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laNiña的条件在12月初出现，反映在中部和东部赤道太平洋的平均海面温度中。最新的每周指数在-0.7 O C之间，接近0.0 O C.上海热含量异常继续降低，低于平均水平的地下温度继续在地理上发展，反映了赤道太平洋范围内的负面异常的扩展。大气还反映了这种变化，在东中心和东太平洋，低水平的风异常在东部和东部的大风中，而高级风是西风。对流降雨在国际日期线上受到压制，并在西赤道太平洋和整个印度尼西亚得到了增强。总体而言，耦合的海洋大气系统反映了弱的LaNiña条件。气候模型表明，LaNiña的条件将在2025年1月至2025年3月，并将在3月至2025年5月过渡到ENSO-NEDRAL，中度的概率为60％。尽管拉尼娜（LaNiña）很弱，并且在季节后期的发生，但在特立尼达（Trinidad）和多巴哥（Tobago）中将感觉到它对天气的影响。
2024水禽，环境和气候条件以及...
在调查的6种气候模型中（除了局模型之外），有4个还表明SST可能保留在ENSO中性范围内。剩下的2个建议在热带太平洋地区的SST可能会达到或超过整个12月至2月的LaNiña阈值，这将被归类为LaNiña活动。
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中性ENSO阶段继续。气象局宣布了LaNiña手表，基于被调查的气候模型，这表明在年底之前，ENSO保持中性或达到LaNiña水平的机会大致相等。在9月至11月的远距离预测表明，对于NT和北部沿海地区的大部分地区，降雨可能在正常的季节性范围内，而在NT西部大部分地区，降雨可能比平均条件更干燥。在接下来的3个月中，在NT的平均水平和夜晚的温度很可能就在NT。
印度政府
（a）是。（b）拉尼娜（LaNiña）是一种气候现象，其特征是中部和东太平洋中的海面温度较低（SST），可能会显着影响印度季风。一般而言，在LaNiña的活动中，在西南季风季节，印度在印度接受了正常降雨量。该国的大部分地区在拉尼娜（La Nina）的年代接受了高度的降雨，除了印度北部地区和印度东北部的某些地区，在拉尼娜（La Nina）时期可能低于正常降雨。此外，在拉尼娜（La Nina）年的冬季，通常会观察到低于正常的温度。虽然拉尼娜（La Nina）期间的降雨量过多会导致洪水，作物损害和牲畜损失，但它也可以使雨养农业和地下水水平受益。与LaNiña相关的降雨量增加有时会导致印度地区的温度降低，这可能会影响某些哈里夫作物的生长和发展。（c） - （e）是的。该部一直在定期进行季风和相关的研究
评估印度尼西亚西爪哇省万隆市的绿色空间管理改进的评估
摘要。从2015年至2022年（8年）成功地进行了1/24º分辨率3维区域循环的1/24º分辨率的模拟，涵盖了ElNiño2015年的Enso年和LaNiña2022在Banda Sea（NBS）的LaNiña2022。海面温度/高度的模型和数据比较很好地再现了观察到的卫星数据集，相关系数高于0.9。表明，NBS中的平均循环是由西部布鲁（Western Buru）和曼帕海峡（Manipa Strait）的两种流入液，导致蜿蜒的向东平均循环，累积在东NBS中的温度较高的水，与Buru以南的高电流方差相关，并沿着Manipa海峡沿线。海洋学参数的季节性变化在研究区域占主导地位。例如，在东南（西北）季风期间，海水温度最低（最高），盐度最大（最小）。此外，年间的时间尺度ENSO和IOD显着调节了海水温度和盐度变化，尤其是在热跃层层（110 m）。与2015年的ElNiño有关，较冷和盐水较高，与较高的IOD相关，与LaNiña2022年期间的温暖和更新鲜的水相比，iod较温暖和更新鲜的水。
解剖种族差异对使用基于图像的深度学习模型对菲律宾视网膜眼底照片进行人工智能分析的影响，MD 1,2,3
