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World File Search System天气预报
机器学习的高级天气预报
在一项研究中认识到培训数据的重要性（Katiyar等，2020）。由于SAR照片的局限性，例如城市洪水区域代表的扭曲几何形状，阴影区域和不确定性，作者建议在未来的研究中包括其他数据。通过结合DEM数据，几何和阴影区域可以得到照顾。将被淹没的稻田与其他洪水区分开，也可能受益于使用多时间SAR图像和各种极化。通过将洪水前拍摄的图像与洪水中的图像进行比较，可以使用一种变化检测机制，从而大大提高了程序的准确性[18]。
与AI驱动的天气预报的气候弹性
将机器学习与天气预报的集成不仅是一种渐进的迹象，而且是一种变革性的飞跃，它为气象学及其他地区带来了几个前所未有的优势。这些好处扩展了预测的准确性，计算过程的速度以及处理大量数据集的能力，从根本上改变了我们预测，准备和响应天气和气候现象的方式。这种技术进化的潜在好处是巨大而多样的，不仅包括短期天气预报准确性的明显改善，而且还包括建模和预测具有前所未有的精确度的长期气候风险的地面破坏能力。这些进步有望彻底改变农业，公共卫生，城市规划和可再生能源管理等各种部门，提供适应和减轻气候变化影响的工具。
与AI驱动的天气预报的气候弹性
将机器学习与天气预报的集成不仅是一种渐进的迹象，而且是一种变革性的飞跃，它为气象学及其他地区带来了几个前所未有的优势。这些好处扩展了预测的准确性，计算过程的速度以及处理大量数据集的能力，从根本上改变了我们预测，准备和响应天气和气候现象的方式。这种技术进化的潜在好处是巨大而多样的，不仅包括短期天气预报准确性的明显改善，而且还包括建模和预测具有前所未有的精确度的长期气候风险的地面破坏能力。这些进步有望彻底改变农业，公共卫生，城市规划和可再生能源管理等各种部门，提供适应和减轻气候变化影响的工具。
AI：天气预报-HSBC全球研究
着眼于特定天气事件，一项美国气象学会的研究发现，由于气候变暖会在袭击土地之前更快地增加其强度，预测飓风可能会变得更加困难。该研究指出，随着温度和海平面的上升，高预期，高强度飓风登陆的风险增加。这会冒着更高的伤害和死亡率的风险，除非人口可以在短时间内准备对飓风做出回应16。此外，一项地球物理研究信的研究发现，全球变暖可降低降水的可预测性（尤其是在温度温度的夏季）；但是，在可预测性方面，某些方面（例如压力场和温度）可能会受益于全球变暖17。专注于与水有关的灾难和水敏感产业（例如能源）的准备，以减轻相关风险。
数据驱动的天气预报的兴起-AMS期刊
摘要：基于机器学习（ML）的数据驱动建模显示出巨大的天气预测潜力。在某些应用中取得了令人印象深刻的结果。ML方法的摄取可能是改变游戏规则的游戏规则，即传统的数值天气预测（NWP）被称为“安静革命”天气预报的“安静革命”。使用标准NWP系统运行预测的计算成本极大地阻碍了通过增加模型分辨率和合奏大小来进行的改进。使用高质量的重新分析数据集（如ERA5进行培训）开发的新一代新一代ML模型允许进行预测，这些预测需要较低的计算成本，并且在准确性方面具有高度竞争力。在这里，我们首次将ML生成的预测与基于标准NWP的预测在类似于操作的上下文中进行比较，该预测是从相同的初始条件初始化的。着眼于确定性预测，我们应用了共同的预测验证工具来评估与最近开发的ML模型之一（Panguweather）一起产生的数据驱动预测的程度，可匹配从领先的全球NWP系统（ECMWF）中的一个领先的全球NWP系统（eCMWF）的预测质量和属性。与操作IFS分析和概要观察结果一起验证时，结果非常有前途，对于全球指标和极端事件而言，具有可比的精度。过于平滑的预测，随着预测提前时间的增加偏差，预测热带气旋强度的性能差，被确定为基于ML的预测的当前缺点。新的NWP范式正在依靠ML模型以及最新分析和重新分析数据集进行预测初始化和模型培训的推论。
SAFAR-印度（空气质量和天气预报与研究系统）
（主要参考文献：Gufran Beig 等人，2018 年巨型城市德里的 SAFAR-高分辨率排放清单，特别科学报告，SAFAR-Delhi-2018-A，ISSN：0252-1075，出版于 IITM-Pune，地球科学部（印度政府），2018 年。）注：有关其他相关排放清单参考资料，请参阅末尾给出的同行评审出版物。序言：清洁的空气是人类健康和福祉的基本必需品。当局部空气污染物浓度超过某些阈值时，会对人类、植物和动物的健康产生不利影响。全世界大多数特大城市的空气质量都在恶化，包括国家首都辖区德里。污染物通过各种自然和人为源的排放进入环境。人为排放量正在增加。排放清单是一份综合清单，列出了特定地理区域在特定时间段内因特定过程而排放到空气中的空气污染物的当地排放源和数量。这是空气污染预测模型所需的最关键因素之一，与气象输入一起用于预测空气质量和制定缓解策略。预测质量取决于排放量估计的准确性和可靠性。排放清单还可用于空气质量管理和制定环境政策。由于德里及其邻近地区等城市排放源众多、种类繁多且分布广泛，因此排放清单的制定是一个复杂的过程，需要大量高分辨率活动数据、排放因子以及基本科学过程的知识。在科学家小组的监督下，约有 150 名学生参与了一项大型排放清单活动，耗时约 37,500 小时，绘制了所有可能的当地空气污染源。该活动的主要重点是生成缺失的原始数据、验证一些不确定的二手数据并收集可用的二手数据。最终产品是 400m x 400m 高分辨率德里和边缘地区八种重要空气污染物（PM2.5、PM10、NOx、CO、SO 2 、BC、OC、VOCs）的排放清单。排放量估算针对两个特定区域 - （a）仅限德里市的地理区域和（b）德里市区以及周边地区，面积为 70x65 平方公里。收集了多达 26 种不同污染源的排放地面活动数据。排放清单活动由印度地球科学部下属的印度热带气象研究所 (IITM) 浦那分所领导，以及来自 Utkal 大学、布布内斯瓦尔、规划和建筑学院、环境信息系统 (ENVIS) 资源合作伙伴（MoEFCC、CPCB、IMD 和 DPCC）的专家和研究人员。
推进数据驱动的天气预报：时间滑动...
