XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRCMS
远程加密管理系统（RCMS）
最新版本的RCMS中央站点管理工作站（CSMW），并被证明并完全符合最新的加密模型要求。该系统允许中央操作员通过安全的以太网LAN连接远程加载键，并通过安全的以太网LAN连接到MIDS JTR和LVT（系列）收音机。RCMS通过TCP/IP网络向远程站提供了关键交付。此产品解决方案减少了人员配备和旅行要求，从而提高了系统操作的可见性。RCMS使用以净为中心的方法来提供安全的远程加密系统管理。
使用天气研究和预测（WRF）型号4.1评估澳大利亚的Cordex ERA5型Narclim2.0区域气候模型。
摘要。了解模拟当前气候的区域气候模型（RCM）的能力，可为模型开发和气候变化评估提供信息。这是Narclim2.0的首次评估，这是由ECMWF重新分析v5（ERA5）驱动的七个天气铸造和研究RCMS的澳大利亚驱动的RCMS，其分辨率为20公里的分辨率为CORDEX-CMIP6 Australasia和Australia和东南澳大利亚的Contrection-Permitter-Permitter-Permitter-Permittit-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-Permitter-permitts-permitmittits分辨率（4 KM）。对这七个ERA5 RCM（R1 – R7）的表现在模拟平均值以及极端最高和最低温度以及降水量中进行了评估，以针对年度，季节性和每日时间表的观察结果进行评估，并将其与先前一代cordex-CMIP5澳大利亚 - 澳大利亚-Ina-sia-Intera-Interim-Interim-Interim-Interim驱动的RCMS进行比较。ERA5 rcms与ERA-Interim rcms相比，均值和极高的脾气与ERA-Interim rcms的寒冷偏差大大减少，表现最佳的ERE5 RCM显示出较小的平均绝对偏见（ERA5-R5：0.54 K; ERA5-R1：0.81 K：分别为0.81 K），但没有为最低温度带来最低温度的改善。在20公里的决议中，ERA5 RCMS与ERA-Interim RCMS的平均降水和极端降水的改善主要在澳大利亚东南部显而易见，而在澳大利亚北部，强烈的偏见仍然存在。在澳大利亚东南部的对流 - 渗透量表上，ERA5 RCM合奏的平均降水的平均偏差约为79％，而模拟
从区域气候模型到可用信息
今天的摘要，气候科学的主要挑战是要克服从气候模型和最终用户需求的预测之间所谓的“可用性差距”。区域气候模型（RCMS）有望提供有关各种影响和广泛最终用户的可用信息。通常假定具有更高空间分辨率的更准确，更复杂的RCM的开发应带来过程的理解和更好的本地预测，从而克服可用性差距。在本文中，我宁愿假设应将气候信息的可信度与其他两个可用性标准一起探讨，这是显着性和合法性。根据瑞士气候变化方案，我研究了满足最终用户需求的尝试，并概述了权衡的建模者和用户在不确定性级联方面必须面对的。本文的一个结论是，显着性和信誉之间的权衡设定了可以认为RCM的条件是为了满足最终用户的需求并将投影传达给直接使用和行动的目的。
Narclim2 ...
