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C40 – MMC全球市长气候和迁移工作组
在移民治理方面，城市在保护以及包括移民和难民在内的同样积极的往绩，通常为其民族和国际同行提供了在移民治理和气候变化相遇的最前沿的道路。整个政府方法（包括地方治理）对气候移民的重要性是全球移民3（GCM）（GCM）和难民全球紧凑型的重要性，第4条，在国际移民审查论坛5（2022）和全球难民论坛6（2023）（2023）（2023）（2023）（2023）（2023）（2023）（2023年）中庆祝。7
VCP24事实说明书 - 维多利亚时代的气候预测2024与维多利亚州先前的气候预测相比如何？
以及来自广泛的GCM的报告，VCP19包括6个GCM的区域缩减结果。csiro将这些GCMS缩小为VCP19的维多利亚州约5公里。vcp24结合了来自更广泛的全球和区域模型的更多GCM的区域缩小，每种排放场景总共有32个区域缩小的模拟。这包括〜4公里的决议，从新南威尔士州政府的Narclim2.0项目6上进行了澳大利亚东南部的区域缩减。它还包括来自昆士兰州政府和澳大利亚气候服务局的国家规模〜10-20公里，这是气象局，CSIRO局之间的合作伙伴关系，澳大利亚统计局和地球科学局澳大利亚澳大利亚7。这种多模型方法与澳大利亚政府出版的澳大利亚气候预测路线图的目标保持一致。8，它允许与新兴的国家和州预测更大的可比性，这些预测利用了一些相同的建模。
使用替代辐射转移模型增强3D行星大气模拟
a b s t r a c t这项工作引入了一种方法，可以通过将机器学习的替代模型整合到OASIS全球循环模型（GCM）中来增强3D大气模拟的计算效率。传统的GCM基于反复整合物理方程的传统GCM在一系列时间段的大气过程中进行了大气过程，这是时间密集的，导致了模拟的空间和时间分辨率的妥协。这项研究赋予了这一限制，从而在实际时间范围内实现了更高的分辨率模拟。加速3D模拟在多个域中具有显着含义。首先，它促进了将3D模型集成到系外行星推理管道中，从而从以前从JWST和JWST Instruments预期的大量数据中对系外行星进行了良好的表征。其次，3D模型的加速度将使地球和太阳系行星的更高分辨率模拟，从而更详细地了解其大气物理和化学。我们的方法用基于仿真输入和输出的训练的基于神经网络的复发模型代替了绿洲中的辐射传输模块。辐射转移通常是GCM最慢的组件之一，因此为整体模型加速提供了最大的范围。替代模型在金星大气的特定测试案例上进行了训练和测试，以基准在非生物大气的情况下基于这种方法的实用性。这种方法产生了令人鼓舞的结果，与在一个图形处理单元（GPU）上相比，与使用匹配的原始GCM在金星样条件下相比，在一个图形处理单元（GPU）上表明，ABO V E 99.0％的精度和147个速度的因子。
词汇表和定义 - 气候变化 -
ɳǎȳeNSOElNiño-Southern振荡ȷɍʌǝƀɫȳɳǥǝɴɔɍʌɪȼɻɮɴɔɍʌɪȼɻɮȷɍʌǝƀɫȳɳǥǝȷɍʌǝƀɫȳɳǥǝɴɔɍʌɪȼɻɮɴɔɍʌɪȼɻɮɴɔɍʌɪȼɻɮgcm通用循环模型ɋɻɮɴȼɍȷɍʌǝƀɮɳǵgdp gross gross gross家用产品ɇɍɩɂɇɍ/ɇɍƀɭʌȳɭȶƙɭȶƙ
![arxiv：2408.12063v1 [stat.ml] 2024年8月22日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\ed15f9ead4a578fa32118d0ea636ba51852a48eb.webp)
arxiv：2408.12063v1 [stat.ml] 2024年8月22日
全球气候模型（GCM）对于通过模拟地球系统来预测气候变化至关重要。，GCM输出由于模型未确定性，参数化简化和复杂气候现象的表示不足而表现出系统的偏见。依靠历史观察数据和统计技术的传统偏见校正方法通常忽略了未观察到的混杂因素，从而导致偏见。本文提出了一种新型的偏见校正方法，以利用GCM和Observational数据来学习一种因素模型，以捕获多引起潜在混杂因素。受到基于因果关系时间序列的最新进展的启发，我们的方法首先构建了一个因素模型，从历史数据中学习潜在混杂因素，然后应用它们以使用高级时间序列预测模型来增强偏见校正过程。实验结果证明了降水输出准确性的显着证明。通过吸收未观察到的混杂因素，我们的方法为气候模型偏见校正提供了底饰和理论上的解决方案。
分析未来的气候变化 - 蓝色 - 尼尔 -
摘要。气候变化已成为当今世界上最具威胁性的问题之一，其全球背景及其对环境和社会经济驱动力的反应。然而，不同的一般循环模型（GCM）和粗空间分辨率之间的巨大不确定性使得直接使用GCM的输出很难，尤其是在区域规模上可持续水管理的尤其是对降低降压技术的需求。This study aims (i) to evalu- ate the comparative performance of two widely used sta- tistical downscaling techniques, namely the Long Ashton Research Station Weather Generator (LARS-WG) and the Statistical Downscaling Model (SDSM), and (ii) to down- scale future climate scenarios of precipitation, maximum temperature ( T max ) and minimum temperature ( T min ) of the Upper Blue Nile River basin at finer空间和时间尺度适合进一步的水文影响研究。卡尔和验证结果表明，降尺度技术（LARS-WG和SDSM）均显示出可构成的综合和良好的模拟能力，可以模拟当前的局部气候变量。仅通过同样加权和变化的统计指数的权重进行进一步的定量和定性比较性能评估。评估结果表明，使用CANESM2 CMIP5 GCM的SDSM能够再现更准确的长期平均每月降水量，但Lars-WG在捕获整个数据范围内每天的极端事件和每日预启动的分布方面表现最佳。六个选定的多模型CMIP3 GCM，即HADCM3，GFDL-CM2.1，ECHAM5-OM，CCSM3，MRI-CGCM2.3.2和CSIRO-MK3 GCMS，用于降低缩放的气候
造血干细胞在体内进行双向命运转变。
2相应的地址：美国阿拉巴马大学伯明翰大学医学院病理学系，分子和细胞病理学系，美国阿拉巴马州35294，美国。电话。：1-205-996-0591;传真：1-205-934-7447;电子邮件：girishmelkani@uabmc.edu（gcm）
气候模型降尺度的多变量硬物理约束
全球气候模型（GCM）是模拟气候演变并评估气候变化影响的主要工具。但是，它们通常以粗糙的空间分解运行，从而限制了它们在繁殖局部规模现象方面的准确性。利用深度学习的统计缩减方法通过近似粗略变量的局部尺度气候场来解决此问题，从而实现了区域GCM的投影。通常，感兴趣的不同变量的气候场是独立缩小的，从而违反了互连变量之间的基本物理特性。本研究研究了此问题的范围，并通过温度的应用为引入多变量硬约束的框架奠定了基础，该框架可以保证与降低气候变量的群体之间的身体关系。
越陶先生 - 计算机科学
•RFC 8452依靠出版物[12]中的分析来证明使用QUIC协议中用于票务加密的加密方案AES-GCM-SIV的安全性。出版物[10]（例如，由RFC 9001）用于规定QUIC和TLS中GCM加密的使用限制。