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评估全球气候模型用于能量分析
由于可再生能源产生，能源存储，电气最终用途以及极端天气事件的频率不断增加，能源，气候和天气之间的相互作用变得越来越复杂。能源系统分析通常依赖气象输入来估计可再生能源的产生和能源需求；但是，这些投入很少代表未来气候变化的估计影响。气候模型和可公开可用的气候变化数据集可用于此目的，但是从无数可用模型和数据集中选择的输入是一个细微的主观过程。在这项工作中，我们评估了来自耦合模型比较项目阶段6（CMIP6）的各种全球气候模型（GCM）的数据集。我们对他们的技能进行了评估，以了解其历史气候和对两种气候变化情景气候变化的未来预测的比较。我们介绍了不同气候和能源系统区域的结果，并在随附的软件存储库中包括交互式数字。先前的工作已经进行了类似的GCM评估，但是没有一个提出了用于全面的能源系统分析的变量和指标，包括对能源需求，热冷却，水力发电，水的可用性，太阳能产生和风能产生的影响。我们专注于直接影响这些能源系统组件的GCM输出气象变量，包括可以驱动网格弹性事件的极值表示。这项工作的目的不是为给定的分析推荐最佳的气候模型和数据集，而是提供参考以促进随后工作中的气候模型和场景的选择。
基于分配的合并和多...
摘要。用于调查，评估和预期气候变化，已经设计了数十个全球气候模型（GCM），每种都对地球系统进行建模略有不同。要从不同的模拟和输出中提取强大的信号，通常将模型收集到多模型集合（MME）中。然后以各种方式汇总这些内容，包括（可能加权的）多模型手段，中值或分位数。在这项工作中，我们引入了一种称为“ alpha Pooling”的新概率聚合方法，该方法构建了一个累积的累积分布函数（CDF），旨在在校准（历史）期间更接近参考CDF。然后可以使用聚合的CDF来对原始气候模拟进行偏置调整，因此进行“多模型偏置校正”。在实践中，每个CDF都是根据取决于参数α的非线性转换而转换的。然后，将重量分配给每个转换的CDF。此权重是CDF紧密度与参考转换的CDF的增加功能。键合的键是一个参数α，它描述了转化的类型，因此汇总的类型，将线性和对数线性池化方法均赋予。我们首先确定α池是通过验证某些最佳特性来适当的聚集方法。然后，着重于西欧温度和降水量的气候模型模拟，为了评估α汇合的性能，以针对当前可用的方法（包括多模型平均值和加权变体）的性能。基于重新分析的评估以及完美的模型实验以及对气候模型集的灵敏度分析。我们的发现证明了所提出的合并方法的优越性，表明α池提出了一种结合GCM CDF的有效方法。这项研究的结果还表明，我们对多模型偏置校正的CDF合并策略的独特概念是通常的by-GCM-GCM偏置校正方法的可靠替代方法，可以一次允许处理和考虑几种气候模型。
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。
Swen品牌
B部分B摘要I拥有Aachen Rwth University（德国）的一流杂志学位，其主要学科的物理地理位置与2009年9月获得的学士学位和硕士学位相当。由莱昂纳多（Leonardo）赠款资助，我在圣地亚哥·德·孔波斯特拉（Santiago de Compostela）的加利西亚气象局（Meteogalicia）开发了我的杂志论文。在这项工作中，我根据统计缩减方法为西北伊比利亚半岛提供了首个区域气候变化预测，后来在研究文章中发表（Brands等人。2011b）。从2009年11月到2012年10月，Cantabria University在Estcena项目中工作，致力于基于统计降低方法的伊比利亚半岛的气候变化预测。从2011年11月至2015年6月，我被CSIC的JAE-Predoc计划（IFCA，CSIC-UC）雇用，由CSIC的JAE-Predoc计划开发我的博士学位论文，我在2017年在Meteogalicia工作时完成了我的博士学位论文。在这些年中2013），2。气候远程连接（Brands等人 2012，Brands 2013，Brands等人。 2014，品牌2014）和3。大气河研究（请参阅我的博士学位论文和品牌等 2017）。 我还积极参与了由道格拉斯·马拉恩（Douglas Maraun）主持的欧盟成本行动价值（Soares等人 2019），并在乌维戈（Uvigo）的ephyslab完成了两项研究（Lorenzo等人 2016）和非线性物理组，USC（Eiras等人2013），2。气候远程连接（Brands等人2012，Brands 2013，Brands等人。2014，品牌2014）和3。大气河研究（请参阅我的博士学位论文和品牌等2017）。我还积极参与了由道格拉斯·马拉恩（Douglas Maraun）主持的欧盟成本行动价值（Soares等人2019），并在乌维戈（Uvigo）的ephyslab完成了两项研究（Lorenzo等人2016）和非线性物理组，USC（Eiras等人2016）。在2015年7月，我签约了元中学的数值预测和调查部门。除了开发和监督其数值链外，我还继续追求上述3个研究行（Brands 2017，Ummenhofer等人。2017）并打开了第四个
