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使用孟加拉国沿海地区的马尔可夫链模型预测降水
这项工作探讨了孟加拉国降水模式的详细研究，特别着重于使用马尔可夫链在六个沿海城市进行年度降雨变化。为了创建具有四个不同降水状态的强大马尔可夫链模型，并提供了对这些状态之间过渡概率的洞察力，该研究将历史降雨数据整合到了近三十年（1994- 2023年）。为选定数量的沿海电台计算了固定测试统计量（χ²），并使用此历史数据预测了不同降雨状态之间的过渡概率。发现的结果表明，测试统计量的观察值χ²对所有沿海站都很重要，表明可靠的模型拟合。这些结果强调了了解降水模式的时间演变的重要性，这对于该地区的有效水资源管理，农业规划和灾难准备至关重要。该研究强调了降雨模式的动态性质以及自适应策略减轻气候变化影响的必要性。此外，这项研究强调了气候研究的相互联系，以及增强数据收集方法和国际协作的关键需求，以弥合有关气候变异性知识差距的差距。通过参考有关气候变化，极端降雨事件以及降水模式变化的全面学术著作，该研究详细概述了该领域当前的研究景观。总而言之，这项研究不仅有助于理解孟加拉国沿海城市的降水动态，而且还为参与参与气候适应和韧性计划的政策制定者和利益相关者提供了宝贵的见解。马尔可夫链模型与广泛的历史数据集的集成是预测未来降雨趋势并制定知情策略的强大工具，以应对改变降水模式所带来的挑战。
（b）：Osama Ragab Ibrahim，Yara Gamil，Salma Al Maghawry（2024）。比较检测到的全球气候降雨量降水的趋势和预测
摘要由于气候变化的效果不断升级，可用的水资源处于风险状态。气候变化估计和预测。降水量和强度的变化对环境体系如何应对人类受影响的气候变化有重大影响，尤其是在阿曼的苏丹国中，这有很长的历史。为了预见2022 - 2050年的降水量，本研究使用社区气候系统模型版本4（CCSM4）与2006 - 2022年阿曼的历史记录记录的降水模式相比，预测未来的气候变化。本研究的目的是确定是否可以使用气候变化情景来预测降水量。这项研究阐明了未来的降水模式，就气候变化对局部降水量的影响而言。此外，这些发现将支持该国的决策者在管理和减轻该国当前的水资源以减少气候变化的影响方面的决策。
使用AI/ML技术监测北极降水
kandivali（东部），孟买，马哈拉施特拉邦，印度摘要：在气候变化和环境转变的背景下，监测北极降水已成为一个关键问题，尤其是在研究不足的地区，在数据稀缺的地区有效预测。本文通过采用先进的机器学习技术，包括随机森林（RF），XGBOOST和LOGISTIS回归提出了一种创新的方法来增强降水预测的准确性。结果表明，逻辑回归达到了98％的最高精度，而随机森林和Xgboost均表现出88％的精度。通过利用包含关键参数的全面数据集，例如日期，云覆盖，阳光，全球辐射，温度指标，降水水平和积雪深度，我们的模型旨在提供及时，精确的预测。该方法将这些机器学习算法整合在一起，以分析和解释气象因素之间的复杂相互作用，最终改善了预测结果。我们的发现表明，与传统方法相比，这种综合方法显着提高了预测准确性，这使其成为偏远北极地区实际应用的可行解决方案。通过促进早期发现和对降水模式的理解，这项研究有助于更好的资源管理，并为应对气候变异性带来的挑战而有助于理解决策，最终旨在减轻弱势弧菌生态系统变化降水动态的影响。关键字：降水预测，气候变化，机器学习，随机森林（RF），XGBoost，Logistic回归，气象数据分析。
使用LSTM模型分解每日降水数据
没有时间调整，需要对其他位置的每日降水量测量值保持一致，以解释日光节省时间。这些位置进行一年一度的一小时换档，需要每日降水读数和其他气象元素之间的时间对齐，因为半小时的降水数据在标准时间始终记录下来。然后，我们使用该站完整的半小时沉淀数据执行此插值数据的内部连接。这导致了一个时间序列，该时间序列可以追溯到半小时的降水记录开始日期。我们在2020年至2022年的所有数据上测试模型，使用2018和2019作为验证设置，以防止模型过度拟合并在其余数据上进行训练。这会导致大约75％-10％-15％的火车验证测试拆分。训练数据集进行了改组，以允许该模型从每批更具代表性的样本中学习。
report2-温度和爱德华兹含水层区域的降水预测
对于每次降水干旱分析，计算最小降水量的总数是针对1、2、3、4和7。5年的连续时间范围。降水干旱长度大致与该地区值得注意的历史降水干旱的长度相对应，包括记录干旱，并根据Başağaoğlu等人的方法选择。（2023）。在网格的日光分析中，每个历史和未来时期在爱德华兹含水层区域的最小降水总数平均。对于基于点的圣安东尼奥国际机场分析，最低降水量的总计是在1 km x 1 km网格电池位置与机场气象站位置重叠的。将未来时间范围的整体平均值和全范围的模型预测与每个干旱长度箱的历史数据进行了比较。
了解湖上的夜间驱动的极端降水事件
图1。a）模拟的REGCM模型域设置。较大的盒子包含25公里强迫模拟的域，较小的框表示CP模拟的域配置。地形被阴影（m）。b）具有地形（M），国家边界和湖泊/海洋边界的CP模拟模型范围的范围。厚黑匣子显示了在第3节中讨论的湖泊/陆地微风循环分析中使用的区域。
直拉硅中氧化物沉淀过程中 Si 自填隙发射的实验测定
我们采用了 Torigoe 和 Ono [ J. Appl. Phys. , 121 , 215103 (2017)] 的方法来研究直拉硅中氧化物沉淀过程中 β 的动力学，β 是每个沉淀氧原子发射的自间隙子数量。为此，我们使用了具有埋入式高 B 掺杂外延层的 pp 外延晶片，并在 950 °C 下进行和未进行热预处理进行退火。根据结果，我们得出结论，在没有热预处理的氧化物沉淀的初始阶段，β 非常高，然后下降到较低的值。在 800 °C 下进行 2 小时的热预处理后，β 的初始值会稍低，然后也会下降。如果在 950 °C 热处理之前进行成核退火，β 值从一开始就很低。所有这些结果都通过实验证实了我们之前发表的理论预测。这项研究还表明，晶体拉制过程会影响初始 β 值，因为生长的氧化物沉淀物核可以通过空位吸收来降低其应变。因此，在氧化物沉淀物成核时晶体冷却过程中的高空位过饱和会导致初始 β 值略低。© 2024 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/ ），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是对原始作品进行适当引用。[DOI：10.1149/ 2162-8777/ad670d ]
prevenir rqpe 1.0：地面雷达定量降水估计开发和氢应用的开发
k dp（特定差异相[DEG/km]）是QPE估计的有用变量，因为它与降雨速率密切相关。与反射率不同，k dp对错误校准，部分光束阻塞，雨水和湿的辐射衰减是可靠的。
PMP-最大降水，可能
PMF的总置信度限制是一种综合措施，它解释了其计算中涉及的所有因素的合并不确定性。它代表了预期真正的PMF谎言的整体范围，考虑到风暴特征，分水岭反应，气候条件和液压路由的不确定性。Micovic等人（2015年）评估了不列颠哥伦比亚省大坝的这些因素的变化，发现PMP可能比单值PMP估计高40％以上。他们建议将PMP作为置信度限制的范围，而不是暗示a，也许是错误的确定性程度的单个值。
