠的系统中收集的报告。 这些报告描述了 2004 年至 2021 年之间发生的事件。其中大部分发生在过去两年,当时军用航空界的新报告机制有所改进。 我们能够从高度可信的来源中识别出一个 UAP。 在这种情况下,我们确定了一个与热气球一样大的物体。 其他情况不明:

  • 144 份报告来自 USG 来源。 其中,80 份报告包括使用多个传感器的观察结果。
  • 大多数报告将 UAP 描述为中断预先计划的军事训练或其他军事活动的物体。

UAP 数据收集问题

社会文化污名和有限的检测能力仍然是 UAP 数据收集的障碍。 尽管一些技术挑战——例如如何正确过滤雷达杂波以确保军用和民用飞机的飞行安全——是航空界的一个长期问题,但仍有一系列明确的问题可以识别 UAP。

  • 来自军方和情报界 (IC) 的现役飞行员和分析师的故事描述了与观察 UAP、报告它们或试图与同事讨论它们相关的侮辱。 尽管随着科学、政治、军事和情报界的领导人在公开场合认真对待这个问题,这种过去的耻辱已经消失,但声誉风险可能会阻止许多观察员作证。 这使得对这一现象的科学观察变得复杂。
  • 安装在美国军事平台上的传感器通常是为满足特定任务而设计的。 因此,这些传感器通常不适合 UAP 识别。
  • 同时观察这些物体的传感器的特定参数及其数量在区分 UAP 与已知物体以及确定 UAP 是否具有空间突破能力方面起着至关重要的作用。 光学传感器的优势在于它们提供了相对尺寸、形状和结构的一些概览。 射频传感器提供更准确的速度和范围信息。

相同的症状

尽管报告中存在很大差异,并且数据集目前太有限而无法用于详细分析趋势或模式,但 UAP 观察中的特征有一些统一,特别是在形状、大小和驱动方面。 UAP 目击事件也最常发生在美国军事训练和测试设施周围。 诚然,这可能是由于在这些领域工作的更多最新一代传感器缺乏集中注意力而造成的失真。

 

一些 UAP 展示了先进的技术技能

在 18 份报告中描述的 21 起案例中,观察员报告了异常的 UAP 运动或飞行特征。 一些 UAP 似乎静止不动,逆风飞行和顺风飞行一样快,突然突然改变方向,或者以相当大的速度移动(大约为毫米/小时),没有可见的推进系统。 在一些情况下,军用飞机系统记录了 UAP 周围的射频 (RF) 能量。

UAPTF 有少量可用数据显示 UAP 的加速和减速能力。 更需要科学团队或技术专家组进一步仔细分析,以确定这些数据的性质和准确性。 

我们同意进行进一步分析,以确定是否存在突破性技术。

UAP 可能提供了不止一种解释

在这个有限的数据集中描述的 UAP 展示了一些空中观察,代表了需要不同解释的几种类型的 UAP 存在的可能性。 我们的数据分析支持这样的想法,即如果个别 UAP 事件得到解决

将属于五个可能的解释类别之一:

  1. 空气中的杂物(废物),
  2. 自然大气现象,
  3. USG 或美国产业发展计划(黑色行动), 
  4. 我们对手的军事系统,
  5. 其他

除了我们绝对确定报告的 UAP 案例是空气浪费的一个案例,即放气气球。 目前,我们的数据集中没有足够的信息来将事件分配给特定的解释。

  1. 空中杂波: 这些物体包括鸟类、气球、休闲无人机 (UAV) 或空气碎片(如塑料袋),它们会在舞台上造成混乱并影响操作员识别真实目标(如敌机)的能力。
  2. 自然大气现象: 自然大气现象包括冰晶、湿度和热波动,可以通过一些红外和雷达系统检测到。
  3. USG 或工业发展计划: 一些 UAP 观察可归因于美国的秘密发展和机密计划(黑色行动)。 但是,我们没有管理任何 UAP 案例来匹配此分类。
  4. 外国对手系统: 一些 UAP 可能由中国、俄罗斯或其他外国势力或非政府组织运营。
  5. 其他: 尽管我们数据集中描述的大多数 UAP 可能由于缺乏数据或它们的处理或收集问题而无法识别,但很可能需要进一步的科学研究来成功分析和表征其中一些。 在此之前,我们建议将此类观察物体的案例归入这一类别。

