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World File Search System天气预报
数据驱动的天气预报的兴起-AMS期刊
摘要：基于机器学习（ML）的数据驱动建模显示出巨大的天气预测潜力。在某些应用中取得了令人印象深刻的结果。ML方法的摄取可能是改变游戏规则的游戏规则，即传统的数值天气预测（NWP）被称为“安静革命”天气预报的“安静革命”。使用标准NWP系统运行预测的计算成本极大地阻碍了通过增加模型分辨率和合奏大小来进行的改进。使用高质量的重新分析数据集（如ERA5进行培训）开发的新一代新一代ML模型允许进行预测，这些预测需要较低的计算成本，并且在准确性方面具有高度竞争力。在这里，我们首次将ML生成的预测与基于标准NWP的预测在类似于操作的上下文中进行比较，该预测是从相同的初始条件初始化的。着眼于确定性预测，我们应用了共同的预测验证工具来评估与最近开发的ML模型之一（Panguweather）一起产生的数据驱动预测的程度，可匹配从领先的全球NWP系统（ECMWF）中的一个领先的全球NWP系统（eCMWF）的预测质量和属性。与操作IFS分析和概要观察结果一起验证时，结果非常有前途，对于全球指标和极端事件而言，具有可比的精度。过于平滑的预测，随着预测提前时间的增加偏差，预测热带气旋强度的性能差，被确定为基于ML的预测的当前缺点。新的NWP范式正在依靠ML模型以及最新分析和重新分析数据集进行预测初始化和模型培训的推论。
与AI驱动的天气预报的气候弹性
将机器学习与天气预报的集成不仅是一种渐进的迹象，而且是一种变革性的飞跃，它为气象学及其他地区带来了几个前所未有的优势。这些好处扩展了预测的准确性，计算过程的速度以及处理大量数据集的能力，从根本上改变了我们预测，准备和响应天气和气候现象的方式。这种技术进化的潜在好处是巨大而多样的，不仅包括短期天气预报准确性的明显改善，而且还包括建模和预测具有前所未有的精确度的长期气候风险的地面破坏能力。这些进步有望彻底改变农业，公共卫生，城市规划和可再生能源管理等各种部门，提供适应和减轻气候变化影响的工具。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
与AI驱动的天气预报的气候弹性
将机器学习与天气预报的集成不仅是一种渐进的迹象，而且是一种变革性的飞跃，它为气象学及其他地区带来了几个前所未有的优势。这些好处扩展了预测的准确性，计算过程的速度以及处理大量数据集的能力，从根本上改变了我们预测，准备和响应天气和气候现象的方式。这种技术进化的潜在好处是巨大而多样的，不仅包括短期天气预报准确性的明显改善，而且还包括建模和预测具有前所未有的精确度的长期气候风险的地面破坏能力。这些进步有望彻底改变农业，公共卫生，城市规划和可再生能源管理等各种部门，提供适应和减轻气候变化影响的工具。
使用机器学习的天气预报...
印度哥印拜陀。抽象的天气预测在包括农业，运输和灾难管理在内的各个领域中起着至关重要的作用。本文提供了一种基于Python的设备，以了解旨在通过使用来自印度天气存储库的信息来预测气候情况的企业。我们通过细致的事实进行预处理，并关注亚洲/加尔各答时区域内的最终3天，以揭示对气候模式的大量见解。采用探索性数据评估（EDA）可视化，例如温度和降雨热图，风路表示和空间分布，我们对基本特征有了全面的了解。预测建模段集成了许多算法，其中包括线性回归，k-nearest邻居（KNN）回归和K-均值聚类。这些模型提供了细微的观点，预测温度完全基于湿度，利用相邻的信息因素进行预测，并将气候站分类为奇妙的气候群体。可视化会放大地理空间元素，在地图上显示温度密度图和聚集的散点图。此方法可确保对天气动态的整体理解，从而使利益相关者能够根据准确的预测做出明智的选择。本文以发现结果，对天气预测的影响以及对命运研究的能力途径的结论，强调了这项事业在推进气象学理解和预测能力方面的重要性。关键字：天气预测，机器学习，探索性数据分析（EDA），线性回归，地理空间可视化1。简介：在我们的日常生活中，由于天气的反复无常，很少有因素是深刻的影响。从指导我们的服装替代方案来指导农业实践的替代方案，以精确预测气候情况的能力具有很大的重要性。本文通过机器学习的电力进行了引导，并借助Python的能力来促进了气候预测领域的变革之旅。在其中间，这项事业不再只是预测温度或预期降雨，而是解决了大气元素的复杂舞蹈，这取决于来自印度天气存储库的记录。在全球范围内统治着良好的全球范围内，我们进入该领域的企业始于计划且细致的努力，以策划一个数据集，以反映现实世界中气候模式的复杂性。亚洲/加尔各答时区的结束3天即将成为我们的临时画布，捕捉了附近气候现象的剧烈性，因为其多样化和动态的天气。下一个旅程不再仅仅是对信息点的分析，而是对它们的相互联系的完整探索，揭示了温度波动，风指令和湿度微妙的细微差别的深刻故事。
与Hopfield人工神经网络算法的梅丹市的天气预报
