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ERA5和ERA6诊断的开发和实施6
Science: • One-way coupled with the ocean, providing a consistent representation of ocean-atmosphere processes • Improved realism, such as introduction of an urban tile • Improved treatment of systematic model errors with benefit on the quality of climate trends • Resolve several ERA5 known issues , such as inconsistencies in snow cover • 8 years of additional R&D at ECMWF & improved compute capacity compared to ERA5
在挪威大都会的SVALBARD的数值天气预测数据集：arome-arome-Arctic预测实验hectometric Runs Carra Reanalysis
○Harmonie – Arome基于Aladin联盟内开发的模型（地图上的蓝色国家）○○与AROME-FRANCE相同的非静态动力学核心○更新到该模型的物理参数化，配置选择和脚本系统●Accord common and contoct and contoct and contoct of ifs-arpege frr frrige and ifs-arpege M Moutrf，
Christine C.W. Nam博士
选定的奖项2014年Eumetsat＆Europen Commision，德国2014 ECMWF和欧洲气象学会，英国，2014年GEWEX和世界气象组织（WMO），2011年荷兰及2013年戈登研究会议，美国2009年，美国2009年和2010年凯克太空研究所，美国2008年凯克研究所，2011年，美国2008年国际欧洲欧洲赛事，德国2005年，德国2005年，范围2005年，范围2005年7月2005年 - 77年 - 2005年 - 2005年 - 2005年7月77日。
一种用于测试本地规模雷达之间关系的自举技术
在本文中，我们使用基于GCMS和NWP模型解决的字段的分类方案进行了研究，以绘制大规模（概要尺度）大气状态与局部规模云属性的分布。天气打字或将观察到的天气分为州或天气制度并不是什么新鲜事物，但已在气象学中广泛使用[（1995）]。天气分类已被用作评估GCM和NWP模型的工具（例如Hewitson and Crane 1992，1996; Tennant 2003），包括云特性（例如Norris and Weaver and Weaver 2001; Ja-Kob and Tselioudis 2003; Jakob 2003; Jakob et et。Jaakobet。2005）。 在特定的中，Jakob等人。 （2005）在欧洲40岁的中范围内天气预测中心（ECMWF）重新分析（ERA-40）数据中暴露了缺点，通过检查模型数据作为云制度的函数，通过检查模型数据。 这些模型缺点不是每年平均值的父母。2005）。在特定的中，Jakob等人。（2005）在欧洲40岁的中范围内天气预测中心（ECMWF）重新分析（ERA-40）数据中暴露了缺点，通过检查模型数据作为云制度的函数，通过检查模型数据。这些模型缺点不是每年平均值的父母。
城市耕地土地表面模型中的水平衡代表
1水文和环境液压学，瓦格宁根大学，瓦格宁根，荷兰，2个气象学和空气质量，瓦格宁根大学，瓦格宁根，荷兰，荷兰3局，堪培拉局，堪培拉，堪培拉，ACT，ACT，澳大利亚，澳大利亚，澳大利亚，4读，读者，英国校园和环境学院，校园，苏尔，校园，校园，校园，校园，校园，校园，校园，校园5英国埃克塞特市，7号城市气候学系，鲁尔大学伯楚姆（Ruhr -University Bochum），德国Bochum，8 b -kode，8 b -kode，Ghent，Belgium，Belgium 9，气象学和气候学系，地理科学学院，Eoganogy of Poland of Poland okalology，Okearology，Okeran ok ok oklahoma，Oklahoma，Oklahoma，UKAMA，UKAMA，UKAMO，UKAMO，UKAMA，UKAMA，OKERAMA，OKERAMA，UKAMA，UKAMO，UKAMA，UKAMA，UKAMA 10 Sciences, University of Bristol, Bristol, UK, 12 Institute for Risk and Disaster Reduction, University College London, London, UK, 13 Department of Hydraulic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China, 