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环境污染和极端天气条件
环境污染的暴露，包括空气，土壤，水，光和噪声污染，是可能暗示心理健康结果的关键问题。极端的天气状况，例如飓风，流浪，野性场和干旱，也可能引起长期的严重关注。但是，目前对与这些暴露相关的可能精神疾病的知识尚未得到很好的传播。在这篇综述中，我们的目标是总结有关环境污染和极端天气条件对心理健康的影响的当前知识，重点是焦虑症，自闭症谱系障碍，精神分裂症和抑郁症。在空气污染研究中，PM2.5，NO2和SO2的浓度升高与焦虑，精神分裂症和抑郁症状的加剧最密切相关。我们概述了所涉及的潜在的病理机理。我们强调，与环境污染相关疾病的发病机理是多因素的，包括增加的氧化应激，系统炎症，血脑屏障的破坏和表观遗传失调。光污染和噪声污染与神经退行性疾病的风险增加相关，尤其是阿尔茨海默氏病。此外，讨论了土壤和水污染的影响。诸如原油，重金属，天然气，农用化学物质（农药，除草剂和肥料），多环或多核芳香芳烃（PAH），溶剂，铅（PB）和石棉对精神健康的影响相关的化合物。极端天气状况与抑郁症和焦虑症障碍有关，即PTSD。应实施一些政策建议和宣传运动，并主张提高高质量城市化，缓解环境污染，并因此增强居民心理健康。
在挪威大都会的SVALBARD的数值天气预测数据集：arome-arome-Arctic预测实验hectometric Runs Carra Reanalysis
○Harmonie – Arome基于Aladin联盟内开发的模型（地图上的蓝色国家）○○与AROME-FRANCE相同的非静态动力学核心○更新到该模型的物理参数化，配置选择和脚本系统●Accord common and contoct and contoct and contoct of ifs-arpege frr frrige and ifs-arpege M Moutrf，
高级增强岩石风化（A-ERW）技术...
通过铣削，打磨，运输（Sobueclay）通过散射地面岩石（与发电的相关背景数据，设备生产等的相关背景数据）在ERW Energy使用eRW Energa的操作数据中，通过GAS-SOLID COSILID与House House Operation，Pasterpessing等通过ERW Energy使用下的操作数据（MHI，MHI，JCE，JCE）通过铣削，打磨，运输（Sobueclay）通过散射地面岩石（与发电的相关背景数据，设备生产等的相关背景数据）在ERW Energy使用eRW Energa的操作数据中，通过GAS-SOLID COSILID与House House Operation，Pasterpessing等通过ERW Energy使用下的操作数据（MHI，MHI，JCE，JCE）
天气和气候预测中的人工智能
摘要 天气和气候预测主要受高维性、许多不同空间和时间尺度上的相互作用以及混沌动力学的影响。这使得该领域的许多问题变得相当复杂，而且尽管计算成本巨大，但最先进的数值模型仍不足以满足许多应用的需求。因此，使用人工智能等新兴技术来解决这些问题很有吸引力。我们表明，可以使用深度神经网络模拟高度简化的大气环流模型的完整动态，既能提供未来几天模型状态的良好预测，也能提供稳定的长期气候时间序列。这种方法也部分适用于更复杂和更现实的模型，但只能用于预测未来几天模型的天气，而不能用于创建气候运行。使用 50-100 年的数据来训练网络就足够了。可以将相同的神经网络方法与数值集合天气预报的奇异值分解相结合，以便使用神经网络生成概率集合预报。从更基本的层面上讲，我们表明，在简单的动态系统设置中，前馈神经网络推广到系统新区域的能力似乎存在局限性。这是由于网络的不同部分学习对系统的不同部分进行建模所致。相反的是，对于另一个简单的动态系统，这被证明不是一个问题，这让人怀疑在更复杂的模型背景下简单模型的结果的实用性。此外，我们表明神经网络在某种程度上能够“学习”缓慢变化的外部强迫对系统动力学的影响，但只有在给定足够广泛的强迫机制的情况下才能做到这一点。最后，我们提出了一种补充操作天气预报的方法。给定初始场和过去天气预报的误差，使用神经网络预测新预报的不确定性，仅给定新预报的初始场。
机器学习以改善ERA中对流层相对湿度的改善5天气模型数据
摘要。对对流层和下层平流层（UTL）中湿度的了解非常特别，因为它对卷云的形成及其气候影响的重要性。但是，当前天气模型中的UTLS水蒸气分布遭受大型不确定性。在这里，我们使用人工神经网络（ANN）开发了一种基于动态的Hu-Intimity校正方法，以改善ECMWF数值天气预测中ICE（RHI）的相对湿度。该模型是通过ECMWF ERA5的时间依赖性热力学和动力学变量进行训练的，以及来自服务机内的湿度测量，用于全球观察系统（IAGOS）。在±2 ERA5在iagos-tripter周围的±2 ERA5压力下的大气变量用于ANN训练。RHI，温度和地球电位对ANN结果的影响最高，而其他动态变量则具有低至中等或高度的重要性。ANN表现出色，UT中预测的RHI的平均绝对误差（MAE）为5.7％，确定的系数（R 2）为0.95，与ERA5 RHI相比，它显着改善（MAE5 RHI（MAE5）（15.8％; R 2 of 0.66）。ANN模型还提高了全套UT/LS和多云UTL的预测技能，并消除了RHI = 100％的峰值。相对于冰光厚度的MeteoSat第二代（MSG）观察到的结果比在没有湿度校正的结果上对大西洋上的关节尾卷心场景进行湿度校正的观察更好。ANN方法可以应用于其他天气模型，以改善湿度预测并支持航空和气候研究应用。
