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天气 - 气候分裂-AMS期刊
大气科学界包括天气和气候科学家。天气研究部分重点是理解和预测天气的时间扩展到大约10天。气候研究涉及了解天气的统计数据及其由于内部变异性和外部强迫而导致的变化。在这里，我们直接陈述了广泛认为但很少公开认可的内容：在美国，一些气候科学家认为天气研究，其关注相对较小的时空尺度，范围狭窄，并且与过去和未来气候变化的巨大问题分离。在另一边，一些天气科学家认为气候科学家对天气一无所知，气候科学过度专注于基于场景的未来气候变化的“预测”，而这些气候变化无法使用当今的观察结果进行评估。这些不幸的刻板印象在美国尤为普遍。他们正在减慢这个国家的地球系统科学的进步。分裂并不新鲜；它与我们在一起已有50年或更长时间了。在学术部门，实验室，专业社会甚至资助机构中都可以找到它。这里有一些示例：
实施美国太空天气政策
● Priority to establish R2O2R framework ● To accelerate R2O we need to support O2R (e.g., improve existing operational models; establish research priorities) ● Working closely with partner agencies - NASA, NSF, and DOD including the Community Coordinated Modeling Center (CCMC) ● NWS working to establish a testbed at SWPC (ongoing) ● Partnerships with Academic, Private Sector, International合作伙伴是成功的关键
极端天气事件的影响 - 案件...
1。引言气候风险通常是根据过渡和物理风险来考虑的。他们在包括希思罗机场在内的任何机场的整个业务中都存在。过渡风险与机场运营商本身向零净的过渡相关（例如希思罗机场有限公司，HAL），航空部门和经济更广泛。过渡风险包括：政策和法规；技术;市场;和声誉。物理风险与气候变化对机场运营或依靠HAL的资产的物理影响有关。这还包括气候变化对飞行模式和目的地机场的影响。由100多个出版物的Susteer进行文献综述的结果已经确定了与机场相关的250多个气候风险（有用的综合论文包括[2]，[3]，[4]，[4]，[5]，[6]，[6]和[7]）。使用气候风险上升，可以参考机场的不同工作区域或功能及其支持基础设施进行分类（见图1）。
分析极端天气事件和气候变化...
版权所有©据2023年首次出版（2023）保留一些权利。这项工作是湄公河委员会秘书处（MRCS）的产物。尽管已努力提出准确的信息，但湄公河委员会（MRC）并不能保证本工作中包含的数据的准确性。本工作中任何地图上显示的边界，颜色，面额和其他信息并不意味着MRC关于任何领土或认可或接受此类界限的法律地位的任何判断。此处的任何内容均不得构成或被视为对MRC的特权和免疫的限制或放弃，所有这些特权和免疫力是专门保留的。本出版物可以在未经版权持有人的特殊许可的情况下全部或部分或任何形式复制，以出于教育或非营利性目的，前提是MRC被确认为来源，并将通知发送给MRC。MRCS将感谢收到任何使用此出版物作为来源的出版物的副本。未经MRC书面许可，本出版物不能用于出售或用于任何其他商业目的。标题：下湄公河盆地下极端天气事件和气候变化的分析：10.52107/MRC.BJ71TI关键字：土地利用/土地覆盖/地图/下湄公河盆地用于书目目的，此卷可能会引用为：Mekong River Commission。（2023）。对下湄公河盆地中极端天气事件和气候变化的分析。万象：MRC秘书处。DOI: 10.52107/mrc.bj71ti Information on MRC publications and digital products are available at: www.mrcmekong.org/publications All queries on rights and licences should be addressed to: Mekong River Commission Documentation and Learning Centre 184 Fa Ngoum Road, Unit 18, Ban Sithane Neua, Sikhottabong District, Vientiane 01000, Lao PDR电话： +856-21 263 263 |电子邮件：mrcs@mrcmekong.org | www.mrcmekong.org
集成的区域气候/天气/环境预测
气候/天气/环境的数字预测是在气候变化时代的适当政策制定的重要来源。它需要一个耦合的建模系统，例如大气层地面化学；通过更好地估计参数和初始条件，可以提高其性能。数值气候/天气/环境模型不仅提供其未来状态，还提供给定网格大小的分析数据，这些数据在数据空隙区域中很有用。Recent efforts to improve regional climate/weather/environment prediction will be introduced as an integrated approach: estimating optimal parameter values, seeking an optimized set of parameterization schemes, combining optimizations of parameterization schemes and parameter values sequentially (i.e., opti-parameterization), and applying a hybrid ensemble-variational data assimilation through the coupled models (e.g., WRF-NOAH-MP和WRF-CHEM）和卫星数据。
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。
实时天气和大气特征数据
– 奥地利航天局 (ASA)/奥地利。– 比利时科学政策办公室 (BELSPO)/比利时。– 中央机械制造研究院 (TsNIIMash)/俄罗斯联邦。– 中国卫星发射和跟踪控制总局、北京跟踪与电信技术研究所 (CLTC/BITTT)/中国。– 中国科学院 (CAS)/中国。– 中国空间技术研究院 (CAST)/中国。– 联邦科学与工业研究组织 (CSIRO)/澳大利亚。– 丹麦国家空间中心 (DNSC)/丹麦。– 航空航天科学与技术部 (DCTA)/巴西。– 电子和电信研究院 (ETRI)/韩国。– 埃及空间局 (EgSA)/埃及。– 欧洲气象卫星利用组织 (EUMETSAT)/欧洲。– 欧洲电信卫星组织 (EUTELSAT)/欧洲。– 地理信息和空间技术发展机构 (GISTDA)/泰国。– 希腊国家空间委员会 (HNSC)/希腊。– 希腊空间局 (HSA)/希腊。– 印度空间研究组织 (ISRO)/印度。– 空间研究所 (IKI)/俄罗斯联邦。– 韩国航空宇宙研究院 (KARI)/韩国。– 通信部 (MOC)/以色列。– 穆罕默德·本·拉希德太空中心 (MBRSC)/阿拉伯联合酋长国。– 国家信息和通信技术研究所 (NICT)/日本。– 国家海洋和大气管理局 (NOAA)/美国。– 哈萨克斯坦共和国国家空间局 (NSARK)/哈萨克斯坦。– 国家空间组织 (NSPO)/中国台北。– 海军空间技术中心 (NCST)/美国。– 荷兰空间办公室 (NSO)/荷兰。– 粒子与核物理研究所 (KFKI)/匈牙利。– 土耳其科学技术研究委员会 (TUBITAK)/土耳其。– 南非国家航天局 (SANSA)/南非共和国。– 空间和高层大气研究委员会 (SUPARCO)/巴基斯坦。– 瑞典空间公司 (SSC)/瑞典。– 瑞士空间办公室 (SSO)/瑞士。– 美国地质调查局 (USGS)/美国。
