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World File Search SystemSSP585
评估尼泊尔中部喜马拉雅山脉水上可用性的气候变化
作为喜马拉雅河流域之一的尼泊尔的卡利甘丹基河盆地（KRB）正在经历气候变化对水资源的严重影响。在这项研究中，使用缩小的CMIP6 GCM模型的未来气候预测通过开发水文模型土壤和水评估工具（SWAT）来评估气候变化对KRB水文状态的潜在影响。多站点验证方法用于解决盆地的高空间异质性。该模型的性能非常出色，在整个研究中都达到了一个非常好的排名，如校准和验证结果所证明的那样。在中间排放途径SSP245场景下，盆地的平均年温度预计将增加1.5°C，在远期前季季季节期间，最大上升幅度为2.8°C。在高排放途径SSP585方案中，预计平均年度温度将升高2.2°C，在未来的冬季，预期的最大上升幅度为4.3°C。降水预计将在所有未来的时间窗口中增加，而SSP585方案下的幅度较高。预计温度和降水升高的综合作用将增加河流的排出。具体而言，预计排放量将增加6％（在SSP245下）和12％（根据SSP585）为2025-49，为14％（SSP245下）和24％（在SSP585下）（ssp585下）（2050-74），以及23％（SSP245）和SSP585（SSP585585）的23％（ssp245），适用于20755-9555-99055-99。预计的变化表明，平均年平均排放的总体增加，在高排放情况下预期的增加。这些发现突出了气候变化对水平衡成分和KRB的水文状态的显着影响。
通过地形PV梯度抑制中尺度涡流混合
图2。夏季每日最大HI（O C）（Abscissa）与EHI（O C）（o c）（a坐标）（a，d，g）la，（b，e，h）fl和（c，f，i）cu的散点图。（A-C）基于GCM输出，该输出已通过MBC在历史时期（1985-2014）进行了调整。 （d-f）与（A-C）相同，除了不久的将来（2031-2060）。 （g-i）与（d-f）相同，但遥远的未来（2071-2100）。 未来值基于SSP585方案。 y = x线在青色中显示。 每个点（黑色或红色）代表夏季的一个夏日。 基于双重重量标准偏差（Lanzante，1996）的6个标准偏差的点以红色给出。（A-C）基于GCM输出，该输出已通过MBC在历史时期（1985-2014）进行了调整。（d-f）与（A-C）相同，除了不久的将来（2031-2060）。（g-i）与（d-f）相同，但遥远的未来（2071-2100）。未来值基于SSP585方案。y = x线在青色中显示。每个点（黑色或红色）代表夏季的一个夏日。基于双重重量标准偏差（Lanzante，1996）的6个标准偏差的点以红色给出。
太阳辐射改造挑战脱碳......
摘要。人们越来越多地讨论太阳辐射改造 (SRM) 作为一种降低全球和区域温度的潜在工具，以便为传统的碳减排措施的实施争取时间。然而，迄今为止的大多数模拟都假设 SRM 是气候变化工具箱的附加组件，而没有考虑减排和 SRM 之间的任何物理耦合。在本研究中，我们分析了这种耦合的一个方面：在 SRM 部署下，通过改变光伏 (PV) 和聚光太阳能 (CSP) 的生产潜力，可再生能源 (RE) 容量以及脱碳率可能会受到何种影响。评估使用了地球系统模型 CNRM-ESM2-1 针对基于情景的实验的模拟 1 小时输出。SRM 情景使用平流层气溶胶注入 (SAI) 将全球平均温度从高排放情景 SSP585 基线降低到中等排放情景 SSP245。我们发现，到本世纪末，与 SSP245 相比，SAI 条件下大多数地区每年经历的低光伏和 CSP 能量周数会增加。与 SSP585 相比，虽然 SAI 条件下低能量周数的增加在全球范围内仍然占主导地位，但某些地区可能会受益于 SAI 并经历更少的低光伏或 CSP 能量周数。与 SSP 情景相比，SAI 条件下电位的很大一部分下降被 SAI 条件下光学上层对流层云层较薄所抵消，这使得更多的辐射能够穿透到地面。北半球和南半球的中纬度地区光伏电位相对下降幅度最大。我们的研究表明，使用 SAI 将高端全球变暖降低到温和全球变暖可能会对利用太阳能可再生资源满足能源需求带来更大的挑战。
