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气候科学研究总体规划（CSRMP）
•MSS - MEUK MET办公室合作（2013 - 2018年）。•Singv项目：开发适合在深层热带地区使用的统一模型（UM）的KM级版本。•“无缝”方法：在数值天气预测（NWP）和气候变化研究中使用的SINGV。•2019年7月在运营NWP中实施的Singv-DA。•从那以后，开发了许多配置：
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。
IFS
对流层气溶胶对大气和更广泛的地球系统具有重要的辐射影响。在ECMWF的中型和季节性预测的ECMWF集成预测系统（IFS）的配置中，它被表示为固定气候学，几年前最后更新。目前的固定气候学有两个主要弱点：它无法代表最近几十年来发生的人为气溶胶的巨大变化，这导致了与重新分析和季节性预测的校准相关的辐射平衡的变化；它与EUU资助的哥白尼大气监测服务（CAMS）的最新配置中的气溶胶的代表不兼容，ECMWF实施，阻碍了评估在我们的数值天气预测（NWP）配置中包括交互式气溶胶的可能性（NWP）。因此，我们已经开发了一种对对流层气溶胶的新的，十年的变化的气候学，该气溶胶源自CAM中使用的气溶胶建模并兼容，以支持和改善我们在ECMWF实施的核心NWP活动和欧盟资助的Copernicus气候变化服务（C3）中的工作。它是由世界气候研究计划的CMIP6项目中使用的最新版本的发射数据集驱动的，并建议用于CMIP7。计划在IFS周期49R2上使用这种新的时变气候学，以用于即将到来的ERE6重新分析和Seas6季节性预测升级，然后在其他NWP配置中使用。
将CO2吸收到碳酸钾溶液中的动力学分析
3数据分析19 3.1数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3.1.1 PV电源输出数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.1.2历史天气数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 3.1.3数值天气预测数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.2数据预处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.2.1 PV电源数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 3.2.2历史天气数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。24 3.2.3反弹NWP数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.2.4 Meteomatics NWP数据集清洁过程。。。。。。。。。。。。。。27 3.2.5数据转换。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 3.3探索性数据分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.3.1实际与预测的天气参数。。。。。。。28 3.3.2 PV功率与预测辐照度。。。。。。。。。。。30 3.3.3功能工程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
EDF 2023呼叫主题说明.pdf
，由于当前中量尺度数值预测（NWP）模型（NWP）模型的垂直分辨率有限，因此预测和评估影响电磁信号传播的主要环境条件是一项挑战。另一个挑战是验证模型结果。在海洋上方，那里经常发生异常的传播条件，在北极地区，由于气象和海面现场观察的数量有限，这尤其具有挑战性。更具挑战性的是波罗的海及其异质沿海环境，盐度低，为电磁信号传播创造了独特的反射条件。军事规划师和运营商可用的当前预测工具不足，并且在对流层管道的预测方面常常过时。特别是海军资产可以从性能工具中受益。
2030 年天气预报 - ECMWF
回顾 ECMWF 自 1975 年成立以来的 37 年，数值天气预报 (NWP) 的科学和实践取得了惊人的进步。1975 年，全球 NWP 模型尚处于起步阶段，天气预报技能最多只能提前三天。ECMWF 成立的一个关键原因是通过创建欧洲集体努力，使全球 NWP 能够更快地发展。无论如何，这段时间是这项事业取得巨大进步的时期，今天我们通常预计天气预报能够提前第二周预测。科学发展、增强的观测覆盖范围和增强的计算能力都发挥了关键作用。未来会怎样？我们可以期待 2030 年的天气预报是什么样的？众所周知，预测科学和技术的未来非常困难，尤其是因为如果以最近的历史为依据，未来 18 年的技术进步基本上是不可想象的。但也许其他当前趋势更容易推断。ECMWF 全球预报模型的隐含水平网格大小（高分辨率模型目前为 16 公里）几十年来一直以相当稳定的指数速度减少。NWP 预报的客观技能指标表明，技能一直在以大约每十年一天的提前时间增加（对于有用的预报）的恒定速度增加。将这两种趋势向前推断可能很危险，但如果我们这样做，那么到 2030 年，技能应该可以延长大约两天，水平网格大小可能在几公里的范围内。另一个自然而然的问题是，未来的全球模型将能够预测什么？有趣的是，自 1992 年以来，ECMWF 不仅预测天气，还预测海浪。当然，近地表风和海浪之间有着密切的联系，但当时和现在，水手对海浪的良好预报的需求也很大。最近，由于将我们的预报扩展到月度和季节时间尺度，ECMWF 预报模型现在包括与大气模型相结合的全球海洋模型。此外，ECMWF 还开发了另外两个领域，在这些领域中，可以使用我们的预报系统和数据预测自然环境的相关方面。从科学、技术以及用户的角度来看，这些都是非常令人兴奋的举措。第一个是 MACC 项目，用于预测大气成分，包括温室气体、气溶胶、火灾和空气质量。第二个是 ECMWF 的第一个第三方活动——欧洲洪水预警系统——正在探索集水区水文的评估和预测。人们可以推测，未来的 NWP 系统可能更接近于数值环境预测系统。这些发展之所以发生，是因为这些领域的科学正在进步，也是因为可以从卫星和其他地方获得这些特性的新观测。当然，所需的科学是多学科的，物理学、化学和生物学都发挥着越来越重要的作用。起源于气象学的数据同化等技术可以并且正在扩展到环境科学的许多其他分支。未来存在许多不确定性，但 ECMWF 可以抓住机遇，推动 NWP 科学发展并提高预报技能，继续成为公认的全球中期预报领域的世界领导者。艾伦·索普
探索使用机器学习来改善温度和水分的垂直纤维
摘要：温度和脱离点的垂直释放物可用于预测导致恶劣天气的深对流，从而威胁性质和生命。当前，预报员依赖于辐射发射和Numerical天气预测（NWP）模型的观察结果。辐射观测在时间和空间上是稀疏的，NWP模型包含固有的误差，这些误差影响了高影响事件的短期预测。这项工作使用机器学习（ML）来探索后处理NWP模型的预测，将它们与卫星数据结合起来，以改善温度和脱离点的垂直预算。我们专注于不同的ML体系结构，损耗功能和输入功能，以优化预测。因为我们正在预测大气中256个级别的垂直释放物，因此这项工作为使用ML用于一维任务提供了独特的观点。与快速刷新（RAP）的基线纤维相比，ML预测为露点提供了最大的改进，尤其是在中层和上层大气中。温度改善是模范的，但斗篷值最多提高了40％。特征重要性分析表明，ML模型主要改善了传入的RAP偏见。虽然其他模型和卫星数据对预测有所改进，但体系结构的选择比在调整结果中的特征选择更为重要。我们提出的深层U-NET通过利用输入RAP PROFER的空间上下文来表现最好；但是，在模型架构中，结果非常强大。此外，每个级别的不确定性估计值都经过良好的校准，可以为预测者提供有用的信息。
NOAA 低地球轨道环境监测更新...
管理（火灾、洪水等）以及了解全球气候变化的影响。 – 提供一套全面的全球地球观测数据 – 为最多的地球科学产品和应用做出贡献 • 低地球轨道卫星对数值天气预报 (NWP) 模型影响最大，