模仿传统数值天气预测（NWP）模型并源自全球大气重新分析数据的现代深度学习技术在几年内引起了一场巨大的革命。在这个新的范式中，我们的研究引入了一种新型策略，该策略偏离了对高分辨率数据的共同依赖性，该数据通常受到计算资源的限制，而是利用了全球天气预测和气候数据分析的低分辨率数据（2.5度）。我们的主要重点是评估数据驱动的天气预测（DDWP）框架 - 专门针对样本量的充分性，模型的结构改进以及气候数据代表当前气候趋势的能力。通过使用FourcastNet使用自适应傅里叶神经操作员（AFNO）模型，并提出了一种时间平滑的方法来夸大ECMWF重新分析V5的数据集（ERA5），本文通过添加更多变量和新颖的方法来增强数据和处理方法来改善传统方法。我们的发现表明，尽管分辨率较低，但提出的方法在预测大气条件方面表现出了相当准确的准确性，从而有效地与高分辨率模型抗衡。此外，该研究证实了该模型在反映当前气候趋势及其在预测未来气候事件方面的潜力，强调其在气候变化策略中的效用。这项研究标志着气象预测领域的关键步骤，展示了低分辨率数据在产生可靠的预测和开放途径方面的可行性，以实现更容易获得和包容性的气候建模。这项研究收集的见解不仅有助于气候科学的发展，而且为该领域的未来创新奠定了基础。
按地区和气候区域按数量天气预报偏见
Climate Zone GFS COAMPS GFS COAMPS GFS COAMPS GFS COAMPS Cold -0.48 -0.05 -0.63 -0.84 -0.33 -1.08 -0.22 -0.49 Sample Size 214 201 214 201 196 202 196 202 Cold High Elevation 0.46 -0.11 -0.61 -0.99 -2.18 -2.47 -1.72 -1.15样本尺寸38 13 38 13 38 13 38 13干燥0.28 0.27 -0.05 0.31 1.77 0.61 -0.6-0.6 -0.62样本尺寸16 10 16 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10.09 -0.14 -0.28 -2.28 -2.28 -2.28 1.19 0.7 -1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.dsize size size size size size size sigam size size sigam size sigam size size sigam size sigam sizp -0.72 -0.34 -0.74 -1.42 0 -0.05 -1.05 -0.26 Sample Size 66 66 66 66 9 64 9 64 Mediterranean -0.26 0 -0.95 -0.83 -0.39 0.15 -1.61 -1.26 Sample Size 65 64 65 64 31 63 31 63 Warm Wet Temperate -0.58 0.6 0.18 0.19 0.44 1.03 -0.83 -0.93样本尺寸126 134 126 134 118 118 134 134 118 134热带-0.6 0.76 -0.93 -0.93 -0.07 -0.45 0.45 0.42 0.42 -1.45 -0.91
网络研讨会：NOAA 的 3 公里快速刷新天气预报
准确预测云层仍然是一个挑战，尤其是与云层形成/消散相关的时间，这极大地影响了太阳辐射预测甚至风。预测复杂地形中的轮毂高度风仍然是一个挑战，因为即使使用 3 公里网格，我们也无法解决所有重要特征，而且也无法正确获取各种阻力源对模型的贡献——我们需要在该国不同地区的轮毂高度进行更多观测。当您需要某个点的时间序列数据时，通过 grib 或 netcdf 获取 HRRR 数据确实具有挑战性。是否有任何官方工具或数据主机可以使其更简单？
与Hopfield人工神经网络算法的梅丹市的天气预报
摘要：许多方面对印尼社会的连续性，尤其是梅德人的连续性非常有影响力。影响梅丹人民连续性的方面之一是天气。天气在各个部门（例如农业，航空和许多其他部门）中起着重要作用。印度尼西亚气象，气候学和地球物理机构。（BMKG）一直试图开发其创新，以便能够向公众提供准确的天气信息。为了协助向梅丹市的公众传播天气信息的过程，我们需要使用基于网站的计算机技术的天气预报应用程序，以便可以通过将应用程序与BMKG数据连接到Hopfield方法来轻松有效地传播天气信息。基于本研究的结果，首先要应用Hopfield算法与人工神经网络进行分析，因此成功地构建了天气预报的应用程序，以帮助将梅丹市的天气信息传播到所有希望获取有关天气信息的梅丹城市的天气信息。关键字：BMKG，天气，人工神经网络，Hopfield，网站