气象预报结合科学、技术与创造力，通过气象模型分析大气数据，预测天气变化。气象学从自然观察发展到计算机预测，现代模型依赖数据、数学和超级计算机，实现准确的短期和长期预报。未来，人工智能将进一步提升预测能力，以应对气候变化的挑战。
埃隆·马斯克的政府效率部门（DOGE）已介入国家海洋和大气管理局（NOAA），引发对天气预报、网络安全和员工士气的担忧。员工被要求删除与多样性和公平相关的材料，部分员工对此感到沮丧。DOGE计划削减NOAA一半员工和30%预算，可能导致气候数据私有化，危及公众安全。
利用 Sentinel-5P 卫星、气象条件和拓扑特征的数据，本研究引入了一系列机器学习模型来预测未来 5 种主要污染物的水平。通过在米兰都市区进行的实验，这些模型在预测未来一天的污染物水平方面表现出了良好的效果，误差率约为 30%。该研究对提升我们对城市空气质量动态的理解以及强调结合卫星、气象和地形数据来开发强大的污染物预测模型的重要性做出了贡献。
华为云团队提出了盘古气象大模型，使用深度学习方法进行高分辨率全球AI气象预报。预测精度超过传统方法，速度提升10000倍。模型提供秒级全球气象预报，包括位势、湿度、风速、温度、气压等。水平空间分辨率为0.25°×0.25°，时间分辨率为1小时。在热带风暴预测中，模型表现显著优于传统方法。使用了3D Earth-Specific Transformer网络结构和层次化时域聚合策略提高预测精度和减少误差。未来，计算资源提升将推动AI气象预报发展。
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