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全球气候观测系统首份地球储热评估报告发布

  9月,由世界气象组织、联合国教科文组织政府间海洋学委员会、国际科学理事会和联合国环境规划署共同发起的全球气候观测系统,正式发布关于地球多余热量积聚之处的首份综合评估报告。报告指出,地球能量不平衡持续增长,在过去近十年间(2010-2018年)比1971年至2018年均值增加了一倍。不平衡的热量只有大约1%驻留在大气中,89%都会被海洋吸收。

  30多位来自全球科研机构的研究人员组成的小组,追踪并量化了1960年至2018年的全球储热情况,回答了“热量流向何方”的问题。这项新研究被业界视作可代表迄今为止最准确、最先进的热量研究水平。(来源:世界气象组织)

ECMWF启动最新二氧化碳监测项目

  

  9月,欧洲中期天气预报中心(ECMWF)建立一项与人类活动有关的全球二氧化碳排放量监测和估算能力的项目:二氧化碳人类排放(CHE)项目。该项目由ECMWF负责协调,按计划将于2023年前交付原型系统。该项目聚焦于区分人类活动相关排放物与大气中其他二氧化碳的来源,并进行估算。正在开发的系统将通过高分辨率再分析资料,估算人为排放的二氧化碳。(来源:欧洲中期天气预报中心)

欧洲洪水预警系统升级

  从10月14日起,欧盟哥白尼气候变化服务机构开始提供欧洲洪水预警系统(EFAS)的数据服务。高级用户可通过获取相关数据,来评估当地EFAS的预测质量。10月,EFAS推出新版本,全面升级水文建模系统,并发布多个新产品,将每天两次的预测增量从24小时变为6小时;不同国家或地区的校准点增加了60%;增加了描述水文建模的新静态层,以及有关排水网络,湖泊、水库位置等的信息。(来源:欧洲中期天气预报中心)

日本宣布2050年实现碳中和目标

  10月下旬,日本政府表示,将于2050年实现碳中和,“下一代”太阳能电池将在日本实现这一目标的过程中发挥重要作用。

  当前,日本能源供应严重依赖化石燃料。2011年福岛第一核电站发生核事故后,日本的大部分电力由煤炭和天然气提供。不过,在过去5年中,日本的光伏发电产业迅速增长。首相菅义伟称,“下一代”太阳能电池有助于该国实现碳中和目标。(来源:科技日报)

NESDIS与谷歌合作以AI及机器学习提升监测预报能力

  10月27日,美国国家海洋和大气管理局(NOAA)国家环境卫星、数据和信息服务中心(NESDIS)与谷歌签署协议,探讨利用人工智能(AI)和机器学习(ML)强化对卫星和环境数据的应用。NESDIS和谷歌将进行特定AI与ML相关试点项目研发,以加强NOAA在环境监测、天气预报、气候研究和技术方面的创新。研究最初将集中于开发小规模的AI/ML系统,之后着力推动成果在NOAA整个组织业务化应用。这有助于NOAA利用大量多样化的环境数据增强预报能力,包括对飓风和龙卷风等极端天气事件的预测。(来源:NOAA国家环境卫星、数据和信息服务中心网站)

德国“地球系统模型”探讨融冰加剧全球变暖

  英国《自然·通讯》杂志10月27日发表研究称,德国波茨坦气候影响研究所的科学家建立了一个简化的“地球系统模型”,发现在模拟二氧化碳浓度与当前相似环境下,全球极地和山区的冰雪融化可能会导致全球变暖额外增加0.43°C。作者指出,这种变暖并不会在几年或几十年内出现,而是在几个世纪到几千年的时间尺度上出现。同时,他们强调,在21世纪内,北极可能在夏季变得无冰。(来源:科技日报)

南亚和东南欧推动山洪指导系统应用

  9月至10月,世界气象组织(WMO)山洪指导系统(FFGS)在东南欧和南亚得到进一步应用。

  土耳其国家气象局开发出一套应用程序,旨在向预报员提供山洪发生的可能性、地点、预警及其他重要信息。一旦东南欧山洪指导系统提示洪灾可能会产生正面威胁时,该应用程序会生成电子邮件预警,并通过手机和电子邮件向预报员发出警报。

  此外,南亚山洪指导系统已经正式启动,由印度气象局运营,为南亚地区提供山洪预报、数据和指导。自9月以来,印度气象局已开始向孟加拉国、不丹、印度、尼泊尔和斯里兰卡发布区域性山洪预警。(来源:世界气象组织网站)

英国气象局推出重大决策分析工具

 

    英国气象局正式启用一项新工具,以期帮助决策者更好地应对日益严重的极端天气。英国气象局认为,日益频繁发生的极端天气给公众健康、基础设施及相关服务带来越来越多的挑战。借助该工具,决策者可以查看某一具体区域(分辨率精确到25公里)的气候变化情况,并模拟所在区域气候变化的影响,以此来预知可能发生的罕见高温和极端降雨事件。(来源:BBC)

 

策划、编译: 郝静     制作:魏晓萌
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