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极端天气事件和气候变化
本文回顾了有关极端天气和气候事件造成的灾难的经济影响的文献，以吸引社会如何更好地管理这些风险的课程。虽然证据表明，更富有，统治较高的社会遭受的苦难较小，并且从极端气候中恢复得更快地恢复表明适应，知识差距仍然存在，并且对特定适应性行动的效率知之甚少。我回顾了各种“否或低”遗憾的适应选项，这些适应选项是在不确定性的气候变化影响很高时建议的。我讨论了政府如何通过直接提供公共物品来管理灾害风险或促进私人代理商的适应反应，并强调政策和协调失败的政治经济学，从而在适应中发挥重要作用。
天气公司的Weatherverse Planner
– High-resolution weather data from the world's most accurate forecaster* – Customized map visualizations to recognize the impact of weather on operations – Automatic weather monitoring including alerts to inform personnel on how weather conditions might impact objectives, alleviating the need for constant meteorologist oversight – Probabilistic forecasts to enable the analysis of second and third most-likely weather scenarios – Clearer v iew of the impact of current and future weather on operations and跨多个域的资产
海地 - 每月气候和天气
标准化降水指数（SPI）用于表征气象干旱。SPI将特定时间段内的降水与同期的气候进行比较。因此，可以将SPI值视为观察到的异常偏离气候的标准偏差数量。1个月的SPI值是每月降水异常以及土壤水分和植被健康的良好表示。3个月的SPI值是季节性降水异常的良好表示。标准化降水蒸散指数（SPEI）与SPI相似，但也考虑了蒸散量（因此温度对水需求的影响）。
寒冷的天气EV数据收集和结果
tezlab•通过API•CON捕获从电动汽车发送到“母舰”的数据：仅适用于特斯拉（即将成为Rivians）•CON：收集的数据是基于车辆估计的，而不是现实世界。白板•捕获EV提供的数据并通过Tesla Gen3通用HPWC添加传递到EV的测量能量•CON•CON：不会捕获所有驱动器，也不会从车辆扫描仪Pro中捕获大量传感器数据•通过OBD端口记录
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。
通过机器学习来推进天气预测
摘要：本研究文章研究了使用以前的天气数据来改善即将到来的天气状况的预测建模的可行性。该研究旨在通过分析完整的数据集，以确定许多气象指标（包括温度，降水和风速）之间的值得注意的模式和相互作用。该研究采用一系列数据预处理技术来确保数据质量，包括处理缺失值和正常功能。通过探索性数据分析，我们辨别指导我们预测方法的重要关联。结果强调了复杂的分析技术在增强天气精确度方面的功效。这项研究推动了数据驱动的方法在应对气候预测和环境管理预测中解决问题的应用，为气象学家和气候科学家提供了重要的见解。关键字：天气预测，机器学习，天气预报，随机森林回归（RFR），逻辑回归，KneighBorsClassifier（KNN），支持向量机（SVM）。*接受的作者接受：2024年12月12日；出版：2024年12月13日，如何引用本文：Azlaf Souad，Benfettah Mohammed Ali（2024）。通过机器学习来推进天气预测：预测算法的综合研究。北美学术研究，7（12），92-98。 doi：https：//doi.org/10.5281/zenodo.14516214利益冲突：没有任何冲突要声明。出版商注：NAAR在已发表的地图/图像和机构隶属关系中对管辖权主张保持中立。版权所有：©2024作者。作者对本手稿中的文本，图，数据完全负责，该数据根据创意共享归因（CC BY）许可（https://creativecommons.org/licenses/licenses/4.0/）提交了可能的开放访问出版物。