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抓住时机：2023 年亚太地区灾害报告
报告因收到的来自一群杰出学者和发展从业人员的评论而更加丰富，他们担任外部同行评审员，包括 Aamir Riaz（国际电信联盟）、Aban Marker Kabraji（联合国亚太发展协调办公室）、Ali Shareef（马尔代夫气象局）、Animesh Kumar（联合国减少灾害风险办公室）、Anita Cadonau（联合国减少灾害风险办公室）、Anne-Claire Fontan（世界气象组织）、Anoja Seneviratne（斯里兰卡灾害管理中心）、Arash Malekian（德黑兰大学）、Atsuko Okuda（国际电信联盟）、Ben Churchill（世界气象组织）、Chung Kyu Park（延世大学）、Cyrille Honoré（世界气象组织）、Daniela Cuellar Vargas（世界气象组织）、Diana Mosquera Calle（联合国减少灾害风险办公室）、Erica Allis（世界气象组织)、Iftekhar Ahmed (澳大利亚纽卡斯尔大学)、Jayaraman Venkatakrishnan (印度空间研究组织)、Marco Toscano-Rivalta (联合国减少灾害风险办公室)、Mozaharul Alam (联合国环境规划署)、Muhibuddin Usamah (世界气象组织)、Nakiete Msemo (世界气象组织)、Niladri Gupta (亚洲灾害防备中心)、Rahul Sengupta (联合国减少灾害风险办公室)、Sanny Ramos Jegillos (联合国开发计划署)、Santosh Kumar (印度政府内政部国家灾害管理局)、Steven Goldfinch (亚洲开发银行)、Suprayoga Hadi (印度尼西亚副总统办公室)、Tetsuo Kuyama (全球环境战略研究所)、Veronica Grasso (世界气象组织) 和 Xuan Che (联合国减少灾害风险办公室)。
Srinagar气象学中心完成了超过
查mu，1月10日：国务卿（独立指控）科学技术；地球科学和国务卿PMO，原子能部，太空，人员，公共申诉和退休金部Jitendra Singh博士在纪念印度气象部（IMD）150周年的具有里程碑意义的事件上，宣布建立在Jammu的地区气象中心。这一重大举措设定为加强查mu和克什米尔的气象服务，进一步增强了该地区的灾难准备和气候韧性。
气候变化对气候区和加热能量变化的影响1
Nomenclature AR5 – The 5th Assessment Report of IPCC CCRR – Center for Climate and Resilience Research EC – Energy Consumption GBS – Green Building Studio GHG – Greenhouse Gases HDD15°C – heating degree-days with base temperature 15°C IPCC – Intergovernmental Panel on Climate Change MM5 – Mesoscale Meteorological Model Version 5 OGUC – General Ordinance of Urban Planning and Housing of智利RCP住房和城市发展部 - IPCC RF TOT的代表性浓度途径 - OGUC SRES的总辐射强迫RT - 热调节应用手册 - IPCC U-Value排放场景的特别报告 - 热传递 - 热透态 - [W/M 2·K] 1
讨论气候变化和可持续性
院校副校长拉吉文博士此前曾在印度气象系（IMD）任职23年，并担任地球科学部的秘书。在季风和气候研究中有38年以上的时间，他有170多个出版物，H-Index为60，并引用了17,000多个引用。印度三位科学院的会员和国际宇航学院的院士，目前是世界气象组织（WMO）研究委员会的院士。他还是印度气象学会终生成就的吉尔伯特·沃克爵士金牌的获得者。
评估气候变化的空气温度变化和降水对植物生理和土壤微生物过程的影响Wi
使用DNDC（denitrifi阳离子分解）模型（版本9.5）来预测多年生草的蒸腾和光合作用速率（红三叶草和提摩太教）的差异，以及一种砂质苏普固醇的自亲呼吸。在模型实验中使用了两个生长季节的输入参数（从2010年5月1日至2015年8月31日至2015年8月31日）。在2010年，该周期的平均空气温度为14.1±3.3°C，总降水量为0.1796 m，而在2015年，平均空气温度为16.8±5.5°C，总降水量为0.538 m。这些气象参数对2010年的植物不利，2015年有利。结果表明，DNDC模型充分预测了多年生草的总和平均蒸腾率的天气引起的差异：0.12204 m。和0.00099±0.00040 M.Day -1分别在2015年有利的气象条件下和0.05969 m。和0.00049±0.00035 m.day -1，在2010年不利的气象条件下。植物的每日蒸腾率的动力学显着（r = 0.34 p <0.001）与土壤水含量仅在不利的气象条件下相关。模拟光合作用速率的平均值等于2015年的84.4±27.9 kg.c.c.hha -1。天-1，2010年52.3±23.4 kg.c.hha -1 .day -1 .day -1 -1在2010年。在两种天气情况之间的光合作用速率的平均值中存在显着的差异（p <0.001）。单向方差分析（ANOVA）的结果表明，在有利的（8.14±2.25 kg.c.h -1 .day -1）下，自养呼吸的速率比不利（8.14±2.25 kg.c.ha -1 .day -1）高于不利（5.17±2.17±2.19±2.19±2.19 kg.c.c.ha -1 .day -1 .day -1 .day -1）。
通过未来技术预测未来
摘要 - 随着大型模型的整合，尤其是那些采用深度学习技术的集成，气象预测的领域已经发生了重大的转变。本文回顾了这些模型在天气预测中的进步和应用，强调了它们在转变传统预测方法中的作用。诸如FourcastNet，Pangu-Weather，Graphcast，Climax和Fengwu之类的模型通过提供准确的高分辨率预测，超出了传统数值天气预测（NWP）模型的功能，从而做出了明显的贡献。这些模型利用先进的神经网络体系结构，例如卷积神经网络（CNN），图形神经网络（GNN）和变压器来处理各种气象数据，从而提高了各种时间尺度和空间分辨率的预测准确性。本文解决了该领域中的挑战，包括数据获取和计算需求，并探讨了模型优化和硬件进步的未来机会。它强调了人工智能与常规气象技术的整合，有望提高的天气预测准确性，并为应对与气候相关的挑战做出了重要贡献。这种协同位置将大型模型视为在气象预测不断发展的景观中的关键。