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气候变化和可持续性中的量子机学习：简短的评论
气候变化及其对全球可持续性的影响是关键挑战，要求具有尖端技术和科学见解的创新解决方案。Quantum机器学习（QML）已成为一种有希望的范式，它利用量子计算的力量解决了包括气候变化和可持续性在内的各个领域中的复杂问题。在这项工作中，我们调查了应用量子机学习以解决气候变化和与可持续性有关的问题的现有文献。我们回顾了有希望的QML方法，这些方法具有加速脱碳，包括能量系统，气候数据预测，气候监测和危险事件预测的能力。我们讨论了量子机学习方法的挑战和当前限制，并概述了潜在的机会和未来工作，以利用基于QML的方法在Climeate变更研究的重要领域中。
NLP在农业气候适应中的应用
农业部门的气候适应需要为农民和农场顾问提供相关且值得信赖的信息，以帮助提高其对Climeate变革的弹性。我们介绍了我的气候范围，这是一个提问（QA）的原型，该原型综合了来自不同数据源的信息，例如经过同行评审的科学文学和高质量的，与行业相关的灰色文献，以引起参考，以引用给定用户的问题。我们的原型使用开源的生成模型来进行数据隐私和知识产权保护，并为答案发电，接地和出处提供重新生成的生成。虽然有针对质量检查系统的标准评估指标，但没有现有的评估框架适合我们基于LLM的QA应用程序在气候适应域中。我们根据域专家的要求设计了一个具有七个指标的评估框架，以判断12种不同基于LLM的模型的生成答案。通过用户研究通过域专家进行的最初评估显示出有希望的可用性结果。
悬崖：一种新的开源python软件包和用于气候建模（v1.0.1）中统计偏差调整和评估的综合界面
摘要。统计偏差调整通常在使用其影响研究结果之前将其用于气候模型。但是，基于观测数据和模型数据之间的分布图的不同方法可以改变模型的模拟趋势以及时空和可变的一致性，并且如果未彻底评估，则容易使用误解。尽管这些基本问题很重要，但当前应用偏见调整的研究人员目前没有手头的工具来比较不同的方法或评估结果以发现可能的扭曲。因此，在统计偏差调整中的广泛实践与学术文献的建议不符。为了解决阻碍此问题的实际问题，我们介绍了悬式，这是一个开源python软件包，用于在共同的框架及其全面评估中实施八种不同的同行评审且广泛使用的偏差调整方法。在开比性中引入的评估框架允许用户分析用户启用的气候指数和分布属性的边际，时空和可变性结构的变化，以及模型中模拟的climeate变化趋势的任何变化。使用七个CMIP6全球循环模型在对地中海地区的案例研究中应用首都，这项研究发现，最合适的偏见调整方法取决于所研究的变量和影响，甚至旨在保留气候变化趋势的方法也可以改变它。这些
云型的机器学习 - 泰特里 - 观察 -
摘要。气候模型中云反馈的不确定性是未来Climeate预测的主要限制。因此，云模拟的评估和改进对于确保气候模型的准确性至关重要。我们在气候模型中相对于卫星观测值分析了云偏差和云的变化，相对于全球平均值近表面温度（GMST），并将它们与均衡气候灵敏度，瞬态气候响应和云反馈相关联。For this purpose, we develop a supervised deep convolutional artificial neural network for determination of cloud types from low-resolution (2.5 ◦ × 2.5 ◦ ) daily mean top-of-atmosphere shortwave and longwave radiation fields, corresponding to the World Meteorological Organization (WMO) cloud genera recorded by human observers in the Global Telecommunication System (GTS).We train this network on top-of-atmosphere radiation retrieved by the Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) and GTS and apply it to the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 and 6 (CMIP5 and CMIP6) model output and the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Reanalysis version 5 (ERA5) and the Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications version 2 （Merra-2）Reanalyses。我们比较模型和卫星观测值之间的云类型。我们将偏见与气候灵敏度联系起来，并确定云类型的根平方误差与源自神经网络的均方根误差与模型平衡气候灵敏度（ECS），瞬态气候响应（TCR）和云反馈。模型集合中的这种统计关系有利于具有较高EC，TCR和云反馈的模型。但是，这种关系可能是由于当今偏见和未来预测的云变化之间使用的集合的规模相对较小或解耦。使用ebrupt-4×CO 2 CMIP5和CMIP6实验，我们表明，模拟层状减少和增加的累积云的模型往往具有比模拟层状增加和减小累积云的模型更高的EC，并且这也可以部分解释模型云类型的发生之间的关联。
建模气候变化对流量的影响...
