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使用天气研究和预测（WRF）型号4.1评估澳大利亚的Cordex ERA5型Narclim2.0区域气候模型。
摘要。了解模拟当前气候的区域气候模型（RCM）的能力，可为模型开发和气候变化评估提供信息。这是Narclim2.0的首次评估，这是由ECMWF重新分析v5（ERA5）驱动的七个天气铸造和研究RCMS的澳大利亚驱动的RCMS，其分辨率为20公里的分辨率为CORDEX-CMIP6 Australasia和Australia和东南澳大利亚的Contrection-Permitter-Permitter-Permitter-Permittit-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-permitts-permitmittits分辨率（4 KM）。对这七个ERA5 RCM（R1 – R7）的表现在模拟平均值以及极端最高和最低温度以及降水量中进行了评估，以针对年度，季节性和每日时间表的观察结果进行评估，并将其与先前一代cordex-CMIP5澳大利亚 - 澳大利亚-Ina-sia-Intera-Interim-Interim-Interim-Interim驱动的RCMS进行比较。ERA5 rcms与ERA-Interim rcms相比，均值和极高的脾气与ERA-Interim rcms的寒冷偏差大大减少，表现最佳的ERE5 RCM显示出较小的平均绝对偏见（ERA5-R5：0.54 K; ERA5-R1：0.81 K：分别为0.81 K），但没有为最低温度带来最低温度的改善。在20公里的决议中，ERA5 RCMS与ERA-Interim RCMS的平均降水和极端降水的改善主要在澳大利亚东南部显而易见，而在澳大利亚北部，强烈的偏见仍然存在。在澳大利亚东南部的对流 - 渗透量表上，ERA5 RCM合奏的平均降水的平均偏差约为79％，而模拟
风暴阵风预测与机器学习算法和美国东北部WRF模型变量的整合
摘要：风阵通常与严重危害有关，并可能造成结构和环境损害，从而使阵风预测成为天气预报服务的关键要素。在这项研究中，我们探讨了与天气研究和预测模型的数值天气预测输出集成的Ma-Chine学习（ML）算法的利用，以使风阵电位的估计与观察到的阵风相结合。我们使用了两种ML算法，即随机森林（RF）和极端梯度提升（XGB），以及两种统计技术：具有识别链函数（GLM-sidentity）的Generalized线性模型和具有原木链接功能（GLM-LOG）的广义线性模型（GLM-LOG），以预测Sover tomk for tomp form for the Somk wink for the Somest for Nouthest for Northest for Netast（NE）。我们使用了2005年至2020年间发生的61种模拟的热带和热带风暴来开发和验证ML和统计模型。为了评估ML模型性能，我们将结果与WRF的后阵风潜力进行了比较。我们的发现表明，ML模型，尤其是XGB的表现比统计模型和WRF（WRF-UPP）模型的统一后处理器表现出色，并且能够更好地与所有风暴中观察到的阵风相结合。ML模型面临着捕获阵风分布的上尾的挑战，学习曲线表明，XGB比RF更具效率，而在较少的风暴中产生更好的预测。
WRF-PDAF V1.0：在线局部整体数据同化框架
摘要。数据同化是一种常见技术，可在数值模型中估算状态及其相关的不确定性。基于合奏的方法是一种可预见的选择，尽管由于所需的集成集成，因此可以在计算上是计算费用。在这项研究中，我们通过以完全在线模式将其与平行数据同化框架（PDAF）耦合，从而增强了天气研究和预测研究WRF（WRF-ARW）模型的能力。通过最小的Modifations到WRF-ARW模型代码，我们开发了一个有效的数据同化系统。该系统利用模型和数据同化过程之间的并行数据传输，从而大大减少了对I/O的需求，并在同化过程中重新启动了模型。我们在本研究中详细介绍了必要的程序修改。由此产生的同化系统的一个优点是数据同化方法与PDAF模型结构产生的模型应用之间的关注点明确。为了评估同化系统，我们进行了一个双实验，模拟了理想化的热带气旋。循环数据同化实验的重点是温度漏洞的影响。同化不仅可以提高温度场的准确性，而且还证明了初始的U和V型场。与没有数据同化的模型相比，在运行时的同化过程仅在运行时最少，并且表现出卓越的并行性能。因此，在线WRF-PDAF系统是实施高分辨率中尺度预测和重新分析的有效框架。
04 WRF和LOCA2 Pro
David W. Pierce, Stefan Rahimi, Daniel R. Cayan, Julie Kalansky, Scripps Institution of Oceanography, UCSD & UCLA CEC-funded agreement: EPC-20-006 Development of Climate Projections for California and Identification of General Use Projections December 2023 Methods and Prior Relevant Work Global climate models use millions of calculations and estimations to represent interactions in the earth system.This