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World File Search System上层大气
探索使用机器学习来改善温度和水分的垂直纤维
摘要：温度和脱离点的垂直释放物可用于预测导致恶劣天气的深对流，从而威胁性质和生命。当前，预报员依赖于辐射发射和Numerical天气预测（NWP）模型的观察结果。辐射观测在时间和空间上是稀疏的，NWP模型包含固有的误差，这些误差影响了高影响事件的短期预测。这项工作使用机器学习（ML）来探索后处理NWP模型的预测，将它们与卫星数据结合起来，以改善温度和脱离点的垂直预算。我们专注于不同的ML体系结构，损耗功能和输入功能，以优化预测。因为我们正在预测大气中256个级别的垂直释放物，因此这项工作为使用ML用于一维任务提供了独特的观点。与快速刷新（RAP）的基线纤维相比，ML预测为露点提供了最大的改进，尤其是在中层和上层大气中。温度改善是模范的，但斗篷值最多提高了40％。特征重要性分析表明，ML模型主要改善了传入的RAP偏见。虽然其他模型和卫星数据对预测有所改进，但体系结构的选择比在调整结果中的特征选择更为重要。我们提出的深层U-NET通过利用输入RAP PROFER的空间上下文来表现最好；但是，在模型架构中，结果非常强大。此外，每个级别的不确定性估计值都经过良好的校准，可以为预测者提供有用的信息。
空间电气推进系统
摘要该特定论文探讨了空间“电推进系统”如何成为最有前途的未来派航天器推进技术之一，比化学和其他推进技术具有独特的优势。尽管共享某些相似之处，但空间航天器和空中飞行器的推进系统却不同，并且在这里探索了从下层大气到上层大气层的可能性的战略和系统方法，但在这里也很好地强调了这一点，尽管这也很简短。此外，关于特定的脉冲和产生的推力，在常规推进系统与电气推进系统之间进行了简要比较。此外，简要讨论了陆地气氛中不同的变异条件，以解决空间电气推进系统的各种挑战，并为这些挑战寻找新颖和创新的解决方案。还提到了当前情况下电气推进系统和各种推进器的不同类型的应用。主要重点是电力推进系统用于低空地轨道卫星的可行性，这些卫星主要用于地球观察，土地，水资源映射，气候警告系统，地球科学等。目前，从战略上开始进入电气推进系统及其在地球上层大气中的关键作用。虽然，但是，空间电动推进系统的其他各种应用，例如中高度的地球轨道卫星，主要用于航行目的，用于电信的地理卫星等，太空运输 - 发射器踢阶段，太空踢阶段，太空科学 - 互动空间探索等是这些特定纸张的范围，无法探索这些令人兴奋的范围。尽管如此，诸如卫星重量减轻，发射成本的减少，卫星的效率和功能的提高，空间碎屑数量减少，无毒绿色推进剂的使用减少，也将在该论文的范围之外讨论。
559_Palmer_2004_DevelopmentOfAEuropeanMultimodel_Artzeit_pubid11720
热带太平洋 (McPhaden 等人1998)，最重要的是，原型耦合海洋-大气模型 (Zebiak 和 Cane 1987) 成功预测了厄尔尼诺现象。反过来，这些发展又得到了非常成功的国际热带海洋全球大气 (TOGA) 计划 (世界气候研究计划 1985) 的推动。季节性预报显然对社会各阶层都有价值，无论是出于个人、商业还是人道主义原因 (例如，Stern 和 Easterling 1999；Thomson 等人2000；Pielke 和 Carbone 2002；Hartmann 等人2002a；Murnane 等人2002)。然而，尽管大气-海洋耦合产生了可预测的信号，但上层大气本质上是混乱的，这意味着预测的天气的日常演变必然对初始条件敏感（Palmer 1993；Shukla 1998）。在实践中，这种敏感性的影响可以通过整合耦合海洋-大气模型的预测的向前时间集合来确定，集合中的各个成员因大气和底层海洋的起始条件的微小扰动而不同。集合的相空间弥散给出了流动潜在可预测性的可量化流动相关测量。但是，如果初始条件的不确定性是季节性预报集合中唯一的扰动，那么由此得出的可预报性测量结果将不可靠；原因是模型方程也是不确定的。更具体地说，尽管气候演变方程在偏微分方程的层面上很容易理解，但它们作为一组有限维常微分方程的表示，在数字计算机上进行积分时，不可避免地会带来不准确性。原则上，这种不准确性可以向上传播，并影响模型所预测的整个尺度范围。目前，没有潜在的理论形式主义可以用来估计模型不确定性的概率分布（见 Palmer 2001）；因此，必须寻求一种更务实的方法。其中一种方法依赖于这样一个事实，即全球气候模型是在不同的气候研究所独立开发的。由这种准独立模型组成的集合称为多模型集合。多模型集合能够比单一模型集合产生更可靠的季节性气候风险概率预报，这一点已由季节至年际时间尺度气候变化预测 (PROVOST) 项目资助