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在挪威大都会的SVALBARD的数值天气预测数据集：arome-arome-Arctic预测实验hectometric Runs Carra Reanalysis
○Harmonie – Arome基于Aladin联盟内开发的模型（地图上的蓝色国家）○○与AROME-FRANCE相同的非静态动力学核心○更新到该模型的物理参数化，配置选择和脚本系统●Accord common and contoct and contoct and contoct of ifs-arpege frr frrige and ifs-arpege M Moutrf，
意大利太空天气科学的现状和观点
1 ASI-ITRIAIA太空航天局，通过DEL POLITECNICO SNC，00133，意大利00133意大利2意大利军事航空，空军工作人员3，Viale Dell'Younfers N.4，00185罗马，意大利3号Inf-Astro-astro phyic phyic observoration，Turgatory tornation tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory tornatory torains toragity toraine tornial teraine，turnesse turne surins turga物理学，通过科学研究1，00133意大利罗马5大学，物理和地质学系，通过Pascoli S.N.C.，06124意大利佩鲁吉亚6号地理和火山学研究院，通过Di Vigna Murata 605，som som som solicy，00143 ROME，ITRICTITITO，ITRICTIOS，ITRICTO，TRENTO，di vigna Murata 605 38123意大利特伦托8天文和空间行星学的Inf-Inf-Institute通过Del Fosso del Cavaliere 100，00133 Rome，意大利罗马9 Inf-Artonomical Obtervorator，Trieste，Loc。basovizza n。 302，34149意大利Trieste 10 Infn-Tifpa，通过Sommari 14，38123 Trento，意大利
天气和气候预测中的人工智能
摘要 天气和气候预测主要受高维性、许多不同空间和时间尺度上的相互作用以及混沌动力学的影响。这使得该领域的许多问题变得相当复杂，而且尽管计算成本巨大，但最先进的数值模型仍不足以满足许多应用的需求。因此，使用人工智能等新兴技术来解决这些问题很有吸引力。我们表明，可以使用深度神经网络模拟高度简化的大气环流模型的完整动态，既能提供未来几天模型状态的良好预测，也能提供稳定的长期气候时间序列。这种方法也部分适用于更复杂和更现实的模型，但只能用于预测未来几天模型的天气，而不能用于创建气候运行。使用 50-100 年的数据来训练网络就足够了。可以将相同的神经网络方法与数值集合天气预报的奇异值分解相结合，以便使用神经网络生成概率集合预报。从更基本的层面上讲，我们表明，在简单的动态系统设置中，前馈神经网络推广到系统新区域的能力似乎存在局限性。这是由于网络的不同部分学习对系统的不同部分进行建模所致。相反的是，对于另一个简单的动态系统，这被证明不是一个问题，这让人怀疑在更复杂的模型背景下简单模型的结果的实用性。此外，我们表明神经网络在某种程度上能够“学习”缓慢变化的外部强迫对系统动力学的影响，但只有在给定足够广泛的强迫机制的情况下才能做到这一点。最后，我们提出了一种补充操作天气预报的方法。给定初始场和过去天气预报的误差，使用神经网络预测新预报的不确定性，仅给定新预报的初始场。
在挑战性的天气条件下可靠的对象检测
对象检测在各种自主系统中至关重要，例如监视，自动驾驶和驾驶员的稳定性，通过识别行人，车辆，交通信号灯和标志来确保安全。然而，诸如雪，雾和雨等不利天气条件构成了挑战，具有检测准确性，冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测：对全球全天候图像进行培训，对图像进行培训，并具有合成的增强天气噪声，并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法，GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估，通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估，从而评估了不利天气。我们发现，使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳，而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。
GPG概况24 PV弹性：解决现有系统中的天气漏洞
1 Jordan，DC，Marion，B，Deline，C，Barnes，T，Bolinger，M。PV Fiff Fifferd可靠性状态 - 100 000太阳系的分析。Prog Photovolt Res Appl。2020; 28：739–754
定量降水估计（QPE）天气雷达使用衰减校正和Z-R关系算法的比率
定量降水估计（QPE）天气雷达在东Java Laode Nodeman的某些部分中使用Z-R关系算法的衰减和比较Z-R关系算法，Retnadi Heru Jatmiko博士，硕士。; Emilya Nurjani博士，S.Sc.，M.Sc。
建立NOAA的操作空间天气观测
NOAA提供了运营空间的天气监测，预测以及对民用应用程序的长期数据归档和访问，维护基于地面和空间的资产，提供了支持操作的研究，并为太空天气预测技术和科学提供了要求。ProsWift Act§60601
通过熵和引导多模式融合在不利天气条件下增强对象检测
摘要。通过互补感应方式整合各种表示形式对于自主驾驶中的强大场景解释至关重要。近年来，融合视觉和范围数据的深度学习体系结构具有先进的2D和3D对象检测。但是，这些方式在不利的天气或照明条件下通常会降解，从而导致性能下降。虽然已经开发了域适应性甲基元素来弥合源域和目标域之间的缝隙，但由于源和目标域之间的固有差异，它们通常会缺乏。此差异可以在数据的不同分布和不同特征空间的不同分布中表现出来。本文介绍了一个全面的域自适应对象检测框架。通过深度转移学习开发，该框架旨在从标记的透明天气数据中稳健地概括到无标记的不良天气条件，从而增强了基于深度学习的对象检测模型的性能。创新的斑块熵融合模块（PEFM）是我们方法的核心，该方法动态整合了sens-sor数据，强调关键信息并最大程度地减少了背景干扰。这进一步补充了一种新型的加权决策模块（WDM），该模块（WDM）根据其在特定环境条件下的功效来调整不同传感器的贡献，从而优化了检测准确性。此外，我们在转移学习过程中集成了域对齐损失，以确保有效的域适应性通过将特征图差异定于清晰和不利天气数据集之间的差异。我们评估了不同数据集的模型，包括Exdark（单峰），CityScapes（单峰）和密集（Mul-timodal），在我们评估的时间点，它在所有数据集中排在所有数据集中。
天气的耳语
5 月延续了 4 月的活跃节奏，6 日、7 日、9 日和 20 日共发生了 10 场龙卷风。5 月 21 日又发生了一场龙卷风，发生了几次强烈甚至猛烈的龙卷风。最具影响力的龙卷风在下午袭击了 Greenfield 社区，导致该镇 4 人死亡，Greenfield 南部一辆车上的一名乘客死亡。沿途共有 35 人受伤。仅三天后，一场夜间雷暴群从西向东穿过该州，又产生了 23 场龙卷风，尽管大多数龙卷风的影响力不如之前爆发的龙卷风。5 月共发生了 49 场龙卷风。除了 5 月份的龙卷风造成的破坏外，5 月 2 日，强降雨导致爱荷华州东南部部分地区发生局部洪水，5 月 10 日和 11 日夜间，一场 G5 级地磁风暴将极光带到了爱荷华州。