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World File Search System气象站
圣地亚哥天然气电力公司第二期进展...
自 2013 年以来，SDG&E 一直将 PSPS 作为防止灾难性野火和降低野火风险的最后手段。从那时起，SDG&E 开发了一套工具来增强其 PSPS 决策能力。例如，SDG&E 利用其火灾潜力指数、其气象网络、圣安娜野火威胁指数和野火风险降低模型来确保其决策基于对特定天气事件造成的状况和风险的详细和高度本地化的了解。最近，SDG&E 对其气象站 95 和 99 百分位风速及其植被风险指数的分析导致了进一步的改进。SDG&E 还能够通过其在电力系统上部署的技术（例如分段装置）将 PSPS 事件的范围降至最低。
GEOG 484 高级地理专题
到目前为止，您已经学习了 GEOG 272 和 GEOG 373。在这些课程中，您学习了辐射传输和表面加热的基础知识、垂直稳定性和热力学图表的概念、大规模气候系统和地球上主要气候模式的工作原理、一些关于风暴系统的知识以及天气/气候应用的几个主要领域，包括农业、交通和城市环境。到目前为止，您还看到了几个天气图示例，特别是表面分析图和高空图示例，我们简要概述了包括大型气象站和详细研究（例如城市气候环境）的仪器包在内的主题，以及加拿大气象局和美国国家气象局网站上提供的实时信息。
Sandia-HPC-报告-2024.pdf
桑迪亚国家实验室模拟的一个独特进展是实施“合成仪器”。实际仪器数据收集的采样模式用于保存速度数据，而不是沿平面或线查看模拟数据，从而可以对模拟数据和仪器数据进行一对一的比较。例如，激光雷达使用来自空气中粒子散射的激光的视线多普勒数据。激光的指向具有特定的模式，可以绘制出指定区域的速度。合成激光雷达使用与现场激光雷达相同的位置和时间模式记录模拟中的速度。该团队正在将这种方法用于激光雷达、双 X 波段雷达、系留气球和气象站。图 4 显示了数据平面与合成激光雷达和雷达图像的比较。
DERS İÇERİKLERİ MATH 101 数学 第一和第二...
本课的主题是（基本来源是 ICAO 附件和文件。欧洲空中导航安全组织、美国联邦航空局和英国民航局）定义；气象服务的目标、决定和规定；气象信息的供应、质量保证和使用；气象监视办公室；火山灰咨询中心；国家火山观测站；热带气旋咨询中心；航空气象站和观测；空中交通服务管理部门和气象当局之间的协议；火山活动的通知和报告；飞机观测和报告；特殊飞机观测。；飞行期间飞机观测的报告；预报；SIGMET 和 AIRMET 信息、机场警告和风切变警告和警报；航空气候信息；为运营商和机组人员提供的服务，搜索和救援服务。
DERS İÇERİKLERİ MATH 101 数学 第一和第二...
本课的主题是（基本来源是 ICAO 附件和文件。欧洲空中航行安全组织、美国联邦航空局和英国民航局）定义；气象服务的目标、决定和规定；气象信息的供应、质量保证和使用；气象监视办公室；火山灰咨询中心；国家火山观测站；热带气旋咨询中心；航空气象站和观测；空中交通服务管理部门和气象当局之间的协议；火山活动的通知和报告；飞机观测和报告；特殊飞机观测。；飞行期间飞机观测的报告；预报；SIGMET 和 AIRMET 信息、机场警告和风切变警告和警报；航空气候信息；为运营商和机组人员提供的服务，搜索和救援服务。
北加州的县野火风险评级
摘要：由于野火风险增加和相关损失，北加州的火灾保险变得更加困难。政策取消已经大幅上升，几家大型保险公司宣布，他们将不再发布新的保单。对于无法找到常规房屋保险的房主来说，唯一的保险替代品是加利福尼亚公平计划可获得的有限且昂贵的承保范围。位于中央塞拉斯州的县被取消保险特别受到打击。全州，公平计划在2021年涵盖了3％的火灾保险政策。但是，在塞拉中部的几个县，这个数字超过20％，不包括必须完全放弃火灾保险的房主。根据野火模拟模型，最近的三项研究支持了中央塞拉斯县在北加州野火引起的结构损失的风险最高的观点。这些模型对大火的频率以及潜在暴露于野火的房屋的百分比具有相当大的重量。中央塞拉斯（Sierras）发生了许多大火，并且在荒野植被附近的房屋中有很高的房屋，但是这些大火主要是燃料驱动的，几乎没有结构损失。