中国气象局气象干部培训学院:研发基于作物模型的定量化水肥管理...

本研究结合天气预报、气候预测,进行基于作物模型的定量化春小麦水肥管理研究及成果应用。研究提出的旱地春小麦及春玉米的定量化农业灌溉、施肥方案,显著提升精细化水肥管理气象服务能力;模型模拟的其他地区灌溉及施肥指标可补充至内蒙古节水灌溉系统中,解决不同地区节水灌溉及水肥一体化的施肥指标获取不易的问题;研究方法和思...

科学网—50多年前,他为何能精准预测气候变暖

极简模型实现“最复杂”的预测真锅淑郎获得诺贝尔物理学奖的原因是“为地球气候进行物理建模,量化其可变性并可靠地预测全球变暖”。在上世纪60年代,真锅淑郎是如何做到的?他将全球气候变化这一极其复杂的过程用简单的方法处理,在有限的计算条件下,把整个地球大气简化为一个18层的“单柱模式”。魏科解释到,在地面...

西大教授研究成果为预测未来气候及极端气候应对提供关键数据

研究成果加深了人类对工业化之前自然气候系统变异性的理解,为改善研究人员赖以预测未来气候的气候模型提供了关键数据,并揭示了自然气候变异如何影响人类社会。“如果只有几十年的观测数据,很难理解人类活动对气候的影响,此次研究成果完成的周期很长,对急流位置重建的时间长度扩展到700年,中间我们不断迭代更新数据,细致地...

国际最新研发出一款机器学习模型 有望准确预测天气与气候

机器学习模型NeuralGCM，在10年时间尺度上的准确性和捕捉全球变暖的能力。施普林格·自然/供图同时，NeuralGCM的气候模拟准确率与最好的机器学习和物理方法相当：在NeuralGCM的40年气候预测中加入海平面温度后，论文作者发现模型给出的结果与从ECMWF数据中发现的全球变暖趋势一致。此外，NeuralGCM在预测龙卷风及其轨迹方面...

科学家破解雨水形成的过程 可增强用于天气和气候预测的计算机模型

在天气事件和气候系统的计算机模型中正确表示这一过程对于提高这些模型的可靠性至关重要。水滴的凝聚不仅对准确预测降雨量非常重要,而且对更好地理解云的演变以及云将热量反射回太空从而影响气温的程度也非常重要。为了弄清降雨的起因,钱德拉卡尔和他的同事们转而利用研究飞机对雨滴大小分布的观测结果,这些观测结果是在...

气候风险分析:物理风险量化分析案例

(1)模型原理RMS的气候风险模型基于概率建模方法,使用先进的科学数据和复杂的算法来模拟和预测未来气候情景下的自然灾害风险(www.e993.com)2024年11月23日。模型结合了气候科学、历史事件记录、地理信息系统(GIS)技术以及特定地区的暴露数据,以评估和管理气候风险9。(2)应用场景保险和再保险行业:用于评估和管理与气候相关的保险风险,如飓风、洪水...

实时数据、精准预测:智能小型气候监测系统的重要性

其次,智能化的数据处理和分析系统使得这些监测系统能够进行精准预测。通过历史数据分析和气象模型,系统可以预测未来数小时甚至数天内的气象变化趋势,例如天气转变、气温波动等,为农业生产、交通运输等提前做出调整和应对措施。此外,智能小型监测系统通常支持实时数据传输和远程监控功能,监测数据可以通过互联网即时传输至监测...

汛期气候预测预警:防汛减灾的重要环节

由于影响因子繁多,汛期气候预测需要综合考虑多个前期气候信号对我国汛期降水分布和量值的影响。目前采用的气候预测手段主要包括数值气候模式、统计模型、人工智能等。其中,数值气候模式是综合汛期之前的大气、海洋和陆表等多个圈层的演变过程和当前状态,通过计算机求解相应的数学物理方程,进而定量化预测汛期降水的空间分布。

欧洲夏季将比模型预测的更炎热

研究团队的结论是,低估了2摄氏度以上。Schumacher说,其对热浪的低估甚至更严重,因为热浪期间通常天空晴朗,阳光比正常情况下更多。研究团队认为,考虑到空气污染的减少,现在所有的区域气候模型都将被修改,但这需要时间。相关论文信息:httpsdoi/10.5194/egusphere-egu24-18153...

行业首个次季节大模型,“伏羲”亮相迪拜联合国气候变化大会

当前全球主流的AI气象预测模型主要集中于中短期天气预测(一般0-15天),而此次在迪拜亮相的“伏羲”次季节大模型达到45天的预测周期。次季节尺度气候异常是造成高影响气候事件的重要原因。提升次季节预测能力,既是气候科学迫切的发展需求,也是国际前沿的科学技术问题。我国《气象高质量发展纲要(2022—2035年)》指出,要...