根据以上7个功能要素进行气象需求分析，统筹考虑整个物流过程，对相同的关注点进行合并处理，物流对气象的主要需求（以当前位置为前提条件）如下： Ø 天气实况要素：温度、湿度、风、降水、能见度、路面温度、路面状况...、水面温度、水面风力、实景图像等； Ø 天气预报要素：温度、湿度、风力、降水、能见度、路面温度、路面状况、河道天气预报； Ø 气象风险因子：温度、湿度、气压（针对仓储、冷链物流等） Ø 灾害性天气预警：...6、码头装卸搬运气象条件产品：地面实况、预报。格点预报（针对货运码头地址）、天气警报、装卸搬运时间推荐（根据气压、气温、降水、风速等综合判断）。...2、基于移动端的产品展示设计 l 首页设计 Ø 首页分四个部分：首页、路线规划、物流信息、我 Ø 基于位置实时显示温度、天气、能见度、风力、路面温度、降水量等交通影响信息 Ø 基于位置实时显示当前预警情况...l 长距离路线规划 Ø 结合地图导航选择最少时间、不走高速、少收费三种路线规划 Ø 实时显示路线上的气象、非气象预警信息 Ø 实时显示路况信息 Ø 显示沿途经过城市的当前天气实况 Ø 对降雨、积水、积雪等沿线高影响气象条件进行导航前提示
Living Atlas of the World 中提供的许多实时天气资源都提供了自定义数据显示的功能。关键是在服务层选项中寻找更改样式图标，同时探索每个层的属性表。...每个 METAR 或浮标位置实际上有 11 个以上的变量，包括温度、湿度、风速和风向等变量，以及风寒和热指数等衍生变量。...不同种类的气象图 由于现在是仲夏，我希望当前的天气图将重点放在炎热地区，但也要注意风速/风向。以下是我如何使用使用计数和数量映射的热指数变量来设计下面的地图。 颜色用于表示热指数，尺寸表示风速。...由于圆圈和箭头都是根据风速缩放的，因此地图中的风区略有不同。 还有一些标签指示使用可见范围选项放大时出现的温度、湿度和风速。使用不同的标签偏移选项，以便它们堆叠。 ...对解释数据不重要的要素，例如山脉或陆地图像，将被最小化以排除。由于我们经常将多个天气变量组合在一起，“最好的”会因地图而异。加上有些日子我更喜欢浅色底图，有些日子我喜欢深色底图。
但是，海洋如何对冬季天气产生如此大的影响呢？随着 2022/2023 年冬季即将开始，我们将快速研究拉尼娜现象的工作原理以及它过去的影响如何向我们展示未来的天气发展。...所有这些预报都是三个冬季气象月（12月-1月-2月）的平均情况，显示了一般的天气模式。 即使模型100%准确，也不意味着这样的天气条件会持续三个月。它仅建议大多数时候天气模式的外观。...看看欧洲的地表温度概率预测，我们看到了一个更温暖的模式。非洲大陆大部分地区处于较温暖的温度范围内。然而，西部/西南部地区的平均气温更有可能。...也有亚季节性天气模式在起作用，如MJO或极地涡旋。 北美的降水异常预报显示，加拿大和美国上空出现了更典型的拉尼娜型模式。预计加拿大西部以及美国西北部和东部将有更多的降水。...当然，并非每个平流层变暖事件都会产生这种模式，但它有助于向我们展示过去40年中许多事件的平均图像。这在很大程度上取决于大气层较低层已经确定的天气模式和平流层变暖事件（初冬/冬末）的时间。
Living Atlas of the World 中提供的许多实时天气资源都提供了自定义数据显示的功能。关键是在服务层选项中寻找更改样式图标，同时探索每个层的属性表。 ?...每个 METAR 或浮标位置实际上有 11 个以上的变量，包括温度、湿度、风速和风向等变量，以及风寒和热指数等衍生变量。 ?...不同种类的气象图 由于现在是仲夏，我希望当前的天气图将重点放在炎热地区，但也要注意风速/风向。以下是我如何使用使用计数和数量映射的热指数变量来设计下面的地图。 颜色用于表示热指数，尺寸表示风速。...由于圆圈和箭头都是根据风速缩放的，因此地图中的风区略有不同。 还有一些标签指示使用可见范围选项放大时出现的温度、湿度和风速。使用不同的标签偏移选项，以便它们堆叠。...对解释数据不重要的要素，例如山脉或陆地图像，将被最小化以排除。由于我们经常将多个天气变量组合在一起，“最好的”会因地图而异。加上有些日子我更喜欢浅色底图，有些日子我喜欢深色底图。
