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卫星驱动的水文建模在Ungauged摩洛哥巴士犬中：案例研究Ouzoud River
摘要。预测水流对于闪水液预警系统和在气候变化下管理水资源至关重要。然而，有限的流量观测将高级预测技术限制为衡量的盆地，使世界上大部分的未加州盆地处于不利地位。因此，为未加州盆地（PUB）开发可靠的预测方法至关重要。在过去的二十年中，卫星驱动的产品（例如ERA5）对于增强降水和气象测量至关重要，尤其是在复杂的地形和不断变化的气候条件下。这项研究的重点是摩洛哥的干旱和半干旱地区，其中水资源管理对农业，城市化和经济稳定至关重要。使用ERE5数据集（提供高分辨率的大气信息），该研究评估了卫星衍生的降水量，以针对日常时标的伯纳特河的Sgatt站的地面测量。各种统计指标评估ERE5在代表每日降水及其整合到GR4J-Cemaneige模型中进行流动模拟时的性能。结果突出了ERA5在改善未加州盆地中降雨表示和水文建模方面的潜力，与地面观测相比，验证了其在模拟降雨事件中的有效性。这项工作强调了卫星驱动产品在增强水文预测和支持数据砂区域的水管理方面的重要性。
当地风轮廓的表征：随机森林...
摘要。在转子扫地面积的高度上进行准确的风速确定对于资源进行至关重要。ERA5数据与通过“测量，相关，预测”（MCP）方法结合使用短期测量，在这种情况下通常用于离岸应用。然而，ERA5由于其低分辨率而引起的限制位点特异性风速变化。为了解决这个问题，我们开发了随机的森林模型，将近地面风速扩展到200 m，重点关注北海的荷兰部分。基于在四个位置收集的公共2年浮动激光循环数据，15％的测试子集表明，在其余85％的现场风能中，在其余85％的森林模型中训练的随机森林模型在准确性，偏见，偏见和相关方面都超过了MCP经过MCP校正的ERA5风能。在没有转子高度测量值的情况下，该模型在200 km区域内训练有效地处理垂直延伸，尽管偏置增加。我们受区域训练的随机森林模型在捕获风速变化和局部效应方面表现出较高的精度，与校正的ERE5相比，AV的偏差低于5％，并且与测量值的偏差为20％。10分钟随机预测的风速捕获了功率谱的中尺度部分，其中ERE5显示出降解。对于稳定条件，与不稳定的条件相比，根平方平方误差和偏置分别大于12％和29％，这可以归因于稳定地层期间在较高高度处的去耦效应。我们的研究通过机器学习方法（特定的随机森林）强调了风资源评估的潜在增强。未来的研究可能会探索扩展较高高度的随机森林方法，从而使新一代的离岸风力涡轮机构成新一代，并通过跨国公司的跨国激光雷达网络在北海中唤醒群集，这取决于数据可用性。
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。
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。
哥白尼：2023年是有史以来最热门的一年，全球温度接近1.5°C的限制
•在2024年1月或2月结束的12个月内可能会超过工业前水平的1.5°C•2023年第一次记录到，每天在一年内每天都超过1850-1900的工业前工业前水平。接近50％的天数比1850-1900水平高1.5°C以上，而11月的两天是第一次温暖2°C。•年度平均空气温度是记录的最温暖的，或接近最温暖的海洋盆地和除澳大利亚以外的所有大陆的最大部分•2023年6月至12月的每个月都比上一年的任何一个月•2023年7月和2023年8月相应的月份，是最温暖的两个月。Boreal Summer（6月至8月）也是有记录以来最温暖的季节•2023年9月是温度偏差高于1991 - 2020年的温度偏差，平均水平高于ERE5数据集中的任何一个月•2023年12月12月是全球录制的12月最温暖的12月，平均温度为13.51°C，0.85°C高于1991-20级的平均水平和1.850的平均水平和1.850级别为1.88°c。您可以在我们的每月公告中访问2023年12月的特定信息
使用天气研究和预测（WRF）型号4.1评估澳大利亚的Cordex ERA5型Narclim2.0区域气候模型。
摘要。了解模拟当前气候的区域气候模型（RCM）的能力，可为模型开发和气候变化评估提供信息。这是Narclim2.0的首次评估，这是由ECMWF重新分析v5（ERA5）驱动的七个天气铸造和研究RCMS的澳大利亚驱动的RCMS，其分辨率为20公里的分辨率为CORDEX-CMIP6 Australasia和Australia和东南澳大利亚的Contrection-Permitter-Permitter-Permitter-Permittit-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-permitts-permitmittits分辨率（4 KM）。对这七个ERA5 RCM（R1 – R7）的表现在模拟平均值以及极端最高和最低温度以及降水量中进行了评估，以针对年度，季节性和每日时间表的观察结果进行评估，并将其与先前一代cordex-CMIP5澳大利亚 - 澳大利亚-Ina-sia-Intera-Interim-Interim-Interim-Interim驱动的RCMS进行比较。ERA5 rcms与ERA-Interim rcms相比，均值和极高的脾气与ERA-Interim rcms的寒冷偏差大大减少，表现最佳的ERE5 RCM显示出较小的平均绝对偏见（ERA5-R5：0.54 K; ERA5-R1：0.81 K：分别为0.81 K），但没有为最低温度带来最低温度的改善。在20公里的决议中，ERA5 RCMS与ERA-Interim RCMS的平均降水和极端降水的改善主要在澳大利亚东南部显而易见，而在澳大利亚北部，强烈的偏见仍然存在。在澳大利亚东南部的对流 - 渗透量表上，ERA5 RCM合奏的平均降水的平均偏差约为79％，而模拟