人工智能 (AI) 是诊断和治疗视网膜疾病的一种可能改变范式的创新。深度学习 (DL) 是一种更新、更复杂的 AI 子类型，通常用于处理来自文本、音频和照片的信息。较旧的 AI 模型需要预先编程的指令来分析信息，而较新的 DL 算法可以基于之前输入的信息来“学习”新事物并得出结论。1 例如，DL 算法首先被教导什么是视网膜眼底照片。它学习如何识别正常标志。一旦它能够正确地做到这一点并遇到视网膜病变，它就会学会将其识别为异常发现。它可以学会这种病变是什么，然后 DL 算法识别特征并将其与之前训练的内容联系起来。当它在另一张图片中遇到它时，它应该能够识别它是什么，尽管它的外观有所不同。
区分对多年和单年la nin〜a事件期间北部中高纬度大洲冬季温度的影响：建模ST
摘要：利用2200-yr CESM1工业前模拟，本研究研究了单年（SY）和多年（MY）LaNiñas对它们对冬季表面空气温度的各自影响的影响，重点介绍了模型中高层间气温的冬季空间，重点介绍了指定机制的冬季 - 高层间气温。在四个大陆部门确定了明显的影响：北美，欧洲，西伯利亚西伯利亚（W-西伯利亚）和西伯利亚东部（E-Siberia）。模拟的SyLaNiña事件的典型影响是在欧洲和W＆E-Siberia上的异常变暖，以及北美的异常冷却。模拟了我的LaNiña事件，减少了北美的典型异常冷却，以及在W＆E-Siberia上的典型异常变暖，但增强了欧洲典型的异常变暖。模拟我的LaNiñas在第一个冬季的明显影响比第二个冬天更为突出，除了W-Siberia之外，在第二个冬季，明显的影响更加明显。CESM1模拟中的这些总体不同的影响可以归因于这些大陆上的敏感性的不同敏感性与我和SyLaNiñas之间的差异在其强度，位置和诱发的大西洋海洋表面温度异常中的差异。这些特性差异与北美太平洋，北大西洋振荡，印度洋 - 诱发波浪火车和热带北大西洋 - 诱发的波浪火车机制的不同气候影响有关。然后对1900年至2022年的观察结果进行验证，以确定CESM1模拟中的差异。
是什么使澳大利亚东部从2020年到2022年如此潮湿？
极端降雨可能发生在各个时间尺度上，包括：•可能导致山洪暴发的短而沉重的爆发•缓慢的天气系统会带来几天的大雨，导致广泛的河流洪水泛滥•持续的大雨的月或季节，通常与LaNiña等全球气候模式相关，例如LaNiña等全球气候，这将更多的水分和雨水推向了该国。随着气候温暖和大气的水分更多，这些事件的特征可能会改变。NESP气候系统中心研究人员一直在努力了解长期降雨极端的变化，通过重点关注影响2020年至2022年澳大利亚东部的潮湿条件。了解气候系统中的行为和相互作用，尤其是在温暖的气候下，为支持基于证据的气候适应和决策提供了关键信息。
检查更新对20世纪ENSO变异性变化的人为影响
ElNiño/Southern振荡（ENSO）海面温度（SST）变异性在1960年后增加，受到更频繁的强烈Elniño和LaNiña事件的影响。然而，这种变化是否与人为变暖有关，在很大程度上尚不清楚。从这个角度来看，我们考虑了几种常用的建模设计中对ENSO变异性的人为影响，这共同提出了与温室变暖有关的对1960年后ENSO SST变异性的影响。特别是，1901 - 1960年至1961年至2020年之间模拟ENSO SST变异性的比较表明，超过四分之三的气候模型会导致1960年ENSO后SST变异性幅度提高，并转化为更常见的强大Elniño和LaNiñña和LaNiñña事件。多个大型合奏实验进一步确认了模拟的1960年后ENSO振幅增加（约10％）并不仅仅是由于内部变异性。此外，在恒定的工业前CO 2水平下，多个世纪长的模拟表明，观察到的1960年后ENSO变异性很高，分别位于东部和中部和中央pacifiminfumens的最高2.5和10％。改进模型ENSO物理学，一致的未来以及其他ENSO特征的历史变化以及单构型大型实验的识别，以确定气候变化对ENSO的影响。