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俄勒冈州经济和收入预测
执行摘要 2024 年 9 月 经济已经从通胀经济繁荣过渡到有望持续扩张的阶段。到目前为止，美联储似乎正在穿针引线。当通胀率接近两位数时，需要高利率，但现在不再需要。关键在于美联储何时以及多快调整方向。预计降息将于下个月开始。这应该会在未来一年稳定和振兴对利率敏感的经济部分。在过去一年中，尽管裁员人数仍然很低，但招聘放缓导致失业率上升，预计劳动力市场也将改善。虽然即将到来的衰退担忧似乎是没有根据的，但高利率持续的时间越长，随着经济增长放缓，衰退的可能性就越大。了解俄勒冈州经济的现状具有挑战性。迄今为止的整个周期中，俄勒冈州的经济表现一直很稳健。就业增长、收入增长和人口变化在所有州中都大致处于中等水平，但略低于典型州。前 15 个州的生产率增长促进了整体增长。然而，近几个月来，预扣税和就业增长有所回升。今年迄今为止提交和处理的个人所得税申报表数量有所增加。这些数据可能是俄勒冈州的增长模式已走出疫情时代的低迷，回归到更接近典型扩张的模式的第一个迹象。然而，它们也可能更多的是噪音而不是信号。只有时间才能证明一切。目前，与最近的展望相比，经济预测基本保持不变。这些更强劲的增长迹象表明，潜在的上行空间比人们一段时间以来所认为的要大。虽然经济正从通胀繁荣中放缓，但近几个月来州收入继续超出预期。特别是，个人所得税和企业所得税都明显高于之前的预测。彩票、企业活动税和娱乐性大麻等消费型收入与预期更为接近。掌握最近的个人所得税征收情况是一项挑战。到目前为止，迄今为止处理的申报表数量和征收金额都超过了之前的预期。即便如此，与过去十年相比，税收收入与纳税申报单上报告的负债相比相对较低。最终，这些数据如何与报告的收入减少或付款超过预期相协调，只有在延期报税季后才能知道。与之前的预测相比，当前 2023-25 两年期的普通基金可用资源增加了 6.76 亿美元 (+2.0%)。这一增长的三分之二仅归因于跟踪实际税收。三分之一的增长归因于两年期剩余时间的收入前景更强劲。本两年期收入增加也增加了预计的额外收入。个人额外收入目前预计为 9.87 亿美元，将于 2026 年返还给纳税人。公司额外收入目前预计为 8.83 亿美元，将保留在普通基金中，并在下个两年期用于教育。展望 2025-27 两年期，可用资源与之前的预测相比下调了 6600 万美元。公司、房地产和利息收入的增加不足以完全抵消支付的更大个人额外收入。话虽如此，当查看州预算和 2023-25 年和 2025-27 年的综合资源时，普通基金预测增加 6.1 亿美元。在当前的 2023-25 两年期内，企业活动税、彩票和娱乐大麻的消费型税收与之前的预测相比共计减少了 2700 万美元（-0.5%），而在即将到来的 2025-27 两年期内则减少了类似的 3400 万美元（-0.6%）。
使用数据驱动的振荡模式预测改进了南亚季风降雨的季节预测
E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。 “使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。 国民议会E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。“使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。国民议会
通过2011年和现在的气候网络方法对实时的厄尔尼诺预测进行评估
抽象的厄尔尼诺情节是厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）的一部分，这是届时气候变化的最强驱动力，可以触发全球各地的极端天气事件和灾难。以前我们已经描述了一种网络方法，该方法允许预测厄尔尼诺现象的事件约1年。在这里，我们评估了2011年至2022年之间这种方法的实时预测。我们发现该方法正确预测（2013年和2017年），这两个厄尔尼诺时期（2014-2016和2018-2019）的发作，在2019年仅产生1个错误警报。在2022年6月，该方法正确预测了2023年的厄尔尼诺事件的发作。为了确定12个实时预测的p值，我们考虑了2个无效的假设：（a）随机猜测我们假设厄尔尼诺尼诺（Elniño）在何处发生随机发生，并且（b）相关的猜测我们假设在一年中，ElNiño的末端，没有新的ElNiñño开始。我们发现p a〜 = 0。005和p b〜 = 0。015，以这种方式拒绝两个零假设，即可以偶然地获得相同的预测质量。我们还讨论了如何通过系统地减少错误警报的数量来进一步改善网络算法。在2024年，该方法表示没有新的厄尔尼诺事件。
