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北卡纳塔克邦天气和农业气象咨询公告
降雨量 (mm) 0 0 0 0 0 最高温度 ( ᵒ C) 30 30 30 29 29 最低温度 ( ᵒ C) 18 17 17 17 17 最大相对湿度 (%) 81 77 75 78 73 最小相对湿度 (%) 30 26 30 30 28 风速 (KMPH) 10 8 11 9 6 风向 (度) 77 93 117 120 115 云量 (Okta) 5 2 3 4 3 地区 04.01.2025 05.01.2025 06.01.2025 07.01.2025 08.01.2025
GPG概况24 PV弹性：解决现有系统中的天气漏洞
1 Jordan，DC，Marion，B，Deline，C，Barnes，T，Bolinger，M。PV Fiff Fifferd可靠性状态 - 100 000太阳系的分析。Prog Photovolt Res Appl。2020; 28：739–754
天气和气候预测中的人工智能
摘要 天气和气候预测主要受高维性、许多不同空间和时间尺度上的相互作用以及混沌动力学的影响。这使得该领域的许多问题变得相当复杂，而且尽管计算成本巨大，但最先进的数值模型仍不足以满足许多应用的需求。因此，使用人工智能等新兴技术来解决这些问题很有吸引力。我们表明，可以使用深度神经网络模拟高度简化的大气环流模型的完整动态，既能提供未来几天模型状态的良好预测，也能提供稳定的长期气候时间序列。这种方法也部分适用于更复杂和更现实的模型，但只能用于预测未来几天模型的天气，而不能用于创建气候运行。使用 50-100 年的数据来训练网络就足够了。可以将相同的神经网络方法与数值集合天气预报的奇异值分解相结合，以便使用神经网络生成概率集合预报。从更基本的层面上讲，我们表明，在简单的动态系统设置中，前馈神经网络推广到系统新区域的能力似乎存在局限性。这是由于网络的不同部分学习对系统的不同部分进行建模所致。相反的是，对于另一个简单的动态系统，这被证明不是一个问题，这让人怀疑在更复杂的模型背景下简单模型的结果的实用性。此外，我们表明神经网络在某种程度上能够“学习”缓慢变化的外部强迫对系统动力学的影响，但只有在给定足够广泛的强迫机制的情况下才能做到这一点。最后，我们提出了一种补充操作天气预报的方法。给定初始场和过去天气预报的误差，使用神经网络预测新预报的不确定性，仅给定新预报的初始场。
租户权利与极端天气事件
在2021年6月和7月，一场致命的热浪吞没了北美西北海岸。有广泛的科学证据表明，由于气候变化，频率和严重程度等极端天气模式都在增加。但是，不足以探索房东特定法，住房正义和气候变化的交集。在整个加拿大大部分地区，热量被认为是“至关重要的服务”，尽管省份以略有不同的方式构建了这些政策，但几乎所有情况都需要房东提供。省级没有政策可以保证房客拥有空调或足够凉爽的生活空间的权利。对不列颠哥伦比亚省目前的居民租赁立法现状的分析表明，立法几乎不包括保护租户免受极端温度时期的任何规定。源于1950年代的社会经济和政治条件所产生的制度化的不公正行为，也隔离了租户社区，以至于尝试大规模动员和社区主导的行动的尝试在很大程度上没有成功。这表明卑诗省将受益于各个组织的住房权利行动主义的集体化，并推动住宅租赁分支机构修改法律，从而保护房客免受极端天气事件的影响。
环境污染和极端天气条件
环境污染的暴露，包括空气，土壤，水，光和噪声污染，是可能暗示心理健康结果的关键问题。极端的天气状况，例如飓风，流浪，野性场和干旱，也可能引起长期的严重关注。但是，目前对与这些暴露相关的可能精神疾病的知识尚未得到很好的传播。在这篇综述中，我们的目标是总结有关环境污染和极端天气条件对心理健康的影响的当前知识，重点是焦虑症，自闭症谱系障碍，精神分裂症和抑郁症。在空气污染研究中，PM2.5，NO2和SO2的浓度升高与焦虑，精神分裂症和抑郁症状的加剧最密切相关。我们概述了所涉及的潜在的病理机理。我们强调，与环境污染相关疾病的发病机理是多因素的，包括增加的氧化应激，系统炎症，血脑屏障的破坏和表观遗传失调。光污染和噪声污染与神经退行性疾病的风险增加相关，尤其是阿尔茨海默氏病。此外，讨论了土壤和水污染的影响。诸如原油，重金属，天然气，农用化学物质（农药，除草剂和肥料），多环或多核芳香芳烃（PAH），溶剂，铅（PB）和石棉对精神健康的影响相关的化合物。极端天气状况与抑郁症和焦虑症障碍有关，即PTSD。应实施一些政策建议和宣传运动，并主张提高高质量城市化，缓解环境污染，并因此增强居民心理健康。
通过熵和引导多模式融合在不利天气条件下增强对象检测