研究气候变化对水电能的影响
摘要在本手稿中，主要目标是评估气候变化如何影响水生储量的可及性和波动，这直接影响了水力发能生产的性能和可靠性。该研究旨在了解降水模式，融雪时机和极端天气事件的变化，这些变化影响河流动态，水库水平和整体能源产能。它还试图确定自适应策略，以减轻负面影响，并在面对气候变化的情况下确保可持续的水力发电发展。这项研究评估了在气候变化的影响下，Karun 4大坝发电厂的性能，该国4大坝发电厂是该国最关键的发电设施之一。使用多标准决策方法（TOPSIS）来识别最可靠的一般循环模型（GCM）并降低不确定性。此外，还采用了IHACRES概念模型来模拟径流过程，而差异进化（DE）算法则用于优化水力发电能源的生产。与基线周期（1984-2005）相比，调查结果表明，在RCP 4.5和RCP 8.5方案（1984-2005）相比，RCP 4.5和RCP 8.5方案的预计温度升高分别为1.95°C和2.34°C。此外，该研究预测，在上述方案下，对Karun 4储层的流入径流平均减少了19％，43％。根据结果，预计将来的储层流入量在RCP 4.5方案下将减少9％的电力，而在RCP 8.5方案下，相对于工厂的名义容量，将减少每年的电力。关键字气候变化，水力发电能源，储层操作，不确定性，卡伦4大坝。1。引言产生和消耗的能源，尤其是可再生能源的能源具有非常重要的价值。可再生能源（例如太阳能，风能，水力和地热能）是可持续方法，在既定的选择中，在既定选择中都提供了大约14％的能源需求[1] [2]，水力发电厂是由于其独特的性质而被称为可再生能源的最重要来源[3]。从化石燃料转换为可再生能源对于获得全球环境可持续性至关重要。[4]。地缘政治动态中指出的转换进一步加强了当前的运动，这导致了传统燃料的供应链中断。
04 WRF和LOCA2 Pro
David W. Pierce, Stefan Rahimi, Daniel R. Cayan, Julie Kalansky, Scripps Institution of Oceanography, UCSD & UCLA CEC-funded agreement: EPC-20-006 Development of Climate Projections for California and Identification of General Use Projections December 2023 Methods and Prior Relevant Work Global climate models use millions of calculations and estimations to represent interactions in the earth system.This information and data are extremely useful for understanding the climate system and predicting its future change.However, all models have errors.Systematic model errors are called biases.Examples of climate model biases include overly wet winters or heat waves that are not as extreme as observed.The process of reducing model biases is called bias correction .There are many different kinds of model biases and numerous bias correction methods.因此，由于使用了具有不同目标和结果的不同方法，因此对气候方案数据的用户的描述可能会使用户混淆。通过天气研究和预测（WRF）模型以及在统计缩减局部化的局部构造的模拟版本2（以下内容）中描述了通过天气研究和预测模型（WRF）模型使用的偏差校正方法的具体细节。