气象科技前沿

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前沿·精选

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    AI应对气候影响:在洪水风险中的应用 2024-04-07 近年来,人们对AI在解决全球气候变化威胁方面的潜力兴趣大增。来自IBM的研究人员考虑气候变化的应用,并审查AI技术的能力,以更好地量化气候变化引起的灾害、影响和风险,并解决该领域的关键挑战。研究人员指出,将气候变量转化为局地尺度的影响,涉及多个学科领域、模型合数据集。与此过程相关的挑战可以归为:系统复杂...
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    机器学习在气候变率研究中的进展 2024-04-07 机器学习(ML)的进步已经被用于气候变率和天气方面的应用,使科学家能够以新的方式利用大数据来解决问题。科学界对这些领域日益增长的兴趣推动了物理和计算机科学学科之间的协调,以进一步推进科学的发展和解决紧迫的挑战。在最近举行的一次研讨会上,来自学术界、私营企业和研究实验室的与会者明确表示,需要对近期和...
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    清华大学提出全球自动气象站预报大模型 2024-04-07 自动气象站部署在全球典型位置,能够以可控精度采集近地面时序数据。目前全球各地离散分布着数十万台自动站,然而,实现全球自动站的协同预报极具挑战,一方面需要从自动站构建的部分可观测系统中挖掘全球整体的大气变化规律,另一方面也需要克服海量实时数据带来的巨大计算开销。为解决这一问题,清华大学研究团队提出...
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    NCAR开发高分辨率干旱预报系统 2024-04-07 干旱是复杂和破坏性的自然灾害,对美国西部的能源生产、农业产量和野火有严重影响,特别是在夏季。美国采用干旱监测和预报系统来为干旱管理决策提供信息。然而,现有的产品和分析通常是在粗空间分辨率(>10公里)下进行。由于夏季干旱的空间变化比目前的干旱监测和预报系统的分辨率更小,因此在更高的空间分辨率下开发季...
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    卫星提供北极放大关键信息 2024-04-07 北极气候变化已经导致了区域性变暖放大和加速,或称北极放大现象。卫星观测已经捕捉到这种气候现象的发展和空间细节。因此,卫星对于监测这个偏远和荒凉地区的放大作用不可或缺,而目前北极的地面观测覆盖率很低。新研究综合了卫星观测的主要贡献,以了解和描述北极放大效应的特点。研究显示,卫星能够捕捉到北极地区在...
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    利用ECMWF全球集合预报比较多变量后处理方法 2024-04-07 天气预报方面的一个有影响的步骤是在业务中引入集合预报,因为它们能够解释未来大气状态的不确定性。然而,集合预报往往分散性不足,也可能包含偏差,这就需要进行某种形式的后处理。一种常用的校准方法是集合模式输出统计方法,它对给定的天气变量产生完整的预测分布。然而,这种形式的单变量后处理可能会忽略不同维度...