XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNCAR
贝叶斯网络对全局能量平衡模型的改进方法
摘要：对气候的精确模拟始终至关重要，同时也是一个挑战。本研究基于粗细模型的概念，提出一种利用贝叶斯网络对全局分辨能量平衡 (GREB) 模型进行改进的方法。改进方法在以 GREB 模型为全局框架的基础上，构建了动力学模型与统计模型相结合的粗细结构，并利用基于 GREB 模型内部气候变量相互关系构建的贝叶斯网络实现局部优化。为了客观地检验改进方法的性能和推广应用，将该方法应用于1985—2014年美国国家环境预测中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)提供的3.75°×3.75°全球数据集，对地表温度和大气温度的模拟。结果表明，改进模型比原始GREB模型表现出更高的平均精度和更低的空间分异，并且在长期模拟中具有良好的稳健性。该方法解决了GREB模型在局部区域由于过度依赖边界条件和初始条件，以及缺乏完全可用的观测数据而导致的精度问题。此外，该模型还克服了由于气候包含项不明确导致统计模型稳健性较差的挑战。因此，改进方法为可靠、稳定的气候模拟提供了一种有希望的方法。
前方的道路：共享社会经济途径的叙述描述了21世纪的世界未来
国家大气研究中心（NCAR），邮政信箱3000，Boulder，Co 80305，美国B Potsdam气候影响研究所，邮政信箱601203，14412 Potsdam，德国C，华盛顿州西雅图市，华盛顿州西雅图大学，华盛顿州，美国华盛顿大学，美国D型林区15楼，witthyakit建筑，254 Chulal sulal in chulal in chulal in chulal in泰国E国际应用系统分析研究所，曼谷Pathumwan，Patyathai Road，奥地利Laxenburg，Graz f Graz技术，奥地利Graz，Grederick S. Frederick S. Pardee S. Pardee国际期货中心，Josef Korbel International Industry，Denver of Denver，2201 South Gaylord Enignlion，Denerny denerther Enigrion，COBBl评估机构，荷兰荷兰I哥白尼可持续发展研究所，地球科学学院，乌得勒支大学，荷兰乌特雷希特，荷兰J J研究所J.荷兰L国际地球科学信息网络中心（CIESIN），哥伦比亚大学，61号公路9W，PO Box 1000，纽约州帕利斯德，10964，美国M CUNY可持续城市和地理系亨特学院，纽约市，纽约市，695 Park Avenue，纽约，纽约，10021年，美国10021，USA
sarcof-30语句 - en.pdf
简介于2025年1月28日至30日在马达加斯加的安塔纳里沃（Sarcof-30）举行，于2025年1月28日至30日在马达加斯加的安纳纳里沃举行，以对2月至3月至4月（FMA），3月至4月至4月（FMA）的共识前景（MAM）和四月 - 玛姆（Mam）和四月 - 玛雅（AMJ）（AMJ）雨量降雨。气候预报员来自非洲发展共同体国家气象和/或水文服务（NMHSS），SADC气候服务中心（CSC）提出了这种前景。从非洲气象发展应用中心（ACMAD）和全球生产中心（GPC）获得了其他投入气象局（JMA）和韩国气象局（KMA）。这项工作还使用了国际气候与社会研究所（IRI）和国家大气研究中心（NCAR）的投入。这种展望跨越了2月至6月的时期，涵盖了大多数非洲区地区的大部分地区的夏季潮湿季节到冬季的干旱季节，“在夏季降雨的特征是“长雨”季节（坦桑尼亚的刚果民主共和国的北部和坦桑尼亚东部的北部），以及从夏季潮湿的季节到冬季潮湿季节的过渡到冬季的季节潮湿季节。展望在三个月重叠的时期中提出如下：2月 - 3月 - 4月（FMA），3月至4月 - 至5月-MAM（MAM）和April-May-May-May-June（AMJ）2025。
城市耕地土地表面模型中的水平衡代表
