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恶劣天气健康计划
2. 执行摘要 2023 年 4 月发布的《恶劣天气与健康计划》（AWHP）第一版履行了我们在国家适应计划下制定单一计划的承诺，该计划汇集并改进了当前有关天气和健康的指导。该计划汇集并借鉴了 2004 年首次发布的《英格兰热浪计划》和 2011 年首次发布的《英格兰寒冷天气计划》。AWHP 的第二版根据我们过去一年实施该计划的经验进行了更新，包括该计划用户的反馈和 AWHP 2023 至 2024 年中期报告的建议。AWHP 继续以政府、其机构、英国国民医疗服务体系和地方当局采取的现有措施为基础，保护个人和社区免受恶劣天气的健康影响并增强社区的复原力。该计划概述了公共部门、独立部门、志愿部门、卫生和社会护理组织以及当地社区可以共同努力的重要领域，以维护和改进综合规划和响应安排，以便在恶劣天气下实现最佳结果。这是一项雄心勃勃的计划，旨在支持地方和国家组织为未来的恶劣天气事件做好准备、做好准备并做出应对，以保护生命并促进健康和福祉，目的是：• 防止因恶劣天气事件而导致的寿命损失增加 • 防止因恶劣天气事件导致的死亡 • 防止因恶劣天气事件导致的发病 • 减少因恶劣天气事件而对医疗服务的使用
天气电信和发展中国家
随着全球数据流量的增加和现代通信协议的使用，以及远程终端计算和数据存储能力的提高，现在人们通常将远程 AWS 和中央控制和数据采集计算机视为广域网 (WAN) 的节点。数据或控制消息根据规则（协议）分为“数据包”，如 X.25 或更快的帧中继。每个数据包都通过电信提供商的交换数据网络路由，并可能通过不同的路由到达目的地。当实时数据（如实时音频和视频）必须快速传输并以发送的顺序到达时，电路交换是理想的选择。对于可以承受传输中短暂延迟的数据，分组交换更高效、更可靠。消息成本与连接时间和数据量有关。
气象站 - Campbell Scientific
Campbell Scientific 气象站基于可编程数据记录器（通常是 CR10X 或 CR23X），用于测量传感器并存储数据。数据可以以您选择的工程单位存储（例如，风速单位为英里/小时、米/秒、节）。传感器测量值通常以每小时和每天的数组形式处理和存储（例如，最大值、最小值、平均值）。还可以处理和存储条件输出，例如降雨强度。基于 PC 的软件可用于简化数据记录器编程、数据检索和报告生成。您可以随时修改数据记录器程序以适应不同的传感器配置或数据处理要求。数据记录器具有可编程的执行间隔、常用传感器的板载指令以及足够的输入通道以适应所有标准传感器配置。如果需要大量传感器，可以使用测量和控制外围设备扩展气象站的功能。
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
SWAC 气象气球研讨会......
图映像于3.16.2014访问：http：//pattiisaacs.files.wordpress.com/2011/12/air-composition-pie-chart2.jpg Sky Image在3.16.2014访问： http://climate.nasa.gov/system/news_items/main_images/blue_sky_clouds_538px.jpg
天气预测的AI愿望
新的人工智能（AI）方法使用数据，而不是代表大气进化的方程式来创建天气预测。在过去几年中，最初在私营部门内开发的AI天气预测模型表现出了巨大的希望，匹配或超过传统物理模型的预测能力。使用现代神经网络体系结构的深度学习方法显示，与当前基于物理的模型相比，在局部规模越来越高的效率和功效提高。改进包括将处理时间减少到小时（为期10天的预测）；旋风和飓风的高质量轨道；改进了对大气河等具有挑战性预测的表征和预测；较低的预测错误率；并改善了现象的预测，例如强烈的中纬度气旋，极端降水，山洪泛滥，冬季天气和热浪。使用AI驱动的模型降低成本和快速测试，为加速创新并将这项有希望的研究转变为运营天气预测工作流程提供了机会。
航空气象手册 2022
本手册将以下咨询通告 (AC) 中的天气信息整合到一个源文件中。通过这样做，联邦航空管理局 (FAA) 打算简化国家空域系统 (NAS) 用户对 FAA 天气文档的访问。以下 AC 将继续有效，但在本手册发布后，它们最终将被取消：
中国气象局空间天气活动
中高能粒子传感器、单粒子翻转传感器、地磁场监测仪（FGM）、卫星表面带电电位监测仪、空间辐射环境监测仪、全球导航掩星探测器（GNOS）、电离层光度计（IPM）、广角极光成像仪（WAI）、太阳X-EUV成像仪