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Deyr和Hagaya（10月至12月）季节性降雨...
1 Deyr和Hagaya是10月至11月2日在非洲东部地区可能需要的索马里和英语本地条款。https://reeleefweb.int/report/ethiopia/preparedness-planning-suredtial-drught-horn-horn-horn-horn-horn-horn-horn-horn-horn-horn-horn-horn-horca-during-october-october-dober-dober-decemb-lainy season
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）中性条件很容易，中央和东部太平洋中的接近平均赤道海面温度（SST）接近平均水平。许多全球模型表明在9月至11月期间，LaNiña条件的发展可能性很高。印度洋偶极子（IOD）是中性的，全球模型表明iOD指数在该月内达到或超过负阈值。Madden-Julian振荡（MJO）在本月初的第8阶段，具有较高的幅度。预计将在第2周向东传播到印度洋，幅度下降和海上大陆上的幅度下降。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，全国各地的降雨略低。
（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。
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）中性条件很容易，中央和东部太平洋中的接近平均赤道海面温度（SST）接近平均水平。许多全球模型表明，在10月至12月的季节，LaNiña条件的发展可能性很高。印度洋偶极子（IOD）。全球模型预测了本赛季中保持中立的IOD可能性。Madden-Julian振荡（MJO）在本月初的第1阶段，预计将在第1个两周内向东传播到印度洋和海洋大陆，并在本月底到达西太平洋。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，全国各地的降雨略低。
年龄结构化模型，用于温度和降雨对
摘要本研究使用年龄结构的人群模型和一类孕妇研究了温度和降雨对疟疾传播动态的影响。已经分析了平衡溶液，并进行了数值模拟。结果表明，温度和降雨量的疟疾感染率显着很高（23。53 0 C - 39。 80 0 c）和（14。 82 mm -38。 分别为44毫米）。 结果表明，受影响最大的人群是最高五岁的儿童和孕妇，而移植传播的速度降低会增加没有疟疾感染的儿童的数量。 因此，这项工作建议人类意识到温度，降雨量及其相应疟疾传播的相应范围的变化，以便他们采取预防措施。 关键字：年龄结构；孕妇；温度和降雨；疟疾动力学；53 0 C - 39。80 0 c）和（14。82 mm -38。分别为44毫米）。结果表明，受影响最大的人群是最高五岁的儿童和孕妇，而移植传播的速度降低会增加没有疟疾感染的儿童的数量。因此，这项工作建议人类意识到温度，降雨量及其相应疟疾传播的相应范围的变化，以便他们采取预防措施。关键字：年龄结构；孕妇；温度和降雨；疟疾动力学；
使用机器学习算法对降雨的预测
印度经济的支柱之一是农业部门。即使降雨对农民至关重要，预测降雨已成为近年来的巨大挑战。如果农民可以准确估计何时下雨，他们可能会更好地计划自己的作物并避免问题。对天气的改变正在加快全球变暖，这对人类和自然世界都有毁灭性的影响。由于空气变暖和海平面上升，洪水变得越来越普遍，干旱在养殖领域变得越来越普遍。不良气候变化会导致过度降雨，既不是季节性也不适当。预测降水的能力是理解天气模式的强大工具。这项研究的总体目标是帮助客户在农业，研究和发电部门等，以及其他影响气候变化的重要性以及影响它的参数，例如温度，湿度，降水，风速和降雨量的预测。很难预测降雨，因为它也取决于地理区域。机器学习是人工智能的动态分支，有助于天气预测。为了预测天气，本研究将使用具有来自UCI存储库的几个属性的数据集。建立一种更准确的方法，用于使用机器学习分类算法预测降雨量，这是这项研究的主要目标。关键字： - 机器学习，分类算法降雨预测系统
审查和比较研究降雨模型的水文模型
