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通过将随机天气发生器与动态模型相结合
进行准确的亚季节预测仍然是科学界的挑战（White等人2022）。中期时间范围位于中期每日天气预报和季节性预测之间（Vitart等人，2017年）。为了改善季节前的前提，已经做出了巨大的努力来理解不同的过程，相互作用和可预测性的来源（Domeisen等人。，2022; Robertson＆Vitart，2019年； White等。，2022）。中季可预测性与大气，海洋和土地过程有关（Robertson＆Vitart，2019年）。亚季节范围最重要的预性能力来源如下：Madden-Julian振荡（Lau＆Waliser，2011; Vitart等人，2017年），由于其对热带和外界全球天气的影响（Cassou，2008; Deflorio等人，2019年）;土壤水分（Koster等人，2010年），因为这会影响较低的大气温度和局部预言（Domeisen等人，2022; Wei＆Dirmeyer，2019年）；雪覆盖（Lin＆Wu，2011年），尤其是极地和中纬度地区（Penny等人，2019年）;海洋条件（Woolnough等人，2007年），显示出在某些地区增强降水和温度预测的能力（Subramanian等人，2019年）;以及对降水和温度的影响滞后的strato-everhere（Butler等人，2019年）。，2020年；纽曼等人。，2003年； Rashid等。，2011年； Vitart，2014年）。，2022; Mariotti等。改善亚季节预测还与模型物理的改善有关，通过纳入了地球系统的辅助过程和许多组成部分，例如海洋和海冰，以及在与前面提到的可预测性不同来源之间相互作用相关的初始条件下的不确定条件（Merryfield等。下午预测变得更加准确（Robertson＆Vitart，2019年）。NWP的预测在过去几十年中有所改善（Magnusson＆Källén，2013年）。NWP模型已从概率的方法转变为概率方法。的确，集合（概率）预测通过为预测变量产生一组概率来帮助捕捉大气混乱（Palmer，2000）。因此，一个概率的预测通过更大的结合预测提供了最有可能的情况和与之相关的不确定性，从而可以更自信地验证亚季节预测。由于上述所有努力，亚季节合奏预测已经展示了其潜在的，以提供有价值的预测和早期对重大气候和天气事件的警报（Domeisen等人，2018年； Robertson＆Vitart，2019年）。这些
2023 年征集主题说明 - 国防工业和航天
由于当前中尺度数值天气预报 (NWP) 模型的垂直分辨率有限以及表面边界条件场的准确性，预测和评估影响电磁信号传播的现行环境条件具有挑战性。另一个挑战是验证模型结果。在经常出现管道等异常传播条件的海洋上空以及北极地区，由于气象和海面现场观测数量有限，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，低盐度为电磁信号传播创造了独特的反射条件。军事规划人员和操作员目前可用的预测工具不足，而且在对流层管道预测方面往往过时。特别是海军资产可以从高性能工具中受益。
“ Maiss Mausam”地球科学部
此外，随着气候变化的发展，气氛变得越来越混乱。这会导致现象，例如孤立的大雨事件和局部干旱，从而构成了洪水和干旱的同时挑战。在印度地区，云端爆炸，强烈的雷暴，闪电和野蛮人最不了解。了解这些复杂模式需要深入了解云，云外部，表面和上层大气层，海洋和极地区域内的物理过程。这需要（a）在地面以及整个地球系统（大气，海洋和极地区域）上进行高频观察，并具有改进的空间和垂直分辨率，以有效地监视和记录地球动态系统，以及（b）改善NWP模型从12 km到6 km到6 km的水平分辨率，从而生成了panchayat级别的panchayat级别。
OPNAVINST 3501.363C N95 2022 年 10 月 19 日 OPNAV ...
2000 海军五号部队 华盛顿特区 20350-2000 OPNAVINST 3501.363C N95 2022 年 10 月 19 日 OPNAV 指令 3501.363C 来自：海军作战部长 主题：海上远征安全部队所需的作战能力和预计的作战环境 参考：(a) OPNAVINST C3501.2L (NOTAL) (b) NTTP 3-10.1 海上远征安全部队作战 (c) NWP 3-07 海上稳定行动 (d) NTTP 1-03.5 国防战备报告系统-海军报告手册 (e) NWP 3-10 海军远征作战指挥部队 (f) NTTP 3-20.6.29M 战术艇艇作战 (g) OPNAVINST 5530.14E (h) JP 3-07.2 反恐 (i) NTTP 3-07.2 海军反恐理论 - 部队保护 (j) NTTP 3-07.2.3 执法和物理安全 (k) COMUSFLTFORCOM 海上远征安全部队 2007 年 4 月 11 日作战概念 包括： (1) 海上远征安全部队的作战任务区 (2) 海上远征安全部队的预计作战环境 (3) 海上远征安全部队所需的作战能力 (4) 海上远征安全大队所需的作战能力 (5) 海上远征安全中队总部所需的作战能力 (6) 安全艇连所需的作战能力 (7)安全排的能力 (8) 登船安全小组所需的作战能力 1.目的。为海上远征安全部队 (MESF) 建立和发布所需的作战能力 (ROC) 和预计作战环境 (POE) a.变更摘要。每个行动单位和 EST 都有自己特定的 ROC 集。MESF 已重组为特定任务行动单位，包括海上远征安全中队 (MSRON) 总部 (HQ)、安全船队和安全排。此外，海上远征安全团队已更名为登船安全团队 (EST)。
辐射传输模型的识别和校正...