为了在 BEAR 中创建环境，必须提供两个参数：建筑类型（如大型办公室、小型办公室、医院等）和天气条件（如炎热干燥、炎热潮湿、温暖干燥等）。此外，值得注意的是，每种天气状况都对应于特定的城市。...在兼顾舒适度和能耗的条件下，研究者在实验中使用了以下奖励函数： 其中 n 表示房间数，T=22℃ 是目标温度，t_i 表示第 i 个房间的温度。超参数 α 用于实现能耗和舒适度的平衡。...图 2：新方法是如何生成 prompt 的 实验 该研究通过实验展示了 GPT-4 控制 HVAC 设备的效果，其中涉及不同的建筑物和天气条件。...只要能提供适当的指示和演示（不一定与目标建筑和天气条件相关），GPT-4 的表现就能超过专门为特定建筑和天气条件精心训练的强化学习策略。...表 1：GPT-4 使用不同专家演示时的表现 表 2：GPT-4 使用不同类型和数量的演示时的表现 图 3：在相同天气条件下，不同建筑对应不同的专家策略的情况 图 4：在不同天气条件下，同一建筑使用不同专家策略的情况
不过，由于天气预报涉及到许多不同的数据因子，本次比赛仅限于用AI预报2-m温度、2-m湿度、10-m风速三个物理量，也就是气象站距离地面2米高处的温度湿度，以及10米高处的风速。...根据AI Challenger去年的惯例，即使没有报名参赛，也可以在比赛结束后继续打榜。 为什么天气预报总不准 很遗憾，讨论到预报天气的时候，我们并不能把“人工预报”和“AI预报”放在一起讲。...1.把大气的演变规律近似表示为一组数学方程式； 2.从有限观测中得到的当前大气初始状态； 3.根据该状态，在已知或设定的强迫条件（包括边界条件）下，用超算求这一组方程的解，得到对未来的天气或气候状况的预报...在上世纪七八十年代，就有人试过用AI来预测天气。不过，当时用的是专家系统。至于现在通过神经网络进行图像识别的方法预测天气，只有少部分学者有所尝试。...和AI相关的研究范围仅限于线性回归，对于图像识别、语音识别、神经网络方面则没有大量人才。
因此，天气预报的可靠性受到了限制，尤其是在极端天气事件的预测方面，比如飓风、热浪或洪水。 出于上述原因，目前的天气预报其实都是概率预报。...通过对集合中的所有预报进行平均处理来减少误差增长，并且集合中的预报的变化量量化了天气条件的不确定性。 尽管有效，生成这些概率预报的计算成本很高。...生成式人工智能以生成非常详细的图像和视频而闻名，这一特性对于生成与真实天气模式一致的集合预报特别有用。 SEEDS可以根据操作性数值天气预报系统中的一两个预报来生成大量的集合。...更准确地覆盖极端事件 SEEDS集合能够从一两个种子预报中外推，展示了可能的天气状态的范围，对事件的统计覆盖更好。...对于每个图，谷歌研究团队使用SEEDS根据2个物理模型的种子预报，生成了16384个成员的集合，显示为绿色点。 正确天气事件来自ERA5，用星号表示。
早在2021年6月11日，郑商所与国家气象信息中心签署战略合作框架协议，双方将全面启动天气指数编制与应用、天气衍生品研发上市。 在规避气候风险方面，天气指数期货如何发挥作用？...农业经营主体或其他实体企业，可以依据天气风险对自身生产经营的影响情况，通过“天气期货”套期保值操作来规避天气变化带来的生产经营风险和不确定性。...“以温度衍生品为例，如果农户担心自家大豆或玉米因持续晴热高温而减产，为了规避风险，可以根据自身情况买入温度指数期货。...我国地域广阔，气候条件复杂多变，近年来全球极端天气气候事件和气象灾害发生频率呈增加趋势，给农业等相关领域企业的生产经营带来诸多不利影响，天气风险已经成为影响我国农业稳定生产、经济社会可持续发展的重要制约因素之一...据专家介绍，将表征温度、降水、降雪、飓风等天气现象强弱的天气指数与衍生品交易机制相结合，开发基于天气指数的天气衍生品，以市场化手段转移了天气风险，能够在整个社会范围内起到削弱或抵消天气风险的作用。
