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不确定性在湿度和模型参数中的影响对预测contail能量强迫的预测
抽象的先前工作表明，尽管飞机冷凝径（捕捞尾巴）对气候的净效应正在变暖，但每米cont虫的能量强迫的确切幅度仍然不确定。在本文中，我们探讨了拉格朗日概要模型（COCIP）在识别具有高尾尾能量强迫的战争段时的技能。我们发现，技能仅大于气候预测，甚至考虑了天气场和模型参数的不确定性。我们通过使用欧洲中等天气预报中心（ECMWF）的集合ERA5天气再分析来估计由于湿度而导致的不确定性，作为蒙特卡洛投入到cocip。我们通过迫使在巡航高度上进行的原位湿度测量值匹配匹配ERA5湿度数据的不偏见和纠正不分散。我们将使用一个集合成员之一计算出的Cocip能量强迫估计值作为地面真理的代理，并报告COCIP在识别具有较大正面代理能量强迫的细分市场方面的技能。我们通过使用与文献一致的不确定性分布中绘制的COCIP模型参数进行蒙特卡洛模拟，进一步估计COCIP中模型参数引起的不确定性。当cocip输出在季节中平均以形成气候预测时，预测代理的技能为44％，而cocip cocip输出的技能为84％。如果这些结果延续到了真实的（未知）的围栏EF，则表明能量强迫预测可以减少潜在的避免避免途径调整的数量2倍，从而减少避免避孕的成本和燃料的影响。
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。
跨观测，重新分析和公里尺度的数值天气预测模型的南半球重力波动量通量的估计值
摘要：重力波（GWS）是子午线和上层平流层中子午倾覆循环的关键驱动因素之一。他们在气候模型中的表示遭受了不足的分辨率和对其参数化的有限约束。这种掩盖了对气候变化中中大气环流变化的评估。This study presents a comprehensive analysis of stratospheric GW activity above and downstream of the Andes from 1 to 15 August 2019, with special focus on GW representation ranging from an unprecedented kilometer- scale global forecast model (1.4 km ECMWF IFS), ground-based Rayleigh lidar (CORAL) observations, modern reanaly- sis (ERA5), to a coarse-resolution climate model (EMAC).与ERE5相比，发现Zonal GW动量（GWMF）的分辨垂直浮标（GWMF）的强度至少为2-2.5。与IFS中解决的GWMF相比，ERA5和EMAC的选址继续产生60 8 s的过度GWMF极点，从而在已解决的GWMF和参数化的GWMF之间产生明显的差异。在IFS和ERA5中对GW Pro Files的类似验证验证了相似的波结构。，即使在； 1公里的分辨率，IFS中的解析波弱于LIDAR观察到的波。此外，跨数据集的GWMF估计值表明，基于温度的代理基于线性GWS的中频近似，由于简化的GWMF和GW波长估计的数据高估了GWMF。总体而言，该分析为参数化验证提供了GWMF基准，并要求三维GW参数化，更好的上限处理和垂直分辨率随着模型中水平分辨率的增加而增加，以进行更现实的GW分析。
Burkina Faso的见解
苏丹 - 萨赫尔地区长期以来一直容易受到环境变化的影响。但是，全球变暖的强化导致了前所未有的挑战，需要详细了解该地区的气候变化。这项研究使用与苏丹 - 撒海利社会高度相关的11个气候指数分析了气候变化对布基纳法索的影响。与参考期（1985 - 2014年）相比，不同SSP的参考周期（2031 - 2060）和Far Future（2071 - 20100年）的统计缩写尺寸缩小的NEX-GDDP-CMIP6模型（25 km）用于确定接近（2031 - 2060）的预计变化（2071 - 2000）。验证气候模型针对状态参考数据（带有站数据的气候危害组红外降水）和ERA5（ECMWF重新分析V5）的验证显示出具有一些偏见的主要气候变量的合理性能。在SSP5 - 8.5下，布基纳法索预计到本世纪末的温度升高超过4.3℃。降雨量预计将在SSP5 - 8.5下增加30％，雨季开始较早，持续时间更长。这可能会增加雨养农业的水利用率，但被蒸散量增加了20％。在所有SSP和未来时期，该国可能会增加洪水和大雨的风险。由于温度的升高，热应力和冷却度天数预计在SSP8.5场景下，尤其是在西部和北部的情况下会大大增加。在SSP1 - 2.6和SSP2 - 4.5下，该国的预计更改要低得多。因此，及时实施气候变化措施可以显着减少气候变化对这个脆弱地区的影响，并在可持续的未来增强人口弹性。
