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评估西北喜马拉雅山的气候趋势
抽象的气候变化对喜马拉雅山脉提出了重大挑战，喜马拉雅山的特征是其脆弱的生态系统和依赖环境资源的脆弱社区。准确的CLI伴侣数据对于了解区域气候变化和评估气候变化的影响至关重要，特别是在观察网络有限的领域。这项研究代表了位于喜马拉雅河西北部的jhelum盆地的气候波动的一项PIO Neering努力，并利用各种各样的网格气象数据集（Aphrodite，Chirps，Chirps，Chirps，Cru和Imdaa）以及来自印度气候学院的观察到的气候数据。主要目标是确定具有有限数据的区域的最有效的网格气候数据产品，并探索将网格数据集与观察到的数据相结合以了解气候变异性的潜力。的发现表明，所有数据集中TEM Perature的上升趋势一致，增加的速度增加。cru记录在t max中的升高为1 c，在t min中升高为1.6 c，而阿芙罗狄蒂则显示了t的平均增加约为1 c。观察到的平均年度最大和T min显示净增加1 C和0.6 C。关于降水，除IMDAA以外的所有数据集都表现出越来越多的趋势，与观察到的数据相反，该数据在40年内从1266 mm降低到1068 mm。chirp，CRU和阿芙罗狄蒂显示出趋势的增加，而IMDAA与观察到的数据紧密一致，但往往高估了沉淀的30％。我们的研究将IMDAA视为最多的
气候变化的影响会引起热压力对印度沿海城市工作的人们
摘要印度沿海城市在气候变化的背景下更容易受到热应激，与工作环境中的生理压力相关。在本研究中报道了从Steadman热应激指数（SHSI）获得的热应激指数（SHSI）及其相关的工作绩效下降（DWP）的下降。 （b）1981 - 2014年期间（历史）（历史）和2015 - 200年期间，印度热带元学研究所（IITM） - 元素元学研究所（IITM） - 元素元素（IITM）实行系统模型（ESM）（来源：NEX GDDP）的高分辨率，偏差的模拟（历史）和2015 - 2050年（共享社会经济途径2.4.5＆5.8.5）的高分辨率。使用模型数据集估算了所有研究位置的湿鳞球温度（WBGT）等效的SHSI值（WBGT）。结果表明，热应力的上升主要取决于西海岸城市相对湿度的变化，而它取决于东海岸城市的温度变化。Chennai，Nellore，Puducherry和Koochi的城市在SSP2.4.5场景中表现出更高的工作性能下降，而在2041 - 2050年的十年中，SSP5.8.5场景中添加了Mangalore和Thiruvananthapuram。在钦奈，内洛尔，普杜切里和高知的人工作中，在2021 - 2050年的未来气候场景中，在光线，中等，沉重和非常沉重的工作条件下，建议在光线，中等，沉重且非常沉重的工作条件下增加25％的休息时间。