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区域气象探测和跟踪观测站...
风暴TM传感器，地球同步成像的衍生物傅立叶傅立叶变换光谱仪（礼物）EDU，由犹他州立大学（USU）为NASA设计和建造，并于2006年进行了严格测试，并将在2016年底的商业geostation卫星上推出它结合了高级技术，以提高原始EDU的性能和可靠性。从地理上可以观察到四个维度的表面热特性以及大气天气和化学变量。本文提供了风暴TM仪器和测量概念的概述。Storm TM的USS将提供与当前LEO卫星发声器（Airs，Cris和Iasi）相同质量的数据，但具有以任何理想的速度以声音和图像来跟踪风暴发展的能力。从风暴TM水蒸气检索图像的时间顺序获得的风轮廓将为现在的铸造和区域模型提供更多输入。
呼吁非洲气象学会杂志杂志（JAFMS）Gideon Chukuma Ufoegbune教授主编，非洲Meteorologica杂志
支持他们的研究结果。与提交手稿的截止日期有关的重要日期；接受通知；最终手稿应付等等。请访问我们的网站：https：//africanmetsociety.org，请通过电子邮件：afmsjournal1@gmail.com与编辑团队联系，并致电：+234 7034 70318 96607，我们热切地等待着您的宝贵贡献，并以此为等级，以了解我们的宝贵贡献，以了解我们的宝贵贡献。论文：2024年10月1日审稿人的评论：2024年11月15日提交最终手稿：2024年12月15日
气象前沿的客观识别和...
摘要。气象前沿由于其相关的表面影响，包括极端降水和极端风。在运营天气预测和研究环境中，对前线的客观识别是兴趣的。这项研究的目的是基于早期的研究生成前识别算法，该算法可移植，可扩展到不同的分辨率数据集。我们已经对较早的客观前端识别算法进行了许多更改，将其应用于重新分析数据集，并介绍与这些更改相关的改进。首先，我们表明，操作顺序的变化会使休息时间更少。接下来，我们建议根据阈值领域的气候分位数来选择前识别阈值。这允许在不同分辨率的数据集之间进行比较。fi-Nelly，我们在算法的实现中包括许多数值改进，并更好地处理了短前线，这在平稳性和断裂次数方面产生了进一步的好处。该算法的更新版本已完全便携式和可扩展到不同的数据集，以便使未来的战场研究及其影响。
MAKS AAF 气象飞行任务执行预报 (MEF)
时间 13-14Z 14-15Z 15-16Z 16-17Z 17-18Z 18-19Z 19-20Z 20-21Z 21-1Z 时间 13-14Z 14-15Z 15-16Z 16-17Z 17-18Z 18-19Z 19-20Z 20-21Z 21-1Z G G G G G G G G R G G G G G G G G R N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A TSTM N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A TSTM G G G G Y Y Y Y Y G G G G Y Y Y Y Y N/A N/A N/A N/A TSTM TSTM TSTM TSTM N/A N/A N/A N/A TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM Y Y Y Y R R R R R Y Y Y Y R R R R R TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM TSTM
农业和森林气象学 - Pik出版物
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气象局 2023/24 年度报告和账目
6 我们的宗旨 8 帮助您保持安全 12 帮助您蓬勃发展 16 主席声明 18 首席执行官总结 20 气象局概览 22 战略报告 24 优秀的人才和文化 28 卓越的科学、技术和运营 32 非凡的影响和效益 36 关键绩效指标状态更新 38 平等、多样性和包容性 42 环境和可持续性 45 可持续性报告 50 财务审查 53 风险审查
日本近期开展的空间气象服务业务活动
WMO-ISES-COSPAR 合作 • 联合国/外空委空间科学技术委员会于 2022 年 2 月发布了关于空间天气服务的建议。COSPAR-ISES-WMO 需要领导与空间天气相关的活动，并已开始考虑。 • 2022 年 9 月，这三个组织讨论并准备了“科英布拉宣言”。NICT 作为 ISES 的代表为这项工作做出了贡献。 • NICT 还参与了 2023 年 11 月在瑞士日内瓦 WMO 总部举行的第一届国际空间天气协调论坛 (ISWCF)。
部姓名环境，气候变化，灾难管理和气象学
Public Servants - Overseas Fares 300,000 18,187 16,971 264,842 221,352 43,490 22511-101-32-001- 300,000 18,187 16,971 264,842 221,352 43,490 Grand Total 5,869,492 780,283 181,347 4,907,862 4,101,932 805,930
深度学习衍生的行星边界层高度从传统的气象测量
摘要。行星边界层（PBL）高度（PBLH）是各种流星和气候研究的重要参数。本研究提出了一个多结构深神经网络（DNN）模型，该模型可以通过整合早晨的温度纤维和表面气象观测来估计PBLH。DNN模型是通过利用富含的PBLH数据集而开发的，该数据集是从长期存在的辐射记录中得出的，并以高分辨率的微脉冲激光雷达和多普勒激光雷达观测来增强。我们以10个成员的合奏访问DNN的性能，每个成员都有独特的隐藏结构，从1994年到2020年，在南部大平原上共同产生了强大的27年PBLH数据集。各种气象因素对PBLH的影响是通过重要性测试严格分析的。此外，还评估了DNN模型的准确性，以针对辐射观测值进行评估，并与传统的遥感方法并置，包括多普勒激光雷达，天花板，拉曼激光雷达和微脉冲激光雷达。DNN模型在各种条件下表现出可靠的性能，并且相对于遥感方法表现出较低的偏见。此外，最初在普通区域进行训练的DNN模型在应用于山羊山（Green Ocean Amazon; Tropical Rainforest）和Cacti（云，Aerosol和Aerosol，Aerosol和复杂的地形相互作用; Middle lat Lattlative Mountains; Middle Lattlative Mountains）活动中遇到的异质地形和气候时，表现出显着的适应性。这些发现证明了深度学习模型在估计PBLH中的有效性，增强了我们对边界层过程的理解，对改善PBL在天气预测和气候建模中的表示的影响。