物理风险分数和财务影响数据
S＆P全球可持续性1气候变化危害建模使用CMIP6气候模型，这是最新一代的全球气候模型，告知气候变化间室内面板（IPCC）7。最近将来自35个CMIP6模型的温度和降水数据从模型的不同天然空间分辨率下降到均匀的0.25°纬度宽度网格，其中包括NEX-GDDP 8降尺度的CMIP6数据集，构成了可持续性1 Hagard Model的基础。NEX-GDDP数据集进行了历史基线以及四个方案，SSP126，SSP245，SSP370和SSP585；但是，并非所有35个基础CMIP6型号都可以用于所有情况。首先重新处理数据格式，即时间切片的空间图，以在每个网格单元格生成2100年的每日时间序列。模型均值时间序列，该数据构成了可持续性1模型中九种危害中五个的主要驱动因素。
CMIP6浓度和智利的温度投影
在智利的气候下评估了耦合模型间比较项目6（CMIP6）下36个新状态的合奏 - 艺术气候模型的抽象降水和近表面温度。分析集中在四个不同的气候子区域：北智利北部，智利中部，巴塔哥尼亚北部和巴塔哥尼亚南部。在每个子区域上，首先，我们评估了整个全球气候模型（GCM）的性能，以在历史时期（1986- 2014年）（1986- 2014年）中的降水和温度观测的栅格数据集，然后分析模型的预测，即对于四个不同的共享社会经济路径（2080-2099）（2080-2099）（2080-2099）。尽管模型的特征是一般湿和温暖的平均偏见，但它们实际上是不同子区域的主要时空气候变异性。但是，对于降水和温度，所有模型均不是所有子区域中最好的。是根据泰勒技能得分定义的最佳性能模型，人们发现所谓的“热模型”可能表现出高估的气候灵敏度，这表明使用这些模型来访问智利未来的气候变化时要谨慎。我们发现，在变化方向上有强大的（90％的模型在变化方向上达成共识）预计中央智利平均降水量减少（〜-20至〜-40％）和北部的巴塔哥尼亚北部（〜-10至10至〜-30％）（〜- 10至〜-30％），在情景SSP585下，在SPSSP245上的变化在SPSSP245上的变化很大。北部智利和南部巴塔哥尼亚南部显示了整个模型中降水的不变变化。然而，未来的近表面温度变暖呈现了整个子区域的高模块间一致性，其中最大的增量发生在安第斯山脉沿线。北部智利在SSP585中显示出最大〜6°C的最大增量，然后是中央智利（最高〜5°C）。北部和南部的巴塔哥尼亚均显示出相应的增量，高达〜4°C。我们还简要讨论了这些未来变化对智利的环境和社会经济含义。
用于评估气候变化对卡西利亚集水区径流的影响的机器学习和混合模型，伊朗北部法哈德·哈吉安1，，霍斯
这项研究评估了人工神经网络（ANN），基因表达编程（GEP）和HEC-HMS模型在评估伊朗北部卡西利亚集水区径流的影响方面的HEC-HMS模型。从2007年到2021年的每日数据分为校准（2007- 2018年）和验证（2018-2021）。结果表明，当单独应用时，GEP和ANN模型在所有性能指标（包括RMSE和NSE）中超过了HEC-HMS模型。此外，与单个机器学习（ML）或HEC-HMS模型相比，将HEC-HM与GEP和HEC-HMS与ANN的HEC-HMS和HEC-HMS集成的混合模型相比表现出色。使用LARS-WG软件生成了输入变量（温度和降雨），并结合了五个气候模型和SSP585场景，用于未来的气候变化研究。此外，这些混合模型还用于预测观察到的时期（2007-2018）和未来期（2031-2050和2051-2070）的径流变化。结果表明，年平均降水量，极端降水事件和降水强度的增加，这意味着未来卡西利亚集水区的洪水和侵蚀可能性更高，伊朗北部的小集水集也是如此。
第四太平洋太平洋气候变化会议
