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国家温室气体库存和预测中的脲酶抑制剂肥料
1 https://www.ipcc-nggip.iges.or..jp/public/2019rf/pdf/1_volume1/19r_v1_ch02_ch02_datacollection.pdf 2 https://www.ipcc-nggip.iges.or..jp/public/2019rf/pdf/1_volume1/19r_v1_ch04_methodchoice.pdf 3 https://www.eea.europa.eu/publications/emep-eea-guidebook-2023/part-a-general-guidance-chapters 4 Latest UNFCCC review report: https://unfccc.int/process-and-meetings/transparency-and-报告/报告和重新浏览在范围内/温室气和 - 气候 - iNnex-i-parties/库存 - 评论 - 报告-2022
经济预测摘要，2024 年 3 月 20 日
结合 2024 年 3 月 19 日至 20 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 2026 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且在经济没有进一步冲击的情况下，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。
USDA农业预测至2033年
本报告为农业部门提供了预测至2033年。预测涵盖了农产品，农业贸易和该行业的总指标，例如农场收入。预测基于特定的假设，包括宏观经济方案，现有的美国政策和当前的国际协议。假定2018年的《农业改善法》在预测期内保持有效，因为截至2023年10月，尚未就新的农场法案达成协议。预测是农业部门的代表性方案，反映了模型结果和基于判断的分析的综合。本报告中的预测是通过2023年10月的世界农业供求估算（WASDE）报告的数据制备的，除非另有说明。宏观经济假设于2023年8月结束。关键字：预测，农作物，牲畜，生物燃料，乙醇，生物柴油，美元，原油，贸易，农场收入，美国农业部，美国农业部。
ofr20241008.pdf-在气候模型集合中使用CMIP预测的方法来解决“热模型”问题
所有模型方法 ������农业研耗ECS和TCR筛选 �������农业研耗贝叶斯模型平均平均平均为平均平均平均平均平均平均平均 全球暖化级别 ������农业研磨示例：虚构的金嘴猛禽。结论 ��������������������������������������������������������������������������������6 参考引用 - ������农业研耗词汇表，词汇表 ��������������������������������������������������������������������������������11 附录1. 1. �������农业研耗
美国制造的汽车锂离子电池的成本分析和预测
免责声明本报告是作为美国政府机构赞助的工作的帐户。均未对任何信息，明示或暗示的任何雇员或官员，也没有任何雇员或官员，也不是任何雇员或官员，也不承担任何法律责任或责任，对任何信息的准确性，完整性或有效性，包括任何信息，设备，产品或过程所披露或代表其使用不属于私有权利。 以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或对其任何代理机构的认可，建议或偏爱。 本文所表达的文件作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何代理机构，Argonne National Laboratory或Uchicago Argonne，LLC。均未对任何信息，明示或暗示的任何雇员或官员，也没有任何雇员或官员，也不是任何雇员或官员，也不承担任何法律责任或责任，对任何信息的准确性，完整性或有效性，包括任何信息，设备，产品或过程所披露或代表其使用不属于私有权利。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或对其任何代理机构的认可，建议或偏爱。本文所表达的文件作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何代理机构，Argonne National Laboratory或Uchicago Argonne，LLC。
CMIP5和CMIP6下的水文预测