干旱是世界各地自然灾难的主要原因（Bekele等人2019）。气候变化对几个因素有重大影响，包括水文周期，生物多样性，领土生态学，水资源，环境，农业和粮食安全以及人类健康（Gupta 2015）。降雨量是主要因素之一，它对农业，能源平衡，水力发电，工业和粮食安全的水可用性的时间和空间模式产生了影响（Ayehu等人2018）。科学证据现在表明，随着地球表面温室气体浓度的上升，地球大气的平均温度将继续升高。虽然预计温度会始终如一地升高，但根据各种气候模型和排放场景，降水表现出可变的结果（IPCC 2014； Tessema等。2021）。中纬度和亚热带干燥区域有望在RCP8.5场景下降水下降，而高纬度，赤道pacifife，赤道和湿区的降水有望增加（Sesana等人。2019）。例如，IPCC（2021）指出，除非CO 2和其他温室气体排放的显着减少，否则在21世纪将超过1.5和2°C的变暖。21世纪非洲的预期温度高于平均全球温度（IPCC 2013）。世界不同等地受到气候变化的影响（Thornton等人2008; Kotir 2011）。 2017）。2008; Kotir 2011）。2017）。非洲是气候变化最大的大陆（Collier等人2008）;特别是，撒哈拉以南非洲是最脆弱的地区，因为使用雨水农业种植了所有农作物中的96％，这可能会加剧问题（Serdeczny等人。 物理和经济缺乏的缺乏对非洲大角（GHA）具有复杂的影响，经常导致严重的水和粮食短缺（Nicholson 2014； Awange等人 2016）。 该地区的未来水稀缺问题可能会因该地区的迅速扩大和高度不可预测的气候而加剧（Hirpa等人。 2019）。 在东非，来自各种GCM场景的降雨揭示了不确定的幅度和趋势（Getahun等人。 2020）。 例如，在接下来的几年中，尼罗河流域的流流量有望减少（Haile等人 2017），还有其他研究发现（Worqlul等人 2018）表明，尼罗河流域的流流量估计在未来几十年中会增加。 Haile等人报道。 （2017）有力的证据表明，埃塞俄比亚的气候变化在过去50年中发生了变化。 在2007年气候变化国家适应计划（NAPA）下，前埃塞俄比亚国家气象局（NMA）确定国家平均年度年度温度在1960年至2006年之间。。。 这一数字表明，在过去的46年中，每十年增加0.28°C。 根据这项研究的发现，在主要潮湿季节中最引人注目的是，当增长最为明显时。2008）;特别是，撒哈拉以南非洲是最脆弱的地区，因为使用雨水农业种植了所有农作物中的96％，这可能会加剧问题（Serdeczny等人。物理和经济缺乏的缺乏对非洲大角（GHA）具有复杂的影响，经常导致严重的水和粮食短缺（Nicholson 2014； Awange等人2016）。该地区的未来水稀缺问题可能会因该地区的迅速扩大和高度不可预测的气候而加剧（Hirpa等人。2019）。在东非，来自各种GCM场景的降雨揭示了不确定的幅度和趋势（Getahun等人。2020）。例如，在接下来的几年中，尼罗河流域的流流量有望减少（Haile等人2017），还有其他研究发现（Worqlul等人2018）表明，尼罗河流域的流流量估计在未来几十年中会增加。Haile等人报道。 （2017）有力的证据表明，埃塞俄比亚的气候变化在过去50年中发生了变化。 在2007年气候变化国家适应计划（NAPA）下，前埃塞俄比亚国家气象局（NMA）确定国家平均年度年度温度在1960年至2006年之间。。Haile等人报道。（2017）有力的证据表明，埃塞俄比亚的气候变化在过去50年中发生了变化。在2007年气候变化国家适应计划（NAPA）下，前埃塞俄比亚国家气象局（NMA）确定国家平均年度年度温度在1960年至2006年之间。这一数字表明，在过去的46年中，每十年增加0.28°C。根据这项研究的发现，在主要潮湿季节中最引人注目的是，当增长最为明显时。粗略的全球气候模型（GCM）决议无法捕获小规模的降雨模式，GCM和RCM降雨预测的高度不确定性，以及使用东非的测量流流缺乏模型验证，所有的水都具有水力影响研究（Otieno and Anyah 2013; Shiferaw eyh and Anyah and Anyah and any Anyah and anyah and anyah and y. shiferaw et al.2018; Endris等。2019）。一般气候模型（GCM）（CMIP; Chen等人。2022）。广泛应用缩小的GCM由于对潜在的未来气候场景的准确和信任而获得了受欢迎程度（Bhatta等人。2019; Bermúdez等。2020; Touseef等。2020; Ji等。2021）。不同气候模型的偏见和内部变异性可能会产生对未来Climeate的完全不同的投影。结果，为了更好地表征结构不确定性并改善气候预测，首选气候模型的集合而不是单个模型（Gaur等人。2021）。在埃塞俄比亚的12河盆地中，Awash River盆地（ARB）是最脆弱和广泛的剥削（Tadese等人2019）。增加人口，定居点，加强农业实践，高地侵蚀和污染物都导致了ARB淡水供应量的下降（Bekele等人2019）。由于多种原因，选择了Kessem流域来研究气候变化对流流的影响。Bekele等。首先，凯塞姆河是奥瓦斯河的一条小支流，为下游的用水使用者提供了更大的流动。第二，在凯西姆流域的下游地区，计划每年有一个25,000公顷的政府拥有的灌溉项目，每年生产500,000吨糖（Hailu 2020）。第三，流域是许多人的家园，他们的生计受到潜在的雨季和气候变化下降的负面影响（CSA 2011）。使用代表性浓度途径（RCP）在ARB的不同子囊中研究了气候变化（例如2019; Daba＆You 2020; Getahun等。2020）。这些研究的预测表明，气候变化对ARB的流流动变化具有很大的影响。 但是，气候变化方案随着时间而变化。 目前，共享的社会经济道路（SSP）情景是根据全球发展开发的，导致缓解和适应气候变化的不同挑战（O'Neill等人。 2017）。表明，气候变化对ARB的流流动变化具有很大的影响。但是，气候变化方案随着时间而变化。目前，共享的社会经济道路（SSP）情景是根据全球发展开发的，导致缓解和适应气候变化的不同挑战（O'Neill等人。2017）。