XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System降雨
SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
2。2024年9月，全国降雨量的概率预测在2024年9月在整个国家的整个降雨最有可能高于正常（> LPA> 109％）。根据1971 - 2020年的数据，全国降雨的LPA大约为167.9毫米。在图1中显示了9月降雨的概率预测的概率预测（高于正常，正常和低于正常）的空间分布。空间分布表明，印度大部分地区的大部分地区都可能高于正常的降雨量，除了印度北部地区的某些地区，印度南半岛的许多地区以及印度东北部的大部分地区可能降低了正常降雨以下。模型在该国土地地区内的白色阴影地区没有信号。3。2024年9月在全国温度的概率预测
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
印度政府
根据统计预测系统和新开发的基于预测系统的统计预测系统和新开发的多模型合奏（MME），对全国西南季风降雨进行了月度和季节性运营预测。MME方法使用来自不同全球气候预测和研究中心的耦合的全球气候模型（CGCM），包括IMD的季风任务气候预测系统（MMCFS）模型。MMCF和MME数据每月都会更新。这是为了满足不同用户和政府当局的要求，以预测季节性降雨的空间分布以及区域平均的降雨预测，以更好地进行活动的区域规划。自2007年引入统计集合预测系统（SEF）并在2021年使用MME方法进行季节性预测，IMD对季风降雨的运作预测已显示出显着的改善。例如，与过去几年相比，最近18年（2007 - 2024年）在最近的18年（2007- 2024年）（2007-2024）中，对全印度季节性降雨的预测的绝对预测误差降低了约21％（2007- 2024年），这表明与过去几年相比，预测非常成功。
南亚脆弱性的气候变化。根据圣母大学的全球改编计划指数，南亚是新兴的 作为气候适应的远程预测 气候智能公共投资管理（CS-PIM） 季节性水产量模型
•降雨的70％：在季风季节；高度可变（Kumar等人，2013年）•气候变化正在增加印度的降雨变异性（Auffhammer and Carleton 2018）•与印度以外的相关性：> 33％的全球流行歌曲占亚洲季风地区的生活
利用路线图到自然的正面
Kujawy是一个水力胁迫的热点，需要采取行动以更好地管理淡水来源。Holcim的Kujawy Quarry是欧洲最大的露天石灰石采石场。直到最近，该公司将所有采石场排水排放到了直接流入波罗的海的Noteć河中，而不是在当地使用它作为农田和森林。同时，库吉维地区正面临因极端降雨事件而加剧的水风险。在几个月内，几乎没有降雨，而在其他几个月中，降雨是暴风雨的。缺水导致环境问题：森林恶化，池塘已经干燥，鸟类消失了。
Rain-Clik™传感器
大多数降雨感设备在激活开关之前积累了一定量的降雨来工作，从而从控制器中断电路并关闭系统。在那个积累时间，系统将继续浇水。这种不必要的废物与具有保护意识的市政当局，企业和住宅的原则背道而驰。