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The American Meteorological Society promotes the development and dissemination of information and education on the atmospheric and related oceanic and hydrologic sciences and the advancement of their professional applications. Founded in 1919, AMS has a membership of more than 14,000 professionals, ...
대류에 의해 대부분의 경우에 발생 한 광범위 한 깊이 범위 매우 균일 한 속성의 물에 대 한 용어. 모드 바다 대표 지역 물 질량 형성; 그들은 필요 하지 않습니다 자신의 물 질량 바로 하지만 다른 물 대 중에 게 물의 상당한 볼륨을 기여 합니다. 표면 물 깊이 침 몰의 영역을 나타내는, 모드 물 형성 지역 대기 열 소스입니다. 남극 모드 물 남극 전면 북쪽 남극 지역에 있는 겨울 동안 형성 되 고 중앙 물; 낮은 온도 범위에 기여 극단적인 동부 쪽 태평양에서 서만 그것은 남극 중간 물에 기여할 충분 한 온도 낮은 얻을지 않습니다. 아열대 모드 물 대부분은 아열대의 선택한 위치에서 향상 된 subduction 통해 형성, 중앙 물 위 온도 범위에 기여. 아열대 모드 물의 예로 18 ° C 물 사르가소 해에서 형성, 마데이라 모드 물 형성 같은 온도에서 마데이라, 주변 및 13 ° C 물 표면 프로세스에 의해 아닙니다 그러나 아굴라스 전류에 혼합을 통해 형성 된 소용돌이 그들은 벵 겔 라 전류 입력으로.
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중심 경향성의 여러 허용된 조치 중 하나입니다. 그것은 분리 된 변량의 가능성이 가장 높은 값 또는 연속 변량의 경우 최대 확률 밀도의 포인트.
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일요일 자체 보다 하늘에서 빛의 로컬로 밝은 반점. 이와 같이, 그것은 parhelion에 일반적으로 적용 됩니다 하지만 또한 paranthelia와 같은 다른 관광 명소에 대 한 사용 되었습니다.
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잠재적인 온도, 추진력, 오염 물질, 습도 등 변수 높이 유니폼 처럼 대기 경계 층을 취급 하는 근사. 이 유형의 모델 예측 혼합된 층에만 평균 변수 및 혼합 층 깊이의 변화를 요구 하는 그것의 간명 때문에 인기입니다. 육지 화 창 일 동안 실제 경계 층 유니폼 슬라브 근사 상당히 좋은 근사는 종종 충분히 잘 혼합입니다.
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잠재적인 온도, 추진력, 오염 물질, 습도 등 변수 높이 유니폼 처럼 대기 경계 층을 취급 하는 근사. 이 유형의 모델 예측 혼합된 층에만 평균 변수 및 혼합 층 깊이의 변화를 요구 하는 그것의 간명 때문에 인기입니다. 육지 화 창 일 동안 실제 경계 층 유니폼 슬라브 근사 상당히 좋은 근사는 종종 충분히 잘 혼합입니다.
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시뮬레이션 또는 분위기 같은 동적 시스템의 행동을 예측 하는 도구. 주관적인 추론 방법, 통계 기반으로 모델 (모델 출력 통계 통계 역동적인 모형 참조) 수치 방법 (참조 수치 예측), 단순화 된 물리적 시스템 (dishpan 실험 참조), 비유 (아날로그 참조) 등. 이제 용어 수치 모델에 가장 일반적으로 적용 됩니다.
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수 날씨 예측 모델, 모델 예측 변수 모델 예측 변수 중 정정 또는 명시적으로 모델에 의해 예측 변수의 예측에 대 한 사용 되는 관찰 된 날씨 변수 사이의 통계 관계. 그들은 종종 예측으로 잠재적인 모델 예측 변수를 심사 하 여 파생 된 다중 회귀 방정식의 형태를 촬영 했습니다. 메서드를 사용 하면 예측의 날씨 변수를 어느 정도 무작위이 고 체계적인 오류 숫자 날씨 예측 모델에 대 한 계정을 생성 합니다. 완벽 한 예 지 방법을 비교 합니다.
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특히 수직 온도 분포의 분위기의 어떤 이론적 표현입니다. 단 분위기, 균질 분위기, 등온 분위기, thermotropic 모델, 동등한 포아송 모형, 포아송 모형, 표준 대기를 참조 하십시오.
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1. 일반적으로, 다른 뚜렷한 현상으로 현상의 몇몇 속성의 수정. 2.에서 라디오, 레이더, sodar, lidar, 진폭, 위상, 또는 정보를 전달 하거나 특정 범위에서 해결된 측정을 허용 하는 운반대의 주파수, 주파수, 또는 속도 간격 수정.
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