12:40官方账号arXiv cs.LG@Hernan J. Silva-Sosa该论文提出一个用于实时气候风险评估的方法框架,利用数据驱动的临近预报技术增强哥伦比亚农业供应链的韧性。框架整合基于历史气象观测的短期气候预报与供应链风险建模,构建概念性早期预警系统架构。原型在受控计算环境中实现,使用官方统计和再分析产品的历史气象与农业时间序列,不依赖卫星图像或计算机视觉。实验表明,短期降水临近预报可转化为可操作的风险指标,支持库存、采购和运输的预判决策。论文气候风险评估供应链韧性临近预报推荐理由:这篇论文把气候预报和供应链风险结合,用哥伦比亚农业数据做了原型验证,适合关注气候风险建模和供应链管理的人看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 气候风险评估
09:47官方账号arXiv cs.LG@Akshay Sunil, Muhammed Rashid, Raja Sekhar Sivaraju, Sushma Nair, Subimal Ghosh这篇论文提出基于物理引导的深度时空超本地雷达临近预报框架,使用多变量U-Net结合多仰角反射率、多普勒径向速度和径向速度梯度代理特征。模型利用2023年5月至8月孟买多普勒雷达观测数据训练,预测未来90分钟内每7.5分钟间隔的12个复合反射率场。在90分钟提前时间,对于≥10、≥20和≥30 dBZ阈值,临界成功指数分别为0.437、0.332和0.193。与持续性法相比,该模型在更长提前时间上具有更低的RMSE和更高的空间相关性。训练后可在标准计算机上实时运行,几秒内生成预报。论文U-NetMumbaiDoppler radar推荐理由:搞气象AI的可以看这篇,用孟买雷达数据训练的U-Net模型预测90分钟降水,CSI比传统方法高不少。原文稍后读已读值得跟进有用关注 U-Net