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将大规模的天气模式与美国西海岸海外的观测和建模的涡轮枢纽高风链联系起来
摘要。美国西海岸具有巨大的风力发电潜力，尽管由于复杂的沿海气候，其潜力有所不同。在不同天气条件下表征和建模涡轮轮毂高风对于风资源评估和管理至关重要。这项研究使用两阶段的机器学习算法来识别五个大规模气象模式（LSMP）：后槽，后距离，距离，前距离，前距离，沟渠和加利福尼亚州高。LSMP与近海风模式有关，在租赁区域内的LiDAR浮标地点特别是在Humboldt和Morro Bay附近的风场开发。虽然每个LSMP都与特征性的大规模大气条件和相应的风向，昼夜变化和射流特征相应的差异，但在每个LSMP中仍然会发生风速的实质性差异。在洪堡，洪伯特的风速上升，在耕种后，距离和加利福尼亚 - 最高的LSMP中，剩余的LSMP中的风速降低，并降低。莫罗湾的平均速度响应较小，表现出在耕作后和加利福尼亚高的LSMP期间的风速提高。除了LSMP外，局部因素（包括土地 - 海热对比和地形）还改变了平均风和昼夜变化。高分辨率快速刷新模型分析在捕获洪堡的平均值和变化方面做得很好，但在莫罗湾（Morro Bay）产生了巨大的偏见，尤其是在预处理和加利福尼亚州高的LSMP期间。发现这些发现是为了指导研究特定的大规模和当地因素对加利福尼亚海上风的影响的案例，并有助于改善数值天气预测模型，从而增强了Orckey Wind Energy生产的功效和可靠性。
GDAS驱动的机器学习天气预测：一项与GDAS始于全球天气预测初始化的图形广播的比较研究
对全球天气的中等程度预测在各个社会和经济领域的决策过程中起着关键作用。近年来，在天气预测中的机器学习（ML）模型应用程序的迅速发展，与传统的数值天气预测（NWP）模型相比，表现出色的性能显着。这些剪边模型利用了多种ML架构，例如图形神经网络（GNNS），卷积神经网络（CNN），傅立叶神经操作员（FNOS）和变压器。值得注意的是，Google DeepMind开创了一种基于ML的新方法，称为GraphCast，从重新分析数据中直接培训，并在不到一分钟的时间内促进了对众多天气变量的全球预测。令人印象深刻的是，图形播放预测在预测恶劣天气事件方面的准确性提高，包括热带气旋，大气河流和极端热量等现象。但是，Graphcast的效率依赖于高质量的历史天气数据进行培训，通常来自ECMWF的ERE5重新分析。
吸收基于无人机的GNSS ZTD进行数值天气预测
在近几十年中，各种研究表明，从地面GNSS接收器中吸收对流层参数有利于数值天气预测（NWPS）。但是，所达到的性能受到GNSS的空间分辨率的限制，尤其是在垂直方向上。在过去几年中，无人驾驶汽车（UAV）（UAV）的迅速发展和不断增长的市场促进将低成本GNS硬件集成到各种自动驾驶系统中，有可能通过收集无人机来收集飞机GNSS数据并生成Zenith deal（ZTDS）来解决这一问题。机载GNSS ZTD可以充当用于获得对流层垂直剖面的辐射数据的潜在互补来源，使其有望研究在NWP中吸收高时空分辨率的GNSS ZTD的影响。
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）。
确定导致印度可再生能源生产干旱的天气模式
全球能源系统正在不断发展，以实现《巴黎协定》设定的气候缓解目标。这一过程需要各国迅速减少对化石燃料的依赖，并大量使用可再生能源发电（如风能、太阳能和水力发电）。在电力部门脱碳的同时，热力和运输部门也在电气化，以降低碳强度。可再生能源依赖天气，导致生产在几分钟到几十年的时间尺度上变化。这种变化的结果是，可能会出现可再生能源产量较低的时期，这里称为“可再生能源干旱”。需要解决这一能源安全挑战，以提供稳定的电力供应并确保电网稳定。本文选择印度作为研究区域，因为该地区已经拥有大量可再生能源发电（截至 2022 年 10 月，已安装 42 吉瓦风能、61 吉瓦太阳能和 51 吉瓦水力发电），并且该地区在大规模模式下具有良好的亚季节可预测性。
通过将随机天气发生器与动态模型相结合
