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混合机器学习参数化中夹带封闭的在线学习
摘要这项工作将机器学习整合到大气参数化中，以目标不确定的混合过程，同时保持可解释，预测和建立良好的物理方程。我们采用涡流质量频阵（EDMF）参数化来对各种对流和湍流制度的统一建模。为避免流失和不稳定性，随后与气候模型相结合，我们陷入了离线训练的机器学习参数化，我们将学习作为一个逆问题：数据驱动的模型嵌入了EDMF参数化中，并将其嵌入在一个二维的在线培训中，以一维垂直气候模型（GCM）列。训练是针对太平洋中GCM模拟的大型大规模条件的大型模拟（LE）的输出进行的。我们的框架不是优化亚网格尺度趋势，而是直接针对感兴趣的气候变量，例如熵和液态水路的垂直剖面。具体来说，我们使用集合卡尔曼反转来同时校准edmf参数和管理数据驱动的侧向混合速率的参数。校准的参数化优于现有的EDMF方案，尤其是在当前气候的热带和亚热带位置，并且在模拟AMIP4K实验的海面温度下增加的海面温度下，在模拟浅层积木和层状机制方面保持了高忠诚度。结果展示了物理上约束数据驱动模型的优势，并通过在线学习直接针对相关变量，以构建强大而稳定的机器学习参数化。
NOUS41 KWBC 131500 PNSWSH服务更改通知... 基于NOAA的统一预测系统开发和实施次生和季节性（S2S）预测系统的状态和计划： 生成AI支持气候风险信息通信的生成灾难现场计算 NOUS41 KWBC 261240 PNSWSH公共信息... 一月至三月（冬季末至初春）2025 Outlook
nous41 kwbc 131500 PNSWSH服务更改通知24-64国家气象服务总部Silver Spring MD MD 1100 AM EDT THU THU THU THU 2024年6月13日至：订户：-NOAAA天气服务-Exergency Managers -Noaaaport其他NWS Partners和Enigration Anrounter and Invorytry National Chorment and Intifical and Intifical and Intifical and Intifical and Intifition：Mike Farrar and Intifical，National Chermant：预测系统（HAFS）：自2024年7月16日生效，于2024年7月16日星期二生效，随着1200个协调的通用时间（UTC）周期，国家环境预测中心（NCEP）中央运营中心（NCO）将实施飓风分析和预测系统2（HAFSV2）的新升级（NCO）的新升级（HAFS）。更新。科学和技术增强功能包括以下内容：系统和基础设施升级： - 最新版本的UFS -Weather -Model，HAFSV2最终的科学配置冻结在2024年2月8日 - 增加移动筑巢的水平分辨率从6-2 km（HFSA仅降低到5.4-1.8 km（HFSA），从6-2 km（HFSA仅降低到90级） - options - Improved model stability and runtime efficiency Vortex Initialization Improvements: - Enhance vortex initialization to cycle hydrometeor variables and vertical velocity (HFSA only) - Update composite vortex and reduce warm-cycling Vmax threshold from 50 to 40 kt (HFSA only) Data Assimilation Improvements: - Ingest new high-resolution GOES-R mesoscale AMVs - Scale-Dependent Localization for InterCore DA-精炼GPS RO（无线电隐匿）DA模型物理学的进步： - 使用错误修复的Thompson MP -NATL Basin的Thompson Microphysics，EPAC/CPAC和JTWC盆地的GFDL Microphysics（仅HFSA）（仅HFSA）（仅HFSA） - 更新TKE EDMF PBL和SASAS CP SCP SHEMES SHEMES SHEMES SHEMES SHEMES SHEMES SHEMES SHEMES SHEMES SHEMES SHEEMES