中國氣象局
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NOAA利用滑翔機收集海洋數據

  

  7月,為獲取更多海洋數據,幫助科學家提高颶風預報模式準確率,美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)深入推進“颶風滑翔機”計劃。這些配備傳感器的無人滑翔機抵達墨西哥灣及更遠海域,主要任務是測量海平面以下半英里處的溫度和鹽度。2019年,利用滑翔機,NOAA收集到了大約10萬個海洋數據。這些數據會用于改進颶風預報模式。

EUMETSAT提供新濕度氣象數據集

  

  7月,歐洲氣象衛星開發組織(EUMETSAT)宣布,歐洲氣象業務衛星(Metop)、美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)的相關衛星計劃等,將對公眾開放一系列新的濕度氣候數據。相關數據包含了Metop和NOAA的衛星微波濕度探測儀氣候數據集等。

GRAPES全球同化預報系統實現業務升級

  

  7月,我國的GRAPES全球同化預報系統實現業務升級,其平流層預報能力顯著提升,中長期降水預報水平明顯改善,在應對7月上旬西南地區東部至長江中下游地區的兩次強降雨過程中表現優異。通過此次業務升級,提高了模式計算精度和穩定性,提升了計算效率。同時,此次升級引入非地形重力波過程,從而涵蓋了衛星垂直探測的大氣高層廓線,極大減小了平流層的預報誤差,提升了中長期預報能力。

香港天文臺擴展熱帶氣旋路徑概率預報

  

  7月28日起,香港天文臺“加強版”熱帶氣旋路徑概率預報服務以“新視窗”打開。在有熱帶氣旋在西北太平洋被命名的數小時內,香港天文臺會在其官網新視窗,向公眾展示未來9天該熱帶氣旋路徑的預報概率,讓市民提早掌握熱帶氣旋的移動趨勢,作好相應的準備。該路徑預報基于天氣模式集合預報系統資料自動生成,公眾亦可通過“我的天文臺”App瀏覽。

印度氣象局計劃將AI應用于天氣預報

  

  8月,印度氣象局局長莫哈帕特拉表示,該局正計劃將人工智能應用于天氣預報當中,特別是在臨近預報。印度氣象局計劃組建以人工智能改進天氣預報的研究小組,并與其他科研機構進行合作研究。同時,印度氣象局還希望借助人工智能和機器學習,來提升有關雷暴、沙塵暴等極端天氣事件的預測能力,尤其是通過AI更好理解過去的數據和模式,探索更快作出決策的途徑。

NCAR參與人工智能研究計劃

  

  8月,美國國家大氣研究中心 (NCAR)也宣布,正在推動一項重大的國家研究計劃,旨在加強人工智能技術領域研究,提高預報預測水平。美國國家科學基金會宣布,將投資超過1億美元來建立包括“人工智能研究所”在內的7家研究所。NCAR將與俄克拉荷馬大學及其他頂尖機構合作,共同研究如何將人工智能技術應用于天氣、氣候和沿岸海洋學當中,艾米·麥戈文教授將領導這項研究。目前,NCAR在運用人工智能技術預測冰雹、龍卷風和颶風等方面,已取得初步研究進展。

WMO:北極野火和海冰融化加劇

  

  8月,世界氣象組織(WMO)表示,西伯利亞地區超常和持續已久的高溫加劇北極野火的空前發生,碳排放量激增。7月下旬,西伯利亞部分地區氣溫再次超過30℃。這股熱浪與北極上空巨大的阻塞氣壓系統以及持續向該區域輸送暖空氣的噴射氣流有關。此外,根據WMO全球冰凍圈監測計劃所收集的數據,北極海冰已呈長期縮減趨勢,并正在影響世界其他地區的天氣形勢。

學者:南極變暖速度超出全球平均三倍

 《自然·氣候變化》雜志刊登的一項研究發現,在過去30年中,南極的變暖速度是全球平均水平的三倍多。研究發現,西南極和南極半島的大部分地區在20世紀后期出現的暖化和冰蓋變薄現象,一直持續至今。相較之下,高緯度的南極內陸地區一直到20世紀80年代都保持寒冷態勢,此后才開始大幅變暖。研究發現,在1989年至2018年的30年間,南極地區氣溫升高了1.8℃左右,平均每10年升高0.6℃,是全球平均水平的三倍多。

策劃、編譯: 劉淑喬     制作:魏曉萌
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