预计气候变化将增加干旱事件的可能性，对粮食安全的严重影响。与其他自然灾害不同，干旱发病缓慢并取决于各种外部因素，在气候数据中进行干旱检测。与现有的作品相比，依赖于简单的相对干旱指数作为地面真实数据，我们建立了从水文模型获得的土壤湿度指数（SMI）。该指数与植被不充分的水直接相关。鉴于Modis卫星观察的土地利用信息六个月的ERA5 - 土地气候投入数据，我们比较了基于SMI对干旱进行序贯感应偏差的不同型号。我们使用PR-AUC作为评估措施，以考虑阶级的不平衡，并且尽管基于时间的挑战性分裂，但获得了有希望的结果。我们进一步展示了一种消融研究，即该模型保留了它们的预测能力，给出了较粗糙分辨率的输入数据，如气候模型常常遇到的。

提出了一个深度学习模型，以便在未来60分钟的五分钟时间分辨率下以闪电的形式出现。该模型基于反复横向的结构，该结构使其能够识别并预测对流的时空发展，包括雷暴细胞的运动，生长和衰变。预测是在固定网格上执行的，而无需使用风暴对象检测和跟踪。从瑞士和周围的区域收集的输入数据包括地面雷达数据，可见/红外卫星数据以及衍生的云产品，闪电检测，数值天气预测和数字高程模型数据。我们分析了不同的替代损失功能，班级加权策略和模型特征，为将来的研究提供了指南，以最佳地选择损失功能，并正确校准其模型的概率预测。基于这些分析，我们在这项研究中使用焦点损失，但得出结论，它仅在交叉熵方面提供了较小的好处，如果模型的重新校准不实用，这是一个可行的选择。该模型在60分钟的现有周期内实现了0.45的像素临界成功指数（CSI）为0.45，以预测8 km的闪电发生，范围从5分钟的CSI到5分钟的提前时间到CSI到CSI的0.32在A处。收货时间60分钟。

对联合国可持续发展目标的进展（SDGS）因关键环境和社会经济指标缺乏数据而受到阻碍，其中历史上有稀疏时间和空间覆盖率的地面调查。机器学习的最新进展使得可以利用丰富，频繁更新和全球可用的数据，例如卫星或社交媒体，以向SDGS提供洞察力。尽管有希望的早期结果，但到目前为止使用此类SDG测量数据的方法在很大程度上在不同的数据集或使用不一致的评估指标上进行了评估，使得难以理解的性能是改善，并且额外研究将是最丰富的。此外，处理卫星和地面调查数据需要域知识，其中许多机器学习群落缺乏。在本文中，我们介绍了3个SDG的3个基准任务的集合，包括与经济发展，农业，健康，教育，水和卫生，气候行动和陆地生命相关的任务。 15个任务中的11个数据集首次公开发布。我们为Acceptandbench的目标是（1）降低机器学习界的进入的障碍，以促进衡量和实现SDGS; （2）提供标准基准，用于评估各种SDG的任务的机器学习模型; （3）鼓励开发新颖的机器学习方法，改进的模型性能促进了对SDG的进展。

预测野火蔓延对于土地管理和灾害准备至关重要。为此，我们呈现“第二天野火蔓延，”一种策划，大规模的多变量数据集，历史野火的历史野火占据了美国近十年的遥感数据。与基于地球观测卫星的现有火灾数据集相比，我们的数据集合了2D解释性变量（例如，地形，植被，天气，干旱指数，人口密度）与2D区域对齐，提供了丰富的数据为机器学习设置。为了演示该数据集的有用性，我们实现了一个卷积的AutoEncoder，它利用了该数据的空间信息来预测野火扩散。我们将神经网络与其他机器学习模型的性能进行比较：Logistic回归和随机林。该数据集可以用作基于遥感数据开发野火传播模型的基准，以便有一天的提前期。

