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tau病理学和神经炎症的时间进展
熟练的下海预测对于社会的各个部门至关重要，但构成了宏伟的科学挑战。最近，基于机器的天气前铸造模型优于欧洲中范围天气预测中心（ECMWF）产生的最成功的数值天气预测，但尚未超过季节时间尺度上的常规模型。本文介绍了Fuxi亚季节至季节（FUXI-S2S），这是一种机器学习模型，可提供长达42天的全球日平均预测，其中包括13个压力水平和11个表面变量的五个高空大气变量。fuxi-S2S对ECMWF ERA5重新分析数据进行了72年的每日统计培训，在整体平均值中超过ECMWF的最先进的季节至季节模型，用于总降水量和整体预测，用于总降水量和外出的长波辐射，显着增强了全球阳性预测。FUXI-S2S的性能提高可以归因于其占据预测不确定性并准确预测Madden-Julian振荡（MJO）的卓越能力，从而将熟练的MJO预测从30天扩展到36天。此外，Fuxi-S2S不仅捕获了与MJO相关的现实遥控器，而且还成为发现前体信号的有价值工具，为研究人员提供了洞察力，并有可能在地球系统科学研究中建立新的范式。
第七C3S大会气候服务...
User engagement and the collection of user requirements for C3S Athina Trakas ECMWF Code for Earth- Innovation, Collaboration, Open source coding Chunxue Yang CNR-ISMAR Evaluation and Quality Control of Climate data Paula Salge +ATLANTIC CoLAB EQC evolution: a user-driven approach Jorge Paz Jimenez TECNALIA Digital Twin for Heat Stress Developing a proof- of-concept within Destination Earth for heat- stress在气候变化情景下的适应，特别关注公共卫生管理和呈现指南针项目的库斯诺三角洲 - 复合极端气候变化的归因：迈向运营服务Shaun Harrigan ECMWF运营copernicus copernicus气候变化gil lizcano
使用人工智能来改善真实...
2015 年的损失（美国国家海洋和大气管理局/国家环境信息中心 2016；CoreLogic 2016）。美国国家科学、工程和医学院（2016）指出，改进此类事件的预报是一项关键优先事项，欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 最近宣布了 2025 年的目标（ECMWF 2016），强调改进这些预报的重要性。从积极的一面来看，太阳能发电预报的改进预计将在 2040 年前为公用事业公司节省 4.55 亿美元（Haupt 等人2016）。通过改进计算可持续性其他领域的预测，可以节省更多成本。计算可持续性是一个新兴的跨学科研究领域，专注于地球可持续性问题的计算解决方案。
辐射传输模型的识别和校正...
本文简要证明了相对于ECMWF预测模型，观察到的测得的空气偏差。证据的重量表明，大多数观察到的偏差及其与空气质量的变化可以归因于辐射转移建模（RTM）引起的错误。尽管RTM误差可能是复杂的，并且取决于许多因素，但在本文中表明，基于对通道吸收系数的调整的简单模型可以估算，并且可以估计其用于改善空气数据中全球和空气量依赖性偏见的结果。将测得的亮度温度与ECMWF NWP模型预测的偏离与从简单的吸收系数误差中预期的偏移进行比较，并使用最佳估计器来获得两个参数偏置模型的值：[Δ，γ]其中δ是全局常数和（γ-1）是层吸收系数的分数误差。
公里尺度的地球系统模型预穆斯特密集型...
