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职业生涯日 - 德国联邦国防军
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2017年6月29日在柏林大都会地区举行的大量降水事件的气象，影响和气候观点
1气象与气候研究所（IMK-TRO），Karlsruhe理工学院（KIT），Karlsruhe，德国2 Potsdam大学，Karl-Liebknecht-Str。24-25，14476德国波茨坦3德累斯顿技术大学，水文与气象学院，皮恩纳·斯特劳斯（PiennerStraße），23，01737德国塔兰特（Tharandt）4 4莱比锡大学气象学研究所德国6汉堡大学，气象学院，格林德伯格5，20144汉堡，德国7德国气象局，法兰克福斯特拉松135，63067 Offenbach AM MAIN 8部分，GFZ德国德国研究中心，德国地球科学研究中心，Telegrafenberg，Telegrafenberg，Telegrafenberg，144773 Potsdam，Dermane 45 blimechenem blimechenem， 20146 Hamburg, Germany 10 Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology (Cedim), Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Karlsruhe, Germany 11 Institute of Physics and Meteorology, University of Hohenheim, Garbenstrasse 30, 70599 Stuttgart, Germany Weather Service, Regionales Klimabüro Potsdam, Güterfelder DAMM 87-91 14532 Stahnsdorf，德国13 Bodenk Scientifififififififififififififififififififififififififififififififi，Alexandra 9391，新西兰
昆士兰州气候变化和社区对气候变化的脆弱性
昆士兰州自然资源与矿产部 昆士兰州紧急服务部 昆士兰州环境保护署 昆士兰州气象局 昆士兰州系统工程澳大利亚有限公司 QNRM01019 ISBN：0 7345 1765 3 一般免责声明 本出版物中包含的信息仅作为一般建议。如需应用于具体情况，应寻求合格来源的建议。 昆士兰州自然资源与矿产部以及上面列出的合作者已经采取一切合理步骤和应有的注意，确保本出版物中包含的信息在制作时准确无误。本部门明确排除对本出版物可能造成的损失、损害或其他后果的任何错误或遗漏的责任，无论是疏忽还是其他原因造成的。读者还应确保进行适当的查询，以确定是否有关于特定主题的新材料。© 昆士兰州自然资源与矿产部 2001 本出版物受版权保护。除《版权法》允许的目的外，未经昆士兰州自然资源和矿产部事先书面许可，禁止以任何方式复制。封面图片由紧急服务部提供，来自布里斯班风暴追逐者主页和昆士兰州立图书馆问询处
国际妇女和女童参与科学日（2 月 11 日）
RU-61-01-0176-170223/解释者安娜·玛尼 (1918-2001)：安娜·玛尼曾任印度气象局 (IMD) 副局长，是一位印度物理学家和气象学家。她在伦敦帝国理工学院学习气象仪器，1948 年返回印度后，加入浦那气象部门。她开展了太阳辐射、臭氧和风能测量方面的研究，并发表了大量论文。她撰写了两本书，分别是 1980 年的《印度太阳辐射数据手册》和 1981 年的《印度太阳辐射》，并于 1987 年获得 KR Ramanathan 奖章。EK Janaki Ammal (1897-1984)：理学博士（1931 年，密歇根州），印度科学院创始院士。她是一位著名的植物学家和植物细胞学家，在遗传学、进化论、植物地理学和民族植物学方面做出了重大贡献。阿玛尔于 1935 年当选为印度科学院院士，并于 1957 年当选为印度国家科学院院士。密歇根大学于 1956 年授予她名誉法学博士学位。印度政府于 1957 年授予她莲花士勋章。2000 年，印度政府以她的名义设立了国家分类学奖 5 。
增强 ESG 的零能耗建筑运营
摘要：太阳能发电系统，例如光伏 (PV) 系统，已成为零能耗建筑的必要特征，因为仅靠高效的建筑设计和建筑材料不足以满足建筑的能耗需求。然而，太阳能发电会受到天气条件波动的影响，而且这些波动比其他可再生能源更高。这一现象强调了通过天气预报预测太阳能发电的重要性。本文提出了一种基于自动机器学习 (AML) 的方法，用于根据太阳能发电和天气数据创建多个预测模型。然后，从这些模型中选择预测每日太阳能发电的最佳模型。本研究中使用的太阳能发电数据是从安装在零能耗建筑中的实际太阳能系统获得的，而天气数据是从韩国气象局提供的公开数据中获得的。此外，为了验证所提出方法的有效性，创建了一个具有高精度但难以应用于实际系统的理想数据模型和一个具有相对较低精度但适合应用于实际系统的比较模型。将性能与所提方法创建的模型进行了比较。根据验证过程，所提方法的预测准确率比比较模型高出 5-10%。
访问高分辨率区域大气建模项目（AUS2200）：一个基于社区的天气和气候研究平台
