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印度洋远程连接到北部的热带特工
在本文的第二部分中，我们提供了一系列统计数据，该统计数据集中在年际时间尺度上，首先是根据观察数据（ERA5和GPCPV3.2降雨）计算出来的，然后是从五个欧洲型号产生的季节性重新预测产生的统计范围，这是有助于哥白尼斯气候变化服务的五个欧洲模型（C3S）。观察到和模拟的遥相关之间的比较表明，用于季节性预测的当前耦合模型可以很好地繁殖在北极寒冷季节的印度太平洋SST和降雨量之间的连接，但（始终与早期的结果）只能与印度海洋SST和降雨的连接与北部的欧洲循环（在欧洲循环中的模拟）（在Beft/cield cield of the extiental cield）（始终如一地）。我们还讨论了观察到的远程连接和模型远程连接之间差异的统计学意义，表明结果对观察诊断中使用的数据集的选择很敏感。
经向能量输送极端值和北半球中纬度大气环流：主要天气状况和首选纬向气流
摘要。大气中的温带经向能量输送本质上是间歇性的，其极端值足以影响净季节性输送。在这里，我们研究这些极端输送如何与从行星到天气的多个空间尺度上的大气动力学相关联。我们使用 ERA5 再分析数据对冬季和夏季北半球中纬度地区的经向能量输送进行波数分解。然后，我们将极端输送事件与大气环流异常和主要天气状况联系起来，这些异常和天气状况是通过聚类 500 hPa 位势高度场确定的。一般来说，行星尺度波通过其相位和振幅决定天气尺度斜压活动的强度和经向位置，但不同季节之间存在重要差异。在冬季，大波数（k = 2–3）是导致经向能量输送极端值的主要因素，行星尺度和天气尺度输送极端值几乎从不同时出现。在夏季，极端值与更高的波数（k = 4–6）有关，这些波数被称为天气尺度运动。我们将这些波和输送极端值与最近关于异常强烈和持久的共同作用的结果联系起来
通过改变北半球的大气遥相关来绘制热波趋势中的空间差异
在热浪趋势中明显的空间差异与大气信号的分歧结合，具有复杂的变化，包括不同的阶段和波数。但是，定量评估他们的关系仍然是一个具有挑战性的问题。在这里，我们使用一种网络搜索方法来识别与Heatwave相关的大气连接（AT）的优势，并使用ERA5重新分析数据。以这种方式，我们量化了热波强度和北半球之间的密切联系。大约解释了热浪际变化的一半，并且将近80％的区域不对称趋势迹象通过中纬度的AT变化正确估计。我们还发现，在2000年之后，AT增强的区域之后，极其热的人的可能性急剧增加了4.5倍，但在AT的区域中几乎保持不变。此外，在耦合模型对比项目的各种模型中重现东欧热浪趋势，第6阶段在很大程度上取决于模拟的欧亚人的变化，这突出了AT AT对热瓦的模拟和投影的潜在影响。
维多利亚时代海岸线长岸沉积物传输建模
澳大利亚东南部的WW3后广播模型是墨尔本大学开发的第三代浪潮模型，该模型解决了随机相光谱动作平衡方程。WW3的波形物理学包括ST6源术语包（风输入，白顶耗散，膨胀耗散和负风输入），非线性四倍波波波相互作用，JONSWAP底部摩擦和深度引起的波浪破裂。采用了高分辨率的非结构性网格（图1.1），该网格已通过澳大利亚东南部的三个波模型成功地采用（Liu等，2022a; Liu等，2022b; 2022b; Liu等，2023a; 2023a; Liu等人，Liu等，2023b）。WW3模型是由ERA5重新分析风驱动的，边界条件由Liu等人的全球波浪后广播提供。（2021）。该模型涵盖了1981年至2020年的时期。生成了域的10个集成波参数。请阅读Liu等。（2022a）和Liu等。（2023a）有关详细信息。
GDAS驱动的机器学习天气预测：一项与GDAS始于全球天气预测初始化的图形广播的比较研究
对全球天气的中等程度预测在各个社会和经济领域的决策过程中起着关键作用。近年来，在天气预测中的机器学习（ML）模型应用程序的迅速发展，与传统的数值天气预测（NWP）模型相比，表现出色的性能显着。这些剪边模型利用了多种ML架构，例如图形神经网络（GNNS），卷积神经网络（CNN），傅立叶神经操作员（FNOS）和变压器。值得注意的是，Google DeepMind开创了一种基于ML的新方法，称为GraphCast，从重新分析数据中直接培训，并在不到一分钟的时间内促进了对众多天气变量的全球预测。令人印象深刻的是，图形播放预测在预测恶劣天气事件方面的准确性提高，包括热带气旋，大气河流和极端热量等现象。但是，Graphcast的效率依赖于高质量的历史天气数据进行培训，通常来自ECMWF的ERE5重新分析。
合并症网络的效用，图机L
