XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemforecasts
2030 年天气预报 - ECMWF
回顾 ECMWF 自 1975 年成立以来的 37 年，数值天气预报 (NWP) 的科学和实践取得了惊人的进步。1975 年，全球 NWP 模型尚处于起步阶段，天气预报技能最多只能提前三天。ECMWF 成立的一个关键原因是通过创建欧洲集体努力，使全球 NWP 能够更快地发展。无论如何，这段时间是这项事业取得巨大进步的时期，今天我们通常预计天气预报能够提前第二周预测。科学发展、增强的观测覆盖范围和增强的计算能力都发挥了关键作用。未来会怎样？我们可以期待 2030 年的天气预报是什么样的？众所周知，预测科学和技术的未来非常困难，尤其是因为如果以最近的历史为依据，未来 18 年的技术进步基本上是不可想象的。但也许其他当前趋势更容易推断。ECMWF 全球预报模型的隐含水平网格大小（高分辨率模型目前为 16 公里）几十年来一直以相当稳定的指数速度减少。NWP 预报的客观技能指标表明，技能一直在以大约每十年一天的提前时间增加（对于有用的预报）的恒定速度增加。将这两种趋势向前推断可能很危险，但如果我们这样做，那么到 2030 年，技能应该可以延长大约两天，水平网格大小可能在几公里的范围内。另一个自然而然的问题是，未来的全球模型将能够预测什么？有趣的是，自 1992 年以来，ECMWF 不仅预测天气，还预测海浪。当然，近地表风和海浪之间有着密切的联系，但当时和现在，水手对海浪的良好预报的需求也很大。最近，由于将我们的预报扩展到月度和季节时间尺度，ECMWF 预报模型现在包括与大气模型相结合的全球海洋模型。此外，ECMWF 还开发了另外两个领域，在这些领域中，可以使用我们的预报系统和数据预测自然环境的相关方面。从科学、技术以及用户的角度来看，这些都是非常令人兴奋的举措。第一个是 MACC 项目，用于预测大气成分，包括温室气体、气溶胶、火灾和空气质量。第二个是 ECMWF 的第一个第三方活动——欧洲洪水预警系统——正在探索集水区水文的评估和预测。人们可以推测，未来的 NWP 系统可能更接近于数值环境预测系统。这些发展之所以发生，是因为这些领域的科学正在进步，也是因为可以从卫星和其他地方获得这些特性的新观测。当然，所需的科学是多学科的，物理学、化学和生物学都发挥着越来越重要的作用。起源于气象学的数据同化等技术可以并且正在扩展到环境科学的许多其他分支。未来存在许多不确定性，但 ECMWF 可以抓住机遇，推动 NWP 科学发展并提高预报技能，继续成为公认的全球中期预报领域的世界领导者。艾伦·索普
作为气候适应的远程预测
气候变化增加了天气变异性，加剧了贫困国家的农业风险。规避风险的农民无法定制他们的播种决定，并在下一季节进行投资投资。准确的，远程的预测使农民能够对未来的季节进行优化。我们通过实验评估印度的季风开始预测，将250个村庄随机控制；预测组在发作之前就可以很好地接收信息；和一个基准指数保险集团。预测农民更新他们的信念和行为：相对于先验而收到“坏消息”的农民大大减少了在文化和某些投入支出下的土地，而那些收到“好消息”的人大大增加了投入支出。，随着农民量身定制投资，预测也会影响作物的选择。这些投资变化有意义地改变了后结果。相比之下，不提供任何信息的保险增加了投资，但不会改变农作物。我们的结果表明，预测是气候适应的有前途的工具。
经济前景和通胀预测