摘要。NARCliM2.0 (New South Wales and Australian Regional Climate Modelling) comprises two Weather Re- search and Forecasting (WRF) regional climate models (RCMs) which downscale five Coupled Model Intercompar- ison Project Phase 6 (CMIP6) global climate models con- tributing to the Coordinated Regional Downscaling Exper- iment (CORDEX) over Australasia at 20 km resolution and澳大利亚东南部以4公里的对流渗透分辨率。我们首先描述了Narclim2.0的设计，包括通过使用不同的参数为行星边界层，微物理学，Cumulus，辐射和陆地表面模型（LSM）测试78个RCMS选择两个定义RCM。然后，我们评估Narclim2.0模拟历史气候与CMIP3型Narclim1.0和CMIP5-强制Narclim1.5 RCMS的技能，并比较富度气候预测的差异。RCM使用WRF中新的Noah多参数化（NOAH-MP）LSM的 rcms，默认设置允许使用Noah Unifered进行默认设置，以模拟温度变量与RCMS进行实质性改进。 Noah- MP在模拟沉淀方面的改善较小，除了对澳大利亚东南海岸的大大改善。 激活Noah MP的动态植被覆盖率和/或径流选项主要改善了最低温度的模拟。 narclim2.0在最高温度偏差中与Narclim1.0和1.5（1.x）赋予了很大的降低，在许多上，绝对偏差为约0.5 krcms，默认设置允许使用Noah Unifered进行默认设置，以模拟温度变量与RCMS进行实质性改进。Noah- MP在模拟沉淀方面的改善较小，除了对澳大利亚东南海岸的大大改善。激活Noah MP的动态植被覆盖率和/或径流选项主要改善了最低温度的模拟。narclim2.0在最高温度偏差中与Narclim1.0和1.5（1.x）赋予了很大的降低，在许多
narclim-下一代气候模型数据 - adaptnsw
注意：1。由Access1-0和Access1-3 GCM驱动的NARCLIM1.5 RCMS模拟至2100；由Canesm2 GCM驱动的NARCLIM1.5 RCM模拟至2099年，这是因为Canesm2 GCM在Narclim1.5生产时未模拟2100。2。天气研究和预测（WRF）模型。3。关于排放场景（SRES）A2的特别报告是“商业 - 常常”方案。4。中度（RCP4.5）的代表性浓度途径（RCP）和很少的（RCP8.5）缓解。5。共享的社会经济途径（SSP）； SSP1-2.6和SSP3-7.0数据可从2024年获得，SSP2-4.5数据可在2025年提供。6。国家环境预测中心（NCEP）； ERA = ECMWF（欧洲中范围天气预报中心）重新分析临时（2015年）和ERA5（2020）。
调查了cordex -fps对流中km量区域气候模拟合奏的热浪的表示
抽象热浪（HWS）是强调社会和生态系统的高影响现象。预计在世界许多地区的气候中，其强度和频率将增加。尽管这些影响可能是广泛的，但它们可能会受到当地和区域特征（例如地形，土地覆盖和城市化）的影响。在这里，我们利用了在这些精细尺度上阐明热浪的影响所需的高分辨率建模的最新进展。此外，我们旨在了解新一代KM规模的区域气候模型（RCMS）如何调节在众所周知的气候变化热点上热浪的代码。我们分析了15个对流渗透的区域气候模型（CPRCM，〜2–4 km网格间距）模拟及其驾驶，对流参数化的区域气候模型（RCM，〜12-15 km网格间距）的驾驶，来自Cordex旗舰飞行员对对话的模拟。重点是评估实验（2000-2009）和具有一系列气候特征的三个子域。在HWS期间，通常在夏季，CPRCMS表现出比驾驶RCMS更温暖和干燥的条件。与CPRCM相比，RCMS中的热通量分配发生了变化，导致较高的最高温度，每天的峰值高达〜150 W/m 2。这是由CPRCMS中土壤水分含量降低5–25％的驱动，这又与更长的干咒长度（最高两倍）有关。确定这些差异是否代表改进是一项挑战。然而，基于点尺度的最高温度评估表明，与RCMS相比，这种CPRCMS较高/干燥的趋势可能更现实，而参考位点的约70％表明与驾驶RCMS相比增加了附加值，仅当考虑到分布右尾部时增加到95％。相反，根据平坦区域上的高尺度网格方法，发现CPRCMS轻微有害效应。当然，CPRCM会增强干燥条件，对夏季温度高估的敲门含义。这种改善的HWS物理表示是否也对未来的变化产生了影响。