14 European Centre for Medium‐Range Weather Forecasts (ECMWF), Reading, UK, 15 Department of Civil and Environmental Engineering, National University of Singapore, Singapore, Singapore, 16 Future Cities Laboratory Global,新加坡 - 新加坡，新加坡，新加坡，新加坡，美国国家科学基金会国家大气研究中心17号（NSF NCAR），美国科罗拉多州博尔德市，美国公司18号，韩国首尔大学，北韩大学，欧洲北部北部北部北部北部北部天气预报（ECMWF）的欧洲中心（ECMWF），邦纳，州邦纳市，欧洲研究中心，欧洲20座，欧洲20所科学家Moscimock Moscimock/Mosmock Mosmock Mosmock Mosmock Moscrips/compaprice/Mosmock Mosmock Mosmos Mosmock Moscrips/low俄罗斯21号地理与环境可持续性系，俄克拉荷马大学，俄克拉荷马州诺曼市，22个可持续工程和建筑环境学院，亚利桑那州立大学，美国亚利桑那州坦佩，美国亚利桑那州
机器学习以改善ERA中对流层相对湿度的改善5天气模型数据
摘要。对对流层和下层平流层（UTL）中湿度的了解非常特别，因为它对卷云的形成及其气候影响的重要性。但是，当前天气模型中的UTLS水蒸气分布遭受大型不确定性。在这里，我们使用人工神经网络（ANN）开发了一种基于动态的Hu-Intimity校正方法，以改善ECMWF数值天气预测中ICE（RHI）的相对湿度。该模型是通过ECMWF ERA5的时间依赖性热力学和动力学变量进行训练的，以及来自服务机内的湿度测量，用于全球观察系统（IAGOS）。在±2 ERA5在iagos-tripter周围的±2 ERA5压力下的大气变量用于ANN训练。RHI，温度和地球电位对ANN结果的影响最高，而其他动态变量则具有低至中等或高度的重要性。ANN表现出色，UT中预测的RHI的平均绝对误差（MAE）为5.7％，确定的系数（R 2）为0.95，与ERA5 RHI相比，它显着改善（MAE5 RHI（MAE5）（15.8％; R 2 of 0.66）。ANN模型还提高了全套UT/LS和多云UTL的预测技能，并消除了RHI = 100％的峰值。相对于冰光厚度的MeteoSat第二代（MSG）观察到的结果比在没有湿度校正的结果上对大西洋上的关节尾卷心场景进行湿度校正的观察更好。ANN方法可以应用于其他天气模型，以改善湿度预测并支持航空和气候研究应用。
持续释放抗菌化合物的药物洗脱伤口敷料
1英国雷丁大学气象学系国家大气科学中心，2欧元 - 中甲拉尼亚人气候变化中心（CMCC）（CMCC），波洛尼亚，意大利3号地球物理学系，天文学和天体物理学，配置 Institute for Meteorology, Hamburg, Germany 6 Met Office Hadley Centre, Exeter, United Kingdom 7 Alfred Wegener Institute, Bremerhaven, Germany 8 European Centre for Medium Range Weather Forecasting (ECMWF), Reading, United Kingdom 9 Climat, Environnement, Couplages, Incertitudes, CECI, Université de Toulouse, CNRS, Cerfacs, Toulouse,法国
数据驱动的天气预报的兴起-AMS期刊
摘要：基于机器学习（ML）的数据驱动建模显示出巨大的天气预测潜力。在某些应用中取得了令人印象深刻的结果。ML方法的摄取可能是改变游戏规则的游戏规则，即传统的数值天气预测（NWP）被称为“安静革命”天气预报的“安静革命”。使用标准NWP系统运行预测的计算成本极大地阻碍了通过增加模型分辨率和合奏大小来进行的改进。使用高质量的重新分析数据集（如ERA5进行培训）开发的新一代新一代ML模型允许进行预测，这些预测需要较低的计算成本，并且在准确性方面具有高度竞争力。在这里，我们首次将ML生成的预测与基于标准NWP的预测在类似于操作的上下文中进行比较，该预测是从相同的初始条件初始化的。着眼于确定性预测，我们应用了共同的预测验证工具来评估与最近开发的ML模型之一（Panguweather）一起产生的数据驱动预测的程度，可匹配从领先的全球NWP系统（ECMWF）中的一个领先的全球NWP系统（eCMWF）的预测质量和属性。与操作IFS分析和概要观察结果一起验证时，结果非常有前途，对于全球指标和极端事件而言，具有可比的精度。过于平滑的预测，随着预测提前时间的增加偏差，预测热带气旋强度的性能差，被确定为基于ML的预测的当前缺点。新的NWP范式正在依靠ML模型以及最新分析和重新分析数据集进行预测初始化和模型培训的推论。