1本备忘录的目的是对偏差校正进行高级概述，以便气候数据用户可以更好地了解不同产品中偏见校正的使用方式不同。Biases tend to be complicated functions of time of year and how extreme the value is.例如，由于描绘雪过程的模型错误，冬季的温度偏见可能与夏季不同，或者由于大气河流的模拟方式，“平均”潮湿天的降水偏见可能不同于“平均”潮湿天数。因此，偏差校正方法通常是按月或季节应用的，有时会考虑随着值变得更加极端的变化而考虑如何变化（例如Panofsky和Brier，1968; Thrasher等，2012）。LOCA2和WRF产品都始于全球各个团体产生的全球气候模型（GCM）预测。GCM通常具有较大的偏见。例如，模拟冬季降水的GCM是加利福尼亚观察到的两倍。LOCA2运行使用Presrat对GCM值进行偏差校正（Pierce等人2015）在降尺度步骤之前的方法。presrat计算偏差校正
加利福尼亚能源委员会-CA.GOV
David W. Pierce, Daniel R. Cayan, Stefan Rahimi, Julie Kalansky, Scripps Institution of Oceanography, UCSD & UCLA CEC-funded agreement: EPC-20-006 Development of Climate Projections for California and Identification of General Use Projections December 2023 Methods and Prior Relevant Work The Localized Constructed Analogs (LOCA) statistical downscaling method (Pierce et al.2014; Pierce等。2015a; Pierce等。2015b）是一种基于模拟的方法，用于降低比例相对粗糙的全球气候模型预测，以更细化的区域预测。在进行这一全球至区域缩减时，LOCA将基于观察的训练数据对区域域进行了两个目的：1）偏置校正； 2）提供一个观察到的天气模式的库，在空间变厚后，与全球气候模型（GCM）日相匹配。我们将后者称为“模式库”。LOCA降尺度方法分为两个步骤：1）从原始GCM网格（通过GCM变化）到常见的0.5x0.5度网格。2）从常见的0.5度网格到最终的细尺度3 km网格。使用了这两个步骤，以便使用来自相同0.5度网格的信息纠正所有模型，即使GCM具有不同的网格分辨率（Pierce等人。2014）。其他方案有时在缩小降低之前将不同的GCM网格插入到一个共同的网格中，但是我们的分析发现，插值可以导致最终降低结果的空间变异性的较差表示。但是，这确实导致了一些问题。在以前的LOCA版本中，例如用于加利福尼亚的第四次气候评估（Pierce等人2018），通常从使用最近的邻居算法网格的观察到的气象站数据获得模式库。（此类例外是从卫星观测中获得的表面向下太阳辐射训练数据。）使用网格的历史观测值对模式库是一种合理的方法，也是必要的方法，因为未来观察到的天气模式不可用。尤其是，未来温暖的气候将降低降雪，可能导致在未来几十年系统地降雪的位置发生变化的表面温度模式。为了解决这一问题，在LOCA版本2（以下哪个介绍）加利福尼亚域中，我们使用了一个混合缩减方案，该方案与动态缩放的GCM天气研究预测（WRF）运行获得的模式库，这些库是偏向于ERA5-WRF-BC 1
简历
技术 HPLC、IC、GCMS、ICPOES、分子克隆、蛋白质印迹、凝集素印迹、酶动力学、生物反应器培养（大肠杆菌、微藻、蓝藻）、共聚焦显微镜、流式细胞术、实时 qPCR、PCR、SDS PAGE、提取（蛋白质、氨基酸、脂肪酸、色素、碳水化合物、PHB） 出版物 Kriechbaum R.、Kronlachner L.、Limbeck A.、Kopp J.、Spadiut O.；迈向循环经济——利用小球藻重新利用马铃薯加工行业的副产品。环境管理杂志 (2024)。DOI：https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.121796 Kriechbaum R.、Spadiut O.、Kopp J.；普通小球藻对呋喃化合物的生物转化——揭示生物技术潜力。微生物（2024）。 