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印度尼西亚提议的Mentarang Induk水力发电项目的水文风险管理
Stantec重新建立了Mentarang流域的降雨跑模型，以产生长期流量。由于观察到更新的模型校准的较长时期，该模型的性能得到了显着提高。这为Mentarang大坝站点的流量提供了更好的了解。Stantec还使用耦合模型对比项目阶段6（CMIP6）的三个广泛推荐的全球循环模型（GCM）进行了气候变化评估。评估表明，在三种选定的气候模型的平均合奏中，与1990 - 2014年的基线周期相比，未来流量将增加10％至15％。储层操作，并结合了储层控制规则和生成的最新流量。未来流的预计增加表明MIHEP的功率输出提高。但是，应考虑到GCM在预测未来的降水和河流流动方面具有很高的不确定性，应考虑这些发现。
一种用于测试本地规模雷达之间关系的自举技术
在本文中，我们使用基于GCMS和NWP模型解决的字段的分类方案进行了研究，以绘制大规模（概要尺度）大气状态与局部规模云属性的分布。天气打字或将观察到的天气分为州或天气制度并不是什么新鲜事物，但已在气象学中广泛使用[（1995）]。天气分类已被用作评估GCM和NWP模型的工具（例如Hewitson and Crane 1992，1996; Tennant 2003），包括云特性（例如Norris and Weaver and Weaver 2001; Ja-Kob and Tselioudis 2003; Jakob 2003; Jakob et et。Jaakobet。2005）。 在特定的中，Jakob等人。 （2005）在欧洲40岁的中范围内天气预测中心（ECMWF）重新分析（ERA-40）数据中暴露了缺点，通过检查模型数据作为云制度的函数，通过检查模型数据。 这些模型缺点不是每年平均值的父母。2005）。在特定的中，Jakob等人。（2005）在欧洲40岁的中范围内天气预测中心（ECMWF）重新分析（ERA-40）数据中暴露了缺点，通过检查模型数据作为云制度的函数，通过检查模型数据。这些模型缺点不是每年平均值的父母。
CMIP6 GCM每日降雨降雨
全球气候模型（GCM）是确定气候系统将如何响应的复杂工具。但是，GCM的输出具有粗分辨率，这不适合盆地级建模。全球气候模型需要以局部/盆地量表进行缩小，以确定气候变化对水文反应的影响。本研究试图评估如何使用Arti B CIAL神经网络（ANN），变更因子（CF），K-Neareast邻居（KNN）和多个线性回归（MLR）在印度35个不同位置的各种大规模预测变量如何在印度35个不同位置繁殖局部规模的降雨。根据相关值进行预测变量的选择。作为潜在的预测因子，空气温度，地理电位高度，风速分量和特定B C时相对湿度的相对湿度，选择了海平面压力。比较四种不同统计数据的繁殖，例如，在选定站点的每日降雨量的PDF估算的各种统计数据，如所选位置的平均值，标准偏差，分位数 - 分位数，累积分布函数和内核密度估计。CF方法在几乎所有站点上的其他方法都优于其他方法（R 2 = 0.92 - 0.99，RMSE = 1.37 - 28.88 mm，NSE = - 16.55 - 0.99）。这也与IMD数据的概率分布模式相似。
潜在的气候区域和相关...
