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WRF第3课:在超算上运行WRF官网案例——重启动-海温更新-嵌套
exe
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本教程将以官网—2016年10月飓风马修登陆为例,介绍在实际应用WRF-ARW中涉及到的重启动、海温更新、以及网格嵌套等操作流程(基于北京超算中心云服务器平台)。
MeteoAI
2023-01-18
4K
0
npj | ESA-ECMWF: 机器学习在地球系统观测和预测方面应用的最新进展和研究方向
神经网络
机器学习
深度学习
监督学习
迁移学习
Schneider, R., Bonavita, M., Geer, A. et al. ESA-ECMWF Report on recent progress and research directions in machine learning for Earth System observation and prediction. npj Clim Atmos Sci 5, 51 (2022). https://doi.org/10.1038/s41612-022-00269-z
MeteoAI
2023-01-18
836
0
CSTools工具箱:将气候预测数据高效转化为实用的气候产品
https
网络安全
存储
git
https://CRAN.R-project.org/package=CSTools
MeteoAI
2022-03-15
689
0
【腾讯】借助AI+农业、能源、水资源,为地球环境挑战提供新方案
神经网络
深度学习
人工智能
由腾讯首席探索官网大为(David Wallerstein)撰写的新书《重构地球:AI For FEW》。 FEW,即食物F(food)、能源E(energy)、水W(water)等地球级挑战。
MeteoAI
2022-03-15
731
0
工具推荐 | Grib数据一键可视化
gui
数据处理
GUI工具在进行数据处理和可视化方面相较于脚本语言的明显优势就是能够交互式的快速进行数据处理和可视化。
MeteoAI
2022-01-20
1.7K
0
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气象学家
南京大学 | 博士生
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气象数据分析 | 经验正交分解EOF
analysis
经验正交函数分析方法(empirical orthogonal function,缩写EOF)也称特征向量分析(eigenvector analysis),或者主成分分析(principal component analysis),是一种分析矩阵数据中的结构特征,提取主要数据特征量的一种方法。
MeteoAI
2021-11-12
2.9K
0
WRF后处理:图片美化
https
http
网络安全
做WRF后处理软件的过程中主要关注了整体流程拉通和产品输出,画的图片比较粗糙,今天静下心来(被迫营业)慢慢修图,经过小组会议的讨论,总结的问题主要可以归纳为以下几点:
MeteoAI
2021-11-12
1.6K
0
pandas实战 | NC格式站点观测转csv表格
文件存储
编程算法
今年拿到的观测资料是nc格式,为了保证去年的脚本还能正常使用,可以考虑先将观测转为csv表格。NC数据的信息如下:
MeteoAI
2021-11-12
1.7K
0
录屏|CESM机器学习研讨会
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
上周一(6.14)第26届CESM年会召开,此次年会通过线上举办,为期4天,其中包括了CESM机器学习专题。
MeteoAI
2021-07-01
471
0
数据下载 | NCEP再分析数据自动批量下载
数据分析
r 语言
http
NCEP/NCAR再分析数据集是由美国气象环境预报中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)联合制作的,他们采用了当今最先进的全球资料同化系统和完善的数据库。 对各种来源(地面、船舶、无线电探空、测风气球、飞机、卫星等)的观测资料进行质量控制和同化处理,获得了一套完整的再分析资料集,它不仅包含的要素多,范围广,而且延伸的时段长,是一个综合的数据集。
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2021-07-01
3.2K
0
ECMWF业务模式发布重大更新!
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网络安全
5月11日,ECMWF官方宣布,业务天气预报模式将正式进入新的周期。在这个模型周期,将引入单精度(32-bit)集合(ENS)和高分辨率(HRES)预报,但确定性(deterministic)和集合(ensemble)分析,包括背景预报,仍保持双精度(64-bit),不受影响。
MeteoAI
2021-05-18
1.3K
0
丰厚奖金!WMO发起的次季节-季节(S2S)人工智能预报挑战赛(未来3~6周)
世界气象组织(WMO)今日发起了一项挑战赛,旨在提高次季节-季节(S2S)尺度的预报技巧,得到了多家机构组织的支持,并且奖金额度富有诚意!有兴趣的可以关注一下!
