高性能计算设备,欧洲的关键市场高性能计算是专门用于科学和工程模型的计算机科学的一个分支,以及需要如此重要资源的仿真任务,以至于无法使用计算机进行一般使用,而是对超级计算机进行计算。高性能计算对于应对数量和复杂性不断增长的战略挑战至关重要。历史上用于研究,天气预报,石油和天然气勘探,国防,化学,金融...,这对于支持人工智能,互联流动性,智能城市,生物工程,网络安全,个性化医学等的部署至关重要。
21 世纪的背景带来了新的阅读模式,需要新的阅读实践。这些新模式的例子包括使用 WhatsApp 和 Instagram、在移动设备上阅读带有地图和图表的天气预报,以及年轻人通过互联网与朋友和粉丝分享照片和帖子。这些技能要求以新的方式阅读,因为今天的文本是多模式的。虽然在今天的“数字”世界中,声音、图像、视频和文字被有目的地组合起来以有效地与读者沟通,但以前主要用于印刷材料的类似阅读技巧和策略仍然必须应用。
• 地球观测应用(EO 程序): – 用于公共卫生和昼夜循环气候变化的高分辨率大气监测 => 紧凑型痕量气体光谱成像、微型激光雷达 – 用于天气预报的全球对流层测量 => GNSS 无线电掩星接收器、微波辐射计、Ka 波段降水雷达 – 用于海洋监测的全球海况和冰层测量 => GNSS 反射测量接收器、Ka 波段雷达测高 – 陆地、洪水、火灾隐患的变化检测 => 多光谱和高光谱光学成像(VIS/SWIR/TIR)、SAR 和 AI 软件
•碰撞和接触,包括车辆/设备的车辆,车辆,野生动植物的车辆,开采基础设施的车辆和道路护墙。•车辆从道路上滑出或进入对面的车道。车辆从车道或相反车道滑出的风险可能来自各种不可预测的因素,包括机械故障,不良道路和天气状况以及与操作员有关的问题。适当关注车辆维护,道路状况,天气预报和操作员培训对于减轻这些风险并确保安全驾驶条件至关重要。•制动或转向的故障•设备倾斜或翻滚•车辆失控,即使使用失控的坡道•意外加速
寻求联邦机构的广泛专业知识和监督。组建了一个跨机构的专业人员小组,以提供监督、确保技术准确性并促进出版物的通用语言和一致性。该指南管理团队制定了总体方法,选择和管理了作者团队,并采纳了来自主题专家和利益相关者的几轮反馈。该多学科团队包括来自联邦机构的成员,他们在工程、洪泛区管理、灾害响应、自然资源管理、天气预报、雨水管理、社区参与和环境技能方面拥有专业知识。
我们的生活越来越受气候变化的影响。除其他外,极端的环境和天气状况变得更加频繁,对我们的健康越来越多。在那里,Loewe Research Cluster栖息地将自己的目标设定为开发一个可以用天气预报的健康风险来警告人们的系统的目标。即使已经有许多警告系统,例如德国气象服务的“警告湿应用”,科学知识的现状并没有为预测个人健康风险提供必要的信息。栖息地科学家最初研究了天气和环境条件对健康的影响如何取决于个人特征和处置。
背景 高影响天气 (HIW) 事件对社会造成毁灭性影响,造成人员伤亡、基础设施退化和巨大的经济影响。从气象角度来看,强降水事件、破坏性雷暴和强风是影响最大的事件,具有各种严重的间接影响,例如洪水、山体滑坡和海洋淹没。HIW 事件很少见,位于天气事件气候分布的尾部。尽管法国气象局等气象服务在过去几十年中在预测天气方面取得了重大进展,但准确预测 HIW 的发生、强度、位置和时间仍然具有挑战性。目前,实际天气预报依赖于基于物理的建模方法,数值天气预报 (NWP) 模型每天都在运行,以确定未来的大气状态和 HIW 风险。具体而言,集合预报系统 (EPS) 旨在对未来大气状态的概率分布进行采样。它们包括运行多个 NWP 预报,以解释不同的不确定性来源。在法国气象局,运行 16 个扰动预报、空间分辨率为 1.3 公里的扰动预报的 AROME-EPS 用于预测 HIW 的风险。但是,正确捕获相关的不确定性需要非常高分辨率(几百米)的大型(几百个成员)集合。尽管如此,由于相关的计算成本,这种增强系统目前不适用于运行 NWP。在此背景下,POESY 项目的主要目标是探索创新混合 EPS 设计的科学可行性和相关性,将标准物理建模与计算效率高的人工智能 (AI) 技术相结合,以便对高影响天气产生破坏性概率预报。