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SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
1。背景印度北部由七个气象细分组成（东北方邦，西北方邦，北方邦，北方邦，哈里亚纳邦，旁遮普邦，喜马al尔邦，查mu＆克什米尔和克什米尔和拉达克），每年1月至3月的年度降雨量约为18％。Jammu＆Kashmir和Ladakh尤其是其年降雨量的31％。冬季降雨对于该地区的狂犬作物至关重要。这对于该地区的水管理也至关重要。由于这些原因，印度气象部（IMD）一直在对印度北部的冬季降雨进行长期预测。imd也不断致力于提高预测模型的技能。预测基于自2021年季风季节以来引入的新开发的多模型集合（MME）技术。MME方法使用来自不同全球气候预测和研究中心（包括IMD的季风任务气候预测系统（MMCFS）模型）的耦合全球气候模型（CGCM）。
西非季风系统对全球海洋 - 区域氛围耦合的反应
德国气候服务中心（Gerics），Helmholtz-Zentrum以下，汉堡，德国，b Depramento b Defamento d de f´sica y Matem aticas，Aticas，ATICAS´ATICAS´ATICAS´ADALCAL“ A，ALCAL” A，ALCAL·De Henares大学，De Henares，de Henares，Madrid，Madrid，Madrid，Spain C National Centeriencence of Altighteric Science of Texas at Austin, Austin, Texas e Alfred Wegener Institute for Polar and Marine Research, Bremerhaven, Germany f Shirshov Institute of Oceanology, Russian Academy of Science, Moscow, Russia g European Commission, Joint Research Centre, Ispra, Italy h African Institute for Mathematical Sciences, Kigali, Rwanda i Department of Physics, University of Ghana, Accra, Ghana j Department of Earth伊利诺伊州伊利诺伊大学芝加哥大学伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州环境科学部的环境科学，伊利诺伊州莱蒙特市阿尔尼国家实验室
评估巴西和英国气候模型模拟的南美季风特征的代表
在南美洲大陆的很大一部分是季风状的降水体制度，在澳大利亚夏季（12月，1月和2月，DJF）期间，潮湿的季节和澳大利亚冬季（JJA 6月，7月和8月）的旱季（Jones and Carvalho，2002年）。就科学和社会利益而言，季风是该地区最重要的气候现象之一。大多数南美洲人口都生活在直接受其季风气候特征影响的地区。几项活动可能会受到潮湿季节内发生的负降水异常的影响。例如，可以减少农业生产，可以停止河流的导航，水力发电的产生可能会受到损害，而灌木丛的火灾除了航空运输和公共健康外还可以传播并影响生物多样性（Marengo等，2008; Zeng等，2008; Marengo et al。； Marengo等，2011; Espinoza; Espinoza et al。同样，阳性沉淀异常可能导致严重的洪水事件（Marengo和Espinoza，2016； Barichivich等，2018）。因此，很快气候变化直接影响了南美人口的生计。因此，对南美季风的气候特征有深入的了解，包括大气循环的各个方面，以及它们在气候模型中的代表性，后者用于模拟过去的气候条件并预测未来条件。此知识对于提供社会可信信息以帮助建立韧性和可持续的未来很重要。
使用数据驱动的振荡模式预测改进了南亚季风降雨的季节预测
E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。 “使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。 国民议会E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。“使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。国民议会
气候因素和东亚夏季季风可能会驱动中国大规模登革热爆发
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比较夏季季风期间在印度进行重新预测预测的两种统计后处理方法
