الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نظام التنبؤ العالمي
-
تقييم نموذج GraphCast AI لتوقع هطول الأمطار وإمكاناته في التنبؤ بالأحداث المتطرفة في بنغلاديش Assessment of the GraphCast AI model for precipitation forecasting and its potential in extreme event prediction over Bangladesh
2026 | المؤلف: Mirza Rahem Hasan وآخرون | المجلة: PLOS Climate | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تدرس هذه الدراسة فعالية نموذج GraphCast المدعوم بالذكاء الاصطناعي في التنبؤ بهطول الأمطار على المدى القصير في بنغلاديش، وهي منطقة تتميز بتنوع مناخي كبير وتضاريس متنوعة. باستخدام بيانات رصدية من 43 محطة تابعة لدائرة الأرصاد الجوية البنغلاديشية (BMD) خلال 2023-2024، يتنبأ النموذج بمجموع هطول الأمطار على مدى فترات 1 و2 و3 أيام. يتم مقارنة أداء…
-
طريقة تعلم عميق لتصحيح التحيز في حقل الرياح في بحر الصين الجنوبي A deep learning method for bias correction of wind field in the South China Sea
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Frontiers in Marine Science | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)في هذا البحث، يتناول المؤلفون التحيز المنهجي الموجود في توقعات حقل الرياح لنظام التنبؤ العالمي (GFS) من خلال استخدام تقنيات التعلم العميق. يقدمون إطار عمل MU-Diffusion، الذي يدمج نموذج انتشار مع بنية MultiUnet لتأسيس علاقة غير خطية بين توقعات GFS وبيانات إعادة التحليل الجوي من المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى (ECMWF) من الجيل الخامس…
-
نظام تعلم آلي لتحويل البيانات إلى توقعات الطقس العالمية
2025 | المؤلف: Xiuyu Sun وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)قسم “طرق” يحدد تصميم التجربة والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، حيث نفذوا تجارب محكومة لجمع البيانات حول المتغيرات المحددة. تم إجراء تحليلات إحصائية باستخدام أدوات البرمجيات لضمان موثوقية وصلاحية النتائج، مع إيلاء اهتمام خاص لمستويات الدلالة وفترات الثقة. بالإضافة إلى ذلك، شملت المنهجية وصفًا تفصيليًا لعملية أخذ العينات، مما يضمن أن…
-
هل تتفوق النماذج المعتمدة على البيانات على النماذج العددية في التنبؤ بالظواهر الجوية المتطرفة؟ مقارنة بين IFS HRES وPangu-Weather وGraphCast
2024 | المؤلف: Leonardo Olivetti وآخرون | المجلة: Geoscientific model development | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)في السنوات الأخيرة، ظهرت نماذج التنبؤ بالطقس المعتمدة على البيانات كبدائل تنافسية للنماذج العددية التقليدية المعتمدة على الفيزياء، لا سيما في قدرتها على التنبؤ بحدوث درجات حرارة قريبة من السطح وسرعات الرياح القصوى. تقيم هذه الدراسة موثوقية هذه النماذج المعتمدة على البيانات من خلال مقارنة أدائها مع نموذج ECMWF القائم على الفيزياء في سياق شبه…