本文简要证明了相对于ECMWF预测模型，观察到的测得的空气偏差。证据的重量表明，大多数观察到的偏差及其与空气质量的变化可以归因于辐射转移建模（RTM）引起的错误。尽管RTM误差可能是复杂的，并且取决于许多因素，但在本文中表明，基于对通道吸收系数的调整的简单模型可以估算，并且可以估计其用于改善空气数据中全球和空气量依赖性偏见的结果。将测得的亮度温度与ECMWF NWP模型预测的偏离与从简单的吸收系数误差中预期的偏移进行比较，并使用最佳估计器来获得两个参数偏置模型的值：[Δ，γ]其中δ是全局常数和（γ-1）是层吸收系数的分数误差。
吸收基于无人机的GNSS ZTD进行数值天气预测
在近几十年中，各种研究表明，从地面GNSS接收器中吸收对流层参数有利于数值天气预测（NWPS）。但是，所达到的性能受到GNSS的空间分辨率的限制，尤其是在垂直方向上。在过去几年中，无人驾驶汽车（UAV）（UAV）的迅速发展和不断增长的市场促进将低成本GNS硬件集成到各种自动驾驶系统中，有可能通过收集无人机来收集飞机GNSS数据并生成Zenith deal（ZTDS）来解决这一问题。机载GNSS ZTD可以充当用于获得对流层垂直剖面的辐射数据的潜在互补来源，使其有望研究在NWP中吸收高时空分辨率的GNSS ZTD的影响。
2023 年征召主题描述 - 国防工业和航天
由于当前中尺度数值天气预报 (NWP) 模型的垂直分辨率有限，且表面边界条件场的准确性有限，因此预测和评估影响电磁信号传播的现行环境条件具有挑战性。另一个挑战是验证模型结果。在海洋上空，经常发生管道等异常传播条件，在北极地区，由于气象和海面现场观测数量有限，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，低盐度为电磁信号传播创造了独特的反射条件。军事规划人员和操作员目前可用的预测工具不足，而且在对流层管道预测方面往往过时。特别是海军资产可以从高性能工具中受益。
将中国降水预测的物理因素与图形神经网络
最近，深度学习（DL）技术的指数增长，这是一种数据驱动的方法，在气象和气候预测和预测中已被证明是成功的（例如Bi等，2022; Ham等，2019; Liu et al。与NWP相比，DL模型没有明确包含大气动力学，这可能会影响其性能和应用前景（Reichstein等，2019）。值得注意的是，DL模型可能会在严重降雨事件的预测中遇到困难。有条件生成模型的使用是改善大降雨预测的有效方法，尤其是在现象中（Hess等，2022； Ravuri等，2021； Zhang等，2023）。此外，DL模型可能不符合重要的物理耦合（Han等，2020）和阻碍沉淀的预测。在这种情况下，物理先验告知的DL模型可能证明是有益的（Karniadakis等，2021； Kashinath等，2021）。
2021 年科学内幕
作为新型武器计划 (NWP) 的一部分，英国工业界获得了三份价值约 7250 万英镑的合同，用于生产先进的激光和射频演示器。这些下一代技术统称为定向能武器 (DEW)，可能会彻底改变战场并降低附带损害的风险。这些系统由电力驱动，无需弹药即可运行，大大降低了运营成本，提高了平台的耐久性，并为前线人员提供了前所未有的进攻和防御灵活性。第一台激光器将在英国海军 23 型护卫舰上进行用户测试，用于探测、跟踪、攻击和对抗无人驾驶飞行器 (UAV)，而英国陆军的 Wolfhound 装甲车将搭载激光演示器，以研究对抗无人机和其他空中威胁的能力。英国陆军还将使用射频演示器，它安装在 MAN SV 卡车上，用于探测和跟踪各种空中、陆地和海上目标。
GDAS驱动的机器学习天气预测：一项与GDAS始于全球天气预测初始化的图形广播的比较研究
对全球天气的中等程度预测在各个社会和经济领域的决策过程中起着关键作用。近年来，在天气预测中的机器学习（ML）模型应用程序的迅速发展，与传统的数值天气预测（NWP）模型相比，表现出色的性能显着。这些剪边模型利用了多种ML架构，例如图形神经网络（GNNS），卷积神经网络（CNN），傅立叶神经操作员（FNOS）和变压器。值得注意的是，Google DeepMind开创了一种基于ML的新方法，称为GraphCast，从重新分析数据中直接培训，并在不到一分钟的时间内促进了对众多天气变量的全球预测。令人印象深刻的是，图形播放预测在预测恶劣天气事件方面的准确性提高，包括热带气旋，大气河流和极端热量等现象。但是，Graphcast的效率依赖于高质量的历史天气数据进行培训，通常来自ECMWF的ERE5重新分析。