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World File Search System天气雷达
佐治亚州
国家气象局（NWS）天气预报办公室（WFO）的人员配备24/7/365，并向佐治亚州的居民提供天气，水和气候预报和警告。全国有122个WFO在佐治亚州。训练有素的预报员向公众，媒体，紧急情况管理和执法官员，航空和海洋社区，农业利益，商业人士等发出了警告和对天气事件的预测，包括严重的雷暴，龙卷风，飓风，冬季风暴，洪水和热浪。信息通过多种方式传播，包括无线紧急警报，社交媒体，Weather.gov和NOAA Weather Radio所有危害。每个WFO都有一个警告协调气象学家，他积极开展外展和教育计划，以加强与紧急管理，政府，媒体和学术社区的当地合作伙伴的工作关系。预报员在野火，洪水，化学溢出和重大恢复工作等关键紧急情况下提供基于影响的决策支持服务（IDSS）。为了收集数据以进行预测和其他目的，NWS WFO员工监控，维护和使用自动化的地表观测站和多普勒天气雷达。除了WFO外，NWS还经营着全美的专业国家预测中心和区域总部，总共有168个运营单位。NWS劳动力的85％以上是在现场。对于当前的佐治亚州天气，请访问www.weather.gov，并在国家地图上单击相关的县或地区。
从卫星图像中基于变压器的雷达复合材料的现象
摘要：天气雷达数据对于现象和数值天气预测模型的组成部分至关重要。虽然天气雷达数据以高分辨率提供了有价值的信息，但其基于地面的性质限制了其供应能力，这阻碍了大规模应用。相比之下，气象卫星覆盖了较大的域，但具有更粗糙的重置。然而，随着数据驱动方法和地球静止卫星上的现代传感器的快速发展，新的机会正在出现，以弥合地面和太空观测之间的差距，最终导致更熟练的天气预测以高准确性。在这里，我们提出了一个基于变压器的模型，用于使用最多2小时的卫星数据进行基于接地的雷达图像序列。预测在不同的天气现象下发生的雷达场，并显示出鲁棒性，以防止快速生长/衰减的领域和复杂的场结构。模型解释表明，以10.3 m m（C13）为中心的红外通道包含所有天气条件的熟练信息，而闪电数据在恶劣天气条件下的相对特征最为重要，尤其是在较短的交货时间。该模型可以支持在大型范围内进行降水，而无需明确需要雷达塔，增强数值天气预测和水文模型，并为数据筛选区域提供雷达代理。此外，开源框架有助于朝着操作数据驱动的NOWCASTING的进步。
使用机器学习的雷达和基于环境的冰雹损害估计
摘要。大型冰雹事件通常很少发生，在特定位置发生的发生之间存在很大的时间差距。但是，当这些事件确实发生时，它们可能会在几分钟之内造成快速而大量的经济损失。因此，至关重要的是，具有准确服从并理解冰雹现象以改善这种影响的线索至关重要。虽然原位观察是准确的，但单个风暴的数量有限。天气雷达提供了更大的观察脚印，但是当前雷达衍生的冰雹尺寸估计值由于水平降落时的水平对流而表现出较低的精度，冰雹尺寸分布（HSD），复杂的散射和衰减和混合水流类型的变化。在本文中，我们提出了一种新的雷达衍生的冰雹产品，该产品使用大量的冰雹损害保险索赔和雷达观察结果进行了探测。，我们使用这些数据集以及环境信息来计算冰雹损害估计（HDE），旨在量化冰雹影响的深度神经网络方法，其关键成功指数为0.88，并确定了针对观察到0.79损害的确定。此外，我们将HDE与流行的冰雹尺寸产品（网格）进行了比较，从而使我们能够识别与网格上偏见相关的气象条件。环境具有相对较低的特异性湿度，高斗篷和CIN，高风速高高，地面的南风与负网状偏置相关，可能是由于HSD，HSD的差异，冰淇淋硬度或混合水合物的差异。相比之下，高斗篷，高CIN和相对较高的湿度高的环境与正面的网格偏置相关。
基于机器的低级风剪切预测...
