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World File Search System降雨量
使用各种机器学习预测未来降雨量...
本研究提出了一种机器学习技术，可以提高对年降雨总量的预测。预测特定区域的降水量和降水时间被称为降雨预测。全球社会非常关注降雨预报的准确性。人们知道这是每年洪水和其他自然灾害的根源。许多行业都可能受到恶劣天气的影响，包括农业、建筑、发电和旅游业。降水预报是最具挑战性和不确定性的工作之一，因为它对人类社会有着深远的影响。减少不必要的痛苦和经济损失的唯一方法是及时和准确的预测。本文利用澳大利亚主要城市一天的历史气象数据，描述了一系列实验，这些实验建立了能够使用尖端机器学习技术预测明天降雨可能性的模型。这项比较研究将详细研究输入、方法和预处理策略。使用各种衡量算法理解天气数据和预测降水可能性的能力的指标，结果揭示了这些机器学习算法的表现如何。事实证明，机器学习在预测何时下雨方面非常有用，这是目前最基本的需求，目前，很难确定何时会下雨。在预测降水量的过程中，我们采用了大量方法，例如决策树算法、线性回归、支持向量回归、随机森林回归器和随机森林分类器。在农业方面，有效降雨是决定作物生长速度的关键因素。使用机器学习预测降雨量可以改善水资源规划、农业生产和用水预测。
平均气温、降雨量和相对湿度之间的关联...
先前的研究已经指出气候变化与新发现的 2 型糖尿病 (T2D)、高血压 (HTN) 和肥胖症之间存在关联。然而，关于该主题的研究仍然很少，需要在其他地理位置进行进一步研究，特别是在菲律宾等热带国家。因此，在这项研究中，我们确定了温度、湿度和降雨量与菲律宾中吕宋岛新发 T2D、HTN 和肥胖症发病率之间的关联。这三种疾病的二手数据来自菲律宾卫生部的年度现场卫生服务信息系统。同时，气候数据来自菲律宾大气、地球物理和天文服务管理局的气候和农业气象数据科。然后将所有数据合并到结构化的 Microsoft Excel 电子表格中并进行统计分析。还使用 QGIS 绘制了该省疾病分布的热图。使用 Spearman 相关性，我们表明新发 T2D 与测试的所有三个气候变量显着相关，并且与平均温度具有很强的相关性。另一方面，新发高血压与平均气温和降雨量有显著相关性。未发现肥胖与此有任何关联，热图中也没有发现明显的疾病分布模式。据我们所知，这是菲律宾第一项探讨生活方式疾病与气候变量之间关系的研究。我们的研究结果表明，气候因素会影响疾病的发生，尤其是高血压和 2 型糖尿病。然而，需要进一步的纵向研究来验证这些说法。
澳大利亚降雨量增加在多年LaNiña
摘要澳大利亚是受厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）强烈影响的地区之一。最近的2020–2023LaNiña活动以破纪录的降雨和洪水为标志。三尼娜（LaNiña）期间的连续湿条件促使我们使用观察性数据集探索单年和多年ENSO事件对澳大利亚降雨的影响。我们发现，尽管在单一或双厄尔尼诺事件期间，降雨影响没有差异，但与第一年和第二年相比，澳大利亚降雨往往会增加三年和第二年。尽管在热带太平洋中没有加强拉尼娜，但在第三个拉尼娜一年的降雨影响增强了，这表明其他过程（例如当地降雨 - 土壤水分反馈）可能在延长澳大利亚多年LaIniña事件的影响中发挥作用。
基于物联网的空气和噪音污染监测及降雨量检测
由于环境中自然产生的过高分贝水平和致命化学物质，大城市的空气和污染现在已成为需要特别关注的日常重要问题。因此，为了确保健康的生活方式和更美好的未来，目前重要的是限制污染（包括空气和噪音）。在本研究中，物联网的良好实施用于监测空气污染和噪音污染等环境因素。由于地球上存在的高分贝和有害气体直接影响人类福祉，因此需要异常关注，大都市地区的空气和污染问题现在每天都在发生。这样，它终于曝光了。在这项工作中，物联网的强大应用用于感知空气质量状况，包括噪音和污染。本文说明了一种灵活、灵活且经济高效的应用设计，用于评估所选网站的空气和声音质量。该框架提出了一个与噪音和空气质量相关的感知框架，使我们能够使用物联网监测和评估特定区域的实时声音和空气质量。框架利用空气传感器测量周围可见的危险气体混合物的距离，并频繁传递此信息。关键词：物联网 (IoT)、传感器、Arduino、雨水检测系统