卫星遥感提供了一种具有成本效益的概要洪水监测的解决方案，卫星衍生的洪水图为传统上使用的数值洪水淹没模型提供了一种计算有效的替代方法。尽管卫星碰巧涵盖正在进行的洪水事件时确实提供了及时的淹没信息，但它们受其时空分辨率的限制，因为它们在各种规模上动态监测洪水演变的能力。不断改善对新卫星数据源的访问以及大数据处理功能，就此问题的数据驱动解决方案而言，已经解锁了前所未有的可能性。具体而言，来自卫星的数据融合，例如哥白尼前哨，它们具有很高的空间和低时间分辨率，以及来自NASA SMAP和GPM任务的数据，它们的空间较低，但时间较高的时间分辨率可能会导致高分辨率的洪水淹没在A处的高分辨率洪水。每日规模。在这里，使用Sentinel-1合成孔径雷达和各种水文，地形和基于土地利用的预测因子衍生出的洪水淹没图对卷积神经网络进行了训练，以预测高分辨率的洪水泛滥概率图。使用Sentinel-1和Sentinel-2衍生的洪水面罩，评估了UNET和SEGNET模型架构的性能，分别具有95％的信心间隔。精确召回曲线（PR-AUC）曲线下的区域（AUC）被用作主要评估指标，这是由于二进制洪水映射问题中类固有的不平衡性质，最佳模型提供了PR-AUC 0.85。

有希望的方法来改善气候模型中的云参数化，因此气候预测是使用深度学习与来自Storm-解析模型（SRM）模拟的培训数据结合使用。 ICOSAHEDRAL非静水压（图标）建模框架允许模拟从数值天气预报到气候投影，使其成为开发基于神经网络（NN）的子网比例过程的参数化的理想目标。在图标框架内，我们通过基于逼真的区域和全局图标SRM模拟培训基于NN的云覆盖参数化。我们设置了三种不同类型的NNS，其垂直局部程度不同，它们假设从粗粒粒度大气状态变量诊断云盖。 NNS精确地从粗粒数据中估计子网格尺度云覆盖，该数据具有与其训练数据相似的地理特征。此外，全球培训的NNS可以再现区域SRM仿真的子网格级云覆盖。使用基于游戏理论的可解释性库福芙添加剂解释，我们识别特定湿度和云冰上的过分传播，以及我们基于列的NN不能从全局到区域粗粒度SRM数据完全概括的原因。该解释工具还有助于可视化区域和全球训练的基于列的NNS之间的特征重要性的相似性和差异，并在其云覆盖预测和热力学环境之间揭示了本地关系。我们的结果表明，深度学习的潜力从全球SRMS获得准确但可解释的云覆盖参数化，并表明基于邻域的模型可能是精度和概括性之间的良好折衷。

太阳能现在是历史上最便宜的电力形式。不幸的是，由于其变异性，显着提高栅格的太阳能的一部分仍然具有挑战性，这使得电力的供需平衡更加困难。虽然热发电机坡度 - 它们可以改变输出的最高速率 - 是有限的，太阳能的坡度基本上是无限的。因此，准确的近期太阳能预测或垂圈，对于提供预警来调整热发电机输出，以响应于太阳能变化来调整热发电机，以确保平衡供需。为了解决问题，本文开发了使用自我监督学习的丰富和易于使用的多光谱卫星数据的太阳能垂圈的一般模型。具体而言，我们使用卷积神经网络（CNN）和长短期内存网络（LSTM）开发深度自动回归模型，这些模型在多个位置训练全球培训，以预测最近推出的最近收集的时空数据的未来观察-R系列卫星。我们的模型估计了基于卫星观测的未来的太阳辐照度，我们向较小的场地特定的太阳能数据培训的回归模型提供，以提供近期太阳能光伏（PV）预测，其考虑了现场特征的特征。我们评估了我们在25个太阳能场所的不同覆盖区域和预测视野的方法，并表明我们的方法利用地面真理观察结果产生靠近模型的错误。

降水预测是一项重要的科学挑战，对社会产生广泛影响。从历史上看，这项挑战是使用数值天气预测（NWP）模型解决的，该模型基于基于物理的模拟。最近，许多作品提出了一种替代方法，使用端到端深度学习（DL）模型来替代基于物理的NWP。尽管这些DL方法显示出提高的性能和计算效率，但它们在长期预测中表现出局限性，并且缺乏NWP模型的解释性。在这项工作中，我们提出了一个混合NWP-DL工作流程，以填补独立NWP和DL方法之间的空白。在此工作流程下，NWP输出被馈入深层模型，该模型后处理数据以产生精致的降水预测。使用自动气象站（AWS）观测值作为地面真相标签，对深层模型进行了监督训练。这可以实现两全其美，甚至可以从NWP技术的未来改进中受益。为了促进朝这个方向进行研究，我们提出了一个专注于朝鲜半岛的新型数据集，该数据集称为KOMET（KOMEN（KOREA气象数据集），由NWP预测和AWS观察组成。对于NWP，我们使用全局数据同化和预测系统-KOREA集成模型（GDAPS-KIM）。