2023 年 11 月 29 日货币政策委员会第六次会议的决定莫桑比克银行货币政策委员会 (MPC) 决定将 MIMO 政策利率维持在 17.25% 不变。这一决定是基于与通胀预测相关的新风险和不确定性的出现，突显了中东持续冲突对全球燃料和食品价格的潜在影响。中期内，个位数通胀前景仍然存在。2023 年 10 月，年通胀率升至 4.8%，9 月为 4.6%。这一发展主要是由于食品和酒精饮料价格上涨。核心通胀（不包括水果和蔬菜）以及管制价格也上涨。从中期来看，个位数通胀前景仍然存在，主要反映了梅蒂卡尔的稳定性以及货币政策委员会正在采取的措施的影响。与通胀预测相关的风险和不确定性继续恶化。国内方面，公共财政压力和极端天气事件演变及影响的不确定性占主导地位。外部方面，除了俄罗斯和乌克兰之间的冲突外，中东当前冲突的延长和蔓延及其对国际石油和粮食价格的影响的不确定性也十分突出。中期内，不包括液化天然气（LNG），预计经济将保持温和增长。2023年第三季度，不包括液化天然气的国内生产总值（GDP）估计增长3.3%，而上一季度为3.1%。包括液化天然气在内，GDP增长从4.7%加速至5.9%。中期内，不包括液化天然气生产，预计经济活动将继续复苏，尽管潜在气候冲击对农业生产和各种基础设施的影响存在不确定性。与此同时，采掘业将继续为经济增长的加速做出贡献。国内公共债务压力继续增加。国内公共债务（不包括贷款和租赁协议以及逾期债务）为 3344 亿梅蒂卡尔，比 2022 年 12 月增加 593 亿梅蒂卡尔。货币政策委员会将继续监测与通胀预测相关的风险和不确定性的发展，并将根据具体情况采取适当的措施。下一次定期货币政策委员会会议定于 2024 年 1 月 31 日举行。
经济前景和通胀预测
2023 年 5 月 31 日货币政策委员会第三次会议的决定 安哥拉央行货币政策委员会 (MPC) 决定将 MIMO 政策利率维持在 17.25% 不变。尽管中期通胀前景为个位数，但这一决定是基于通胀预测面临的高风险和不确定性。货币政策委员会还决定将本币负债的准备金要求从 28.0% 提高到 39.0%，外币负债的准备金要求从 28.5% 提高到 39.5%，以吸收银行系统中可能产生通胀压力的过剩流动性。通胀预测面临的风险和不确定性仍然很高。在国内，公共支出面临的普遍压力、税收疲软以及管制价格（尤其是液体燃料价格）发展的不确定性尤其突出。外部方面，俄乌长期冲突的影响、商品价格动态以及金融市场波动等不确定性因素突出。中期个位数通胀前景正在巩固。2023 年 4 月，年通胀率放缓至 9.6%，主要原因是全球市场食品价格暴跌，同时梅蒂卡尔汇率出现有利发展。不包括水果和蔬菜以及管制价格的核心通胀率也有所放缓。中期，个位数通胀前景正在巩固，这得益于货币政策委员会采取的措施的影响、现行汇率稳定以及全球市场大宗商品进口价格的下降趋势。经济温和增长的前景仍然存在。2023 年第一季度，国内生产总值 (GDP) 增长 4.2%，主要原因是采掘业表现良好。 2023 年和 2024 年，采掘业预计将继续为 GDP 增长做出贡献。不包括天然气项目，预计经济增长温和。国内公共债务有所增加。国内公共债务（不包括贷款和租赁协议以及逾期债务）为 3028 亿梅蒂卡尔，比 2022 年 12 月增加 277 亿。货币政策委员会将继续监测与通胀预测相关的风险和不确定性的发展，并将毫不犹豫地采取必要的纠正措施。下一次定期货币政策委员会会议定于 2023 年 7 月 26 日举行。
气候预测中的信号到噪声悖论