比较夏季季风期间在印度进行重新预测预测的两种统计后处理方法
印度数以百万计的人暴露于纳尔图灾难，例如洪水和由重度致敬事件引发的山体滑坡，尤其是在夏季季风季节（Ali等人）（Ali等人。，2019年； Gupta＆Nair，2011年； UNDRR，2020年； Van Oldenborgh等。，2016年； Varikoden＆Reji，2022年； Wallemacq等。，2015年）。这些事件通常是低概率和孤立性的，并且源于同级尺度的干扰在1000 km或更多的尺度上与5至100 km的中尺度对流系统的尺度上的相互作用，并具有可能的含量增强（Francis＆Gadgil，Mohandas等，2006; Mohandas et; Mohandas et;，2020年； Sillmann等。，2017年； Sreenath等。，2022; Srinivas等。，2018年； Varikoden＆Reji，2022年； Viswanad-Hapalli等。，2019年）。与极端降水有关的灾难可能导致大量死亡（Mahapatra等人，2018年； Ray等。，2021; UNDRR，2020年），以及对财产和基础设施的广泛损害，牲畜丧失以及农作物和农业土地的破坏（Revadekar＆Preethi，2012年）。此外，在季风季节，印度极端降水事件的频率，强度和空间变异性在最近几十年中显示出显着的趋势，预计整个21世纪将继续增加（Ali等人。，2019年； Ghosh等。，2012年； Goswami等。，2006年； Mukherjee等。，2018年； Pattanaik＆Rajeevan，2010年； Roxy等。，2017年；辛格等。，2019年； Sooraj等。，2016年）。及时，高质量且可靠的预测此类极端事件及其对印度的分散的可能性，对于为当局提供有效的早期警告至关重要，以改善对灾难的反应和准备，2006年； Mahanta＆Das，2017; Uccellini; Uccellini＆uccellini＆ten Hoeve，2019年）。印度国家中型天气前铸造中心（NCRMWF）使用NCRMWF版本的英国MET Office Unified Model的NCRMWF版本的全球和区域配置产生数值天气预报。由于对降水的确定性预测，尤其是极端事件的预测，由于天气的混乱性质以及预测误差的相关指数增长（例如，由潮湿对流的模型限制和在初始条件下的模型限制引起的）是首选方法是首选的方法。他们提供了对未来状态的范围的估计，从而量化了不确定性，并为发生极端天气事件的产量概率（Ashrit等人，2020年； Mukhopadhyay等。，2021）。NCMRWF集合预测系统（NEP）通常由（a）全球预测（NCMRWF全局合奏预测系统[NEPS-G]），有23个成员（一个对照和22个对照组和22个受扰动成员），销售时间为12天，在12公里的分辨率下为10天
基于花粉的全新世气候趋势的重建DIV AI模型比物理学更好的天气预测...
Charlton-Perez，A。J. Orcid：https：//orcid.org/0000-0001-8179-6220，Dacre，H。F. Orcid：https：//orcid..org/0000-0003-0000-0003-4328-4328-9126 https://orcid.org/0000-0001-8658-362X，Harvey，B。Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0002-6510-8181，Harvey，N.J.orcid： https://orcid.org/0000-0003-1480-3755，Lee，R。W. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-1946-5559，Swaminathan，R.Orcid：orcid：orcid： A. OrcID：https：//orcid.org/0000-0003-0278-952X（2024）AI模型是否比基于物理的模型产生的天气预测更好？StormCiarán的定量评估案例研究。NPJ气候和大气科学，7。93。ISSN 2397-3722 doi：https：//doi.org/10.1038/s41612-024-00638--W
2024 年第一季度符合预测
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