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World File Search System降水
启动事件水电气候建模朱巴盆地
•在研究中，来自耦合模型对比项目（CMIP）的全球气候预测已在国际部门间影响模型对比项目Isimip在PIK协调的非洲之角地区的统计学降低。•在未来所有排放场景下，朱巴和沙贝尔盆地的温度有望升高，直到本世纪末。的投影是低端的温度升高为0.5°C-2.2°C，高端情况下的温度升高为2.9°C-4.3°C•降水变化变化的预测更为潜水，取决于场景，降水可能会增加，但尤其是在流域的西部和somalia的西部地区，也可能会减少降水量的情况。•仍然，流域上游部分的降水平均增加可能导致更多排出
建模研究表明，亚马逊雨林比假定>
“与IPCC评估报告中当前使用的最新气候模型相比，如果在我们的全球风暴清除模拟中，土地上的降水似乎比大规模循环更紧密地与大规模循环。这一事实令人兴奋，因为它要求重新审视我们认为我们对土地上的降水及其敏感性了解的一些事情。”
在实地生物多样性实验中，土壤微生物组组成对降水和植物组成调控具有高度响应
全球气候变化对陆地生态系统功能影响巨大，降水模式的波动范围从极端干旱到不适应这些条件的生态系统中的高强度降雨事件。同时，生态系统功能受到生物多样性迅速丧失的威胁（Tilman 等人，2012 年）。气候变化和生物多样性对生态系统功能产生复合影响的可能性凸显了同时考虑这两个因素的必要性。通过更好地了解生物多样性和气候变化对生态系统过程的潜在机制介质，可以更好地预测此类影响。大量研究表明土壤微生物在生态系统功能（ Austin 等人， 2014 ； Dubey 等人， 2019 ； Podzikowski 等人， 2024 ）和生物多样性维持（ Van Der Heijden 等人， 2008 ； Bever 等人， 2015 ）中发挥着关键作用，因此很可能成为调节生物多样性和气候变化对生态系统功能的联合影响的候选者。因此，了解土壤微生物组（包括功能不同的微生物群）如何应对气候扰动以及植物多样性和组成的变化至关重要。土壤微生物组已被证明对降水变化高度敏感（ Barnard 等人， 2013 ； Engelhardt 等人， 2018 ）。研究表明，细菌和真菌（包括真菌病原体（Coulhoun，1973 年；Talley 等人，2002 年；Delavaux 等人，2021 年 a）和丛枝菌根 (AM) 真菌（House and Bever，2018 年）和卵菌（Van West 等人，2003 年；Delavaux 等人，2021 年 a））的丰富度、丰度和组成会随着降水量的变化而变化。虽然细菌和真菌都对降水量的增加作出反应，但研究发现真菌比细菌更能耐受干旱条件（Barnard 等人，2013 年；Engelhardt 等人，2018 年）。同时，一些真菌病原体（例如锈病，Froelich 和 Snow，1986；根腐病 Wyka 等人，2018；Bevacqua 等人，2023）和腐生菌（Delavaux 等人，2021a）被发现在较潮湿的条件下繁殖。此外，陆生卵菌通常是植物病原体，它们在较潮湿的条件下多样性增加（Delavaux 等人，2021a），这可能是它们依赖水的生命周期所预期的（Thines，2018）。因此，这些对降水的不同反应对于微生物组对植物群落的反馈具有重大影响，例如在干旱条件下对 AM 真菌伙伴的依赖增加（ Stahl 和 Smith，1984 ； Schultz 等人，2001 ； Auge，2001 ； Marulanda 等人，2003 ）以及在潮湿条件下病原体的影响可能更大。因此，确定功能和分类学上不同的土壤微生物群对重大降水变化的相对敏感性，对于理解微生物组驱动的功能如何随着干旱期延长和降雨期加剧而发生变化至关重要。迄今为止，还没有研究测量过微生物功能群对降水实验性改变的广度。土壤微生物组对植物群落组成也高度敏感。植物物种丰富度的提高可以增加微生物多样性（Lamb 等人，2011 年；Burrill 等人，2023 年），因为植物物种的微生物组通常因根系结构（Saleem 等人，2018 年）、根系
传感器分辨率下降对被动式...的影响
基于微波辐射与降水相互作用的基本关系，微波卫星降水估计最有望从太空定量估计降雨量。目前，DMSP 专用传感器微波成像仪 (SSM/I) 上的低分辨率通道采样的空间分辨率比典型对流雨带中降雨产生的尺度大几倍。机载仪器可以提供降水云的详细微波辐射特性视图。在本文中，作者展示了 1993 年在西太平洋进行的热带海洋全球大气耦合海洋-大气响应实验期间收集的同步精细尺度（1-3 公里分辨率）共置飞机辐射和飞机降水雷达测量值。通过故意将飞机数据集的分辨率从其原始分辨率降低到当前和未来的星载传感器的分辨率，检查了传感器分辨率对组合辐射计-雷达垂直剖面降雨反演算法（为降水比对计划 2 开发和使用）的影响。雷达剖面的增加对柱状霰含量的反演值的影响大于柱状雨含量。柱状霰的反演值也明显小于之前公布的陆地降雨结果。结果