MeteoAI
2021-05-18
1K
0
数据处理与可视化 | 站点插值格点+空间区域掩膜
编程算法
前两天写了插值+空间掩膜的推文,不过因为数据问题删除了。 后台很多朋友留言说有需要,还是想学习一下,因此自己造了个数据再把这篇文章推一遍。
MeteoAI
2021-02-07
2.4K
1
学习资源 | NOAA+AI—使用AI和ML方法处理环境领域数据、图像、信号
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
AI,机器学习/深度学习技术(包括深层神经网络,DNN)在许多领域和应用中取得了很大的进展,包括医药、自动驾驶、社交媒体、金融工业等。在私有领域,人工智能的准确性和可用性方面的惊人增长具有显著意义。人工智能在气象学和海洋学领域也取得了显著的进展。然而,直到最近,在环境科学领域只有很少的AI应用开发工作。 令人鼓舞的是,AI在这些领域的应用在不断增加,而且取得了令人鼓舞的结果,其中包括预测技能。随着卫星数据的不断增加以及社会依赖的增加,将会持续改善预报准确率和精度。来自高分辨率卫星和传感器,一系列新传感器,以及物联网背景下新观测设备的数据不断增加。这些数据的增加将给这些数据的应用带来极大的挑战,AI已经成为潜在的解决技术。
MeteoAI
2020-12-22
532
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气象编程 | 水汽通量:水汽通量散度(Moisture Flux Convergence)以及垂直积分
c++
linux
ide
mfc_div_1.ncl: Calculate various divergence and moisture quantities including Vertically Integrated Moisture Flux Convergence (VIMFC). VIMFC has a high correlation with frontal and convective activity. Positive values indicate net precipitation. The following equation is implemented within mfc_div_1.ncl
MeteoAI
2020-12-22
14.7K
0
CESM 2.1.1 移植指南(CentOS 7.6)
https
网络安全
打包
github
git
CESM是一个完全耦合的地球系统的数值模拟,由大气、海洋、冰、陆地表面、碳循环和其他组成部分组成。CESM包括一个气候模型,提供地球过去、现在和未来的模拟。CESM是CCSM的升级版,2010年,国家科学基金会(NSF)和美国能源部(DoE)的重要资金(NSF)和重要资金的全球动力学部门(CGD)在2010年发布了CESM1。
MeteoAI
2020-12-22
3.1K
0
pyPI: Python计算热带气旋潜在强度(Potential Intensity, 数据+代码)
python
matlab
编程算法
linux
pyPI is a set of scripts and notebooks that compute and validate tropical cyclone (TC) potential intensity (PI) calculations in Python. It is a fully documented and improved port of the Bister and Emanuel 2002 algorithm (hereafter BE02) which was originally written in FORTRAN---and then MATLAB---by Prof. Kerry Emanuel (MIT). Kerry's original MATLAB code (pcmin.m) is found at:
MeteoAI
2020-10-10
2.2K
0
科研解读 | 次季节(S2S)预报对登革热爆发有极大的指示意义
编程算法
(https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1029/2020GH000253)
MeteoAI
2020-10-10
495
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英伟达与 ARM 初携手,英国共建 AI 研究中心
arm
神经网络
深度学习
人工智能
自动驾驶
内容提要:上周一,英伟达正式官宣豪掷 400 亿美金收购 ARM 的消息,犹如一颗重磅炸弹引爆科技圈。而与此同时,英伟达 CEO 黄仁勋还宣布了一个消息,透露其与 ARM 已经迫不及待地展开了合作。
MeteoAI
2020-10-10
371
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python教程 | 最标准的地图调用方式(国家测绘局提供数据)
http
天地图是国家测绘地理信息局建设的地理信息综合服务网站,是国家地理信息公共服务平台的公众版。 与常用的谷歌地图、腾讯地图、百度地图、微软地图、必应地图相比,天地图有什么不同呢?主要体现在数据的权威性和准确性。天地图发布的国界线、九段线等是准确无误的;另外国内只有天地图影像的坐标是无偏移的,其余地图的坐标都进行过加密处理。 Cartopy是一个基于Python的制图模块,其提供了加载在线地图的功能,那么如何添加调用天地图服务功能呢? 其实前期已有相关的工作,但是由于天地图服务升级,原先的方法都不再适用,这里给出的是最新的调用方法。
MeteoAI
2020-10-10
1.6K
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