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World File Search System降雨
Žs对极端降雨的影响
我们介绍了德克萨斯大学 - 城市研究的全球建筑高度（UT -Globus），该数据集可为全球1200多个城市或地区提供建筑高度和城市顶篷参数（UCP）。ut-Globus将开源太空载速度（ICETAT-2和GEDI）和粗分辨率的城市冠层高度数据与机器学习模型结合在一起，以估算建筑物级别的信息。使用来自美国六个城市的LiDAR数据进行验证，显示ut-Globus衍生的建筑高度的均方根误差（RMSE）为9.1米。验证1公里2个网格电池内的平均建筑高度，包括来自汉堡和悉尼的数据，导致RMSE为7.8米。与现有的基于餐桌的本地气候区域方法相比，在城市天气研究和预测（WRF城市）模型中，在城市内空气温度代表性中的UCP显着改善（RMSE为55％）。此外，我们演示了数据集使用WRF城市模拟降温策略并建立能源消耗的数据集，并在芝加哥，伊利诺伊州和德克萨斯州的奥斯汀进行了测试案例。使用太阳能和长波环境辐照度几何形状（SOLWEIG）模型（结合UT-Globus和LiDAR来源的建筑高度）的街道尺度平均辐射温度模拟证实了该数据集在MD Baltimore，MD（白天RMSE = 2.85°C）中建模数据集的有效性。因此，UT-Globus可用于建模具有重大社会经济和生物气象风险的城市危害，从而实现更细长的城市气候模拟，并由于缺乏建筑信息而克服了先前的限制。
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）：LaNiña条件存在低于平均的赤道海面温度（SST）。一些全球模型表明，LaNiña可能会一直持续到2025年2月至4月，可能在3月至5月期间向ENSO中立条件过渡。印度洋偶极子（IOD）：大多数模型预测iod中性偏见。Madden-Julian振荡（MJO）：MJO指数目前位于海上大陆上，幅度很高。大多数模型表明其向东的繁殖，并在本月底以微弱的幅度越过印度洋。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，北环礁和中央环礁的一部分，降雨量低于正常的降雨量，该国的降雨量低于正常的降雨。
塞内加尔的时空温度和降雨模式的40年遥感分析
气候变化的影响在全球范围内显现出来，许多非洲国家（包括塞内加尔）特别脆弱。地面观察和对这些观察结果的有限访问的下降继续阻碍研究范围来理解，计划和减轻气候变化的当前和未来影响。这发生在地球观测（EO）数据，方法和计算能力的快速增长时，这可能会增加数据筛分区域的研究。在这项研究中，我们利用了使用Google Earth Engine利用历史EO数据的卫星遥感数据来研究1981年至2020年塞内加尔的时空降雨和温度模式。我们将chirps降水数据和ERA5-Land重新分析数据集结合在一起，用于遥感分析，并使用Mann – Kendall和Sen的坡度统计测试进行趋势检测。我们的结果表明，从1981年到2020年，塞内加尔的年度温度和降水增加了0.73℃和18毫米。塞内加尔的所有六个农业生态区都表现出统计学上显着的向上降水趋势。然而，卡萨姆斯，费洛，塞内加尔东部，花生盆地和塞内加尔河谷地区在温度上表现出统计学上显着的向上趋势。在南部，气候变化的方法将集中在降雨量增加的影响上，例如流量和土壤侵蚀。 相反，在波多哥和圣路易斯等干燥的北部地区，重点将放在解决水资源短缺和干旱状况上。在南部，气候变化的方法将集中在降雨量增加的影响上，例如流量和土壤侵蚀。相反，在波多哥和圣路易斯等干燥的北部地区，重点将放在解决水资源短缺和干旱状况上。在塞内加尔东部地区的萨拉亚（Saraya），古迪里（Goudiry）和坦巴丘加（Tambacounda）等主要农作物区域的高温也威胁着农作物产量，尤其是玉米，高粱，小米和花生。通过承认和解决气候变化对各种农业生态区的独特影响，决策者和利益相关者可以制定和实施定制的适应策略，这些策略在促进韧性和确保面对不断变化的气候的情况下更加成功，并确保可持续的农业生产。
