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使用数据驱动的振荡模式预测改进了南亚季风降雨的季节预测
E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。 “使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。 国民议会E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。“使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。国民议会
澳大利亚电力市场光伏+储能运营中光伏发电确定性日前预测的价值
在过去十年中，已经开发出许多太阳能预测工具来预测光伏 (PV) 发电场的发电量。通过将预测与测量的太阳能数据进行比较来评估太阳能预测的质量。然而，这种方法没有考虑预测对其应用的附加值。因此，考虑到这个评估框架，预测的改进能带来什么价值？为了回答这个问题，这项工作比较了不同运行太阳能预测对特定应用的价值。目的是寻找经济价值与评估预测质量所定义的误差指标之间的关系。新一代大型光伏电站集成了 ESS。目的是增加将生产注入电网的灵活性，从而利用电力市场提供的可能性（例如能源套利）来实现利润最大化。为了优化这些特定 ESS 的运行，预测太阳能生产至关重要。本研究考虑的案例是澳大利亚能源市场背景下与锂离子电池相关的数兆瓦大型光伏发电场。对于这一特定案例研究，结果表明，基于平均绝对误差 (MAE) 评估预测质量的指标与应用预测带来的经济收益几乎呈线性关系。更准确地说，MAE 提高 1% 大约可使经济收益增加 2%。
澳大利亚电力市场的PV +存储运营中PV生成的确定性日期预测的价值
在过去的十年中，已经开发了许多太阳预测工具来预测光伏（PV）农场的能量产生。通过将预测与测量的太阳能数据进行比较来评估太阳预测的质量。但是，该方法没有考虑其应用程序的预测的附加值。因此，考虑到此评估框架，可以改善预测的价值？要回答这个问题，这项工作比较了针对特定应用程序的不同操作太阳预测的价值。目的是寻找经济价值与定义的误差指标之间的关系，以评估预测质量。新一代的大规模PV植物整合了ESS。目的是通过利用电力市场所带来的可能性（例如能源套利）来增强生产力的注入到电网中，从而最大程度地提高利润。为了优化这些特定EST的操作，对太阳能生产的预测至关重要。这项工作中考虑的研究案例是在澳大利亚能源市场环境中与锂离子电池相关的几兆瓦的大型光伏农场。在本特定的案例研究中，结果表明，用于评估基于平均绝对误差（MAE）的预测质量的指标（MAE）与通过应用预测带来的经济增益几乎是线性的。更确切地说，MAE的1％点的提高大约增加了2％的经济增益。
评估在加利福尼亚州年度草原的牧场植物生产上的多模型合奏季节性气候预测
1生态学家，Red Rock Resources，LLC，Miles City，Miles City，MT 59301，美国2植物生理学家，美国农业部（USDA） - 农业研究服务（ARS），西北流域研究中心，Boise，ID 83702，美国ID 83702 93407，美国4顾问，UC合作扩展牲畜，范围和自然资源，Stanislaus和San Joaquin县；加利福尼亚大学，莫德斯托，美国加利福尼亚州95358，美国5复杂系统系，加利福尼亚大学，默塞德分校，CA 95343，美国6塞拉利昂内华达州内华达州研究所，加利福尼亚州塞拉加州，加利福尼亚大学，默塞德大学，加利福尼亚大学95343，美国7生态学家，美国农业部（USDA） - 农业研究人员和美国范围内的工厂，或9. USAD SECTING 7
评估个性化结果预测的实施，以优化荷兰间歇性lau不平患者的监督运动疗法：一项多方法研究
抽象背景支持在间歇性lau不平的患者中优化监督运动疗法（SET），我们开发了个性化的预期预测（POFS），可视化单个患者的估计步行距离和生活质量。POF可以使医疗保健专业人员（例如身体和运动治疗师）能够改善共同的决策和患者的结果。目的是评估患者预后的差异（步行距离，步行距离和与健康相关的生活质量）以及在对POF实施之前和之后的共同决策水平的保守治疗中的共同决策水平。方法，使用中断的时间序列设计来比较患者预后的实现和实现后的差异。使用常规收集的数据，在实施后与患者之间的患者和患者之间的患者之间比较了从基线到6个月的差异。为了比较共同决策的水平，我们在实施前后的物理或运动治疗师样本中对初始咨询进行了观察。使用选项5仪器在共享决策时对观测的Audiorecord进行了评分。结果在实施POF（n = 721）之前讨论了与POF的患者之间的改善结果差异（n = 317）（n = 721）在功能步行距离（实验与对照=+23％，p = 0.11）和最大步行距离和最大步行距离（实验与最大步行距离（实验vs.对照=+21％，p = 0.08）。在与健康相关的生活质量方面，POFS知情的患者在统计学上显着改善了4％（p = 0.04）。与实体咨询相比（n = 36）相比，在实施后咨询（n = 20）中观察到共同决策水平的增加（n = 20），因为中位数期权5总分显示从45点统计学上的显着增加到55点（p = 0.01）。结论将POF纳入间歇性lau不平患者的日常练习可以帮助改善与健康相关的生活质量和
通过2011年和现在的气候网络方法对实时的厄尔尼诺预测进行评估
