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哥白尼：2023年是有史以来最热门的一年，全球温度接近1.5°C的限制
•在2024年1月或2月结束的12个月内可能会超过工业前水平的1.5°C•2023年第一次记录到，每天在一年内每天都超过1850-1900的工业前工业前水平。接近50％的天数比1850-1900水平高1.5°C以上，而11月的两天是第一次温暖2°C。•年度平均空气温度是记录的最温暖的，或接近最温暖的海洋盆地和除澳大利亚以外的所有大陆的最大部分•2023年6月至12月的每个月都比上一年的任何一个月•2023年7月和2023年8月相应的月份，是最温暖的两个月。Boreal Summer（6月至8月）也是有记录以来最温暖的季节•2023年9月是温度偏差高于1991 - 2020年的温度偏差，平均水平高于ERE5数据集中的任何一个月•2023年12月12月是全球录制的12月最温暖的12月，平均温度为13.51°C，0.85°C高于1991-20级的平均水平和1.850的平均水平和1.850级别为1.88°c。您可以在我们的每月公告中访问2023年12月的特定信息
拉丁美洲的氢气 - NET
注：本地图不影响任何领土的地位或主权、国际边界和边界的划定以及任何领土、城市或地区的名称。假设：电解器资本支出 = 232-341 美元/千瓦（陆上风能和太阳能光伏）；太阳能光伏资本支出 = 325 美元/千瓦；陆上风能资本支出 = 1 200 美元/千瓦；电解器 LHV 效率 = 74%；电解器运营支出 = 资本支出的 3%；系统寿命 = 33 年；折现率 = 6%。行政区域（边界）基于：GADM，版本 1.0，https://www.diva-gis.org/gdata。天气数据集：风数据：哥白尼气候变化服务 (2020)，1970 年至今的单层 ERA5 每小时数据，https://doi.org/10.24381/cds.adbb2d47，欧洲中期天气预报中心。太阳能光伏：renewables.ninja，www.renewables.ninja。禁区基于：ESA 和 UCL (2011)，GLOBCOVER 2009：产品描述和验证；USGS (1996)，全球 30 弧秒海拔 (GTOPO30)；全球湖泊和湿地数据库 (GLWD)：Lehner 和 Döll (2004)，“全球湖泊、水库和湿地数据库的开发和验证”，水文学杂志，第 296 卷，第 1-4 期，2004 年 8 月 20 日，第 1-22 页；粮农组织-联合国教科文组织（2007 年），《世界数字土壤图》；WDPA（2020 年），2020 年 12 月。
tau病理学和神经炎症的时间进展
熟练的下海预测对于社会的各个部门至关重要，但构成了宏伟的科学挑战。最近，基于机器的天气前铸造模型优于欧洲中范围天气预测中心（ECMWF）产生的最成功的数值天气预测，但尚未超过季节时间尺度上的常规模型。本文介绍了Fuxi亚季节至季节（FUXI-S2S），这是一种机器学习模型，可提供长达42天的全球日平均预测，其中包括13个压力水平和11个表面变量的五个高空大气变量。fuxi-S2S对ECMWF ERA5重新分析数据进行了72年的每日统计培训，在整体平均值中超过ECMWF的最先进的季节至季节模型，用于总降水量和整体预测，用于总降水量和外出的长波辐射，显着增强了全球阳性预测。FUXI-S2S的性能提高可以归因于其占据预测不确定性并准确预测Madden-Julian振荡（MJO）的卓越能力，从而将熟练的MJO预测从30天扩展到36天。此外，Fuxi-S2S不仅捕获了与MJO相关的现实遥控器，而且还成为发现前体信号的有价值工具，为研究人员提供了洞察力，并有可能在地球系统科学研究中建立新的范式。
4m 2025年3月
