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World File Search System大气变量
用于测量全球气候变化的卫星仪器校准：2002 年 11 月 12 日至 14 日在马里兰州学院公园马里兰大学旅馆和会议中心举行的研讨会报告
摘要................. ... . . . . . . . 1 扩展摘要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1. 背景、目标和范围 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .................................................................................................................................................................................................................................................35 3.2 大气变量....................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ... . ... ... . ... . ... ................. ... ................. ... . .................... ... 88 8. 致谢.................... ... . ... ... . ...
联邦公报 - GovInfo
摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。vi 2003 年地球观测峰会宣言强调了持续、长期监测地球气候的重要性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 扩展摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.....2 1.背景、目标和范围 ................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.............19 2.总体原则 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。....24 3.气候变量所需的绝对精度和长期稳定性 ..............34 3.1 太阳辐照度、地球辐射预算和云层 ...............................35 3.2 大气变量 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 3.3 表面变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 4.将气候数据集精度和稳定性转换为卫星仪器精度和稳定性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 4.1 太阳辐照度、地球辐射收支和云。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 4.2 大气变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 4.3 表面变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61 5.当前观测系统满足要求的能力。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。64 5.1 太阳辐照度、地球辐射收支和云。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。64 5.2 大气变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。69 5.3 表面变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。73 6.卫星仪器校准和相互校准的未来改进路线图以满足要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......74 6.1 太阳辐照度、地球辐射预算和云层 .................................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80 6.3 表面变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......86 7.结束语 ..............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。88 8.致谢。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。89 9.参考文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。90 附录 A. 研讨会议程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。95 附录 B. 研讨会参与者。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。97 首字母缩略词和缩写列表。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。99
飞机观测指南 | WMO 图书馆
每天有成千上万架飞机飞行，这为收集气象信息提供了一种高效且经济的方式。对于大多数现代飞机而言，飞机的传感器在飞行时会测量空气温度、风速和风向、气压和其他大气变量，因为这些信息对于飞机的导航系统和监控飞机性能必不可少。虽然这些数据被用作支持飞行操作的一系列机载应用程序的输入，但它们也经常通过飞机通信系统自动传输到航空公司，供运营商的技术部门进行性能监控。对于飞机气象数据中继 (AMDAR) 观测系统，可以通过特定软件包（AMDAR 机载软件 (AOS)）访问与气象相关的信息，以生成 ABO。
仪器和观测方法手册：第五卷
