Azim Premji大学今天发布了一个新的印度气候数据集,该集合对气候变化在未来二十年中如何影响该国有关键见解。这些预测揭示了有关印度气候的关键信息,详细介绍了极端天气事件(如热浪,干旱和强烈的降雨)如何影响社区,农业和自然资源。为什么这些预测很重要?气候预测对于可行的变化至关重要。该报告将帮助利益相关者从政府官员和政策制定者采取立即有效的行动,并帮助教育工作者和非政府组织理解并为气候变化的影响做好准备。通过使利益相关者能够更精确地评估区域风险,该数据使地方当局,政策制定者和社区领导者有权制定有针对性的策略来保护生活和生计。预测的两种情况检查了两个IPCC(气候变化间室间小组):SSP2-4.5(中度排放和适应)和SSP5-8.5(具有重型化石燃料依赖的高排放)。换句话说,“道路中间”排放场景假设社会将采取适度的步骤来减少排放并适应气候变化,这将在将来导致适度的影响。“化石燃料开发”的排放场景假定社会将继续严重依靠化石燃料来获得能源,从而导致未来具有很高的排放和严重影响。这些场景为了解潜在的气候结果及其对印度的影响提供了一个框架。该报告怎么说?印度是气候变化的全球热点之一。与大多数人口依靠农业和自然资源来生存,再加上人口密度高,他们非常容易受到气候变化的影响。从1986 - 2015年开始,印度的年平均,最高和最低温度在季风季节(三月至4月 - 可能)中显示出很大的变暖趋势。在1950年至2015年之间,印度极端热量的频率有所增加,在过去的三十年中,变暖以加速速度发生了。季风降雨模式的变化将极大地影响该国的农业经济和粮食安全。的干旱和洪水也预计会增加,这将对人们的经济,健康和粮食供应产生有害影响。季风后旋风风暴的频率也有明显增加,对沿海社区造成了严重的后果。关键发现:温度模式的变化(2021-2040)
本世纪,该地区的森林将受到气候变化和其他压力源的影响。研究人员和经理创建了一项评估,描述了新英格兰地区森林的脆弱性(Janowiak等人。2018:doi.org/10.2737/nrs-gtr-173)。本报告包括有关当前景观,观察到的气候趋势以及一系列预计未来气候的信息。它还描述了许多潜在的气候变化对森林的影响,并总结了主要森林生态系统的关键脆弱性。此讲义总结了美国森林服务局气候变化树的数据(doi.org/10.2737/climate-change-tree-tree-atlas-v4)。将两个气候场景提交给“括号”一系列可能的未来。这些未来的气候预测(2070年至2099年)提供了有关单个树种可能如何应对气候变化的信息。可以在本讲义的相反一侧比较“低”和“高”排放场景的结果。
本世纪,该地区的森林将受到气候变化和其他压力源的影响。研究人员和经理创建了一项评估,描述了阿巴拉契亚中部地区森林的脆弱性(Butler等人。2015:doi.org/10.2737/nrs-gtr-146)。本报告包括有关当前景观,观察到的气候趋势以及一系列预计未来气候的信息。它还描述了许多潜在的气候变化对森林的影响,并总结了主要森林生态系统的关键脆弱性。此讲义总结了美国森林服务局气候变化树的数据(doi.org/10.2737/climate-change-tree-tree-atlas-v4)。将两个气候场景提交给“括号”一系列可能的未来。这些未来的气候预测(2070年至2099年)提供了有关单个树种可能如何应对气候变化的信息。可以在本讲义的相反一侧比较“低”和“高”排放场景的结果。
国家能源预测 2024 年报告 2024 年 11 月 免责声明 尽管已尽一切努力确保本报告内容的准确性,但对于因对本报告中包含的信息的任何解释或使用或依赖其中表达的任何观点而造成的任何损失或损害,SEAI 对任何第三方不承担任何责任。 公开披露授权。 本指南可以全文复制,如果摘录内容,则应完全归功于 SEAI。 爱尔兰可持续能源局 SEAI 是爱尔兰的国家能源局,投资并提供适当、有效和可持续的解决方案,帮助爱尔兰过渡到清洁能源的未来。我们与公众、企业、社区和政府合作,通过专业知识、资金、教育计划、政策建议、研究和新技术开发来实现这一目标。SEAI 由爱尔兰政府通过环境、气候和通信部资助。© 爱尔兰可持续能源局 允许复制内容,但必须注明出处。
