我们略有提高了预测,并继续在2024年呼吁非常活跃的大西洋飓风季节。海面温度在热带大西洋和加勒比海的飓风主要发育区域平均保持在创纪录的温暖水平附近。极度温暖的海面温度为飓风形成和强化提供了更有益的动态和热力学环境。我们预计在大西洋飓风季节的峰值期间会凉爽的中性ENSO或LaNiña,导致热带大西洋垂直风剪的水平降低。飓风绿地是一个深度热带类别5飓风,也是一个过度活跃的季节的预兆。此预测具有高于正常的信心。我们预计,沿美国大陆海岸线和加勒比海地区的主要飓风登陆的可能性高于平均水平的可能性。与所有飓风季节一样,提醒沿海居民,只需一个飓风即可登陆即可使其成为活跃的季节。无论预测活动如何,每个季节都应进行彻底的准备。
1个计算机应用硕士1 Sanketika Vidya Parishad工程学院,Visakhapatnam,Andhra Pradesh,印度。摘要:使用机器学习的天气预测代表了气象科学的重大进步,利用数据驱动的方法来提高预测准确性和效率。机器学习算法,尤其是深度学习模型,可以分析来自不同来源的大量数据集,包括卫星图像,历史天气数据和实时传感器信息。这些模型确定了传统方法可能会错过的复杂模式和相关性,从而使天气预报中的更精确的短期和长期预测关键机器学习技术包括回归分析,分类和神经网络,每种都适合于不同类型的预测任务。例如,回归模型可以预测诸如温度和降水水平之类的连续变量,而分类模型可以用于预测天气状况(阳光,多雨,下雪)等分类结果。机器学习的整合还促进了自适应学习,在这种学习中,模型通过合并新数据不断改进,从而增强了他们的预测性能。这种方法对于解决天气系统的非线性和动态性质特别有益。此外,机器学习驱动的天气预报可以通过为极端天气事件提供早期警告,帮助社区准备并有效做出反应,从而帮助减轻气候变化的影响。机器学习和气象学之间的协同作用有望改变天气预测,使其更准确,可靠和访问。
在关键环境地区的GEF-8支持的转型投资旨在为地球带来广泛的环境成果。集成的计划,项目和其他计划完全旨在支持近2.115亿公顷的保护区,恢复了860万公顷的土地和生态系统,减轻17.623亿吨的温室气体排放,增强26种共享水生态系统的管理,并消除67.5千万米的浪费。2024年6月的工作计划增加了可持续性城市综合计划,支持建造零碳,自然阳性,包容和气候富裕城市的增加。
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