质量管理提供了运营的原则和方法基础，并协调组织在质量方面的管理和控制活动。质量保证和质量控制是任何成功的质量管理体系的一部分。质量保证基于对质量要求将得到满足的信心，包括在质量管理体系框架内进行的所有类型的有计划和系统的活动，旨在实现特定产品或服务的质量要求。质量控制涉及用于确保满足质量要求的那些组件，并包括用于满足质量要求的所有操作方法和活动。本章重点讨论与实验室活动的质量控制、质量保证和正式认可相关的质量管理问题，特别是从气象和大气变量的气象观测的角度。
如何创建气候变化预测？
v3气候预测是按照国际科学界使用的最佳实践来创建的。The key ingredients to produce regional climate change projections using dynamical downscaling are: (a) high-frequency (preferably at least 6-hourly) driving fields (vertical profiles of temperature, winds, and humidity, surface pressure, and sea surface temperature) from the GCMs, and (b) a regional climate model to dynamically downscale the coarse-resolution GCM projections to high-resolution regional and local projections (the need and动力学缩小的方法如图3.1-3.3所示。一旦有关键成分，下一步就是执行产生区域气候变化预测的实际过程。虽然GCM数据是由全球气候建模社区生产的，但V3中使用的区域气候模型是在CCR中内置自定义的。v3，大气变量的投影（温度，降雨，风，湿度等）是使用动力学缩减进行的，而海平面投影是使用基于CMIP6 GCM的数据进行的，通过局部海平面和垂直土地移动信息进一步增强。
耦合机学习和物理建模，用于预测集水量表的径流
在本文中，我们提出了一种方法，该方法结合了数据驱动和物理建模，以预测流域量表的径流发生和体积。以此目的，我们首先估计了绿色增强模型在有助于记录的风暴中的径流体积。然后，我们使用机器学习算法，即LightGBM（LGBM）和深神经网络（DNN）来预测在风暴开始或在风暴开始之前收集的一组大气变量（相对湿度，温度，大气，大气，大气，大气，大气，大气，大气，大气，大气，大气，大气，大气，大气，大气，大气压和风速）的输出。在马德里举行的小城市集水区的结果DNN的结果在预测径流发生和体积方面表现更好。在具有辅助变量的Mospheric变量处的输入初级（例如，在第一个小时记录的风暴强度数据，或从辅助回归方法中获得的降雨量和强度估计值）很大程度上增加了每个形式的模型。我们在该手稿数据驱动的算法中显示的是由物理标准塑造的，可以通过允许数据驱动算法从物理模型的输出中学习来成功生成。它代表了一种新颖的方法，用于通过机器学习从水文建模中的常见实践转移的物理信息驱动算法。
tau病理学和神经炎症的时间进展
熟练的下海预测对于社会的各个部门至关重要，但构成了宏伟的科学挑战。最近，基于机器的天气前铸造模型优于欧洲中范围天气预测中心（ECMWF）产生的最成功的数值天气预测，但尚未超过季节时间尺度上的常规模型。本文介绍了Fuxi亚季节至季节（FUXI-S2S），这是一种机器学习模型，可提供长达42天的全球日平均预测，其中包括13个压力水平和11个表面变量的五个高空大气变量。fuxi-S2S对ECMWF ERA5重新分析数据进行了72年的每日统计培训，在整体平均值中超过ECMWF的最先进的季节至季节模型，用于总降水量和整体预测，用于总降水量和外出的长波辐射，显着增强了全球阳性预测。FUXI-S2S的性能提高可以归因于其占据预测不确定性并准确预测Madden-Julian振荡（MJO）的卓越能力，从而将熟练的MJO预测从30天扩展到36天。此外，Fuxi-S2S不仅捕获了与MJO相关的现实遥控器，而且还成为发现前体信号的有价值工具，为研究人员提供了洞察力，并有可能在地球系统科学研究中建立新的范式。
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。
IIOE-2新闻通讯，第8卷，第1期，2024年1月-Incois
对印度夏季季风降雨（ISMR）的季节性预测已在将近一个世纪的时间尝试，这是由于其对印度经济的巨大用处和居民的生计。已经做出了许多努力，以增强ISMR预测的技能，并使用大气 - 海洋通用循环耦合模型，但成功率有限。海洋初始化一直是重要参数之一。此案例研究显示了ISMR的耦合预测系统（CFSV2）模拟中改善海洋初始条件（IC）的影响。CFSV2用作印度气象部（IMD）的ISMR季节性预测的操作动力学模型。在这里，我们使用基于全球海洋数据同化系统（GODAS）分析的新的改进的海洋IC来初始化CFSV2的海洋组成部分来展示提高的ISMR技能。这种新分析比NCEP Godas更好，后者使用了早期的海洋模型MOM4P0D，并使用3DVAR同化方案同化了观察到的温度和合成盐度。但是，新的改进的GoDas分析使用MOM4P1海洋模型，并吸收观察到的盐度而不是合成盐度。，我们进行了仅在IC中有所不同的几乎相同模型实验的双组集，其中一组使用NCEP IC，另一组使用新的IC（NIC）。NIC实验显示了更好的ISMR预测技能。改进的海洋IC导致了耦合反馈系统中的海洋和大气变量的实质性改善，从而有助于提高ISMR技能，如示意图
预测海面温度和海洋热浪发生的机器学习方法：地中海海
摘要。海洋热浪（MHWS）具有显着性和生态影响，因此需要预测这些极端事件，以防止和减轻其负面后果，并向与MHW相关风险的决策者提供有价值的信息。在这项研究中，使用机器学习（ML）技术来预测地中海16个地区的海面温度（SST）时间序列和海洋热浪。mL算法，包括随机森林（Rforest），长期记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN），用于为SST创建竞争性的预测工具。ML mod-eL旨在预测向前7 d的SST和MHW。对于每个区域，我们对ML技术进行了15种不同的实验，从1981年到2017年逐渐滑动训练和4年的测试窗口。沿侧面的SST，其他相关的大气变量被用作MHW的潜在预测指标。来自欧洲航天局气候变化计划（ESA CCI SST）v2.1的数据集和欧洲中范围的天气预报中心（ECMWF）ERA5从1981年到2021年重新分析用于训练和测试ML技术。对于每个区域，结果表明，所有ML方法在1 d交货时间内用微型根平方误（RMS）进行了约0.1°C，最大值在7 d提货时约为0.8°C。在所有区域中，Rforest和LSTM都在所有交货时间内都超过了CNN模型。LSTM在所有交货时期的11个区域中具有最高的预测技能。用于MHW预测，ML用于MHW预测，ML重要的是，ML技术显示了SST和MHW预测的动态哥白尼预测系统（MEDFS）的结果，尤其是在预测的早期日期。