XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemweather
天气和气候科学学期的基本原理：I（...
•高度：从约85公里（53英里）开始，延伸至地球表面上方约600公里（373英里）。•温度：随着高度的高度急剧增加，由于吸收高能太阳辐射，可能会上升至2,500°C（4,500°F）或更多。尽管高温，由于空气密度低，热层不会对人类感到热。•特征：包含电离层，一个具有高浓度离子和游离电子的区域。通过反射回到地球的无线电波，该层在无线电通信中起着至关重要的作用。•意义：影响太空天气和卫星操作，对于北部和南部的光线（Auroras）很重要，这是由于太阳风与地球磁场之间的相互作用而发生的。
基于空间天气的预警工具的设计
科学、技术和创新秘书处在推动发展国家太空能力的举措方面发挥着关键作用。该国对太空技术的兴趣源于改善通信、农业监测、灾害管理和环境保护的需求。作为利用太空科学和技术的努力的一部分，乌干达政府通过航空航天局向布西特马大学提供了一笔赠款，用于开发“基于太空天气的预警工具”。
南加州的气候和天气驱动器圣安娜风和非圣诞老人风火
背景。秋天和冬季圣安娜风（SAW）是南加州最大，最具破坏性的野火。目标。（1）对比在锯天与非闭合天点火点火，（2）评估这两种火灾类型的加拿大火灾天气指数（CFWI）的预测能力，（3）确定导致最大野火的气候和天气因素。方法。Cal Fire（加利福尼亚州林业和防火部）FRAP（消防和资源评估计划）火灾数据与来自四个站点的每小时气候数据，以及锯风风速的区域指数，以及来自Palmer干旱严重程度指数的季节性干旱数据。关键结果。在非流逝的日子发生的大火越来越多，并且燃烧了更多的区域，从5月到10月，大量大火。cfwi指数被与非距离和锯的日子以及点火后的日子相关。多个月份的多个回归模型，最大的面积被烧毁了，最多可以烧毁的面积变化四分之一。结论。火灾和锯火之间的火灾驱动器不同。在过去的5年中，非闭合火灾的火灾大小的最佳预测因子是干旱，随后是当前的蒸气压力不足。对于锯起来，风速又是干旱最重要。
今晚和明天的天气预报03
咨询：偶尔会出现强烈的Mwera风，以持续吹过我们的湖水体，这很可能在明天晚上在2024年8月3日到明天晚上消失。仍然建议包括湖泊使用者在内的所有湖泊使用者保持谨慎，以避免生命和财产丧失。Shire Valley（Shire River沿线以及Chiuta湖和Chilwa周围的地区）期望有时会在今晚和明天早晨有时会凉爽且风的天气状况。下午大部分是阳光明媚和炎热的天气条件。预测温度：Ngabu Min.17°C和最大30°C南部高地（Shire Highlands，Kirk范围为dedza）通常冷，与明天和明天早晨在今晚和明天早上偶尔有大风的天气条件相结合。下午晚些时候期望大部分阳光明媚和温暖的状况。预测温度：Blantyre Min.13°C和最大27°C中央地区（Lilongwe，Mchinji，Ntchisi，Dowa，Kasungu，Kasungu和Mzimba District的一部分）预计寒冷的天气条件会与今晚和明天的明天相结合。 通常在当天晚些时候温暖，有时大风和晴天。 预测温度：Lilongwe Min.11°C和最大27°C湖岸地区（Mangochi，Salima，Nkhotakota，Nkhata Bay，Nkhata Bay，Likoma，Karonga，Karonga）偶尔会发生大风的天气，并在今晚和明天早晨在今晚和明天早晨持续存在。 期望有时晚些时候在下午晚些时候炎热，晴天和大风。 预测温度：Mangochi Min。 16°C和最大29°C北部地区（除湖岸以外的北部所有区域）预计今晚和明天早晨大部分寒冷，部分多云和大风条件。 下午有时大部分温暖，部分多云和大风。预测温度：Blantyre Min.13°C和最大27°C中央地区（Lilongwe，Mchinji，Ntchisi，Dowa，Kasungu，Kasungu和Mzimba District的一部分）预计寒冷的天气条件会与今晚和明天的明天相结合。通常在当天晚些时候温暖，有时大风和晴天。预测温度：Lilongwe Min.11°C和最大27°C湖岸地区（Mangochi，Salima，Nkhotakota，Nkhata Bay，Nkhata Bay，Likoma，Karonga，Karonga）偶尔会发生大风的天气，并在今晚和明天早晨在今晚和明天早晨持续存在。期望有时晚些时候在下午晚些时候炎热，晴天和大风。预测温度：Mangochi Min。 16°C和最大29°C北部地区（除湖岸以外的北部所有区域）预计今晚和明天早晨大部分寒冷，部分多云和大风条件。 下午有时大部分温暖，部分多云和大风。预测温度：Mangochi Min。16°C和最大29°C北部地区（除湖岸以外的北部所有区域）预计今晚和明天早晨大部分寒冷，部分多云和大风条件。下午有时大部分温暖，部分多云和大风。预测温度：mzuzu最小值。11°C和最大25°C11°C和最大25°C