地球观测卫星委员会 (CEOS) 和气象卫星协调组 (CGMS) 关于支持进展的声明
Agence gabonaise d't't't'Et d'Aspiales（Ageos），Gabon Agencia Espacial Mexicana（AEM），墨西哥Agenzia Spaziale Italiana（Angkasa），马来西亚Agenzia Agenzia agenzia agenzia spaziale spaziale spaziale Italiana（ASI），ITALY ITALY AUSTAREIAL INTARDERIAL INTARLERELES（BOM）（BOM） IAL技术发展（CDTI），西班牙中国资源卫星数据与应用中心（CRESDA）澳大利亚科学和工业研究委员会（CSIR）南非皇家研究所（CRI），新西兰德意志ZentrumFürluft-luft-luft-luft-luft-und-umund raumfahrt（dlr），欧洲媒体（ESSCCCANCAS），加拿大企业（ESSO） （EWEC）对气象卫星（EUMETSAT）*欧洲航天局（ESA）*地理学和空间技术发展局（GISTDA），泰国地球科学澳大利亚（GA）全球气候观察系统（GCOS）全球地理学部门（GGOS）CIL（ISC）Indial Geosper（IMD） （ISRO）*
季节性下降降雨的机构培训
水资源部（DWR）通过国家气象和水文服务（NMHS）生成和管理水电学数据。在其操作中，预报员使用世界气象组织（WMO）全球和区域专业气象中心提供的区域尺度观察数据以及预测，例如尼日尔的ACMAD，Eumetsat，ECMWF，UK MET Office，UK MET Office，IRI，IRI，Meteo，Farance和Noaa Nation National Weathere Service。DWR目前提供的服务包括最近观察结果的摘要和预测到季节性时间尺度，而气候变化适应性服务有限，主要是通过各种集中的项目提供的。季节性预测仅在5月的西非年度区域气候前景论坛（RCOF）上进行，在6月主要降雨季节开始之前，提前一个月的交货时间。7月发布了更新。此外，还收到了通过全球电信系统（GTS）传递的实时海洋观察。但是，缺乏基本的电信（Internet访问）意味着预报员通常无法下载必要的信息，查看模型和缩小的区域图像，因此无法根据需要及时产生量身定制的气候信息。DWR的人力和设备能力短缺也对气候预测办公室有挑战，以向不同的政府部门提供定制的气候数据和信息，以适应其个人利益。为了减轻DWR的这些约束，GCCA+项目启动了能力建设，该项目旨在提供机会，以解决冈比亚的季节性预测和气候变化情景的科学生产中的人力资源发展问题。目前针对DWR和其他相关机构的GCCA+能力建设计划提供了通过以下方式解决人力资源发展问题的机会。
预测海面温度和海洋热浪发生的机器学习方法：地中海海
摘要。海洋热浪（MHWS）具有显着性和生态影响，因此需要预测这些极端事件，以防止和减轻其负面后果，并向与MHW相关风险的决策者提供有价值的信息。在这项研究中，使用机器学习（ML）技术来预测地中海16个地区的海面温度（SST）时间序列和海洋热浪。mL算法，包括随机森林（Rforest），长期记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN），用于为SST创建竞争性的预测工具。ML mod-eL旨在预测向前7 d的SST和MHW。对于每个区域，我们对ML技术进行了15种不同的实验，从1981年到2017年逐渐滑动训练和4年的测试窗口。沿侧面的SST，其他相关的大气变量被用作MHW的潜在预测指标。来自欧洲航天局气候变化计划（ESA CCI SST）v2.1的数据集和欧洲中范围的天气预报中心（ECMWF）ERA5从1981年到2021年重新分析用于训练和测试ML技术。对于每个区域，结果表明，所有ML方法在1 d交货时间内用微型根平方误（RMS）进行了约0.1°C，最大值在7 d提货时约为0.8°C。在所有区域中，Rforest和LSTM都在所有交货时间内都超过了CNN模型。LSTM在所有交货时期的11个区域中具有最高的预测技能。用于MHW预测，ML用于MHW预测，ML重要的是，ML技术显示了SST和MHW预测的动态哥白尼预测系统（MEDFS）的结果，尤其是在预测的早期日期。