进行准确的亚季节预测仍然是科学界的挑战（White等人2022）。中期时间范围位于中期每日天气预报和季节性预测之间（Vitart等人，2017年）。为了改善季节前的前提，已经做出了巨大的努力来理解不同的过程，相互作用和可预测性的来源（Domeisen等人。，2022; Robertson＆Vitart，2019年； White等。，2022）。中季可预测性与大气，海洋和土地过程有关（Robertson＆Vitart，2019年）。亚季节范围最重要的预性能力来源如下：Madden-Julian振荡（Lau＆Waliser，2011; Vitart等人，2017年），由于其对热带和外界全球天气的影响（Cassou，2008; Deflorio等人，2019年）;土壤水分（Koster等人，2010年），因为这会影响较低的大气温度和局部预言（Domeisen等人，2022; Wei＆Dirmeyer，2019年）；雪覆盖（Lin＆Wu，2011年），尤其是极地和中纬度地区（Penny等人，2019年）;海洋条件（Woolnough等人，2007年），显示出在某些地区增强降水和温度预测的能力（Subramanian等人，2019年）;以及对降水和温度的影响滞后的strato-everhere（Butler等人，2019年）。，2020年；纽曼等人。，2003年； Rashid等。，2011年； Vitart，2014年）。，2022; Mariotti等。改善亚季节预测还与模型物理的改善有关，通过纳入了地球系统的辅助过程和许多组成部分，例如海洋和海冰，以及在与前面提到的可预测性不同来源之间相互作用相关的初始条件下的不确定条件（Merryfield等。下午预测变得更加准确（Robertson＆Vitart，2019年）。NWP的预测在过去几十年中有所改善（Magnusson＆Källén，2013年）。NWP模型已从概率的方法转变为概率方法。的确，集合（概率）预测通过为预测变量产生一组概率来帮助捕捉大气混乱（Palmer，2000）。因此，一个概率的预测通过更大的结合预测提供了最有可能的情况和与之相关的不确定性，从而可以更自信地验证亚季节预测。由于上述所有努力，亚季节合奏预测已经展示了其潜在的，以提供有价值的预测和早期对重大气候和天气事件的警报（Domeisen等人，2018年； Robertson＆Vitart，2019年）。这些
使用机器学习算法的天气预测中的预测分析
摘要为了对未来的天气和环境条件做出准确的预测，预测分析利用了统计建模和机器学习等尖端数据分析工具。预测模型能够通过评估从传感器，卫星和气象站收集的大量信息来提供重要的环境变量（包括空气质量，湿度，降水和温度）的精确预测。这项研究提供了利用散点图，普通最小二乘模型（OLS）模型的输出，错误计算以及准确性评估的散点图的调查结果的全面检查，并特别强调了决策树模型。通过保证可以准确预测未来结果的可信赖模型来创建可信赖的模型，从而极大地帮助了机器学习技术的进步。结果表明，天气预报中的机器学习方法取得了长足的进步，从而实现了更准确的预测。
在持续Exascale绩效的方式上，气候和天气建模的真正挑战：使用ICON（v2.6.6）的案例研究
摘要。天气和气候模型图标（ICOSA-HEDRAD非静态静态物）用于高分辨率的Climate模拟，以解决小规模的物理过程。这项任务的设想性能是每天1个模拟年度的耦合气氛 - 全球1.2公里的分辨率。此类模拟的必要计算能力只能在Exascale超级计算系统上找到。我们试图在本文中回答的主要问题是要持续的exascale绩效，即哪种硬件（处理器类型）最适合天气和气候模型图标，因此如何通过模型来利用此性能，即ICON的软件设计中需要进行哪些更改，以便对Exascale平台有效。为此，我们概述了可用硬件技术的概述，以及对几种架构上图标模型的关键性能指标的定量分析。很明显，基于空间DO-MAIM的分解的并行化已达到缩放限制，这使我们得出结论，单个节点的性能对于实现更好的性能和更好的能量效率至关重要。fur-hoverore，基于模型的大量内核的计算强度，表明具有较高内存吞吐量的体系结构比具有较高计算峰性能的体系结构更适合。从软件工程的角度来看，需要重新设计图标从单个岩石到模块化方法，以解决由硬件异质性引起的综合性和新的程序模型，以使图标适合于此类Ma-hishes运行。
五天的研讨会：以特殊参考天气预测的物理驱动的机器学习（PDMF-WP 2025）
关于该研究所：Atal Bihari Vajpayee印度信息技术与管理学院（ABV-IIITM）GWALIOR是印度的一家首要研究所，从事信息技术和管理教育领域。成立于1997年，拥有一家国家重要性研究所的地位。IT，管理和应用科学的本科，研究生和博士课程的研究所。ABV-IIITM以其强烈的研究重点而闻名，尤其是在人工智能，网络安全和计算科学等领域。在最先进的校园内，该研究所促进了创新，企业家精神和跨学科学习，从而为印度的技术和管理进步做出了重大贡献。