预先注册的参与者：开尔文·德罗格梅尔（伊利诺伊大学），安德烈亚斯·普雷因（NCAR，主席），弗兰克·亚历山大（Argonne National Laboratory），Dee A Bates（伊利诺伊州Urbana-Champ），Christopher S. Brethertherthertry（Christopher S. Bretherton Instute） Chipilski（佛罗里达州立大学），Peter Dueben（ECMWF），Dale Durran（华盛顿大学），Pedram Hassanzadeh（芝加哥大学），Daniel S Katz，Daniel S Katz（伊利诺伊州Urbana-Champaign）玛格德堡（Magdeburg），Ruby Leung（Pacific Northwest National Laboratory），Maria Molina（马里兰州大学公园主席），John Shalf（劳伦斯·伯克利国家实验室），Maike Sonnewald（加利福尼亚大学戴维斯大学），邓肯·戴维斯大学，邓肯·沃森·帕里斯（duncan wats of Classion of oliver watt-mey and Instement and Instem and Instem and Insterme <预先注册的参与者：开尔文·德罗格梅尔（伊利诺伊大学），安德烈亚斯·普雷因（NCAR，主席），弗兰克·亚历山大（Argonne National Laboratory），Dee A Bates（伊利诺伊州Urbana-Champ），Christopher S. Brethertherthertry（Christopher S. Bretherton Instute） Chipilski（佛罗里达州立大学），Peter Dueben（ECMWF），Dale Durran（华盛顿大学），Pedram Hassanzadeh（芝加哥大学），Daniel S Katz，Daniel S Katz（伊利诺伊州Urbana-Champaign）玛格德堡（Magdeburg），Ruby Leung（Pacific Northwest National Laboratory），Maria Molina（马里兰州大学公园主席），John Shalf（劳伦斯·伯克利国家实验室），Maike Sonnewald（加利福尼亚大学戴维斯大学），邓肯·戴维斯大学，邓肯·沃森·帕里斯（duncan wats of Classion of oliver watt-mey and Instement and Instem and Instem and Insterme <
DestinE正式公告
• 领导和业务所有者：欧盟委员会 (DG CONNECT) • 与 ESA-ECMWF-EUMETSAT 建立战略合作伙伴关系 • 职责： • ESA：系统集成商和核心平台实施者的关键角色 • ECMWF：数字孪生实施者 • EUMETSAT：负责大数据湖和数据集成 • 正式组织：2021 年夏季前达成“贡献协议”
全球大气浓度的温室气体
数据：C3S/obs4mips（v4.5）合并（2003-2022），CAMS初步近实时数据（2023）GOSAT（CH4）和GOSAT-2（CO2）记录。空间范围：土地上的60ºS–60ºN。信用：C3S/CAMS/ECMWF/BREMEN/SRON大学
新闻通讯2024-2025.DOCX-大气科学
生成的预估计变压器改变了世界，尽管它们以缩写为首字母缩写，就像在流行的大型语言模型chatgpt中一样。大型语言模型（LLM）的成功已紧随计算机视觉方面的成功，通常是基于针对LLM开发的方法的。同样，UW前研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Microsoft的Rich Caruana在2019年至2021年的三篇论文中，前大学研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Rich Caruana都在适应了天气预报。随后的发展产生了更大，更准确的AI模型，例如来自华为的Pangu Weather和Deep Mind/Google的Graphcast。这些模型在ERA5重新分析数据上进行了训练，并且在以¼度纬度分辨率进行比较时，表现出与欧洲中等范围预测中心（ECMWF）世界领先的整合预测系统（IF）相似或更好的技能。ECMWF最近推出了自己的AI天气预报模型AIFS，与IFS相比，它通常也表现出优秀的技能。