水被视为人类在地球上存在的重要资源。为了模拟或优化各种水资源管理的水文数据，几种水文模型对于达到水资源管理和决策支持工具非常有用。降雨奔跑模型是一个定量原型，该原型在盆地尺度上解释了降雨量的相互作用。水文模型在各种水资源管理的能力方面具有特殊性。本文审查了适用于降雨奔跑建模的水文模型特有的五十（50）篇论文。它涉及评估和比较用于模拟降雨过程的不同水文模型转换为表面径流以提高用水效率。几种径流模型，例如水文工程中心 - 水文建模系统（HEC-HMS），土壤和水评估工具（SWAT），降水 - 运行建模系统（PRMS），可变浸润能力模型（VIC），列表侵蚀模型（LISEM），Mike地表水 - 地表水 - 地面水 - 地下水水平（Mike Sheef）和跑步型跑步。降雨跑模型用于不同应用的不同应用，以提高不同部门的用水效率。这是为了帮助建模目标。可以推断，HEC-HMS广泛用于对各种大小的流域中的降水过程进行建模，有助于洪水预测，储层运营以及水管理，以实现农业和城市用水效率。，通过检查各种水文模型的类型，通过评估每个模型在预测降雨数据中预测径流时的准确性和可靠性，通过确定众多地理环境的模型的适当性，应用程序，复杂性和可用性，通过评估模型的复杂性，以及限制了效率，通过确定众多地理环境的准确性和可用性来预测降雨数据的准确性和可靠性。降雨跑步过程进行了严格评估。SWAT用于评估土地管理实践（例如农作物旋转，灌溉，土地利用变化）对水资源的影响，包括产生径流和水质，从而优化农业的用水效率。PRM用于通过复杂的水文系统对水的运输进行建模，从而有助于流域管理和用水效率评估。总而言之，这项比较审查旨在指导水科学家，水文模型和水文工程师的使用者，以选择最合适的模型，以供其特定的建模需求，以实现可持续水资源管理。
周志国，博士 地址：3901 Rainbow Blvd, Kansas City, KS 办公室电话：+1-913-588-5146 电子邮件：zzhou3@kumc.edu
05/2022-至今 堪萨斯大学医学中心生物统计学和数据科学系助理教授（终身制），堪萨斯州堪萨斯城 07/2024-至今 堪萨斯大学阿尔茨海默病研究中心成员，堪萨斯州堪萨斯城 01/2024-至今 堪萨斯精准医学研究所成员，堪萨斯州堪萨斯城 05/2022-至今 堪萨斯大学癌症中心副会员，堪萨斯州堪萨斯城 11/2019-至今 可靠情报和医学创新实验室 (RIMI Lab) 主任，密苏里州沃伦斯堡和堪萨斯州堪萨斯城 08/2019-05/2022 中央密苏里大学计算机科学与数学学院助理教授（终身制），密苏里州沃伦斯堡 09/2017-08/2019 讲师（研究型），放射系肿瘤学，德克萨斯大学西南医学中心，达拉斯，德克萨斯州 12/2014-08/2017 博士后研究员，德克萨斯大学西南医学中心放射肿瘤学系，达拉斯，德克萨斯州 05/2013-05/2014 访问学者，莱顿大学莱顿高级计算机科学研究所 (LIACS)，荷兰莱顿
AMOC崩溃对季风降雨的影响：多
摘要大西洋子午倾覆（AMOC）的崩溃将对全球降水模式产生重大影响，尤其是在脆弱的热带季风区域。我们在实验中评估了这些影响，这些实验将相同的淡水面包植入具有BISTABL AMOC的四个状态的气候模型。与以前的结果相反，我们发现降水的空间和季节性变化在各个模型之间都非常一致。我们专注于南美季风（SAM），西非季风（WAM），印度夏季季风（ISM）和东亚夏季季风（EASM）。模型始终提出对WAM，ISM和EASM的实质性破坏，其潮湿且较长的干燥季节（-29.07％，-18.76％和-3.78％的集合分别平均年降雨量变化）。模型也同意SAM的变化，这表明与以前的研究相反，降雨总体上升。在南部亚马逊（ + 43.79％）中，这些更为明显，伴随着降低季节的长度。在模型中始终如一，我们的结果表明，所有热带季风系统响应AMOC崩溃，对所有热带季风系统进行了稳健而重大的重排。
收到的日期：2024年7月13日修订日期：2024年7月20日接受日期：2024年7月23日，使用Rain的Hec-Ras对Madi River的洪水建模
摘要 - 对于数据可用性有限的地区预测洪水影响不可或缺，可靠的洪水模型对于分析和减轻洪水危害至关重要。这项研究提供了洞察力，可以通过在HEC-RAS中准备良好校准的2D液压模型以及网格进近的雨水来准确分析洪水场景，该模型随后用于Madi River的危险图制备。洪水深度的危险分类表明，在20年的回流期内，中等危险水平占16.499％，高危险水平占14.831％，而危险水平非常高，占总淹没区域的68.670％，参考深度危害类别。由于淹没区域的大部分地区被归类为很高的危险；这项研究的发现强调需要有效缓解措施，并为洪水风险评估至关重要。