Samson P。;里德（Reed），K。：极端天气和气候Samson P。;里德（Reed），K。：极端天气和气候
inhaltsangabe：天气可以愉快，只能容忍甚至改变美好的一天。在某些情况下，它可能会变得极端并极大地影响您的生活。以友好，易于理解的风格写。Ahrens/Samson/Reed的极端天气和气候，第二版清楚地解释了飓风，龙卷风，闪电，洪水和极端温度如何发生，有时会如何改变生活以及它们如何受到全球气候变化的影响。生动地说明，本文将为您提供对自然力量的新欣赏。inhaltsverzeichnis：1。湍流氛围2。驱动风暴的能量3。极端温度和湿度4。大气中的冷凝5。云与稳定6。降水极端7。大气中的动作8。风系统9。空气质量和前部10。中纬度气旋风暴11。雷暴12。龙卷风13。飓风14。全球气候15。气候变化。
德国极端天气事件的归因
可能的解决方案是将两者结合起来：一种分析方法（WWA方法），以及在贝叶斯方法中使用整个分布。显示整个分布也支持一个更容易的交流：而不是宽范围表明内部的每个概率比同样可能，而是在大多数引导结果所在的位置都可以看到。
Naturf：用于生成数字天气建模的城市参数的包装
城市弹性期货工具（Naturf）的邻域自适应组织是一个Python的工作流，可生成通过天气研究和预测（WRF）模型可读的文件。Naturf使用Geopandas（Jordahl等，2020）和汉密尔顿（Krawczyk＆Izzy，2022）来计算带有建筑足迹和高度信息的Shapefiles的132个建筑参数。这些参数可以以多种格式收集和使用，并且主要输出是配置为输入到WRF的二进制文件。此工作流程是对国家/世界城市数据库和访问门户工具（Nudapt/Wudapt）的灵活适应（Ching等，2009; Mills等，2015），可以在任何空间分辨率的研究区域中使用。气候建模社区和城市规划师可以使用Naturf产生的城市参数和WRF可读文件来确定建筑/邻里形态对微气候的影响。有关计算的城市参数的更多信息可以在文档中找到。
在多危险事件期间极端天气事件之间建模相互作用的方法
多危害事件期间单个危害之间的动态是复杂而多样的。因此，作为第一步，有必要根据其在时空的发生来区分其主要类型（重合或连续）。一方面，一致的危害代表同时或与重叠的时间范围内发生的事件（即在仍在发生主要危害时发生了次要危害）。另一方面，连续危害是在第二个危害影响系统之前从前一个恢复到系统之前会依次发生的危害。了解多危险情况的第二步涉及确定在复合事件（相互依存，触发，变化条件，关联或相互排除）期间（在单个危害之间）确定的相互关系（在单个危害之间）。
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。
基于花粉的全新世气候趋势的重建DIV AI模型比物理学更好的天气预测...
Charlton-Perez，A。J. Orcid：https：//orcid.org/0000-0001-8179-6220，Dacre，H。F. Orcid：https：//orcid..org/0000-0003-0000-0003-4328-4328-9126 https://orcid.org/0000-0001-8658-362X，Harvey，B。Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0002-6510-8181，Harvey，N.J.orcid： https://orcid.org/0000-0003-1480-3755，Lee，R。W. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-1946-5559，Swaminathan，R.Orcid：orcid：orcid： A. OrcID：https：//orcid.org/0000-0003-0278-952X（2024）AI模型是否比基于物理的模型产生的天气预测更好？StormCiarán的定量评估案例研究。NPJ气候和大气科学，7。93。ISSN 2397-3722 doi：https：//doi.org/10.1038/s41612-024-00638--W