XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System降雨
巴基斯坦降雨可变性引起的粮食不安全
这项研究研究了2003年至2019年降雨变异性对巴基斯坦不同地区粮食不安全的影响。利用一个全面的数据集，其中包括对粮食不安全和降雨数据的二元调查响应，该研究采用了各种统计方法，包括方差分析（ANOVA），线性概率模型（OLS）和混合效应，最大的可能性回归分析来建立降雨可变性和粮食安全性之间的相关性。调查结果表明，大多数四月份降雨差异较高的地区更容易出现粮食不安全，而该国的较冷地区由于各种原因而对降雨差异的负面影响对粮食不安全。这凸显了气候变异性对农业生产力和粮食供应的重大影响。这些结果强调了对有针对性的政策和策略的需求，以增强气候弹性并确保粮食安全。通过解决降雨可变性所带来的挑战，决策者可以开发更有效的干预措施，以减轻气候变化对粮食安全的不利影响。这项研究有助于对气候变化如何影响巴基斯坦的粮食安全有所更广泛的了解，并为开发可持续和韧性的农业系统提供宝贵的见解。
分析Rajshahi的温度和降雨的时间变化
在全球范围内，全球变暖带来的气候变化正在引起严重的变形。Rajshahi坐落在孟加拉国的心脏地带，经历了自己独特的天气模式和环境动态。为了对Rajshahi的气候模式进行趋势分析，从孟加拉国气象部（BMD）获得了从1970年到2018年的广泛数据。这个全面的数据集涵盖温度和降雨量的每月平均值。MS Word，MS Excel，SPSS和地理信息系统（GIS）等工具用于探索统计分析并确定研究地点的趋势。调查结果表明，与降水水平持续下降，温度的升高可明显升高。最低温度的升级超过了最高温度。在1970年至2018年间，拉杰沙希的年平均温度表现出明显的向上轨迹，其特征是每年迅速升级为0.013°C。年度温度波动的速率分别为0.017°C和0.009°C，分别为最大和最小范围。在整个1970 - 2018年中，季风前，季风和季风季节的最高温度分别为0.019°C，0.036°C和0.006°C/年/年。从1990年到2018年，季节性的最高温度在整个冬季也显示出略有积极的趋势。在拉杰沙希（Rajshahi），年平均降雨量从1970年至2018年下降，速度为-1.0593毫米/年。Rajshahi的气候波动在年度和十年范围内都存在。冬季，季风前和季风季节的速率分别为0.008°C，0.018°C和0.016°C/年，季节性的最低温度显示出越来越高的趋势。冬季，季风前，季风和季风后季节显示，季节平均降雨量的趋势下降，季风季节显示年度最大的年减少（-2.509毫米）。在过去的十年（2000-2009）中，平均温度升高了0.0422°C，而平均降雨量降低了26.01毫米。
使用数据驱动的振荡模式预测改进了南亚季风降雨的季节预测
E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。 “使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。 国民议会E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。“使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。国民议会
季节性下降降雨的机构培训
水资源部（DWR）通过国家气象和水文服务（NMHS）生成和管理水电学数据。在其操作中，预报员使用世界气象组织（WMO）全球和区域专业气象中心提供的区域尺度观察数据以及预测，例如尼日尔的ACMAD，Eumetsat，ECMWF，UK MET Office，UK MET Office，IRI，IRI，Meteo，Farance和Noaa Nation National Weathere Service。DWR目前提供的服务包括最近观察结果的摘要和预测到季节性时间尺度，而气候变化适应性服务有限，主要是通过各种集中的项目提供的。季节性预测仅在5月的西非年度区域气候前景论坛（RCOF）上进行，在6月主要降雨季节开始之前，提前一个月的交货时间。7月发布了更新。此外，还收到了通过全球电信系统（GTS）传递的实时海洋观察。但是，缺乏基本的电信（Internet访问）意味着预报员通常无法下载必要的信息，查看模型和缩小的区域图像，因此无法根据需要及时产生量身定制的气候信息。DWR的人力和设备能力短缺也对气候预测办公室有挑战，以向不同的政府部门提供定制的气候数据和信息，以适应其个人利益。为了减轻DWR的这些约束，GCCA+项目启动了能力建设，该项目旨在提供机会，以解决冈比亚的季节性预测和气候变化情景的科学生产中的人力资源发展问题。目前针对DWR和其他相关机构的GCCA+能力建设计划提供了通过以下方式解决人力资源发展问题的机会。
CMIP6 GCM每日降雨降雨
全球气候模型（GCM）是确定气候系统将如何响应的复杂工具。但是，GCM的输出具有粗分辨率，这不适合盆地级建模。全球气候模型需要以局部/盆地量表进行缩小，以确定气候变化对水文反应的影响。本研究试图评估如何使用Arti B CIAL神经网络（ANN），变更因子（CF），K-Neareast邻居（KNN）和多个线性回归（MLR）在印度35个不同位置的各种大规模预测变量如何在印度35个不同位置繁殖局部规模的降雨。根据相关值进行预测变量的选择。作为潜在的预测因子，空气温度，地理电位高度，风速分量和特定B C时相对湿度的相对湿度，选择了海平面压力。比较四种不同统计数据的繁殖，例如，在选定站点的每日降雨量的PDF估算的各种统计数据，如所选位置的平均值，标准偏差，分位数 - 分位数，累积分布函数和内核密度估计。CF方法在几乎所有站点上的其他方法都优于其他方法（R 2 = 0.92 - 0.99，RMSE = 1.37 - 28.88 mm，NSE = - 16.55 - 0.99）。这也与IMD数据的概率分布模式相似。
2 2023-2024湿季降雨摘要
2023-2024雨季雨季雨天摘要2023年10月至2024年4月湿季节•开始潮湿季节，全州四个县的一部分发生了严重的干旱，毛伊岛和大岛的本地化地区极端干旱。潮湿季节受到强大的厄尔尼诺事件的影响，该事件在2023年末达到顶峰并在2024年春季削弱。潮湿的季节预报要求整个潮湿季节的降雨量低于平均水平。本季节的降雨量总数接近平均水平，并且条件不如预期的那么干燥。o十月：潮湿季节开始缓慢，大部分低于平均水平。o 11月至1月：几次降雨事件有助于缓解全州的干旱。o 2月至3月：由于降雨量低于平均水平，严重干旱返回毛伊岛和大岛。o四月：从考阿伊（Kaua’i）到莫洛卡（Moloka’i），但在毛伊岛和大岛的背风地区干燥。潮湿的季节统计总体上：过去30年中第10个干燥的人（8个地点的平均排名）kaua’i o大多数雨水总计为平均水平的110％至150％。olīhu'e机场：27.89英寸，潮湿的10月14日 - 在过去30年中。O’Ahu o大多数O’Ahu总计60％至90％的平均值。o檀香山机场：8.18英寸，第10个干燥。毛伊县o毛伊县的总数为70％至100％的平均水平。o Kahului机场：10.34英寸，第11次Drimest。o Moloka’i机场：11.60英寸，第7次Drimest。大岛o大多数迎风的总计占平均水平的50％至80％。o岛的其余部分占平均水平的30％至60％。o希洛机场：58.63英寸，第7次干燥。
夏季不丹的降雨和温度预测...