information and data are extremely useful for understanding the climate system and predicting its future change.However, all models have errors.Systematic model errors are called biases.Examples of climate model biases include overly wet winters or heat waves that are not as extreme as observed.The process of reducing model biases is called bias correction .There are many different kinds of model biases and numerous bias correction methods.因此，由于使用了具有不同目标和结果的不同方法，因此对气候方案数据的用户的描述可能会使用户混淆。通过天气研究和预测（WRF）模型以及在统计缩减局部化的局部构造的模拟版本2（以下内容）中描述了通过天气研究和预测模型（WRF）模型使用的偏差校正方法的具体细节。1本备忘录的目的是对偏差校正进行高级概述，以便气候数据用户可以更好地了解不同产品中偏见校正的使用方式不同。Biases tend to be complicated functions of time of year and how extreme the value is.例如，由于描绘雪过程的模型错误，冬季的温度偏见可能与夏季不同，或者由于大气河流的模拟方式，“平均”潮湿天的降水偏见可能不同于“平均”潮湿天数。因此，偏差校正方法通常是按月或季节应用的，有时会考虑随着值变得更加极端的变化而考虑如何变化（例如Panofsky和Brier，1968; Thrasher等，2012）。LOCA2和WRF产品都始于全球各个团体产生的全球气候模型（GCM）预测。GCM通常具有较大的偏见。例如，模拟冬季降水的GCM是加利福尼亚观察到的两倍。LOCA2运行使用Presrat对GCM值进行偏差校正（Pierce等人2015）在降尺度步骤之前的方法。presrat计算偏差校正
在南加州野火事件中评估WRF在模拟风和表面气象中的性能
近年来，加利福尼亚（CA）野火的强度和频率增加，造成了对人类健康和财产的重大损害。2007年10月，许多小型火灾事件，共同称为巫婆溪火或女巫大火，在加利福尼亚南部开始，并在强烈的圣安娜风中加剧。作为当前中尺度建模功能的测试，我们使用天气研究和预测模型（WRF）模型在气象条件下模拟2007年野火事件。本研究的主要目标是研究水平网格分辨率和行星边界层（PBL）方案对与大火相关的气象条件模型模拟的影响。我们评估了WRF模型的预测能力，以模拟关键气象和火灾天气预测参数，例如风，水分和温度。这项研究的结果表明，可以通过将区域数值预测产物降低到1 km的分辨率来实现与更好预测野火相关的温度和风速相关的预测。此外，对近地表条件的准确预测取决于行星边界层参数化的选择。与YSU参数化相比，MYNN参数化得出更准确的预测。以1 km的分辨率下的WRF模拟可以更好地预测温度和风速的预测，而不是2007年女巫大火期间的相对湿度。总而言之，具有更精细的网格分辨率模拟的MYNN PBL参数化方案可改善野火事件期间近地表气象条件的预测。
育空能源 2021 年 LWRF 报告和 ERA 回复......
• 2021 年 LWRF 年度报告文件第 1 页指出：“包含 2019 年和 2020 年 LWRF 转移计算和余额的年度报告于 2021 年 4 月 8 日提交给董事会”1 表 1-2 的注释 1 中也提到了这一点。 • 2021 年 LWRF 文件第 1 页的脚注 1 指出，董事会在其命令 2021-07 中指示将 LWRF 2019 年和 2020 年年度报告视为 YEC 2021 年 GRA 的一部分。 • 该文件的附录 2.1 包括 2019 年和 2020 年 LWRF 转移的详细计算以及显示 2017-2020 年基金余额的 LWRF 余额连续性时间表 [文件的表 2.1-2]。根据 YUB 的指示，作为 2021 年 GRA 的一部分，该报告接受了董事会和介入者（包括 UCG）的审查和信息请求。• 在 2021 年 GRA 程序的后期，LWRF 年度转移和余额（包括 2021 年 LWRF 转移计算和余额）作为 YEC 2021 年 GRA 合规申报的一部分提供，5 月 12 日修订，表 1.1-3c) 和 1.1-3c) i)。• 审查 2021 年 GRA 合规申报表 1.1-3-c) i) 还显示了 2017 年和 2018 年的连续性信息 [续表的副本作为本回复的附件 1 提供]。 • 董事会命令 2022-07 批准了 YEC 的 2021 年 GRA 合规申报，其中包括上述 2019 年和 2020 年连续性 LWRF 年度报告，YUB 命令 2021-07 指示将其视为 YEC 2021 年 GRA 的一部分。因此，2021 年 LWRF 年度报告申报不寻求在 2021 年之前审查或批准 LWRF 交易和余额。
结合 GOCART 气溶胶模块改进 WRF-Chem 模型 v4.1.3 中的灰尘模拟
1 沙特阿拉伯图沃阿卜杜拉国王科技大学 2 美国科罗拉多州博尔德市科罗拉多大学 CIRES 3 美国科罗拉多州博尔德市 NOAA 地球系统研究实验室