1水文和环境液压学，瓦格宁根大学，瓦格宁根，荷兰，2个气象学和空气质量，瓦格宁根大学，瓦格宁根，荷兰，荷兰3局，堪培拉局，堪培拉，堪培拉，ACT，ACT，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，4读，读者，英国校园和环境学院，校园，苏尔，校园，校园，校园，校园，校园，校园，校园，校园5英国埃克塞特市，7号城市气候学系，鲁尔大学伯楚姆（Ruhr -University Bochum），德国Bochum，8 b -kode，8 b -kode，Ghent，Belgium，Belgium 9，气象学和气候学系，地理科学学院，Eoganogy of Poland of Poland okalology，Okearology，Okeran ok ok oklahoma，Oklahoma，Oklahoma，UKAMA，UKAMA，UKAMO，UKAMO，UKAMA，UKAMA，OKERAMA，OKERAMA，UKAMA，UKAMO，UKAMA，UKAMA，UKAMA 10 Sciences, University of Bristol, Bristol, UK, 12 Institute for Risk and Disaster Reduction, University College London, London, UK, 13 Department of Hydraulic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China, 14 European Centre for Medium‐Range Weather Forecasts (ECMWF), Reading, UK, 15 Department of Civil and Environmental Engineering, National University of Singapore, Singapore, Singapore, 16 Future Cities Laboratory Global,新加坡 - 新加坡，新加坡，新加坡，新加坡，美国国家科学基金会国家大气研究中心17号（NSF NCAR），美国科罗拉多州博尔德市，美国公司18号，韩国首尔大学，北韩大学，欧洲北部北部北部北部北部北部天气预报（ECMWF）的欧洲中心（ECMWF），邦纳，州邦纳市，欧洲研究中心，欧洲20座，欧洲20所科学家Moscimock Moscimock/Mosmock Mosmock Mosmock Mosmock Moscrips/compaprice/Mosmock Mosmock Mosmos Mosmock Moscrips/low俄罗斯21号地理与环境可持续性系，俄克拉荷马大学，俄克拉荷马州诺曼市，22个可持续工程和建筑环境学院，亚利桑那州立大学，美国亚利桑那州坦佩，美国亚利桑那州
地球人工智能评论
a 乔治梅森大学空间信息科学与系统中心 / 地理与地理信息科学系 / 大气、海洋与地球科学系，美国弗吉尼亚州费尔法克斯 b 科罗拉多大学博尔德分校大气与空间物理实验室，美国科罗拉多州博尔德 c 劳伦斯伯克利国家实验室地球与环境科学区，美国加利福尼亚州伯克利 d 斯坦福大学地球物理系，美国加利福尼亚州斯坦福 e 加州理工学院喷气推进实验室，美国加利福尼亚州帕萨迪纳 f 密歇根大学信息学院，美国密歇根州安娜堡 g 华盛顿大学土木与环境工程系，美国华盛顿州西雅图 h e 华盛顿大学科学研究所，美国华盛顿州西雅图 i 爱达荷大学计算机科学系，美国爱达荷州莫斯科 j 北卡罗来纳州立大学北卡罗来纳气候研究所，美国北卡罗来纳州阿什维尔 k Anaconda Inc.，美国德克萨斯州奥斯汀 l 马里兰大学信息系统系巴尔的摩县，美国马里兰州巴尔的摩 m 德克萨斯大学埃尔帕索分校地球、环境与资源科学系，美国德克萨斯州埃尔帕索 n 美国科罗拉多州博尔德大气研究中心 o 美国科罗拉多州博尔德国家大气研究中心 (NCAR) p 美国马里兰州格林贝尔特美国国家航空航天局戈达德太空飞行中心水文科学实验室 q 马里兰大学地球系统科学跨学科中心 (ESSIC)，美国马里兰州帕克分校 r 贝勒大学计算机科学系，美国德克萨斯州韦科 s 华盛顿大学生物系，美国华盛顿州西雅图
Piso.AI 使用机器学习框架来预测/...
