extreme-weather

本文提出TSSM，一种用于全球站点天气预报的三轴状态空间模型，该模型融合了按周期对齐的历史数据，以改进长时预测和极端事件预测。在大规模Weather-5K数据集上取得了最先进性能，并在观测缺失条件下展现出强大的鲁棒性。

研究人员开发了一种AI增强的稀有事件采样框架，该框架将AI与物理气候模型相结合，更准确地预测热浪等极端天气事件的频率。

一位气候科学家将欧洲反复出现的热浪描述为人类活动导致全球变暖的“可悲的必然性”，专家警告称，极端高温事件将持续加剧，直到实现净零排放。