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在气候变化下柏林的极端降水和洪水以及选定的灰色和蓝绿色措施的影响
1水资源管理主席和水通系统建模，德国柏林技术大学柏林2号柏林2号大学气象研究所，弗雷伊大学柏林，柏林，柏林，柏林3号水资源系，地理 - 世界性科学和地球科学和地球学院（ITC），特威特（ITC），特威特（ITC），特威特（ITC工程技术，荷兰恩斯切德大学，特温特大学
将新型生成扩散模型应用于降水降压
机器学习（ML）在统计缩减中起着越来越有价值的作用。能够利用培训数据中潜在的复杂的非线性关系，社区表现出ML学习缩小映射的巨大潜力。遵循完美预后（PP）方法，可以对ML模型进行历史重新分析数据的培训，以了解粗糙预测因子与更高分辨率之间的关系（即缩小）预测。一旦受过训练，这些模型就可以在一般循环模型（GCM）输出上进行评估，以产生区域缩小的结果。由于培训的计算成本相对较低和利用这些模型，它们可用于有效地降低气候模型的大集合，而不是区域与全球域。
定量评估portevin-le Chatelier对降水量的流动应力的影响，使ALMGSCZR合金
portevin-le Chatelier（PLC）效应通常在许多合金系统中发生，并导致流动应力变化。发生降水时，PLC的行为发生变化及其对流动应力的影响变得更加复杂，但尚未澄清。沉淀物和位错之间众所周知的相互作用机制是剪切（可剪切沉淀物）和绕过（不可切除的沉淀物）。这项研究系统地研究了三种情况下PLC效应对流动应力的影响，即，没有预屈，具有可剪切的沉淀物，并且具有不可剪切的沉淀物。这项研究是在ALMGZRSC合金上进行的，其中沉淀不会改变负责PLC的溶质物种的浓度。提出了考虑不同的脱位 - 屈光度相互作用的修改构型关系，这可以量化以上三种情况下PLC效应对流动应力的贡献。建模结果与在ALMG和ALMGSCZR合金上表现出PLC效应的实验的结果非常吻合。理论上证明了PLC诱导的加强可以占ALMG合金总流动应力的14.5％。当出现可剪切和不可剪切的沉淀物时，该百分比分别降至约4.5％和9.5％，表明沉淀会减弱PLC诱导的增强。可剪切的沉淀物可以缩短PLC的应变率范围，这比不可切除的沉淀物更有效地抑制PLC效应。最后，讨论了负责PLC诱导的强化和不同沉淀脱位相互作用的作用的内在机制。
南极降水如何随温度而变化？
摘要。随着全球变暖的进展，南极的降雪预计会增加，这可能会抵消甚至暂时过度补偿冰淇淋质量损失，这是由于冰出排放和融化而导致的。对于海平面投影，了解决定南极的降雪变化的过程至关重要。在这里，我们基于Clausius – Clapeyron关系，重新审视南极温度变化与降水变化，识别和解释与理论方法的偏差之间的关系。分析全球（CMIP6，Coupled模型对比度项目第6阶段）和区域（RACMO2.3）模型预测的最新估计，我们发现，每年的温暖度比南极洲的平均降水量为5.5％，最小敏感性为2％k - 1近距离coast和最大敏感性，最高敏感性为1％k-1 k and east east east east east east east-east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east的最大最大敏感性。这一较大的范围可以用主要的气候条件来解释，局部温度决定了克劳西乌斯 - 百叶窗的敏感性，在某些地区因沿海风状态而被抵消。我们比较了得出灵敏度因子的不同方法，在某些情况下，这可能导致同一模型的灵敏度变化高达7个百分点。重要的是，发现局部敏感性因素在很大程度上取决于变暖水平，这表明某些基于其沉淀估算的冰片模型基于从这些敏感性因素得出的参数估算的基础，可能会高估降雪诱导的降雪
通过将随机天气发生器与动态模型相结合
