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World File Search System喜马拉雅山
印度教库什·喜马拉雅山脉的生物多样性是不稳定的，除非我们现在采取行动，否则为时已晚
Sharma博士是该领域的先驱，以建立印度教Kush Himalaya评估而闻名，这是一项开创性的计划，涉及八个国家和300多名主要研究人员，从业者，专家和决策者。在他的演讲中，他强调了迫切需要讨论和公众共识，以解决紧迫环境挑战的可持续解决方案。他强调，印度教库什喜马拉雅地区是生物多样性的宝库，也是数百万的关键水源，它面临着快速的生物多样性丧失，严重的气候变化影响和灾难风险。'印度教库什喜马拉雅山脉不仅是地理特征。他们是支持多种生态系统和人类生计的生命线。
评估西北喜马拉雅山的气候趋势
抽象的气候变化对喜马拉雅山脉提出了重大挑战，喜马拉雅山的特征是其脆弱的生态系统和依赖环境资源的脆弱社区。准确的CLI伴侣数据对于了解区域气候变化和评估气候变化的影响至关重要，特别是在观察网络有限的领域。这项研究代表了位于喜马拉雅河西北部的jhelum盆地的气候波动的一项PIO Neering努力，并利用各种各样的网格气象数据集（Aphrodite，Chirps，Chirps，Chirps，Cru和Imdaa）以及来自印度气候学院的观察到的气候数据。主要目标是确定具有有限数据的区域的最有效的网格气候数据产品，并探索将网格数据集与观察到的数据相结合以了解气候变异性的潜力。的发现表明，所有数据集中TEM Perature的上升趋势一致，增加的速度增加。cru记录在t max中的升高为1 c，在t min中升高为1.6 c，而阿芙罗狄蒂则显示了t的平均增加约为1 c。观察到的平均年度最大和T min显示净增加1 C和0.6 C。关于降水，除IMDAA以外的所有数据集都表现出越来越多的趋势，与观察到的数据相反，该数据在40年内从1266 mm降低到1068 mm。chirp，CRU和阿芙罗狄蒂显示出趋势的增加，而IMDAA与观察到的数据紧密一致，但往往高估了沉淀的30％。我们的研究将IMDAA视为最多的
shang / squires / degen碳管理用于促进印度教库什喜马拉雅山脉（HKH）地区< / div> < / div>
这本书通过库存现有证据并利用印度库什·喜马拉雅山（HKH）地区的现场经验来理解碳管理和当地生计之间的联系，该地区为超过20亿人提供淡水，并支持全球最大的牧民和数百万居民和数百万的乡村人群。此编辑卷解决了两个主要问题：1。碳管理会提供生计机会或出现风险，它们是什么？2。碳融资的属性是否会改变生计机会和风险的性质？章节分析了理解土壤和地面生物量碳存储的最紧迫性缺陷，以及与碳固存项目相关的相关社会和经济挑战。章节从不同学科（自然科学，社会科学和工程学）和政策制定者的学术界提供了见解。
评估尼泊尔中部喜马拉雅山脉水上可用性的气候变化
作为喜马拉雅河流域之一的尼泊尔的卡利甘丹基河盆地（KRB）正在经历气候变化对水资源的严重影响。在这项研究中，使用缩小的CMIP6 GCM模型的未来气候预测通过开发水文模型土壤和水评估工具（SWAT）来评估气候变化对KRB水文状态的潜在影响。多站点验证方法用于解决盆地的高空间异质性。该模型的性能非常出色，在整个研究中都达到了一个非常好的排名，如校准和验证结果所证明的那样。在中间排放途径SSP245场景下，盆地的平均年温度预计将增加1.5°C，在远期前季季季节期间，最大上升幅度为2.8°C。在高排放途径SSP585方案中，预计平均年度温度将升高2.2°C，在未来的冬季，预期的最大上升幅度为4.3°C。降水预计将在所有未来的时间窗口中增加，而SSP585方案下的幅度较高。预计温度和降水升高的综合作用将增加河流的排出。具体而言，预计排放量将增加6％（在SSP245下）和12％（根据SSP585）为2025-49，为14％（SSP245下）和24％（在SSP585下）（ssp585下）（2050-74），以及23％（SSP245）和SSP585（SSP585585）的23％（ssp245），适用于20755-9555-99055-99。预计的变化表明，平均年平均排放的总体增加，在高排放情况下预期的增加。这些发现突出了气候变化对水平衡成分和KRB的水文状态的显着影响。
分布式能量平衡，上昌德拉盆地冰川的质量平衡和气候敏感性，西部喜马拉雅山
抽象冰川和雪融化是溪流的主要水源，以及喜马拉雅西部上印度河上游地区的河流。然而，该冰川盆地的径流幅度预计随着流域的可用能量而变化。在这里，我们使用基于物理的能量平衡模型来估计Chandra盆地上部冰川的表面能量和表面质量平衡（SMB），从2015年到2022年。观察到强烈的季节性，净辐射是夏季的主要能量通量，而在冬季则以潜在而明智的热通量为主导。估计的Chandra盆地冰川上部的平均年度SMB为-0.51±0.28 m W.E.a -1，从2015年到2022年的7年中的累积SMB为-3.54 mW.E。我们发现，冰川的方面，坡度，大小和升高等地理因素有助于研究区域内SMB的空间变异性。发现，需要增加42％的降水量来抵消Chandra盆地上部冰川的空气温度升高而导致的额外质量损失。
在喜马拉雅山中建模冰川流过程
