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对美国北半球夏季极端温暖天数和标准化降水指数的熟练亚季节预测
摘要：熟练的亚季节极端高温和降水预测可大大造福于水资源管理、公共卫生和农业等多个部门，以减轻极端事件的影响。我们开发了一个统计模型来预测美国北半球夏季每周极端高温天数和 14 天标准化降水指数 (SPI)。我们使用美国土壤湿度的主要主成分和基于北太平洋海面温度 (SST) 的指数作为预测因子。该模型在美国东部的第 3-4 周优于 NCEP 气候预报系统第 2 版 (CFSv2)。研究发现，北太平洋 SST 异常持续数周，并与持续的波列模式相关，导致美国东部阻塞和极端温度的发生率增加。极端干燥的土壤湿度条件持续到第 4 周，并伴有感热通量增加和潜热通量减少，这可能有助于维持上层反气旋。阻塞反气旋带来的晴朗天空条件进一步降低了土壤湿度，增加了极端高温天气的频率。这种巧妙的统计模型有可能帮助制定灌溉计划、作物规划和水库运行，并减轻极端高温事件的影响。
贝叶斯网络对全局能量平衡模型的改进方法
摘要：对气候的精确模拟始终至关重要，同时也是一个挑战。本研究基于粗细模型的概念，提出一种利用贝叶斯网络对全局分辨能量平衡 (GREB) 模型进行改进的方法。改进方法在以 GREB 模型为全局框架的基础上，构建了动力学模型与统计模型相结合的粗细结构，并利用基于 GREB 模型内部气候变量相互关系构建的贝叶斯网络实现局部优化。为了客观地检验改进方法的性能和推广应用，将该方法应用于1985—2014年美国国家环境预测中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)提供的3.75°×3.75°全球数据集，对地表温度和大气温度的模拟。结果表明，改进模型比原始GREB模型表现出更高的平均精度和更低的空间分异，并且在长期模拟中具有良好的稳健性。该方法解决了GREB模型在局部区域由于过度依赖边界条件和初始条件，以及缺乏完全可用的观测数据而导致的精度问题。此外，该模型还克服了由于气候包含项不明确导致统计模型稳健性较差的挑战。因此，改进方法为可靠、稳定的气候模拟提供了一种有希望的方法。
2024当前财政年度报告：弗雷德里克国家癌症研究所国家实验室咨询委员会
在弗雷德里克国家癌症研究实验室（FNLCR）进行。委员会建议董事，NCI兼FNLCR副主任就项目的内在优点提供了有关拟议方向的内在优点，并在FNLCR上进行了持续和将来的工作。该委员会将定期审查FNLCR的现有项目组合（壁外和壁内），评估其生产率，帮助确定应将这些项目中的哪一个转换为更常规的支持机制，即（赠款，合同，合同，合同协议），以及应考虑终止。委员会代表了更广泛的校外研究社区的观点，并有助于确保FNLCR的运营是开放的，透明的，并且符合整个癌症研究界的最大利益。委员会将向NCI，副董事NCI和FNLCR副主任提交有关研究及其建议的书面描述。在2024财年期间，弗雷德里克国家实验室咨询委员会（FNLAC）介绍了有关与FNLCR组织以及正在进行的研究类型有关的各种主题的报告。委员会的讨论包括FNLCR和NCI的新精密医学计划：MDNET，IMATCH，COMBOMATCH和MEELOMATCH；主要蛋白酶MPRO和国家冷冻EM程序（NCEP）对SARS-COV-2多蛋白裂解的冷冻EM研究； FNLCR的癌症治疗和对角线生物药物的发育和生产分配；国家癌症研究所（NCI）和能源部（DOE）合作：AI驱动的RAS/RAF激活生命周期（Admirral）
评估UFS全局耦合模型中的土地 - 大气耦合过程和气候偏见
摘要：这项研究研究了后者的NCEP统一预测系统（UFS）耦合模型原型模拟模拟（P5 - P8）在2011年北部夏季 - 17在耦合的土地 - 大气层过程及其对模型偏置的影响方面的性能。在模型开发过程中实施了主要的土地物理更新。也就是说，Noah Land Surface模型被Noah MP取代，并且从P7开始更新了全球植被数据集。这些变化以及许多其他UF的改进发生了。这项研究研究了UFS根据模型土地表面过程的实现的35天预测中模拟表面条件的能力。针对全球的通风塔观测值评估了几种陆地表面状态和漏斗，并且还使用基于过程的多元度量指标来诊断分段的耦合过程。近地表气象变量通常会改善，尤其是表面空气温度，而土地 - 大气耦合指标更好地代表了在水分和辐射的表面土壤水分和表面流量之间观察到的协方差。此外，这项研究发现，连续美国的温度偏见与模型模拟水限制和能量限制区域之间耦合过程的不同平衡的能力有关。对土地初始条件的敏感性也被视为预测误差的来源。最重要的是，这项研究提出了构成耦合土地 - 预测模型中的大气行为的蓝图，这是一项至关重要的模型开发任务，可确保从第一天到季节时间尺度的第一天。
NOUS41 KWBC 131500 PNSWSH服务更改通知... 基于NOAA的统一预测系统开发和实施次生和季节性（S2S）预测系统的状态和计划： 生成AI支持气候风险信息通信的生成灾难现场计算 NOUS41 KWBC 261240 PNSWSH公共信息... 一月至三月（冬季末至初春）2025 Outlook