大规模的农作物类型分类是遥感工作的核心，具有经济和生态重要性的应用。当前的最新深度学习方法基于自我注意事项，并使用卫星图像时间序列（SITS）根据其独特的生长模式来区分作物类型。但是，现有方法概括地概括了训练期间未见的区域，这主要是因为由于气候变化而导致生长季节的时间变化不健全。为此，我们建议针对基于注意的农作物分类器的热位置编码（TPE）。与以前的位置编码基于日历时间（例如年度）不同，TPE是基于热时间，这是通过在整个生长季节积累每日平均温度来获得的。由于农作物的生长与热时间直接相关，但与日历时间无关，因此TPE解决了不同区域之间的时间变化以改善概括。我们提出了多种TPE策略，包括可学习的方法，以进一步改善与常见的固定位置编码相比。我们证明了我们在四个不同欧洲地区的农作物分类任务上的方法，在那里我们获得了最新的概括结果。

Agriculture is at the heart of the solution to achieve sustainability in feeding the world population, but advancing our understanding on how agricultural output responds to climatic variability is still needed. Precision Agriculture (PA), which is a management strategy that uses technology such as remote sensing, Geographical Information System (GIS), and machine learning for decision making in the field, has emerged as a promising approach to enhance crop production, increase yield, and reduce water and nutrient losses and environmental impacts. In this context, multiple models to predict agricultural phenotypes, such as crop yield, from genomics (G), environment (E), weather and soil, and field management practices (M) have been developed. These models have traditionally been based on mechanistic or statistical approaches. However, AI approaches are intrinsically well-suited to model complex interactions and have more recently been developed, outperforming classical methods. Here, we present a Natural Language Processing (NLP)-based neural network architecture to process the G, E and M inputs and their interactions. We show that by modeling DNA as natural language, our approach performs better than previous approaches when tested for new environments and similarly to other approaches for unseen seed varieties.

Forecasting the state of vegetation in response to climate and weather events is a major challenge. Its implementation will prove crucial in predicting crop yield, forest damage, or more generally the impact on ecosystems services relevant for socio-economic functioning, which if absent can lead to humanitarian disasters. Vegetation status depends on weather and environmental conditions that modulate complex ecological processes taking place at several timescales. Interactions between vegetation and different environmental drivers express responses at instantaneous but also time-lagged effects, often showing an emerging spatial context at landscape and regional scales. We formulate the land surface forecasting task as a strongly guided video prediction task where the objective is to forecast the vegetation developing at very fine resolution using topography and weather variables to guide the prediction. We use a Convolutional LSTM (ConvLSTM) architecture to address this task and predict changes in the vegetation state in Africa using Sentinel-2 satellite NDVI, having ERA5 weather reanalysis, SMAP satellite measurements, and topography (DEM of SRTMv4.1) as variables to guide the prediction. Ours results highlight how ConvLSTM models can not only forecast the seasonal evolution of NDVI at high resolution, but also the differential impacts of weather anomalies over the baselines. The model is able to predict different vegetation types, even those with very high NDVI variability during target length, which is promising to support anticipatory actions in the context of drought-related disasters.

由于其对人类生命，运输，粮食生产和能源管理的高度影响，因此在科学上研究了预测天气的问题。目前的运营预测模型基于物理学，并使用超级计算机来模拟大气预测，提前预测数小时和日期。更好的基于物理的预测需要改进模型本身，这可能是一个实质性的科学挑战，以及潜在的分辨率的改进，可以计算令人望而却步。基于神经网络的新出现的天气模型代表天气预报的范式转变：模型学习来自数据的所需变换，而不是依赖于手工编码的物理，并计算效率。然而，对于神经模型，每个额外的辐射时间都会构成大量挑战，因为它需要捕获更大的空间环境并增加预测的不确定性。在这项工作中，我们提出了一个神经网络，能够提前十二小时的大规模降水预测，并且从相同的大气状态开始，该模型能够比最先进的基于物理的模型更高的技能HRRR和HREF目前在美国大陆运营。可解释性分析加强了模型学会模拟先进物理原则的观察。这些结果代表了建立与神经网络有效预测的新范式的实质性步骤。

