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World File Search System大气模型
巴西eletrical
对亚季节时间尺度的流入预测有可能为水力资源的水资源管理做出重要贡献。这些预测挑战了中期的局限性并扩展了它，在预测领域中弥合了长期存在的技术科学差距。在巴西，使用下季节水文预测可以提高国家互连系统（SIN）的水力发电生产，因为通常使用雨流模型通常使用长达2周的储层中的流入预测。这项研究旨在使用与大气模型产生的集合降水预测相关的大陆尺度上的水文 - 水动力学模型对水文预测的统计评估，从而在大陆盆地中产生了未来的水流，因此在罪恶的水力发电坝上产生了未来的水流。统计评估是基于罪恶操作剂通常使用的确定性得分，此外，我们根据大气模型评估了基于大气模型的预测技巧，这些技能基于基于观察到的流入的气候的简单预测。预测的性能根据季节和地理位置而变化，即取决于不同的水文制度。在西南和中部地区的大坝中获得了最佳表现，这些大坝具有明确的季节性，而南部的大坝根据季节的指标表现出更高的敏感性。提出的研究为试图通过将扩展预测纳入运营链来改善水资源管理的代理商和决策者提供了技术科学贡献。
利用数据科学和 AI 应对气候变化
几十年来，研究人员开发了基于物理的海洋和大气模型来模拟环境过程——这项工作对促进我们对天气模式和气候变化的理解起到了重要作用。但即使有了最新的基于物理的模型，这些模型由大量数据集提供数据并在先进的计算机上运行，由于涉及的过程极其复杂和/或缺乏观测数据，仍然很难预测偏远地区（通常在欠发达国家）的极端事件或气候变化影响。然而，有了基于人工智能的模型，我们有可能迅速推进最难预测现象的预测技术。例如，深度学习已经被探索作为一种改善降雨预测和短期天气预报的方法。
Marcus Thatcher，CSIRO环境
Marcus在过去20年中一直在CSIRO环境中与区域气候模型合作，目前领导CSIRO高分辨率气候建模团队。他领导了保形立方大气模型（CCAM）的发展，并具有为区域气候模型开发区域地球系统组件的兴趣。Marcus是WCRP协调区域气候缩减项目（CORDEX）的澳大利亚接触点，并且是GAW城市研究气象和环境SAT的成员。Marcus还参与了国家和州气候预测预测，最近的是澳大利亚气候服务。
分析高层大气对 SLATS 机载原子氧监测系统材料的影响
JAXA 提出了低地球轨道 (LEO) 卫星的创新理念。超低空试验卫星 (SLATS)，也称为 TSUBAME，是第一颗占据 300 公里以下超低轨道 (S-LEO) 或极低地球轨道 (VLEO) 的地球观测卫星。SLATS 的目的是 1) 测试卫星在超低空使用离子发动机对抗高大气阻力时保持高度的能力，2) 获取大气密度和原子氧 (AO) 数据，3) 测试光学地球观测。SLATS 于 2017 年 12 月 23 日成功发射。随后，SLATS 使用化学推进器、气动阻力和离子发动机推进，在 636 天内将高度控制在 271.7 公里。 SLATS 最终在 167.4 公里的轨道上维持了 7 天，并于 2019 年 10 月 1 日完成运行。所有 SLATS 和原子氧监测器 (AMO) 数据都是在这些操作期间获取的。AMO 是监测 AO 及其对航天器材料影响的任务传感器之一。来自 AMO 的数据有助于未来 S-LEO 卫星设计的材料选择。AMO 获得的数据很有价值，因为它们提供了有关 AO 通量及其对空间材料影响的大量知识。精确的大气密度模型和大气成分模型对于预测轨道上碎片的轨迹或再入是必不可少的。已经开发了 NRLMSISE-00、JB 2008 和 DTM2013 等大气模型，但很少有研究将这些模型与 LEO 中的实际大气环境进行比较。从 SLATS 获得的平均大气密度低于大气模型（NRLMSISE-00、JB 2008 和 DTM 2013）预测的值。了解模型的准确性将有助于未来 S-LEO 卫星的轨道控制以及 LEO 中碎片的轨道预测和控制。
概率空间天气建模及其对空间态势感知和
低地球轨道 (LEO) 空间物体未来位置的不确定性受到热层密度不确定性的影响，而热层密度的不确定性在活跃的空间天气条件（例如地磁暴）下可能会发生显著变化。LEO 中物体数量的急剧增加以及随之而来的空间交通管理 (STM) 面临的挑战促使我们研究新型概率密度模型 HASDM-ML 和 MSIS-UQ，以及它们在更现实的卫星状态不确定性量化方面的潜力。在代表 SpaceX 的 Starlink 和 Planet 的 Dove 星座的轨道高度的“安静”和“风暴”大气模型中，研究了几种“近距离”用例。使用最接近时间和碰撞概率等指标来检查这些新型密度模型的影响，并讨论了完成这些模型评估所需的未来工作建议。
CMIP6的用户指导aotearoa new ...