调查了cordex-FPS对流中KM级区域气候模拟合奏的热浪的表示
抽象热浪（HWS）是强调社会和生态系统的高影响现象。预计在世界许多地区的气候中，其强度和频率将增加。尽管这些影响可能是广泛的，但它们可能会受到当地和区域特征（例如地形，土地覆盖和城市化）的影响。在这里，我们利用了在这些精细尺度上阐明热浪的影响所需的高分辨率建模的最新进展。此外，我们旨在了解新一代KM规模的区域气候模型（RCMS）如何调节在众所周知的气候变化热点上热浪的代码。我们分析了15个对流渗透的区域气候模型（CPRCM，〜2–4 km网格间距）模拟及其驾驶，对流参数化的区域气候模型（RCM，〜12-15 km网格间距）的驾驶，来自Cordex旗舰飞行员对对话的模拟。重点是评估实验（2000-2009）和具有一系列气候特征的三个子域。在HWS期间，通常在夏季，CPRCMS表现出比驾驶RCMS更温暖和干燥的条件。与CPRCM相比，RCMS中的热通量分配发生了变化，导致较高的最高温度，每天的峰值高达〜150 W/m 2。这是由CPRCMS中土壤水分含量降低5–25％的驱动，这又与更长的干咒长度（最高两倍）有关。确定这些差异是否代表改进是一项挑战。然而，基于点尺度的最高温度评估表明，与RCMS相比，这种CPRCMS较高/干燥的趋势可能更现实，而参考位点的约70％表明与驾驶RCMS相比增加了附加值，仅当考虑到分布右尾部时增加到95％。相反，根据平坦区域上的高尺度网格方法，发现CPRCMS轻微有害效应。当然，CPRCM会增强干燥条件，对夏季温度高估的敲门含义。这种改善的HWS物理表示是否也对未来的变化产生了影响。
海洋热收敛和北大西洋多年代热含量变异性深度学习模拟器对区域气候模型预测的可转让性和解释性：未来应用的观点
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。
Matilda V1.0：使用降低的复杂性气候模型
使用降低的复杂性气候模型（RCM）的主要优势是它们快速进行概率气候预测的能力，这是许多影响研究和多部门系统中不确定性量化的关键组成部分。提供此类分析的框架已成为用于人类和地球系统未来共同发展的几个RCM的目标。在本文中，我们提出了Matilda，这是一种开放科学的软件软件包，促进了概率的气候投影分析，并在此处使用Hector简单气候模型在无缝且易于应用的框架中实施。MATILDA的实践目标是为用户提供一种交钥匙方法，以构建基于文献的先前分布，运行Hector迭代以产生扰动的Parame semembles（PPES），对现实主义的重量结合体，针对观察到的历史气候数据的现实主义和对不同气候变量的概率预测。此工作流程使用户能够探索可行的参数空间并传播不确定性，以仅使用几行代码来模型合奏。该软件包为选择不同的评分标准和算法提供了重要的自由度，以便加权集成成员以及实施自定义标准的灵活性。此外，包装的体系结构简化了构建和分析PPE的过程，而无需大量的编程专业知识，以适应各种用例。我们提出了一个案例研究，该案例研究提供了对平均全球表面温度的概率分析的幻觉结果，作为软件应用的一个例子。
关于土地表面水文方案在模拟每日最大和