2013 - 2022年在北加州的大多数住房损失是北部塞拉斯和旧金山北部北部湾区风动大火的结果。所有损失中有85％发生在国家气象局发出的大风危险警告（RFW）的火灾中。与中央塞拉斯州相比，在秋天的火灾季节，北山脉和北湾地区的RFW天平均更高60％。强烈的下坡“暗黑破坏神”风起源于塞拉斯山脉以东的大盆地沙漠，参与了2013 - 2022年的七个最高损失大火，其中包括塞拉斯北部的营地大火（13,600座房屋被摧毁）和北湾地区的塔布布斯火灾地区（4,600 Houses毁灭了北湾地区）。检查了整个山脉和海湾地区109个气象站的记录，以确定2006年至2022年秋季秋季强烈的暗黑破坏风事件（40+ mph）的位置和频率。位于营地大火附近的Jarbo Gap气象站记录了强烈的暗黑破坏神事件的最高频率，平均每年1.6天。第二高频率的车站位于北湾地区，平均每年为0.9天。总体而言，与湾区站相比，塞拉斯州的气象站在50％的天气上记录了强烈的暗黑破坏风。尽管中央塞拉斯州的几个站进行了强烈的暗黑破坏风事件，但这些车站几乎全部都处于几乎没有房屋的6,000英尺以上的高度。在塞拉斯南部的任何气象站都没有发现强的暗黑破坏风，除了位于8,000英尺范围内的南部范围内的熊峰站。所有七个暗黑破坏神的火都发生在那段时间内。由强烈的暗黑破坏风驱动的射击适合被称为“黑天鹅”事件的一类灾难 - 罕见的事件具有很大的影响。气候模型预测，由于内部沙漠的变暖，暗黑破坏风型的风应该减少，但是海湾地区和塞拉斯山脉的气象站都看到了2017 - 2021年在2017 - 2021年中强烈的Diabio风天数量的大量增加。由于这些火灾很少发生，因此它们对将数千个模拟的结果平均产生的风险估计产生最小的影响。超级概率分析（Ager等，2021），提供了一种使用野火模拟来确定这种高损失，低概率事件的风险的方法。应用超出概率方法的应用，再加上准确捕获极端风事件的发生和影响的仿真模型，应导致风险评估，以更匹配2013 - 2022年十年中的实际损失，同时降低分配给中央Sierras的相对风险评级（和公平的计划策略）。
白皮书 高可持续限额 (HSL) 2020 年 8 月 7 日
背景截至 2020 年 8 月 1 日，CAISO 系统上有超过 19,700 MW 的并网可变能源资源 (VER)。1 准确预测这些 VER 的输出对电网运营越来越重要。目前，CAISO 要求每种资源提供实时遥测和气象站信息，以创建最高质量的预报。2 随着市场参与者向这些可变资源添加电池（在混合或共置配置下），在一天中的所有时间间隔内根据燃料可用性（风能或太阳能）查看 VER 组件的生产能力将变得更加重要，以允许这些资源提供辅助服务 (AS) 并确保 CAISO 能够在这些新配置下提供最准确的预测。鉴于这一需求，CAISO 建议混合和共置资源的可变能源组件将其高可持续极限 (HSL) 作为遥测值提供给 CAISO。3
格陵兰和南极洲的冰盖正在收缩。 ...
对于“永恒的冰”而言，这么多。两极的融化和北极的温度比全球平均水平快两到三倍。温度较高的温度正在打破海冰，使越来越多的船只穿越西北通道，海上通过北极海洋连接大西洋和太平洋。他们还导致覆盖格陵兰的冰盖遭受了相当大的损失 - 带来了全球后果。冰川融化时，海平面上升。局势的严重程度在2021年8月14日变得明确：那天，格陵兰的高空气象站报道了降雨。这从来没有发生过，只要科学家一直在该站记录天气数据 - 海拔3216次。冰融化在整个岛屿上。在2021年的热浪峰值上，冰盖在一天之内损失了约120亿吨的质量，大约12.5千克。
使用机器学习算法的天气预测中的预测分析
摘要为了对未来的天气和环境条件做出准确的预测，预测分析利用了统计建模和机器学习等尖端数据分析工具。预测模型能够通过评估从传感器，卫星和气象站收集的大量信息来提供重要的环境变量（包括空气质量，湿度，降水和温度）的精确预测。这项研究提供了利用散点图，普通最小二乘模型（OLS）模型的输出，错误计算以及准确性评估的散点图的调查结果的全面检查，并特别强调了决策树模型。通过保证可以准确预测未来结果的可信赖模型来创建可信赖的模型，从而极大地帮助了机器学习技术的进步。结果表明，天气预报中的机器学习方法取得了长足的进步，从而实现了更准确的预测。