妇女在交付，访问和使用天气和气候信息服务方面的作用的重要性：来自明智的programm
在许多社区中，妇女是老年人和儿童的主要护理人员。作为自然养育者和保护者，他们在确保家人的福祉和安全方面发挥了至关重要的作用。赋予妇女获得WCI的能力至关重要，因为她们在维持家庭安全和社区弹性方面发挥了核心作用。通过为妇女提供准确，及时的天气信息，她们可以做出明智的决定来保护自己的家人和生计。妇女在紧急情况下通常是第一批响应者，她们对气候信息进行解释和行动的能力直接影响其社区的福祉。确保妇女获得WCI也可以促进性别平等，并承认她们作为灾难准备和气候适应的主要利益相关者的贡献。
典型和极端天气数据集用于研究建筑物对气候变化和热浪的弹性
我们介绍了当前和未来的预计天气文件的前所未有的数据集，用于在全球10个气候区域分发的15个主要城市建立模拟。数据集包括环境空气温度，相对湿度，大气压，直接和弥漫性太阳辐照度以及小时分辨率下的风速，这是进行建筑模拟所需的必不可少的气候元素。数据集包含Energy Plus天气文件（EPW）格式（EPW）格式的典型和极端天气年份，以及三个时期的逗号分隔价值（CSV）格式的多年预测：历史（2001- 2020年），未来的中期（2041-2060）（2041-2060），以及未来的长期（2081-2100）。数据集是从一个区域气候模型的预测中生成的，这些模型是使用每个城市的多年观察数据对其进行偏差校正的。所使用的方法使数据集成为第一个在极端温度的频率，持续时间和幅度中纳入未来气候中复杂变化的数据集。这些数据集在IEA EBC附件80“建筑物的弹性冷却”中创建，可以用于不同类型的建筑适应和弹性研究，以进行气候变化和热浪。
气氛如何影响海洋天气？
“我们发现的大气和海洋之间的新能量通路可以帮助设计更好的海洋观察系统并改善气候模型，” Shikhar Rai '23 Ph.D.说。 （机械工程），该研究的第一作者，伍兹霍尔海洋学机构的博士后研究员。除了改善气候建模外，能够更好地预测海洋的天气模式可能对渔业有实际应用，并有助于更好地直接将商业船只直接去哪里。
将大规模的天气模式与美国西海岸海外的观测和建模的涡轮枢纽高风链联系起来
摘要。美国西海岸具有巨大的风力发电潜力，尽管由于复杂的沿海气候，其潜力有所不同。在不同天气条件下表征和建模涡轮轮毂高风对于风资源评估和管理至关重要。这项研究使用两阶段的机器学习算法来识别五个大规模气象模式（LSMP）：后槽，后距离，距离，前距离，前距离，沟渠和加利福尼亚州高。LSMP与近海风模式有关，在租赁区域内的LiDAR浮标地点特别是在Humboldt和Morro Bay附近的风场开发。虽然每个LSMP都与特征性的大规模大气条件和相应的风向，昼夜变化和射流特征相应的差异，但在每个LSMP中仍然会发生风速的实质性差异。在洪堡，洪伯特的风速上升，在耕种后，距离和加利福尼亚 - 最高的LSMP中，剩余的LSMP中的风速降低，并降低。莫罗湾的平均速度响应较小，表现出在耕作后和加利福尼亚高的LSMP期间的风速提高。除了LSMP外，局部因素（包括土地 - 海热对比和地形）还改变了平均风和昼夜变化。高分辨率快速刷新模型分析在捕获洪堡的平均值和变化方面做得很好，但在莫罗湾（Morro Bay）产生了巨大的偏见，尤其是在预处理和加利福尼亚州高的LSMP期间。发现这些发现是为了指导研究特定的大规模和当地因素对加利福尼亚海上风的影响的案例，并有助于改善数值天气预测模型，从而增强了Orckey Wind Energy生产的功效和可靠性。
Response of winter climate and extreme weather to projected Arctic sea-ice loss in very large-ensemble climate model simulations
北极海冰损失和放大的北极变暖是气候变化的一个惊人签名，这对北极和中低纬度的气候变化具有重要影响。气候建模，包括极地扩增模型对比项目（PAMIP），它是研究在不断变化的气候下北极海冰损失影响的强大工具。然而，现有的气候模型模拟，包括来自多模型/合奏PAMIP项目的个体气候模型的合奏大小相对较小，可能不允许将强制响应（尤其是极端响应）对北极Sea-Ice对内部变异性的损失进行牢固的分离。因此，我们对对气候变化预测的北极海冰损失的反应的信心减少了。这导致了两个未回答的重要问题：（1）强大的探测极端需要哪些合奏尺寸，以及对预计的北极海冰损失的季节平均反应？和（2）响应取决于分辨率吗？