完全耦合的大气,海洋,海冰和波浪模型,以创建每日16天的高分辨率确定性预测,并每周一次45天的概率下分辨率的下分辨率集合预测能力,从大气顶部到海底。
The UFS-R2O Project began in July 2020, and the first three years of the project (Phase I; July 2020 - June 2023) resulted in many accomplishments, leading to significant advancements in developing the FV3-based systems including the Hurricane Analysis and Forecast System (HAFS) version 1, the regional Rapid Refresh Forecast System (RRFS) version 1, the Global Forecast System (GFS) version 17 and Global Ensemble预测系统(GEFS)版本13。该项目的第二阶段(2023年7月至2026年6月)将继续发展和改善全球,区域和飓风预测系统及其数据同化,物理,大气组成,基础设施,验证以及后处理的组成部分。
地球科学中标记的培训数据的可用性反映在监督分析中使用的训练数据数量中。除了上述10年的分析外,我们还从2018 - 2019年的AGU论文中手动提取了其他相关信息,包括应用的ML算法,标记的培训数据的数量和数据类型(模型输出,卫星,原位,原位,重新分析等)。在我们调查的论文中,大多数ML算法是使用数百个标记样品培训的。但是,对于使用模型输出或大型,已建立的数据集的某些应用程序,培训数据的数量范围更大。缺乏训练数据在生物学科学和陆地水圈(水文)研究中尤其急切。
NEX-GDDP-CMIP6数据集由源自耦合模型对比计划阶段6(CMIP6)进行的一般循环模型(GCM)得出的全局降低气候场景(GCM)[Eyring等。2016]以及四个“ 1”温室气体排放场景,称为共享社会经济途径(SSP)[O'Neill等。2016; Meinshausen等。2020]。CMIP6 GCM运行是为了支持政府间气候变化小组(IPCC AR6)的第六次评估报告。此数据集包括从方案模型运行的缩小投影[O'Neill等。2016; Tebaldi等。2021]每日场景通过地球系统网格联合会产生和分布。该数据集的目的是提供一组全球,高分辨率,偏见的气候变化预测,可用于评估气候变化对对较小规模的气候梯度敏感的过程的影响以及当地地形对气候条件的影响。
科学教育计划旨在提供一门或多门科学学科的扎实内容背景,并使用建构主义教学策略进行广泛的实践,为当今课堂的教师候选人做好准备。生物学(9 人)、化学(9 人)、物理学(9 人)、地球和空间科学(5 人)和普通科学(5 人)可提供认证(专业化)。我们的计划提供初中课堂的早期教学机会、与 NASA IV&V 教育者资源中心联合举办的研讨会、参加州科学教师会议、加入专业组织、国际旅行和公共宣传机会以及使用西弗吉尼亚州格林班克的格林班克天文台的射电望远镜进行研究的经历。
形成 o 热带地区 o 海洋温度 80 华氏度 o 在非洲上空发展,向西吹,那里的海水很温暖 o 它开始冷却,形成铁砧状云 o 风开始以圆圈形式吹 o 旋转风速达到每小时 74 英里,成为气旋 3
Q1:关于GFDL建立和改善社会福利的天气,海洋和气候模型的核心优势,GFDL如何利用科学和计算能力的进步来改善其关键模型?有什么优势,差距和新的边界?
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GPS社区数据和物联网数据融合Camaliot的机器学习:GNSS IoT数据融合的机器学习技术的应用(Navisp-el1-038.2)
简要说明:国际参考电离层 (IRI) 是由空间研究委员会 (COSPAR) 和国际无线电科学联合会 (URSI) 赞助的一个国际项目。这些组织在 20 世纪 60 年代末成立了一个工作组,根据所有可用的数据源,制定电离层的经验标准模型。该模型的几个稳步改进版本已经发布。IRI 描述了从约 50 公里到约 2000 公里的高度范围内的电子密度、电子温度、离子温度和离子成分。它提供了磁平静条件下非极光电离层的月平均值。主要数据来源是全球电离层网络、强大的非相干散射雷达(Jicamarca、Arecibo、Millstone Hill、Malvern、St. Santin)、ISIS 和 Alouette顶部探测器,以及几颗卫星和火箭上的现场仪器。IRI 每年在特别 IRI 研讨会期间更新(例如,在 COSPAR 大会期间)。计划进行几项扩展,包括离子漂移模型、极光和极地电离层的描述以及对磁暴效应的考虑。