气候变化是一个紧迫的全球问题。数学模型和全球气候模型传统上是理解地球气候系统的宝贵工具，但是有几个局限性。研究人员越来越多地将机器学习技术纳入与时间序列数据相关的环境科学；但是，在气候预测的背景下，其应用仍然开放。本研究基于自回归的复发性神经网络开发基线机器学习模型，该模型具有长期的短期记忆实现，以预测气候。从ERA5数据集的集合均值版本中检索数据。本研究中开发的模型可以预测地球的一般趋势，以预测气候和天气。在预测气候时，该模型可以长期实现合理的准确性，并具有预测季节性模式的能力，这是其他研究人员在本研究中使用的复杂重新分析数据无法实现的特征。这项研究表明，可以在气候预测方法中使用机器学习模型作为数学模型的可行替代方法，并且可以用来补充当前在短期预测中大多成功的工作。
新闻通讯2024-2025.DOCX-大气科学
生成的预估计变压器改变了世界，尽管它们以缩写为首字母缩写，就像在流行的大型语言模型chatgpt中一样。大型语言模型（LLM）的成功已紧随计算机视觉方面的成功，通常是基于针对LLM开发的方法的。同样，UW前研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Microsoft的Rich Caruana在2019年至2021年的三篇论文中，前大学研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Rich Caruana都在适应了天气预报。随后的发展产生了更大，更准确的AI模型，例如来自华为的Pangu Weather和Deep Mind/Google的Graphcast。这些模型在ERA5重新分析数据上进行了训练，并且在以¼度纬度分辨率进行比较时，表现出与欧洲中等范围预测中心（ECMWF）世界领先的整合预测系统（IF）相似或更好的技能。ECMWF最近推出了自己的AI天气预报模型AIFS，与IFS相比，它通常也表现出优秀的技能。
工艺灵活性和不完美预测对哈伯-博世绿色氨操作和设计的影响
本文采用两种方法来评估灵活性在绿色氨工厂中的作用：用于工厂设计的线性规划 (LP) 和用于工厂运行的模型预测控制 (MPC)。前一种方法已用于其他绿色氨生产分析，11 – 15 尽管本文提出了一种修改方法来确定存储单元的循环对氨价格的影响程度，并给出了新的灵敏度结果。后一种 MPC 方法在孤岛绿色氨工厂中的应用是新颖的，并且为 LP 提供的结果设置了保护栏。MPC 的目的不是设计专门确定氨工厂运行参数（温度、压力、进料比等）的控制回路；相反，MPC 的目的是作为一种确定氨工厂设定点的算法。换句话说，这里介绍的 MPC 类似于级联控制布置中的主回路，决定电力分配和氨产量。对于这两个模型，天气数据均来自 ERA5，并使用标准涡轮机曲线 13 和 Python 上的 PVLib 模块转换为风能和太阳能数据。16
过程灵活性和不完美的预测对Haber -Bosch绿色氨的操作和设计的影响
本文采用了两种方法来评估extibles在绿色氨植物中的作用：植物设计的线性编程（LP），以及用于植物运行的模型预测控制（MPC）。在绿色氨产生的其他分析中已经采用了这种方法，11 - 15，尽管这里提出了一种隔离阳离子，以确定存储单元对氨价格的影响的程度，并提出了新的敏感性结果。后一种MPC方法在其应用于岛的绿色氨植物中是新颖的，并将后卫导轨置于LP的结果。MPC的目的不是设计控制回路，该控制环确定了氨植物的工作参数（温度，压力，进料比等。）;相反，MPC的目的是用作确定氨植物设定点的算法。换句话说，此处介绍的MPC类似于级联反控制排列中的主要环，决定了功率分配和氨的产生。对于这两种模型，天气数据均来自ERA5，并使用标准涡轮曲线13和Python上的PVLIB模块转换为风和太阳能数据。16
低资源时期对非洲农村电气化的可靠性的影响
摘要：基于可变的可再生能源（VRE）来源（例如风能）的分散电力系统可以以与巴黎协议一致的方式提供负担得起的，可靠和现代的能源。但是，这种来源对气候因素的极端价值敏感，这可能会危及电源系统的可靠性。作为一个资源丰富的地区，在农村人口中，没有电力，因此非洲对基于VRE的发电的研究一直具有广泛的兴趣。尽管如此，我们大陆规模的了解风力电位及其在不同时间尺度上的可变性以及非洲低风力资源时期的影响仍然存在重大差距。使用ERE5小时估计风速，本研究调查了2000 - 2017年期间非洲当地风能潜力的适当性和时间变化。结果表明，在不同时间尺度上，风能系统的设计要求平均在非洲北部，南部和非洲角。然而，低资源时期被证明对大多数大陆的风能潜力的可靠性产生了重大影响。需求灵活性可以降低这些时期的严重性，并有助于达到设计要求。