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机器学习的高级天气预报
在一项研究中认识到培训数据的重要性（Katiyar等，2020）。由于SAR照片的局限性，例如城市洪水区域代表的扭曲几何形状，阴影区域和不确定性，作者建议在未来的研究中包括其他数据。通过结合DEM数据，几何和阴影区域可以得到照顾。将被淹没的稻田与其他洪水区分开，也可能受益于使用多时间SAR图像和各种极化。通过将洪水前拍摄的图像与洪水中的图像进行比较，可以使用一种变化检测机制，从而大大提高了程序的准确性[18]。
亚洲地区的复合天气和极端气候
4环境科学系，科学与工程学院，阿特尼奥·德·马尼拉大学，奎松市，菲律宾，5芬纳环境与社会学院，澳大利亚国立大学，堪培拉，澳大利亚法案，6印度地格尼特主义研究所，孟买，孟买，印度，印度7号，环境科学学院，7山，国际山，国际山，国际山，印度，国际，印度，国际，国际汇率，国际汇率尼泊尔，9号地球与环境科学学院，首尔国立大学，首尔，韩国共和国，大韩民国，人工智能的10个跨学科计划，韩国首尔大学，韩国首尔大学，马尼拉州11号马尼拉天文台，马尼利亚大学校园，菲律宾，菲律宾，菲律宾，菲律宾，菲律宾，12号，海洋学，海洋学，国际资源，自然资源，Q. Singda，Q. Singda，
2000 小时 IST（夜间）全印度影响天气......
12 月 24 日 第 1 天 第 2 天 第 3 天 第 4 天 第 5 天 第 6 天 第 7 天 1 安达曼和尼科巴群岛 FWS FWS SCT FWS FWS FWS FWS 2 阿鲁纳恰尔邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 3 阿萨姆邦和梅加拉亚邦 干燥 干燥 干燥 ISOL ISOL 干燥 干燥 4 那加兰邦、曼尼普尔邦、米佐拉姆邦和特里普拉邦 干燥 干燥 ISOL SCT SCT ISOL ISOL 5 喜马拉雅南部 西孟加拉邦和锡金邦 干燥 干燥 ISOL ISOL 干燥 干燥 干燥 6 恒河 西孟加拉邦 干燥 干燥 SCT ISOL 干燥 干燥 干燥 7 奥里萨邦 ISOL SCT SCT ISOL 干燥 干燥 干燥 8 贾坎德邦 干燥 干燥 ISOL 干燥 干燥 干燥 9 比哈尔邦 干燥 干燥干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 10 东北方邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 11 西北方邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 12 北阿坎德邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 13 哈里亚纳邦 昌迪加尔邦和德里 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 14 旁遮普邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 15 喜马偕尔邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 16 查谟和克什米尔和拉达克 干燥 干燥 干燥 伊索尔 伊索尔 干燥 干燥 17 西拉贾斯坦邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 18 东拉贾斯坦邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 19 西中央邦干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 20 东部中央邦 干燥 干燥 干燥 ISOL 干燥 干燥 干燥 21 古吉拉特邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 22 索拉施特拉邦和库奇 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 23 康坎和果阿 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 24 马哈拉施特拉邦 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 25 马拉萨瓦达 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 干燥 26 维达巴 干燥 干燥 ISOL 干燥 干燥 干燥 27 恰蒂斯加尔邦 干燥 ISOL ISOL ISOL ISOL 干燥 干燥 28 安得拉邦沿海地区和亚南 FWS FWS FWS SCT ISOL ISOL ISOL 29 特兰甘纳邦 干燥ISOL ISOL 干 干 干 干 30 RAYALASEEMA SCT SCT SCT ISOL ISOL ISOL ISOL 31 泰米尔纳德邦 PUDUCHERRY & KARAIKAL ISOL SCT ISOL ISOL ISOL ISOL ISOL 32 卡纳塔克沿海干 干 干 干 干 干 干 33 北部内陆卡纳塔克邦 干 干 干 干 33干 干 干 34 南内陆 卡纳塔克邦 干 干 伊索 干 伊索 35 喀拉拉邦和马埃岛 伊索 伊索 伊索 伊索 伊索 36 LAKSHADWEEP SCT SCT SCT 干 干 干
