الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: مهارة التنبؤ
-
صياغة خسارة متعددة المقاييس لتعلم نموذج احتمالي مع تحسين درجات مناسب A multi‐scale loss formulation for learning a probabilistic model with proper score optimisation
2026 | المؤلف: Simon T. K. Lang وآخرون | المجلة: Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تبحث هذه الدراسة في فعالية صيغة خسارة متعددة المقاييس في تدريب نماذج التنبؤ بالطقس المعتمدة على التعلم الآلي الاحتمالي، مع التركيز بشكل خاص على نموذج AIFS-CRPS الذي تم تطويره بواسطة المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF). تُظهر الدراسة أن خسارة متعددة المقاييس تقيد بشكل فعال التباين على المقياس الصغير في التنبؤات دون المساس بمهارة…
-
استيعاب النترات المتوقع بواسطة التعلم الآلي لتحسين جودة توقعات الفيتوبلانكتون في بيئة البحر الساحلي Assimilation of machine‐learning‐predicted nitrate to improve the quality of phytoplankton forecasting in the shelf‐sea environment
2026 | المؤلف: Deep Sankar Banerjee وآخرون | المجلة: Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تظهر هذه الدراسة أن دمج توقعات النترات السطحية التي تم إنشاؤها بواسطة شبكة عصبية (NN) يعزز بشكل كبير دقة توقعات الفيتوبلانكتون على المدى القصير (1-5 أيام) في بحار الرف الأوروبي الشمالي الغربي (NWES). تحدد الدراسة أن الاعتماد فقط على بيانات الكلوروفيل-a من لون المحيط في النظام التشغيلي الحالي لمكتب الأرصاد الجوية NWES يؤدي إلى تضخم…
-
BiasCast: تعلم وضبط التحيزات في الوقت الحقيقي من التوقعات الجوية لتعزيز توقعات الجريان
2026 | المؤلف: Oliver Konold وآخرون | المجلة: Hydrology and earth system sciences | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تبحث هذه الدراسة في تطبيق نماذج التعلم العميق، وبشكل خاص شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTM)، في التنبؤ بالفيضانات التشغيلية، مع التركيز على التحديات التي تطرحها الانتقال من بيانات إعادة التحليل عالية الجودة إلى بيانات التنبؤ الجوي ذات الدقة الأقل. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات Extended LamaH-CE، التي تشمل 451 حوضًا، لاستكشاف استراتيجيات تدريب مختلفة وهياكل…
-
WaveUformer: نموذج تصحيح التحيز لتوقعات الموجات GWSM4C
2026 | المؤلف: Can Fang وآخرون | المجلة: Frontiers in Marine Science | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تستكشف هذه الدراسة تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) في توقعات الأمواج، مع التركيز بشكل خاص على قيود طرق التصحيح التقليدية لنماذج البيانات المدفوعة مثل نموذج الموجات العالمي لمحاكاة المناخ (GWSM4C). تقدم الدراسة WaveUformer، وهو نموذج تصحيح يعتمد على التعلم العميق مصمم لتعزيز دقة توقعات ارتفاع الموجات الهامة (SWH) من خلال دمج بيانات حقل الرياح وبيانات توقع…
-
التنبؤ الموسمي باستخدام نموذج التعلم الآلي الاحتمالي GenCast
2026 | المؤلف: Bobby Antonio وآخرون | المجلة: Climate Dynamics | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تبحث الدراسة في تطبيق نموذج توقعات الطقس المعتمد على التعلم الآلي GenCast (MLWP) للتنبؤات الموسمية، خاصة في سياق الشذوذات المحددة لدرجة حرارة سطح البحر (SST). يتم تحليل تكوينين من GenCast: GenCast-Persisted، الذي يستخدم الشذوذات في درجة حرارة سطح البحر المستمرة على المناخ، وGenCast-Forced، الذي يتضمن بيانات درجة حرارة سطح البحر الملاحظة. يتم مقارنة أداء هذه…
-
التعلم العميق المستهدف بالتحيز يعزز توقعات الأمطار الغزيرة قصيرة المدى
2026 | المؤلف: Tao Tang وآخرون | المجلة: npj Climate and Atmospheric Science | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تتناول البحث التحدي المستمر لتحسين التنبؤات قصيرة المدى للأمطار الغزيرة، وخاصة من خلال تطبيق أساليب التعلم العميق لمعالجة النماذج العددية لتوقعات الطقس (NWP). يحدد المؤلفون أن التحيزات بين توقعات NWP والملاحظات الفعلية خلال أحداث الأمطار الغزيرة تقارب توزيع غاوسي. للاستفادة من هذه الرؤية، يقترحون نموذج U-Net متعدد المهام يستهدف هذه التحيزات المتعلقة بالأمطار بشكل مباشر.…
-
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…