谷歌的运营洪水预测系统是制定的，为机构和公众提供准确的实时洪水警告，重点是河流洪水在大型潮流的河流中。它在2018年开始运作，自从地理位置扩展以来。该预测系统由四个子系统组成：数据验证，阶段预测，淹没建模和警报分配。机器学习用于两个子系统。阶段预测采用长短期内存（LSTM）网络和线性模型进行建模。使用阈值和歧管模型计算洪水淹没，前者计算淹没程度，后者计算淹没程度和深度。本文首次提供的歧管模型提供了一种机器学习替代洪水淹没的液压建模。在评估历史数据时，所有型号都可以实现可操作使用的足够高的度量指标。 LSTM表现出比线性模型更高的技能，而阈值和歧管模型达到了类似的性能度量，以便在淹没程度上进行建模。在2021年的季风季节期间，洪水预警系统在印度和孟加拉国运营，覆盖河流的洪水区，总面积287,000平方公里，拥有350多万人。超过100米的洪水警报被发送给受影响的人口，相关当局以及紧急组织。系统上的当前和未来的工作包括将覆盖范围扩展到额外的洪水易发位置，以及提高建模能力和准确性。

Flooding is one of the most disastrous natural hazards, responsible for substantial economic losses. A predictive model for flood-induced financial damages is useful for many applications such as climate change adaptation planning and insurance underwriting. This research assesses the predictive capability of regressors constructed on the National Flood Insurance Program (NFIP) dataset using neural networks (Conditional Generative Adversarial Networks), decision trees (Extreme Gradient Boosting), and kernel-based regressors (Gaussian Process). The assessment highlights the most informative predictors for regression. The distribution for claims amount inference is modeled with a Burr distribution permitting the introduction of a bias correction scheme and increasing the regressor's predictive capability. Aiming to study the interaction with physical variables, we incorporate Daymet rainfall estimation to NFIP as an additional predictor. A study on the coastal counties in the eight US South-West states resulted in an $R^2=0.807$. Further analysis of 11 counties with a significant number of claims in the NFIP dataset reveals that Extreme Gradient Boosting provides the best results, that bias correction significantly improves the similarity with the reference distribution, and that the rainfall predictor strengthens the regressor performance.

台湾对全球碎片流的敏感性和死亡人数最高。台湾现有的碎屑流警告系统，该系统使用降雨量的时间加权度量，当该措施超过预定义的阈值时，会导致警报。但是，该系统会产生许多错误的警报，并错过了实际碎屑流的很大一部分。为了改善该系统，我们实施了五个机器学习模型，以输入历史降雨数据并预测是否会在选定的时间内发生碎屑流。我们发现，随机的森林模型在五个模型中表现最好，并优于台湾现有系统。此外，我们确定了与碎屑流的发生密切相关的降雨轨迹，并探索了缺失碎屑流的风险与频繁的虚假警报之间的权衡。这些结果表明，仅在小时降雨数据中训练的机器学习模型的潜力可以挽救生命，同时减少虚假警报。

冠状质量弹出（CME）是最地理化的空间天气现象，与大型地磁风暴有关，有可能引起电信，卫星网络中断，电网损失和故障的干扰。因此，考虑到这些风暴对人类活动的潜在影响，对CME的地理效果的准确预测至关重要。这项工作着重于在接近太阳CME的白光冠状动脉数据集中训练的不同机器学习方法，以估计这种新爆发的弹出是否有可能诱导地磁活动。我们使用逻辑回归，k-nearest邻居，支持向量机，向前的人工神经网络以及整体模型开发了二进制分类模型。目前，我们限制了我们的预测专门使用太阳能发作参数，以确保延长警告时间。我们讨论了这项任务的主要挑战，即我们数据集中的地理填充和无效事件的数量以及它们的众多相似之处以及可用变量数量有限的极端失衡。我们表明，即使在这种情况下，这些模型也可以达到足够的命中率。