季节性预测和气候预测是对气候变化和变化的重要适应措施。区域气候前景论坛（RCOF）的创建是为了汇集具有共同气候特征的国家，并对区域气候状况进行联合评估。因此，南亚气候前景论坛（SASCOF）于2010年成立，特别关注受南亚季风气候影响的国家的信息需求。季节性预测通常包括特定区域的降水和温度前景。不丹的季节性预测是由全球和区域预测中心以及国家气候数据的投入准备的。最终前景还基于南亚气候前景论坛（SASCOF）的共识前景，来自远程预测的世界气象组织（WMO）全球生产中心（GPCS）的产品，其他各种国际来源，各种国际来源，以及ElNiñoSouthtrainsSouthern oscillation（例如ElNiñoSouthern oscillation and Southern Oscillation and Indian obs andso andso andso andso andso）和印度eysoon（Enso）和印度eyon（Inder So）（Indso）（Inds）（Inder）（In Indian Sood）（ID）（ID）（ID）。必须使用和解释夏季季风前景，并与中心发布的扩展，中等，每日的天气预报和其他咨询。2。sascof-28在普遍条件下共识2.1在太平洋上的ENSO条件ElNiño/Southern振荡（ENSO）是一种全球气候条件，对季风降水的变化和南亚的表面温度有重大影响。当前，ENSO中性条件在太平洋地区盛行。最新的全球模型预测表明，在季风季节下半年，La Nina条件要发展。2.2印度洋的条件印度洋的海面温度（SST）也影响了该地区的季风。正（负）印度洋偶极子（IOD）比正常季风更强（弱）。目前，中立的IOD条件在该地区占上风，最新的全球模型表明在这个季风季节中阳性IOD的发展。2.3北半球的雪覆盖北半球在2024年1月至3月的北半球雪覆盖区域低于正常水平。在过去57年的2023年3月，欧亚雪地覆盖区是第5位。2月和3月的雪地覆盖区分别是过去58年中第8和第7个低下的记录。一般而言，冬季和春季雪覆盖范围与亚洲夏季季风降雨有反比关系。
复合风和降雨极端
与气候变化有关的极端天气事件频率的变化可能会对英国农业生产构成重大挑战。需要改善气候变化风险评估以支持适应策略并确保将来的粮食生产安全。我们根据UKCP18气候预测，描述了一种对气候变化对农作物产量的影响的创新和实用框架。我们的方法允许将相对简单的农作物生长模型与高空间和时间分辨率的地球观测数据集整合在一起，从而描述了一年和从长远来看作物生长参数的变化。我们专注于建模冬小麦，这是一种商业上重要的农作物。我们根据从719个字段收集的精确产量数据评估模型的结果。我们表明，来自Sentinel-2卫星观测值的叶面积指数数据的同化可改善建模收益的一致性与观察到的收率。我们的国家规模的结果表明，在英国大部分地区的气候变化下，由于温度的折痕预计，小麦促销最初在气候变化下变得更加有利。从2050年开始，收益率向北增加，而在英格兰东南部，由于降水的减少抵消了温度上升的好处，因此它们在英格兰东南部下降。我们的框架可以很容易地适应其他农作物的生长模型，并从其他卫星传感器中获得了LAI的检索。在精细的空间分辨率下探索作物产量的影响的能力是评估气候变化对英国农业的潜在风险的重要组成部分，并设计了更多的气候弹性农业系统。
2024年5月的温度和降雨的月前景
通常，热浪在北部平原，印度中部和半岛印度半岛的毗邻地区占据了大约3天。2。It indicates that the number of heatwave days is likely to be above normal by about 5-8 days over south Rajasthan, west Madhya Pradesh, Vidarbha, Marathwada and Gujarat region and by about 2-4 days over remaining parts of Rajasthan, east Madhya Pradesh, Punjab, Haryana, Chandigarh, Delhi, Uttar Pradesh and some parts of Chhattishgarh，奥里萨邦内部，恒河西孟加拉邦，贾坎德邦，比哈尔邦，北部卡纳塔克邦和特兰加纳内部以及北泰米尔纳德邦，安得拉邦的孤立口袋。
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。