共形立方大气模型（CCAM）是用于在CMIP6投影中降低缩放的主要动力学模型。虽然降尺度的焦点放在新西兰，但CCAM是一种基于全球物理的模型，具有拉伸的网格配置。这可以在新西兰和更广泛的南太平洋地区增强水平空间分辨率。在扩展域上的增强和无缝的网格分辨率可以在暴风雨到达新西兰之前有助于代表风暴，并提供对投影变化的更多见解。在历史时期（1960- 2014年）和各种共享的社会经济途径（2015-2099年），使用CCAM使用CMIP6的六种全球气候模型均使用CCAM缩减。最终偏置校正的产品是在新西兰的5公里网格上提供的。
气候不变的机器学习 - Paul O'Gorman
投射气候变化是一个概括问题：我们使用过去，现在和将来的气候中的物理模型推断了最近的过去。当前的气候模型需要在小于模型网格大小的尺度上发生的过程，这是模型投影不确定性的主要来源。最近的机器学习（ML）算法有望改善这种过程表示形式，但往往会推断出不受培训的气候制度。为了获得最佳的物理和统计世界，我们提出了一个框架，称为“气候风险” ML，将气候过程的知识纳入ML算法，并表明它可以在三种不同的大气模型中维持广泛的气候条件和配置范围的高线准确性。我们的结果表明，将物理知识明确地纳入地球系统过程的数据驱动模型中可以提高其在气候制度中的一致性，数据效率和义务。
项目标题：理解气候变化中极端天气的机器学习
项目的目的和方法，该项目将专注于更好地了解未来几十年中极端天气将如何变化，并采用新颖的机器学习（ML）方法。一个特别令人兴奋的研究领域是采用新的基于ML的全球大气模型，该模型已经过训练，可以学习观察到的天气背后的动态，并可以产生许多“可能已经存在的世界”。潜在的项目方向是使用这些工具来限制天气特性中的气候变化趋势，这对于理解我们的气候轨迹非常重要，并且不能仅使用天气观察来完成。另一个是应用它们生成大量天气情况，以了解潜在的极端天气影响。降尺度，生成对影响建模至关重要的局部规模数据，是另一个关键的研究领域。事件类型和重点的区域具有灵活性 - 欧洲降雨是一种特殊的优势，但我们也致力于其他多种现象。
对...
我们是一组研究人员，在大气化学，空气质量和气候变化的交集中工作。我们位于哥伦比亚大学的Lamont-Doherty Earth观测站，纽约州和纽约，纽约。我们由Lamont副研究教授Daniel M. Westervelt教授领导。欢迎任何适合空气污染，气候变化和大气化学的项目。我们使用实验室设备，模型和卫星遥感等工具。我们在拉蒙特（Lamont）有一个最先进的“空气传感器实验室”，我们在研究，构建和验证空气传感器针对研究级方法进行了验证。传感器研究中感兴趣的主题包括使用传感器对污染的来源归因，与卫星数据的数据融合，空气污染暴露和健康研究等。我们还致力于气候建模，重点是气溶胶的气候影响。我们运行了多种模型，并且是区域气溶胶模型对比项目（RAMIP）的创始成员，该项目是CMIP7的一部分。我们还运行更多以化学为重点的大气模型，例如Geos-Chem。
论航天发射对大气的影响
在其整个生命周期中，航天运载火箭都会影响地球和太空中的局部和全球环境。鉴于航天工业的预期增长，最近的文献表明，这些活动对大气的影响研究不足，也未得到充分解决。火箭以独特的方式将燃烧气体和颗粒排放到大气的不同层中，通过辐射强迫引起包括臭氧化学和地球能量平衡扰动在内的影响。国际环境法规目前并未解决火箭排放问题，国家层面只有稀少的孤立政策。需要对航天发射的影响进行更多研究，包括新的现场测量和全球大气模型，以指导政策制定和未来的缓解措施。制定可操作和协作的运载火箭可持续性指数可以作为未来法规的基础，或通过将减排作为竞争优势来激励该行业采用更可持续的设计。2021 年是私人航天行业的转折点。在商业首创中