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细菌排放因子：野生火灾雾化的细菌的陆地 - 大气建模的基础
摘要：Wildland Fire是在陆地环境和大气之间交换气溶胶的主要驱动力。这种交换通常使用排放因子或每块燃料燃料发射的污染物的质量来量化。但是，尚未确定用火雾化的微生物的发射因子。使用在美国犹他州森林火灾上收集的细菌细胞浓度，我们首次确定细菌排放因子（BEF）。我们估计，分别为燃烧的残留物和完整森林的火灾中消耗的每毫克生物量发射了1.39×10 10和7.68×10 11微生物。这些排放量超过了其他研究中背景细菌排放的估计值3-4个数量级。对于每年平均燃烧的鱼湖国家森林中相似森林的约2631公顷，估计发射了1.35×10 17个细胞或8.1 kg的细菌生物量。BEF来参数化计算可扩展的粒子传输模型，该模型预测超过17.25 x 17.25 km模型域的99％的发射细胞被运输。BEF可用于扩展对全球野火微生物排放及其对生态系统，大气和人类的潜在后果的理解。关键字：pyroaerobiology，生物蓝色，烟雾，气雾剂，激光，野火，野火，大气传输模型，发射■简介
大气重力波：过程和参数化
摘要：从季节到季节性时间尺度和气候变化的大气可预测性均由重力波（GW）严重影响。区域和全球数值模型的质量依赖于GW动力学的彻底理解及其与许多尺度上化学，降水，云和气候的相互作用。在可预见的未来，GWS和许多其他相关过程将部分尚未解决，并且模型将继续依赖参数化。最近的模型对比和研究表明，当今的GW参数化并不能准确代表GW过程。这些缺点在预测气候变化对重要变异模式的影响时引入了不确定性。然而，过去十年来产生了新的数据和理论和数值发展的进步，有望改善情况。本综述对这些发展进行了调查，讨论了GW参数化的当前状态，并为如何从那里开始提出了建议。
大气重力波：过程和参数化
摘要：从季节到季节性时间尺度和气候变化的大气可预测性均由重力波（GW）严重影响。区域和全球数值模型的质量依赖于GW动力学的彻底理解及其与许多尺度上化学，降水，云和气候的相互作用。在可预见的未来，GWS和许多其他相关过程将部分尚未解决，并且模型将继续依赖参数化。最近的模型对比和研究表明，当今的GW参数化并不能准确代表GW过程。这些缺点在预测气候变化对重要变异模式的影响时引入了不确定性。然而，过去十年来产生了新的数据和理论和数值发展的进步，有望改善情况。本综述对这些发展进行了调查，讨论了GW参数化的当前状态，并为如何从那里开始提出了建议。
在极端变暖方案中的气氛和海洋能量运输
在三种最先进的气候模型中分析了从SSP5-8.5扩展方案中全球变暖至2300的极端情况，其中包括两个具有气候灵敏度大于4.5°C的模型。结果是在历史记录和未来的模拟中看到的一些最大的变暖量。模拟显示在前工业和23世纪末之间的9.3至17.5°C全球平均温度变化之间。全球温度的极大变化允许在气候动态中探索基本问题，例如确定水分和能量传输及其与全球大气 - 海洋循环的关系。三个模型进行了SSP5-8.5至2300的模拟：MRI-ESM2-0，IPSL-CM6A-LR和CANESM5。我们分析了这些模拟，以提高人们对气候动态的理解，而不是为期货。在具有最变暖的，Canesm5的模型中，地球的水分含量超过双倍，并且水文循环的强度增加。在CANESM5和IPSL-CM6A-LR中，几乎所有海冰在夏季和冬季都在两个半球中都消除了。在所有三个型号中，哈德利循环都会削弱，对流层顶的高度上升，风暴轨道在不同程度上移动了极点。我们使用扩散框架分析模拟中潮湿的静态传输。干燥的静态通量减小以补偿增加的水分传输；但是，补偿是不完美的。总大气转运的增加，但没有恒定扩散率的速度。涡流强度的降低在确定能量传输方面起着重要作用，云反馈的模式和海洋循环的强度也是如此。
大气科学的机器学习解释性教程
摘要：随着解释机器学习（ML）模型的兴趣越来越多，本文综合了许多与ML解释性相关的主题。我们将解释性与解释性，本地解释性以及功能重要性与功能相关性区分开。我们演示和可视化不同的解释方法，如何解释它们，并提供完整的Python软件包（Scikit-templain），以允许未来的研究人员和模型开发人员探索这些解释能力方法。解释性方法包括Shapley添加性解释（SHAP），Shapley添加剂全球解释（SAGE）和累积的局部效应（ALE）。我们的重点主要放在基于沙普利的技术上，这些技术是增强模型解释性的各种现有方法的统一框架。例如，制造一致的方法，例如可解释的模型 - 不合Snostic解释（lime）和树解释器，用于局部解释性，而鼠尾草则统一了对全球解释性的置换重要性的不同变化。我们提供了一个简短的教程，用于使用三个不同数据集解释ML模型：用于对流的模型数据集用于恶劣天气预测，一个用于子冷冻道路表面预测的幕后数据集，以及用于雷电预测的基于卫星的数据。此外，我们还展示了相关特征对模型的解释性的不利影响。最后，我们演示了评估特征组的模型图案而不是单个特征的概念。评估特征组可减轻特征相关性的影响，并可以对模型提供更全面的理解。本研究中使用的所有代码，模型和数据都可以自由使用，以加速大气和其他环境科学中的机器学习解释性。
化学、生物和大气的交叉点...