DOI：https://doi.org/10.3390/microorganisms12061222 Grivalský T、Lakatos GE、Štěrbová K、Manoel JAC、Beloša R、Divoká P、Kopp J、Kriechbaum R、Spadiut O、Zwirzitz A、Trenzinger K、Masojídek J (2024)集胞藻 MT_a24 在水道池中利用城市废水生产聚-β-羟基丁酸酯。应用微生物学与生物技术 108 (1):1- 12。doi:10.1007/s00253-023-12924-3 Kriechbaum R、Loaiza SS、Friedl A、Spadiut O、Kopp J (2023) 利用小球藻产生的稻草衍生的半纤维素水解物：为生物精炼方法做出贡献。应用藻类学杂志。doi:10.1007/s10811-023-03082-0 Doppler P、Kriechbaum R、Spadiut O (2022) 使用流式细胞术对丝状蓝藻 Anabaena sp. 进行高通量表征。微生物学方法杂志 199:106510。 doi:10.1016/j.mimet.2022.106510 Doppler P、Gasser C、Kriechbaum R、Ferizi A、Spadiut O (2021) 使用超声增强 ATR-FTIR 光谱探针对光生物反应器培养的集胞藻中的聚羟基丁酸酯进行原位定量分析。生物工程 8 (9):129 Doppler P、Kriechbaum R、Käfer M、Kopp J、Remias D、Spadiut O (2022) Coelastrella terrestris 用于生产 Adonixanthin：生理表征和次级类胡萝卜素生产力评估。 Marine Drugs 20 (3):175 Doppler P, Kriechbaum R , Singer B, Spadiut O (2021) 使微藻培养物再次无菌——利用荧光激活细胞分选的快速简便的工作流程。微生物方法杂志 186:106256。doi:https://doi.org/10.1016/j.mimet.2021.106256 Kriechbaum R , Ziaee E, Grünwald-Gruber C, Buscaill P, van der Hoorn RAL, Castilho A (2020) BGAL1 耗竭可提高 N. benthamiana 中 N- 和 O-聚糖的 β-半乳糖基化水平。植物生物技术杂志 18 (7):1537-1549。 doi:10.1111/pbi.13316 会议和研讨会 AlgaEurope – 希腊雅典 12/2024 海报展示：“循环水产养殖中的小球藻 – 鱼类废水中分析物的定量和预测”研讨会 Kreislauf Alge – Vom Abwasser zur Ressource 06/2024 口头报告和联合主持人
建模气候变化对流量的影响...
干旱是世界各地自然灾难的主要原因（Bekele等人2019）。气候变化对几个因素有重大影响，包括水文周期，生物多样性，领土生态学，水资源，环境，农业和粮食安全以及人类健康（Gupta 2015）。降雨量是主要因素之一，它对农业，能源平衡，水力发电，工业和粮食安全的水可用性的时间和空间模式产生了影响（Ayehu等人2018）。科学证据现在表明，随着地球表面温室气体浓度的上升，地球大气的平均温度将继续升高。虽然预计温度会始终如一地升高，但根据各种气候模型和排放场景，降水表现出可变的结果（IPCC 2014； Tessema等。2021）。中纬度和亚热带干燥区域有望在RCP8.5场景下降水下降，而高纬度，赤道pacifife，赤道和湿区的降水有望增加（Sesana等人。2019）。例如，IPCC（2021）指出，除非CO 2和其他温室气体排放的显着减少，否则在21世纪将超过1.5和2°C的变暖。21世纪非洲的预期温度高于平均全球温度（IPCC 2013）。世界不同等地受到气候变化的影响（Thornton等人2008; Kotir 2011）。 2017）。2008; Kotir 2011）。2017）。非洲是气候变化最大的大陆（Collier等人2008）;特别是，撒哈拉以南非洲是最脆弱的地区，因为使用雨水农业种植了所有农作物中的96％，这可能会加剧问题（Serdeczny等人。 物理和经济缺乏的缺乏对非洲大角（GHA）具有复杂的影响，经常导致严重的水和粮食短缺（Nicholson 2014； Awange等人 2016）。 该地区的未来水稀缺问题可能会因该地区的迅速扩大和高度不可预测的气候而加剧（Hirpa等人。 