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中层大气中的湍流参数 - AMS 期刊
摘要：我们对大气流动的分层湍流和小尺度湍流状态进行了尺度分析，重点关注中间层。我们区分了旋转分层宏观湍流 (SMT)、分层湍流 (ST) 和小尺度各向同性 Kolmogorov 湍流 (KT)，并指定了这些状态的长度和时间尺度以及特征速度。结果表明，浮力尺度 (L b ) 和 Ozmidov 尺度 (L o ) 是描述从 SMT 到 KT 的转变的主要参数。我们采用浮力雷诺数和水平佛劳德数来表征中间层的 ST 和 KT。该理论应用于高分辨率大气环流模型的模拟结果，该模型采用 Smagorinsky 型湍流扩散方案进行亚网格尺度参数化。该模型使我们能够推导出 KT 范围内的湍流均方根 (rms) 速度。研究发现，湍流 RMS 速度在夏季有一个最大值，在冬季有两个最大值。冬季 MLT 中的第二个最大值与二次重力波破碎现象有关。该模型得出的湍流 rms 速度结果与基于 MF 雷达测量的完全相关分析结果吻合良好。提出了一种基于中尺度直接能量级联思想的中尺度水平速度新尺度。后者对中尺度和小尺度特征速度的发现支持了本研究提出的观点，即中尺度和小尺度动力学在统计平均值上受 SMT、ST 和 KT 控制。
增强全球粮食安全-AMS期刊
摘要：粮食安全是环境安全的关键支柱，但仍然是世界上最大的挑战之一。其正面，粮食不安全，对健康和福祉产生负面影响，驱动大规模移民，并破坏国家安全和全球可持续发展。确保粮食安全是大气和地球科学，农艺学和农业工程，社会科学，经济学，监测和决策的无数关注的微妙平衡。在美国气象学会（AMS）2022年度会议上举行的粮食安全总统会议将跨学科的专家召集在一起，以解决天气，气候和粮食安全联系的问题。最明显的收获是意识到，尽管它对大气和气候科学的重要性和明确的作用，但粮食安全并不是AMS社区的重点。本文的目的是建立在该专家小组共享的观点，并确定粮食安全社区与AMS之间相互作用的重叠问题和关键点。我们检查1）天气，气候和食品系统之间的相互作用以及它们如何影响粮食安全； 2）与天气和气候现象相匹配的粮食安全决策支持的时间和空间尺度； 3）提供者和信息用户以及决策者在改善粮食安全业务研究中的作用； 4）AMS社区解决粮食安全的机会。我们得出的结论是，向前迈进，AMS社区的位置很好，可以扩大其在全球粮食系统中的参与度，以解决现有的科学需求和技术差距，以改善全球粮食安全。
高级定量降水信息-AMS期刊
摘要：高级定量降水信息（AQPI）是一个协同的项目，结合了观察和模型，以改善旧金山湾地区的降水，水流和沿海洪水的监测和预测。作为一种实验系统，AQPI利用了十多年的研究，创新和实施，对全州，最先进的观察网络以及下一代天气和沿海预测模型的发展。AQPI是作为原型开发的，以响应水管理社区的要求，以改善有关降水，河流和沿海条件的信息，以告知其决策过程。在加利福尼亚沿海山脉山脉的复杂湾区景观中观察降水是一个具有挑战性的问题。但是，借助新的高级雷达网络技术，AQPI正在帮助填补这个人口稠密且脆弱的大都市地区的重要观察差距。原型AQPI系统由改进的天气雷达数据组成，以进行降水估算；降水，水流和土壤水分的其他表面测量；以及一套集成的预测建模系统，以提高人们对从天空到大海的当前和未来水状况的情境意识。这些工具将有助于改善紧急准备和公众反应，以防止极端暴风雨期间造成生命损失和财产损失，并伴随着大量降水和高沿海水位，尤其是高摩斯裂变的大气河流。湾区AQPI系统可能会在加利福尼亚州，美国和全球的其他城市地区复制。
方法论：AMS-自适应市场策略指数
1简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 2索引机制。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 2.1索引分配和组成。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。4 2.2基础组件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.3分配提供商。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.4分配模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 3索引计算。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 3.1定义。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 3.2索引计算公式。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 3.3停止损失事件。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 3.4计算数据。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 3.5数据舍入。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 3.6计算频率和解剖。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 4个指数治理。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 4.1索引管理员。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 4.2索引计算代理。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 4.3指数委员会 - 主管。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 5适用的方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 6方法变化 - 维护。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 7在专家判断中。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 8规则中未涵盖的案例。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 9 Libility。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 10免责声明。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 div>