动态降尺度通常涉及使用数值天气前词（NWP）求解器将粗数据完善到更高的空间分辨率。数据驱动的模型（例如Fourcastnet）已成为传统NWP模型的预测模型。一旦训练了这些模型，它们就可以在几秒钟内提供预测，而与经典的NWP模型相比，它们要快数千倍。然而，作为交货时间，因此，它们的预测窗口增加，这些模型显示出不稳定的不稳定，因为它们倾向于与现实不同。在本文中，我们建议使用数据同化方法来稳定它们进行缩小任务。数据同化使用来自三种不同来源的信息，即基于部分微分方程（PDE），嘈杂的观察值以及不确定性反射的不完美计算模型。在这项工作中，在进行动态缩小尺度时，我们将用“弱约束的4DVAR框架”中的FourcastNet替换了基于PDE的NWP模型，该模型解释了隐含模型错误。我们证明了这种方法对飓风追踪问题的功效；此外，4DVAR框架自然可以表达和量化不确定性。我们使用ERE5数据证明了我们的方法的性能优于集合卡尔曼过滤器（ENKF）和未稳定的四castnet模型，这是根据预测准确性和预测不确定性的。
比较西非和中非的区域水文建模的网格降水估计
研究区域：位于西非和中部非洲北部的数据扫描盆地。研究重点：多次研究表明，全球栅格降水数据集可以为撒哈拉以南非洲的观察到的数据缺乏替代方案。这项工作评估了15个基于卫星降雨前的封闭前数据集（Arc v.2，Chirp v.2，Chirps v.2，Persiann-CDR，MSWEP v2.2和Tamsat V2.2和Tamsat V3），Reanalission，Reanalission，ERA5，JRA-55，JRA-55，Merra-2 Adj，Merra-2 Prectot，Merra-2 Prectot，Merra-2 Prectot，Merra-2 prectotcort and toctor and toctor and tho测量值（CPC V.1，CRU TS v.4.00和GPCC V.7）以及基于空间接近的区域估计方法，用于简单的每月水平衡模型GR2M的参数。基于分式样本的海上时间验证方案中的克林 - 古普塔效率评分评估了GR2M模型的区域模拟。该地区的新水文见解：结果表明，在所有降水产品中，Chirps是每月时间段的西部和中非水文建模最有效的。此外，排名前五的产品包括WFDEI-CRU，CRU，WFDEI-GPCC和GPCC。总体而言，区域水文建模对小于80,000 km 2的盆地更有效。通过空间接近度进行区域化的方法会导致各种降水产物再现排放的能力的总体下降，最值得注意的是使用WFDEI-GPCC和GPCC。chir仍然是最好的产品。
北大西洋的复合爆炸气旋和大气河的未来变化
摘要。驱动性旋风和大气河流的爆炸性发展对于在延期中部的极端天气中（例如复合风暴 - 流量事件）起着至关重要的作用。尽管众所周知的旋风和大气河流都有充分的了解，并且以前已经对其关系进行了研究，但我们对温暖气候如何影响其同意的理解仍然存在差距。在这里，我们专注于评估当前的气候学，并评估北大西洋大气河流与爆炸性气旋之间未来同意的变化。为实现这一目标，我们独立检测和跟踪大气河流和热带气旋，并研究它们在ERA的同意。与文献一致，大气河流在爆炸性旋风的附近经常被检测到所有数据集中的非爆炸旋风，并且将来大气河强度在所有情况下都会增加。此外，我们发现，与没有的河流相关的爆炸性气旋比没有的河流往往更长，更深。值得注意的是，我们确定了旋风和大气河并发的显着而系统的未来增加。最后，在高排放情况下，爆炸性的旋风和大气河并发显示了与西欧相比的增加和模型一致性。因此，我们的工作在CMIP6气候预测中提供了爆炸性气旋和大气河之间的新统计关系，以及其强度和位置的关节变化的表征。
MAR 模拟南极洲沿海阿德利地表能量收支对飘雪的敏感性
摘要。为了了解南极洲气候的演变，需要在气候模型中准确捕捉控制地面和低层大气气象学的主导过程。我们使用了 10 公里水平分辨率的区域气候模型 MAR (v3.11)，该模型由 ERA5 在 9 年期间 (2010-2018) 重新分析，以研究飘雪 (此处指 2 米以下和 2 米以上的风驱动雪粒运输) 对东南极洲阿德利地近地面大气和地表的影响。进行了两次模型运行，一次有飘雪，一次没有飘雪，并与阿德利地沿海多风地点 D17 的半小时现场观测进行了比较。我们表明，大气中飘雪颗粒的升华导致了模型运行之间的差异，并对近地面大气产生了重大影响。通过冷却低层大气并增加其相对湿度，飘雪还会减少地表的感热和潜热交换（平均 -5.7 W m-2）。此外，大而密集的飘雪层通过与入射辐射通量相互作用，增强入射长波辐射并减少夏季入射短波辐射（净辐射强迫：5.7 W m-2），充当近地面云。即使飘雪改变了这些涉及地表-大气相互作用的过程，由于地表能量通量的补偿效应，总地表能量收支仅因飘雪的引入而略有改变。飘雪驱动的影响是