nous41 kwbc 131500 PNSWSH服务更改通知24-64国家气象服务总部Silver Spring MD MD 1100 AM EDT THU THU THU THU 2024年6月13日至：订户：-NOAAA天气服务-Exergency Managers -Noaaaport其他NWS Partners和Enigration Anrounter and Invorytry National Chorment and Intifical and Intifical and Intifical and Intifical and Intifition：Mike Farrar and Intifical，National Chermant：预测系统（HAFS）：自2024年7月16日生效，于2024年7月16日星期二生效，随着1200个协调的通用时间（UTC）周期，国家环境预测中心（NCEP）中央运营中心（NCO）将实施飓风分析和预测系统2（HAFSV2）的新升级（NCO）的新升级（HAFS）。更新。科学和技术增强功能包括以下内容：系统和基础设施升级： - 最新版本的UFS -Weather -Model，HAFSV2最终的科学配置冻结在2024年2月8日 - 增加移动筑巢的水平分辨率从6-2 km（HFSA仅降低到5.4-1.8 km（HFSA），从6-2 km（HFSA仅降低到90级） - options - Improved model stability and runtime efficiency Vortex Initialization Improvements: - Enhance vortex initialization to cycle hydrometeor variables and vertical velocity (HFSA only) - Update composite vortex and reduce warm-cycling Vmax threshold from 50 to 40 kt (HFSA only) Data Assimilation Improvements: - Ingest new high-resolution GOES-R mesoscale AMVs - Scale-Dependent Localization for InterCore DA-精炼GPS RO（无线电隐匿）DA模型物理学的进步： - 使用错误修复的Thompson MP -NATL Basin的Thompson Microphysics，EPAC/CPAC和JTWC盆地的GFDL Microphysics（仅HFSA）（仅HFSA）（仅HFSA） - 更新TKE EDMF PBL和SASAS CP SCP SHEMES SHEMES SHEMES SHEMES SHEMES SHEMES SHEMES SHEMES SHEMES SHEMES SHEEMES
产品功能摘要
产品特性摘要1。Rispolept的药物1 mg/ml口服溶液的商业名称2。定性和定量组成1 ml口服溶液含有利培酮1 mg。具有已知作用1 mL口服溶液的赋形剂含有2 mg苯甲酸（E 210）。有关所有赋形剂列表的6.1。3。药物形式的口服溶液。清晰无色的解决方案。4。临床数据4.1精神分裂症的治疗中有相反的治疗适应症。Rispolept在治疗与双相情感障碍有关的中度至严重的疯子发作（访问）中。rispolept表示，他们对非药理方法没有反应，并且存在暴力和自我攻击的风险。rispolept表示，其智力功能低于平均水平或根据DSM-IV标准诊断出智力低下，在该标准中诊断为攻击性或破坏性治疗的严重性。药理学治疗应该是更全面的治疗计划的组成部分，包括社会心理和教育干预措施。建议利培酮由儿童神经病学和儿童精神病学专家和青少年专家开处方，或者对儿童和青少年行为障碍的治疗非常熟悉。
Piso.AI 使用机器学习框架来预测/...
Piso.AI 使用机器学习框架，使用可用且定期更新的网格气候数据产品和位置变量来预测/重建过去特定月份和年份降水的氢和氧同位素组成。该模型使用全球降水同位素网络 (GNIP) 提供的降水同位素数据进行训练。该方法的详细信息在原始出版物中概述。如果您将 Piso.AI 用于您的工作（出版物、口头/海报演示等），我们要求您引用：Nelson, D.B., Basler, D., Kahmen, A.(2021)。“机器学习在欧洲应用的降水同位素时间序列预测。”美国国家科学院院刊，第 12 卷。118 号26 e2024107118。Piso.AI 旨在定期更新，因为所使用的输入气候数据每年都会更新。年度更新不会改变输入变量的选择或用于重建氧和氢同位素值的模型结构。如果输入气候变量发生变化（例如，由于原始数据提供者使用的插值方案更新），则对过去时间点的预测将仅在每年更新与下一次更新之间有所不同。Piso.AI 的年度更新以版本号后的更新年份表示。原始出版物使用了截至 2019 年底的数据，称为 Piso.AI v.1.01。第一个包含对新一年 2020 年预测的更新名为 Piso.AI v.1.2020。未来可能实施的模型结构的任何更改（例如纳入新的预测变量或使用新输入数据重新训练模型）都将以新版本号 (即 Piso.AI v.X) 标记。早于原始出版物的 Piso.AI 版本现在追溯重命名为 Piso.AI v.0.9（之前在 2020 年 9 月之前在 Piso.AI 网站上提供）和 Piso.AI v.0.01（之前在 2021 年 3 月之前在 Piso.AI 网站上提供）。还可能引入使用 Piso.AI 框架的其他模型，但这些模型将使用新名称标识。第一个这样的扩展是 Piso.AI.eur1900。该模型使用与原始 Piso.AI 类似的空间域，但使用更有限的预测变量选择，允许重建更早的沉淀氧和氢同位素值。但准确性会略有降低，Piso.AI.eur1900 v.1.2020 目前涵盖的是 1901 年至 2020 年的时间段。有关此应用程序的更多信息，请参阅：https://isotope.bot.unibas.ch/PisoAI-eur1900-v1-2020/ 模型版本和数据更新：Piso.AI v.1.2020（2021 年 12 月发布）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.05 - 欧洲观测网格数据集 (E-OBS) v.23.1e - 国家环境预测中心 (NCEP/NCAR) 再分析 1 项目数据（包括 2020 年）- 从气候预测中心获得的遥相关指数时间序列数据（包括 2020 年）Piso.AI v.1.01（原始出版物中的版本）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.04