气候变化在与水资源管理相关的决策中起着重要作用。了解斯里兰卡的未来气候对于发展适应和缓解策略至关重要。这项研究调查了使用Köppen-Geiger气候分类系统在不断变化的气候条件下，斯里兰卡气候区域的潜在转移，并确定了相关的水文影响。这项研究利用了来自27个气象站的观察到的每日降水数据。使用链式方程（小鼠）算法使用多个插补的预测平均匹配（PMM）和正常插补方法（标准）来估算丢失的数据。使用基于与平均解决方案（EDAS）方法的距离进行评估，评估了耦合模型对比项目阶段6（CMIP6）的15个全球气候模型（GCM）的性能。在将电台数据分配到更高的空间分辨率中，进行了线性回归分析，以发展观察到的站数据点与相应气候危害组红外降水与站点数据（CHIRPS）网格单元格之间的关系。然后将计算出的梯度值（M）用于从GCM到每个Chirps细胞（0.05˚分辨率）分布历史和将来的投影数据。此外，将分布式水文模型与0.05˚×0.05°网格细胞分辨率一起使用，以计算水平衡并识别未来气候变化对盆地水文学的水文影响。
越南CMIP6全球气候模型的绩效评估和排名
气候变化正在全球发生，并在整个地球上产生了许多影响（Arias等人2021）。为了进行气候变化影响评估，并为特定地区设计有效的响应策略，为该地区产生未来的气候预测是先决条件。在全球范围内的气候预测通常基于耦合模型对比项目（CMIP）下的全球气候模型（GCM）的产出。CMIP第6阶段的模型结果（CMIP6）（Eyring等人2016）对最近的第六次评估报告（AR6）显着贡献了气候变化小组（IPCC）（IPCC 2021）。虽然CMIP6 GCM在代表世界各地的历史气候方面表现出足够的表现（例如Seneviratne＆Hauser 2020; Srivastava等。2020; Xin等。2020; Hong等。2021），它们仍然表现出由不同来源引起的系统和区域特异性偏见。例如，CMIP6模型中的偏见可以归因于其海面温度的表示（Wang等人2021; Tong等。2022; Rajendran等。2022），大气循环（Richter＆Tokinaga 2020; Wang等人2021），陆地大气相互作用（Abdelmoaty等人2021; Li等。2021），云过程（Cesana＆del Genio 2021; Wang等人2021）和其他因素。此外，在一个区域中表现良好的模型可能不一定在另一个区域表现良好。2022）。因此，最初已经进行了针对特定区域的单个CMIP6模型的性能进行排名的研究（Papalexiou等人。2020; Anil等。2021; Desmet＆NGO-DUC 2022; Gebresellase等。值得注意的是，以下称为DN22的Desmet＆Ngo-Duc（2022）已开发出一种新颖的方法来对CMIP6模型进行对东南亚的模型。越南是受气候变化和海平面上升的强烈影响的国家之一（Dasgupta等人2007;自然资源与环境部2020）。 近年来已经对越南气候变化进行了各种研究。 使用统计学（2007;自然资源与环境部2020）。近年来已经对越南气候变化进行了各种研究。使用统计学（
分位数回归征：一种深度学习算法，用于缩小极端降水
全球气候模型（GCMS）模拟了全球范围内的低分辨率投影。GCM的本地分辨率通常对于社会级别的决策而言太低。为了增强空间分辨率，通常将降尺度应用于GCM输出。尤其是统计缩减技术，是一种具有成本效益的方法。与基于物理的动力学缩放相比，它们所需的计算时间要少得多。近年来，与传统统计方法相比，统计降尺度的深度学习越来越重要，证明错误率明显较低。但是，基于回归的深度学习技术的缺点是它们过度适合平均样本强度的趋势。极值通常被低估。问题上，极端事件具有最大的社会影响。我们提出了分位数回归征（QRE），这是一种受增强方法启发的创新深度学习al-gorithm。它的主要目标是通过训练分区数据集上的独立模型来避免拟合样品平均值和特殊值之间的权衡。我们的QRE对冗余模型具有鲁棒性，并且不容易受到爆炸性集成权重的影响，从而确保了可靠的训练过程。QRE达到了较低的均方误差（MSE）。尤其是，对于新西兰的高强度沉淀事件，我们的算法误差较低，突出了能够准确代表极端事件的能力。
对21世纪的“现实”全球变暖预测的影响和风险