量化格陵兰的降雨
摘要：本文估算了17个格陵兰气象站的降雨量，从原位降水量计测量到7种不同的降水相方案，到分开的降雨量和降雪量。为了纠正未成年人的雪/雨馏分，我们随后使用动态校正模型（DCM）进行自动气象站（AWS，PLUVIO仪表）和配备人员的回归分析校正方法（Hellmann Gauges）。累积总数的观察结果从5％到57％不等，降雨占格陵兰沿海地区年度降水总数的相当一部分，南部的降雨分数最高（Narsusuaq）。每月降水和降雨总数用于评估区域气候模型RACMO2.3。该模型实际捕获每月降雨和总降水量（r 5 0.3-0.9），其降雨相关性通常更高，而降雨相关性较高，而降雨量的降雨量（1.02-1.40）小于降雪量（1.27–2.80），因此观察结果更强大。，从1958年到现在的水平分辨率为5.5 km，模拟周期，Racmo2.3是研究格陵兰降雨的空间和时间变异性的有用工具，尽管可能需要进一步的统计降低降低降低降低量来解决陡峭的降雨梯度。
生成AI支持气候风险信息通信的生成灾难现场计算
NOUS41 KWBC 261240 PNSWSH Public Information Statement 24-61 National Weather Service Headquarters Silver Spring MD 840 AM EDT Thu Sep 26 2024 To: Subscribers: -NOAA Weather Wire Service -Emergency Managers Weather Information Network -NOAAPort Other NWS Partners, Users and Employees From: Mark Glaudemans, Chief Water Resources Services Branch Subject: Soliciting Comments on Prototype NOAA Atlas 15蒙大拿州的降水频率服务截至2025年1月31日至2025年1月31日，NWS正在寻求用户反馈NOAA ATLAS 15涵盖蒙大拿州的原型。NOAA ATLAS 15代表了新一代的降水频率估计值，这些估计值传达了在特定感兴趣的特定位置观察指定持续时间的极端降水事件的可能性（例如，在给定位置观察4英寸降水量在6小时内观察4英寸的降水的可能性）。此信息用于全国基础设施的规划和设计（例如，道路，涵洞，排水池等）。NOAA ATLAS 15信息在2026年和2027年发布时，将更新当前的NOAA ATLAS 14降水频率标准，从而为整个美国和地区提供了新的估计，以两卷设置为气候趋势和气候预测。第1卷将说明历史观察的时间趋势，第2卷将使用未来的气候模型预测来生成第1卷的调整因子。NWPS是NWS水文网页，可访问官方河流预测，国家水模型和其他与水相关的产品的输出。选择NOAA ATLAS 15选项将显示带有原型链接的页面。NOAA Atlas 15 techniques are based on methods previously shared for comment in Public Information Statement (PNS) 22- 59, issued November 15, 2022: https://www.weather.gov/media/notification/pdf2/pns22-59_atlas_15.pdf The prototype NOAA Atlas 15 dataset will be available for viewing within the operational National水预测服务（NWPS）网站，该网站于2024年5月被部署到运营中。降水频率信息包含在主菜单标题“极端降水估算”下。子菜单包含以下选项：（a）“降水频率估计”，进而为当前NOAA ATLAS 14标准提供菜单选项以及未来的NOAA ATLAS 15标准。仅针对蒙大拿州提供原型；最后的Atlas 15卷将覆盖美国和领土。
了解秘鲁和厄瓜多尔的热带安第斯山脉中的水文动力学及其对气候变化的反应
1通过从多个来源（卫星，重新分析和804雨量测量值）合并降水数据和使用随机森林方法来产生降水量数据。2在某些安第斯山脉 - 阿马祖顿过渡流域中，通过与特警的逆水文数据进一步调整了降水估计，以实现水平衡的关闭。•分辨率：每日10公里•期间：1981-2015•开放访问数据：https：//doi.org/10.5880/pik.2020.010和很棒的gee-gee-gee-community-datasets。•很快新版本！
