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近几十年来，全球人口持续增长，极端灾害性天气频繁发生，粮食安全问题日益成为全人类面临的重大挑战之一。小麦是全球种植量最大的谷物，占粮食总产量的1/3，为全世界约40%人口提供了口粮供应，而中国是最大的小麦生产和消费国，如何对小麦产量进行准确预测是国内外学界广泛关注的热点问题。
日前，中国工程院院士、中国气象科学研究院研究员张小曳的团队基于地面气象观测数据，构建了考虑空间气象效应的高性能机器学习模型，能够获取1960年代以来的长序列细颗粒物（PM2.5）历史数据集。该数据集对理解气溶胶长期变化趋势、环境和气候影响以及通过同化到化学-天气耦合模型中构建长期再分析数据具有重要价值。
春节是中国人阖家团圆的传统节日,也是返乡高峰。统计数据显示,2017年春节期间北京人口减少近4成。2020年新冠疫情(COVID-19)爆发后，北京城区人口流动减弱，交通、工业和商业等各种经济活动放缓，这为研究人类活动影响下的污染物减排策略提供了独特的实验场景。为评估疫情期间管控措施对空气质量的影响，常用的方法是对比污染物浓度在疫情前后或疫情时段与往年同比的变化。然而，气象条件会掩盖污染物排放对浓...
EC携机器学习洗牌预报模式
EC 机器学习 洗牌 预报模式
2020/6/8
近日，欧洲中期天气预报中心（ECMWF，简称EC）邀请国际上知名的机器学习研究者，在线上举办机器学习应用于天气预报和气候研究系列讲座，推动员工和学术界在研发中树立应用机器学习技术的意识。这样的举动既是在培育新的交叉学科，又在借助机器学习等新技术探索预报模式系统的发展方向。
1959年，苏联的Luna-1号卫星上天，人类首次得以对太阳风进行就地观测。此后数十年的观测和研究表明，近地太阳风有着不同的特性，起源于不同的源区。太阳风可大致分为四类：冕洞风、冕流风、扇区反转区风和日冕抛射风。根据源区对太阳风进行分类对于太阳和日球物理研究有着重要意义。首先，为了对太阳风性质进行更全面准确的了解，在统计研究时我们需要对太阳风类型加以区分；其次，太阳风在行星际传播时仍“记录”着其源...
新研究利用机器学习来预测野火规模
新研究 机器学习 预测 野火规模
2019/12/30
近日，美国加州大学的科学家在《国际森林防火杂志》上发表研究称，利用机器学习等新技术可预测火灾规模。研究人员将美国阿拉斯加州作为研究区域，因为该州在过去十年中一直受到北方森林一连串同时发生的火灾侵袭，对人类健康和脆弱的生态系统构成威胁。据报道，在21世纪的前十年中，阿拉斯加北部地区年均被烧毁的面积达7670平方公里，为150年以来的最高纪录。
机器学习可预测风暴破坏力
机器学习 预测风暴 破坏力
2019/10/11
近日，芬兰气象局和阿尔托大学的科学家在《电气与电子工程师学会》（IEEE）期刊上发表研究文章称，利用机器学习技术可以预测出风暴的破坏力大小。
天气预报是人类认识掌握利用自然规律的一项实践活动。随着科技的发展，人类天气预报的能力不断提高。古人靠经验进行预报，现在发展成利用超级计算机进行数值预报。数值预报是目前最常用和有效的天气预报方法，也是目前我国使用的主要方法。由于数值预报模式输出的气象要素预报与实况存在误差，在实际发布天气预报前，需要一个必不可少的天气会商过程（如图1所示）。通过天气会商，预报员利用预报经验知识结合观测数据对数值预报结...
气象大数据与机器学习联合实验室成立
大数据与机器学习联合实验室 气象
2015/8/21
记者从中国气象局获悉，日前，中国气象局公共气象服务中心与中国科学院自动化研究所共建的“气象大数据与机器学习联合实验室”正式挂牌成立。
据悉，此举旨在研究面向公众和专业领域服务相关的气象大数据机器学习及数据分析技术；培养具备气象服务专业领域知识和掌握机器学习方法的跨学科人才；为开展公众、专业气象服务提供技术支撑。