对机器学习算法，GIS和遥感技术的综合使用的综述进行了预测，以预测降雨模式和洪水
本文系统地回顾了机器学习算法，地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术的综合使用，以预测美国的降雨模式和洪水事件，气候变化的越来越高，降雨量的准确预测和洪水风险的准确预测变得至关重要。GIS可以实现易洪水区域的空间分析和映射，支持风险评估和灾难准备。rs贡献实时卫星图像和环境数据，对于跟踪降雨模式和评估表面条件至关重要。机器学习算法通过提供预测性建模功能来增强这些技术，从而可以更准确地预测降雨强度和洪水潜力。本文探讨了GIS，RS和机器学习之间的协同作用，强调了它们对提高灾难管理中洪水预测准确性和决策的综合影响。的关键挑战，包括数据异质性，计算需求和不同数据集的集成。此外，本文还审查了有关数据共享和技术采用的当前政策，强调了对支持创新的监管框架的需求，同时确保数据隐私和准确性。通过对最近的研究的分析，本文介绍了将这些集成技术用于洪水预测的优势和限制的全面概述，从而提供了对未来方向的见解，并提出了增强洪水管理系统的建议。审查得出的结论是，综合的GIS，RS和机器学习应用程序将需要解决与数据相关的挑战，并促进整个机构之间的协作努力，以增强美国的洪水预测和弹性能力
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。
降雨径流模型规则委员会
水文学（详见 Hall 1968 和 Tallaksen 1995 的综合评论），因为基流衰退曲线本身包含有关含水层特性的宝贵信息。基流衰退分析通常用于低流量预报、供水分配、水力发电厂设计和废物稀释方案（Tallaksen，1995）。此外，许多广泛使用的水文模型（例如美国陆军工程兵团的 HEC-1 洪水水文图包、单位水文图技术）和其他水资源应用（Vogel 和 Kroll，1996）都需要将基流与快速风暴响应分离。现有技术数量众多，并且在将基流贡献与总流量分离时主观性很高（Tallaksen，1995），这表明该问题还远未得到充分研究。水文图分离适用于不同的情况。一是流域或水道蓄水量很大的设计问题。这可以是蓄水人造结构、流道自然收缩处的蓄水或水道蓄水。该技术的应用和使用通常与集水区的额外考虑相结合，以验证该过程。实际上，这些技术正在被稍微修改并用于不同的目的。一个相对较新的项目是美国地质调查局和普渡大学 (WHAT 2004) 开发的基于 Web 的水文工具。水文图分析可以用不同的概念框架来呈现。在这篇评论中，水文图分析仅涉及将径流水文图分为两部分：直接流和基流。水文图分离方法是一个半经验过程，它基于流域和水文图形状之间不同关系的假设。
森林砍伐，降雨和农业的综合模型
∗ S〜ao Paulo经济学学院FGV EESP（电子邮件：rafael.araujo@fgv.br）。我感谢Francisco Costa，Marcelo Sant'anna，ArthurBragan≥Ca，Teevrat Garg，JulianoAssun≥Ao，Sophie Mathes，Robert Heilmayr，Jos´e A. Scheinkman和Bruno Barsanetti为他们的无情贡献提供了代表。我还要感谢FGV EPGE，FGV EESP，气候政策倡议，Ridge，Aere Osweet，Sed Winter和Wallace E. Oates E. Oates E. Oates杰出博士学位论文委员会的研讨会。所有错误都是我自己的。这项研究部分由COORDENARC〜AO de aperfei it pessoal de pessoal de n´ıvel Superior Brasil（CAPES）财务法规001，全国科学与技术发展委员会（CNPQ），挪威的国际气候和森林首发（NICFI）（NICFI）（NICFI）（18/0028）和Gore the Gore和Bettity Moordon。
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。