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转移学习增强回归生成对抗网络，用于最佳EVTOL起飞轨迹预测
摘要 - 深层神经网络具有无人机位置和方向估计的显着视觉感知功能，但它们对不同天气条件的韧性仍需要改善。这些模型通常会在适应新环境时遭受灾难性遗忘，而失去了以前获得的知识。终身学习方法旨在平衡学习灵活性和记忆稳定性。在本文中，我们提出了一种基于图像的方法，以在不同的天气条件下使用2D图像（包括阳光，日落和雾气场景）估算无人机的相对高度。我们的实验表明，当模型在不同的天气数据集上依次训练模型时，尤其是当新图像与初始训练数据集的数据集有很大差异时。但是，测试弹性重量合并（EWC）和直接误差驱动学习（EDL）分别表明，每种方法都有助于维持各种天气条件的稳定性和表现。我们的结果表明，这些方法在各种环境条件下的可行性和有效性。索引术语 - UAV高度估计，持续学习，增量学习，终身学习，弹性权重结合，直接误差驱动的学习。
危险寒冷天气的紧急避难所和安全提示
• 穿上暖和的衣服以防寒冷。• 避免在封闭区域生火，因为这会大大增加一氧化碳中毒和死亡的风险。• 酒精不会让您保持温暖；它会稀释血液，增加体温过低的风险。• 小心明火和取暖器，以防止可能导致财产损失和生命损失的火灾。天气预报：截至 2025 年 1 月 6 日星期一，本周最低温度为 28°F，最高温度为 44°F。预计周四（1 月 9 日）和周五（1 月 10 日）将有雪和雨。这些条件对任何户外活动都构成极大风险。立即采取行动：如果您或您认识的人处于危险之中，请立即利用这些资源。联系什里夫波特警察局或 CADA 寻求更多帮助。不要等到为时已晚才寻求庇护和帮助。在寒冷的天气里，注意安全并互相照顾。我们可以共同确保每个人都拥有保持温暖和受到保护所需的资源。
OL-B，第 18 WS，贝尔沃堡气象行动，（MEF）任务执行预报
起飞后在 PMSV 上请求 PIREP UHF：139.4 警告：2100L - 0600L MF 之间无修改；周末和节假日无修改
坎贝尔堡 2-5 区规划天气数据
VT 天空状况 VSBY/WX SFC 风速 21 - 03 OVC015 7 / NSW 31010G15 005 33015/-04 040 36030/-11 最高温度 -01 03 - 09 OVC015 7 / NSW 33010 010 34020/-06 050 36030/-12 最低 ALSTG 3014 09 - 15 BKN015 7 / NSW 34010 020 34025/-08 080 35035/-11 最高 PA 1709 15 - 21 BKN020 7 / NSW 35010 030 35030/-10 100 34035/-13冻结水平 SFC
解雇销售人员：劳动生产力，互补投入调整及其气候政策的影响
气候变化和极端天气事件是一个全球问题，但尤其影响贫困国家。对农业的影响进行了充分的研究，但是我们对非农业公司如何应对天气冲击和气候变化的了解较少。i将来自撒哈拉以南非洲和南亚地区的公司级信息与高分辨率天气数据相结合，以研究贫困国家的非农业公司在短期内如何应对天气冲击。我表明，天气冲击主要通过降低劳动力生产率来影响这些公司，并且公司在互补的投入中缩减了支出，例如租用的机械，租用的空间和非生产人员，以响应。这进一步降低了有效的劳动生产率。为了评估一般平衡和政策含义，我开发并估计了一个结构模型，其中包含这些输入调整。i将模型与机器学习估计值相结合，对气候变化对纪律气候变化的影响反事实的影响。我表明，考虑互补的投入调整使得（i）受益于大型公司的政策以及（ii）允许公司适应气候变化更有效地减少气候变化造成福利损失的政策。
风化气候变化：农民如何从预测结果中学习
天气引起的农业生产力风险降低了农民的收入，并因气候变化而放大。短期到中等范围的降雨预测（提前0到15天）可以帮助农民优化季节内的决策以减轻这种风险，从而准确地解释，信任和对预测进行了准确的解释，信任和采取行动。使用激励现场和现实世界中的实验室实验，并通过语音呼叫天气预报服务，我们研究印度的农民如何在预测和预测之后更新他们的信念。尽管农民对预测服务的需求很高，但错误预测后，他们对预测的信任下降，错误后使用频率较低。初始互动中的准确性减轻了这种效果，强调了早期成功对在新技术中建立长期信任的重要性。值得注意的是，当气候变化变得显着时，农民更有可能使用预测，并且更宽容预测错误 - 符合气候适应性预测的价值。
快速极端天气事件归因系统
极端天气事件归因是一种气候科学方法，它探讨了热浪，洪水和野火等事件如何与人为引起的气候变化相关。通过对工业前的气候进行建模并将其与当今气候进行比较，科学家可以计算人类活动对极端事件的影响。
坎贝尔堡 2-5 区规划天气数据
VT 天空状况 VSBY/WX SFC 风 09 - 15 BKN010 OVC025 6 / -SHRA 15014G22 005 18025/+13 040 22060/+11 最高温度 +16 15 - 21 OVC005 5 / -SHRA 18018G29 010 18030/+12 050 22060/+10 最低 ALSTG 2958 21 - 03 OVC004 2 / TSRA 26015G30 020 19045/+12 080 24060/+05 最高 PA 983 03 - 09 OVC015 7 / NSW 26014G23 030 21055/+12 100 24055/+01 冰冻等级 110
坎贝尔堡 2-5 区规划天气数据
VT 天空状况 VSBY/WX SFC 风 09 - 15 OVC010 2 / -SN 23006 005 31020/-02 040 31025/-11 最高温度 +02 15 - 21 SCT030 SCT200 7 / NSW 30012G20 010 31025/-03 050 31025/-13 最低 ALSTG 3012 21 - 03 SCT250 7 / NSW 30008 020 31025/-05 080 31040/-16 最高 PA 555 03 - 09 SCT250 7 / NSW 30008 030 31025/-07 100 30045/-18 冻结水平 SFC
在最近的高影响力极端事件上验证深度学习天气预报模型
摘要：机器学习的预测准确性（ML）天气预测模型正在迅速改善，导致许多人谈到“天气预报的第二次革命。”有了多种方法正在开发和有限的物理保证，ML模型提供了对这些新兴技术的全面评估的迫切需要。虽然这一需求已被基准数据集完成了部分满足，但它们几乎没有提供有关稀有和有影响力的例外事件或复合冲击指标的信息，因为该模型的准确性可能由于变量之间的依赖而降低了。为了解决这些问题，我们比较了ML天气预测模型（Graphcast，Pangus-Weather和Fourcastnet）和ECMWF在三个案例研究中的高分辨率预测系统（HRES）：2021年西北西北热场，2023年南亚Humid Heatwave，以及2021年North American Winter Storm in 20221。我们发现，ML天气预测模型在局部实现了与创纪录的西北热波上的HRE相似的精度，但是当在时空和时间上汇总时表现不佳。但是，他们预测复合冬季风暴基本上是赌注。我们还强调了HRES和ML模型的误差如何构建该事件的结构差异。ML预测缺乏重要的变量，用于详细评估2023湿热的健康风险。使用可能的替代变量，预测误差显示了ML模型估计的孟加拉国危险水平最高的空间模式。通常，案例研究 - 以影响为中心的驱动，以影响为中心的评估可以补充现有的研究，增加公共信任，并有助于开发可靠的ML天气预测模型。