全球天气网（tianqi.com）天气预报调用插件，插件完全免费，具有如下特色： 1、中国全部市县区及全球2500多个主要城市实时和5天预报天气； 2、自动识别访问者ip所在城市判断城市，也可定制默认的城市； 3、丰富的主题和灵活的样式定制：可以自定义字体颜色、背景图案、背景颜色、图标等内容。通过不同的款式、不同的图标、不同的背景，您看以组合出上千种调用代码！尽可能的方便使用！ 4、适用面广：代码适用于常规网站、博客、社区论坛等的嵌入。 [1].代码如下：小身材也能与本地生活完美结合！ 最佳宽度：300px 最佳高度： 30px 复制本段代码，粘贴在标签内
Jeff 在上一篇文章《精致清新华丽，雅虎天气图标下载》提供了几个好看的天气图标，这些图标要用在哪里才能发挥用处呢？ 就用到接下来的一个 jQuery 天气预报插件，由国内一个前端工程师王子墨开发的，这是一个开源的、基于jQuery 函数库的 JavaScript 天气预报脚本插件，主要用于天气预报的展示。 jQuery天气预报插件介绍 项目地址：http://julying.com/lab/weather/ 版本：目前是3.0 开发者：王子墨 浏览器兼容：Internet Explorer 6+、F
在今年AI Challenger天气预报赛道的采访中，中国气象局北京气象研究所副所长陈敏透露，本次比赛已经有20支参赛队伍的预报结果优于传统的数值模型式预报。
大数据文摘转载自HyperAI超神经 作者 | 缓缓 编辑 | 三羊 天气预报尤其是恶劣天气预报对人们日常工作、生活等方面具有重要影响。Sigma 研究报告《经济积累和气候变化时期的自然灾害》(Natural catastrophes in times of economic accumulation and climate change) 显示，近年来恶劣天气对全球造成的损失不断加剧，仅 2019 年，相关灾害事件造成的全球经济损失就高达 1460 亿美元，保险损失高达 600 亿美元。并且，报告还称，随
天气预报是气象台(站)预先发出关于未来一定时期内的天气变化和趋势的报告。气象台运用现代科学技术(如卫星、雷达等)收集了全国甚至全世界的气象资料，根据天气演变规律，进行综合分析，科学判断，然后作出大范围的天气预报。气象站、哨根据大范围天气预报，结合本地区地形、天气特点、群众测天经验，作出单站补充预报。可分为短期、中期和长期预报。
内容一览：近期，来自美国科罗拉多州立大学与 SPC 的相关学者联合发布了一个基于随机森林的机器学习模型 CSU-MLP，该模型能够对中期 (4-8天) 范围内恶劣天气进行准确预报。目前该成果刊已发表在《Weather and Forecasting》期刊上。
本文约2400字，建议阅读5分钟近期，来自美国科罗拉多州立大学与 SPC 的相关学者联合发布了一个基于随机森林的机器学习模型 CSU-MLP，该模型能够对中期 (4-8天) 范围内恶劣天气进行准确预报。目前该成果刊已发表在《Weather and Forecasting》期刊上。 天气预报尤其是恶劣天气预报对人们日常工作、生活等方面具有重要影响。Sigma 研究报告《经济积累和气候变化时期的自然灾害》(Natural catastrophes in times of economic accumulatio
如果天气预报 APP 能告诉你两个小时后，一平方公里面积内的天气是什么样的，我们的生活方式可能会完全不一样了。
可以看到我在androidx.core.widget.NestedScrollView的外层嵌套了一个com.scwang.smartrefresh.layout.SmartRefreshLayout(PS:依赖中引入的下拉刷新框架)和com.scwang.smartrefresh.header.StoreHouseHeader(PS：刷新样式)
概述：很多时候，会用到地图与天气预报的相结合显示，本文结合web天气插件，实现地图天气预报的结合现实。
内容概要：根据气象部门预报，8 月 12 日北京将迎来今年入汛以来最强降雨，引发了社会各界的关注，也让人们开始关注天气预报和背后的科学预测方法。如今在气象观测中，也有了人工智能的加入。