监测种子成熟度是由于气候变化和更加限制的实践而导致农业的越来越多的挑战。在野外监测的种子监测对于优化农业过程并通过高发芽来保证产量质量至关重要。传统方法基于在现场和实验室分析中的采样有限。此外，它们很耗时，仅允许监视作物领域的子段。这导致由于场内异质性而缺乏整体作物状况的准确性。无人机的多光谱图像可以统一扫描田地，并更好地捕获作物成熟度信息。另一方面，深度学习方法在估计农艺参数（尤其是成熟度）方面显示出巨大的潜力。但是，它们需要大型标记的数据集。尽管可以使用大量的航空图像，但用地面真理标记它们是一个乏味的，即使不是不可能的任务。在本文中，我们提出了一种使用多光谱无人机图像来估算欧芹种子成熟度的方法，并采用新的自动数据标记方法。这种方法基于参数和非参数模型，以提供弱标签。我们还考虑了该方法的不同步骤的数据采集协议和性能评估。结果显示出良好的性能，非参数核密度估计器模型可以在用作标记方法时改善神经网络的概括，从而导致更健壮和更好地执行深层神经模型。

我们开发了多种深入学习（DL）模型，用于推进全局极光粒子沉淀的最先进预测。我们使用来自电子能量通量的低地球轨道航天器的观测来开发一种改善加速颗粒的全球漫游（观察时的预测）的模型。比较多机学习（ML）建模方法，包括一种新的多任务模型，具有基于尾和分配的损耗功能的模型，以及时空稀疏的2D卷积模型。我们详细介绍了数据准备过程以及模型开发，将在太空天气和域中的许多类似时间序列全球回归问题中说明。我们的ML改进是三倍：1）损失函数工程; 2）多任务学习; 3）将任务从时间序列预测转换为时空预测。值得注意的是，ML模型改善了极端事件的预测，历史上顽固地顽固，准确规范，并表明ML创新提供的表现力增加可以解决太空天气科学的大挑战。

最近，在气象学中使用机器学习大大增加了。尽管许多机器学习方法并不是什么新鲜事物，但有关机器学习的大学课程在很大程度上是气象学专业的学生，​​不需要成为气象学家。缺乏正式的教学导致人们认为机器学习方法是“黑匣子”，因此最终用户不愿在每天的工作流程中应用机器学习方法。为了减少机器学习方法的不透明性，并降低了对气象学中机器学习的犹豫，本文对一些最常见的机器学习方法进行了调查。一个熟悉的气象示例用于将机器学习方法背景化，同时还使用普通语言讨论机器学习主题。证明了以下机器学习方法：线性回归；逻辑回归；决策树；随机森林；梯度增强了决策树；天真的贝叶斯；并支持向量机。除了讨论不同的方法外，本文还包含有关通用机器学习过程的讨论以及最佳实践，以使读者能够将机器学习应用于自己的数据集。此外，所有代码（以Jupyter笔记本电脑和Google Colaboratory Notebooks的形式）用于在论文中进行示例，以促进气象学中的机器学习使用。

了解极端事件及其可能性是研究气候变化影响，风险评估，适应和保护生物的关键。在这项工作中，我们开发了一种方法来构建极端热浪的预测模型。这些模型基于卷积神经网络，对极长的8，000年气候模型输出进行了培训。由于极端事件之间的关系本质上是概率的，因此我们强调概率预测和验证。我们证明，深度神经网络适用于法国持续持续14天的热浪，快速动态驱动器提前15天（500 hpa地球电位高度场），并且在慢速较长的交货时间内，慢速物理时间驱动器（土壤水分）。该方法很容易实现和通用。我们发现，深神经网络选择了与北半球波数字3模式相关的极端热浪。我们发现，当将2米温度场添加到500 HPA地球电位高度和土壤水分场中时，2米温度场不包含任何新的有用统计信息。主要的科学信息是，训练深层神经网络预测极端热浪的发生是在严重缺乏数据的情况下发生的。我们建议大多数其他应用在大规模的大气和气候现象中都是如此。我们讨论了处理缺乏数据制度的观点，例如罕见的事件模拟，以及转移学习如何在后一种任务中发挥作用。