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2024年国际能源研讨会
ECMWF 是欧洲中期天气预报中心。我们既是一个研究机构，又是一个 24/7 全天候运营服务机构，为我们的成员国、合作国和更广泛的社区提供全球数值天气预报和其他数据。该中心拥有世界上最大的超级计算机设施和气象数据档案之一。其他战略活动包括提供高级培训和协助 WMO 实施其计划。我们是哥白尼计划（欧盟太空计划的地球观测组成部分）的重要参与者，提供有关气候变化（哥白尼气候变化服务）、大气成分（哥白尼大气监测服务）、洪水和火灾危险（哥白尼应急管理服务）的高质量信息，并通过欧盟的“目的地地球”计划，我们正在开发地球的原型数字孪生。
精确评估气候模型中的陆地大圈耦合需要高频数据输出
图4：两足的度量分析，证明了不同平均周期对夏季耦合强度评估的影响（分别为北部和南半球的JJA和DJF）。诊断基于ERA5（ECMWF 300重新分析5）从1991年到2020年重新分析数据。通过TLM算法估算明智的热通量和P LCL之间的耦合强度（Dirmeyer等，2006）。通过使用不同的时间序列（即D：仅白天的平均值； E：24小时的全天平均值；和M：每月平均值）来诊断出强耦合区域（土地网格细胞的最高15％）。使用欧拉图来说明三个诊断之间的空间差异。欧拉图中有色组件的区域与特定集的大小成正比。（Yin等人，2023年修改。）305
narclim-下一代气候模型数据 - adaptnsw
注意：1。由Access1-0和Access1-3 GCM驱动的NARCLIM1.5 RCMS模拟至2100；由Canesm2 GCM驱动的NARCLIM1.5 RCM模拟至2099年，这是因为Canesm2 GCM在Narclim1.5生产时未模拟2100。2。天气研究和预测（WRF）模型。3。关于排放场景（SRES）A2的特别报告是“商业 - 常常”方案。4。中度（RCP4.5）的代表性浓度途径（RCP）和很少的（RCP8.5）缓解。5。共享的社会经济途径（SSP）； SSP1-2.6和SSP3-7.0数据可从2024年获得，SSP2-4.5数据可在2025年提供。6。国家环境预测中心（NCEP）； ERA = ECMWF（欧洲中范围天气预报中心）重新分析临时（2015年）和ERA5（2020）。
数据驱动的机器学习科学家...
挪威气象研究所（MET NORWAY）在天气预报开发中心的机器学习（ML）科学家开设了永久性地位。成功的候选人将在建立，部署和应用世界领先的，基于ML的天气预报系统中发挥重要作用。这项工作是与欧洲中等天气预报（ECMWF）以及欧洲其他组织合作进行的。这项工作将涉及解决地球系统建模的机器学习中令人兴奋的研究问题，重点是北欧天气条件。优化大型ML模型和探索合奏方法将是开发和实施最佳模型配置以进行准确可靠的天气预测的关键。另一个主题是构建和扩展可用于培训的ML就绪数据集。结果将支持ML在天气科学和先锋数据驱动的预测模型中的快速发展及其在改善天气服务（例如YR）的天气预测价值链中的作用。
评估 ERA5 空气温度的可靠性...
