水文循环是地球系统的关键组成部分,在广泛的时间尺度以及从局部/区域到全球尺度上观察到的内在和强迫气候变异性既有促进。反过来,包括河流径流在内的降水和水文表面过程受到气候变化和可变性的影响。在气候变化下从分水岭到大陆规模的水的供应和水文极端的预测必须考虑到将全球/区域气候气候模型与水文模型相结合的不确定性和局限地下水水库。 气候和水文模型评估研究,区域土地利用和土地覆盖变化研究以及数据同化和缩减方法的研究及其优化,包括统计方法和人工智能,特别欢迎。在气候变化下从分水岭到大陆规模的水的供应和水文极端的预测必须考虑到将全球/区域气候气候模型与水文模型相结合的不确定性和局限地下水水库。气候和水文模型评估研究,区域土地利用和土地覆盖变化研究以及数据同化和缩减方法的研究及其优化,包括统计方法和人工智能,特别欢迎。
我们的研究人员正在研究植物根,微生物和土壤矿物质在土壤有机碳的分解和停留时间中的相互作用。通过评估在澳大利亚各地的土地利用变化和对比鲜明的土壤特性的土地利用变化的背景下,酶,微生物和土壤的温度敏感性,该结果将集成到陆地表面模型中,以改善对区域气候变化的预测,从而减少与碳反馈
我们将通过:对我们不断变化的外部环境以及有效管理新兴威胁和机遇保持警惕。与地方当局和利益相关者合作就区域气候和能源计划合作。与NgāiTahu和Rūnanga建立真实,尊重和协作的关系。扮演主动的角色,与其他受信任的组织合作,了解和支持我们的客户缩小他们如何转向更节能,更绿色的生活方式和努力以减少运营对环境的影响的“知识差距”。
摘要:区域气候模型(RCM)是模拟和研究区域气候变化和变化的重要工具。但是,它们的高计算成本限制了区域气候预测的全面合奏,涵盖了各个地区的多种情况和驱动全球气候模型(GCM)。RCM模拟器基于深度学习模型最近被引入了一种具有成本效益且有希望的替代方案,仅需要简短的RCM模拟来训练模型。因此,评估其转移性到不同时期,场景和GCMS成为一个关键而复杂的任务,其中GCM和RCMS的固有偏见起着显着的作用。在这里,我们通过考虑文献中引入的两种不同的仿真方法的关注,并在这里分别称为完美预后(PP)和模型输出统计量(MOS),遵循良好建立的降水术语。除了标准评估技术外,我们还通过可解释的人工智能(XAI)的方法扩展了分析,以评估模型学到的经验联系的物理一致性。我们发现,两种方法都能够在不同的时期和场景(软传递性)中模仿RCM的某些气候特性,但是仿真函数的一致性在AP的范围之间有所不同。虽然PP学习了鲁棒且身体上有意义的模式,但MOS结果在某些情况下依赖于GCM,并且在某些情况下缺乏物理一致性。这限制了其适用于构建RCM结束的适用性。由于存在GCM依赖性偏差,将仿真函数转移到其他GCM(硬传递性)时都面临问题。我们通过为未来的申请提供前景来得出结论。
HORIZON-CL6-2023/2024-CLIMATE:欧洲地球水安全伙伴关系(Water4All) ............................................................................................................. 208 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE:提高替代水资源供应系统和技术的可靠性和有效性 ............................................................................................. 212 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE:欧洲和极地地区海洋和沿海水域碳和生物多样性丰富的生态系统和栖息地 ............................................................................. 214 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE:改进农业灌溉实践和技术 ............................................................................................................................. 217 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE:气候智能型农业示范网络——连接研究站 ............................................................................................................. 218 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE:气候积极型有机农场试点网络........................ 220 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE:沼泽农业的社会经济方面 ........................................ 222 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE:能源价格和农业 ........................................ 223 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE:加强农场层面可再生能源的可持续生产 ............................................................................................................. 224 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE:沼泽农业:大规模示范 ............................................................................................. 225 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE:农民改变生产方式以适应气候变化的准备情况 .............................................................................................226 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE:土地利用变化和当地/区域气候............ 227 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE:在建筑领域以气候智能的方式使用木材,以支持新欧洲包豪斯 ............................................................................................. 228 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE:缩小海洋基本气候变量 (ECV) 研究空白,以支持全球评估(IPCC、WOA、IPBES 和联合国十年) ............................................................................................................................................. 229 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE:用于季节到十年和当地到区域气候预测的海洋模型 ............................................................................................................. 232 HORIZON-CL6-2023/2024-CLIMATE:用于改善联合气候(缓解和适应)和陆地生物多样性监测 234
表2。中央高地的关键气候变量的预计变化。值来自澳大利亚范围内的组合和Narclim2.0〜4 km区域气候模型模拟,并显示了括号中的中位数和第10%至90%的范围。更改是从1986 - 2005年的基线到2050年(2040–2059),2070(2060-2079)和2090(2080-2099)的计算。对于温度变量,低样式,高温模型已被排除在中位数和范围之外(请参阅VCP24 TR的第2章),但对于高排放场景,用 *单独指示。
