摘要。已经开发了ECHAM5/MYSY AT- MOSPHER化学模型(EMAC)的子模型PSC,以模拟极性平流层云的主要类型(PSC)。子模型中超冷三元溶液(STS,1B PSC)的参数化基于Carslaw等人。(1995b),在Marti和Mauersberger上模拟冰颗粒(2型PSC)的热力学方法(1993)。存在硝酸三水合物(NAT)颗粒(1A型PSC)的形成两个不同的参数。首先是基于Hanson和Mauersberger(1988)的瞬时热力学方法,第二个是新的,并借助于Carslaw等人的表面生长因子来考虑NAT颗粒的生长。(2002)。可以在子模型中选择此NAT参数之一。本出版物解释了子模型PSC的背景和使用子模型的使用,目的是模拟EMAC中的现实PSC。
摘要:气候模型代表热带风暴轨迹的能力对于提供有用的预测至关重要。在先前的工作中,发现北半球的热带风暴轨迹的表示已从耦合模型比较项目(CMIP)的第5阶段改善。在这里,我们通过将仅大气模拟(AMIP6)与历史库型模拟(CMIP6)进行了对比,从而研究了CMIP第6阶段模型中的剩余和持久偏差。对AMIP6和CMIP6模拟的比较表明,冬季跨北部Paci -fean的耦合模拟中海面温度(SST)的偏见改变了大气温度梯度,这与风暴轨迹的赤道偏置有关。在北大西洋中,旋风在耦合的模拟中没有足够的杆子传播,该模拟部分是由格陵兰岛南部的冷SST驱动的,从而减少了潜在的热量。在夏季,中亚和藏族高原的过度加热会降低当地的斜压性,导致更少的气旋形成并从中国东部传播到耦合和大气中的模拟物中。当规定SST时,耦合模型中描述的几种偏差大大减少。例如,北极风暴轨迹的赤道偏置显着减少。然而,在CMIP6和AMIP6中,其他偏见都显而易见(例如,夏季东亚的轨道密度密度和循环发生的持续降低)与其他过程有关(例如,土地表面温度)。
•感知运行机器学习模型,以从相机和激光镜头产生的传感器读数中提取信息。•本地化使用GPS和高清映射来合并车辆的精确位置。•预测预测附近的物体(例如其他车辆,行人)将如何行事和移动。•计划生成安全舒适的运动计划,供车辆采用。•控制将运动计划转换为转向,加速和制动命令。这些组件由通过机器学习和传统算法实现的模块组成,必须进行协调以执行安全舒适的驾驶演习。此设计描述了一个化合物AI系统[15],并且由于与人类代理和调节的密切相互作用而进化了这种方式,这要求它们高度解释且可调试[3,10]。与用于语言模型的复合AI系统不同,该系统在大规模和目标吞吐量和统计服务级别的目标(SLOS)上进行操作,AVS必须符合较高的标准,以实现可靠性和性能,并且对延迟进行了优化。严格的目标延迟SLO分解为单个组件的截止日期[9],必须满足以进行安全操作。为了可靠性,系统完全在没有外部依赖项的汽车上运行,尽管它们通常可以通过蜂窝连接访问网络。我们观察到,这些模块具有明确的依赖性和目标SLO,与基于云的微服务档案具有相似之处,并研究了AVS中查看组件的含义。这使我们可以根据SLO,配置和合同来推论组件,这些组件可提供跨组件的明确API和保证。这确保了一定程度的最低性能,并使模块化开发加速了改进。将模块化的含义呈现到极端,我们可以想象这些服务的多种变体,这些服务提供了不同的表现保证(例如模型专门用于城市与模型特殊的模型,用于云,低延迟模型,用于快速决策)。如果我们接受AVS是具有许多不同有益配置的服务集合,我们可以优化整体管道
持续的低海冰范围是导致海洋地表水域变暖的贡献者。2022年的北极海冰范围与2021年相似,远低于长期平均水平。超越海冰范围向海冰时代(与海冰厚度有关(较老的海冰)相关的海冰时代,揭示了更多的清醒观察。北极已经从以多年冰为主导的地区过渡到以一年级(季节性)海冰为主的地区。,虽然海冰大于四岁,但2006年9月覆盖了100万公里,但在2022年9月仅覆盖127,000公里2。可能与高纬度海洋温度升高和海冰降低有关的一种影响是近期在阿拉斯加沿海沿海观察到的海鸟死亡的近期实例(请参见Sidebar 5.2)。这个和其他生态系统的影响,包括鱼类,海洋哺乳动物和陆基食品来源的气候变化,是北极土著人民和居民的严重关注,因为粮食安全和生态系统健康(例如,Search等人 2022; Crozier等。 2021; Mallory and Boyce 2018)。2022; Crozier等。2021; Mallory and Boyce 2018)。
在大气光学研究所的西伯利亚激光雷达站进行了研究,该仪器包括带有两个激光发射机和两个接收孔的激光雷达系统。liDAR在夜间条件下使用最小天窗背景的观测,使用高频(2.5 kHz)Cu-vapor激光器,平均功率为2 w,波长为510 nm,大型接收镜的直径为2.2 m。在白天测量中,受到明亮天窗背景污染的白天测量,我们使用了低频(10-Hz)nd:yag固体激光器,在1064 nm的波长下,每脉冲具有150 mJ能量,以及直径为0.3 m的接收镜。在这两种情况下,都记录了光子计数状态的激光雷达回报。LIDAR系统的参数确保了从中和高级云中累积高水平的信号,持续1 s(夜间)和3-5 s(白天)。另一方面,在这些时间间隔内积累的激光雷达回报信号的水平(尤其是在白天)太低,无法在云外的传感路径段上执行LIDAR信号的校准,从而正确计算灭绝系数和相关的云光学深度深度τclτcl。因此,在目前的工作中,我们利用了该功能的统计信息