Piso.AI 使用机器学习框架，使用可用且定期更新的网格气候数据产品和位置变量来预测/重建过去特定月份和年份降水的氢和氧同位素组成。该模型使用全球降水同位素网络 (GNIP) 提供的降水同位素数据进行训练。该方法的详细信息在原始出版物中概述。如果您将 Piso.AI 用于您的工作（出版物、口头/海报演示等），我们要求您引用：Nelson, D.B., Basler, D., Kahmen, A.(2021)。“机器学习在欧洲应用的降水同位素时间序列预测。”美国国家科学院院刊，第 12 卷。118 号26 e2024107118。Piso.AI 旨在定期更新，因为所使用的输入气候数据每年都会更新。年度更新不会改变输入变量的选择或用于重建氧和氢同位素值的模型结构。如果输入气候变量发生变化（例如，由于原始数据提供者使用的插值方案更新），则对过去时间点的预测将仅在每年更新与下一次更新之间有所不同。Piso.AI 的年度更新以版本号后的更新年份表示。原始出版物使用了截至 2019 年底的数据，称为 Piso.AI v.1.01。第一个包含对新一年 2020 年预测的更新名为 Piso.AI v.1.2020。未来可能实施的模型结构的任何更改（例如纳入新的预测变量或使用新输入数据重新训练模型）都将以新版本号 (即 Piso.AI v.X) 标记。早于原始出版物的 Piso.AI 版本现在追溯重命名为 Piso.AI v.0.9（之前在 2020 年 9 月之前在 Piso.AI 网站上提供）和 Piso.AI v.0.01（之前在 2021 年 3 月之前在 Piso.AI 网站上提供）。还可能引入使用 Piso.AI 框架的其他模型，但这些模型将使用新名称标识。第一个这样的扩展是 Piso.AI.eur1900。该模型使用与原始 Piso.AI 类似的空间域，但使用更有限的预测变量选择，允许重建更早的沉淀氧和氢同位素值。但准确性会略有降低，Piso.AI.eur1900 v.1.2020 目前涵盖的是 1901 年至 2020 年的时间段。有关此应用程序的更多信息，请参阅：https://isotope.bot.unibas.ch/PisoAI-eur1900-v1-2020/ 模型版本和数据更新：Piso.AI v.1.2020（2021 年 12 月发布）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.05 - 欧洲观测网格数据集 (E-OBS) v.23.1e - 国家环境预测中心 (NCEP/NCAR) 再分析 1 项目数据（包括 2020 年）- 从气候预测中心获得的遥相关指数时间序列数据（包括 2020 年）Piso.AI v.1.01（原始出版物中的版本）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.04
热带和热带气旋对未来美国海上风能的影响
1。引入美国沿海地区的风力涡轮机，包括大西洋，墨西哥湾和加勒比恩海湾，以及东太平洋外大陆架区域，面临热带气旋（TCS）（TCS）和热带气旋（ETCS）的巨大风险。这些极端的天气事件会通过风阵风，快速风向变化，极端的波浪和大量降水，影响涡轮机叶片，地基，电力系统和其他基础设施。关于极端天气负荷的历史数据有限，从而使脆弱性评估具有挑战性。例如，由于米托斯元素条件低估，北海80％需要维修（Diamond 2012）。尽管在欧洲海上风能系统中产生了这些恶劣的天气影响，但这种情况并不代表美国近海地区的极端状况，造成飓风有时会袭击。相反，位于北太平洋西部的亚洲海上涡轮机遭受了台风的破坏（Li等人2022）尽管几乎无法获得详细的损害评估和数据共享。为了实现拜登 - 哈里斯政府的目标，到2030年，有必要将海上风能开发扩大到美国飓风的美国地区并应对技术挑战（Musial等人。2023）。这种扩展需要了解系统鲁棒性的风险，改善和建立弹性，尤其是面对北大西洋越来越频繁的主要飓风（Vecchi等人）（Vecchi等人。2021）。到此为止，主持了两次面对面的研讨会。1）。