الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: عاصفة شتوية
-
ثلج أم مطر؟ الذكاء الاصطناعي الهجين يفكك مرحلة هطول الأمطار السطحية من الملاحظات الفضائية
2026 | المؤلف: Chunlei Yang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تقدم البحث شبكة استرجاع التعاون لمرحلة وشدة الهطول في الوقت الحقيقي (RePPIC-Net)، وهي إطار عمل هجين مبتكر يعتمد على الذكاء الاصطناعي مصمم لتعزيز مراقبة مراحل الهطول السطحي، والتي تعتبر حاسمة في التنبؤ بالأحداث الجوية القاسية مثل العواصف الثلجية والانهيارات الثلجية. من خلال الاستفادة من بيانات الفيزياء الجوية ثلاثية الأبعاد في الوقت الحقيقي من نموذج FuXi…
-
السببية في التفاعل الشتوي بين مسارات العواصف خارج المدارية، والدورة الجوية، وفقدان الجليد البحري في القطب الشمالي
2025 | المؤلف: Morteza Mousavizadeh وآخرون | المجلة: Journal of Geophysical Research Atmospheres | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تبحث الدراسة في التفاعل بين مسارات العواصف الشتوية خارج المدارية، وأنماط الدوران الجوي، ومساحة الجليد البحري (SIA) في القطب الشمالي، باستخدام بيانات ERA5 من 1980 إلى 2023. تصنف الدراسة الشتاء إلى شتاء مدفوع بالجو (ADWs) وشتاء مدفوع بالجليد (IDWs) بناءً على تأثير الظروف الجوية على الجليد البحري والعكس صحيح. تشير النتائج إلى أنه خلال IDWs،…
-
أدنى مستوى تاريخي لغطاء الجليد البحري في القارة القطبية الجنوبية في 2023 زاد من فقدان حرارة المحيط والعواصف
2024 | المؤلف: Simon A. Josey وآخرون | المجلة: Nature | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)يقدم هذا القسم مقارنة لمساهمات تدفق السطح في تشكيل كتلة الماء (M) خلال فترات ما قبل انخفاض الجليد وفترات انخفاض الجليد، باستخدام بيانات من إعادة تحليل MERRA-2. تشير النتائج إلى وجود ارتباط قوي مع النتائج المستخلصة من مجموعة بيانات ERA5، كما هو موضح في الشكل 4 من البيانات الموسعة. يتم تصنيف التحليل إلى مناطق متميزة:…
-
هل تنتج نماذج الذكاء الاصطناعي توقعات جوية أفضل من النماذج المعتمدة على الفيزياء؟ دراسة حالة تقييم كمية لعاصفة سياران
2024 | المؤلف: Andrew Charlton‐Perez وآخرون | المجلة: npj Climate and Atmospheric Science | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)في هذه الدراسة، يقوم المؤلفون بتقييم أداء أربعة نماذج مختلفة من التعلم الآلي (ML) لتوقعات الطقس، جميعها مُهيأة من نفس تحليل ECMWF التشغيلي لتسهيل المقارنة المباشرة مع نموذج ECMWF عالي الدقة (CY48R1). تم تطوير نماذج ML باستخدام صندوق أدوات ai-models من ECMWF، وهي هياكل تعلم عميق ذاتية الانحدار تم تدريبها على حوالي أربعة عقود من…