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World File Search System热带气旋
太平洋岛屿的热带气旋前景摘要
如果需要，该指南将于2025年1月。有关评论，请联系：NIWA的气象学家Ben Noll先生，NIWA电话（09）375 6334，移动（027）405 3052 Chris Brandolino先生，NIWA TEL（09）375 6335，NIWA TEL（09）375 6335，MOBILE（027）886 0014 M. 470 0806在太平洋群岛，请联系您当地的国家气象服务，以获取有关如何解释该指南的信息。在澳大利亚和关联的海上群岛，请联系澳大利亚气象局。在法属波利尼西亚，瓦利斯和五木和新喀里多尼亚，请联系Météo-France。在最新一期的热带气旋前景和视频演示文稿中，讨论了预期的区域热带气旋活动，请访问https://niwa.co.nz/climate/southwest-pacific-pacific-tropical-tropical-cyclone-clone-clone-clone-clone outlook。
预测带有级联扩散模型的热带气旋
由于气候变化，热带气旋变得更加激烈，与基于数学模型的传统方法相比，基于AL的建模的崛起提供了一种更实惠和更容易获得的方法。这项工作通过整合卫星成像，遥感和大气数据来利用生成扩散模型来预测旋风轨迹和降水模式。它采用了一种级联的方法，该方法包含三个主要任务：预测，超分辨率和降水建模。培训数据集包括2019年1月至2023年3月的六个主要热带气旋盆地的51个旋风。实验表明，来自级联模型的最终预测显示，对于所有三个任务，分别超过0.5和20 dB的良好结构相似性（SSIM）和峰值信号 - 噪声比（PSNR）值（SSIM）和峰值信号 - 噪声比（PSNR）值分别具有出色的结构相似性（SSIM）。可以在单个NVIDIA A30/RTX 2080 Ti的30分钟内生成36小时的预测。这项工作还强调了AL方法的有希望的效率，例如在天气预报中为高性能需求的扩散模型，例如热带气旋预测，同时保持计算负担得起，使其非常适合具有关键预测需求和财务限制的高度脆弱区域。代码可在https：//github.com/nathzi1505/forecast-diffmodels上访问。
热带气旋对沿海地区旅游经济造成负面影响
政策和管理影响 本研究的结果表明，政策和管理需要关注旅游经营者，以帮助经济从热带气旋中恢复。旅游业在佛罗里达州的经济中发挥着如此重要的作用，但旅游经营者和劳动力所需的救济尚未到位，对企业和目的地经济造成了负面影响，这种影响在风暴过后可能会持续数月。像佛罗里达这样的成熟目的地也可能受益于热带风暴过后的积极和创造性营销，以帮助恢复目的地的形象并缩短恢复期。此外，需要关注面临热带气旋反复影响的沿海社区，以帮助将旅游业损失降至最低。
热带和热带气旋对未来美国离岸的影响
早期在线版本：该初步版本已被接受在美国气象学会公告中的出版，可以完全引用，并已被分配DOI 10.1175/BAMS-D-24-0080.1。最终的排版复制文章将在发布时在上述DOI上替换EOR。
热带和热带气旋对未来美国海上风能的影响
1。引入美国沿海地区的风力涡轮机，包括大西洋，墨西哥湾和加勒比恩海湾，以及东太平洋外大陆架区域，面临热带气旋（TCS）（TCS）和热带气旋（ETCS）的巨大风险。这些极端的天气事件会通过风阵风，快速风向变化，极端的波浪和大量降水，影响涡轮机叶片，地基，电力系统和其他基础设施。关于极端天气负荷的历史数据有限，从而使脆弱性评估具有挑战性。例如，由于米托斯元素条件低估，北海80％需要维修（Diamond 2012）。尽管在欧洲海上风能系统中产生了这些恶劣的天气影响，但这种情况并不代表美国近海地区的极端状况，造成飓风有时会袭击。相反，位于北太平洋西部的亚洲海上涡轮机遭受了台风的破坏（Li等人2022）尽管几乎无法获得详细的损害评估和数据共享。为了实现拜登 - 哈里斯政府的目标，到2030年，有必要将海上风能开发扩大到美国飓风的美国地区并应对技术挑战（Musial等人。2023）。这种扩展需要了解系统鲁棒性的风险，改善和建立弹性，尤其是面对北大西洋越来越频繁的主要飓风（Vecchi等人）（Vecchi等人。2021）。到此为止，主持了两次面对面的研讨会。1）。当前的工程实践遵守国际电子技术委员会（IEC）标准，对于热带参考涡轮级（T级）涡轮机，该标准要求将参考风速从50增加到57 m s-1。此外，这些实践需要湍流的极端风速模型，该模型的塔和刀片的回流时间为50年，并且子结构的返回期为500年（例如，单波管和夹克； 61400-3 IEC 2019）。但是，对设计标准的这种调整可能无法完全涵盖飓风事件的复杂性或各种破坏性负载案例的复杂性。为了增强易受飓风易发的区域的涡轮弹性，需要对大气和海洋状况的更深入的理解和改进的建模。美国能源部（DOE）的能源效率和可再生能源办公室（EERE）旨在通过研讨会和协作工作来满足利益相关者的需求和研究优先事项。第一次会议于2023年6月在阿贡国家实验室举行，重点是在国家实验室，监管机构，学术界和工业之间进行对话（图第二次会议于2023年11月在国家科学基金会（NSF）国家大气研究中心（NCAR）举行，随后进行了研究进度，并确定了加强行业与科学社区之间合作的挑战。两次会议旨在解决大型海上风能部署的建模，观察和工程挑战，并指导EERE未来几年的研究方向。
