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《ECMWF项目旨在改善大气成分示踪剂的运输建模 |国际气象技术》
来源专题:
大气污染防治与碳减排
编译者:
李扬
发布时间:
2023-12-13
CATRINE是一个由欧盟资助的为期三年的项目,由ECMWF协调,将于2024年1月启动,以改善大气示踪剂运输的数值方面,重点是长寿命温室气体。它旨在支持可操作的人为温室气体排放监测和核查支持能力(CO2MVS)。
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原文来源:
https://www.meteorologicaltechnologyinternational.com/news/climate-measurement/ecmwf-project-to-improve-transportation-modeling-of-atmospheric-composition-tracers.html
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相关报告
《“地平线欧洲”资助项目,以更好地了解云和气溶胶在天气中的作用 |国际气象技术》
来源专题:
大气污染防治与碳减排
编译者:
李扬
发布时间:
2024-01-11
“地平线欧洲”计划资助了“云-气溶胶相互作用及其对地球系统的影响”(CERTAINTY)项目。该计划旨在促进对气候中云和气溶胶的科学理解。它旨在完善和使用观测和模型来理解和描述气候和天气系统中云和气溶胶之间错综复杂的相互作用。作为该计划的一部分,新的EarthCare卫星将于2024年发射,以提供新的、更准确的云、气溶胶和辐射卫星观测。此外,观测基础设施提供了大气特性的全球覆盖。这将是复杂计算机建模的主要数据来源,用于预测和理解云和气溶胶在天气和气候中的作用。
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《ECMWF启动为期四年的项目,以加强ML在天气预报中的应用 |国际气象技术》
来源专题:
大气污染防治与碳减排
编译者:
李扬
发布时间:
2024-01-16
ECMWF启动了一个为期四年的项目,以建立其成员在其天气预报链中开发、测试和实施机器学习(ML)的基础。在接下来的几个月和几年里,将推动针对预报链的所有部分,并增加预报员评估所有可能的未来天气情景及其可能性所需的概率维度。该组织断言,在ML模型能够安全准确地补充传统模型之前,还需要做很多工作,而要做到这一点肯定是一个挑战。属于该项目的现有举措包括增加ECMWF内部的资源,以扩大其在ML方面的工作范围;加强正在进行的混合模型的工作,将传统方法和机器学习方法混合在一起,以开发一个完全数据驱动的预测系统;以及人工智能\/综合预测系统(AIFS)的进一步发展,以仅使用ML创建完整的预测链。
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