当前的工程实践遵守国际电子技术委员会（IEC）标准，对于热带参考涡轮级（T级）涡轮机，该标准要求将参考风速从50增加到57 m s-1。此外，这些实践需要湍流的极端风速模型，该模型的塔和刀片的回流时间为50年，并且子结构的返回期为500年（例如，单波管和夹克； 61400-3 IEC 2019）。但是，对设计标准的这种调整可能无法完全涵盖飓风事件的复杂性或各种破坏性负载案例的复杂性。为了增强易受飓风易发的区域的涡轮弹性，需要对大气和海洋状况的更深入的理解和改进的建模。美国能源部（DOE）的能源效率和可再生能源办公室（EERE）旨在通过研讨会和协作工作来满足利益相关者的需求和研究优先事项。第一次会议于2023年6月在阿贡国家实验室举行，重点是在国家实验室，监管机构，学术界和工业之间进行对话（图第二次会议于2023年11月在国家科学基金会（NSF）国家大气研究中心（NCAR）举行，随后进行了研究进度，并确定了加强行业与科学社区之间合作的挑战。两次会议旨在解决大型海上风能部署的建模，观察和工程挑战，并指导EERE未来几年的研究方向。
限制人类对观察到的变暖的贡献，因为工业前时期
Constraining human contributions to observed warming since preindustrial 1 Nathan P. Gillett 1 , Megan Kirchmeier-Young 2 , Aurélien Ribes 3 , Hideo Shiogama 4 , Gabi Hegerl 5 , 2 Reto Knutti 6 , Guillaume Gastineau 7 , Jasmin G. John 8 , Lijuan Li 9 , Larissa Nazarenko 10 , Nan 3 Rosenbloom 11，ØyvindSeland 12，Tongwen Wu 13，Seiji Yukimoto 14，Tilo Ziehn 15 4 5 1加拿大气候建模和分析中心，环境与气候变化6加拿大，加拿大，加拿大，不列颠哥伦比亚省维多利亚州，加拿大，加拿大。7 2加拿大加拿大多伦多的环境与气候变化的气候研究部。8 3 CNRM，德卢兹大学，Météo-France，CNRS，Toulouse，法国。9 4日本10号全球环境研究中心，美国国家环境研究所。11 5爱丁堡大学，地球科学学院，爱丁堡，英国。12 6苏黎世Eth，瑞士苏黎世大气与气候科学研究所。13 7 Locean/Institut Pierre Simon Laplace，法国巴黎。14 8 NOAA/OAR/地球物理流体动力学实验室，美国新泽西州普林斯顿。15 9 Lasg，中国北京大气物理研究所。16 10 NASA戈达德太空研究研究所，美国纽约，美国。17 11 NCAR，美国科罗拉多州博尔德。18 12挪威气象学院，挪威奥斯陆。19 13中国气象局北京气候中心，中国北京。20 14日本杜斯库巴气象研究所。21 15 CSIRO海洋和氛围，澳大利亚维多利亚州阿斯彭代尔。22 23的巴黎协定当事方同意举行全球平均温度升高24'以下24'以高于工业化的水平低于2°C，并“追求限制温度25升高到前工业水平高1.5°C的努力”。监视人类26引起的气候强迫对迄今为止的贡献是了解27个目标进步的关键。在这里，我们使用来自检测和归因的气候模型模拟28模型对比项目（DAMIP），以及正则最佳指纹29（ROF），以估计人为强迫在2010 – 2019相对于1. 1850-19的全球温度中，全球30次平均温度在全球30次平均温度中，与1.19的平均温度相比，与1.19的平均温度相比，造成了0.9-1.3°C，相比之下。气体和气溶胶的变化分别为32 1.2 - 1.9°C和-0.7 - -0.1°C，并且自然强迫可忽略不计。33这些结果证明了迄今为止对气候的实质性影响，以及达到巴黎协议目标所需的34行动。35 36在二十年以上，检测和归因技术已被用来识别37人在全球温度变化中的影响，并量化了个人38强迫对观察到的变化的贡献1-3。当事方对巴黎协定4的承诺'持有39的39全球平均温度升高至高于工业前水平的2°C低于2°C，而40