航空图可视化及...分析
bagus.primohadi38@gmail.com摘要上空观察结果的局限性是分析天气的障碍之一。数据模型的使用可以是一种解决方案。本研究的目的是确定数据模型在使用RAOB作为充气图和发声信息分析仪的可视化工具提供上部空气信息方面的准确性。所使用的数据是来自Cengkareng气象站的辐射观察数据，与原位观测值相同的位置，1000 - 100 MB ECMWF压力水平模型。选择的时间是在观察时间00 UTC发生的5个事件的雾兹和雾时。使用的方法是Pearson相关性和简单的视觉验证。获得的结果是，当雾发生时，显着点图数据图的相关性为0.76，而雾霾的发生率为0.67，并且从视觉上讲，整个模型数据非常接近观察数据。在发生雾气时，整体上59个响起信息的相关性总体产生0.85 - 0.99的值，当雾霾发生时值为0.89 - 0.99。希望这些结果可以用作使用数据模型来填补辐射观察数据中的空白的考虑。关键字：发声信息，RAOB，RadioSonde，ECMWF模型。1。引言天气是在有限的时间和空间内的大气条件。天气条件通常从表面层的大气和上方的层的动力学中可以看出。使用飞行员气球观测（PIBAL）和辐射仪（自然，1957年）进行上空或上空空气的观测。辐射观测，以获取不同空气高度层处的几个天气参数的数据。观察到的参数是温度，露点，地球电位高度（与压力有关）以及风向和速度。处理辐射观察数据将获得与空气稳定性和其他几个派生参数有关的各种指数值，后来对分析和天气预测的目的非常有用（Syaifullah，2018）。印度尼西亚的守恒观察结果通常每天在00 UTC和12 UTC同时进行两次。非常动态的天气条件使上层空气的最新条件非常必要，因此模型计算似乎可以填补空的观察时间。广泛使用的一种模型是ECMWF（欧洲中范围内天气预报中心）模型。与验证ECMWF模型有关上空参数的研究表现出非常良好的热带表现，尤其是在温度和风参数方面（Haiden et
A. A. Webb
[1]面对全球气候变化，数学和统计研究所支持旅行创新研究所，芝加哥大学（伊利诺伊州芝加哥），2022年9月。[2]大气，海洋和地球和卫星冰的行星边界层。卡夫利理论物理研究所，加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校（加利福尼亚州圣塔芭芭拉），2018年6月。[3]针对部分微分方程的局部基于内核的无网状方法。布朗大学（RI普罗维登斯）数学计算与实验研究研究所，2017年8月。 [4] 2014年10月，加利福尼亚大学洛杉矶分校（加利福尼亚州洛杉矶大学）纯净和应用数学研究所的地球物理和天体湍流研讨会，2014年10月。 [5] SIAM在地球科学，工业和应用数学学会（意大利Padova）的数学和计算问题会议，2013年6月。 [6] 2012年12月，加利福尼亚大学洛杉矶分校（加利福尼亚州箭头湖）纯和应用数学研究所IPAM气候建模聚会会议。 [7] ECMWF海浪中的ECMWF研讨会，欧洲中范围的天气预报中心（阅读，英语），2012年6月。 [8] IUGG数学地球物理学会议，国际地球和地球物理学联盟（苏格兰爱丁堡），2012年6月。 [9] 2011年12月，加利福尼亚大学洛杉矶分校（加利福尼亚州箭头湖）纯净和应用数学研究所IPAM气候建模聚会会议。 [10] 12th Wave Workshop，国际波浪研讨会（夏威夷Waikoloa），2011年11月。 [11]布朗大学（RI普罗维登斯）数学计算与实验研究研究所，2017年8月。[4] 2014年10月，加利福尼亚大学洛杉矶分校（加利福尼亚州洛杉矶大学）纯净和应用数学研究所的地球物理和天体湍流研讨会，2014年10月。[5] SIAM在地球科学，工业和应用数学学会（意大利Padova）的数学和计算问题会议，2013年6月。[6] 2012年12月，加利福尼亚大学洛杉矶分校（加利福尼亚州箭头湖）纯和应用数学研究所IPAM气候建模聚会会议。[7] ECMWF海浪中的ECMWF研讨会，欧洲中范围的天气预报中心（阅读，英语），2012年6月。[8] IUGG数学地球物理学会议，国际地球和地球物理学联盟（苏格兰爱丁堡），2012年6月。[9] 2011年12月，加利福尼亚大学洛杉矶分校（加利福尼亚州箭头湖）纯净和应用数学研究所IPAM气候建模聚会会议。[10] 12th Wave Workshop，国际波浪研讨会（夏威夷Waikoloa），2011年11月。[11]