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World File Search System海面温度
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2023年和2024年的全球温度记录破坏了。去年是有记录以来最温暖的一年，全球平均水平比1850–1900的工业前水平温暖1.45°C（±0.12°C）。1这种趋势一直持续到2024年，2每个月从2023年6月到2024年6月，设定了相应月份的新平均温度记录。全球海面温度连续14个月创造了新的记录（2023年4月至5月2024年）。在2024年8月，全球温度飙升1.51°C以上试验水平高。很有可能2024成为有记录以来最温暖的一年。这种变暖和人类引起的气候变化的水平促进了全世界的一系列极端天气事件，使它们更有可能和激烈。3个例子包括加拿大最广泛的野火季节（可能是两倍），南亚和东南亚的致命热浪（可能性的30倍）以及地中海地区的极端降雨量导致利比亚造成灾难性的洪水（最高50倍，高达50％，高达50％的强度）。
新南威尔士州降雨司机的评论
图1：澳大利亚季节性降雨区。中位年降雨量（基于1900年至1999年的100年期）和季节性降雨的发生（与5月至10月相比，11月至4月的降雨量比中位降雨的比率）用于识别六个主要区域；夏季主导（潮湿的夏季，干燥的冬季），夏季（潮湿的夏季，低冬季降雨），统一（无晴朗的季节性），冬季（潮湿的冬季，低夏降雨），冬季占主导地位（潮湿的冬季，干燥的夏季）和干旱（低降雨）。来源：气象局http://www.bom.gov.au/jsp/ncc/climate_averages/climate-classifications/index.jsp。2图2：1900年至2022年之间的新南威尔士州和澳大利亚首都地区的年降雨量。1961 - 1990年之间的平均降雨量为556.2mm。资料来源：气象局； http://www.bom.gov.au/climate/ 3图3：2000年至2019年之间的4月至10月的降雨十分位于1900年至2019年的整个降雨记录。注意最近的湿年（2020，2021，2022）不包括在内。来源：http：//www.bom.gov.au/state-of-the-climate/。4图4：高分辨率（季节性 - 年分辨率）氢气候（降雨和/或温度）代理的位置。来源：Steiger等。24 5图5：在1000至2000 CE之间的每105年期间干燥，中性和潮湿年的比例。来源：Flack等。21 6图6：天气尺度天气的示意图和气候变化模式，对于新南威尔士州的降雨至关重要。来源：气象局。来源：https：//takvera.blogspot.com/2014/01/warming-may-spike-when-pacific-decadal.html。8图8：过去2000年的IPO时间赛。a）扩展法律圆顶IPO重建和Buckley等。43 IPO重建，从1300年至2011年，b）过去2000年。 黑线是使用Folland索引的观察性IPO。 来源：Vance等人42 9图9：LaNiña和ElNiño事件期间的平均步行者循环模式，海面温度和降雨反应的示意图。 11图10：ENSO与澳大利亚降雨的关系。 每个季节的南部振荡指数与澳大利亚降雨量之间的相关性a）DJF-夏季，b）妈妈 - 秋天，c）jja -jja -winter，d）儿子 - 春天。 仅显示95％水平的相关性。 数据周期：1889年至2006年。 来源：Risbey等5。 12图11：在开始阶段的Niño4指数与中太平洋埃尔尼诺事件和东太平洋厄尔尼诺事件的成熟阶段之间的皮尔逊相关系数。 来源：Freund等人61 13图12：在IOD正期和负面事件期间，平均步行者循环模式，海面温度和降雨响应的示意图。 来源：气象局。 16图13：南环模式。 a）南半球的年平均地面风，显示了极地伊斯特利，南极北部南大洋的中纬度西风腰带以及沿澳大利亚东部海岸线的东南贸易风。 使用ERE5 87重新分析表面风（10m）创建的数字。 来源：Hendon等。43 IPO重建，从1300年至2011年，b）过去2000年。黑线是使用Folland索引的观察性IPO。来源：Vance等人42 9图9：LaNiña和ElNiño事件期间的平均步行者循环模式，海面温度和降雨反应的示意图。11图10：ENSO与澳大利亚降雨的关系。每个季节的南部振荡指数与澳大利亚降雨量之间的相关性a）DJF-夏季，b）妈妈 - 秋天，c）jja -jja -winter，d）儿子 - 春天。仅显示95％水平的相关性。数据周期：1889年至2006年。来源：Risbey等5。12图11：在开始阶段的Niño4指数与中太平洋埃尔尼诺事件和东太平洋厄尔尼诺事件的成熟阶段之间的皮尔逊相关系数。来源：Freund等人61 13图12：在IOD正期和负面事件期间，平均步行者循环模式，海面温度和降雨响应的示意图。