الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: متوسط المجموعة
-
AIFS-CRPS: التنبؤ الجماعي باستخدام نموذج تم تدريبه بدالة خسارة تعتمد على درجة الاحتمالية المرتبة المستمرة
2026 | المؤلف: Simon Lang وآخرون | المجلة: npj Artificial Intelligence | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)يقدم هذا القسم AIFS-CRPS، وهو نوع من مجموعة نظام التنبؤ بالذكاء الاصطناعي (AIFS) تم تطويره في ECMWF، مصمم لتعزيز التنبؤات الجوية متوسطة المدى من خلال إطار عمل احتمالي. يستخدم AIFS-CRPS مقياس الاحتمالية المستمر العادل تقريبًا (afCRPS) كدالة خسارة، مما يقلل بشكل فعال من التحيز المرتبط بأحجام المجموعة المحدودة مع تجنب مشكلات الانحلال الموجودة في CRPS…
-
تقييم أداء نماذج المناخ العالمية المختارة من CMIP6 لمحاكاة درجات الحرارة التاريخية في إثيوبيا
2026 | المؤلف: Alehegn Belay Tagele وآخرون | المجلة: Theoretical and Applied Climatology | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تقدم هذه الفقرة نظرة عامة على التقدم في نماذج المناخ العالمية (GCMs) منذ عام 1995، مع التركيز على دورها في محاكاة نظام المناخ ودمجها في مشروع المقارنة بين النماذج المتصلة (CMIP). تقيّم الدراسة أداء سبعة نماذج GCMs من CMIP6 في محاكاة درجات الحرارة القصوى (Tmax) والدنيا (Tmin) عبر خمس مناطق زراعية إيكولوجية (AEZs) في إثيوبيا…
-
زيادة الدقة والوضوح في التنبؤات دون الموسمية من خلال 3D U-Net: الغرب الأمريكي
2026 | المؤلف: Jihun Ryu وآخرون | المجلة: Geoscientific model development | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تبحث هذه الدراسة في تطبيق بنية 3D U-Net لتعزيز توقعات الطقس على المدى الفرعي، لا سيما في الغرب الأمريكي. تكافح نماذج التنبؤ بالطقس العددية التقليدية (NWP) مع التوقعات عالية الدقة، خاصة بالنسبة للهطول. تستخدم الدراسة نظام التنبؤ بالجمع من ECMWF كمدخلات وبيانات PRISM عالية الدقة كهدف، مما يوضح أن نموذج 3D U-Net يحسن بشكل كبير…