俄克拉荷马大学研究人员致力于推进可预测性研究举措

诺曼,奥克拉。—来自俄克拉荷马大学气象学学院的教师正在领导学校’具有多个项目的可预测性研究举措,可以一天导致更准确的与天气相关事件的预测,包括山体滑坡和龙卷风。

在美国的南部地区,人们在预测恶劣天气时,人们会想到雷暴和龙卷风。然而,Ou气象学学院对广泛的天气现象及其影响感兴趣。

作为ou的宽度的一个例子’S计划是研究人员之一,欧气象学教授的Lance Leslie审查了先进的数控建模系统如何在未来的温暖气候中投射雨触发的山体滑坡。他的文章“预测风暴触发的山体滑坡,”与奥斯汀大学德克萨斯大学的研究人员在2011年2月发行的涵盖中进行了协作努力 美国气象学会公报.

对于这项研究,研究人员在南加州南部地区的10年内取得了山体滑坡发生的预测。基于过程的建模系统,段(环境可扩展和可扩展的环境),用于Leslie’S山体滑坡研究。

“细分是一种工具,不仅允许对山体滑坡中的触发因子进行调查,而且还可用于其他地理流体流,例如冰川和冰料熔化,以及它们对全球淡水供应的影响以及海平面上升,” said Leslie.

建模系统对Leslie和他的教授并不新鲜。 Theodore Trafalis,Ou工业工程学院教授和欧瓦学教授Michael Richman,赢得了2010年后工程会议人工神经网络的唯一两个奖项的第一名。

Trafalis和Richman.’s paper, “用于数据同化的机器学习方法,”与Leslie和Ou研究生罗宾吉尔伯特共同撰写。它收到了计算智力奖的理论发展,以考察数据同化计划的新方法。新颖的智能工程系统设计奖也前往特拉法利斯和Richman,以及研究科学家Indra Adrianto,为此,“用于实施数据的机器学习技术:龙卷风数据的应用,”这检查了罕见事件对恶劣天气预报的改变。

“在理论和应用类别中彻底扫过了安妮奖,这是一个前所未有的成就,展示了欧洲尖端,互学科研究努力的重要性, ” said Richman.

在过去的几十年中,严重的天气和龙卷风研究已经取得了进展,但可预测性的领域意味着在时间和空间可以预测活动的程度,仍然是不确定性的关键领域。这组欧研究人员正在加入大学’在许多区域的可预测性倡议,从天气到气候尺度。该研究将使他们能够区分,例如,严重和非恶劣的天气爆发之间的身体差异,包括龙卷风爆发。

Leslie是最近一篇论文的共同作者,“疣和零售爆发的概要复合材料,”与Richman,Charles Doswell III,Ou气象学教授,以及Andrew Mercer和Chad Shafer,这是目前的助理教授,但欧学生在研究时。本文出现在科学新闻中。

“与理解决定严重雷暴和龙卷风爆发的性格的物理过程有明确的价值,” said Doswell. “我们相信我们有机会推动与严重的天气爆发相关的科学状态。”

具有多种可预测性举措的研究人员希望推进这一关键的研究区,并改善对与天气有关的事件的预测。

在网上:

俄克拉荷马大学 www.ou.edu.

大气和地理科学学院 www.ags.ou.edu.

气象学院 http://weather.ou.edu



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