在宏观状态下有一些非常有趣的特性：它是不可逆的(你不能只根据温度这一个条件就对所有粒子进行完全描述)；它不那么复杂(信息少所以得到的结论也少)；但它仍然是准确的(容器真的是38.94摄氏度)；最重要的是...定义温度的方式意味着显示在左侧(上图所示)的三个容器中的任何一个都会产生相同的温度。这种微观状态越多，熵就越大：“这个容器的温度为38.94°C”。...气温会比昨天有所上升 以上全部 当然，这个问题的答案取决于你对天气的了解，以及随着时间的推移天气它会如何发挥作用，但如果你没有任何预测天气的能力，你最好的选择是选项#3，即气温会比昨天有所上升。...在所有这些不同的天气预测例子中，有一点是不变的，预测总是需要比用于生成预测和/或模型的高度详细的数据具有更多的熵。...这类似于使用关于粒子的详细信息来了解温度与容器处于“热”或“不热”之间的关系。这样，在未来，如果我给我的模型设定一个温度，它将预测“热”。
人为气候变化引起的温度升高通常预计会增加比湿度；然而，目前尚不清楚极端湿度会如何变化，尤其是在气候干燥（低湿度）地区。...在这种半干旱条件的背景下，由于温度升高和/或湿度降低而导致的大气对水分需求的增加可能会产生三个主要的不利后果，尤其是在夏季：火灾风险增加地表水库的蒸发需求和树木死亡率的增加。...由于克劳修斯-克拉珀龙关系和海洋蒸发量的增加，比湿度通常会随着全球变暖而增加，但尚不清楚理论的预测是否适用于西南等干旱地区或整个温度分布.事实上，西南地区的一些气象站显示 1980 年至 2010 年年平均露点呈负趋势...在这里，我们通过原位测量、再分析和气候模型分析温度和比湿度，以确定炎热夏季的极端干燥天气在过去七十年中如何以及为何发生变化，并可能在未来发生变化。...a,c (d,f) 中的垂直线显示 Perry Stokes 机场（弗雷斯诺优胜美地机场）根据完整记录计算的温度异常的第 95 个百分位数。
关键词：气象AI 图像识别 神经网络 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，各级部门都发出了预警通知。...也让大家好奇起天气如何预报？如何让天气预报更准确、更及时？ 天气预报，归龙王和卫星谁管？...过去，天气预报是基于各类气象观测仪器和多个气象站，把温度、湿度、气压等指标测量出来，汇总后将观测结果绘制到一张图上。 这一张图上，呈现大气不同高度、不同层次的变化，从而预测可能出现的天气。 ?...AI 测风云：图像识别 在气象预测中，雷达数据被转换成图像，通过提取图像的色相、饱和度和亮度等特征，采用图像识别的方法，对不同的天气现象，比如区分降雨、降雪、冰雹、露、霜、雾（霾）。 ?...上排的前三张图，显示了距现在 60 分钟前，30 分钟前和 0 分钟之前的雷达图像，最右边的图片显示 60 分钟后的雷达图像，即临近预报的地面真实情况。
FY-3D气象卫星云图的连续监测显示（图1）：2月16日，“尤尼斯”云系的气旋性曲率增大，17日出现明显的螺旋结构。...“尤尼斯”的强度于2月18日达到最强，此时呈现完整的螺旋结构——气旋头部和螺旋雨带（锋面），其给欧洲带来强风和暴雨天气。随着“尤尼斯”逐渐东移靠近欧洲大陆，其强度在2月19日有所减弱。...同一时次更大范围的FY-3D监测显示：大西洋上空还有一个更大尺度的风暴，未来将给欧洲大陆带来风雨天气。...图1 FY-3D卫星监测图像（2022年2月16-19日） FY-3D 850hPa的日平均气温和与过去四年温度距平图（图2）显示：2月17日最强极涡位于英国西北方向的北美大陆，靠近欧洲的格陵兰日平均温度则达到...图2 FY-3D 850hPa日平均温度(a)和温度距平(b)监测图像（2022年2月17日） FY-3D日均融合海面温度图和向外长波辐射距平图（图3）显示：大西洋东北部靠近英国附近的海面温度比同一纬度带的大西洋西北部海面温度偏高