基于模型的气候预测中的信号到噪声悖论（SNP）是指违反直觉的情况，在这种情况下，合奏平均预测的时间序列与对现实世界的观察更好，而不是与模型预测合奏的各个成员。这意味着现实世界的可预测性超过了模型世界内的可预测性。观测值与预测集合平均值的预期相关性与单调但非线性方式的预测系统的信噪比有关（Kumar 2009）。在此，“信号”是指集合平均值的时间变异性，而“噪声”是指合奏成员对集合平均值的可变性。考虑到预测系统的信噪比，集合均值预测与观测之间的相关性大于预期时发生SNP。SNP通常通过真实世界和模型世界之间可预测组件（RPC）的比率进行量化。观测值的可预测组成部分是根据集合均值信号与观测值之间的相关系数估算的，并且模型的（平方）可预测组件是从信号方差的分数到总模型方差的估计。后一个部分与集合均值信号与单个集合成员之间的（平方）相关系数相同。如果RPC明显大于1，则观测值比构成SNP的模型集成实现更可预测。（2014）和Eade等。（2014）。Scaife等人首先提出了支持SNP在季节性和十年气候预测中存在的证据。他们描述了北大西洋上冬季大气循环的可预测组成部分有时在模型中低于观测值。尽管自Scaife和Smith（2018）进行全面评论以来，许多研究探讨了SNP的不同方面，但尚未解决该问题的最终解决方案。牛津车间提供了一个专门的平台，不仅是为了向专家的受众介绍我们当前的理解，而且更重要的是，批判性地讨论了我们知识状态的差距和问题。研讨会的主要目标是实现对悖论的更好，更完整的理解，并确定有关其解决方案的建议。在研讨会期间，很明显，我们的社区，包括本报告的作者，对该问题进行了一系列观点，我们的会议报告反映了会议上提供的思想和证据的多样性。
南亚脆弱性的气候变化。根据圣母大学的全球改编计划指数，南亚是新兴的 作为气候适应的远程预测 气候智能公共投资管理（CS-PIM） 季节性水产量模型
•降雨的70％：在季风季节；高度可变（Kumar等人，2013年）•气候变化正在增加印度的降雨变异性（Auffhammer and Carleton 2018）•与印度以外的相关性：> 33％的全球流行歌曲占亚洲季风地区的生活
气候预测中的信号到噪声悖论
基于模型的气候预测中的信号到噪声悖论（SNP）是指违反直觉的情况，在这种情况下，合奏平均预测的时间序列与对现实世界的观察更好，而不是与模型预测合奏的各个成员。这意味着现实世界的可预测性超过了模型世界内的可预测性。观测值与预测集合平均值的预期相关性与单调但非线性方式的预测系统的信噪比有关（Kumar 2009）。在此，“信号”是指集合平均值的时间变异性，而“噪声”是指合奏成员对集合平均值的可变性。考虑到预测系统的信噪比，集合均值预测与观测之间的相关性大于预期时发生SNP。SNP通常通过真实世界和模型世界之间可预测组件（RPC）的比率进行量化。观测值的可预测组成部分是根据集合均值信号与观测值之间的相关系数估算的，并且模型的（平方）可预测组件是从信号方差的分数到总模型方差的估计。后一个部分与集合均值信号与单个集合成员之间的（平方）相关系数相同。如果RPC明显大于1，则观测值比构成SNP的模型集成实现更可预测。（2014）和Eade等。（2014）。Scaife等人首先提出了支持SNP在季节性和十年气候预测中存在的证据。他们描述了北大西洋上冬季大气循环的可预测组成部分有时在模型中低于观测值。尽管自Scaife和Smith（2018）进行全面评论以来，许多研究探讨了SNP的不同方面，但尚未解决该问题的最终解决方案。牛津车间提供了一个专门的平台，不仅是为了向专家的受众介绍我们当前的理解，而且更重要的是，批判性地讨论了我们知识状态的差距和问题。研讨会的主要目标是实现对悖论的更好，更完整的理解，并确定有关其解决方案的建议。在研讨会期间，很明显，我们的社区，包括本报告的作者，对该问题进行了一系列观点，我们的会议报告反映了会议上提供的思想和证据的多样性。