抽象的厄尔尼诺情节是厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）的一部分，这是届时气候变化的最强驱动力，可以触发全球各地的极端天气事件和灾难。以前我们已经描述了一种网络方法，该方法允许预测厄尔尼诺现象的事件约1年。在这里，我们评估了2011年至2022年之间这种方法的实时预测。我们发现该方法正确预测（2013年和2017年），这两个厄尔尼诺时期（2014-2016和2018-2019）的发作，在2019年仅产生1个错误警报。在2022年6月，该方法正确预测了2023年的厄尔尼诺事件的发作。为了确定12个实时预测的p值，我们考虑了2个无效的假设：（a）随机猜测我们假设厄尔尼诺尼诺（Elniño）在何处发生随机发生，并且（b）相关的猜测我们假设在一年中，ElNiño的末端，没有新的ElNiñño开始。我们发现p a〜 = 0。005和p b〜 = 0。015，以这种方式拒绝两个零假设，即可以偶然地获得相同的预测质量。我们还讨论了如何通过系统地减少错误警报的数量来进一步改善网络算法。在2024年，该方法表示没有新的厄尔尼诺事件。
比较夏季季风期间在印度进行重新预测预测的两种统计后处理方法
印度数以百万计的人暴露于纳尔图灾难，例如洪水和由重度致敬事件引发的山体滑坡，尤其是在夏季季风季节（Ali等人）（Ali等人。，2019年； Gupta＆Nair，2011年； UNDRR，2020年； Van Oldenborgh等。，2016年； Varikoden＆Reji，2022年； Wallemacq等。，2015年）。这些事件通常是低概率和孤立性的，并且源于同级尺度的干扰在1000 km或更多的尺度上与5至100 km的中尺度对流系统的尺度上的相互作用，并具有可能的含量增强（Francis＆Gadgil，Mohandas等，2006; Mohandas et; Mohandas et;，2020年； Sillmann等。，2017年； Sreenath等。，2022; Srinivas等。，2018年； Varikoden＆Reji，2022年； Viswanad-Hapalli等。，2019年）。与极端降水有关的灾难可能导致大量死亡（Mahapatra等人，2018年； Ray等。，2021; UNDRR，2020年），以及对财产和基础设施的广泛损害，牲畜丧失以及农作物和农业土地的破坏（Revadekar＆Preethi，2012年）。此外，在季风季节，印度极端降水事件的频率，强度和空间变异性在最近几十年中显示出显着的趋势，预计整个21世纪将继续增加（Ali等人。，2019年； Ghosh等。，2012年； Goswami等。，2006年； Mukherjee等。，2018年； Pattanaik＆Rajeevan，2010年； Roxy等。，2017年；辛格等。，2019年； Sooraj等。，2016年）。及时，高质量且可靠的预测此类极端事件及其对印度的分散的可能性，对于为当局提供有效的早期警告至关重要，以改善对灾难的反应和准备，2006年； Mahanta＆Das，2017; Uccellini; Uccellini＆uccellini＆ten Hoeve，2019年）。印度国家中型天气前铸造中心（NCRMWF）使用NCRMWF版本的英国MET Office Unified Model的NCRMWF版本的全球和区域配置产生数值天气预报。由于对降水的确定性预测，尤其是极端事件的预测，由于天气的混乱性质以及预测误差的相关指数增长（例如，由潮湿对流的模型限制和在初始条件下的模型限制引起的）是首选方法是首选的方法。他们提供了对未来状态的范围的估计，从而量化了不确定性，并为发生极端天气事件的产量概率（Ashrit等人，2020年； Mukhopadhyay等。，2021）。NCMRWF集合预测系统（NEP）通常由（a）全球预测（NCMRWF全局合奏预测系统[NEPS-G]），有23个成员（一个对照和22个对照组和22个受扰动成员），销售时间为12天，在12公里的分辨率下为10天
停止 USCG 高频无线电广播 NOAA 海洋天气预报的影响评估：商业案例
本报告介绍了美国海岸警卫队 (USCG) 高频 (HF) 广播国家气象局 (NWS) 海洋天气预报的商业案例。这些广播包括语音、无线电传真和 SITOR。广播涵盖世界气象组织定义的气象区 IV、XII 和 XVI 内的预报。商业案例建立在《联邦公报》上提出的问题的公众评论和对接收海洋气象信息的选项的调查之上。征求公众意见为海员提供了 120 天的机会来评论他们对 USCG HF 广播和其他来源的使用、停止可能对他们的运营产生的影响以及在停止的情况下他们可能考虑的替代方案。对选项的调查是一项与公众意见分析分开进行的活动。选项是根据美国海岸警卫队和美国国家气象局已知的来源汇编而成的，随后在互联网上搜索了更多信息。选项包括公众意见中提到的替代方案。公众意见征询书收到了 1,100 多条评论。分析发现，821 条回复来自海上和/或公海运营商，这些运营商将受到这些广播中断的影响。该研究收到了许多来自公众的重复或扩大性评论。休闲用户的回复数量是商业用户的三倍。公众意见征询书
使用基于深度学习的预测对住宅光伏应用进行能源存储管理的实时随机优化
摘要 — 针对由太阳能光伏发电和电池储能 (BES) 组成的住宅光伏 (PV)-储能混合系统，提出了一种具有随机优化的计算效率高的实时能源管理方法。由于负载和太阳能发电的随机性，现有的 BES 提前日调度离线能源管理方法会实时遭受能源损失。另一方面，典型的在线算法无法为业主提供最小化电力购买成本的最佳解决方案。为了克服这些限制，我们提出了一个综合能源管理框架，该框架由离线优化模型和基于规则的实时控制器组成。优化是在滚动时域内进行的，使用基于深度学习的长短期记忆方法，根据负载和太阳能发电预测曲线进行滚动时域优化，以降低每日电力购买成本。优化模型被设计为一个多阶段随机规划，其中我们使用滚动时域中的随机对偶动态规划算法以固定间隔更新 BES 调度的最佳设定点。为了防止在最佳解决方案更新间隔期间发生能量损失，我们在电力电子转换器控制级别的优化层下方引入了一个基于规则的控制器，时间分辨率更高。使用 OPAL-RT 模拟器中的实时控制器硬件在环测试平台对所提出的框架进行评估。与其他现有能源管理方法相比，所提出的实时方法可有效降低净购电成本。