摘要：未来水文条件的预测在很大程度上取决于全球气候模式，但模型性能差异很大。在这项研究中，我们研究了基于耦合模型对比项目（CMIP5和CMIP6）的第五和第六阶段的径流（R），降水（P），蒸发（ET）和土壤水分（ET）和土壤水分（SM）的预计变化，并量化了其预计的年度和季节性变化的不切实际。结果表明，所有四个水文变量均显示出与大多数全球土地相比的增加：CMIP6的年度预测在2080 - 99年间，分别为72％，81％，82％，82％，82％和66％的全球土地面积的占全球土地面积的66％。我们每年从不同来源估算了CMIP6中的不确定性，发现模型不确定性主导了二十一世纪预计的不确定性[76％（R），73％（p），89％（ET），ET）和95％（SM）（2090S），而内部变体的贡献则贡献了时间的贡献。低纬度区域在水文预测中具有最大的不确定性。在CMIP6中，P的预计变化的不确定性最大，最大程度地导致了R的R变化不确定性，而年度量表的贡献为93％，其次是ET和SM。 总体而言，在水文变化和不确定性的组成方面，CMIP5和CMIP6模型的性能相似。 这项研究为全球气候模型中水文组成部分的进一步改善和发展提供了理论参考。在CMIP6中，P的预计变化的不确定性最大，最大程度地导致了R的R变化不确定性，而年度量表的贡献为93％，其次是ET和SM。总体而言，在水文变化和不确定性的组成方面，CMIP5和CMIP6模型的性能相似。这项研究为全球气候模型中水文组成部分的进一步改善和发展提供了理论参考。
从全球到区域预测 - CMIP6的见解
每〜7年，政府间气候变化小组（IPCC）发布评估报告（ARS），这些报告提供了有关有关气候变化，其影响和未来风险的科学，技术和社会经济知识的信息，以及降低气候变化的速度的选择。IPCC在其最新和第六个评估周期中，在物理科学基础上生产了工作组（WG-I）报告（于2021年8月9日发布），《 WG-II关于影响，适应和脆弱性的报告》（2022年2月28日发布），《 WG-III III报告》，《 WG-III III报告》（WG-III III报告），并于4月20日发布，并于4月20日发行，并于4月20日发布（最终发行），并于4月20日发行，（2），2002年，2月20日，2002年，2月20日，2002年，2002年； 2023）。IPCC还间歇性地生产特别报告。也是第六个评估周期的一部分，IPCC提出了气候变化地图集，该地图集在区域提供气候变化信息。尽管这些报告非常有用，可以了解全球和大规模的气候变化，因为它们是基于文献产生的，这些文献主要来自全球气候模型带来的气候变化预测，但它们缺乏足够的粒度来评估区域/地方的气候变化，并将信息用于适应计划。Hence, as a follow up on Singapore's Second National Climate Change Study (V2), Singapore's Third National Climate Change Study (V3) aims to provide high resolution climate change projections for Singapore and the larger SEA region, by dynamically downscaling the coarse resolution global model data, that can be readily used for adaptation planning and thus help safeguard Singapore from the adverse effects of climate change.
气候变化预测的不确定性量化
虽然气候变化预测存在不确定性，但有一些方法可以通过应用约束来减少不确定性范围。例如，用于限制IPCC AR6中气候变化投影的方法之一是使用模拟器。在第4章（第4.2.1节）中突出显示，许多CMIP6模型的气候灵敏度（ECS）为5°C或更高（Zelinka等，2020），远高于CMIP5范围的上值4.5°C。Sherwood等。（2020）将CMIP6模型中EC的可能范围和很可能的范围分别限制为2.5°C -4.0°C和2.0°C -5.0°C。因此，根据Sherwood等人的分析，IPCC采用了使用模拟器来约束温度和所有参数缩放的所有参数的方法。（2020）。
一个新的框架，用于估计和分解气候预测的不确定性
摘要：通过运行全球气候模型（GCM）获得的气候预测会受到多元化的不利影响。基于分析此类不确定性的方差分析（ANOVA）的现有框架无法包括GCM和内部气候变异性之间的相互作用效应，该效果仅排名为GCM在意义上的主要效应。在这项研究中，提出了三向方差分析框架，并研究了所有主要影响和相互作用。结果表明，尽管总体不确定性（O）主要由主要影响贡献，但反应效应却相当大。特别是在二十一世纪，全球平均值（在网格细胞水平上计算，然后平均，同样在以下）所有主要影响的相对贡献为54％，温度为82％；所有相互作用效应的效果分别为46％和18％。由于三向方差分析无法投资不确定性来源引起的不确定性组成部分，因此通过推断出由不确定性来源引起的不确定性组成部分与主要影响和交互作用效应产生的不确定性组成部分之间的关系得到改善。通过改进的三向方差分析，O分解为由发射方案，GCM（M）和内部气候变异性（V）产生的不确定性组成部分。结果表明，O在二十世纪的降水中主要由M贡献，而在2060年代之前，M造成了M。通过研究V表征的鲁棒性，通过研究V的差异对随附的集合成员的数量进行了研究。V贡献的低估程度大约为降水量为4％，温度平均为1％。