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World File Search System天气预报
量化天气预报数据的疗效用于飞行围栏优化
摘要 - 控制优化为航空立即减少其气候影响提供了一种有效且具有成本效益的方式。开源优化，其中在先前的工作中已经介绍了基于气象开放数据的关节和排放效应。但是，先前的研究忽略了使用预测数据的重要性，而不是后处理的重新分析数据。为了实现估计优化，需要在飞行计划阶段以足够的质量提供预测数据，以便执行优化。在本文中，使用预测和重新分析数据实现和应用了完全开放的非线性最佳控制飞行优化。在分析中使用了来自Opensky的120天（175.440航班）的飞行数据。我们表明，与最新的预测（1小时lookahead Time）相比，具有较大的LookAhead时间（最多12小时）的预测同样有效，以进行关注功能优化，同样高准确性。但是，与更准确的后处理重新分析数据相比，形成的预测关闭尾巴存在很大差异。这项研究表明，在我们实际实施概括的最佳飞行计划之前，还有很长的路要走。关键字 - 可持续性，缩进，开放式，优化，Opensky，飞机监视数据
北极气象卫星，用于改善北极和全球天气预报的微型卫星星座
由 OHB Sweden 牵头的财团已开始为可能的北极气象卫星 (AWS) 星座任务实施一颗原型卫星。这个低极轨道上的小型卫星星座将频繁覆盖极地地区，以支持改进北极和南极地区的临近预报和数值天气预报 (NWP)。AWS 任务旨在补充现有的极地轨道气象卫星（例如 MetOp 和 MetOp 第二代 (SG)），提供额外的大气探测信息以改进全球范围内的 NWP。这颗重 120 公斤的 AWS 原型卫星将在约 600 公里的太阳同步轨道上飞行，并基于 OHB Sweden 的 InnoSat 平台。有效载荷是 Omnisys Instruments 的交叉轨道扫描被动微波辐射计，具有 4 个频段，可提供大气探测信息，补充 MetOp-SG 上的微波辐射计。全球数据将存储在卫星上，用于特定区域的数据转储以及实时全球广播。地面部分包含泰雷兹公司高度创新的数字波束形成网络 (DBFN) 地面站，可同时跟踪多颗卫星。预计最终的卫星群将为整个北极地区提供延迟时间少于 30 分钟的数据。
在最近的高影响力极端事件上验证深度学习天气预报模型
摘要：机器学习的预测准确性（ML）天气预测模型正在迅速改善，导致许多人谈到“天气预报的第二次革命。”有了多种方法正在开发和有限的物理保证，ML模型提供了对这些新兴技术的全面评估的迫切需要。虽然这一需求已被基准数据集完成了部分满足，但它们几乎没有提供有关稀有和有影响力的例外事件或复合冲击指标的信息，因为该模型的准确性可能由于变量之间的依赖而降低了。为了解决这些问题，我们比较了ML天气预测模型（Graphcast，Pangus-Weather和Fourcastnet）和ECMWF在三个案例研究中的高分辨率预测系统（HRES）：2021年西北西北热场，2023年南亚Humid Heatwave，以及2021年North American Winter Storm in 20221。我们发现，ML天气预测模型在局部实现了与创纪录的西北热波上的HRE相似的精度，但是当在时空和时间上汇总时表现不佳。但是，他们预测复合冬季风暴基本上是赌注。我们还强调了HRES和ML模型的误差如何构建该事件的结构差异。ML预测缺乏重要的变量，用于详细评估2023湿热的健康风险。使用可能的替代变量，预测误差显示了ML模型估计的孟加拉国危险水平最高的空间模式。通常，案例研究 - 以影响为中心的驱动，以影响为中心的评估可以补充现有的研究，增加公共信任，并有助于开发可靠的ML天气预测模型。
停止 USCG 高频无线电广播 NOAA 海洋天气预报的影响评估：商业案例
本报告介绍了美国海岸警卫队 (USCG) 高频 (HF) 广播国家气象局 (NWS) 海洋天气预报的商业案例。这些广播包括语音、无线电传真和 SITOR。广播涵盖世界气象组织定义的气象区 IV、XII 和 XVI 内的预报。商业案例建立在《联邦公报》上提出的问题的公众评论和对接收海洋气象信息的选项的调查之上。征求公众意见为海员提供了 120 天的机会来评论他们对 USCG HF 广播和其他来源的使用、停止可能对他们的运营产生的影响以及在停止的情况下他们可能考虑的替代方案。对选项的调查是一项与公众意见分析分开进行的活动。选项是根据美国海岸警卫队和美国国家气象局已知的来源汇编而成的，随后在互联网上搜索了更多信息。选项包括公众意见中提到的替代方案。公众意见征询书收到了 1,100 多条评论。分析发现，821 条回复来自海上和/或公海运营商，这些运营商将受到这些广播中断的影响。该研究收到了许多来自公众的重复或扩大性评论。休闲用户的回复数量是商业用户的三倍。公众意见征询书
天气预报的深度学习：用于预测历史温度数据的CNN-LSTM混合模型
摘要。随着全球气候变化的加剧，准确的天气预报变得越来越重要，影响农业，能源管理，环境保护和日常生活。这项研究介绍了结合卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）网络的混合模型，以预测历史温度数据。CNN用于空间特征提取，而LSTMS处理时间依赖性，从而显着提高了预测准确性和稳定性。通过使用平均绝对误差（MAE）作为损失函数，该模型在处理复杂的气象数据方面表现出卓越的性能，解决了缺少数据和高维度等挑战。结果表明，预测曲线和测试数据之间存在很强的一致性，从而验证了模型在气候预测中的潜力。本研究为农业，能源管理和城市规划等领域提供了宝贵的见解，并为在全球气候变化的背景下为未来的天气预报应用奠定了基础。