摘要。通过互补感应方式整合各种表示形式对于自主驾驶中的强大场景解释至关重要。近年来，融合视觉和范围数据的深度学习体系结构具有先进的2D和3D对象检测。但是，这些方式在不利的天气或照明条件下通常会降解，从而导致性能下降。虽然已经开发了域适应性甲基元素来弥合源域和目标域之间的缝隙，但由于源和目标域之间的固有差异，它们通常会缺乏。此差异可以在数据的不同分布和不同特征空间的不同分布中表现出来。本文介绍了一个全面的域自适应对象检测框架。通过深度转移学习开发，该框架旨在从标记的透明天气数据中稳健地概括到无标记的不良天气条件，从而增强了基于深度学习的对象检测模型的性能。创新的斑块熵融合模块（PEFM）是我们方法的核心，该方法动态整合了sens-sor数据，强调关键信息并最大程度地减少了背景干扰。这进一步补充了一种新型的加权决策模块（WDM），该模块（WDM）根据其在特定环境条件下的功效来调整不同传感器的贡献，从而优化了检测准确性。此外，我们在转移学习过程中集成了域对齐损失，以确保有效的域适应性通过将特征图差异定于清晰和不利天气数据集之间的差异。我们评估了不同数据集的模型，包括Exdark（单峰），CityScapes（单峰）和密集（Mul-timodal），在我们评估的时间点，它在所有数据集中排在所有数据集中。
呼吁在天气和气候科学下为印度服务伙伴关系（WCSSP-India）提出研究建议
Service Partnership India（WCSSP-India）的天气和气候科学是英国和印度之间的一项合作科学计划，旨在促进MOES改善天气和气候服务的科学理解和建模能力，重点是极端和相关的多部门影响。目前涉及大都会办公室，英国学术伙伴和地球科学部（MOES），政府。印度。 WCSSP-India项目的关键科学目标包括有关南亚季风体系的自然危害的研究（重点关注季节时间表的日子和全球范围为全球范围驱动程序）；提高全球耦合，区域对流量表耦合和亚公里的城市规模建模框架的能力；观察和过程研究，改善在一系列预测时间范围内对自然危害的基于风险预测的工具和技术。 WCSSP-India旨在帮助Moes提供具有增强本地规模的预测服务的服务，并预期对灾害管理当局的影响，以计划适当的应急响应以确保公共安全。 要实现以WCSSP-India为目标的理想目标，印度大学和其他印度研究机构的参与非常重要。 为了吸引印度学术界/研究人员，决定邀请WCSSP-India主题的项目提案。 WCSSP印度研究由四个相互依赖的工作包（WP）组成。印度。WCSSP-India项目的关键科学目标包括有关南亚季风体系的自然危害的研究（重点关注季节时间表的日子和全球范围为全球范围驱动程序）；提高全球耦合，区域对流量表耦合和亚公里的城市规模建模框架的能力；观察和过程研究，改善在一系列预测时间范围内对自然危害的基于风险预测的工具和技术。WCSSP-India旨在帮助Moes提供具有增强本地规模的预测服务的服务，并预期对灾害管理当局的影响，以计划适当的应急响应以确保公共安全。要实现以WCSSP-India为目标的理想目标，印度大学和其他印度研究机构的参与非常重要。为了吸引印度学术界/研究人员，决定邀请WCSSP-India主题的项目提案。WCSSP印度研究由四个相互依赖的工作包（WP）组成。
机器学习以改善ERA中对流层相对湿度的改善5天气模型数据
摘要。对对流层和下层平流层（UTL）中湿度的了解非常特别，因为它对卷云的形成及其气候影响的重要性。但是，当前天气模型中的UTLS水蒸气分布遭受大型不确定性。在这里，我们使用人工神经网络（ANN）开发了一种基于动态的Hu-Intimity校正方法，以改善ECMWF数值天气预测中ICE（RHI）的相对湿度。该模型是通过ECMWF ERA5的时间依赖性热力学和动力学变量进行训练的，以及来自服务机内的湿度测量，用于全球观察系统（IAGOS）。在±2 ERA5在iagos-tripter周围的±2 ERA5压力下的大气变量用于ANN训练。RHI，温度和地球电位对ANN结果的影响最高，而其他动态变量则具有低至中等或高度的重要性。ANN表现出色，UT中预测的RHI的平均绝对误差（MAE）为5.7％，确定的系数（R 2）为0.95，与ERA5 RHI相比，它显着改善（MAE5 RHI（MAE5）（15.8％; R 2 of 0.66）。ANN模型还提高了全套UT/LS和多云UTL的预测技能，并消除了RHI = 100％的峰值。相对于冰光厚度的MeteoSat第二代（MSG）观察到的结果比在没有湿度校正的结果上对大西洋上的关节尾卷心场景进行湿度校正的观察更好。ANN方法可以应用于其他天气模型，以改善湿度预测并支持航空和气候研究应用。