摘要：许多方面对印尼社会的连续性，尤其是梅德人的连续性非常有影响力。影响梅丹人民连续性的方面之一是天气。天气在各个部门（例如农业，航空和许多其他部门）中起着重要作用。印度尼西亚气象，气候学和地球物理机构。（BMKG）一直试图开发其创新，以便能够向公众提供准确的天气信息。为了协助向梅丹市的公众传播天气信息的过程，我们需要使用基于网站的计算机技术的天气预报应用程序，以便可以通过将应用程序与BMKG数据连接到Hopfield方法来轻松有效地传播天气信息。基于本研究的结果，首先要应用Hopfield算法与人工神经网络进行分析，因此成功地构建了天气预报的应用程序，以帮助将梅丹市的天气信息传播到所有希望获取有关天气信息的梅丹城市的天气信息。关键字：BMKG，天气，人工神经网络，Hopfield，网站
AI：天气预报-HSBC全球研究
着眼于特定天气事件，一项美国气象学会的研究发现，由于气候变暖会在袭击土地之前更快地增加其强度，预测飓风可能会变得更加困难。该研究指出，随着温度和海平面的上升，高预期，高强度飓风登陆的风险增加。这会冒着更高的伤害和死亡率的风险，除非人口可以在短时间内准备对飓风做出回应16。此外，一项地球物理研究信的研究发现，全球变暖可降低降水的可预测性（尤其是在温度温度的夏季）；但是，在可预测性方面，某些方面（例如压力场和温度）可能会受益于全球变暖17。专注于与水有关的灾难和水敏感产业（例如能源）的准备，以减轻相关风险。
推进数据驱动的天气预报：时间滑动...
模仿传统数值天气预测（NWP）模型并源自全球大气重新分析数据的现代深度学习技术在几年内引起了一场巨大的革命。在这个新的范式中，我们的研究引入了一种新型策略，该策略偏离了对高分辨率数据的共同依赖性，该数据通常受到计算资源的限制，而是利用了全球天气预测和气候数据分析的低分辨率数据（2.5度）。我们的主要重点是评估数据驱动的天气预测（DDWP）框架 - 专门针对样本量的充分性，模型的结构改进以及气候数据代表当前气候趋势的能力。通过使用FourcastNet使用自适应傅里叶神经操作员（AFNO）模型，并提出了一种时间平滑的方法来夸大ECMWF重新分析V5的数据集（ERA5），本文通过添加更多变量和新颖的方法来增强数据和处理方法来改善传统方法。我们的发现表明，尽管分辨率较低，但提出的方法在预测大气条件方面表现出了相当准确的准确性，从而有效地与高分辨率模型抗衡。此外，该研究证实了该模型在反映当前气候趋势及其在预测未来气候事件方面的潜力，强调其在气候变化策略中的效用。这项研究标志着气象预测领域的关键步骤，展示了低分辨率数据在产生可靠的预测和开放途径方面的可行性，以实现更容易获得和包容性的气候建模。这项研究收集的见解不仅有助于气候科学的发展，而且为该领域的未来创新奠定了基础。
网络研讨会：NOAA 的 3 公里快速刷新天气预报
准确预测云层仍然是一个挑战，尤其是与云层形成/消散相关的时间，这极大地影响了太阳辐射预测甚至风。预测复杂地形中的轮毂高度风仍然是一个挑战，因为即使使用 3 公里网格，我们也无法解决所有重要特征，而且也无法正确获取各种阻力源对模型的贡献——我们需要在该国不同地区的轮毂高度进行更多观测。当您需要某个点的时间序列数据时，通过 grib 或 netcdf 获取 HRRR 数据确实具有挑战性。是否有任何官方工具或数据主机可以使其更简单？
按地区和气候区域按数量天气预报偏见
Climate Zone GFS COAMPS GFS COAMPS GFS COAMPS GFS COAMPS Cold -0.48 -0.05 -0.63 -0.84 -0.33 -1.08 -0.22 -0.49 Sample Size 214 201 214 201 196 202 196 202 Cold High Elevation 0.46 -0.11 -0.61 -0.99 -2.18 -2.47 -1.72 -1.15样本尺寸38 13 38 13 38 13 38 13干燥0.28 0.27 -0.05 0.31 1.77 0.61 -0.6-0.6 -0.62样本尺寸16 10 16 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10.09 -0.14 -0.28 -2.28 -2.28 -2.28 1.19 0.7 -1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.dsize size size size size size size sigam size size sigam size sigam size size sigam size sigam sizp -0.72 -0.34 -0.74 -1.42 0 -0.05 -1.05 -0.26 Sample Size 66 66 66 66 9 64 9 64 Mediterranean -0.26 0 -0.95 -0.83 -0.39 0.15 -1.61 -1.26 Sample Size 65 64 65 64 31 63 31 63 Warm Wet Temperate -0.58 0.6 0.18 0.19 0.44 1.03 -0.83 -0.93样本尺寸126 134 126 134 118 118 134 134 118 134热带-0.6 0.76 -0.93 -0.93 -0.07 -0.45 0.45 0.42 0.42 -1.45 -0.91