海面温度（SST）在整个太平洋地区一直在变暖，如过去40年的观察记录中所示。这种变暖与观察到的海洋热浪频率和持续时间（MHW），海洋温度异常高的时期有关，这些趋势可能会随着进一步的全球变暖而继续。MHWS对渔业和海洋生态系统产生了严重影响，包括提供关键栖息地，沿海防御和/或生态系统服务的渔业和生态系统（例如，珊瑚礁，海草）。对于许多严重依赖沿海和海洋资源来用于粮食安全和生计的太平洋岛国尤其重要。长时间暴露于过多的海洋热也会导致珊瑚应力反应称为珊瑚漂白。虽然珊瑚可以从漂白发作中恢复，但随着MHWS的频率和持续时间的增加，这会变得更具挑战性，从而减少了连续事件之间可用的恢复时间。度加热周（DHW）是一种常用的度量，该指标估计了珊瑚应力，考虑到MHW事件的长度和幅度。通过分析气候模型预测，我们可以更好地了解短期和长期变暖海洋和MHW的变化。这可以帮助为计划策略和适应性响应提供信息。作为瓦努阿图（Van-kirap）弹性开发的GCF资助的项目气候信息服务的一部分，在当前和未来的气候条件下，vanuatu（van-kirap）的海洋变暖和MHW的区域差异。SST和MHW指标是在历史时期和低（SSP126）和高（SSP585）排放途径的未来预测中提出的。未来的MHW预计在高排放情况下会达到危险水平，对粮食安全，生计和沿海防御产生了严重影响。比较结果强调了遵循低排放场景的重要性，该场景显示出更为适中的预计变化。在DHW分析中，对Van-Kirap Fisheries专家确定的位置的DHW分析也很明显。
气候变化威胁地中海地区温带水果果园的生存能力
西班牙南部和北非有许多生产性的温带水果和坚果树种，具有很高的经济相关性。但是，这些果园受到主要种植季节和冬季的温度升高的威胁。大多数温带树木在叶片掉落的时候进入休眠阶段，然后需要暴露于冷却和热量以恢复生长，花朵，并最终携带果实。冬季温度的变化会导致绽放时机的变化。如果未完全满足农业气候的需求，树木可能会显示不规则或抑制的开花，这可能导致产量降低并损害了水果的质量。为了投射未来的气候变化对西班牙和北非果园的影响，我们用四种温带水果和坚果树种（苹果，杏，杏仁，开心果）的开花数据校准了物候模型的现场，从西班牙南部，摩洛哥和突尼斯的四个地点进行了校准，覆盖了49个品种。我们预测了目前和未来的条件，我们预测了开花日期和潜在的绽放失败率（如果不符合农民气候要求）。我们预测了两个时期的布鲁姆日期和潜在的绽放失败率（2035 - 2065，2070 - 2100），四个气候变化情景（SSP126，SSP245，SSP370，SSP370，SSP585），以及全球循环模型的集合（14-18，取决于场景）。此外，我们预计在短期（2035 - 2065年）中，西班牙南部的几种杏品种的未满足的热需求速率增加了，在长期以来（2070 - 2100年）下，突尼斯和西班牙南部西班牙的开心果和杏仁速度在有趣的气候场景下。我们在将来和现在的条件下比较了预计的花朵日期时观察到了两个主要模式：摩洛哥杏仁的不变绽放时间，在突尼斯，杏仁，杏仁，杏仁，西班牙南部的杏仁和杏仁的开花中适度到强烈的延迟，以及摩洛哥的苹果。我们观察到杏和杏仁的物候转移和开花衰竭率在品种中存在显着差异，这表明品种对变暖冬季的韧性有很大差异。
热带或温带气旋：是什么导致了美国东南大西洋沿岸的复合洪水灾害、影响和风险？
海湾。第 2 部分：评估气候变化驱动的沿海灾害和社会经济影响的工具。J Mar Sci Eng 6(3)。https://doi.org/10.3390/jmse6030076 Erikson LH、Herdman L、Flahnerty C、Engelstad A、Pusuluri P、Barnard PL、Storlazzi CD、Beck M、Reguero B、Parker K (2022) 在预计的 CMIP6 风和海冰场的影响下，使用全球尺度数值波浪模型模拟的海浪时间序列数据：美国地质调查局数据发布。 https://doi.org/10.5066/P9KR0RFM Esch T、Heldens W、Hirner A、Keil M、Marconcini M、Roth A、Zeidler J、Dech S、Strano E（2017 年）在从太空绘制人类住区地图方面取得新突破——全球城市足迹。ISPRS J Photogramm Remote Sens 134：30–42。 https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.10.012 Florczyk AJ、Corbane C、Ehrlich D、Freire S、Kemper T、Maffenini L、Melchiorri M、Pesaresi M、Politis P、Schiavina M、Sabo F、Zanchetta L（2019）GHSL 数据包 2019。