来源：气象局。16图13：南环模式。a）南半球的年平均地面风，显示了极地伊斯特利，南极北部南大洋的中纬度西风腰带以及沿澳大利亚东部海岸线的东南贸易风。使用ERE5 87重新分析表面风（10m）创建的数字。来源：Hendon等。赤道膨胀和中纬度西风带（由蓝色和红色箭头指示）的极点收缩的变异性以SAM为特征。b）季节性马歇尔山姆指数。来源：https：//climatedataguide.ucar.edu/climate-data/marshall-southern-nular-annular-mode-mode-sam-index-station-17图14：SAM对澳大利亚每日降雨的影响。每个澳大利亚季节正面和负SAM（SAM+减去SAM-）之间的每日降雨（阴影）和850-HPA风（向量）差异。在每个面板的右上列出了SAM的正和负阶段的天数。仅在复合每日异常与95％水平的零差异显着不同的情况下提供阴影。89 18图15：使用Marshall指数，代表代表印度洋偶极子的ElniñoSouthern振荡和偶极模式指数（DMI）的Marshall指数，海洋Niño指数（ONICNIño指数（ONI））的季节平均指数。年对应于十二月。*注意MAM图是年 + 1（例如MAM 2009代表2010年3月至5月的时期）。改编自Udy等人。82 21图16：东海岸旋风子类型。左 - 旋风簇轨道。右 - 第75个百分点降雨。来源：Gray等。115 22
时事通讯 - 2022 年 12 月
印度空间研究组织 (ISRO) 在周三的一份声明中表示，印度空间研究组织 (ISRO) 于周六用 PSLV-C54 发射的纳米卫星发射中心发射的 Gaganyaan 已开始提供图像服务。国家遥感中心 (NRSC) 于周二收到了第一批图像。这些图像是 Shadnagar，覆盖了喜马拉雅地区、古吉拉特邦库奇地区和阿拉伯海。ISRO 告知，这些图像是由海洋颜色监测器 (OCM) 和海面温度监测器 (SSTM) 传感器捕获的。印度首次载人航天任务 Gaganyaan 处于不确定状态，宇航员接受部分训练，ISRO 保持沉默 2022 年 12 月 4 日 打印 Gaganyaan，印度首次载人航天任务，由于疫情而多次推迟，似乎处于不确定状态。印度空间研究组织 (ISRO) 尚未发布该项目的修订时间表，该项目旨在将三名宇航员组成的机组人员送入 400 公里的轨道，运行三天。 “私营部门将发挥重要作用”：In-SPACe 首席执行官谈 2023 年小型卫星发射和太空初创企业 2022 年 12 月 5 日 News18
缓解气候关键海洋数据集中的蒙面像素
摘要：云和其他数据伪像经常限制从远程感知的地球观测中检索关键变量。我们训练具有高保真海洋模拟的自然语言处理（NLP）启发的算法，以准确地重建海面温度（SST）领域的掩盖或缺失数据，这是由全球气候观察系统确定的54个基本气候变量之一。我们证明，所谓的模型（称为e nki）反复超过先前采用的钻头技术，最多可以在重建错误中的数量级，同时即使在大多数像素被掩盖的情况下也显示出非凡的性能。此外，对具有至少40％的掩盖百分比的真实红外传感器数据的实验显示出比该传感器的已知不确定性少的重建误差（均方根误差（RMSE）≲0.1K）。我们将E nki的成功归因于NLP的细心性质与现实的SST模型输出相结合，这种方法可以扩展到其他远程感知的变量。这项研究表明，基于E nki或其他类似的先进系统的系统可能会产生最佳解决方案，以减轻气候关键海洋数据集中对迅速变化的地球进行采样的蒙面像素。
使用GISS E2.2模型探索QBO周期的ENSO调制
摘要。观察性研究表明，厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）对准生物振荡（QBO）发挥了影响。QBO的向下传播分别在厄尔尼诺和拉尼娜期间倾向于加速和减速。一般循环模型的最新结果表明，QBO的ENSO调制需要相对较高的水平分辨率，并且它在具有参数化但时间恒定的重力波源的气候模型中不会显示。在这里，我们证明了NASA戈达德太空研究研究所（GISS）E2.2模型可以捕获观察到的QBO周期的ENSO模型，并以2°纬度的水平分辨率乘以2.5◦经度，但其重力波源被参与参数化。这是因为Elniño事件导致更剧烈的重力波源在赤道带上产生更绝对的动量流动，并且通过弱化的Walker Crockulation的弱化，这些波的过滤到热带下层平流层中。ENSO系统的各种组成部分，例如海面温度，对流活动和助行器循环，与参数化重力波的产生和传播密切相关，通过该引力波的产生和传播，ENSO通过该QBO在GISS E2.2模型中调节QBO时期。
图形卷积网络辅助海洋变量预测，其时空进化的多特征学建模
