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天气的耳语
5 月延续了 4 月的活跃节奏，6 日、7 日、9 日和 20 日共发生了 10 场龙卷风。5 月 21 日又发生了一场龙卷风，发生了几次强烈甚至猛烈的龙卷风。最具影响力的龙卷风在下午袭击了 Greenfield 社区，导致该镇 4 人死亡，Greenfield 南部一辆车上的一名乘客死亡。沿途共有 35 人受伤。仅三天后，一场夜间雷暴群从西向东穿过该州，又产生了 23 场龙卷风，尽管大多数龙卷风的影响力不如之前爆发的龙卷风。5 月共发生了 49 场龙卷风。除了 5 月份的龙卷风造成的破坏外，5 月 2 日，强降雨导致爱荷华州东南部部分地区发生局部洪水，5 月 10 日和 11 日夜间，一场 G5 级地磁风暴将极光带到了爱荷华州。
危险寒冷天气的紧急避难所和安全提示
• 穿上暖和的衣服以防寒冷。• 避免在封闭区域生火，因为这会大大增加一氧化碳中毒和死亡的风险。• 酒精不会让您保持温暖；它会稀释血液，增加体温过低的风险。• 小心明火和取暖器，以防止可能导致财产损失和生命损失的火灾。天气预报：截至 2025 年 1 月 6 日星期一，本周最低温度为 28°F，最高温度为 44°F。预计周四（1 月 9 日）和周五（1 月 10 日）将有雪和雨。这些条件对任何户外活动都构成极大风险。立即采取行动：如果您或您认识的人处于危险之中，请立即利用这些资源。联系什里夫波特警察局或 CADA 寻求更多帮助。不要等到为时已晚才寻求庇护和帮助。在寒冷的天气里，注意安全并互相照顾。我们可以共同确保每个人都拥有保持温暖和受到保护所需的资源。
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。
基于空间天气的预警工具的设计
科学、技术和创新秘书处在推动发展国家太空能力的举措方面发挥着关键作用。该国对太空技术的兴趣源于改善通信、农业监测、灾害管理和环境保护的需求。作为利用太空科学和技术的努力的一部分，乌干达政府通过航空航天局向布西特马大学提供了一笔赠款，用于开发“基于太空天气的预警工具”。
对预测天气的机器学习技术的比较分析：案例研究
从历史上看，天气前铸造被认为是基于科学和技术的大气国家的预测。为了建模气候元素的非林耳，ANN已被证明有用，深度学习（DL）AP进一步增强了解决气象参数非线性的能力（Abdalla等，2021; Ren等，2021）。一种广泛使用的用于天气预报的算法是随机森林。主要用于基于过去的预测来预测天气，它在使用大型数据集时的准确性及其在每个分类中分别使用的灵活性（Krocak等，2023; Dhamodaran等，2020; 2020; Tyralis et al。，2019）。但是，值得一提的是，每种技术都有其局限性。例如，在复发性神经网络（RNN）中梯度消失和爆炸的概率以及卷积神经网络（CNN）中卷积过滤器的构造可以限制这些方法在长期建模和在序列数据中建模长期和三重关系中的有效性。RNN的精制版本是长期术语内存技术（LSTM）。这些可以解决梯度消失的问题，
用于监视空间和地面天气的宇宙射线MUON检测器的全球网络 -
该研讨会旨在与社区内的宇宙射线测量和分析以及其他感兴趣的科学家，政策制定者和行业代表分享知识和最新进展的机会。该研讨会的主要目标是（1）在部署低成本且可靠的宇宙射线探测器网络（每个探测器中都有多个传感器）来发起努力，以监视全球范围内实时时间的宇宙射线通量变化，以及（2）以加强与宇宙射线射线数据的诠释，并在新的研究中进行了新的研究，并在新的研究中进行了新的研究和新的研究。
根据 ERA5 每小时天气测量计算并验证美国基于天气的可再生能源发电量
摘要 — 与使用累积公用设施容量因子相比，将天气测量直接纳入电力流研究具有诸多优势，因此我们引入了一种基于美国能源信息署发电机数据和电力模型的详细 ERA5 数据来估算可再生能源产出的方法，然后使用公开资源验证每台发电机的计算结果。验证是通过将我们的估计值与美国最大的可再生能源发电机的公开数据进行比较来进行的。分析显示与参考容量因子有很强的相关性，强调了我们方法的有效性。这种验证不仅支持所提出的策略，而且还突出了其改进可再生能源模型的潜力。索引词 —可再生能源发电、天气数据资源、验证、电力系统规划
基于车辆基础设施合作系统的不利天气的感知方法：评论
摘要：环境感知在自主驾驶技术中起着至关重要的作用。但是，诸如不利天气条件和传感设备的局限性等各种因素有助于低感知的准确性和有限的视野。因此，智能连接的车辆（ICV）目前只能在特定方案中实现自动驾驶。本文对当前有关图像或点云处理和合作感知的研究进行了分析，并总结了三个关键方面：数据预处理方法，多传感器数据融合方法以及车辆 - 基础结构合作感知方法。数据预处理方法总结了雪，雨和雾中点云数据和图像数据的处理。多传感器数据融合方法分析图像融合，点云融合和图像点云融合的研究。由于通信渠道资源有限，因此车辆 - 基础结构合作感知方法讨论了合作感知信息的融合和共享策略，以扩大ICV的感知范围，并实现感知信息的最佳分布。最后，根据现有研究的分析，本文提出了未来的研究方向，以在不利天气条件下进行合作感。
用于空间天气的低成本 GNSS 接收系统
% =================================================== % TEC 数据处理软件 % 顾问：Prof.Dr. Pornchai Supnithi % CSSRG 实验室，% 电信工程学院 % 工程学院 % 拉卡邦先皇理工学院 % 泰国曼谷 % ======================================================= % 输出数据：每天 % TEC.vertical = 垂直总电子含量 (VTEC) % TEC.slant = 倾斜总电子含量 (STEC) % TEC.withrcvbias = 带接收器 DCB 的 STEC % TEC.withbias = 带卫星和接收器 DCB 的 STEC % TEC.STECp = 根据代码范围计算的 STEC % TEC.STECl = 根据载波相位计算的 STEC % DCB.sat = 卫星 DCB % DCB.rcv = 接收器 DCB % prm.elevation = 仰角 % ROTI = 速率更改 TEC 指数
建设应对极端天气的电力供应 - Eurelectric
全球平均气温的变化在世界各地会以不同的方式表现出来。对于总部设在欧洲的组织来说，评估全球气候变化在当地将如何表现至关重要。严重的热浪、干旱和火灾天气都是气候变化导致的状况的例子。欧洲的气温预计将比全球平均水平上升得更快。此外，虽然极端高温、强降水和强风暴的频率和强度在整个欧洲很可能或极有可能增加，但 IPCC 预计整个大陆的区域差异很大。例如，虽然地中海地区预计会受到火灾天气事件、干旱、水文、农业和生态干旱的影响，但西欧和中欧可能会面临河流洪水大幅增加的情况。至于北欧，IPCC 预测平均降水量将增加。图 6 显示了欧洲四个地区多个气候影响驱动因素的观测和预测趋势表。