文章 - AMS期刊 - 美国气象学会
摘要：地静止的扩展观测或Geoxo是NOAA的未来地静止卫星星座，该星座将于2030年代初发射，并将其运行到2050年代。鉴于对地球系统的变化，技术的改进以及卫星数据使用者的不断扩展的需求，Geoxo将通过添加三个新仪器和一个新的航天器来扩展NOAA当前的观察套件。改进的成像仪和闪电映射器的版本将再次放置在东西方卫星上，在那里他们将监视严重的风暴，热带气旋，火灾和其他危害。它们将通过一种旨在检测有害藻华，浮游植物，叶绿素和其他成分的海洋色仪器加入。第三个地静止航天器将放置在美国中心，并将携带高光谱红外发音器，一种大气组成工具，并可能是合作伙伴有效载荷。来自音响器的辐射将被吸收到数值天气预测模型中，以改善预测，并且衍生的温度和水蒸气垂直曲线的检索将使预报员可以检测和跟踪增强不稳定性的区域。从新的大气组成仪器中检索诸如二氧化氮和臭氧的污染物以及从气候监测之外的空气质量监测，预测和警告，还将用于改善空气质量监测，预测和警告。完成后，Geoxo星座将有助于卫星的国际“地理环”，该卫星将用于全球天气，海洋，气候和空气质量监测。这个革命性的新地静止卫星星座将为不断变化的地球系统提供关键的观察。
固态冷却系统 - AMS 技术
amS technologies 从那时起就一直为各种高科技市场提供解决方案，包括可再生能源、医疗、国防和航空航天、电信和数据通信、研究和科学以及其他各种工业领域。我们的客户群包括欧洲最大的领先技术公司、大学和研究机构网络以及最有前途的初创企业，并通过德国、英国、法国、意大利、西班牙和挪威的当地办事处网络提供服务，并在德国慕尼黑设有专门的运营和物流中心。
使用舰载固定翼无人机... - AMS 期刊
从研究船上部署和回收自主或遥控平台已成为显著扩展研究船队能力和范围的一种方式。本文介绍了从船上发射和回收的波音 Insitu ScanEagle 无人机 (UAV) 的使用情况。在 2012 年 10 月的中太平洋赤道混合 (EquatorMix) 实验和 2013 年 7 月的弗吉尼亚海岸三叉戟勇士实验期间，无人机被用来表征海洋大气边界层 (MABL) 的结构和动态，并测量海洋表面过程。无人机测量结果包括大气动量和辐射、感热和潜热通量，并辅以船载仪器的测量结果，包括前桅 MABL 涡流协方差系统、激光雷达高度计和数字化 X 波段雷达系统。在 EquatorMix 期间，无人机测量结果揭示了船舶测量未采样的纵向大气滚动结构，这对热量和动量的垂直通量有重大影响。使用天底无人机激光雷达，可以观察到内部波的表面特征，与船载 X 波段雷达、水文多普勒声纳系统和理论模型的测量结果一致且连贯。在三叉戟勇士实验中，仪器化的无人机用于演示将无人机的气象数据实时同化到区域耦合海洋-大气模型中。仪器化的无人机在偏远海洋位置的大气和海洋测量中提供了前所未有的时空分辨率，展示了这些平台扩展海洋和大气研究舰队范围和能力的能力。
exascale计算和数据处理-AMS期刊
摘要：Exascale计算和人工智能的出现提供了巨大的潜力，可以显着提高地球系统的预测能力。但是，必须克服巨大的挑战，以适应模型和预测系统以有效地使用这些新技术。2022年WMO关于EXASCALE计算的报告建议“在努力和关注与不断发展的计算技术相关的中断的努力和关注，这将越来越难以克服，威胁要在天气和气候预测能力方面持续进步。”此外，来自观察，模型和启动输出以及后处理的数据的爆炸性增长有可能使能够及时，准确和精确的决策信息提供能力。人工智能（AI）提供了未开发的机会来改变模型的开发方式，处理观察结果，并分析和提取预测以进行决策。鉴于计算的成本非常高，预测系统的复杂性日益增长以及越来越难以管理的数据生产和消费，这些挑战对于任何单个机构或国家都无法处理的挑战迅速变得太大了。本文描述了关键的技术和预算挑战，确定了解决方案的差距和方法，并提出了许多建议。
入门套件 AMS 5935 用户指南
开始安装 CS5935 软件包之前，请断开入门套件与 PC 的连接。通过以管理员权限执行“CS5935 Installer.exe”文件，将启动一个安装程序，引导您完成安装过程。在安装过程中，您可以选择安装的目标目录。默认情况下，程序将安装在“C:\Program Files (x86)\Starter Kit AMS5935”中。入门套件软件安装完成后，需要额外安装入门套件的 USB 驱动程序。驱动程序安装程序“Driver_Setup.exe”位于目标目录中。运行驱动程序安装程序，以便 PC 能够与入门套件硬件通信。安装驱动程序后，USB 入门套件 AMS 5935 即可连接到 PC。
数据驱动的天气预报的兴起-AMS期刊
摘要：基于机器学习（ML）的数据驱动建模显示出巨大的天气预测潜力。在某些应用中取得了令人印象深刻的结果。ML方法的摄取可能是改变游戏规则的游戏规则，即传统的数值天气预测（NWP）被称为“安静革命”天气预报的“安静革命”。使用标准NWP系统运行预测的计算成本极大地阻碍了通过增加模型分辨率和合奏大小来进行的改进。使用高质量的重新分析数据集（如ERA5进行培训）开发的新一代新一代ML模型允许进行预测，这些预测需要较低的计算成本，并且在准确性方面具有高度竞争力。在这里，我们首次将ML生成的预测与基于标准NWP的预测在类似于操作的上下文中进行比较，该预测是从相同的初始条件初始化的。着眼于确定性预测，我们应用了共同的预测验证工具来评估与最近开发的ML模型之一（Panguweather）一起产生的数据驱动预测的程度，可匹配从领先的全球NWP系统（ECMWF）中的一个领先的全球NWP系统（eCMWF）的预测质量和属性。与操作IFS分析和概要观察结果一起验证时，结果非常有前途，对于全球指标和极端事件而言，具有可比的精度。过于平滑的预测，随着预测提前时间的增加偏差，预测热带气旋强度的性能差，被确定为基于ML的预测的当前缺点。新的NWP范式正在依靠ML模型以及最新分析和重新分析数据集进行预测初始化和模型培训的推论。