UAPTF 打算进一步分析 UAP 似乎表现出异常飞行特性或过度速度变化的少数情况。

空中交通安全和国家安全选项

UAP 对航空安全构成风险,并且在某些情况下可能对美国的军事活动构成来自外国政府的更广泛的威胁。 它还可以向潜在对手展示突破性的航空技术。

对空域的担忧日益增加

当飞行员遇到安全隐患时,必须报告此类情况。 根据发生地点、接近范围内危险的程度和性质,飞行员可能会提前终止飞行测试或训练并提前着陆。

UAPTF 有 11 份记录在案的案例报告,飞行员报告了 UAP 的近距离飞越。

潜在的国家安全挑战

目前,我们没有足够的数据表明所有 UAP 都是外国情报计划的一部分,或者只是敌人先进技术的指示性展示。

我们将继续收集有关这些可能计划的数据。 这对我们的反情报部门来说尤其是一个挑战,因为在我们最先进的技术的军事设施或军用飞机附近已经观察到了一些 UAP。

UAP 研究将需要进一步分析、数据收集和投资来源

需要规范报告、整合数据、深化分析。 根据参议院报告 116-233 的规定,伴随 IAA 2021 财年和 UAPTF 的长期目标 有必要通过更好地从 USG 人力资源及其技术系统收集数据,通过进一步的 UAP 观测来扩展现有工作的范围。 

一旦可用数据量增加,它将 行动计划 能够改进他们的分析,从而更好地评估决定性的趋势。 主要目标将是使用人工智能算法。 用于分组和识别相似案例的机器学习。 在数据库中,我们还收集了已知空气物体的信息,例如气象气球、超压气球和野生动物等。 因此,机器学习可以通过对 UAP 的性质进行初步评估来加速识别。

行动计划 开始确保跨分析师和情报部门的信息互连,使收集和分析建立在高质量信息和适当协调的基础上。

UAP 的大部分数据来自美国海军(US NAVY)的报告。 然而,美国军方和其他政府机构正在努力标准化事件报告,以确保收集有关美国特定事件和可能的相关活动的所有数据。 行动计划 目前正在处理其他报告,包括来自美国空军(美国空军) 并开始接收来自美国联邦航空管理局的数据 (FAA).

  • 尽管美国空军提供的数据历来有限,但美国空军在 11.2020 年 XNUMX 月 XNUMX 日启动了为期六个月的试点计划,以收集最可能的 UAP 病例。 目的是评估如何使整个航空业的未来报告和分析方式正常化。
  • FAA 在正常的空中交通管制期间处理与 UAP 相关的数据。 每当飞行员和其他飞行机组在其服务期间报告异常或意外事件时,FAA 通常都会获取这些数据。
  • 此外,FAA 会持续监控其系统的异常情况,并生成可能对他们有用的其他信息 行动计划. FAA 能够隔离感兴趣的数据 行动计划 并使它们可用。 FAA 有一个强大而有效的信息计划,可以帮助 行动计划 与 UAP 数据收集。

扩展数据收集

行动计划 正在寻找将 UAP 数据收集扩展到其他领域的新方法,从而提高现象分析的效率。 一种建议是使用高级算法来搜索存储的数据和雷达档案。 行动计划 它还计划更新其当前的跨机构收集 UAP 数据的策略。 新战略将侧重于国防部 (DoD) 和情报界 (IC) 现有的收集平台和方法。

研发投资

UAPTF 建议为研究和开发提供额外的资金。 这些可以支持未来对本报告涵盖的主题的研究。 这些投资应受 UAP的采集策略、研发技术方案 a UAP项目计划.

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