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World File Search System云覆盖
减少的云覆盖量占据了1980 - 2014年期间干旱中亚的快速春季温度升高
中亚（CA）是世界上最干燥的地区之一，其特征是它与海洋的距离，因此，稀缺的降水和稀疏的植被，其生态系统特别敏感且容易受到气候变暖（T. Chen等，2019）。CA经历了快速变暖（F. Chen等，2009; Z. Hu等人，2014年）在过去的一个世纪中，比全球土地平均水平快（Z. Chen等，2023; Fan等，2020）和其他地区，以及其他地区，例如南美，澳大利亚和中国（Fan et al。，2020; q。; q。; q。li et al。li et al。，2011）。Furthermore, the temperature increase exhibits seasonal patterns, with certain studies suggesting a more rapid rate of warming in spring (Z. Hu et al., 2014 ; Xu et al., 2015 ), while in other studies, winter was found to have the biggest contribu- tions to the annual warming (Huang et al., 2005 ; Peng et al., 2019 ; Trenberth & Josey, 2007 ).结论的差异可能是由于所使用的不同研究期和气候数据集引起的。因此，需要量化不同季节对年平均温度变化的相对贡献。
图标的能源效率和碳足迹 -
•大气动力学，对流为5个示踪剂•辐射（“ ecrad”）•云覆盖•湍流•饱和调节•graupel Microphysics•大气从初始状态旋转•1天模拟；各种分辨率，合奏填充1个机柜
对公用事业规模太阳能光伏电厂的分层控制，用于缓解发电变异性和辅助服务提供
本文提出了一个分层控制系统，可提供从太阳能光伏电厂到网格的辅助服务，而无需其他非极性资源。通过对系统中每个逆变器进行协调的管理，控制系统命令发电厂主动减少其瞬时最大电力潜力的一小部分，即使在不断变化的云覆盖条件下，也为诸如调节储备等服务的服务提供了足够的植物净空，从而使整个发电厂的电源升高或下降。一秒钟的分辨率太阳辐照度数据来自夏威夷地点的案例研究用于验证拟议的控制系统的效率。随后将算法与文献（分组控制算法）的替代控制技术进行比较。结果表明，所提出的分层控制系统在减少发电机里程方面的有效效果超过10倍以支持太阳能PV发电厂的功率发电。
X波段扫描在接收器中的合成孔径雷达
合成孔径雷达是一种众所周知的技术，用于遥感应用，即使在晚上或在云覆盖面的情况下，具有不间断的成像功能，例如不间断的成像功能。但是，Spaceborne SAR传感器面临着主要挑战，例如成本和规模，这是其适用于对低地球观察应用的未来星座的障碍。SAR传感器不是紧凑的，需要大型或中型卫星，这花费了数亿美元。为了解决这些挑战，最近启动的SpaceBeam项目由欧洲委员会资助，旨在开发一种新颖的SAR扫描方法，利用了混合综合光学波束形成网络（IOBFN）。所提出的光子溶液的紧凑性和频率灵活性符合低地球轨道卫星的未来星座的要求，其重量，重量，功耗和成本（SWAP-C）。
旋转 - 等级的神经网络，用于从卫星图像中删除云 /作者= suhat，suhas; Marks，Tim K. /creationDate = 2025年1月8日 /主题=人工智能，计算机视觉，机器学习< /div>
摘要在本文中，我们旨在使用深层神经网络从多云的光学图像和对齐的合成孔径雷达（SAR）图像中恢复无云的光学图像。与以前的方法相反，我们观察到卫星图像特征通常没有首选方向。通过使网络层遵守改变输入图像的方向的几何约束，可以将此见解纳入神经座的设计中，只能改变相应的输出图像的方向，而不必影响秘密的质量或细节。我们构建了一个多模式旋转 - 等级神经网络，称为EquICR（Equivariant Cloud Removal），该网络准确地编码了此几何。在接受公共SEN12MSCR数据集接受培训时，我们观察到使用EquiCR的重建图像质量的改善，与使用深度学习无内置旋转等效性相比。有趣的是，在更困难的情况下，当云覆盖量很高或训练数据集很小时，EquiCR对基线方法的改善更大。
Sarma，H。H.和Kakoti，M。2024年。关于印度情况，作物生产中天气预测的重要性。 Vigyan Varta 5（7）：95-102。
抽象的天气通过影响农作物的生长，发育和产量以及害虫和疾病的发生来显着影响农业生产。它也会影响水分条件下的水需求和营养动员，并决定了作物管理中预防和文化实践的时间和功效。总共有五种类型的天气预报，包括短范围预测，扩展预测，远距离预测，现在施放和气候预测。几个因素，例如云覆盖（数量和多样性），风，降雪和雨水的温度，方向和速度，相对水分含量，极端天气条件，例如热或寒冷，雾，雾，霜冻，冰雹，雷暴，雷暴，低压区，风向，风风和狂风和球，以及下降的层次，cyclone和Cyclone和Torecores and andornadoes and Orecores andorecoses。全世界应对全球变暖和气候变化，这对全球粮食生产产生了毁灭性的影响，因此在农业中天气预报的重要性变得越来越重要。简介
