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国家空间天气应对计划
2024 年 5 月，一场大型太空天气事件进一步凸显了我们加深对这一危险的了解的紧迫性。我们知道，预测的“太阳活动高峰期”——太阳表面风暴活动高峰期——已经开始，这进一步加剧了紧迫性。2024 年 6 月，NEMA 建立了我们的空间天气计划，以快速了解危险并在太阳活动高峰期之前告知运营准备和响应安排。我们与政府、应急管理部门、部落/毛利人、私营部门和国际上的利益相关者和合作伙伴合作。我们发现，有效应对重大空间天气事件需要做出复杂的决策——平衡短期中断以保护关键基础设施免受潜在的长期破坏性影响。这些决定必须在固有的不确定环境中做出，而通信系统的退化可能会进一步使快速响应复杂化。《国家空间天气响应计划》的发布是新西兰向前迈出的一步。它有助于充分利用有限的预警时间来减轻对全国社区的影响。建造护栏保护家庭的最佳时机是阳光明媚的时候。因此，我们现在必须共同制定计划，以确保新西兰和我们社区的安全。感谢所有为该计划付出时间和专业知识的人。我对新西兰各地团结一致、共同应对最大挑战的动力和承诺感到谦卑和钦佩。
防寒保暖备忘录 139：2025 年计划年度 WAP 公式更新
WAP 正在根据 2025 财政年度 (FY) 的短期持续决议 (CR) 运行，该决议将于 2024 年 12 月 20 日到期。在国会通过预算并由总统签署之前，DOE 无法发布 WPN 25-2 计划年度 2025 受赠人分配。在过去几年中，DOE 已指示受赠人将上一年的受赠人分配与年度申请说明一起用于规划目的。对于 PY 2025 规划目的，DOE 使用更新的数据提供 PY 2024 资金水平的估计受赠人分配。
天气和气候中的机器学习和深度学习应用
由于天气预报对人类生存的影响，它已成为来自不同研究领域的众多学者的兴趣所在。近十年来，随着海量天气和气候数据集的广泛普及以及计算技术的出现，人工智能 (AI) 框架取得了长足进步。这促使许多研究人员研究大量数据集中隐藏的分层模式，以进行天气和气候预报。这篇全面的评论论文从机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法的视角重点介绍了天气和气候研究的不断发展。随着人工智能不断重新定义科学研究，利用 ML 和 DL 获得气象和气候见解的最新进展、应用和挑战已被记录下来。通过调查广泛的研究，该评论概括了这些智能系统对短期天气预报、极端事件预测、气候预报以及天气和气候模型改进的变革性影响。作为当前知识的汇编，它为研究人员、从业人员和政策制定者提供了指导资源，帮助他们探索气候科学和机器学习的动态交叉点，为未来人工智能框架在天气和气候预测中的应用奠定了基础。关键词：人工智能；机器学习；深度学习；天气；气候；LULC；城市气象学；空气污染；热带气旋 1. 简介
增强农业土地上风化的岩石
作者要感谢许多在本文的开发过程中与我们分享重要市场见解的许多二氧化碳利益相关者。In particular, we would like to thank Sara Nawaz (American University's Institute for Responsible Carbon Removal), Anu Khan (Carbon Removal Standards Initiative), Dai Ellis and John Sanchez (Cascade Climate), Dirk Paessler and Jens Hammes (Carbon Drawdown Initiative), Ash Berman (Climate Action Platform - Africa), Sam Davies (Flux), Joanna Klitzke （边境），Shantanu Agrawal和Jake Jordan（Mati Carbon），Sarrin Chethik（芝加哥大学的市场塑造加速器），Garrett Boudinot（Vycarb）（Vycarb）和Maya Almaraz（Maya Almaraz（Yale Almaraz）（Yale Almaraz（Yale for Natural Capture），为我们提供了有助于我们在本文中提供有用的反馈。本文不是共识文件，提到的个人和组织都不批准该文本。所有错误都是我们自己的。
朝着天气和气候模型的自动精确调整：案例研究
摘要 - 浮点精度调整（FPPT）搜索TAR-获取可降低精确度的计算程序的程序，从而交易绩效准确性。fppt通过搜索程序变体的混合精确设计空间来最大程度地受到某些正确性crite-crite-ria的约束。鉴于它们的计算强度和复杂性，天气和气候模型呈现出主要的FPPT目标。然而，过去在该领域的FPPT尝试受到域专家（乏味）和低精度仿真（掩盖速度）的手动努力的限制。自动化和性能引导的技术自然是感兴趣的，但尚未在此规模上探索。由定制的福特转换工具促进，本文介绍了第一个案例研究：基于在三个现实世界中的天气和气候模型中将FPPT应用于计算热点的各种结果（MPAS-A，ADCIRC和MOM6）（MOM6），我们确定和讨论了众多的范围，以获取最佳的范围，以获取最佳的范围。 这。
实时天气检测和发送通知
指南，计算机工程系1学生，计算机工程系2,3,4,5 SGVSS ADSUL技术校园工程学院，Chas，Ahmednagar，印度摘要：天气预报是当前技术和科学在未来和给定的位置的应用。这是通过尽可能多地收集有关当前大气状态的数据来制作的，包括温度，湿度，风，降水。天气预报是通过收集有关特定区域中气氛当前状态的信息，然后使用天气来预测如何改变大气的信息，以选择最佳的预测模型来建立预测.1T将使该系统易于使用。天气是特定地点和时间的气氛状态。作物的光合作用，蒸腾，呼吸，光周期和所有其他活动都受到天气的影响。农民只有在有足够的水分时才能耕种。关键字：机器学习，天气检测
坎贝尔堡 2-5 区规划天气数据
VT 天空状况 VSBY/WX SFC 风 09 - 15 BKN018 7/NSW 07005 005 13005/+07 040 26005/+12 最高温度 +09 15 - 21 OVC022 7/NSW 07005 010 13010/+06 050 28005/+13 最低 ALSTG 3007 21 - 03 SCT030 7/NSW 03007 020 13010/+04 080 28015/+08 最高 PA 1779 03 - 09 SCT030 7/NSW 03007 030 17005/+09 100 29020/+05 结冰高度130
气候化技术和设备
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