IPCC AR6对与预计的21世纪气候变化相关的影响和风险的评估既令人震惊又模棱两可。根据计算机预测，根据全球气候模型（GCM）和用于模拟的共享社会经济途径（SSP）方案，全球表面温度可能会从1.3 c升至8.0 c。实际的气候变化危害分别高于工业前水平以上2.0 c和3.0 c，估计为高且非常高。最近的研究表明，大量的CMIP6 GCM运行“太热”了，因为它们似乎太敏感了，并且高/extreme排放场景SSP3-7.0和SSP5-8.5被拒绝，因为被判断为不可能，并且非常不可能。然而，IPCC AR6主要集中在此类警报方案上进行风险评估。本文研究了通过评估理论模型并将其与有关全球变暖的现有经验知识和气候变化的各种自然周期相结合而产生的21世纪“现实”气候变化预测的影响和风险。这是通过组合SSP2-4.5场景（根据国际能源机构报告的当前政策）和经验优化的气候建模来实现的。所提出的方法旨在模拟假设模型，以最佳地缩小实际可用数据。2023中国地球科学大学（北京）和北京大学。根据最近的研究，GCM宏观集合表明，从1980年到1990年到1990年至2012年至20122年观察到的最佳后广集应由以低平衡气候敏感性（ECS）（1.5 c i表明，具有SSP2-4.5场景的低ECS宏GCM的全球表面温度变暖为1.68–3.09 c，到2080-2100，而不是1.98–3.82 C，而在2.5-4.0 c范围内使用ECS获得的GCMS获得了1.98–3.82 C。 然而，如果全球表面温度记录受signi-fir-lim-lim-lim-plimator的温暖偏见的影响 - 如卫星基于卫星的较低对流层温度记录和有关城市热岛影响的最新研究所示，应将相同的气候模拟降低约30％，约为1.18-2.16 c，缩放约1.18-2.16 c，分别为2080-2100-2100-2100-2100-2100-2100。 此外，类似的中等变暖估计值（1.15–2.52 c）也通过替代性衍生的模型预测，旨在重新创建十年至千年至千年的天然气候振荡，而GCMS并未再生。 获得的气候预测表明，21世纪的预期全球表面变暖可能是温和的，即不超过2.5-3.0 c，平均而言，可能低于2.0 c的阈值。 这应该允许通过适当的低成本适应政策来缓解和管理最危险的气候变化危害。 由Elsevier B.V.代表中国地球科学大学（北京）出版。i表明，具有SSP2-4.5场景的低ECS宏GCM的全球表面温度变暖为1.68–3.09 c，到2080-2100，而不是1.98–3.82 C，而在2.5-4.0 c范围内使用ECS获得的GCMS获得了1.98–3.82 C。然而，如果全球表面温度记录受signi-fir-lim-lim-lim-plimator的温暖偏见的影响 - 如卫星基于卫星的较低对流层温度记录和有关城市热岛影响的最新研究所示，应将相同的气候模拟降低约30％，约为1.18-2.16 c，缩放约1.18-2.16 c，分别为2080-2100-2100-2100-2100-2100-2100。此外，类似的中等变暖估计值（1.15–2.52 c）也通过替代性衍生的模型预测，旨在重新创建十年至千年至千年的天然气候振荡，而GCMS并未再生。获得的气候预测表明，21世纪的预期全球表面变暖可能是温和的，即不超过2.5-3.0 c，平均而言，可能低于2.0 c的阈值。这应该允许通过适当的低成本适应政策来缓解和管理最危险的气候变化危害。由Elsevier B.V.代表中国地球科学大学（北京）出版。总而言之，不需要强制实施昂贵的脱碳和零零排放方案，例如SSP1-2.6，因为在整个21世纪保持全球变暖<2 C的巴黎协议温度目标也应与中等且务实的共享社会经济途径兼容，例如SSP2-4.5。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
热带卷心对冰微生物物质高度敏感
热带卷心从深对流核向外流动（Deng等，2016）或原位形成，从地球表面吸收了长波辐射，并在较冷的温度下重新散发出来，从而降低了外向的长波辐射和加热大气层（Hartmann等人，Hartmann等，2001年）。在全球气候模型（GCMS）中的cirrus表示差异（源自多样化的模型动态和物理参数化）是限制热带和云气候反馈的长波辐射预算的不确定性的主要来源（Sherwood等，2020）。在这里，我们量化了热带长波云辐射效应（CRE）的可变性，这些变化源于一组全球防暴模拟（GSRMS）模型微物理学的差异，并且我们确定了改善冰球物理学和更真实地模拟的热带热带cirrus的重要途径。