财务中间和财务风险简介
排放包括气溶胶，通过反射阳光，主要通过云覆盖物来产生负强迫，冷却，因为气溶胶用作云的凝结核。因此，传统的污染控制导致较少的气溶胶，从而通过减少云覆盖并使更多的太阳辐射到达地球表面，从而引起积极的强迫，变暖。我们根据卫星观测到北太平洋和北大西洋吸收的阳光增加的卫星观察结果评估了海上排放控制的强迫为0.5 w/m 2。6强迫半瓦是解释异常变暖所需要的，如图3。除去了El Nino对全球变暖的贡献后，2023年和2024年仍有0.3°C的异常变暖（图。3b）。正在进行的太阳能最大值贡献0.1°C的变暖，而气雾剂降低贡献0.2°C，这均为简单的强迫响应计算，均为以下内容，7，因此整个变暖被解释了。通过变暖的地理分布提供了确认（图4）。变暖发生，特别是从2020年开始，在北半球发生气溶胶强迫发生的纬度上。北太平洋和北大西洋的温度升高已经对全球变暖做出了重要的贡献，就像热带地区的El Nino一样（图4），对气溶胶强迫的反应仍在增长。
CMIP6模型中的北极9月海冰浓度偏见及其与其他模型变量的关系CMIP6模型中的北极9月海冰浓度偏见及其与其他模型变量的关系
摘要：参与耦合模型比较项目（CMIP）的模型表现出北极海冰气候的巨大偏见，这似乎与季节性大气和海洋循环中的偏见有关。使用1979年至2014年的34个CMIP6模型的历史运行，我们研究了9月的气候海冰浓度（SIC）偏见与大气和海洋模型气候之间的联系。9月SIC的主要模型传播由两个领先的EOF很好地描述，共同解释了。其65％的差异。第一个EOF代表整个北极中SIC的低估或高估，而第二个EOF描述了大西洋和PACIFIC部门的SIC偏见相反。回归分析表明，这两种SIC模式与夏季期间北极表面热孔的偏离密切相关，主要是短波和长波辐射，而传入的大西洋水则在大西洋部门发挥了作用。与夏季云覆盖，低级湿度，对流层温度/循环以及海洋变量的局部和全球联系。如三种气候模型所示，在北极在模型中与SIC偏差的局部关系大多相似，但显示出不同程度的大西洋流动影响。在全球范围内，建议在9月的夏季大气循环中对三种模型之一提出了强烈的影响，而大气影响主要是通过其他两个模型的热动力学。在其中一种模型中可以看到与北大西洋循环的明确联系。
使用AI/ML技术监测北极降水
kandivali（东部），孟买，马哈拉施特拉邦，印度摘要：在气候变化和环境转变的背景下，监测北极降水已成为一个关键问题，尤其是在研究不足的地区，在数据稀缺的地区有效预测。本文通过采用先进的机器学习技术，包括随机森林（RF），XGBOOST和LOGISTIS回归提出了一种创新的方法来增强降水预测的准确性。结果表明，逻辑回归达到了98％的最高精度，而随机森林和Xgboost均表现出88％的精度。通过利用包含关键参数的全面数据集，例如日期，云覆盖，阳光，全球辐射，温度指标，降水水平和积雪深度，我们的模型旨在提供及时，精确的预测。该方法将这些机器学习算法整合在一起，以分析和解释气象因素之间的复杂相互作用，最终改善了预测结果。我们的发现表明，与传统方法相比，这种综合方法显着提高了预测准确性，这使其成为偏远北极地区实际应用的可行解决方案。通过促进早期发现和对降水模式的理解，这项研究有助于更好的资源管理，并为应对气候变异性带来的挑战而有助于理解决策，最终旨在减轻弱势弧菌生态系统变化降水动态的影响。关键字：降水预测，气候变化，机器学习，随机森林（RF），XGBoost，Logistic回归，气象数据分析。
通过观察系统模拟实验探索热红外遥感以改善积雪模型的潜力
摘要。从地球观察卫星中吸收数据被认为是估计山地流域中雪覆盖分布的前进的道路，从而提供了有关山水等效山水（SWE）的准确信息。可以从空间中观察到土地表面的回热（LST），但其改善SWE模拟的潜力仍然没有被忽略。这可能是由于当前热红外（TIR）任务提供的时间不足或空间分辨率。，在未来几年中，三个计划的任务将以更高的时空分辨率提供全球规模的TIR数据。为了研究TIR数据以改善SWE的价值，我们在覆盖北半球的Latitudi-Nalal梯度的五个雪地主导地点开发了合成数据同化（DA）实验。我们通过强迫ERA5-Land重新分析的能量平衡积雪模型来产生合成的LST和SWE系列。我们使用此合成的真实LST从ERA5-Land的降级版本中恢复了合成的真实SWE。我们定义了不同的观察场景，以模仿Landsat 8（16 D）的重新审视时间，以及用于高分辨率自然资源评估（TR- ISHNA）（3 d）的热红外成像卫星，同时会计云覆盖。我们在每个实验地点对实验进行了100次的回答，以评估在两个重新审视场景下，相对于云覆盖的同化过程的鲁棒性。我们使用两种不同的方法进行了同化：序列方案（粒子过滤器）和一个更光滑的（粒子批次平滑）。