使用CMIP6型号捕获和归因于西非萨赫勒的降雨量加强
摘要：Sahel的降雨每天对多年时间尺度的变化极为变化，挑战气候模型，以现实地模拟其过去和未来的演变，并质疑其与定义合适的气候变化适应策略的相关性。可以通过（i）评估其再现观察到的气候进化和（ii）归因这些演变的能力来实现气候模型中的提高信心。此外，从最终用户的角度来看，有必要考虑相关的插曲指标。完全耦合（CMIP6-AOGCM）具有理想化的检测和归因强制（DAMIP）以及仅大气模拟（AMIP）的模型，用于研究Sahelian降雨降雨法规的外部强迫因素和内部气候变化的各自作用。我们表明，CMIP6模型包含了过去35年来从区域每日观察网络中检测到的降雨状况的迹象。潮湿日的强度和发生的增加以及每日降雨的降雨都非常有效地通过融合了人为强迫因子的历史模拟，具有人为气溶胶，造成了这一趋势的最大份额。虽然受模型结构不确定性的影响更大，但温室气体强迫也表现出明显的健壮功能。模型显示出模拟观察到的干燥极端进化的失败。这些发现激励了进一步研究驱动萨赫勒降雨状态在区域范围内进化的基本物理机制。此外，应探讨萨赫勒（Sahel）的未来水电气候术语，尽管需要考虑要考虑哪种降雨指标。
从7月开始的水力发电的气候前景...
斐济的气候通常是在6月1日至6月24日的全国降雨站记录的降雨，在整个日子中，东南贸易风在占主导地位。总体而言，在报告该公告的汇编的18个降雨站中，有1个低于平均水平的记录，有17个记录的记录远低于平均降雨量。在Monasavu，将每月降雨量与30年平均平均水平进行比较时，2024年6月在Monasavu收到了降雨量低于平均水平。MONASAVU（直到6月24日）的每月降雨量为77mm，是正常情况的32％。在4月至6月24日，Monasavu记录了1012毫米的降雨量，占正常状态的98％，而在过去的6个月（6月至6月24日）中，降雨量为3216毫米（占
Arimax模型，以预测巴西半干旱地区降雨不稳定性下的谷物产量
摘要 - Ceará的状态在巴西半干旱地区的大部分地区。最初，该研究将CEARá的年降雨分为6个时期：非常多雨，多雨，正常，正常干旱，干旱和干旱。此细分基于1901年至2020年之间的年度降雨量。研究估计该期间该州的年降雨量的平均降雨量和不稳定，以及估计降雨分割的时期的平均降雨量和降雨量。随后，研究开发了针对收获区域，收益率，生产价值和平均年平均谷物价格（在1947年至2020年）（可用年份）之间的预测模型。进行这些预测，研究使用了Arimax模型，该模型是盒子模型的扩展，并添加了外源变量。假设该变量会影响这些预测，则模型中包含的外源变量是1947年至2020年之间观察到的年降雨量。结果表明，该州的降雨量具有很高的不稳定性，并且从统计的角度来看，调整后的模型被证明是简约而强大的。
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在4月至10月的南澳大利亚州南部大部分农业地区都有明显的干燥趋势（最高数字）。该州许多南部地区的降雨量与1900年以来所有30年的所有30年相比，降雨量都非常低于平均水平。随着4月至10月的降雨，南澳大利亚南部的平均降雨量通常为300-500毫米，自1990年以来每十年下降10-40毫米。这些降雨量下降与气候变化的预测一致，也可以在澳大利亚其他中纬度地区（例如西南澳大利亚州和维多利亚州）出现。南澳大利亚西北部的田园地区看到11月至3月的降雨量增长（底部图）。