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众包 GNSS 智能手机的自动选择......
智能手机已转换为便携式GNSS（全球导航卫星系统）接收器。具有数十亿此类设备记录的GNSS数据具有很大的科学研究潜力，并具有前所未有的时空分辨率。但是，目前访问大型GNSS智能手机数据的访问量是有限的，并且数据处理具有挑战性。Camaliot项目（机器学习技术在GNSS IOT数据融合中的应用）旨在解决这些问题，以促进众包GNSS数据的可用性，以进行天气预报和太空天气监测。Camaliot众包活动中大量的GNSS数据具有异质性的质量。为了应对此数据处理挑战，我们使用机器学习（ML）开发了一种自动数据选择算法。在这项研究中，比较了不同ML模型的分类性能。还检查了不同数据质量指标的重要性。初始结果表明，基于ML的分类器可以在广告系列的实际数据上获得95％的精度，而无需为质量指标设置明确的阈值。基于选定的智能手机GNSS数据，也进行了对流层参数估计实验。
火星大气中灰尘的垂直分布
MARS Express上的Omega光谱仪获得了对火星肢体的几种观察，这些观察仪仍未得到探索。在这里，我们根据火星大气灰尘的丰度和大小来探讨这些数据的信息内容。我们通过应用全球散射蒙特卡洛1D辐射转移代码来接近灰尘检索，以建模0.5 - 2.5μm光谱范围（VNIR和SWIR OMEGA通道），以使粉尘有效半径和数量密度变化在大约之间。8和50公里。 这是该方法第一次应用于欧米茄肢体数据。因此，我们仅介绍三个研究案例，其中水冰低于可检测性水平，以便将未来更广泛应用之前的方法论问题，假设和表现重点放在。 该模型完全包含多种散射效应，这些散射效应已知是导致在不同高度和表面上采用的肢体之间的耦合。 开发了表面反射率的延长的三维建模，形成了肢体光谱的表面晶体。 发现VNIR通道可用于降低辐射转移溶液的退化。 在15至30 km之间产生0.85±0.15μm（对应于模态半径〜0.3μm的模态R m m 〜0.3μm）的尘埃垂直分布，与全球循环模型（GCM）一致，但在模型中的模型预测中，与模型相比的一个级数相当一致，但与模型之间的模型（MC）相当吻合（GCMS），这是一个模型和MARS的clls clls clls clls clls clls clys的clains。8和50公里。这是该方法第一次应用于欧米茄肢体数据。因此，我们仅介绍三个研究案例，其中水冰低于可检测性水平，以便将未来更广泛应用之前的方法论问题，假设和表现重点放在。该模型完全包含多种散射效应，这些散射效应已知是导致在不同高度和表面上采用的肢体之间的耦合。开发了表面反射率的延长的三维建模，形成了肢体光谱的表面晶体。发现VNIR通道可用于降低辐射转移溶液的退化。在15至30 km之间产生0.85±0.15μm（对应于模态半径〜0.3μm的模态R m m 〜0.3μm）的尘埃垂直分布，与全球循环模型（GCM）一致，但在模型中的模型预测中，与模型相比的一个级数相当一致，但与模型之间的模型（MC）相当吻合（GCMS），这是一个模型和MARS的clls clls clls clls clls clls clys的clains。实际上与MCS数据达成了总体协议，在一种情况下，欧米茄退休的尘埃与Hellas Basin的当地风暴兼容。在火星气候数据库中没有很好地表示，该数据库提供了每月平均统计数据。我们的结果证明了欧米茄肢体数据在定量上有助于火星尘埃研究的能力，尽管需要在探测的光谱范围内准确地对多个散射进行准确模拟多个散射，但仍需要进行较复杂且缓慢的辐射转移计算方案。在整个Omega肢体数据集中，理想的检索方法的理想应用也有助于评估当地沙尘暴的发生，需要进一步的工作，旨在包括水冰气溶胶和可能的热发射。是使用蒙特卡洛建模方法对欧米茄肢体数据进行的首次尝试，这项工作代表了一种有用的基准测试，用于更快，虽然准确，但较不准确，辐射转移模型。
ATOVS 的全球大气探测...
已经开发了国际高级电视和红外观测卫星垂直声音（ATOVS）处理套件（IAPP），以检索来自ATOVS测量结果的大气温度，湿度，大气总臭氧，大气总臭氧和其他参数。检索这些参数的算法包含四个步骤：1）云检测和去除，2）ATOV测量值的偏置调整，3）回归检索过程，以及4）非线性迭代物理检索。九（3 3 3）相邻的高分辨率红外音器（HIRS）/3点观测，以及先进的微波炉响起的单位-A观测值重塑为HIRS/3分辨率，可用于检索温度效果，表面皮肤温度，总大气的冰酮和微层面表面和同样的湿度，表面皮肤温度，总大气的沸腾的表面，以及同样。atovs profle检索结果通过root平方平方的差异来评估反射仪观察条件。在1 km垂直分辨率下温度的检索准确性约为2.0 k，在本研究中，在2 km垂直分辨率下的露点温度为3.0–6.0 K。IAPP现在可供全球用户用于处理实时ATOV数据。
新闻通讯2024-2025.DOCX-大气科学
生成的预估计变压器改变了世界，尽管它们以缩写为首字母缩写，就像在流行的大型语言模型chatgpt中一样。大型语言模型（LLM）的成功已紧随计算机视觉方面的成功，通常是基于针对LLM开发的方法的。同样，UW前研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Microsoft的Rich Caruana在2019年至2021年的三篇论文中，前大学研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Rich Caruana都在适应了天气预报。随后的发展产生了更大，更准确的AI模型，例如来自华为的Pangu Weather和Deep Mind/Google的Graphcast。这些模型在ERA5重新分析数据上进行了训练，并且在以¼度纬度分辨率进行比较时，表现出与欧洲中等范围预测中心（ECMWF）世界领先的整合预测系统（IF）相似或更好的技能。ECMWF最近推出了自己的AI天气预报模型AIFS，与IFS相比，它通常也表现出优秀的技能。
AMS 2025会议促进了“ ...