在：欧盟出版物办公室，卷 JRC117104，7 月期。https://doi.org/10.2760/290498 Giardino A、Nederhoff K、Vousdoukas M（2018）小岛屿沿海灾害风险评估：评估气候变化和减灾措施对埃贝耶（马绍尔群岛）的影响。 Reg Environ Change 18(8):2237–2248。https://doi.org/10.1007/s10113-018-1353-3 Gonzalez VM、Nadal-Caraballo NC、Melby JA、Cialone MA（2019 年）概率风暴潮模型中不确定性的量化：文献综述。ERDC/CHL SR-19–1。密西西比州维克斯堡：美国陆军工程兵研究与发展中心。https://doi.org/10.21079/11681/32295 Gori A、Lin N、Xi D（2020 年）热带气旋复合洪水灾害评估：从调查驱动因素到量化极端水位。地球的未来 8(12)。 https://doi.org/10.1029/2020EF001660 Guo Y、Chang EKM、Xia X (2012) CMIP5 多模型集合投影全球变暖下的风暴轨道变化。J Geophys Res Atmos 117(D23)。https://doi.org/10.1029/2012JD018578 Guo H、John JG、Blanton C、McHugh C (2018) NOAA-GFDL GFDL-CM4 模型输出为 CMIP6 ScenarioMIP ssp585 准备。下载 20190906。地球系统网格联盟。 https://doi.org/10. 22033/ESGF/CMIP6.9268 Han Y, Zhang MZ, Xu Z, Guo W (2022) 评估 33 个 CMIP6 模型在模拟热带气旋大尺度环境场方面的表现。Clim Dyn 58(5–6):1683–1698。https://doi.org/ 10.1007/s00382-021-05986-4 Hauer ME (2019) 按年龄、性别和种族划分的美国各县人口预测，以控制共同的社会经济路径。科学数据 6:1–15。 https://doi.org/10.1038/sdata.2019.5 Hersbach H、Bell B、Berrisford P、Hirahara S、Horányi A、Muñoz-Sabater J、Nicolas J、Peubey C、Radu R、Schepers D、Simmons A、Soci C、Abdalla S、Abellan X、Balsamo G、Bechtold P、Biavati G、Bidlot J, Bonavita M 等人 (2020) ERA5 全局再分析。 QJR Meteorol 协会。 https://doi.org/10.1002/qj. 3803 Homer C，Dewitz J，Jin S，Xian G、Costello C、Danielson P、Gass L、Funk M、Wickham J、Stehman S、Auch R、Riitters K (2020) 来自 2016 年国家土地覆盖数据库的 2001-2016 年美国本土土地覆盖变化模式。ISPRS J Photogramm Remote Sens 162（二月）：184-199。https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.02.019 Huang W、Ye F、Zhang YJ、Park K、Du J、Moghimi S、Myers E、Péeri S、Calzada JR、Yu HC、Nunez K、Liu Z (2021) 飓风哈维期间加尔维斯顿湾周边极端洪灾的复合因素。海洋模型 158：101735。 https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2020.101735 Huizinga J、de Moel H、Szewczyk W (2017) 全球洪水深度-损害函数。在：联合研究中心 (JRC)。