气候变化下的沿海城市的新型多危险风险评估框架
沿海城市作为人类居住，经济活动和生物多样性的中心，正在面临气候变化所带来的不断升级的挑战。在这项工作中，介绍了一个新型的多危险风险评估框架，重点是沿海城市生活实验室。该方法对气候相关的危害进行了全面评估，包括海平面上升，沿海洪水，沿海侵蚀，陆地洪水，繁重的预皮，极端温度，高温，热浪，冷咒，冰冷的咒语，滑坡和强风。它的应用是通过一个案例研究幻想的：西班牙贝尼尼多姆的沿海城市生活实验室。该方法结合了来自各种卫星来源的遥感数据，例如ERA5，Urban Atlas和Mearit Dem，以通过系统和标准化的指标方法评估多种危害，从而提供了整体风险，可以与其他欧洲沿海城市进行比较。遥感数据的集成增强了危险指标的准确性和分辨率，从而对气候风险的时空动态提供了详细的见解。通过沿海城市生活实验室概念纳入本地专业知识可丰富数据收集，并确保特定于上下文的充分性。当地研究和历史极端气候事件的整合增强了风险指标的有效性和背景。发现与区域趋势保持一致，并揭示了特定的漏洞，特别是与热浪，大雨和沿海洪水有关的漏洞。连续更新和自适应管理策略对于尽管具有优势，MHRA方法论仍面临局限性，包括依赖过时的数据集以及整合多重危害的复杂性。
数据驱动的天气预报的兴起-AMS期刊
摘要：基于机器学习（ML）的数据驱动建模显示出巨大的天气预测潜力。在某些应用中取得了令人印象深刻的结果。ML方法的摄取可能是改变游戏规则的游戏规则，即传统的数值天气预测（NWP）被称为“安静革命”天气预报的“安静革命”。使用标准NWP系统运行预测的计算成本极大地阻碍了通过增加模型分辨率和合奏大小来进行的改进。使用高质量的重新分析数据集（如ERA5进行培训）开发的新一代新一代ML模型允许进行预测，这些预测需要较低的计算成本，并且在准确性方面具有高度竞争力。在这里，我们首次将ML生成的预测与基于标准NWP的预测在类似于操作的上下文中进行比较，该预测是从相同的初始条件初始化的。着眼于确定性预测，我们应用了共同的预测验证工具来评估与最近开发的ML模型之一（Panguweather）一起产生的数据驱动预测的程度，可匹配从领先的全球NWP系统（ECMWF）中的一个领先的全球NWP系统（eCMWF）的预测质量和属性。与操作IFS分析和概要观察结果一起验证时，结果非常有前途，对于全球指标和极端事件而言，具有可比的精度。过于平滑的预测，随着预测提前时间的增加偏差，预测热带气旋强度的性能差，被确定为基于ML的预测的当前缺点。新的NWP范式正在依靠ML模型以及最新分析和重新分析数据集进行预测初始化和模型培训的推论。
Burkina Faso的见解
苏丹 - 萨赫尔地区长期以来一直容易受到环境变化的影响。但是，全球变暖的强化导致了前所未有的挑战，需要详细了解该地区的气候变化。这项研究使用与苏丹 - 撒海利社会高度相关的11个气候指数分析了气候变化对布基纳法索的影响。与参考期（1985 - 2014年）相比，不同SSP的参考周期（2031 - 2060）和Far Future（2071 - 20100年）的统计缩写尺寸缩小的NEX-GDDP-CMIP6模型（25 km）用于确定接近（2031 - 2060）的预计变化（2071 - 2000）。验证气候模型针对状态参考数据（带有站数据的气候危害组红外降水）和ERA5（ECMWF重新分析V5）的验证显示出具有一些偏见的主要气候变量的合理性能。在SSP5 - 8.5下，布基纳法索预计到本世纪末的温度升高超过4.3℃。降雨量预计将在SSP5 - 8.5下增加30％，雨季开始较早，持续时间更长。这可能会增加雨养农业的水利用率，但被蒸散量增加了20％。在所有SSP和未来时期，该国可能会增加洪水和大雨的风险。由于温度的升高，热应力和冷却度天数预计在SSP8.5场景下，尤其是在西部和北部的情况下会大大增加。在SSP1 - 2.6和SSP2 - 4.5下，该国的预计更改要低得多。因此，及时实施气候变化措施可以显着减少气候变化对这个脆弱地区的影响，并在可持续的未来增强人口弹性。