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天气准备国家 - 马里兰大学东岸大学
从节奏和Tropomi测量中合并了狮子座对流层NO2产品6：30-7：30 WR16 Danasia Sproles烟雾气雾对冰雹和龙卷风热力学影响6：30-7：30 WR1WR18 WR18 ISABEL LOPEZECOLZECECIETAL SOCIETAL SOCIETAL SOCIETALS和URABAR REBANTICTION in URABAR REBANITION for URABAR REPLERENT洪水泛滥
集成的区域气候/天气/环境预测
气候/天气/环境的数字预测是在气候变化时代的适当政策制定的重要来源。它需要一个耦合的建模系统，例如大气层地面化学；通过更好地估计参数和初始条件，可以提高其性能。数值气候/天气/环境模型不仅提供其未来状态，还提供给定网格大小的分析数据，这些数据在数据空隙区域中很有用。Recent efforts to improve regional climate/weather/environment prediction will be introduced as an integrated approach: estimating optimal parameter values, seeking an optimized set of parameterization schemes, combining optimizations of parameterization schemes and parameter values sequentially (i.e., opti-parameterization), and applying a hybrid ensemble-variational data assimilation through the coupled models (e.g., WRF-NOAH-MP和WRF-CHEM）和卫星数据。
2023：天气和气候极端撞击全球的新兴特征
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
UFS天气模型用户指南
3建造并运行UFS天气模型7 3.1支持的平台和编译器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 3.2先决库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 3.2.1通用模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 3.3获取数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 3.4下载天气模型代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.5构建天气模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.5.1加载所需的模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.5.2设置CMAKE_FLAG和CCPP_SUITES环境变量。。。。。。。。。。。。。11 3.5.3构建模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.6运行模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.6.1使用回归测试脚本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 3.6.2使用操作要求测试脚本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18
GDAS驱动的机器学习天气预测：一项与GDAS始于全球天气预测初始化的图形广播的比较研究
对全球天气的中等程度预测在各个社会和经济领域的决策过程中起着关键作用。近年来，在天气预测中的机器学习（ML）模型应用程序的迅速发展，与传统的数值天气预测（NWP）模型相比，表现出色的性能显着。这些剪边模型利用了多种ML架构，例如图形神经网络（GNNS），卷积神经网络（CNN），傅立叶神经操作员（FNOS）和变压器。值得注意的是，Google DeepMind开创了一种基于ML的新方法，称为GraphCast，从重新分析数据中直接培训，并在不到一分钟的时间内促进了对众多天气变量的全球预测。令人印象深刻的是，图形播放预测在预测恶劣天气事件方面的准确性提高，包括热带气旋，大气河流和极端热量等现象。但是，Graphcast的效率依赖于高质量的历史天气数据进行培训，通常来自ECMWF的ERE5重新分析。
吸收基于无人机的GNSS ZTD进行数值天气预测
在近几十年中，各种研究表明，从地面GNSS接收器中吸收对流层参数有利于数值天气预测（NWPS）。但是，所达到的性能受到GNSS的空间分辨率的限制，尤其是在垂直方向上。在过去几年中，无人驾驶汽车（UAV）（UAV）的迅速发展和不断增长的市场促进将低成本GNS硬件集成到各种自动驾驶系统中，有可能通过收集无人机来收集飞机GNSS数据并生成Zenith deal（ZTDS）来解决这一问题。机载GNSS ZTD可以充当用于获得对流层垂直剖面的辐射数据的潜在互补来源，使其有望研究在NWP中吸收高时空分辨率的GNSS ZTD的影响。
海地 - 每月气候和天气
标准化降水指数（SPI）用于表征气象干旱。SPI将特定时间段内的降水与同期的气候进行比较。因此，可以将SPI值视为观察到的异常偏离气候的标准偏差数量。1个月的SPI值是每月降水异常以及土壤水分和植被健康的良好表示。3个月的SPI值是季节性降水异常的良好表示。标准化降水蒸散指数（SPEI）与SPI相似，但也考虑了蒸散量（因此温度对水需求的影响）。
使用机器学习算法的天气预测中的预测分析
摘要为了对未来的天气和环境条件做出准确的预测，预测分析利用了统计建模和机器学习等尖端数据分析工具。预测模型能够通过评估从传感器，卫星和气象站收集的大量信息来提供重要的环境变量（包括空气质量，湿度，降水和温度）的精确预测。这项研究提供了利用散点图，普通最小二乘模型（OLS）模型的输出，错误计算以及准确性评估的散点图的调查结果的全面检查，并特别强调了决策树模型。通过保证可以准确预测未来结果的可信赖模型来创建可信赖的模型，从而极大地帮助了机器学习技术的进步。结果表明，天气预报中的机器学习方法取得了长足的进步，从而实现了更准确的预测。
五天的研讨会：以特殊参考天气预测的物理驱动的机器学习（PDMF-WP 2025）
关于该研究所：Atal Bihari Vajpayee印度信息技术与管理学院（ABV-IIITM）GWALIOR是印度的一家首要研究所，从事信息技术和管理教育领域。成立于1997年，拥有一家国家重要性研究所的地位。IT，管理和应用科学的本科，研究生和博士课程的研究所。ABV-IIITM以其强烈的研究重点而闻名，尤其是在人工智能，网络安全和计算科学等领域。在最先进的校园内，该研究所促进了创新，企业家精神和跨学科学习，从而为印度的技术和管理进步做出了重大贡献。