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World File Search System季风季节
印度政府
（a）是。（b）拉尼娜（LaNiña）是一种气候现象，其特征是中部和东太平洋中的海面温度较低（SST），可能会显着影响印度季风。一般而言，在LaNiña的活动中，在西南季风季节，印度在印度接受了正常降雨量。该国的大部分地区在拉尼娜（La Nina）的年代接受了高度的降雨，除了印度北部地区和印度东北部的某些地区，在拉尼娜（La Nina）时期可能低于正常降雨。此外，在拉尼娜（La Nina）年的冬季，通常会观察到低于正常的温度。虽然拉尼娜（La Nina）期间的降雨量过多会导致洪水，作物损害和牲畜损失，但它也可以使雨养农业和地下水水平受益。与LaNiña相关的降雨量增加有时会导致印度地区的温度降低，这可能会影响某些哈里夫作物的生长和发展。（c） - （e）是的。该部一直在定期进行季风和相关的研究
比较夏季季风期间在印度进行重新预测预测的两种统计后处理方法
印度数以百万计的人暴露于纳尔图灾难，例如洪水和由重度致敬事件引发的山体滑坡，尤其是在夏季季风季节（Ali等人）（Ali等人。，2019年； Gupta＆Nair，2011年； UNDRR，2020年； Van Oldenborgh等。，2016年； Varikoden＆Reji，2022年； Wallemacq等。，2015年）。这些事件通常是低概率和孤立性的，并且源于同级尺度的干扰在1000 km或更多的尺度上与5至100 km的中尺度对流系统的尺度上的相互作用，并具有可能的含量增强（Francis＆Gadgil，Mohandas等，2006; Mohandas et; Mohandas et;，2020年； Sillmann等。，2017年； Sreenath等。，2022; Srinivas等。，2018年； Varikoden＆Reji，2022年； Viswanad-Hapalli等。，2019年）。与极端降水有关的灾难可能导致大量死亡（Mahapatra等人，2018年； Ray等。，2021; UNDRR，2020年），以及对财产和基础设施的广泛损害，牲畜丧失以及农作物和农业土地的破坏（Revadekar＆Preethi，2012年）。此外，在季风季节，印度极端降水事件的频率，强度和空间变异性在最近几十年中显示出显着的趋势，预计整个21世纪将继续增加（Ali等人。，2019年； Ghosh等。，2012年； Goswami等。，2006年； Mukherjee等。，2018年； Pattanaik＆Rajeevan，2010年； Roxy等。，2017年；辛格等。，2019年； Sooraj等。，2016年）。及时，高质量且可靠的预测此类极端事件及其对印度的分散的可能性，对于为当局提供有效的早期警告至关重要，以改善对灾难的反应和准备，2006年； Mahanta＆Das，2017; Uccellini; Uccellini＆uccellini＆ten Hoeve，2019年）。印度国家中型天气前铸造中心（NCRMWF）使用NCRMWF版本的英国MET Office Unified Model的NCRMWF版本的全球和区域配置产生数值天气预报。由于对降水的确定性预测，尤其是极端事件的预测，由于天气的混乱性质以及预测误差的相关指数增长（例如，由潮湿对流的模型限制和在初始条件下的模型限制引起的）是首选方法是首选的方法。他们提供了对未来状态的范围的估计，从而量化了不确定性，并为发生极端天气事件的产量概率（Ashrit等人，2020年； Mukhopadhyay等。，2021）。NCMRWF集合预测系统（NEP）通常由（a）全球预测（NCMRWF全局合奏预测系统[NEPS-G]），有23个成员（一个对照和22个对照组和22个受扰动成员），销售时间为12天，在12公里的分辨率下为10天
Bhakra Beas管理委员会BSL（P）BBMB Sundernagar
