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在干旱地区管理干旱和生态系统
Conveners : Matteo Zampieri (CCC, KAUST) – Ibrahim Hoteit (KAUST) – David Yates (NCAR) Introduction : Ayman Ghulam (NCM) Speakers : - Francesco Pausata (UQAM) Analysis of the Green Wall Initiative scenarios - Erin Dougherty (NCAR) Modeling the ecosystem-climate interations in Saudi Arabia - Annalisa莫利尼（图兰大学）植物，盐和干旱：植被液压性状如何模成盐影响
Erin L. Towler博士Erin L. Towler博士
•对全球气候模型预测对区域干旱进行了统计缩小，并与社会科学家合作，以提高干旱信息的可用性。•将重复的天气模式预测纳入统计极值分析中，以预测美国西南部的极端降水。2010-2012博士后速度研究员：UCAR访问科学家计划，NCAR和美国地质调查局，Bozeman，MT•评估了从气候变化和与NCAR和USGS Nortgs Northern Rocky Mountain Science Center（Bozeman，MT）的科学家合作的陆地和水生生态系统的水文风险。•交流和转移的研究结果将气候预测纳入生态应用和适应性，特别是针对环境流和森林管理。2008-2010研究生研究助理：研究应用实验室，NCAR
计算系统预亮密度读取
计算系统预享受的密集读书参与者：John Shalf（LBNL，主席）Kelvin Droegemeier（伊利诺伊州U），Daniel Reed（犹他大学），David Randall（CSU），Barb Helland（前DOE），Laura Carrington（Eptancics），cliff Young（Epliff Young） （Julich/u。bonn），托尔斯滕·霍夫勒（ETH），尼尔·汤普森（MIT），米歇尔·舒尔特（Michale Schulte（AMD），迈克尔·韦纳（Michael Wehner），迈克尔·韦纳（LBNL），约翰·汤斯（John Towns）（NCSA）（NCSA），Andreas Prein（NCAR）（NCAR）（NCAR），James Hack（前Ornl），Ornl（前LANL），Irene（前Lanl），Peter Messmer（Peter Messmer（Peter Messmer）（nvidia）（nvidia）在
档案 遗留大气探测数据集项目
或半个多世纪以上，田野凸轮在推进大气科学方面发挥了核心作用。尽管最近几十年目睹了在美国和国际实验的分类和归档现场数据的有组织的努力，这在很大程度上是通过国家大气研究中心（NCAR）的主持人（NCAR）的主持人，但从1950年代到1980年代的运动中的数据尚未系统地收集并在中央位置进行了存档。在这里，我们报告了采取措施纠正这种情况的努力，最初的重点是大气发声数据。此外，我们通过识别和找到过去现场活动的观察结果并将此信息报告到我们的项目网站上，向国际社会呼吁国际社会在这项努力中sist。
大气和海洋数据简介。
本 NCAR 教学辅助 (IA) 旨在为有兴趣开展大气和海洋科学数据分析研究的学生和其他研究领域的人员提供“数据入门”。本 IA 将以非常笼统的术语描述最常用于研究大气-海洋系统的数据集以及用于存档的格式。数据集包括来自传统气象源（例如站点和船舶）、卫星的观测数据以及在运营天气预报中心生成的分析网格。不尝试详细描述仪器、方法和相对质量。相反，重点是数据源和数据集的广泛特征。这些特征不仅包括观察到的变量及其空间和时间范围，还包括常见问题、数据限制和错误来源。NCAR 提供的数据集用于说明典型的存档。包含每章选定参考资料的参考书目为感兴趣的读者提供了更多详细信息。
大气和海洋数据简介。