摘要 - 高级风剪（LLWS）是影响安全性，守时性和环境的最突出的航空危害之一。为了减轻其效果，几个机场已经配备了专用系统，能够识别跑道附近LLW的存在。这些系统通常包含不同设备的集合，包括终端多普勒天气雷达，多普勒光检测和范围，以及沿机场地面扩散的动态计网络。LLWS识别技术基于垂直风轮廓的测量，当检测到风向或强度的快速变化时发出警告。由于此方法基于实时数据，因此在即将进行的LLWS事件的可能性上没有提供有用的预测。此外，就购买和维护而言，与LLWS检测系统相关的成本非常高，因此其安装非常高。在这项研究中，我们根据使用机器学习（ML）技术（用于从地面站观测值和压力水平的数值天气模型获得的风数据）的技术研究了一种用于预测LLWS事件的新方法。这项研究是在考虑了Palermo-Punta Raisi国际机场的地点进行的，因为这是意大利机场最受LLWS现象的约束。从2007年到2022年，从ERA-5重新分析和ENAV的气象和航空数据库中提取的历史数据系列被用来训练和测试不同的ML分类模型，通过对特定评估指标的分析来搜索最佳表现。我们获得的结果非常令人鼓舞，我们相信我们的工作对于开发新一代的低成本和高效率ML基于ML的LLWS预测工具非常有用。
机会性降雨数据
daad gssp- stipendienausschreibung顾问：博士教授。Wolfgang Nowak Rer博士。 nat。 Jochen Seidel，Apl。 教授Sergey Oladyshkin研究小组 /系：水文系统的随机模拟和安全研究主席（LS 3）建模液压和环境系统建模研究所（IWS）和Stuttgart模拟技术中心（SC Simtech技术）（SC SIMTECH）实时时间范围的地理位置，以实现杂型降雨 /介绍性估算的构建效率：以及为极端降雨事件设计和计划。 降水在时空上是高度变化的。 其准确的估计，尤其是对于激烈的当地事件，仍然是一个科学挑战。 天气雷达可提供高分辨率的空间和时间降雨估计，但它们的测量值可能会遭受多种错误来源的影响，例如 由于强烈的降雨而导致地面或衰减的测量高度。 一种改善降雨量化的一种相当新的方法是使用所谓的机会主义传感器（OS），例如商业微波链路（CML）或个人天气站（PWS），即 旨在提供高质量降雨数据或任何降雨数据的传感器。 Bárdossy等人已经显示了OS传感器改善降雨估计的潜力。 （2021）和Graf等。 （2021）。 但是，这些研究使用了每天或每小时的降雨数据。 具有大量的0mm降雨测量。Wolfgang Nowak Rer博士。nat。Jochen Seidel，Apl。教授Sergey Oladyshkin研究小组 /系：水文系统的随机模拟和安全研究主席（LS 3）建模液压和环境系统建模研究所（IWS）和Stuttgart模拟技术中心（SC Simtech技术）（SC SIMTECH）实时时间范围的地理位置，以实现杂型降雨 /介绍性估算的构建效率：以及为极端降雨事件设计和计划。降水在时空上是高度变化的。其准确的估计，尤其是对于激烈的当地事件，仍然是一个科学挑战。天气雷达可提供高分辨率的空间和时间降雨估计，但它们的测量值可能会遭受多种错误来源的影响，例如由于强烈的降雨而导致地面或衰减的测量高度。一种改善降雨量化的一种相当新的方法是使用所谓的机会主义传感器（OS），例如商业微波链路（CML）或个人天气站（PWS），即旨在提供高质量降雨数据或任何降雨数据的传感器。Bárdossy等人已经显示了OS传感器改善降雨估计的潜力。（2021）和Graf等。（2021）。但是，这些研究使用了每天或每小时的降雨数据。具有大量的0mm降雨测量。在某些情况下，例如在城市地区的洪水洪水小流域中的洪水事件，这种时间分辨率不够，因为这些过程可能会在次小时的时间尺度上进行。因此，需要通过次数时间分辨率来改善和评估OS数据的性能。研究目标：一个研究目标是开发高级分辨率的插值方法。随着时间分辨率的增加，必须将降雨场的空间估计视为时空问题，在这些问题上，必须通过考虑以前的时间步骤来考虑降雨场的对流。这需要用于变量图估计的新方法，因为高时间分辨率降雨数据集通常是“零膨胀”，即此外，需要研究诸如“干燥漂移”之类的现象（Schleiss等，2014）或降水场各向异性的影响。将在极端事件期间与OS一起评估天气雷达数据，以回答良好的OS降雨数据如何捕获此类事件的问题。为此，需要与量规调整的天气雷达数据产品进行比较。德国气象服务DWD需要DWD。在这些雷达产品中应很好地捕获仪表位置的这种量规调整的雷达产物的降雨最大值。但是，将雷达极端与OS附近的OS的比较，距离