进一步耗尽地下水减少地下水补给并增强抽水以满足灌溉需求的原因使地下水进一步消耗了。例如,夏季季风干燥(近距离差异为10%–15%),其次是冬季的大量变暖(1-4°C的温度升高)将进一步加速地下水,通过增加(6% - 20%)灌溉用水需求,并减少了地下水的灌溉水分(6%)相互作用(6%–12%–12 –12 –12 –12 –12 –12),一位Tiwari。这种现象导致了严重的干旱条件,导致2002年至2021年之间的地下水损失。检查印度地下水对温暖气候的反应对于气候适应和确保食品和淡水安全至关重要,因为它导致季风(Kharif)和冬季(Rabi)季节的灌溉水需求增加。
在全球范围内,全球变暖带来的气候变化正在引起严重的变形。Rajshahi坐落在孟加拉国的心脏地带,经历了自己独特的天气模式和环境动态。为了对Rajshahi的气候模式进行趋势分析,从孟加拉国气象部(BMD)获得了从1970年到2018年的广泛数据。这个全面的数据集涵盖温度和降雨量的每月平均值。MS Word,MS Excel,SPSS和地理信息系统(GIS)等工具用于探索统计分析并确定研究地点的趋势。调查结果表明,与降水水平持续下降,温度的升高可明显升高。最低温度的升级超过了最高温度。在1970年至2018年间,拉杰沙希的年平均温度表现出明显的向上轨迹,其特征是每年迅速升级为0.013°C。年度温度波动的速率分别为0.017°C和0.009°C,分别为最大和最小范围。在整个1970 - 2018年中,季风前,季风和季风季节的最高温度分别为0.019°C,0.036°C和0.006°C/年/年。从1990年到2018年,季节性的最高温度在整个冬季也显示出略有积极的趋势。在拉杰沙希(Rajshahi),年平均降雨量从1970年至2018年下降,速度为-1.0593毫米/年。Rajshahi的气候波动在年度和十年范围内都存在。冬季,季风前和季风季节的速率分别为0.008°C,0.018°C和0.016°C/年,季节性的最低温度显示出越来越高的趋势。冬季,季风前,季风和季风后季节显示,季节平均降雨量的趋势下降,季风季节显示年度最大的年减少(-2.509毫米)。在过去的十年(2000-2009)中,平均温度升高了0.0422°C,而平均降雨量降低了26.01毫米。
人们受到影响。»在2015年Heatwave中,由于中风,大约有65,000人住院。»季风2022年产生了破纪录的降雨:约3300万人受到影响。»在2023 - 24年,巴基斯坦经历了前所未有且长时间的雾气,
厄尔尼诺 - 西南振荡(ENSO)概述了2021年开发的LaNiña事件,最终于2023年第一季度结束(图1)。laNiña是指在中部和东部热带太平洋上海面温度比平均温度凉的ENSO相,通常导致西太平洋的降雨增强。图1中所示的Nino3.4指数是用于监测LaNiña(和Elniño)事件的常见指数,持续值低于-0.65°C,表明LaNiña条件。对于新加坡,拉尼娜活动通常会带来更多的降雨量,尤其是在西南季风季节(6月至9月),在东北季风季节(2月)的结束较小程度上,到了第一个季前时期(3月至5月)。laNiña事件也倾向于适度新加坡的温度,其温度高于平均水平。
IIT Bhilai 提供以学期为导向的本科、研究生和研究课程,旨在传授最优质的科学和工程教育。学术课程的录取与学年同步,但在某些情况下,可能与学期开始同步。学年从每年 7 月开始,到下一年的 6 月结束。每个学年分为三个学期 - 季风学期、冬季学期和夏季学期。季风学期和冬季学期是两个常规学期。夏季学期是一个较短的学期,仅适用于 BTech 和 MSc 课程。IIT Bhilai 目前提供各种学科的技术学士 (BTech)、理学硕士 (MSc)、技术硕士 (MTech) 和哲学博士 (PhD) 课程。BTech、MSc、MTech 和 PhD 课程的理论课和实践课均以英语授课。本文档提供 IIT Bhilai 所有课程的课程表以及最新的课程列表。