摘要 - 海洋变量的变化，例如海面温度（SST）和叶绿素-A（CHL-A），对海洋生态系统和全球气候变化具有重要意义。可以使用依赖卷积神经网络的深度学习方法来提取海洋变量预测的空间相关性。然而，在某些地区（例如土地和岛屿）对海洋变量预测无效的情况下，这些方法具有影响。相比之下，图形卷积网络（GCN）能够捕获不规则数据中存在的大规模空间依赖性。因此，在本文中，我们提出了一种基于GCN的预测海洋变量的方法，即SST和CHL-A，称其为OVPGCN，以实现高清。提出的OVPGCN由三个模块组成，旨在通过对时空动力学演化的多特征进行建模，以完全提取空间相关性和时间依赖性。特别是，在最近的时空序列，不同站点之间的空间差异和历史数据中的周期性特征中，实现了三个模块来提取固定和非平稳变化。精心设计的OVPGCN适用于Bohai Sea和South South South Sea（NSCS）的每月SST和CHL-A预测。性能表明，所提出的OVPGCN非常有效，并使预测准确性比最先进的方法更高。
联合气候重建中的不确定性定量的可耦合过程建模
摘要AnyExperimentWithClimateModeModeliesReliesonapentiallyLargesetofSpatio-temorporalBundaryConditions。这些可以代表系统的初始状态和/或强迫在整个实验过程中驱动模型输出。这些边界条件通常是使用气候建模研究中的可用重建固定的；但是，实际上，它们是高度不确定的，不确定性是未量化的，并且对实验产出的影响可能相当大。我们对这些不确定性的有效量化结合了来自多个模型和观察结果的相关数据。从Coex-RangeAbility模型开始，我们开发了一个可共交易的过程模型，以捕获变量的多个相关的时空场。我们证明，对此表示中的参数的进一步交换性判断会导致层次模型的贝叶斯线性类比。我们使用该框架在最后的冰川最大值（23-19 kya）下提供海面温度和海冰浓度边界条件的联合重建，并使用它使用著名的冰耦合大气层和冰形模型来强制冰盖模拟集合。我们证明，鉴于我们的不确定性，这些实验中通常使用的现有边界条件是令人难以置信的，并证明了对冰盖模拟使用更合理的边界条件的影响。本文的补充材料可在线获得，包括对可再现工作的材料的标准化描述。
男孩/女孩手表
laNiña的条件在12月初出现，反映在中部和东部赤道太平洋的平均海面温度中。最新的每周指数在-0.7 O C之间，接近0.0 O C.上海热含量异常继续降低，低于平均水平的地下温度继续在地理上发展，反映了赤道太平洋范围内的负面异常的扩展。大气还反映了这种变化，在东中心和东太平洋，低水平的风异常在东部和东部的大风中，而高级风是西风。对流降雨在国际日期线上受到压制，并在西赤道太平洋和整个印度尼西亚得到了增强。总体而言，耦合的海洋大气系统反映了弱的LaNiña条件。气候模型表明，LaNiña的条件将在2025年1月至2025年3月，并将在3月至2025年5月过渡到ENSO-NEDRAL，中度的概率为60％。尽管拉尼娜（LaNiña）很弱，并且在季节后期的发生，但在特立尼达（Trinidad）和多巴哥（Tobago）中将感觉到它对天气的影响。
研究沿海生态系统的遥感技术
传感器设计和数据分析技术的进步使遥感系统变得实用，并可用于研究和管理沿海生态系统，如湿地、河口和珊瑚礁。多光谱和高光谱成像仪可用于绘制沿海土地覆盖图、有机/无机悬浮颗粒浓度以及沿海水域溶解物质。热红外扫描仪可以准确绘制海面温度图并绘制沿海洋流图，而微波辐射计可以测量海洋盐度、土壤湿度和其他水文参数。雷达成像仪、散射仪和高度计提供有关海浪、海风、海面高度和沿海洋流的信息，这些信息对沿海生态系统有重大影响。使用机载光探测和测距系统，即使在中等浑浊的沿海水域也可以绘制水深图。由于沿海生态系统具有很高的空间复杂性和时间变化性，因此经常必须从卫星和飞机上对其进行观察，以获得所需的空间、光谱和时间分辨率。需要使用船舶、浮标和现场仪器以及有效的采样方案来校准和验证遥感信息，从而实现可靠的现场数据收集方法。本文的目的是概述可用于沿海生态系统研究的实用遥感技术。
气候模型和观察结果中全球连接的多年代变化
参考文献：Deser，C。和A. Philips，2017年：观察性记录中十年级海面温度变化的概述。过去的全球变化杂志。Ghil，M。和合着者，2002年：气候时间序列的高级光谱方法。修订版地球。Kravtsov，S.，C。Grimm和S. Gu，2018年。最先进的气候模型中缺少的全球尺度多年代变异性。NPJ气候大气。SCI。 Wills，R.C.J.，D.S。 Battisti，K.C。 Armor，T。Schneider，C。Deser，2020年。 模式识别方法将强制响应与模型集合和观察中的内部变异性分开。 J. 气候SCI。Wills，R.C.J.，D.S。Battisti，K.C。 Armor，T。Schneider，C。Deser，2020年。 模式识别方法将强制响应与模型集合和观察中的内部变异性分开。 J. 气候Battisti，K.C。Armor，T。Schneider，C。Deser，2020年。模式识别方法将强制响应与模型集合和观察中的内部变异性分开。J.气候