化学教学始于 1922 年，当时有三所学院，分别是圣史蒂芬斯学院、印度学院和拉姆贾斯学院。化学教学仅限于学士学位课程的两年制课程，而 I.Sc. 水平的教学则在大学的各个学院进行。1933 年 10 月，大学办公室和图书馆迁至总督府邸，化学系在总督府厨房里默默无闻地起步，该厨房用于举办讲座和实践课。1942 年，在杰出的副校长莫里斯·格威尔爵士的特别努力下，新实验室和教室建成，并邀请了有远见的教职员工。1949 年 6 月，TR Seshadri 教授接任系主任，由于他的不懈努力，研究活动逐渐增多，该系在国际上获得了极高的声誉，成为最好的化学学院之一。 1963 年，大学资助委员会将化学系认定为天然产物化学高级研究中心。1965 年，化学系被认定为化学高级研究中心。该系在化学和化学与物理和生物科学交织的广泛领域中，以创新和开拓性研究中心而著称。1982 年，该系被 DST 评为 DST-FIST 赞助系。在国际化学年 (2011) 中，该系被 DST 评为该国表现最好的化学系之一。
精确评估气候模型中的陆地大圈耦合需要高频数据输出
图4：两足的度量分析，证明了不同平均周期对夏季耦合强度评估的影响（分别为北部和南半球的JJA和DJF）。诊断基于ERA5（ECMWF 300重新分析5）从1991年到2020年重新分析数据。通过TLM算法估算明智的热通量和P LCL之间的耦合强度（Dirmeyer等，2006）。通过使用不同的时间序列（即D：仅白天的平均值； E：24小时的全天平均值；和M：每月平均值）来诊断出强耦合区域（土地网格细胞的最高15％）。使用欧拉图来说明三个诊断之间的空间差异。欧拉图中有色组件的区域与特定集的大小成正比。（Yin等人，2023年修改。）305
评估UFS全局耦合模型中的土地 - 大气耦合过程和气候偏见
摘要：这项研究研究了后者的NCEP统一预测系统（UFS）耦合模型原型模拟模拟（P5 - P8）在2011年北部夏季 - 17在耦合的土地 - 大气层过程及其对模型偏置的影响方面的性能。在模型开发过程中实施了主要的土地物理更新。也就是说，Noah Land Surface模型被Noah MP取代，并且从P7开始更新了全球植被数据集。这些变化以及许多其他UF的改进发生了。这项研究研究了UFS根据模型土地表面过程的实现的35天预测中模拟表面条件的能力。针对全球的通风塔观测值评估了几种陆地表面状态和漏斗，并且还使用基于过程的多元度量指标来诊断分段的耦合过程。近地表气象变量通常会改善，尤其是表面空气温度，而土地 - 大气耦合指标更好地代表了在水分和辐射的表面土壤水分和表面流量之间观察到的协方差。此外，这项研究发现，连续美国的温度偏见与模型模拟水限制和能量限制区域之间耦合过程的不同平衡的能力有关。对土地初始条件的敏感性也被视为预测误差的来源。最重要的是，这项研究提出了构成耦合土地 - 预测模型中的大气行为的蓝图，这是一项至关重要的模型开发任务，可确保从第一天到季节时间尺度的第一天。