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基于 AI/ML 的气候服务 S2S 预测工具
有很多 Python 包可用，但没有一个可以处理气候数据集的多维。它安装起来非常容易（一行命令），不需要任何特殊的计算机，并且适用于 Window、Mac 和 Linux/Unix 系统。Xcast 并行化代码，因此速度更快。它包括所有传统方法（MLR、PCR、CCA）和最先进的 AI/ML 方法（如 ANN、随机森林等）。它读取 NetCDF/Grib2/Zar 数据，而传统工具需要“ASCII 格式”。它还可以读取任何模型输出（NMME、C3S、S2S 和 SubX 或您自己的）。它不仅仅是一个“Jupyter 笔记本”，而是一个 Python 包。
NOUS41 KWBC 131500 PNSWSH服务更改通知...
John Opatz：检查METPLUS验证系统中R2O实施的成功Johnna Infanti：通过评估统一预测系统（UFS）和北美多模型集合（NMME）的降水技能（通过模型评估工具（Metplus）Gwen Chen Chen Chen Chen recia：实时海洋范围：环境建模中心Jason Levit的全球验证：EMC验证系统：统一预测系统（UFS）模型的实时验证
预测季节性（S2S）时间尺度的全球火灾排放
气体和气溶胶的抽象火排放会改变大气组成，并对气候，生态系统功能和人类健康产生重大影响。在建立景观中，温暖的气候和人类的扩张加剧了影响的影响，并呼吁更有效的管理工具。在这里，我们开发了一个全球预测系统，该系统使用过去的数据和气候变量预测每月排放，以1到6个月的时间为1到6个月。使用来自全球火灾排放数据库（GFED）的每月发射作为预测目标，我们将拟合一个统计时间序列模型，即具有外源变量（ARIMAX）的自回归积分移动平均模型，超过1,300个不同的区域。然后使用优化的参数预测未来排放。预测系统考虑了有关区域季节性季节性，长期趋势，最新观察以及代表大规模气候变化和当地风险天气的气候驱动因素的信息。我们通过预测因子和预测提前时间的不同组合对系统的预测技能进行了验证。参考模型将内源性和外源性预测因子与1个月的预测提前时间相结合，解释了全局发射异常的可变性的52％，大大超过了在预测期间假定持续排放的参考模型的性能。该系统还成功地解决了具有显着活动的区域中的详细空间模式。普通语言摘要全球火风险预计将来会增加，并且需要有效的预测和管理工具。这项研究弥合了近现场预测的努力与季节性前景的努力之间的差距，并代表了建立全球运营，烟雾和碳循环预测系统的一步。在这里，我们开发了一个统计预测系统，该系统可以预测1到6个月的销售时间的全球发射。建模系统认识到许多地区的未来活动与前几个月以及气候变量有关。通过比较预测的结果与观察结果，我们表明我们的建模系统在繁殖了发射的时间和空间变异性方面表现出色。我们认为，该系统可以集成到全球运营，烟雾和碳预测系统中，以更好地预测季节性至季节性时间尺度上的高火和低火的时期。