天气、气候与我们生活的地方回到 D2 课件 ↗天气到了身边，
可以一起做些什么？
这是 AHALab 已经设计的两组课程。可以从一片阴凉开始，也可以从一处愿意反复观察的地方开始。课程让测量、建模、动手和他人的反馈接得上。
一平方米，能让谁凉快一点？
天气预测黑客松：先交答卷，再揭晓
一条路线从能解释的简单规则开始；另一条路线借助 AI 学习、写代码和修订。用相同资料、相同预测目标比较，保留一段未参与训练和调参的数据，提交后再看结果。模型没有胜过简单方法，也值得追问原因。
高温使用
哪里需要遮阳、饮水和休息？
强风收纳
什么时候应停止使用、收起装置？
雨后检查
谁来查看积水、结构和地面？
已经准备了什么，仍需做什么？
已有六节凉岛主线、三节天气黑客松设计，以及数据获取、时间切分、透明基线与评分脚本。现场设施、实际开课与本地效果仍需落实、记录和检验。本次介绍没有声称完成施工、实施本班课程或取得降温成绩。
已留存的 NASA POWER 演示包覆盖广州一个格点的 2020 至 2025 年，共2192日。气象参数来自格点再分析等资料，代表的空间范围与校园观测不同；历史资料也不等于实时预报。NASA POWER 方法说明。
热感还受湿度、风和辐射等因素影响。空气温度不能替代所有热环境指标；课程要保留仪器、测法、环境与个人感受的区别。美国国家气象局热环境指标说明。
校园小实验研究局地热环境与适应办法。原课程另有长期气候、ENSO和天气尺度支线；不能由一次校园测量或六年样本单独得出长期气候趋势。
同一场雨，落在不同地方会怎样？
苍洱守望 · 空间智能与气候行动实验室把我们已经讲过的地图、三维记录、天气和真实使用者联系起来。
认识一个地方
标清位置，用照片与地面记录核对地图。谁在这里生活、工作或经过？
留下可检验的判断
在当时可获得的资料上作预测，保存提交时间，再与后来结果比较。
回去看看有没有用
开展一次有限的改善，配对复测，并听实际使用者的反馈。
如果选一个地方持续观察，你会选哪里？
怎样理解课程与工具
已有十二课、两次工作坊、研究协议和学生工作表；这些课程围绕观察、测量、讨论与制作展开。数字大理把三维地形、图层与情景比较放在同一张界面上。课程使用工具，不等于已接入实时气象、已训练本地预测模型或已完成 Box 设备集成。
地理采用开放高程及 OSM 湖岸、道路资料，显示经抽样与高程夸张；专题数值、样区和天气序列为教学合成。它可以帮助提问与比较假设，不能给出真实淹没深度、泥石流概率或现实场所的安全判断。地图中的来源按钮保留这些区别。
未来现场与历史数据的研究仍需确定观测、预测时效、对照与结果变量。气候背景、天气事件和具体损失分开讨论；一次事件不能直接作为长期归因结论。
四个人，也可以从同一个地方开始
有人留意使用者，有人记录条件，有人整理数据，有人动手做；轮换角色，互相核对。今天可以先看看演示、提出疑问，不必马上确定一个项目。