Hydel通道11.80公里的长度 交叉排水作品17（01号 超级通道和16号。 渡槽）底部的通道宽度31英尺31英尺F.S.L深度20.53英尺至19.54英尺的自由板4英尺至3英尺侧坡度（内侧）1.5：1通道的河道宽度频道的宽度宽度为126.14 ft最大。 排放能力9000 cusecs至淤泥弹出器和8500 cusecs d/s的淤泥喷射器床坡度0.15％（6666中的1分）最大。 流速6.05 ft/sec通道的侧面和床衬水泥混凝土衬里铺设在床中的C.C面板的尺寸4.57 m x 4.724 m（厚度= 102 mm的C.C c.c面板侧面4.57 m x 4.57 m x 4.57 m（厚度= 125 mm） 长关节7号 （2号 在每一侧和3个nos。 在床上）6。 过去10年的每月平均排放数据Sundernagar Hydel频道：Sundernagar Hydel频道的排放受Beas流入和Dehar Power House发电的水需求的管辖。 在季风季节，Sundernagar Hydel频道的最大设计容量为8500 CUSEC，在精益季节，即， 一年中的12月至2月的几个月最多减少到1200 cusecsHydel通道11.80公里的长度交叉排水作品17（01号超级通道和16号。渡槽）底部的通道宽度31英尺31英尺F.S.L深度20.53英尺至19.54英尺的自由板4英尺至3英尺侧坡度（内侧）1.5：1通道的河道宽度频道的宽度宽度为126.14 ft最大。排放能力9000 cusecs至淤泥弹出器和8500 cusecs d/s的淤泥喷射器床坡度0.15％（6666中的1分）最大。流速6.05 ft/sec通道的侧面和床衬水泥混凝土衬里铺设在床中的C.C面板的尺寸4.57 m x 4.724 m（厚度= 102 mm的C.C c.c面板侧面4.57 m x 4.57 m x 4.57 m（厚度= 125 mm）长关节7号（2号在每一侧和3个nos。在床上）6。过去10年的每月平均排放数据Sundernagar Hydel频道：Sundernagar Hydel频道的排放受Beas流入和Dehar Power House发电的水需求的管辖。在季风季节，Sundernagar Hydel频道的最大设计容量为8500 CUSEC，在精益季节，即一年中的12月至2月的几个月最多减少到1200 cusecs
新闻稿新德里，2024年11月1日
1。背景印度南部半岛，其中包括五个气象学细分（泰米尔纳德邦，普杜切里和卡拉卡尔，沿海沿海安德拉邦和Yanam，Rayalaseema，Kerala＆Mahe和South Karnataka），在10月至12月的10月（OND OND）中获得了大量的降雨。自2021年以来，印度气象部（IMD）实施了一项新的战略，以针对全国降雨和温度发布每月和季节性运营预测。这种新方法将现有的统计预测系统与基于新开发的多模型集合（MME）预测系统结合在一起。MME方法结合了从全球各种气候预测中心获得的耦合的全球气候模型（CGCM）的数据，包括IMD的季风任务耦合预测系统（MMCFS）模型。因此，IMD已发布了2024年西南季风季节（6月至9月）的各种季节性预测，以及整个国家的每月降雨预测。imd还发布了印度南部半岛的季风后季节（10月至12月）的预测，以及概率的OND季节降雨预测的空间分布。
Mallick，M.A.I。 ＆Ghorai，N。（2025）。西孟加拉邦大学CMallick，M.A.I。 ＆Ghorai，N。（2025）。西孟加拉邦大学C
这项现场研究旨在调查西孟加拉邦大学（WBSU）校园内季节性变化，相对丰度和生物多样性，从2022年1月至1222年12月。使用“皮带传输”方法，进行了一项系统的调查，以记录整个四个季节在不同栖息地之间的odonate物种的存在和分布。总共已经记录了42种odonate物种，其中最多的物种是libellulidae（62％）的记录，其次是coenagrionidae（26％），platycnemididae（5％），Aeshnoidea（5％）和Gomphidae（2％），提供了良好的洞察力和多样性的洞察力。结果表明，odonate的丰度有明显的季节性模式，在季风后和季风季节中，物种组成和相对丰度的差异很大。这些发现强调了考虑季节性动态在理解Odonate人群及其对环境变化的反应中的重要性。这项研究有助于我们对大学环境中的Odonate生态的理解，并强调了持续监测和保护工作的重要性，以保护WBSU校园内存在的多样化的Odonate社区。这项研究所获得的见解对生物多样性保护和栖息地管理具有影响，强调大学校园的相关性是支持丰富的odonate多样性的有价值的生态壁ches。
