欧洲中等预测中心（ECMWF）使其人工智能预测系统（AIFS）是使用机器学习和人工智能的第一个这样的完全运行的天气预测模型。制作这样的系统操作意味着它公开可用，并为气象界有24/7的支持。该AIF可以产生广泛的输出参数，包括风，温度以及从雪到雨水的降水类型的细节。 AIFS目前的电网间距为28公里，根据ECMWF的说法，它可以在某些措施上胜过其基于物理学的对应物多达20％。
摘要：监管从业人员使用水文气候数据为通常通过实地考察和航空图像分析收集的观测结果提供背景。在缺乏特定地点数据的情况下，监管从业人员必须使用代理水文气候数据和模型来评估河流的水文气候。当前一代大陆尺度水文模型的一个目的是为未老化的流域提供这样的水文背景。在本研究中，研究了两个最先进的、可操作的大陆尺度水文建模框架——国家水模型和地球观测组织全球水资源可持续性 (GEOGloWS) 欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 流量模型——生成每日流量百分位数和流量正常性的分类估计值的能力。将模拟的流量百分位数与四个美国地质调查局流量计观测到的每日流量百分位数进行了比较。然后将模型的性能与基线评估方法——