2019）。 在东非，来自各种GCM场景的降雨揭示了不确定的幅度和趋势（Getahun等人。 2020）。 例如，在接下来的几年中，尼罗河流域的流流量有望减少（Haile等人 2017），还有其他研究发现（Worqlul等人 2018）表明，尼罗河流域的流流量估计在未来几十年中会增加。 Haile等人报道。 （2017）有力的证据表明，埃塞俄比亚的气候变化在过去50年中发生了变化。 在2007年气候变化国家适应计划（NAPA）下，前埃塞俄比亚国家气象局（NMA）确定国家平均年度年度温度在1960年至2006年之间。。。 这一数字表明，在过去的46年中，每十年增加0.28°C。 根据这项研究的发现，在主要潮湿季节中最引人注目的是，当增长最为明显时。2008）;特别是，撒哈拉以南非洲是最脆弱的地区，因为使用雨水农业种植了所有农作物中的96％，这可能会加剧问题（Serdeczny等人。物理和经济缺乏的缺乏对非洲大角（GHA）具有复杂的影响，经常导致严重的水和粮食短缺（Nicholson 2014； Awange等人2016）。该地区的未来水稀缺问题可能会因该地区的迅速扩大和高度不可预测的气候而加剧（Hirpa等人。2019）。在东非，来自各种GCM场景的降雨揭示了不确定的幅度和趋势（Getahun等人。2020）。例如，在接下来的几年中，尼罗河流域的流流量有望减少（Haile等人2017），还有其他研究发现（Worqlul等人2018）表明，尼罗河流域的流流量估计在未来几十年中会增加。Haile等人报道。 （2017）有力的证据表明，埃塞俄比亚的气候变化在过去50年中发生了变化。 在2007年气候变化国家适应计划（NAPA）下，前埃塞俄比亚国家气象局（NMA）确定国家平均年度年度温度在1960年至2006年之间。。Haile等人报道。（2017）有力的证据表明，埃塞俄比亚的气候变化在过去50年中发生了变化。在2007年气候变化国家适应计划（NAPA）下，前埃塞俄比亚国家气象局（NMA）确定国家平均年度年度温度在1960年至2006年之间。这一数字表明，在过去的46年中，每十年增加0.28°C。根据这项研究的发现，在主要潮湿季节中最引人注目的是，当增长最为明显时。粗略的全球气候模型（GCM）决议无法捕获小规模的降雨模式，GCM和RCM降雨预测的高度不确定性，以及使用东非的测量流流缺乏模型验证，所有的水都具有水力影响研究（Otieno and Anyah 2013; Shiferaw eyh and Anyah and Anyah and any Anyah and anyah and anyah and y. shiferaw et al.2018; Endris等。2019）。一般气候模型（GCM）（CMIP; Chen等人。2022）。广泛应用缩小的GCM由于对潜在的未来气候场景的准确和信任而获得了受欢迎程度（Bhatta等人。2019; Bermúdez等。2020; Touseef等。2020; Ji等。2021）。不同气候模型的偏见和内部变异性可能会产生对未来Climeate的完全不同的投影。结果，为了更好地表征结构不确定性并改善气候预测，首选气候模型的集合而不是单个模型（Gaur等人。2021）。在埃塞俄比亚的12河盆地中，Awash River盆地（ARB）是最脆弱和广泛的剥削（Tadese等人2019）。增加人口，定居点，加强农业实践，高地侵蚀和污染物都导致了ARB淡水供应量的下降（Bekele等人2019）。由于多种原因，选择了Kessem流域来研究气候变化对流流的影响。Bekele等。首先，凯塞姆河是奥瓦斯河的一条小支流，为下游的用水使用者提供了更大的流动。第二，在凯西姆流域的下游地区，计划每年有一个25,000公顷的政府拥有的灌溉项目，每年生产500,000吨糖（Hailu 2020）。第三，流域是许多人的家园，他们的生计受到潜在的雨季和气候变化下降的负面影响（CSA 2011）。使用代表性浓度途径（RCP）在ARB的不同子囊中研究了气候变化（例如2019; Daba＆You 2020; Getahun等。2020）。这些研究的预测表明，气候变化对ARB的流流动变化具有很大的影响。 但是，气候变化方案随着时间而变化。 目前，共享的社会经济道路（SSP）情景是根据全球发展开发的，导致缓解和适应气候变化的不同挑战（O'Neill等人。 2017）。表明，气候变化对ARB的流流动变化具有很大的影响。但是，气候变化方案随着时间而变化。目前，共享的社会经济道路（SSP）情景是根据全球发展开发的，导致缓解和适应气候变化的不同挑战（O'Neill等人。2017）。