印度理工学院比莱分校提供以学期为导向的本科、研究生和研究课程,旨在传授最优质的科学和工程教育。学术课程的录取与学年同步,但在某些情况下,可能与学期开始同步。学年每年 7 月开始,到下一年的 6 月结束。每个学年分为三个学期 - 季风学期、冬季学期和夏季学期。季风学期和冬季学期是两个常规学期。夏季学期是一个较短的学期,仅适用于 BTech 和 MSc 课程。印度理工学院比莱分校目前提供各种学科的技术学士 (BTech)、理学硕士 (MSc)、技术硕士 (MTech) 和哲学博士 (PhD) 课程。BTech、MSc、MTech 和 PhD 课程的理论课和实践课均以英语授课。本文件提供印度理工学院比莱分校所有课程的课程表以及最新的课程列表。
孟加拉国极易受到气候变化的影响。全球气候风险指数将孟加拉国列为 1999-2018 年期间受影响最严重的世界第七大国家。气温升高导致季风季节降雨更加强烈和不可预测,灾难性气旋发生的可能性更高,预计将导致潮汐洪水泛滥。此外,孟加拉国也是一个三角洲国家,由 300 多条河流和水道形成的洪泛区组成,其中包括三条主要河流:恒河、布拉马普特拉河和梅格纳河。该国 25% 的国土海拔不到 1 米,50% 的国土海拔不到 6 米。孟加拉国位于世界最高山脉喜马拉雅山脚下,喜马拉雅山也是世界上降水量最高的地区。在季风季节,从海面吹向陆地的风会抬高孟加拉湾的水位,阻碍这些河流的排水
摘要。我们提出了可解释的深度学习技术,用于重建南亚palaeomonsoon雨 - 在过去的500年中,降落了,利用了南部和东亚的长期仪器降水记录和长期的乐器降水记录和古环境数据集以建立两种类型的模型:密集的Neu-neu-neu-ral网络(“区域模型”)和卷积神经网络(“区域模型”和Neural neveral newursal nevental alsal neveral alsal and anns(Cnns)。该区域模型是在七个区域降雨数据集上进行的,虽然它们具有衰落的阶级变异性和显着的干旱,但它们低估了年际变化。CNN旨在说明预测因子和目标中的空间关系,在重建降雨表和产生强大的时空重建方面表现出更高的技能。19世纪和20世纪的特征是季风的年间变异性明显,但较早的时期的特征是衰老到百年纪念的振荡。多年代干旱发生在17世纪中叶和19世纪中期,而18世纪的大部分时间(尤其是本世纪初)的特征是季风降水高于平均水平。极端的干旱往往集中在印度南部和西部,并且经常与记录的饥荒共同进行。大型体积喷发后的几年通常以明显弱的季风标记,但与ElNiño-Southern振荡(ENSO)的关系的符号和强度在百年纪念时间尺度上有所不同。通过应用解释性技术,我们表明模型同时利用了局部氢气候和天气尺度的动力学关系。我们对印度夏季季风的历史变化的发现,并强调了古气候重建中深度学习技术的潜力。
共同具有共同气候特征的国家,并对区域气候状态进行联合评估。因此,南亚气候前景论坛(SASCOF)于2010年成立,特别关注受南亚季风气候影响的国家的信息需求。季节性预测通常包括特定区域的降水和温度前景。不丹的季节性预测是由全球和区域预测中心以及国家气候数据的投入准备的。最终前景还基于南亚气候前景论坛(SASCOF)的共识前景,来自远程预测的世界气象组织(WMO)全球生产中心(GPCS)的产品,其他各种国际来源,各种国际来源,以及ElNiñoSouthtrainsSouthern oscillation(例如ElNiñoSouthern oscillation and Southern Oscillation and Indian obs andso andso andso andso andso)和印度eysoon(Enso)和印度eyon(Inder So)(Indso)(Indso)(Inder So)(In Indian)。必须使用和解释夏季季风前景,并与中心发布的扩展,中等,每日的天气预报和其他咨询。2。sascof-30在普遍条件下共识2.1在太平洋上的ENSO条件ElNiño/Southern振荡(ENSO)是一种全球气候条件,对季风降水的变化和南亚的表面温度有重大影响。到2024年5月底,厄尔尼诺(ElNiño)条件(比赤道太平洋地区的正常SST温暖)变成了ENSO中性条件,并一直处于中立状态,直到2024年10月。目前,ENSO中性条件在太平洋地区盛行。最新的全球模型预测表明,在12月至1月(DJF)季节,La Nina条件发展的可能性有所提高。2.2印度洋的条件