与去年疫情占主角有所不同，2021年的很多新闻是关于天气的。从年初的美国世纪大寒流，得克萨斯骤降至零下25℃，990万户家庭停电，到夏天热浪冲击北美洲各地直至北极的永久冻土，北极圈西伯利亚地区Verkhojansk附近的气温突破48℃。8月14日格陵兰岛87.2万平方公里冰川在一天内融化，与此同时，赤道附近的巴西开始降雪。我国的极端天气频发，从河南千年一遇的暴雨到山西洪灾，甚至连塔克拉玛干大沙漠都发了水。
气候变化是当今世界面临的一项重大挑战。了解气候趋势对我们的社会、环境和经济至关重要。历史天气预报API提供了一个强大的工具，可以帮助研究者和决策者更好地了解过去的天气情况，并从中推断气候趋势。本文将探讨如何使用历史天气预报API来研究气候趋势，以及这些研究可能对未来的决策产生的影响。
除了用于即时天气预报的气象数据之外，历史天气数据也具有巨大的价值。历史天气数据可以帮助我们了解过去的气象模式，进行气候研究，以及支持各种应用，从历史重现到保险精算。而历史天气预报 API 成为了将这些数据纳入应用程序的强大工具，让我们能够穿越时光，深入了解过去的气象情况。
全球目前主要使用的AI气象预测模型包括谷歌DeepMind的GraphCast、华为云的Pangu-Weather、清华大学和中国气象局的NowcastNet、阿里巴巴的SwinVRNN*、复旦大学开发的伏羲、上海人工智能实验室的风乌、英伟达Nvidia的FourCastNet、微软和华盛顿大学的DLWP，以及欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的CNN模型。除此之外，还有一些新兴的AI气象模型如前NASA科学家创立的初创公司开发的Zeus AI，专注于短期预测，以及谷歌研究和谷歌DeepMind开发的最新模型MetNet-3，它提供高分辨率的短期天气预测。这些模型利用最新的人工智能和机器学习技术，显著提升了气象预测的准确性和细节层面的分析能力。随着技术进步，未来的气象预测将更加精准和高效。
天气预报是大数据应用最早的领域之一， 古人们总结出的节气和天气谚语沿用了几个世纪。 如何预测天气 前650年左右巴比伦人使用云的样子来预测天气。中国人至少在前300年左右有进行天气预报的纪录。古时靠观
受台风「杜苏芮」影响，我国多地近日连降暴雨，以福建省为例，截止 7 月 30 日 10:07，已造成超 145 万人受灾，直接经济损失 30.53 亿元人民币。北京山区同样受灾严重，房山区及门头沟区发生内涝、突发山洪，截至发稿，门头沟强降雨已致 2 人死亡。
它就是，谷歌DeepMind团队提出全新的全球天气预报模型——GraphCast，最新研究登上Science。
AI 科技评论按：今年 KDD CUP 设立三项大奖，分别为 General Track、Last Ten-Day Prediction Track 以及 Second 24-Hour Prediction Track，从不同维度奖励表现突出的团队。由罗志鹏，胡可，黄坚强组成的 Getmax 团队，在这三项大奖中获得一项亚军、两项冠军的成绩，是唯一包揽三项大奖的团队。去年该团队成员带领的 Convolution 团队也包揽了 KDD CUP 2017 的双料冠军。
日常我们在使用手机的时候，查看最近的天气是比较常见的需求，那可不可以做一款小程序来显示最近七天的天气呢？答案是肯定的，利用微搭提供的外部数据源我们就可以方便的获取互联网公开的天气预报的数据，来打造一款我们自己的专属小程序。
5. 从一个快速的首次加载开始 渐进式网站应用会很快启动并马上可用。在目前的状态中（step-04），我们的天气app启动很快，但是不可用。因为还木有数据。 我们要使用一个AJAX请求去获取数据，但是
零售业从某方面讲是靠天吃饭，获取天气预报信息有助于对卖场货品库存、陈列做出及时调整。零售业的许多管理者有时候也靠天吃饭，会将业绩不行归咎于天气不行。