印度数以百万计的人暴露于纳尔图灾难，例如洪水和由重度致敬事件引发的山体滑坡，尤其是在夏季季风季节（Ali等人）（Ali等人。，2019年； Gupta＆Nair，2011年； UNDRR，2020年； Van Oldenborgh等。，2016年； Varikoden＆Reji，2022年； Wallemacq等。，2015年）。这些事件通常是低概率和孤立性的，并且源于同级尺度的干扰在1000 km或更多的尺度上与5至100 km的中尺度对流系统的尺度上的相互作用，并具有可能的含量增强（Francis＆Gadgil，Mohandas等，2006; Mohandas et; Mohandas et;，2020年； Sillmann等。，2017年； Sreenath等。，2022; Srinivas等。，2018年； Varikoden＆Reji，2022年； Viswanad-Hapalli等。，2019年）。与极端降水有关的灾难可能导致大量死亡（Mahapatra等人，2018年； Ray等。，2021; UNDRR，2020年），以及对财产和基础设施的广泛损害，牲畜丧失以及农作物和农业土地的破坏（Revadekar＆Preethi，2012年）。此外，在季风季节，印度极端降水事件的频率，强度和空间变异性在最近几十年中显示出显着的趋势，预计整个21世纪将继续增加（Ali等人。，2019年； Ghosh等。，2012年； Goswami等。，2006年； Mukherjee等。，2018年； Pattanaik＆Rajeevan，2010年； Roxy等。，2017年；辛格等。，2019年； Sooraj等。，2016年）。及时，高质量且可靠的预测此类极端事件及其对印度的分散的可能性，对于为当局提供有效的早期警告至关重要，以改善对灾难的反应和准备，2006年； Mahanta＆Das，2017; Uccellini; Uccellini＆uccellini＆ten Hoeve，2019年）。印度国家中型天气前铸造中心（NCRMWF）使用NCRMWF版本的英国MET Office Unified Model的NCRMWF版本的全球和区域配置产生数值天气预报。由于对降水的确定性预测，尤其是极端事件的预测，由于天气的混乱性质以及预测误差的相关指数增长（例如，由潮湿对流的模型限制和在初始条件下的模型限制引起的）是首选方法是首选的方法。他们提供了对未来状态的范围的估计，从而量化了不确定性，并为发生极端天气事件的产量概率（Ashrit等人，2020年； Mukhopadhyay等。，2021）。NCMRWF集合预测系统（NEP）通常由（a）全球预测（NCMRWF全局合奏预测系统[NEPS-G]），有23个成员（一个对照和22个对照组和22个受扰动成员），销售时间为12天，在12公里的分辨率下为10天
新闻稿Greenko太阳能Medak Limited
季风对印度农业的重要性是毫无疑问的，因为它是农业活动的关键水源。该国约50％的净播种区域依靠季风降雨，这也补充了水库。夏季季风季节，涉及6月至9月，占年降雨量的80％，与主要的农作物生长季节相吻合，哈里夫（Kharif）。季节负责生产大水稻，豆类，油料，棉花和甘蔗等主要农作物。获得灌溉机会有限的状态更加严重地依赖于正常的季风。尽管对印度的GVA仅贡献了约18％，但农业雇用了该国劳动力的一半（Niti Aayog，2022年）。改善农业生产也可以减轻食品通货膨胀的压力，尤其是在谷物和豆类中。因此，一个有利的季风对于支持农村需求并控制食品价格至关重要。2023年正常季风的前景正常季风的概念是基于降雨量与长期平均水平（LPA）的不同。通常，如果季风在LPA的+/- 4％之内，则将季风称为正常。在过去四年中，印度目睹了一个正常的季风。然而，在今年印度季风的不利信号中，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）表明，到今年中旬，埃尔·尼诺（El Nino）到达的可能性很可能。el Nino是指影响全球气候的赤道太平洋地区表面海水的异常变暖。在印度的情况下，埃尔尼诺（El Nino）的发生与贫穷的季风有关，这意味着在6月至9月期间，降雨量低于正常或不足。根据NOAA在4月份发布的最新月度更新，与早期的预测相比，MJJ（5月至6月至7月）期间，El Nino开发的可能性从MJJ（5月至6月至7月）的40％急剧增加到62％（请参阅图表1）。这一时期与印度季风季节的开始相吻合。但是，在今年后期，El Nino发展的机会甚至更高，在80％-90％之间。9月以后的El Nino的到来并不是印度季风的主要问题。
南亚脆弱性的气候变化。根据圣母大学的全球改编计划指数，南亚是新兴的 作为气候适应的远程预测 气候智能公共投资管理（CS-PIM） 季节性水产量模型
•降雨的70％：在季风季节；高度可变（Kumar等人，2013年）•气候变化正在增加印度的降雨变异性（Auffhammer and Carleton 2018）•与印度以外的相关性：> 33％的全球流行歌曲占亚洲季风地区的生活
印度西巴纳斯河流域的定量水文分析
摘要 - 进行详细的水文分析，以估算流域各个位置的峰值排放，并评估驱动时间变化的因素的影响。西巴纳斯盆地在过去二十年中经常遭受洪水的频繁洪水。研究的目的是通过针对季风月份和洪水年的年度开发不同的特警模型来准确评估流域的响应。提取盆地和子碱，在GIS平台上进行流网络。整个西巴纳斯河盆地已被细分为23个子巴斯斯。SWAT模型是使用32年（1987-2018）的降雨和排放数据开发的，校准结果揭示了该模型在流量模拟中的良好性能，如绩效评估指数R 2，NSE和PBIAS的值所示。使用季风和非季风月份的季节性数据以及仅考虑洪水，中度或干旱年份的季节性数据，开发了不同的水文模型。分析了每种类型的校准方案的模型性能，并比较确定季节性校准的最佳方法。与整个季节和非季风月份开发的模型相比，季风开发的模型产生了更好的产出。同样，与洪水年度和干旱年份开发的模型相比，洪水几个月开发的模型给出了更好的结果。可以得出结论，只有使用季风数据才能进行更好的洪水分析校准。简介关键字：洪水；扑打;校准;季风1。
地理技能和知识的发展
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