卢顿（英国），2023 年 11 月 14 日 Telespazio 收购 e2E，以增强英国的综合太空能力
Telespazio UK 是 Telespazio（Leonardo 和 Thales 合资成立，持股 67%，持股 33%）的子公司，今天宣布已完成对 e2E 集团的收购。Telespazio UK 在英国市场拥有超过 45 年的经验，在为欧洲航天局 (ESA)、欧洲中期天气预报中心 (ECMWF)、太空项目以及国家民用和国防客户提供系统、服务和工程支持方面拥有成功记录。Telespazio UK 的空间领域专业知识涵盖地球观测/地理信息/科学探索数据系统、弹性导航和授时、空间领域感知、民用/国防地面部分以及下游应用和气候服务。e2E 集团总部位于韦林花园城，是英国领先的独立空间系统工程和咨询集团，提供高水准和定制的技术支持和专业知识。自 1999 年以来，e2E 一直提供系统工程和技术咨询服务，包括开发卫星操作软件、集成和测试新空间系统、确保通信服务、开发下一代系统架构以及开发涉及软件定义无线电 (SDR)、片上系统 (SoC) 实施以及射频 (RF) 和自由空间光通信的首次概念验证演示。e2E 集团投资于领先的通信技术开发，获得了领域知识和知识产权，这些知识和知识产权正应用于多个旨在造福卫星通信行业的新项目。e2E 的深厚卫星通信工程专业知识的加入增强了 Telespazio UK 提供空间服务的能力，而 e2E 与国防和商业客户合作的悠久历史与 Telespazio UK 与机构客户的数十年合作历史相得益彰。此次收购是 Telespazio UK 为民用和国防领域国家空间战略实施做出重大贡献的征程迈出的重要一步。
云型的机器学习 - 泰特里 - 观察 -
摘要。气候模型中云反馈的不确定性是未来Climeate预测的主要限制。因此，云模拟的评估和改进对于确保气候模型的准确性至关重要。我们在气候模型中相对于卫星观测值分析了云偏差和云的变化，相对于全球平均值近表面温度（GMST），并将它们与均衡气候灵敏度，瞬态气候响应和云反馈相关联。For this purpose, we develop a supervised deep convolutional artificial neural network for determination of cloud types from low-resolution (2.5 ◦ × 2.5 ◦ ) daily mean top-of-atmosphere shortwave and longwave radiation fields, corresponding to the World Meteorological Organization (WMO) cloud genera recorded by human observers in the Global Telecommunication System (GTS).We train this network on top-of-atmosphere radiation retrieved by the Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) and GTS and apply it to the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 and 6 (CMIP5 and CMIP6) model output and the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Reanalysis version 5 (ERA5) and the Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications version 2 （Merra-2）Reanalyses。我们比较模型和卫星观测值之间的云类型。我们将偏见与气候灵敏度联系起来，并确定云类型的根平方误差与源自神经网络的均方根误差与模型平衡气候灵敏度（ECS），瞬态气候响应（TCR）和云反馈。模型集合中的这种统计关系有利于具有较高EC，TCR和云反馈的模型。但是，这种关系可能是由于当今偏见和未来预测的云变化之间使用的集合的规模相对较小或解耦。使用ebrupt-4×CO 2 CMIP5和CMIP6实验，我们表明，模拟层状减少和增加的累积云的模型往往具有比模拟层状增加和减小累积云的模型更高的EC，并且这也可以部分解释模型云类型的发生之间的关联。