I. 引言 气候分析是现代社会的一个重要过程。通过记录一段时间内的天气状况，可以预测世界各地的未来天气模式 [1]。这影响到农业、旅游业和可再生能源等各个领域 [2]。由于社会对气候分析的依赖，需要可靠的天气测量。气温是被广泛记录和估计的天气变量之一 [3]。它可以在地球表面或通过卫星测量。ERA5 是使用卫星测量对世界气候进行的大气再分析，由欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 1 提供。再分析结合物理定律，将观测和模型数据结合成一个综合数据集。为了分析气温等陆地表面变量，ERA5 使用陆地数据同化系统，该系统与 4D 变分数据同化 [4] 弱耦合。ERA5 取代了 ERA Interim 再分析，并提供了多项改进，例如比陆地性能更好 [5]。它还提供了高空间和时间分辨率，并提供跨越几十年的数据。所有这些因素都表明 ERA5 是
新闻通讯
天气观察一直是天气预测中的关键要素。它们用于帮助确定任何预测的起点。在传统的数值天气预测中，它们与以前的短期预测相结合，为整个大气和相关的地球系统组件产生完整的初始状态。这是在一个称为数据同化的复杂过程中完成的，对天气预测的大量研究致力于改善此数据同化步骤。最近，已经有许多开发项目通过机器学习进行天气预报，例如，在ECMWF的人工智能预测系统（AIFS）中实现了，但是这些方法当前并未消除数据同化：它们仍然需要预测的最佳起点，这是数据吸收提供的。但是，我们的一些员工一直在基于机器学习的系统上努力工作，这些系统根本不使用数据同化：既不在培训中也不使用推理模式。相反，预测仅基于观察结果，而没有单独建立完整初始状态的步骤，而无需依靠重新训练。
2023的南极海冰范围是记录中最低的
2023年是全球创纪录的天气和气候事件的一年，在北美，南美，南欧和中国有极度的热量；北大西洋海洋热浪；和加拿大东部的野火，使纽约市等城市的天空变成了世界末日的红色 - 如Weather的八月前封面所捕获的那样（例如ECMWF，2023年；豪斯父亲，2023年； Ripple等，2023）。在这些条件下同时发生了明显的南极海冰条件：未经原理的缓慢冬季冻结随着创纪录的最小程度，这是最低的冬季最低限度（NSIDC，2023a）成功的。相对于1981 - 2010年平均值，7月份的“缺失”海冰区域（当时负面异常达到顶峰）为247万（Mn）240万公里，大于阿尔及利亚，是世界第十大国家（Gilbert and Holmes，2023年）。在本文中，我们研究了该记录低海冰范围的一些历史背景，以证明2023年的条件在观察期内完全是前所未有的，并评论了与人为引起的气候变化和自然变化的潜在联系。
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。
从表面到Drake Passage附近的地表到中层的山波
a NorthWest Research Associates, Boulder, Colorado b J ¨ ulich Supercomputing Centre, Forschungszentrum J ¨ ulich, J ¨ ulich, Germany c Met Of fi ce, Exeter, United Kingdom d ECMWF, Reading, United Kingdom e Climate and Global Dynamics Laboratory, NCAR, Boulder, Colorado f Laboratoire de M ´ et ´ eorologie Dynamique, Ecole Polytechnique，Palaiseau，法国G大气物理系，数学与物理学系，查尔斯大学，布拉格，捷克共和国h气象与气候学研究所（BOKU）（BOKU）自然资源与生命科学大学，维也纳大学，维也纳，维也纳，维也纳，维也纳，奥地利，澳大利亚，水平科学，大气层，大气层，大气层，大气层，水平科学。东京，东京，日本K大气层和海洋研究所，东京大学，日本喀什瓦瓦大学，d deutsches zentrum f ur luftsches zentrum f ur luft- und raumfahrt，oberpfaffenhofen，oberpfaffenhofen，oberpfaffenhofen，德国forschungszentrum j ulich，j ulich，德国
新闻通讯
旨在建立我们星球的数字复制品的欧盟目的地（Destine）倡议已经进入了一个新阶段。ECMWF是Destine的三个主要参与者之一，以及欧洲的气象卫星剥削组织（Eumetsat）和欧洲航天局（ESA）。我们提供的前两个高优先数字双胞胎和Digital Twin Engine是Destine的核心。目的是实现可在决策中使用的气候发展和极端天气相关的事件的高度准确表示，并具有前所未有的互动性水平，并且有可能运行定制模拟来测试“何时”场景。为此，我们涉及到欧洲的90家机构，我们的成员和合作国家在当地人中扮演的领导角色。上个月，欧盟委员会激活了初始的命运系统。在第二阶段，我们的前两个数字双胞胎，ESA的核心服务平台和Eumetsat的数据湖正在逐渐运转。Destine有望通过与广泛的用户的应用程序共同设计扩展其操作并开发更多组件，从而不断发展。到2030年，它应该能够制作出可用的地球的完整交互式数字复制品。