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原汁原味
英国第六个碳预算——净零碳路径4月20日,英国政府公布的第六个碳预算宣布了其最新减排目标,即到2035年,CO2排放量将比1990年的水平减少78%。这一最新减排目标参考了英国政府独立咨询机构气候变化委员会(CCC)2020年12月报告提出的建议。报告提出的第六个碳预算对...
ECMWF发布2021—2030年战略和机器学习活动路线图ECMWF在1月发布了最新的2021—2030年战略,围绕三大支柱——科学与技术、影响、组织与人员,愿景是为成员国提供前沿科学以及世界领先的天气预报和地球系统监测。战略中的关键行动有:(1)提高观测资料利用。对卫星数据的使用,将由“...
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我们建议英国制定第六个碳预算,以实现到2035年将英国温室气体排放较1990年减少78%、较2019年减少63%的目标。这将成为世界领先水平的承诺,决定性地推动英国迈入最迟到2050年实现净零碳排放,并走上符合《巴黎协定》的轨道。这一承诺应与同样雄心勃勃的2030年承诺(即在1990年基础上减排68%)共同构成英国对联合国进程国家自主贡献(NDC)的一部分1。
我们建议的碳预算可在未来15年内实现远高于到2050年所需减排量的一半(图1)。这一早期行动对提振全球气候雄心非常关键,尤其是在英国即将主办下一届联合国气候谈判(即在格拉斯哥召开的COP26)之际。这一目标可以通过较低的总体成本来实现,并为英国带来多种益处和机遇。 -
执行摘要
在过去十年中,人工智能(AI)、机器学习和数据量以前所未有的速度发展,许多学科将需要修改工作模式,使其更加以数据为中心,以充分利用这些发展。在整个数值天气预报(NWP)和气候服务的工作流程中,人工智能和机器学习提供了巨大的机遇,科学界目前正在探索人工智能和机器学习的新能力将如何改变地球系统科学的未来。初步成果显示出巨大的潜力。
然而,发展的范围和速度也给ECMWF等天气和气候模拟中心带来了挑战,特别是需要建立必要的专门技能,需要开发软件和硬件基础设施,以及在预测工作流程中整合机器学习和常规工具。这些挑战需要在比较短的时间内解决,以跟上天气和气候模拟界以及ECMWF成员国和合作国不断变化的需求。因此,本文件列出了未来十年的路线图,确定了挑战,提供了潜在的解决方案,并确定了将许多研究机器学习用于天气和气候预测的分布式科技项目引导到协调工作中的步骤。虽然由于应用领域的数量和多样性,该路线图并没有为机器学习活动提供科学的工作计划,但它概述了为应对未来的挑战提供更加协调的解决方案的路径,并在不同的机器学习工作之间产生协同作用。 -
新战略的基石:使命、愿景和价值观
使命:为成员国提供全球中期数值天气预报和地球系统监测。
在新战略背景下,ECMWF的愿景是利用现有的合作,为社会带来最大的共同利益和积极成果:
愿景:ECMWF与欧洲气象基础设施(European Meteorological Infrastructure, EMI)成员密切合作,提供前沿科学以及世界领先的天气预报和地球系统监测,以建设一个安全繁荣的社会。