本 NCAR 教学辅助 (IA) 旨在为有兴趣开展大气和海洋科学数据分析研究的学生和其他研究领域的人员提供“数据入门”。本 IA 将以非常笼统的术语描述最常用于研究大气-海洋系统的数据集以及用于存档的格式。数据集包括来自传统气象源（如站点和船舶）、卫星的观测数据以及在运营天气预报中心生成的分析网格。不尝试详细描述仪器、方法和相对质量。相反，重点是数据源和数据集的广泛特征。这些特征不仅包括观察到的变量及其空间和时间范围，还包括常见问题、数据限制和错误来源。NCAR 提供的数据集用于说明典型的档案。包含每章精选参考文献的参考书目为感兴趣的读者提供更多详细信息。
siparcs 2025项目pdf网站
描述：该项目将在区域海洋建模和数据同化中开发出可重现性和软件正确性的新功能。我们对开发工作流程非常感兴趣，该工作流程结合了用于测试和共享实验配置的软件工程最佳实践，以推动开放科学的区域海洋和气候建模。具体来说，现任者将协助单位和基于物业的测试的规范和实施。他们还将有助于开发自动化和一致的测试过程，以确保通过连续集成管道对新代码进行彻底验证。现任者将与NSF NCAR的计算系统和信息系统实验室以及气候和全球动态实验室中的鳄鱼团队成员紧密合作，并有机会了解地球系统和海洋建模，软件工程和高性能计算。将使用NSF NCAR的HPE Cray Ex Cluster Derecho进行工作，该群集是19.87-Petaflops系统。
新闻通讯
在CCR“一年审视”的第七期！2024对于CCR来说是一个忙碌的时间。新加坡的第三次国家气候变化研究（V3）是由可持续性和环境部长格雷斯·福（Grace Fu）女士正式启动的，2024年1月5日，在Sands Expo and Convention Center，Marina Bay Sands（MBS）的一次研讨会上，有400多人参加。CCR还有机会在ASMC-WMO区域论坛上分享V3调查结果并与我们的区域同行交流，该论坛也于2024年9月在MBS举行。在CCRS较早地升级到2023年12月1日的运营“ Singv-Da”数值预测（NWP）系统之后，对我们的“ Singv-EPS”合奏预测系统的进一步升级处于术前测试的最后阶段。在此新闻通讯中可以找到两个NWP升级的更多详细信息。我非常高兴地报告，2024年7月，CCR通过与美国国家大气研究中心（NCAR）（NCAR）的备忘录（MOU）签署了与美国科学家合作的新阶段。在谅解备忘录下，CCR和NCAR科学家将在热带天气/气候科学中进行联合研发。我们已经在最初的项目中取得了长足的进步，以开发新加坡的下一代“ Singv_ng”天气/气候建模能力，并针对热带和城市环境进行了优化。
PS-1（空间气象学和海洋学...
环境与气候科学部，布鲁克海文国家实验室，厄普顿，11972，美国，国家大气研究中心（NCAR），科罗拉多州，80307，美国，空间物理实验室，维克拉姆萨拉巴伊空间中心，特里凡得琅，695022，印度，物理研究
SFOD：脉冲融合物体探测器 - CVF 开放存取
事件相机具有高时间分辨率、高动态范围、低功耗和高像素带宽等特点，为特殊环境中的物体检测提供了独特的功能。尽管有这些优势，事件数据固有的稀疏性和异步性对现有的物体检测算法提出了挑战。脉冲神经网络 (SNN) 受到人脑编码和处理信息方式的启发，为这些困难提供了潜在的解决方案。然而，在当前的实现中，它们在使用事件相机进行物体检测方面的性能受到限制。在本文中，我们提出了脉冲融合物体检测器 (SFOD)，一种基于 SNN 的简单有效的物体检测方法。具体而言，我们设计了一个脉冲融合模块，首次实现了应用于事件相机的 SNN 中不同尺度特征图的融合。此外，通过整合我们在 NCAR 数据集上对主干网络进行预训练期间进行的分析和实验，我们深入研究了脉冲解码策略和损失函数对模型性能的影响。从而，我们建立了基于 SNN 的当前最佳分类结果，在 NCAR 数据集上实现了 93.7% 的准确率。在 GEN1 检测数据集上的实验结果表明，SFOD 实现了 32.1% 的当前最佳 mAP，优于现有的基于 SNN 的方法。我们的研究不仅强调了 SNN 在事件摄像机物体检测中的潜力，而且推动了 SNN 的发展。代码可在 https://github.com/yimeng-fan/SFOD 获得。