使用大型人工智能模型改进全球天气和海浪预报
摘要 特别是近年来人工智能技术的飞速发展，催生了若干大参数人工智能天气预报模型。这些模型代表了重大突破，克服了传统数值天气预报模型的局限性，并预示着大气-海洋预报的巨大潜在工具的出现。本研究探讨了这些先进的人工智能预报模型的演变，并根据发现的共同点，提出了大型天气预报模型的“三大规则”：参数数量多、预测对象数量多、潜在应用范围大。我们讨论了人工智能彻底改变数值天气预报的能力，简要概述了天气预报显着改进的根本原因。在承认大型人工智能预报模型高精度、计算效率高、易于部署的同时，我们也强调传统数值预报不可替代的价值，并探讨了大型人工智能大气-海洋预报模型未来发展面临的挑战。我们认为，大气-海洋天气预报的最佳未来在于实现人工智能与传统数值模型的无缝集成。预计这种综合将为改进大气-海洋预报提供更先进、更可靠的方法。最后，我们通过构建全球海浪预报的人工智能模型，通过一个例子来说明预报员如何利用大型天气预报模型。
使用天气预测的微电网能源管理
这项研究的主要目的是证明天气预报的整合，这可能会导致能源成本和碳排放的大量降低，同时确保微电网运行的可靠性。通过为小区域或特定建筑物服务，天气预报的纳入可以大大提高微电网能源管理的效率。通过使用天气预测，可以大大改善微电网的计划和操作，从而提供有关即将到来的天气状况的有用信息。通过预测基于气象条件的未来能源需求和供应，微电网能源管理（MEM）可用于优化微电网系统中的能源管理决策。可以通过纳入天气预报来帮助能源，存储和消费的更好选择，这可以为能源需求和供应提供更精确和可信赖的估计。这种策略可以提高能源效率，降低能源价格和碳排放量的下降，所有这些都是当代电力系统的重要目标。是提高能源有效性和降低当代电力网络中温室气体排放的一种有希望的方法。将天气预报纳入MEM可以通过更好地了解未来的能源需求和供应来改善能源管理的决策。本文通过案例示例来研究MEM中使用天气预报的优势和缺点。通过提供有关未来天气状况的有价值的信息，天气预报本评论解释了优化的可再生能源整合，改进的能源储能利用，负载转移和需求响应，有效的网格管理，以降低对化石燃料的依赖，并降低能源成本和碳发射。为了解决与使用天气预报有关的MEM有关的问题，本研究提供了潜在的修复，以提高天气预报的准确性，并强调在该领域进行更多研究的必要性。
今晚和明天的天气预报，2025年2月15日，提要和推断：期待散落的雷暴，当地大雨主要
2025年2月15日的今晚和明天的天气预报，提示：预期雷暴散落，由于热带间收敛型区（ITCZ）的影响，主要在南部和中部地区，当地大雨主要在南部和中部地区。咨询：不要尝试越过洪水或快速流动的水。夏尔山谷（Shire河沿岸的地区以及奇塔湖和奇尔瓦湖周围）部分多云和温暖的条件，今晚和明天早晨孤立的雷暴。多云，明天下午有孤立的雷暴。预测温度：Ngabu Min.23°C和最大30°C南部高地（Shire Highlands，Kirk，范围为dedza，即预测温度：Ngabu Min.23°C和最大30°C南部高地（Shire Highlands，Kirk，范围为dedza，即ntcheu，Neno，Mwanza，Mulanje，Thyolo，Zomba，Chiradzulu，Phalombe和Blantyre）期望今晚和明天早晨在下雨中局部雷暴。多云，散落的雷暴与明天下午的当地大雨相结合。预测温度：Blantyre Min.19°C和最大25°C中央区域（Lilongwe，Mchinji，Ntchisi，Dowa，Dowa，Kasungu，Kasungu和Mzimba District的一部分），今晚和明天早上有孤立的thunderstorms。期望明天下午降雨散落的雷暴。预测温度：Lilongwe Min.19°C和最大27°C湖岸地区（Mangochi，Salima，Nkhotakota，Nkhotakota，Nkhata Bay，Karonga，Karonga）预计将在今晚和明天早上降雨。明天下午期望部分多云和炎热条件和雷暴。预测温度：Mangochi Min。 23°C和最大29°C北部地区（北部所有区域（除湖岸以外的所有区域））多云和温和条件，今晚和明天早晨孤立的雨水。预测温度：Mangochi Min。23°C和最大29°C北部地区（北部所有区域（除湖岸以外的所有区域））多云和温和条件，今晚和明天早晨孤立的雨水。明天下午多云和温暖的天气和孤立的雷暴。预测温度：mzuzu最小值。17°C和最大26°C风：暴风雨区的阵阵阵阵……周日的预测：期待当地的大雨...时间和日落的时间和日落明天2月15日，2025年2月15日，
中等学习的进步和前景 -
摘要。近年来，深度学习模型已迅速成为中型天气预报的基于物理学的数值模型的独立替代品。几个独立的研究小组声称已经开发了深度学习天气预报，这些预测胜过了基于州的物理模型，以及数据驱动的预测的运营实现似乎正在近乎。然而，关于深度学习模型在提供极端天气预测方面的能力仍然存在的问题。本文概述了深度学习天气预报领域的最新发展，并审查了极端天气事件对领导深度学习模型的挑战。最后，它主张需要定制数据驱动的模型来预测极端事件，并提出了开发此类模型的基础工作流量。