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。
Executive Summary 3 Acronyms 4 Definitions 5 Introduction 6 Purpose 6 Background 6 The District's Climate Adaptation and Resilience Planning 7 Methods 9 Scope 9 Scales of Analysis 9 Planning Horizons and Historical Baseline 10 Scenarios 11 Uncertainty 12 Constraints and Limitations 13 Updated Climate Change Projections for the District 14 Extreme Heat 14 Overview 14 Method 14 Climate Change Indicators 15 Average Temperatures 15 Extreme Temperatures 16 Heat Waves 20 Implications 21 Increasing Precipitation 23概述23方法23气候变化指标24年平均降水量24天至少1或2英寸的降水量24强度 - 频率 - 频率统计统计28含义28含义28海平面上升30概述30方法30方法30方法变化指标30未来更新34结论36 Appendix A:国家气候评估37
(1) 这些数字是基于高频数据得出的投资数据的近似值,可能会进行修订,不一定代表官方国民账户数字。 (2) “其他”不考虑能源部门投资。 (3) 有关更多详细信息,请参阅 2024 年 9 月 IPoM 会议纪要。 资料来源:智利中央银行、国家海关总署和国税局 (SII)。
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。
摘要:区域气候模型(RCM)是模拟和研究区域气候变化和变化的重要工具。但是,它们的高计算成本限制了区域气候预测的全面合奏,涵盖了各个地区的多种情况和驱动全球气候模型(GCM)。RCM模拟器基于深度学习模型最近被引入了一种具有成本效益且有希望的替代方案,仅需要简短的RCM模拟来训练模型。因此,评估其转移性到不同时期,场景和GCMS成为一个关键而复杂的任务,其中GCM和RCMS的固有偏见起着显着的作用。在这里,我们通过考虑文献中引入的两种不同的仿真方法的关注,并在这里分别称为完美预后(PP)和模型输出统计量(MOS),遵循良好建立的降水术语。除了标准评估技术外,我们还通过可解释的人工智能(XAI)的方法扩展了分析,以评估模型学到的经验联系的物理一致性。我们发现,两种方法都能够在不同的时期和场景(软传递性)中模仿RCM的某些气候特性,但是仿真函数的一致性在AP的范围之间有所不同。虽然PP学习了鲁棒且身体上有意义的模式,但MOS结果在某些情况下依赖于GCM,并且在某些情况下缺乏物理一致性。这限制了其适用于构建RCM结束的适用性。由于存在GCM依赖性偏差,将仿真函数转移到其他GCM(硬传递性)时都面临问题。我们通过为未来的申请提供前景来得出结论。
结合 2024 年 9 月 17 日至 18 日举行的联邦公开市场委员会 (FOMC) 会议,会议参与者提交了他们对 2024 年至 2027 年期间每年及更长时间内实际国内生产总值 (GDP) 增长、失业率和通货膨胀最可能结果的预测。每位参与者的预测均基于会议时可用的信息,以及他或她对适当货币政策的评估(包括联邦基金利率及其长期价值的路径)以及对可能影响经济结果的其他因素的假设。长期预测代表每位参与者对在适当的货币政策下以及在没有进一步冲击经济的情况下,每个变量随着时间的推移预期会收敛到的值的评估。“适当的货币政策”被定义为每位参与者认为最有可能促进经济活动和通货膨胀结果的未来政策路径,以最能满足他或她对促进最大就业和价格稳定的法定任务的个人理解。