4m 2025年3月
动态降尺度通常涉及使用数值天气前词（NWP）求解器将粗数据完善到更高的空间分辨率。数据驱动的模型（例如Fourcastnet）已成为传统NWP模型的预测模型。一旦训练了这些模型，它们就可以在几秒钟内提供预测，而与经典的NWP模型相比，它们要快数千倍。然而，作为交货时间，因此，它们的预测窗口增加，这些模型显示出不稳定的不稳定，因为它们倾向于与现实不同。在本文中，我们建议使用数据同化方法来稳定它们进行缩小任务。数据同化使用来自三种不同来源的信息，即基于部分微分方程（PDE），嘈杂的观察值以及不确定性反射的不完美计算模型。在这项工作中，在进行动态缩小尺度时，我们将用“弱约束的4DVAR框架”中的FourcastNet替换了基于PDE的NWP模型，该模型解释了隐含模型错误。我们证明了这种方法对飓风追踪问题的功效；此外，4DVAR框架自然可以表达和量化不确定性。我们使用ERE5数据证明了我们的方法的性能优于集合卡尔曼过滤器（ENKF）和未稳定的四castnet模型，这是根据预测准确性和预测不确定性的。
连续美国风能产生的变异性
摘要：ERA5在100 m处提供高分辨率，高质量的每小时风速，是量化美国可能风能生产的时间变化的独特资源。使用每个风力涡轮机的位置和额定功率，简化的功率曲线以及1979年至2018年的ERA5输出估算七个独立系统操作员（ISO）的总容量因子（CF）。不包括加利福尼亚ISO，在任何ERE5网格电池中，平静的边际概率（零发电）均小于0.1。发生平静时，在中西部和中部平原（中部（或中西部）ISO（MISO），西南电力池（SPP），以及ISES（ERCOT）的伊斯兰（ERCOT）区域，中西部和中部平原的ISO的平均同时发生范围为0.38至0.39范围从0.38至0.39范围。 [宾夕法尼亚州 - 新泽西 - 玛丽兰州互连（PJM），纽约ISO（NYISO）和新英格兰ISO（NEISO）]。总CF的时期中位持续时间为＃6小时，除了在加利福尼亚，并且很可能在夏季。总CF在ERCOT和SPP中1天时表现出最大的差异；在味o，Neiso和Nyiso中的天气尺度上；以及在PJM中的年度时间尺度。这意味着确保供应弹性的最佳策略的差异。理论场景显示，即使在现有的安装容量高（IC）的区域，在现有风电场附近增加风能也是有利的，而扩展到IC较低的区域也对减少坡道和降低CF的概率更为有益。这些结果强调了较大的平衡区域的好处，以及降低风能变异性和风干的可能性的汇总。
在第三极>的水文年度的公里尺度模拟的第一个合奏
摘要对第三极的当前和未来水周期的准确理解至关重要，因为该地区作为下游人口稠密地区的水塔起着作用。在复杂地形区域进行熟练气候评估的一种新兴而有希望的方法是公里尺度的气候建模。作为迈向第三极上此类模拟的基本步骤，我们提出了2019年10月至2020年9月的水文年度的千里规模区域模拟的多模型和多物理合奏。该合奏由由10个研究小组的国际联盟进行的13个模拟组成，配置了覆盖所有第三极区域的水平网格间距，范围为2.2至4 km。这些模拟是由ERA5驱动的，并且是协调的区域气候缩减实验旗舰试验研究的一部分。将模拟与可用的网格和原位观测和遥感数据进行了比较，以评估模型集成的性能和传播，与寒冷和温暖的季节的驾驶重新分析相比。尽管在该区域的网格降水数据集之间的巨大差异使整体评估受到阻碍，但我们表明，与ERE5相比，许多温暖的季节降水指标改善了合奏，包括大多数湿日和小时统计数据，并且在两个季节的湿法范围内都增加了价值。因此，合奏将为对该遥远但重要区域的氢化气候的过程的未来改进提供宝贵的资源。
使用伊比利亚深度学习的CMIP6地球系统和全球气候模型的高分辨率降低
摘要。深度学习（DL）方法最近引起了气候变化社区的关注，因为它采用了一种创新的方法来缩小地球系统和全球气候模型（ES-GCM）的气候变量，而水平的决议仍然太粗糙，无法将区域范围用于本地刻板现象。在耦合模型对比计划第6阶段（CMIP6）的背景下，在范围为0.70至3.75℃的决议中，对克林率变更（IPCC）的第六次评估报告（AR6）进行了ESGCM模拟。在这里，评估了四个卷积神经网络（CNN）档案的降级能力，到伊比利亚半岛上的0.1°，七个CMIP6 ESGCM的分辨率，这是一个已知的气候变化热点，这是由于其未来预测的未来变暖和干燥条件的脆弱性。该研究分为三个阶段：（1）评估四个CNN体系结构在预测平均值，最低和最高温度以及使用ERE5数据训练并与IBERIA01观察数据集进行比较的每日降水方面的性能； （2）使用训练有素的CNN体系结构对CMIP6 ESGCM进行缩小，并进一步评估与Iberia01的合奏； （3）结合基于CNN的降尺度投影的多模型集合，以在伊比利亚半岛上以0.1◦分辨率在整个21世纪的整个21世纪共享共享社会经济途径（SSP）方案。此外，使用ESGCM cli-div>的高分辨率DL降尺合奏的优点在验证和令人满意的性能评估后，DL降尺度的投影证明了与CMIP6 ESGCM合奏的总体一致，以进行温度投影，并符合预计温度和降水变化的符号。