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新闻稿新德里，5月27日
图1。 在2024年西南季风季节（6月至9月）期间，印度的季节性降雨量的tercile类别的更新预测（低于正常，正常和高于正常）。 该图说明了最可能的类别及其概率。 土地区域内的白色阴影区域代表气候概率。使用由耦合气候模型制备的MME预测来得出了育肥。 （*Tercile类别具有相等的气候概率，分别为33.33％）。图1。在2024年西南季风季节（6月至9月）期间，印度的季节性降雨量的tercile类别的更新预测（低于正常，正常和高于正常）。该图说明了最可能的类别及其概率。土地区域内的白色阴影区域代表气候概率。使用由耦合气候模型制备的MME预测来得出了育肥。（*Tercile类别具有相等的气候概率，分别为33.33％）。
SASCOF-29 10月至12月2024年的前景...
图1A。 2024年10月至12月的前景在南亚降雨。 地图上显示的虚线区域从气候学上收到非常低的降雨，并且在OND季节经历了干燥的天气。 二尖的类别具有相等的气候概率为33.33％图1A。2024年10月至12月的前景在南亚降雨。地图上显示的虚线区域从气候学上收到非常低的降雨，并且在OND季节经历了干燥的天气。二尖的类别具有相等的气候概率为33.33％
关于人工智能取代人类劳动的报道可能被大大夸大了
注：回归系数用于衡量接触技术对就业份额变化的影响。每个观测值都是一个 ISCO 3 位数职业乘以行业单元格。观测值按单元格的平均劳动力供应加权。包括行业和国家虚拟变量。样本包括 2011 年至 2019 年 16 个欧洲国家的数据。整个样本的系数用水平线表示。条形图显示了分别在国内教育分布的下三分之一、中三分之一和上三分之一中平均教育程度的单元格子样本的估计系数。至少在 10% 水平上具有统计显著性的系数以深蓝色绘制。
SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
2。2024年9月，全国降雨量的概率预测在2024年9月在整个国家的整个降雨最有可能高于正常（> LPA> 109％）。根据1971 - 2020年的数据，全国降雨的LPA大约为167.9毫米。在图1中显示了9月降雨的概率预测的概率预测（高于正常，正常和低于正常）的空间分布。空间分布表明，印度大部分地区的大部分地区都可能高于正常的降雨量，除了印度北部地区的某些地区，印度南半岛的许多地区以及印度东北部的大部分地区可能降低了正常降雨以下。模型在该国土地地区内的白色阴影地区没有信号。3。2024年9月在全国温度的概率预测
超越合奏平均：利用气候模型组合进行下午预测
在亚季节时间尺度上产生关键气候变量（例如温度和沉淀）的高质量预测长期以来一直是操作预测的差距。本研究探讨了机器学习（ML）模型作为次生预测的后处理工具。滞后的数值集合预测（即成员具有不同初始化日期的合奏）和观察数据，包括相对湿度，海平面压力和地理位置高度，以预测每月平均降水量和两周的温度，以预测每月平均降水量和两周的温度。用于回归，分位数回归和二齿分类任务，我们考虑使用线性模型，随机森林，卷积神经网络和堆叠模型（基于单个ML模型的预测，一种多模型方法）。与以前单独使用集合的ML方法不同，我们利用嵌入整体预测中的信息来提高预测准确性。此外，我们研究了极端事件预测，这些预测对于计划和缓解工作至关重要。将合奏成员视为空间前铸件的集合，我们探讨了使用空间信息的不同方法。可以通过模型堆叠来减轻不同方法之间的权衡。我们提出的模型优于标准基准，例如气候预测和整体手段。此外，我们研究特征的重要性，使用完整的合奏或仅合奏均值之间的权衡以及对空间可变性的不同会计模式。