喜马拉雅山脉及其周边地区拥有巨大的冰川，可与极地地区的冰川媲美，为印度河，恒河和婆罗门河提供重要的融化，为饮酒，权力和农业的下游居民提供支持。随着加速冰川熔体的变化模式，这些盆地中的理解和投射冰川流过程是必须的。本综述评估了喜马拉雅山脉各种冰川流浪学模型中的演变，应用和关键挑战，在复杂的阶段，例如消融算法，冰川动力学，Ice Avalanches和Dermafrost等复杂性。以前的发现表明，与恒河和布拉马普特拉相比，印度河中年度runo的冰川融化贡献更高，在21世纪中叶之前，后者盆地的耐药性峰值在后一个盆地的峰值熔融较小，与由于其较大的糖化区域而导致的印度河流预期的延迟。在喜马拉雅盆地中模拟的runo效分中，不同的建模研究仍然存在很大的不确定性；未来冰川融化的预测在不同的耦合模型对比层层培养项目（CMIP）方案下，在不同的喜马拉雅山子basins处的预测在不同的喜马拉雅山子basins中有所不同。我们还发现，缺乏可靠的气象强迫数据（尤其是降水误差）是喜马拉雅盆地中冰川 - 溶糖建模的主要不确定性来源。此外，多年冻土降解使这些挑战更加复杂，从而使对未来淡水的可用性的评估变得复杂。这些努力对于这个关键的冰川依赖性生态系统中的知情决策和可持续资源管理至关重要。紧急措施包括建立全面的原位观察，创新的遥感技术（尤其是对于多年冻土冰监测），以及推进冰川 - 氢化学模型以整合冰川，雪和多年冻土过程。
农林线与毗邻森林在Garhwal喜马拉雅山脉不同的高度处的碳固相潜力
摘要：森林在现代时代面临各种威胁。农林业系统，无论是传统还是引入的，都具有提供可持续资源并打击全球气候变化影响的巨大能力。土著农林业和森林土地使用系统是生物多样性保护和生态系统服务的重要储层，为农村社区的生计安全提供了潜在的贡献。这项研究旨在通过铺设样品图，该样品图的大小为20×20 m 2。在森林土地使用系统中，最大重要性值指数（IVI）包括Dalbergia Sissoo（71.10）（71.10），Pyrus Pashia（76.78）（76.78）和Pinus Roxburghii（79.69）（79.69）的上，中间和下层分别为AgroforeStration，而在agroforeStry的高度上，agroforeStry for AgroforeStry Sermist for AgroforeStry Sermist for AgroforeSord for AgroforeStry Symand for AgroforeSrib for f.在上部，而对于格鲁维亚·奥特瓦（Grewia optiva）来说，中间为53.82，下高度为59.33。The below-ground biomass density (AGBD) was recorded as 1023.48 t ha − 1 (lower), 242.92 t ha − 1 (middle), and 1099.35 t ha − 1 (upper), while in the agroforestry land-use system, the AGBD was 353.48 t ha − 1 (lower), 404.32 t ha − 1 (middle), and 373.23 t ha -1（上）。在森林土地使用系统中，记录的总碳密度（TCD）值分别为630.57、167.32和784.00 t ha-1，在农业中，中间和上高度分别为农业土地使用系统中的227.46、343.23和252.47。土壤有机碳（SOC）库存记录的45.32、58.92和51.13 mg c h - 1玛格莱夫农林业和森林的指数值分别为2.39至2.85和1.12至1.30。
海拔 4863 米的 Chhota Shigri 冰川冰碛（印度喜马拉雅山脉西部）冬季雪面能量平衡和升华的 11 年记录
图 1. (A) Chhota Shigri 冰川集水区，显示 AWS-M（红点）、AWS-G（橙点；中间消融区）和 Geonor T-200B 自动降水计（绿点）的位置。冰川轮廓是使用 2014 年 Pléiades 图像得出的（Azam 等人，2016 年）。背景是 2020 年 9 月 12 日的 Pléiades 正射影像（版权所有 CNES 2020，发行空客 D&S）。(B) 喜马拉雅西部 Chhota Shigri 冰川地区的位置。(C) Chandra 盆地地图，标有 Chhota Shigri 集水区（红色矩形）。海拔基于 110
喜马拉雅山两个高海拔地区季节性积雪的能量和质量平衡动态
雪动力学在喜马拉雅山脉高山流域的水文中起着至关重要的作用。然而，基于现场观测来阐明该地区高海拔积雪的能量和质量平衡的研究却很少。在本研究中，我们使用尼泊尔喜马拉雅山脉两个高海拔地点的气象和雪观测来量化季节性积雪的质量和能量平衡。使用数据驱动的实验装置，我们旨在了解融雪的主要气象驱动因素，说明考虑积雪冷含量动态的重要性，并深入了解融雪水重新冻结在积雪能量和质量平衡中的作用。我们的研究结果显示，融化和重新冻结对反照率的敏感性、融水重新冻结的重要性以及用于克服积雪冷含量的正净能量之间存在复杂的关系。两个地点的净能量主要由净短波辐射驱动，因此对雪反照率测量极为敏感。我们得出结论，根据观察到的积雪温度，21% 的净正能量用于克服夜间积累的冷量。我们还表明，在这两个地点，至少有 32-34% 的融雪水会再次冻结。即使考虑到冷量和冻结，仍然有超过融化积雪所需的过剩能量。我们假设，这种过剩能量可能是由于短波辐射测量的不确定性、由于基底冰层而低估的冻结、由于新雪和地面热通量而导致的冷量增加所致。我们的研究表明，为了准确模拟喜马拉雅流域季节性积雪的质量平衡，简单的温度指数模型是不够的，需要考虑冻结和冷量。