加拿大西部谷物最新情况——2024-25 作物年度第 18 周摘要：大草原地区持续的寒冷天气和低于平均水平的气温意味着
加拿大西部谷物最新动态——2024-25 作物年度第 18 周摘要：大草原地区持续的寒冷天气和低于平均水平的气温严重影响了第 18 周谷物运输的网络流动性和速度。这要求加拿大国家铁路公司保持冬季列车长度限制，以维持网络中谷物和其他商品的安全运输。持续的运力限制导致大量列车因网络运力下降而被阻止。第 18 周谷物运输共运输了 646,000 公吨谷物和加工谷物产品。加拿大国家铁路公司最大可持续端到端供应链容量指导加拿大谷物供应链的容量在整个作物年度内都在变化，多种因素对在任何时间点可以通过系统的谷物量造成了实际限制。谷物供应链的最大可持续容量还取决于该供应链从原产地到目的地各个部分的容量和运营效率。 CN 认为，如果持续发展，端到端粮食供应链在冬季每周最多可容纳 6,250 辆车（每周最多 595,000 公吨）散装粮食和加工粮食产品，其中预计每周约有 900 辆车将用于运输加工粮食产品。CN 的这些最大端到端粮食供应链容量水平假设必须具备多种条件才能实现这些水平。这些条件包括但不限于下表中列出的条件：
Los Alamos太空天气暑期学校6月2日
讲座讲座将涵盖三个主要主题。第一部分将概述基本的空间物理概念，旨在了解磁层的工作原理及其驱动方式。这将包括使用建模工具以更定量的方式探索相同的概念，从而揭示可用模型的优势和缺点。讲座的第二部分将使这些概念聚集在一起，以探索如何设计新的空间任务以帮助解决长期存在的科学问题。讲座的第三部分将重点介绍LANL的持续太空科学活动，并将包括一个“职业日”，以传达工作机会和理想的技能，以实现太空物理职业。讲座将与“实验室”协调，以获得更多的动手体验。空间数据分析和建模将是实验室的主要主题。将组织几次领域的旅行来参观Los Alamos设施和历史遗址（例如，可以包括LANSCE，电子加速器，可视化和高性能计算实验室等。）。
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。
减少极端天气带来的健康风险
Eunice Kennedy Shriver 美国国家儿童健康与人类发展研究所 (NICHD) ，Diana Bianchi，医学博士 Fogarty 国际中心 (FIC) ，Peter Kilmarx，医学博士 美国国家癌症研究所 (NCI) ，W. Kimryn Rathmell，医学博士、哲学博士 美国国家补充与综合健康中心 (NCCIH) ，Helene Langevin，医学博士 美国国家心肺血液研究所 (NHLBI) ，Gary Gibbons，医学博士 美国国家过敏和传染病研究所 (NIAID) ，Jeanne Marrazzo，医学博士 美国国家老龄化研究所 (NIA) ，Richard Hodes，医学博士
国家空间天气应对计划
2024 年 5 月，一场大型太空天气事件进一步凸显了我们加深对这一危险的了解的紧迫性。我们知道，预测的“太阳活动高峰期”——太阳表面风暴活动高峰期——已经开始，这进一步加剧了紧迫性。2024 年 6 月，NEMA 建立了我们的空间天气计划，以快速了解危险并在太阳活动高峰期之前告知运营准备和响应安排。我们与政府、应急管理部门、部落/毛利人、私营部门和国际上的利益相关者和合作伙伴合作。我们发现，有效应对重大空间天气事件需要做出复杂的决策——平衡短期中断以保护关键基础设施免受潜在的长期破坏性影响。这些决定必须在固有的不确定环境中做出，而通信系统的退化可能会进一步使快速响应复杂化。《国家空间天气响应计划》的发布是新西兰向前迈出的一步。它有助于充分利用有限的预警时间来减轻对全国社区的影响。建造护栏保护家庭的最佳时机是阳光明媚的时候。因此，我们现在必须共同制定计划，以确保新西兰和我们社区的安全。感谢所有为该计划付出时间和专业知识的人。我对新西兰各地团结一致、共同应对最大挑战的动力和承诺感到谦卑和钦佩。
天气和气候中的机器学习和深度学习应用
由于天气预报对人类生存的影响，它已成为来自不同研究领域的众多学者的兴趣所在。近十年来，随着海量天气和气候数据集的广泛普及以及计算技术的出现，人工智能 (AI) 框架取得了长足进步。这促使许多研究人员研究大量数据集中隐藏的分层模式，以进行天气和气候预报。这篇全面的评论论文从机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法的视角重点介绍了天气和气候研究的不断发展。随着人工智能不断重新定义科学研究，利用 ML 和 DL 获得气象和气候见解的最新进展、应用和挑战已被记录下来。通过调查广泛的研究，该评论概括了这些智能系统对短期天气预报、极端事件预测、气候预报以及天气和气候模型改进的变革性影响。作为当前知识的汇编，它为研究人员、从业人员和政策制定者提供了指导资源，帮助他们探索气候科学和机器学习的动态交叉点，为未来人工智能框架在天气和气候预测中的应用奠定了基础。关键词：人工智能；机器学习；深度学习；天气；气候；LULC；城市气象学；空气污染；热带气旋 1. 简介