我们每天早上关心的第一件事——天气，早已经成为一门生意。 在美国，就有一家EarthRisk公司在利用大数据技术来改造过去的天气预报模式。2013年，这家公司开发了一种新的数据模型用于预测极端天气事件，据媒体报道称，“该模型可对过去60年数据进行820亿次分析来识别天气模式，然后与目前的情况进行对比，通过预测分析来预测未来40天的天气。” 国内的天气预报技术尽管日趋成熟，但也依然处在随时要被挑战的发展阶段。5月27日，中国气象局公共气象服务中心与阿里云在杭州宣布达成战略合作，开始了国内在大数据指导天气预报上
此前，AI科技大本营曾报道过奖金池高达 300 万元的 AI Challenger 2018 比赛。与往届不同，今年的比赛共有 5 个主赛道，5 个实验赛道。
基于类比预报、深度学习模式识别技术和基于影响的自动标签策略构建数据驱动框架预测极端天气。训练数据来自大集合的全耦合地球系统模式，并利用标注后的对流层中部的大尺度环流形势（Z500）训练CapsNets，同时利用地面温度和Z500同时训练神经网络模型时，准确率能达到80%左右，而召回率在88%左右。CapsNets的结果优于卷积神经网络和逻辑回归方法的结果。
当预报天气时，气象学家使用许多模型和数据源来跟踪可能预示严重风暴的云的形状和运动。然而，随着天气数据集的不断扩大和最后期限的临近，他们几乎不可能实时监测所有风暴的形成，尤其是较小规模的风暴。
Python自动化是挺不错的，可以通过比如自己写一些脚本或者直接复制一些大神的代码来解决比如办公场景中的部分自动化的问题。但是毕竟Python也还是一门编程语言，所以如果深度学习的情况下，还是会需要比如一些编程基础知识以及逻辑的梳理，至少也起码得会写部分脚本。
近年来, 机器学习理论和方法应用蓬勃发展, 已在强对流天气监测和预报中广泛应用。各类机器学习算法, 包括传统机器学习算法(如随机森林、决策树、支持向量机、神经网络等)和深度学习方法, 已在强对流监测、短时临近预报、短期预报领域发挥了积极的重要作用, 其应用效果往往明显优于依靠统计特征或者主观经验积累的传统方法。机器学习方法能够更有效提取高时空分辨率的中小尺度观测数据的强对流特征, 为强对流监测提供更全面、更强大的自动识别和追踪能力; 能够有效综合应用多源观测数据、分析数据和数值预报模式数据, 为强对流临近预报预警提取更多有效信息; 能够有效对数值模式预报进行释用和后处理, 提升全球数值模式、高分辨率区域数值模式在强对流天气预报上的应用效果。最后, 给出了目前机器学习方法应用中存在的问题和未来工作展望。
如果你看到这里那么你应该看过前面十篇文章了，这是第十一篇，其实写作的原意，并不是我想分这么多章节的，但是不得不分章节，我不能只考虑自己不考虑阅读的人，试问，我这里有一篇20万字的博客，你要不要看一下呢？你可能会望而却步吧，从而失去兴趣，故分章节，但请放心，我不是标题党，也不做无意义的分章节，标题肯定是要对应里面的内容的，现在有些博主写文章花里胡哨的，就靠标题吸引人，里面的内容都在胡扯，没有一点意义，题不对意，别人提问也不回复，这样就是不负责任，对此，我表示强烈的谴责和抗议。
尽管数值天气预报(NWP)已经取得了几十年的努力和进步，但极端天气事件仍然具有挑战性。现代天气预报使用大气和海洋的数学模型来根据当前的天气状况预测天气。即使现在超级计算机的能力越来越强，数值天气模型的预测能力也只能维持6天左右，尽管它与地点、季节和天气模式的类型有一定的关系。
全文地址：http://www.qxkj.net.cn/qxkj/article/abstract/20210614
今年的KDD将关注空气质量问题。在过去几年中，空气质量问题已经影响了很多发展中国家的大城市。2011年，康奈尔大学空气质量专家Dane Westerdahl在接受《洛杉矶时报》的采访时表示，有些时候，发展中国家城市的空气质量和“森林大火下风口的空气质量”相当。在众多空气污染物中，悬浮颗粒（particulate matters，简称PM）是最致命的一种之一。直径小于或等于2.5 μm的悬浮颗粒可以进入肺部深处，进入血管，导致DNA突变和癌症，中枢神经系统损伤，和过早死亡（premature death）。