气候系统包括多种互动组件，例如大气，生物圈，水圈，冰冻圈和地质。这些成分在从几天，季节和数年到数千年到具有复杂反馈机制的多个时间尺度相互作用。尤其是，研究水文周期很重要，因为气候变化对水周期预算的影响很大，例如降水，土壤水分，表面和地下表面径流以及蒸散量（Bouraoui等人 2004; Imbach等。 2012;艾伦等。 2020）。 回报，水文循环通过将水蒸气转移到大气中影响气候系统。 关于土壤水分的，还可以通过将总降水作为输入，径流和总反应作为输出来检查水文周期（Peng等人。 2019; Pereira等。 2020）。 此外，水文循环与表面能平衡之间存在直接联系，并最终与表面气候之间存在直接联系，因为太阳辐射通过裸露的土壤和植被的蒸发从地球表面到大气的垂直转移到大气中（Siler等人。2004; Imbach等。2012;艾伦等。2020）。回报，水文循环通过将水蒸气转移到大气中影响气候系统。，还可以通过将总降水作为输入，径流和总反应作为输出来检查水文周期（Peng等人。2019; Pereira等。2020）。此外，水文循环与表面能平衡之间存在直接联系，并最终与表面气候之间存在直接联系，因为太阳辐射通过裸露的土壤和植被的蒸发从地球表面到大气的垂直转移到大气中（Siler等人。2018）。由于土地表面条件在区域表面气候建模时的重要性；几项研究讨论了各种土地表面模型版本之间的比较。在重现平均空气温度和总表面降水方面，社区土地模型3.5版（CLM3.5； Oleson等人（2017）。2008）优于生物圈 - 大气转移系统（BAT； Dickinson等人。1993）如Steiner等人报道。 （2009），Wang等。 （2015）和Maurya等。 此外，当涉及建模平均空气温度和总降水时，社区土地模型4.5版（CLM4.5； Oleson等人 2013）的表现比蝙蝠方案更好（Maurya等人 2017; Chung等。 2018）。 土壤水分在控制气候系统中起着重要作用，尤其是在半干旱和干旱地区，占全球40％的地区（Reynolds等人 2007）。 对控制土壤水分变异性的因素至关重要（Srivastava等人。 2021a）。 此外，土壤水分源自生理和生物地球化学过程，例如植物蒸腾和光合作用（Seneviratne等人。 2010; Lemoine＆Budny 2022）。 的陆地膨胀面（或区域气候模型； RCMS）被认为是研究表面气候/陆地碳浮动对土壤水分变化的反应的重要工具。 例如，Lei等人。 （2014）使用了社区土地模型1993）如Steiner等人报道。（2009），Wang等。 （2015）和Maurya等。 此外，当涉及建模平均空气温度和总降水时，社区土地模型4.5版（CLM4.5； Oleson等人 2013）的表现比蝙蝠方案更好（Maurya等人 2017; Chung等。 2018）。 土壤水分在控制气候系统中起着重要作用，尤其是在半干旱和干旱地区，占全球40％的地区（Reynolds等人 2007）。 对控制土壤水分变异性的因素至关重要（Srivastava等人。 2021a）。 此外，土壤水分源自生理和生物地球化学过程，例如植物蒸腾和光合作用（Seneviratne等人。 2010; Lemoine＆Budny 2022）。 的陆地膨胀面（或区域气候模型； RCMS）被认为是研究表面气候/陆地碳浮动对土壤水分变化的反应的重要工具。 例如，Lei等人。 （2014）使用了社区土地模型（2009），Wang等。（2015）和Maurya等。此外，当涉及建模平均空气温度和总降水时，社区土地模型4.5版（CLM4.5； Oleson等人2013）的表现比蝙蝠方案更好（Maurya等人2017; Chung等。2018）。土壤水分在控制气候系统中起着重要作用，尤其是在半干旱和干旱地区，占全球40％的地区（Reynolds等人2007）。 对控制土壤水分变异性的因素至关重要（Srivastava等人。 2021a）。 此外，土壤水分源自生理和生物地球化学过程，例如植物蒸腾和光合作用（Seneviratne等人。 2010; Lemoine＆Budny 2022）。 的陆地膨胀面（或区域气候模型； RCMS）被认为是研究表面气候/陆地碳浮动对土壤水分变化的反应的重要工具。 例如，Lei等人。 （2014）使用了社区土地模型2007）。对控制土壤水分变异性的因素至关重要（Srivastava等人。2021a）。此外，土壤水分源自生理和生物地球化学过程，例如植物蒸腾和光合作用（Seneviratne等人。2010; Lemoine＆Budny 2022）。的陆地膨胀面（或区域气候模型； RCMS）被认为是研究表面气候/陆地碳浮动对土壤水分变化的反应的重要工具。例如，Lei等人。（2014）使用了社区土地模型