2023 年及以后的印度经济前景
近期增长动态总体看好。预计 2023 年第二季度经济增长将进一步加快，但很大程度上与上一年的低基数有关，此后增长率可能会有所放缓至 5% 左右。近期的经济活动指标读数，包括采购经理人指数和印度经济咨商会领先经济指标，表明未来将继续增长。政府资本支出继续支持投资。劳动力市场持续改善支持私人消费，就业率上升（尤其是女性就业率上升）和通胀压力下降表明了这一点。农业部门的有利发展为进一步支持提供了支持，该部门雇用了印度 40% 以上的劳动力。1 预测显示，预计收成将创纪录，尤其是小麦，季风季节正常，但厄尔尼诺天气模式的到来代表着风险。净贸易在第一季度强劲增长，但随着全球部分经济放缓，2023 年可能会有所放缓，尽管印度的服务出口继续蓬勃发展。另一方面，印度是大宗商品净进口国，因此 2023 年（与 2022 年相比）大宗商品价格下降将支持增长，因为它们降低了成本并改善了贸易平衡。即将出现的低成本的一个例子是：我们预测 2023 年布伦特原油价格平均为 84 美元（而 2022 年为 99 美元）
实时洪水预测：使用机器学习的河流分析
斯里兰卡的摘要Kalu Ganga River Basin在季风季节非常容易受到敏感，该季节经常造成毁灭性的洪水，破坏了当地社区的生活。解决这一关键问题，这项研究的重点是提高卡鲁甘加河流域水位预测的准确性。传统的水位预测方法已被证明是低效的，强调了对更先进和准确的预测技术的需求。这项研究开发了一种滚动预测系统，旨在使用多种机器学习算法来预测卡鲁恒河的Ratnapura站的未来水位。使用了10个月内收集的数据，分配了75％的培训，其余部分用于测试和验证。我们使用了四种机器学习模型，即支持矢量回归（SVR），随机森林（RF），人工神经网络（ANN）和长期短期记忆（LSTM）进行预测。所有模型在预测水位方面均表现出很高的精度，在大多数情况下，ANN和LSTM模型略优胜于SVR和RF。但是，在准确预测所有模型的峰值水位时都注意到了挑战。有限的10个月数据持续时间潜在地限制了模型的预测能力。总而言之，本研究中开发的滚动预测系统有望集成到rivernet.lk系统中，并有可能增强洪水管理能力。这项研究提供了可以推进斯里兰卡水资源管理和洪水减少措施的见解。建议使用跨越多年的较大数据集进行进一步的研究，以提高模型在预测更长时期水位方面的准确性。
引用本文Paul S，Rahman M H，Tamanna M，Halder D，Kobir M S，Munshi M H，Hajong P，Anwar M B.杂草管理技术的比较分析技术
杂草管理在芋头种植中构成了重大挑战，因为这是季风季节中长期种植的作物。其延长生长期的温暖，潮湿的条件促进了快速的杂草发芽和生长，使杂草管理工作变得复杂。为了解决这个问题，2021年和2022年在贾肖尔的孟加拉国农业研究所进行了一项研究，以评估塔罗的可持续杂草管理策略。The experiment, designed as a randomized complete block (RCB) with three replications, tested seven weed control methods: T 1 = straw mulching (SM), T 2 = pre-emergence herbicide + SM, T 3 = poly mulching (PM), T 4 = pre-emergence herbicide + PM, T 5 = intercropping + two hand- weeding, T 6 = pre-emergence herbicide, and T 7 =沿t 8 =无杂草和t 9 =杂草控制治疗的四个手质量。结果表明，所有覆盖处理均达到70％至80％的杂草控制效率，将杂草的生长显着降低到出现后120天（DAE）。间作 +手提处理的杂草控制最多90 DAE。在覆盖物中，稻草覆盖导致最高的植物和最宽的植物底，导致产量最高和收益成本比，然后进行其他覆盖物和间作 +手除草处理。出生前除草剂治疗的作用短，因此无效。此外，将覆盖物（SM＆PM）与出生前除草剂相结合，而不是仅覆盖。这些发现将稻草覆盖物作为芋头最有效的杂草管理策略，消除了对除草剂的需求。覆盖物不可用的地方，与手除草相结合可以是有效控制杂草的可行替代方法。