AMS2025举行的总统会议强调了与会议主题相关的天气，水和气候紧急主题的跨学科演讲。会议的主题演讲是总统论坛，该论坛将着重于“物理，社会，文化和经济影响：墨西哥湾沿岸作为全球变化的缩影”。这次小组会议将以来自密西西比河三角洲地区的专家为特色：美国地质调查局气候和土地利用变化的首席科学家弗吉尼亚·伯克特（Virginia Burkett）博士，以及几项IPCC和国家气候评估报告的首席作者；大学大气研究公司（UCAR）兼科学政策专家Antonio J. Busalacchi博士； J. Marshall Shepherd博士，前AMS总裁，天气和气候的国际领先专家，佐治亚大学的杰出教授；西南深处环境正义中心的创始人兼执行董事贝弗利·赖特（Beverly Wright）博士，白宫环境司法咨询委员会成员。Rebecca E. Morss博士，A
黑河公立学校中学课程注册表
Anderson，D。K.（制作人）和Reher，K。（制作人）https://www.youtube.com/watch？ v = kmkc8nfpati＆feature = youtu.be be https://www.firstthingsfirst.org/early-Childhoods-kildhoods-kildhoods/brain-deeferctment/brain brain开发：第一年https https：///wwwwww.cdc。 gov/ncbddd/child Development/早期 - 脑发育。 edu/resources/inbrief-science-of-ecd/早期大脑发展科学哈佛大学行为/大脑开发/2019/the-First-Life-092419生命的头几年脑事实https://www.cliffsnotes.com/study- guides-- Guides- https://www.youtube.com/watch？ v = 4ADEMD1M_QI在中间儿童期https：//pediatrics.aapperications。 org/content/145/6/e20192244中等儿童时期健康和行为的流行病性素材Sarika R. Parasuraman，博士，MPH；Anderson，D。K.（制作人）和Reher，K。（制作人）https://www.youtube.com/watch？v = kmkc8nfpati＆feature = youtu.be be https://www.firstthingsfirst.org/early-Childhoods-kildhoods-kildhoods/brain-deeferctment/brain brain开发：第一年https https：///wwwwww.cdc。gov/ncbddd/child Development/早期 - 脑发育。edu/resources/inbrief-science-of-ecd/早期大脑发展科学哈佛大学行为/大脑开发/2019/the-First-Life-092419生命的头几年脑事实https://www.cliffsnotes.com/study- guides-- Guides- https://www.youtube.com/watch？v = 4ADEMD1M_QI在中间儿童期https：//pediatrics.aapperications。org/content/145/6/e20192244中等儿童时期健康和行为的流行病性素材Sarika R. Parasuraman，博士，MPH；
GFDL下一代大气模型AM5
的好处： - 切换到RTE+RRTMG框架利用了几十年来的累积发展。- 现代化的基础架构允许灵活性来满足用户限制的需求。- 在GFDL上开发的新的统一参数化（Feng et al。提交的）产生更多的云和降水的物理表示。
免疫系统受损的个体中的尿液微生物组
阻碍了我们对底部拖网对全球碳周期的影响的理解以及对气候政策的潜在影响。保护存储在海洋沉积物，植物和动物中的有机碳已被确定为应对气候变化的有力工具（Hoegh-Guldberg等，2019）。然而，由于普遍的气候政策和碳市场，对海洋气候解决方案的吸收速度很慢，这些市场只能识别缓解活动，并对大气排放产生可衡量的影响。在当前范式下鉴定基于海洋的溶液的挑战在于量化由人为活性产生的大气排放的复杂性，该活动发生在海洋表面以下（Luisetti等，2020）。因此，解决这一挑战的研究对于发现可以利用海洋的全部潜力来促进气候变化的新机会至关重要。在这里，我们研究了1996 - 2020年间及以后的情况下释放到全球海洋中的拖网诱导的碳的命运，并估计了发射到大气的CO 2的比例。为了估计拖网诱导的CO 2排放，我们使用了Sala等人的假设和数据。（2021），迄今为止唯一一项估计拖网对海洋沉积物中Co 2级别的影响的研究，以及两类的海洋循环模型：（i）海洋循环逆模型（OCIM; 2°分辨率; Holzer等，2021），2021）和（II）NASA Goddard Institute for Space Eance（GISS 2（GISS）2（giss）。 Lerner等，2021）。The latter was used in coupled climate simulations under two realizations: prescribed atmospheric CO 2 concentrations (GISScon) and prognostic atmospheric CO 2 based on anthropogenic emissions, the land and ocean sink, and benthic trawling (GISSemis; Ito et al., 2020 ).GISS和OCIM模型用于通过模拟大气和海洋过程的复杂相互作用，来估计CO 2的空气传播和CO 2的内部海洋运输。这些模型通过对CO 2通过电流，对流，垂直混合，生物过程（仅GISS）和表面气体交换进行建模，从而提供了海洋和大气之间CO 2交换的详细时空估计。取决于地理位置和底部拖网的水深，CO 2在几个月到几个世纪内暴露于海面（Siegel等，2021年）。GISS和OCIM模型对最新观察结果进行了系统的评估，已被国际接受，并在CMIP6中被用于代表第六次评估报告（IPCC，2022年）的海洋过程（例如，空气 - 循环），并在全球碳预算中用于估算Surface PCO 2（Friedliedliedliedlingstein et Al，2020a）。