使用IPSL模型的全球高分辨率模拟中的热带气旋
摘要尽管经过多年的广泛研究，但在我们不断变化的气候中，热带气旋（TC）活性的演变仍然不确定。这部分是因为该问题的答案主要依赖于几十公里的水平分辨率的气候模拟。此类仿真直到最近才能用于大多数建模中心，包括Pierre-Simon Laplace研究所（IPSL）。使用IPSL模型中的最新数值发展，我们执行了一系列仅遵循大气层的历史模拟，这些模拟遵循大气压协议。我们评估将分辨率从200公里增加到25公里对TC活性的影响。与以前的工作一致，我们发现TC活动的系统改善，相对于观察值的分辨率增加。然而，仍然缺乏与分辨率转化的TC频率的明确签名。环地理分布在单个盆地的规模上也有所改善。在北大西洋上尤其如此，在北大西洋上，与观察到的分布的一致在25公里处令人印象深刻。与观测值一致，TC活动与该盆地中的大规模环境和ENSO相关。相比之下，在北太平洋西部的25公里处，TC频率仍然太小，与重新分析相比，发现湿度和涡度的明显偏见。尽管我们发现了几个小弱点，但我们的结果表明，IPSL模型是研究气候时间尺度上TC的合适工具。因此，这项工作为进一步的研究开辟了道路，从而有助于我们对TC气候学的理解。
揭示热带气旋对全球经济部门的影响：直接和间接影响
本文研究了热带气旋对全球年度部门增长的当前、滞后和间接影响。主要解释变量是基于气象数据对各个部门暴露加权的当地热带气旋强度的新损害测量方法，该方法包括在 1970-2015 年期间对最多 205 个国家的面板分析中。我发现热带气旋对农业以及贸易和旅游业等两个部门总量产生了显著的负面影响。在随后的几年里，热带气旋对大多数部门产生了负面影响。然而，投入产出分析表明，生产过程是棘手的，间接经济影响有限。
一种机器学习方法，用于模拟过度海洋的热带气旋降水
摘要：热带气旋（TCS）中发现的极端降雨是许多低至中间区域中人类生命和财产的风险。风险评估和预测中TC降雨的概率建模在计算上可能很昂贵，并且现有模型在很大程度上无法建模关键的降雨不对称，例如雨带和室外过渡。在这里，开发了一个基于机器的框架，以模拟北大西洋盆地的水上TC降雨。首先，使用天气研究和预测（WRF）模型组装了26个历史事件的高分辨率TC降水模拟目录。然后，通过主成分分析（PCA）分解了这些历史事件的降雨的模拟空间分布，对分数回归森林（QRF）模型进行了训练，以预测最初的五个主成分（PC）权重的条件分布。使用历史卫星数据和QRF模型分别估算了雨比率水平的条件分布。使用这些模型，可以鉴于一组风暴特征和局部环境条件，可以对降雨图的概率预测进行。与卫星观测值相比，该模型能够捕获风暴总降雨量，其相关系数为0.96，R 2值为0.93。此外，与卫星观测值相比，该模型在对小时总降雨进行建模方面表现出良好的准确性。降雨比率图还与历史卫星观测值和交叉验证期间的WRF模拟进行了比较，估计值的空间分布捕获了与TC雨带，波数不对称的降雨可变性，可能是红色的不对称和可能是红外的转变。
热带气候和气候变化
•气候变化正在增加热带气旋的破坏力。o当今的所有天气事件，包括热带气旋，都发生在温暖，湿润和更充满活力的大气中。o最大的风速和与热带气旋相关的降雨量正在增加。o气候变化也可能影响热带气旋形成和行为的许多其他方面，包括它们加强的速度，系统移动的速度（称为翻译速度）以及到达陆地后保持了多少强度 - 所有可以使它们更危险的因素。o此外，海平面上升意味着热带气旋伴随的风暴涌现出更大的破坏。•尽管气候变化总体上可能意味着更少的热带气旋，但形成的旋风可能会变得更加强烈和昂贵。换句话说，我们可能会看到更多真正强大而破坏性的热带气旋。•澳大利亚在厄尔尼诺现象中通常比LaNiña事件中的热带气旋更少。但是，每年都会带来一个或更强大的破坏性气旋越过我们海岸的风险，因此我们始终需要做好准备！
2030年亚洲七个城市的极端海平面上升的预计经济影响
极端天气事件包括热浪，降雨过多和热带气旋。本报告的重点是热带气旋和相关的风暴潮，高潮和海平面上升，可能会影响亚洲七个主要城市。热带气旋对人类人群带来了主要风险，因此评估未来几十年发生此类事件的可能性的研究很重要（Seneviratne等，2012）。但是，要注意的一个重要因素是，对极端气候事件进行预测以及这些事件影响特定区域的程度极为困难，因为天气系统很复杂，并且基于建模预测的科学数据并不总是准确或完整的。此外，仅在几十年的数据上进行预测，因此科学家难以确定观察到的变化是否是由人为活性，自然变异性或两者组合引起的。