由印度科学与工业研究理事会（CSIR）科学传播与传播理事会（SCDD）编撰，Anusandhan Bhawan，新德里
尽管纳格浦尔市政公司 (NMC) 和居民共同努力，安巴扎里湖的凤眼莲杂草仍然肆意生长，迫使市政机构寻求该问题的长期解决方案。印度科学与工业研究理事会 - 印度国家环境工程研究所 (CSIR- NEERI) 已向 NMC 提供帮助，以消除这一祸害。该研究所将对此事进行研究，并准备一份关于安巴扎里湖凤眼莲杂草长期管理的报告。CSIR-NEERI 高级科学家 Paras Pujari 博士告诉《The Hitavada》，“水体中杂草的蔓延与许多因素有关，我们正在从各个方面寻找该问题的长期解决方案。”几周前，NMC 在居民和非政府组织的帮助下清除了湖中的杂草。大批民众前来清理湖面，并在消防部门潜水员和 NMC 工作人员的帮助下清除了水体中的凤眼莲杂草。尽管做出了这些努力，水体中杂草仍然蔓延，市政机构的机械设备频繁地清除杂草。“我们一直在努力清除湖中的杂草。我们部署了挖掘机、‘Jal Dost’、船只和人力来清理水体，”NMC 监理工程师 Shweta Banerjee 博士说道。污水进入水体是湖中凤眼莲泛滥的唯一原因。有一条从 Wadi 市政委员会 (WMC) 一侧流入的沟渠，将污水直接排入 Ambazari 湖。为了阻止污水进入 Ambazari 湖，邦政府拨款 1 亿卢比用于在沟渠附近建造一座污水处理厂 (STP)。“STP 的建设正在进行中，还需要六个月才能完成。在那之前，我们正在致力于短期杂草管理。 “我们要求 NEERI 开展一项研究，为水体制定杂草管理计划，”Banerjee 博士说。去年 9 月 23 日，该市发生洪水，原因是凤眼莲杂草堵塞了 Ambazari 湖的溢流侧。现在又到了季风季节，凤眼莲杂草成了附近居民的噩梦。
在电动 - 消费trends-at-ignfa上进行一次研究。 ...
印度由于人口的扩大和发展愿望而面临的电力需求不断增长。然而，通过能源效率和可再生能源的镜头，电力需求不断增加的影响以及气候呼吁的需求。在这种情况下，本研究对Indira Gandhi国家森林学院（IGNFA）的当前电力消耗模式进行了全面评估。与学院对可持续性和保护的承诺保持一致，该研究分析了电力消耗数据，以找到采用可持续能源实践的潜在机会。本研究采用数据驱动的方法来分析IGNFA的电力消耗和相应的太阳能贡献。2021年的总电量为11,31,456辆，2022年为12,57,981辆，2023年为13,65,145个单位，显示为10％的复合年增长率。2023年的人均用电量估计为2,509 kWh，屋顶太阳能可提供总电量的10％。该研究更深入研究，检查了过去三年中的消费趋势，季节性变化以及IGNFA设施之间的差异。它还探讨了电能使用与环境温度之间的关系，以及太阳能产生的月度变化。分析表明，由于建筑物的供暖和供水需求的增加，在11月，12月，1月和2月的冬季，电力消耗最高。值得注意的是，季风季节的电力消耗高于三年中两个季节的夏季和冬季，因为在这个季节，IFS缓刑赛的培训时间表通常仅由课堂课程和学习之旅组成。此外，观察到，由于占用率低和更高的维护要求，高管旅馆的人均用电消耗明显高于IGNFA的所有其他场所。还注意到，由于122 kWP高容量的屋顶太阳能系统，在3年的研究期内，新旅馆场所用电力消耗的太阳能份额约为43％，而由于20 KWP的低功能系统，因此在Academy主建筑中只有6％。这突显了增加学院采用可再生能源的潜力。电力利用效率的显着提高以及对可再生能源的更大依赖是减少学院从电力消耗中减少净净净净净未来的碳足迹的道路。