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数值天气预报和 AI 气象预报存在天然的耦合关系，数值预报可以通过物理数学理论提供可解释的预报结果，AI 气象大模型则能够利用知识经验提高预报计算速度和精度，两者互补才是未来气象预报发展的最有效途径。
【新智元导读】近日，有数据挖掘领域“奥运会”之称的KDD Cup 2018比赛结果出炉。今年的主题为空气质量预测，中国团队Getmax包揽三项大奖，获得两项第一，一项第二的好成绩。本文带来该团队亲述算法思路与技术细节。
随着科技的发展和互联网的普及，天气预报服务已经成为人们日常生活不可或缺的一部分。天气预报查询API作为连接用户和气象数据的桥梁，为用户提供了实时、准确的天气信息。本文将详细介绍天气预报查询API的基本概念、功能、使用场景以及如何集成和使用。
小字：文章先发在公众号上来，顺便在这里也写一下，主要思路其实就是模仿盘古天气大模型的方法，来试试能不能用来预测全国银行间市场质押式回购每日的加权平均价格，目前模型主要架构和训练粗略的跑了出来，效果不是太好，后期还会继续调试迭代。欢迎大家批评指正。
AI 研习社按：「AI Challenger 全球 AI 挑战赛」是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，本次 AI 大赛气象赛道应用了一个很重要的数据源-「睿图」预报数据，睿图就是北京市气象局数值天气预报体系。
《Power BI/Excel网抓：获取实时天气数据》这篇文章介绍了如何使用高德的接口获取天气预报数据，并制作相应报表。
天气预报是我们生活中不可缺少的一部分，它能够根据当前的气温和季节，来帮助我们了解未来几天的天气预报，以便做出最佳的决策。随着科技的发展，天气预报已经变得更加方便。现代的天气预报系统使用了先进的计算机模型，能够以更精确的方式来预测天气。同时，可以获得更实时的天气数据，这些信息都存储在全球网络上，方便用户获取。
1972年12月，在美国华盛顿特区举行的美国科学促进会年会上，麻省理工学院气象学教授埃德·洛伦兹发表了题为「巴西一只蝴蝶的煽动是否会在德克萨斯引发龙卷风？」的演讲，这贡献了「蝴蝶效应」这一术语。
介绍如何给叮当机器人开发插件，实现天气问答功能，并发布到 dingdang-contrib 。 叮当 是一款可以工作在 Raspberry Pi 上的开源中文语音对话机器人/智能音箱项目，目的是让中国的Hacker们也能快速打造类似 Amazon Echo 的个性化的智能音箱。 由于叮当是完全开源的，编写插件来满足自己的个性化需求就成了使用叮当的最大乐趣。您可以自由地接入自己需要的服务，让叮当更好的为您服务。 这篇文章将一步步教你如何编写一个天气插件，并最终发布到 dingdang-contrib 中。 交
天气预报是指对未来一段时间内天气情况进行预测和预报。它通常由气象部门或媒体发布，以提醒人们如何安排生活和工作，避免可能的不利天气影响。
每一个晴天，父亲都会让他儿子带上他强劲的望远镜，爬山房子附近最高的山顶去查看地平线来预报下午的天气。儿子对他的父亲承诺他会去并且获取到天气预报，在他离开之前他对他的父亲做出了承诺。
你是否也遇到过这种情况：看了昨晚的天气预报，说今天不会下雨，心里想着明天休息日可以开心地去逛街。
AI技术的火爆无疑是近几年创新应用上的一次革命。如今AI技术在众多科技公司的推动下已经渗透到各行各业，气象行业也不例外。将AI融入到天气预报、大气探测、天气预警以及天气服务中的尝试一直未间断。AI技术的应用背后是大数据的支撑和机器学习的广泛探索。利用AI技术进行雷达图像的识别，进行短临预报；利用AI技术与数值模式结合提升预报的准确率；利用AI技术进行探测数据的质量控制和融合处理；利用AI技术进行天气预警的精准推送；利用AI技术进行大雾的识别、天气现象的识别等等，可以说AI已经在气象领域中全面开花。在复杂的大气物理、化学等机理研究难以取得突破时，融入AI技术是提升气象技术的有利补充。关于天气预报、探测等AI技术的应用上经验比较少，跟大家分享一下我参与实施的在公众气象服务中的一些尝试应用。
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