HORIZON-CL6-2023/2024-CLIMATE:欧洲地球水安全伙伴关系(Water4All) ............................................................................................................. 208 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE:提高替代水资源供应系统和技术的可靠性和有效性 ............................................................................................. 212 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE:欧洲和极地地区海洋和沿海水域碳和生物多样性丰富的生态系统和栖息地 ............................................................................. 214 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE:改进农业灌溉实践和技术 ............................................................................................................................. 217 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE:气候智能型农业示范网络——连接研究站 ............................................................................................................. 218 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE:气候积极型有机农场试点网络........................ 220 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE:沼泽农业的社会经济方面 ........................................ 222 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE:能源价格和农业 ........................................ 223 HORIZON-CL6-2023-CLIMATE:加强农场层面可再生能源的可持续生产 ............................................................................................................. 224 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE:沼泽农业:大规模示范 ............................................................................................. 225 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE:农民改变生产方式以适应气候变化的准备情况 .............................................................................................226 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE:土地利用变化和当地/区域气候............ 227 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE:在建筑领域以气候智能的方式使用木材,以支持新欧洲包豪斯 ............................................................................................. 228 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE:缩小海洋基本气候变量 (ECV) 研究空白,以支持全球评估(IPCC、WOA、IPBES 和联合国十年) ............................................................................................................................................. 229 HORIZON-CL6-2024-CLIMATE:用于季节到十年和当地到区域气候预测的海洋模型 ............................................................................................................. 232 HORIZON-CL6-2023/2024-CLIMATE:用于改善联合气候(缓解和适应)和陆地生物多样性监测 234
摘要:目前,没有标准化的框架或指标来评估区域气候模型沉淀输出。因此,很难比较区域或研究之间的表现,或者与分辨率分辨率的全球气候模型进行比较。为了解决这个问题,我们介绍了建立动态但标准化的基准测试框架的第一个步骤,该框架可用于评估模型技能,以模拟降雨的各种特征。基准测试与典型的模型评估不同,因为它要求先验设定绩效期望。该框架在科学研究的基础上具有无数的应用,该研究通过提供结构化方法来评估模型发展的优先级,并提供援助利益相关者的决策,以识别用于气候风险评估和适应策略的方法模型模型模型。虽然该框架可以应用于任何空间域的区域气候模型模拟,但我们使用高分辨率(0.5 8 3 0.5 8 cordex-Australasia Ensemble中的仿真)证明了其对澳大利亚的有效性。我们提供建议根据框架的应用选择指标和实用基准标准阈值。这包括最低标准指标的顶级层,以建立正在进行的气候模型评估的最低基准标准。我们使用从潜在用户社区收到的反馈来介绍该框架的多个应用程序,并鼓励科学和用户社区通过量身定制基准并在其应用程序中提出其他指标,以基于此框架进行构建。
在五年内实施了非洲发展共同体秘书处的管理份额,预计截止日期为2028年12月29日。它是通过赠款500万美元来资助的,将通过三个主要组成部分实施:即;风险管理和气候融资;用于气候弹性的基础设施投资和可持续资产管理;以及适应性社区的自适应气候服务。它将通过项目实施手册实施,并由项目实施单元(PMU)协调。该项目是朝着区域平台迈出的第一步,该平台通过共同的和协调的方法(包括筹款和巩固多边和双边支持)来应对气候适应,这对于确保对关键适应性干预措施的一致性,发展和扩大融资至关重要。在支持区域的韧性,适应和缓解气候变化,适应和缓解的加强下,这将有助于改善灾难,在非洲发展共同体愿景2050的交叉问题下,以及在该区域指示策略范围的2020-2020范围内,在SADC的范围内实现了SADC的范围,从而实现了SADC在该区域策略范围内实现SADC的范围,从而有助于实现SADC的志向,并有助于实现SADC的范围。区域气候弹性项目的实施。因此,非洲发展共同体秘书处邀请了合格的个人的申请,以担任区域气候弹性项目项目协调员的职位。标题:呼吁申请申请SADC区域弹性项目(1个位置)
摘要。由于气候变化,城市的热应力预计将很大。城市的人口密度和城市热岛效应将加剧相关的健康风险。然而,影响仍然是不确定的,这是由于存在多种指标来量化环境热量以及通常对气候模型的空间分辨率而言,这是其他因素。在这里,我们根据最近在0.11°空间分辨率(〜12.5 km)的欧洲区域气候模型模拟(欧洲摩根)的最近生产的区域气候模型模拟(欧洲欧洲)的周围热量预测。0.11°欧洲欧元合奏提供了目前可从整个欧洲的气候模型预测合奏中获得的最佳空间分辨,并可以分析城市水平的极端温度和热浪的风险。我们专注于三个基于温度的热量指标 - 年度最高温度,温度超过30°C的天数和热浪幅度每日(HWMID)(HWMID),以分析欧洲与1981 - 2010年的欧洲3°C变暖的环境热量的预测,该预测基于Euro-Cordex Sepnemble的气候数据。申请表明,南欧城市将特别受到高水平的环境热量的影响,但取决于所考虑的指标,中部,东部和北欧的城市也可能会经历大量升高。夜间环境热量,基于每日最低温度进行量化,显示与白天条件相似的空间模式,在几个城市中,周围热量的预测在三个热量指标上有很大差异,表明基于单个度量的eSTES可能低估了由于热应力而导致的不良健康影响的情况。