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World File Search System季风
研讨会的热带气候和气象学，从哈德利和季风循环到深对流和生物圈 - 大气相互作用
本研讨会将增强对热带气候和气象学的理解及其与大气对流的联系。将通过一系列的研讨会和课程来完成。主题将涵盖从全球到本地规模，包括哈德利循环，季风政权，对流风暴及其与土壤和植被的相互作用。参与者将参加专注于对热带研究至关重要的基本科学问题的研讨会。此外，他们将参加为期两天的密集课程，在其中将进行与热带研究相关的数据分析和建模活动。要获得文凭，参与者应参加所有活动并提出一个小组项目。
印度西巴纳斯河流域的定量水文分析
摘要 - 进行详细的水文分析，以估算流域各个位置的峰值排放，并评估驱动时间变化的因素的影响。西巴纳斯盆地在过去二十年中经常遭受洪水的频繁洪水。研究的目的是通过针对季风月份和洪水年的年度开发不同的特警模型来准确评估流域的响应。提取盆地和子碱，在GIS平台上进行流网络。整个西巴纳斯河盆地已被细分为23个子巴斯斯。SWAT模型是使用32年（1987-2018）的降雨和排放数据开发的，校准结果揭示了该模型在流量模拟中的良好性能，如绩效评估指数R 2，NSE和PBIAS的值所示。使用季风和非季风月份的季节性数据以及仅考虑洪水，中度或干旱年份的季节性数据，开发了不同的水文模型。分析了每种类型的校准方案的模型性能，并比较确定季节性校准的最佳方法。与整个季节和非季风月份开发的模型相比，季风开发的模型产生了更好的产出。同样，与洪水年度和干旱年份开发的模型相比，洪水几个月开发的模型给出了更好的结果。可以得出结论，只有使用季风数据才能进行更好的洪水分析校准。简介关键字：洪水；扑打;校准;季风1。
中尺度的季节和季节内变化...
利用 A-Train 卫星、地面闪电网络和再分析场，研究了南亚中尺度对流系统 (MCS) 的季节和季节内差异。季风前期 (4 月至 5 月) MCS 主要发生在孟加拉国和孟加拉湾东部。在季风期间 (6 月至 9 月)，小型 MCS 发生在梅加拉亚高原和东北喜马拉雅山凹口，而大型相连的 MCS 则在孟加拉湾最为普遍。与季风前期 MCS 相比，季风期 MCS 产生的闪电较少，在 CloudSat 观测中表现出更广泛的层状云和砧状反射率结构。在季风期间，孟加拉湾和梅加拉亚高原 MCS 随 30-60 天的向北传播的季节内振荡而变化，而东北喜马拉雅山凹口 MCS 与弱大规模异常有关，但局部 CAPE 增强。在季节内活跃期，一个大型相连的 MCS、降水和闪电增强区从阿拉伯海东北部向东南延伸至印度和孟加拉湾，两侧是抑制异常。在这个增强区内观察到了空间变化：在 MCS 增强较少的地方闪电增强最强，反之亦然。再分析合成数据表明，孟加拉湾 MCS 与季风低压有关，季风低压在活跃的季风期间频繁出现，而梅加拉亚高原 MCS 在间歇期结束时最常见，因为异常西南风加强了朝向地形的湿润平流。在这两个地区，当大规模环境较潮湿时，MCS 表现出更广泛的层状云和砧状云区，闪电较少，反之亦然。
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
国际季风研讨会（IWM）是世界天气研究计划（WWRP）下的主要四年一员的讲习班系列，我
国际季风研讨会（IWM）是世界气象组织（WMO）世界天气研究计划（WWRP）下的主要四年级研讨会系列。iwm-8，本系列的第八个研讨会，由印度印度热带气象学研究所（IITM）在印度浦那举行气象部和国际季风项目办公室（IMPO）。研讨会将于2025年3月17日至21日在IITM Pune举行，以混合模式进行，允许现场和虚拟参与。IWM为研究人员，预测者和利益相关者/最终用户提供了一个论坛，讨论了季风研究和当前主题的最新进展，包括新的观察性研究，过程研究以及建模/预测研究的战略优先设置，涵盖天气至气候时间量表。重点是解决季风的影响，这是WWRP和WCRP优先确定的社会挑战的一部分：高影响力，水，农业，能源，能源，减少灾害风险，城市化和新技术，在世界各地人口稠密的季风地区。研讨会的结果有望促进新科学和技术向这些地区的国家气象和水文服务（NMHSS）转移。
热带西非气象学：预报员手册
图 1.1：7 月份西经 10° 至东经 10° 之间的大气剖面示意图，以及西非季风 A-D 天气区图解。图中显示了 ITD、高空急流 (AEJ、TEJ)、季风层 (ML)（按西风定义，即正纬向风）、流线、云、冰冻水平（0°C 等温线）、等熵线、最低 (Tn)、最高 (Tx) 和平均 (T) 以及露点温度 (Td)、大气压 (p) 和平均月降雨总量 (RR) 的位置。
![教学大纲：灾害管理 [GS 论文 - 3]](/simg/7\7fd23727f403a46896945d5a8e16249ce01e64c6.png)
教学大纲：灾害管理 [GS 论文 - 3]
在该研究中，2024 年年度地下水质量报告的信息显示，81% 的分析样本符合灌溉安全标准。尽管如此，人们仍然担心不同地区硝酸盐、氟化物和砷可能会蒸发。例如，拉贾斯坦邦和卡纳塔克邦由于农田过度使用化肥而显示出高水平的硝酸盐污染。人口也会影响季风降雨，而季风降雨对于补充地下水至关重要；然而，局部污染问题需要集中精力解决长期土壤退化问题。
在CMIP6模型的不同SSP方案下，印度的热浪及其未来预测
摘要。我们提出了可解释的深度学习技术，用于重建南亚palaeomonsoon雨 - 在过去的500年中，降落了，利用了南部和东亚的长期仪器降水记录和长期的乐器降水记录和古环境数据集以建立两种类型的模型：密集的Neu-neu-neu-ral网络（“区域模型”）和卷积神经网络（“区域模型”和Neural neveral newursal nevental alsal neveral alsal and anns（Cnns）。该区域模型是在七个区域降雨数据集上进行的，虽然它们具有衰落的阶级变异性和显着的干旱，但它们低估了年际变化。CNN旨在说明预测因子和目标中的空间关系，在重建降雨表和产生强大的时空重建方面表现出更高的技能。19世纪和20世纪的特征是季风的年间变异性明显，但较早的时期的特征是衰老到百年纪念的振荡。多年代干旱发生在17世纪中叶和19世纪中期，而18世纪的大部分时间（尤其是本世纪初）的特征是季风降水高于平均水平。极端的干旱往往集中在印度南部和西部，并且经常与记录的饥荒共同进行。大型体积喷发后的几年通常以明显弱的季风标记，但与ElNiño-Southern振荡（ENSO）的关系的符号和强度在百年纪念时间尺度上有所不同。通过应用解释性技术，我们表明模型同时利用了局部氢气候和天气尺度的动力学关系。我们对印度夏季季风的历史变化的发现，并强调了古气候重建中深度学习技术的潜力。
