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lrf的Outlook在SW Monsoon季节的后半部分-IMD
自2016年以来，地球科学部（MOES）印度气象部（IMD）一直在炎热和寒冷的天气季节发行季节性预测前景。imd也不断致力于提高预测模型的技能。当前的策略基于新开发的多模型集合（MME）基于预测系统。MME方法使用来自不同全球气候预测和研究中心（包括IMD/MOES MOES MOES季风任务气候预测系统（MMCFS）模型）的耦合全球气候模型（CGCM）。IMD现在已经准备了即将到来的炎热天气季节（3月至2025年5月）和2025年3月的季节性和每月温度预测前景。分别在第2（a）和2（b）节中介绍了同样的内容。
SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
1。背景印度北部由七个气象细分组成（东北方邦，西北方邦，北方邦，北方邦，哈里亚纳邦，旁遮普邦，喜马al尔邦，查mu＆克什米尔和克什米尔和拉达克），每年1月至3月的年度降雨量约为18％。Jammu＆Kashmir和Ladakh尤其是其年降雨量的31％。冬季降雨对于该地区的狂犬作物至关重要。这对于该地区的水管理也至关重要。由于这些原因，印度气象部（IMD）一直在对印度北部的冬季降雨进行长期预测。imd也不断致力于提高预测模型的技能。预测基于自2021年季风季节以来引入的新开发的多模型集合（MME）技术。MME方法使用来自不同全球气候预测和研究中心（包括IMD的季风任务气候预测系统（MMCFS）模型）的耦合全球气候模型（CGCM）。
SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
2024年12月在印度南部半岛的每月降雨量，由五个气象学细分组成（泰米尔纳德邦（Tamil Nadu），帕杜切里（Puducherry）和卡拉卡尔卡尔（Karaikkal），沿海安德拉（Andhra andhra Pradesh＆Yanam），喀拉拉邦（Rayalaseema），喀拉拉邦和玛哈（Rayalaaseema），喀拉拉邦和玛哈（Rayalaseema），喀拉拉邦和玛哈（Mahe＆Mahe）和南部卡纳塔克（South Karnataka））最可能超过正常（> 131％）（> 131％）（> 131％）（> 131％）（> 131％）。根据1971年至2020年的数据，印度南部半岛的降雨量大约为43.0毫米。在2024年12月的整个国家每月降雨最有可能高于正常水平（> 121％的长期平均水平（LPA））。根据1971年至2020年的数据，全国整个降雨量的LPA约为15.9毫米。
RLRF4REC：从recsys反馈中学习增强建议
摘要 - LARGE语言模型（LLMS）在不同领域表现出了出色的性能，促使研究人员探索其在推荐系统中使用的潜力。最初的尝试利用了LLM的特殊功能，例如通过文本学习丰富的知识和强大的实现，这涉及将建议任务作为提示。尽管如此，由于LLMS的培训任务与建议任务的培训任务之间存在很大的差异，并且在预训练期间的建议数据不足，因此LLM在推荐任务中的性能仍然是最佳的。本文Intro-duces rlrf4rec是一个新颖的框架，该框架整合了从recsys反馈中学习的增强框架，以增强推荐的重新推荐（RLRF4REC）与LLMS解决这些挑战。具体来说，我们首先具有基于用户交互历史记录的LLM生成推断的用户偏好，然后将其用于增强传统的基于ID的序列推荐模型。随后，我们基于知识增强建议模型培训了奖励模型，以评估LLM的推理知识质量。然后，我们从N样品中选择最佳和最差的响应来构建用于LLM调整的数据集。最后，我们设计了一种具有直接偏好优化（DPO）的结构对齐策略。我们通过广泛的实验验证了RLRF4REC的有效性，与基准相比，建议指标的建议量度有显着改善。这表明我们的方法显着提高了LLM响应推荐系统中指令的能力。
SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
2。2024年9月，全国降雨量的概率预测在2024年9月在整个国家的整个降雨最有可能高于正常（> LPA> 109％）。根据1971 - 2020年的数据，全国降雨的LPA大约为167.9毫米。在图1中显示了9月降雨的概率预测的概率预测（高于正常，正常和低于正常）的空间分布。空间分布表明，印度大部分地区的大部分地区都可能高于正常的降雨量，除了印度北部地区的某些地区，印度南半岛的许多地区以及印度东北部的大部分地区可能降低了正常降雨以下。模型在该国土地地区内的白色阴影地区没有信号。3。2024年9月在全国温度的概率预测
SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
6。扩展范围的预测和简短范围的预测服务IMD还提供了扩展范围的预测。在接下来的四个星期中，它包括7天的平均降雨预测，最高温度和最低温度的预测。这些预测每周更新，并在每个星期四发布。它们是使用多模型集合动态扩展范围预测系统生成的，该系统目前在IMD中运行。可以通过IMD网站https://mausam.imd.gov.in/imd_latest/contents/contents/extendedrangeforecast.php访问预测。
SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
5。扩展范围的预测和中等范围的预测服务IMD还提供降雨范围预测（接下来的四个星期的7天平均预测）降雨以及周四每周每周更新的降雨以及最高和最低温度。这是基于当前在IMD上运行的多模型集成动力学扩展范围预测系统。扩展范围预测可通过IMD网站https://mausam.imd.gov.in/imd_latest/contents/contents/extendedrangeforecast.php获得。扩展范围的预测之后是IMD每天发出的短到中等范围的预测。预测可通过IMD网站https://nwp.imd.gov.in/gfsproducts_cycle00_mausam.php获得。
LRF Outlook在SW Monsoon季节的后半部分
自2016年以来，地球科学部（MOES）印度气象部（IMD）一直在炎热和寒冷的天气季节发行季节性预测前景。imd也不断致力于提高预测模型的技能。当前的策略基于新开发的多模型集合（MME）基于预测系统。MME方法使用来自不同全球气候预测和研究中心（包括IMD/MOES MOES MOES季风任务气候预测系统（MMCFS）模型）的耦合全球气候模型（CGCM）。imd现在已经准备了即将到来的炎热天气季节（3月至2024年5月）和2024年3月的季节性和每月温度预测前景。分别在第2（a）和2（b）节中介绍了同样的内容。
SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
1。背景印度北部由七个气象细分组成（东北方邦，西北方邦，北方邦，北方邦，哈里亚纳邦，旁遮普邦，喜马al尔邦，查mu＆克什米尔和克什米尔和拉达克），每年1月至3月的年度降雨量约为18％。Jammu＆Kashmir和Ladakh尤其是其年降雨量的31％。冬季降雨对于该地区的狂犬作物至关重要。这对于该地区的水管理也至关重要。由于这些原因，印度气象部（IMD）一直在对印度北部的冬季降雨进行长期预测。imd也不断致力于提高预测模型的技能。预测基于自2021年季风季节以来引入的新开发的多模型集合（MME）技术。MME方法使用来自不同全球气候预测和研究中心（包括IMD/MOES MOES MOES季风任务气候预测系统（MMCFS）模型）的耦合全球气候模型（CGCM）。