气象站、卫星图像、气象雷达等设备分散在世界各地，而且维护成本高昂。然而，随着气象科学的进步和数字技术的崭露头角，天气API已经解决了这个问题。...这些问题的答案可以通过天气API得出。2.未来预测天气API还提供了未来几天或几周的天气预测。这些预测是通过复杂的气象模型生成的，考虑了多种因素，如大气压力、湿度、风向和海洋温度。...3.如何使用以 APISpace 为例，注册登录接口平台，申请天气预报查询接口然后进行 API 测试，输入城市编码，即可获取该城市的详细天气信息。...他们可以查看目的地的天气情况，以确保旅行愉快。2.农业和农村发展农民可以根据天气预报来决定何时种植和收获作物。这有助于提高农业生产的效率。...3.航空和交通管理航空公司和交通管理部门可以使用天气API来规划航班和交通路线，以应对不利的天气条件。4.能源管理电力公司可以使用天气API来预测能源需求，以确保稳定供电。
2背景 了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求，但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。...除了直接观察之外，很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中，我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。...2.2 Daymet 天气数据 Daymet 数据集提供了每日天气参数的网格估计。每天有 7 个地表天气参数可用，空间分辨率为 1 公里 x 1 公里，空间范围为北美。...这使我们能够检查天气的多个方面，以评估它如何影响行为。 与 GEE 中的 Daymet 图像关联的元数据。 如果您有兴趣了解有关全球可用气候数据的更多信息，请查看 单元6。...现在两个数据集都已加载，我们将把美洲狮的发生数据与天气数据相关联。 3.4提取值 加载我们的点和图像后，我们可以调用一个函数，根据美洲狮的已知位置从底层栅格中提取值。
也让大家好奇起天气如何预报？如何让天气预报更准确、更及时？ 天气预报，归龙王和卫星谁管？...过去，天气预报是基于各类气象观测仪器和多个气象站，把温度、湿度、气压等指标测量出来，汇总后将观测结果绘制到一张图上。 这一张图上，呈现大气不同高度、不同层次的变化，从而预测可能出现的天气。...AI 测风云：神经网络 今年初 Google 发布的 《Machine Learning for Precipitation Nowcasting from Radar Images（根据雷达图像进行降水临近预报的机器学习...AI 测风云：图像识别 在气象预测中，雷达数据被转换成图像，通过提取图像的色相、饱和度和亮度等特征，采用图像识别的方法，对不同的天气现象，比如区分降雨、降雪、冰雹、露、霜、雾（霾）。...上排的前三张图，显示了距现在 60 分钟前，30 分钟前和 0 分钟之前的雷达图像，最右边的图片显示 60 分钟后的雷达图像，即临近预报的地面真实情况。
返回fig对象 2.绘制图像 # 以折线图为例 plt.plot(x, y) 3.显示图像 plt.show() 3.3 折线图绘制与显示 举例：展现上海一周的天气,比如从星期一到星期日的天气温度如下...API使用 **需求：画出某城市11点到12点1小时内每分钟的温度变化折线图，温度范围在15度~18度** 效果： !.../test.png") 3.图像显示 plt.show() ### 2 在一个坐标系中绘制多个图像 #### 2.1 多次plot 需求：再添加一个城市的温度变化 收集到北京当天温度变化情况，温度在...), 同时明确每个过程执行实现的具体效果 ### 3 多个坐标系显示— plt.subplots(面向对象的画图方法) 如果我们想要将上海和北京的天气图显示在同一个图的不同坐标系当中，效果如下：...一般用横轴表示数据范围，纵轴表示分布情况。