在过去的几十年中，高性能计算的进步（HPC）对于提高我们预测高影响天气事件的能力和气候变化的影响至关重要。高分辨率的大气建模通过提高的计算效率实现，导致了地形复杂性和小规模过程的明显改善，其中许多过程与极端天气有关。AUS2200是一个基于社区的开创性项目，旨在使用最先进的访问模型在千米网格尺度上开发大型区域建模能力。该项目旨在为澳大利亚区域建模社区提供一个共同的平台，有助于促进合作，从而促进从大陆范围内到公里的各种规模的大气过程的科学理解。该项目代表了弧线极端卓越中心（CLEX），澳大利亚气象局，国家计算基础设施和澳大利亚地球系统模拟器国家研究基础设施（Access-NRI）之间的旗舰合作。演讲将概述AUS2200项目，包括其总体目标，最新成就和长期计划。我们还将展示在几个试点科学项目下进行的研究，澳大利亚各地的一系列高影响力事件，包括极端的火灾事件，破纪录的洪水事件以及对Madden Julian振荡的当地降水反应。
英语sarcof-29语句.pdf
对第29个南部非洲地区气候前景论坛（SARCOF-29）的陈述是2024年8月26日至26日在混合模式下举行的第29个南部非洲地区气候展望论坛（SARCOF-29），以在SADC地区呈现2024/2025降雨季节的共识前景。来自非洲发展共同体国家气象和/或水文服务（NMHSS）的气候专家和非洲发展共同体气候服务中心（CSC）提出了这种前景。的投入是从非洲气象发展中心（ACMAD）和全球生产中心（GPCS）获得的，即欧洲中型天气预报中心（ECMWF），国家海洋与大气管理局（NOAA），北京北部气候中心（BCC），Météo-France，Méténianianopartial operation，Meterology of Meterology，Meteerology，Meterology，Meterolology，Meterologicy，Meterolology of Meterolology （JMA）和韩国气象局（KMA）。这项工作还使用了国际气候与社会研究所（IRI）和国家大气研究中心（NCAR）的投入。此Outlook涵盖了2024年10月至2025年3月的主要降雨季节。在三个月的重叠期间，展望出现如下：10月至11月至12月（OND）2024； 11月至12月至1月（NDJ），12月至1月1日（DJF）和1月至5月3月2025年。
2021 年 2 月 MLD：大马累环境改善和废物管理项目外岛废物管理改善：Thinadhoo、Vaav
ADB - 亚洲开发银行 AHs - 受影响家庭 BPEO - 最佳可行环境方案 CDW - 建筑和拆除废物 dB L eq - 连续噪声当量水平，以分贝表示 DMS - 详细测量调查 EA - 执行机构 EMP - 环境管理计划 EPA - 环境保护局 EPPA - 1993 年环境保护和保存法 ES - 环境专家 GMEIWMP 大马累环境改善和废物管理项目 GOM - 马尔代夫共和国政府 GRC - 申诉补救机制 HHs - 家庭 IA - 执行机构 IEE - 初步环境检查 IMO - 独立监测组织 IRC - 部际重新安置委员会 IWMC - 岛屿废物管理中心 ME - 环境部 MF 财政部 MMS 马尔代夫气象局 MNPHI 国家计划、住房和基础设施部 NBS 国家统计局 MPW/100ml - 每 100 毫升水中最大可能细菌数 NAPA - 国家环境行动计划行动（针对气候变化） O&M - 运营和维护 PMDSC - 项目管理、设计和监理顾问 PMU - 项目管理单位 STELCO 国家电力公司 SWM 固体废物管理 RWMF - 区域废物管理设施 WAMCO - 废物管理公司
风能可再生能源发展潜力评估：技术援助报告
一、引言 1. 技术援助 (TA) 将支持土库曼斯坦政府开发该国的风能潜力，以实现能源结构多样化，减少对天然气的依赖。技术援助将重点关注以下方面：(i) 通过提出有利于风能发展和潜在私营部门参与的政策、法律和监管改革建议，为风能发展创造有利环境；(ii) 制定风能发展计划；(iii) 确认风能资源的可用性，并为风能项目（包括至少两个商业规模项目）准备多达六个预可行性研究。此外，技术援助将为能源部提供能力建设支持，以加强其管理和实施未来风能项目的能力。通过这些举措，将提供关键知识和技术专长来支持可再生能源发展，为土库曼斯坦的能源转型和可持续发展目标做出贡献。 2. 技术援助以政府要求技术援助支持可再生能源（特别是风能）发展为基础。能源部强调，发展可再生能源和节约资源技术是实现能源转型和履行国家自主贡献的重要举措。1 政府已经利用土库曼斯坦农业和环境保护部水文气象局的初步数据确定了几个潜在的风能地点，并请求亚洲开发银行 (ADB) 提供技术援助，进一步评估风能潜力并支持这些地区的风能开发。
探索 Versal AI 引擎以加速基于模板的大气平流模拟
AMD Xilinx 的全新 Versal 自适应计算加速平台 (ACAP) 是一种 FPGA 架构，将可重构结构与其他片上强化计算资源相结合。AI 引擎就是其中之一，通过以高度矢量化的方式运行，它们提供了大量原始计算，这可能对包括 HPC 模拟在内的一系列工作负载有益。然而，这项技术仍处于早期阶段，尚未证明其可以加速 HPC 代码，缺乏基准测试和最佳实践。本文提供了一份经验报告，探讨了将 Piacsek 和 Williams (PW) 平流方案移植到 Versal ACAP 上，使用该芯片的 AI 引擎来加速计算。平流是一种基于模板的算法，在大气建模中很常见，包括最初开发该方案的几个气象局代码。使用该算法作为载体，我们探索了构建 AI 引擎计算内核的最佳方法，以及如何最好地将 AI 引擎与可编程逻辑连接起来。使用 VCK5000 与 VCK5000 和 Alveo U280 上的非 AI 引擎 FPGA 配置以及 24 核 Xeon Platinum Cascade Lake CPU 和 Nvidia V100 GPU 评估性能，我们发现虽然结构和 AI 引擎之间的通道数量是一个限制，但通过利用 ACAP，我们可以将性能提高一倍与 Alveo U280 相比。