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对雪水等效预测中机器学习的评论
摘要3 1简介3 1.1 SWE的定义3 1.2 SWE估算的意义和动机4 1.3当前的操作SWE监视5 1.3.1地面测量6 1.3.2模型产品7 1.4 ML 9 1.5当前挑战9 2。SWE估计方法的历史发展10 2.1经验方法10 2.2基于物理的方法11 2.3数据驱动方法13 3.当前基于机器学习的SWE估计研究15 3.1早期努力（2000-2014）15 3.2最新技术（现状）（现状）（2014年至今）18 4。ml福利和瓶颈20 5。讨论和未来方向26 5.1 SWE的广义AI 26 5.2 SWE的自学习剂26 5.3将SWE AI纳入较大的地球AI模型27 6.结论28作者贡献28致谢28资金28参考28
极端降雪验证中的阿拉斯加案例研究
Zhang，P.，G。Chen，W。Ma，Y。Ming和Z. Wu，2021年：理想化和全面的气候模型中强大的大气河对全球变暖的反应。 J. 气候，34，7717–7734，https：//doi.org/10.1175/jcli-d-20-1005.1。Zhang，P.，G。Chen，W。Ma，Y。Ming和Z. Wu，2021年：理想化和全面的气候模型中强大的大气河对全球变暖的反应。J.气候，34，7717–7734，https：//doi.org/10.1175/jcli-d-20-1005.1。
Snowy 2.0 更新商业案例
7 收入部分的 NPV 根据 2018 年 12 月 FID 时确定的假设折现至 2018 年 12 月。截至 2018 年 12 月确定的成本 NPV（折现至 2018 年 12 月）为 49 亿美元，项目 NPV 为 28 亿美元。8 收入部分的 NPV 根据 2023 年 8 月项目重置时确定的假设折现至 2018 年 12 月。截至 2023 年 8 月确定的成本 NPV（折现至 2018 年 12 月）为 89 亿美元，项目 NPV 为 30 亿美元。
雪花的高级ML功能和多云体系结构：技术概述
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2483-2497，文章ID：IJRCAIT_08_01_180在线可在https://iaeme.com/home/home/issue/issue/ijrcait?volume=8&issue = 1 ISSN印刷：2348-0009和ISSN在线：2347-5099 Impact actigan fimals（2347-5099 Impact因素（2347-5099）：14..577 7. IDER GOGENE（2025）（comgook of Google congook）（coogle of Google coogle cooghe congook） doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_180©iaeme Publication
在视觉雪综合征中，主要视觉皮层的神经可塑性增强了：MEG伽马振荡的证据
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
通过物理积雪模型标签从卫星SAR图像中从卫星SAR图像中湿雪检测
摘要 - 卫星成像对湿积雪的检测目前是无监督的，由于难以在极端环境中收集地面真相，因此缺乏定量评估。在本文中，我们建议考虑与物理模型相关的信息，以使用合成孔径雷达（SAR）图像进行监督学习雪性能的目的。此数据集由Sentinel-1 SAR图像构造，并增强了从数字高程模型（DEM）获得的地形信息。使用Crocus物理雪模型在北阿尔卑斯山的规模上完成此数据的标签。然后，我们对标记数据集的13种组合进行了培训，这些数据集是广泛的机器学习模型，以定量确定湿积雪检测任务的最相关学习者。结果证明了不同算法之间的一致性，在将偏振法组合和地形方向数据纳入模型的输入中时，观察到了很大的改进。通过比较法国大型Rousses的验证区域上获得的湿雪地图与现有的哥白尼产品，分数雪覆盖（FSC）和SAR湿雪（SAR湿雪（SWS）），评估了在此数据集上训练的最佳算法解决方案。我们还比较了在测试区域的一个气象站获得的时间结果。结果显示，使用监督的学习方法，在熔融期间更好地表示湿积雪，以及在冬季被分类为湿的区域的减少。
雪微生物在雪融化后定居北极土壤
抽象的北极土壤经常受到空降，海洋或动物来源的微生物侵袭，这可能会影响当地的微生物群落和生态系统功能。然而，在冬季，北极土壤是从雪以外的外部来源分离出来的，这是微生物的唯一来源。通过雪微小的ISMS成功地殖民地殖民化，取决于入侵和居民社区的生存和竞争能力。使用浅shot弹枪元素测序和扩增子测序，本研究监测了整个雪融化的雪和土壤微生物群落，以研究北极土壤的定殖过程。由于观察到成功定殖的所有特征，因此可能发生微生物定植。源自雪的定植微生物已经适应了当地的环境条件，随后在北极土壤中经历了许多相似的条件。此外，与竞争相关的基因（例如运动和毒力）在雪样融化时在雪样中增加。总体而言，在土壤中发现了一百个潜在成功的殖民者，因此证明了熔融过程中土壤中雪微生物的沉积和生长。
缅因州雪地摩托经济贡献报告更新 - 2024 年 12 月
__________________________________________________________________________ 之前的结果：2018-2019 赛季，雪地摩托车对缅因州经济的总贡献估计为 6.07 亿美元（参见我们的 2020 年报告）。这相当于今天（2024 年）的 7.46 亿美元。 更新的结果：使用 2022-23 年的雪地摩托车注册号码，我们估计 2022-23 赛季雪地摩托车对缅因州经济的总贡献为 7.1 亿美元（以 2024 年美元计算）。使用《班戈每日新闻》最近报道的截至 2024 年 2 月底的注册号码，我们估计 2023-24 赛季雪地摩托车对缅因州经济的总贡献为 5.82 亿美元。与上一年相比减少了 1.28 亿美元。据报道，本季注册的雪地摩托车数量大幅下降。请参阅假设，了解为什么这一经济贡献估计可能低估了下降幅度。方法：正如 2020 年发布的报告所记录的那样，缅因大学对缅因州雪地摩托车的经济贡献进行了全面更新。对居民和非居民雪地摩托车手的广泛抽样捕捉到了 2018-19 赛季的支出情况。自上次估计以来已经过去了 20 年，人们在参加雪地摩托车运动时的消费方式发生了重大变化。居民和非居民的注册也发生了重大变化。为了提供最新的 2024 年 4 月更新，我们使用了 2020 年报告中居民和非居民雪地摩托车手的平均旅行和非旅行支出情况。然后，我们根据通货膨胀调整了这些金额，将所有内容转换为 2024 年不变美元。接下来，我们利用每年的雪地摩托车注册数量（居民和非居民）来计算 2022-23 和 2023-24 季节的全行业经济贡献，以扩展到直接和间接/诱导总额。
雪花生态系统合作伙伴-2023 IPL宣传报告
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Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒
，我们专注于冰片遥感中心收集的雪雷达[1]数据集，作为NASA操作Icebridge的一部分。雪雷达从2-8 GHz运行，并且能够在冰盖较大区域的较高区域的冰层中跟踪冰层。传感器连续几年产生历史降雪堆积的二维灰度，其中水平轴代表沿轨道方向，而垂直轴代表层层深度。像素亮度与返回信号的强度成正比。代表表面层的像素通常由于较高的反射和降雪密度变化而更明亮且更明确，而代表更深层的像素通常由于密度和较低的回流 - 信号强度而较深，更嘈杂。在我们的实验中，我们在2012年使用了从格陵兰岛选定的雪雷达弹射线的雷达数据。在许多区域，每个冰层代表一年一度的等铁[2]。因此，我们可以在相应的一年之前指定的冰层。