https://doi.org/10.2760/16510 跨机构绩效评估工作组 (IPET) (2006) 新奥尔良和路易斯安那州东南部飓风防护系统绩效评估跨机构绩效评估工作组第 VIII 卷最终报告草案——工程和运营风险与可靠性分析。Jyoteeshkumar Reddy P、Sriram D、Gunthe SS、Balaji C (2021) 气候变化对季风后孟加拉湾强烈热带气旋的影响：一种伪全球变暖方法。 Clim Dyn 56(9–10):2855–2879。https://doi.org/10.1007/s00382-020-05618-3 Knapp KR、Kruk MC、Levinson DH、Diamond HJ、Neumann CJ（2010）国际气候管理最佳轨迹档案（IBTrACS）。Bull Am Meteor Soc 91(3):363–376。https://doi.org/ 10.1175/2009BAMS2755.1 Knutson TR、Sirutis JJ、Zhao M、Tuleya RE、Bender M、Vecchi GA、Villarini G、Chavas D（2015）根据 CMIP5/RCP4.5 情景的动态降尺度对 21 世纪末强烈热带气旋活动的全球预测。 J Clim 28(18):7203–7224。https://doi.org/10.1175/ JCLI-D-15-0129.1 Kron W（2005）洪水风险 = 危害 • 价值 • 脆弱性。Water Int 30(1):58–68。https://doi.org/10.Gunthe SS、Balaji C (2021) 气候变化对季风后孟加拉湾强烈热带气旋的影响：一种伪全球变暖方法。Clim Dyn 56(9–10):2855–2879。https://doi.org/10.1007/s00382-020-05618-3 Knapp KR、Kruk MC、Levinson DH、Diamond HJ、Neumann CJ (2010) 气候管理国际最佳轨迹档案 (IBTrACS)。Bull Am Meteor Soc 91(3):363–376。 https://doi.org/ 10.1175/2009BAMS2755.1 Knutson TR、Sirutis JJ、Zhao M、Tuleya RE、Bender M、Vecchi GA、Villarini G、Chavas D（2015 年）根据 CMIP5/RCP4.5 情景的动态降尺度对 21 世纪末强烈热带气旋活动的全球预测。J Clim 28(18):7203–7224。https://doi.org/10.1175/ JCLI-D-15-0129.1 Kron W（2005 年）洪水风险 = 危害 • 价值 • 脆弱性。Water Int 30(1):58–68。https://doi.org/10.Gunthe SS、Balaji C (2021) 气候变化对季风后孟加拉湾强烈热带气旋的影响：一种伪全球变暖方法。Clim Dyn 56(9–10):2855–2879。https://doi.org/10.1007/s00382-020-05618-3 Knapp KR、Kruk MC、Levinson DH、Diamond HJ、Neumann CJ (2010) 气候管理国际最佳轨迹档案 (IBTrACS)。Bull Am Meteor Soc 91(3):363–376。 https://doi.org/ 10.1175/2009BAMS2755.1 Knutson TR、Sirutis JJ、Zhao M、Tuleya RE、Bender M、Vecchi GA、Villarini G、Chavas D（2015 年）根据 CMIP5/RCP4.5 情景的动态降尺度对 21 世纪末强烈热带气旋活动的全球预测。J Clim 28(18):7203–7224。https://doi.org/10.1175/ JCLI-D-15-0129.1 Kron W（2005 年）洪水风险 = 危害 • 价值 • 脆弱性。Water Int 30(1):58–68。https://doi.org/10.