在 10 天的天气预报中，你可以点击任何一天查看每日温度范围的图表，还有一个选项可以查看更大的彩色温度地图。...新的“降水”类似于之前版本的降水信息，显示了风暴将袭击的位置地图，还可以放大显示 12 小时降雨预报，还有一个界面显示了过去 24 小时内的降水总量详情，以及在什么时间下了多少雨、雨夹雪或雪。...感官温度提供了第二个温度图表，结合温度、湿度，风等一些其他因素，你可以更好地了解周围环境温度变化。 紫外线指数显示当前的紫外线等级和白天的最高紫外线水平。同时，它还会提供一段介绍，例如建议防晒等级。...湿度部分显示了全天湿度的图表，分为六个小时的增量。它还提供平均湿度和露点等信息。 “能见度”可提供全天的能见度范围，并提供每日摘要。...还有许多不同的天气小部件，你可以添加到任何锁屏中，还有一个更大的读数与温度，当前条件，高 / 低随着个别空气质量，紫外线指数，和温度选项。
根据任务的类型，又可以分为分类和回归。比如判断给定的雷达图像中显示的对流是超级单体还是飑线则是分类，而预测雷达图像中某个位置的回波强度则可以认为是回归。...然而，在许多情况下，预测数据的单一时间序列是不够的，需要了解物理系统在区域（或全球）空间尺度上的时间演变。例如，这种时空方法可以作为深度神经网络等高容量模型的时间和三维空间的函数尝试预测全球的天气。...边界或驱动条件 许多基于物理的模拟是基于一组偏微分方程通过积分求解，通常依赖于时间变化的边界条件和其它条件驱动模拟。然后，基于物理的模型在模拟时会将这些边界和驱动条件进行传播。...可解释性和知识发现 如果训练后的物理系统的时空ML模型，在大量的输入条件下都能产生准确的结果，则意味着该模型隐含了驱动该系统的所有物理过程。因此，可以利用此ML系统探索物理系统是如何工作的。...例如，为预测ENSO的演变而训练的神经网络，主要与赤道太平洋海面温度的变化有关，它显示ENSO事件的前兆条件发生在南太平洋和印度洋。
目前全球范围内只有10个ANDI模型，大部分由运动服装公司拥有和使用，用于服装测试。ASU的ANDI是研究机构使用的两个人体模型之一，也是现存首个可以在户外使用的热人体模型。...ANDI能模拟高温环境下的人体变化情况 根据数据显示，在接下来的几十年内，美国每个地区都将经历更高的温度和更强烈的热浪。...最近，研究人员还把ANDI与ASU生物气象热机器人MaRTy进行了“配对”，让他们共同工作以更好地了解人体出汗机制，例如改变皮肤温度和改变核心温度，并确定特定环境如何增加热风险。...“MaRTy可以告诉我们建筑环境如何改变身体周围的热量，但MaRTy不知道身体内部的机制，”研究城市气候以及城市环境如何影响天气灾害的Middel说，“MaRTy负责测量环境因素，然后ANDI可以告诉我们身体会如何反应...利用收集到的数据和信息，研究人员希望设计干预措施，例如冷却衣服或背包的外骨骼，旨在提供冷却支持。 “我们试图从一个全面的角度来解决这个问题，可以说这没有什么灵丹妙药。”Rykaczewski说。
除了模拟中纬度天气系统，它还在一年的自由运行模拟中自发地生成热带气旋。在全球范围内和2年测试集的平均数，集合平均RMSE相对于气候学的技能保持在2周以上，异常相关系数在6天内保持在0.6以上。...目前的预报系统在预测S2S时间尺度下超前1周或2周平均天气模态方面的技能较低。...这320个成员是通过运行32个不同的DLWP模型来生成的，这些模型根据些许差异的卷积滤波系数进行训练，分别在10个初始条件下运行。...虽然我们目前的数据驱动DLWP模型在确定性预测同步尺度天气模式方面比操作性的NWP模型差，但其学习基于物理学的现象，包括近地表温度的复杂演变和对流主导的热带地区的长期模式的能力是显著的。...历史上，辅助模型（例如，Doyle等人，2014年）是完全非线性动态NWP模型的正切线性可微分近似，已被用于研究模型误差如何依赖于初始条件的不确定性（例如，美国上空的湿度误差是否对欧洲上空的气旋位置或强度有很大影响
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