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评估 ERA5 空气温度的可靠性...
I. 引言 气候分析是现代社会的一个重要过程。通过记录一段时间内的天气状况，可以预测世界各地的未来天气模式 [1]。这影响到农业、旅游业和可再生能源等各个领域 [2]。由于社会对气候分析的依赖，需要可靠的天气测量。气温是被广泛记录和估计的天气变量之一 [3]。它可以在地球表面或通过卫星测量。ERA5 是使用卫星测量对世界气候进行的大气再分析，由欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 1 提供。再分析结合物理定律，将观测和模型数据结合成一个综合数据集。为了分析气温等陆地表面变量，ERA5 使用陆地数据同化系统，该系统与 4D 变分数据同化 [4] 弱耦合。ERA5 取代了 ERA Interim 再分析，并提供了多项改进，例如比陆地性能更好 [5]。它还提供了高空间和时间分辨率，并提供跨越几十年的数据。所有这些因素都表明 ERA5 是
基因组编辑工具的表观遗传足迹.pdf
康拉德·哈尔·沃丁顿 (1905 - 1975) 胚胎学家、遗传学家和哲学家提出了表观遗传学这一术语。他在 1956 年发表于《进化》杂志的文章《双胸动物表型的遗传同化》中证明了与最初接触环境刺激有关的群体特征具有遗传性。 。
特刊
水文循环是地球系统的关键组成部分，在广泛的时间尺度以及从局部/区域到全球尺度上观察到的内在和强迫气候变异性既有促进。反过来，包括河流径流在内的降水和水文表面过程受到气候变化和可变性的影响。在气候变化下从分水岭到大陆规模的水的供应和水文极端的预测必须考虑到将全球/区域气候气候模型与水文模型相结合的不确定性和局限地下水水库。 气候和水文模型评估研究，区域土地利用和土地覆盖变化研究以及数据同化和缩减方法的研究及其优化，包括统计方法和人工智能，特别欢迎。在气候变化下从分水岭到大陆规模的水的供应和水文极端的预测必须考虑到将全球/区域气候气候模型与水文模型相结合的不确定性和局限地下水水库。气候和水文模型评估研究，区域土地利用和土地覆盖变化研究以及数据同化和缩减方法的研究及其优化，包括统计方法和人工智能，特别欢迎。
inpe/cptec -esmo
- 2024年NWP的大气层组件（最初来自我们的GFS）； - 在2024 - 2025年之间，NWP具有数据同化的大气层成分； - 在2025 - 2026年之间，季节性时间尺度的大气 - 海洋成分（在新的超级计算机上待定）； - 2027年至季节性时间尺度的大气 - 土地 - 晶层成分（在新的超级计算机上待定）。
经济学和政治经济学
摘要。本文说明了第一代和第二代移民中教育中性别差距的代际传播。使用当前的人口调查（1994-2018），我们发现，女性教育的差异一直从祖国到新环境。祖先国家在学校教育中的女性男女差异的一个标准偏差增加与第一代和第二代性别差距的标准偏差增加相关的17.2％和2.5％。由于教育中的性别观点发现了家庭之间文化传播的新渠道，因此我们将这些发现解释为第一代文化持久性和第二代文化同化的证据。此外，对国家群体的分类揭示了这种传播的不同途径：低收入国家移民的后代显示出对本国的性别观点的依恋更少。当地人的平均地方教育可以促进适应过程。居住在接受高等教育的州的移民表明，遵循其祖国对性别差距的态度的趋势较低。关键字。性别差距，移民，人力资本，教育，同化。Jel。 J15，J16，Z13，i20。Jel。J15，J16，Z13，i20。
将数据同化和机器学习结合起来，从稀疏和嘈杂的观察中效仿动力学模型：使用Lorenz 96模型的案例研究furanoate -iris -universitàdi bologna
图3。XRD结果缓慢冷却（虚线）和老化（实线）样品。黑色箭头指示与中间机相关的最大位置，如Guidotti等人所报道的24，如本工作的讨论部分所示。模式在垂直方向上取代。
在气候模型中对土地 - 大气耦合的准确评估需要高频数据输出
1 1地球物理动力学实验室，国家海洋与大气管理局，普林斯顿，新泽西州08540，美国2大气与海洋科学，普林斯顿大学，新泽西州普林斯顿大学，18966年，美国3美国环境科学系VA，22030，美国5 NASA-GSFC，全球建模和同化办公室，Greenbelt，MD 20771，美国6，美国6民用与环境工程系，杜克大学，杜克大学，北卡罗来纳州达勒姆大学27708，美国7气候和全球动态，全国大气研究，美国国家80303 Richland，WA 99354，美国9 NASA-GSFC，水文科学实验室，Greenbelt，MD 20771，美国1地球物理动力学实验室，国家海洋与大气管理局，普林斯顿，新泽西州08540，美国2大气与海洋科学，普林斯顿大学，新泽西州普林斯顿大学，18966年，美国3美国环境科学系VA，22030，美国5 NASA-GSFC，全球建模和同化办公室，Greenbelt，MD 20771，美国6，美国6民用与环境工程系，杜克大学，杜克大学，北卡罗来纳州达勒姆大学27708，美国7气候和全球动态，全国大气研究，美国国家80303 Richland，WA 99354，美国9 NASA-GSFC，水文科学实验室，Greenbelt，MD 20771，美国
4m 2025年3月
动态降尺度通常涉及使用数值天气前词（NWP）求解器将粗数据完善到更高的空间分辨率。数据驱动的模型（例如Fourcastnet）已成为传统NWP模型的预测模型。一旦训练了这些模型，它们就可以在几秒钟内提供预测，而与经典的NWP模型相比，它们要快数千倍。然而，作为交货时间，因此，它们的预测窗口增加，这些模型显示出不稳定的不稳定，因为它们倾向于与现实不同。在本文中，我们建议使用数据同化方法来稳定它们进行缩小任务。数据同化使用来自三种不同来源的信息，即基于部分微分方程（PDE），嘈杂的观察值以及不确定性反射的不完美计算模型。在这项工作中，在进行动态缩小尺度时，我们将用“弱约束的4DVAR框架”中的FourcastNet替换了基于PDE的NWP模型，该模型解释了隐含模型错误。我们证明了这种方法对飓风追踪问题的功效；此外，4DVAR框架自然可以表达和量化不确定性。我们使用ERE5数据证明了我们的方法的性能优于集合卡尔曼过滤器（ENKF）和未稳定的四castnet模型，这是根据预测准确性和预测不确定性的。
Prashant Kumar博士
Prashant Kumar博士正在数值天气预测（NWP）模型中的卫星数据应用。他定制并实施了WRF（天气研究和预测）模型及其用于操作天气预报的三维变异数据同化方法。此预测在操作上从MOSDAC，空间应用中心，ISRO传播。他为ISRO的Share发射的卫星发射提供了重要的天气预报。他在国际同行评审期刊和各种SAC/ISRO科学报告中发表了54个出版物。