进行准确的亚季节预测仍然是科学界的挑战（White等人2022）。中期时间范围位于中期每日天气预报和季节性预测之间（Vitart等人，2017年）。为了改善季节前的前提，已经做出了巨大的努力来理解不同的过程，相互作用和可预测性的来源（Domeisen等人。，2022; Robertson＆Vitart，2019年； White等。，2022）。中季可预测性与大气，海洋和土地过程有关（Robertson＆Vitart，2019年）。亚季节范围最重要的预性能力来源如下：Madden-Julian振荡（Lau＆Waliser，2011; Vitart等人，2017年），由于其对热带和外界全球天气的影响（Cassou，2008; Deflorio等人，2019年）;土壤水分（Koster等人，2010年），因为这会影响较低的大气温度和局部预言（Domeisen等人，2022; Wei＆Dirmeyer，2019年）；雪覆盖（Lin＆Wu，2011年），尤其是极地和中纬度地区（Penny等人，2019年）;海洋条件（Woolnough等人，2007年），显示出在某些地区增强降水和温度预测的能力（Subramanian等人，2019年）;以及对降水和温度的影响滞后的strato-everhere（Butler等人，2019年）。，2020年；纽曼等人。，2003年； Rashid等。，2011年； Vitart，2014年）。，2022; Mariotti等。改善亚季节预测还与模型物理的改善有关，通过纳入了地球系统的辅助过程和许多组成部分，例如海洋和海冰，以及在与前面提到的可预测性不同来源之间相互作用相关的初始条件下的不确定条件（Merryfield等。下午预测变得更加准确（Robertson＆Vitart，2019年）。NWP的预测在过去几十年中有所改善（Magnusson＆Källén，2013年）。NWP模型已从概率的方法转变为概率方法。的确，集合（概率）预测通过为预测变量产生一组概率来帮助捕捉大气混乱（Palmer，2000）。因此，一个概率的预测通过更大的结合预测提供了最有可能的情况和与之相关的不确定性，从而可以更自信地验证亚季节预测。由于上述所有努力，亚季节合奏预测已经展示了其潜在的，以提供有价值的预测和早期对重大气候和天气事件的警报（Domeisen等人，2018年； Robertson＆Vitart，2019年）。这些
极度降水的统计建模
累积的水）以毫米（mm）为单位。 因此，有非常广泛的文献提出了用于在不同时间尺度（小时，每小时，每日，每月）下降水分布的模型。 例如，用于建模正降水的最流行的分布可能是伽马分布[79]，由于其灵活的形状，它通常也提供适合每月降水量的足够适合，但是伽马分布无法在高时间尺度上捕获大降雨特征，即累积的水）以毫米（mm）为单位。因此，有非常广泛的文献提出了用于在不同时间尺度（小时，每小时，每日，每月）下降水分布的模型。例如，用于建模正降水的最流行的分布可能是伽马分布[79]，由于其灵活的形状，它通常也提供适合每月降水量的足够适合，但是伽马分布无法在高时间尺度上捕获大降雨特征，即每天和每日。建模降水及其聚集体提出了与其他天气变量（例如温度）相比的独特挑战。精确地捕获随着时间或空间的降水的聚集行为对于许多应用至关重要，包括洪水或干旱风险评估。这需要对适当的依赖模型进行典范或隐式规范，以在时空中结合边缘分布，在时间和空间中，不仅极端，而且中度和低降水值都会有助于极端聚集体。特定于降水的另一个方面是其间歇性，这意味着当考虑完整的观察序列时，可以观察到许多零值。这需要将概率分布视为阳性降水的连续成分的混合物，而在没有沉淀的情况下以零为零成分。虽然整个分布对于降水很重要，但它的极端尤其引起了人们的关注，因为它们通过雨水引起的洪水对人们的影响[38]，农业[99]和基础设施[85]。对局部极端的研究是极值分析[50，55]的重要早期应用，也是许多方法论发展的催化剂。的确，如果模型未正确指定，则将参数模型用于整个分布可能会导致尾部分位数估计值的显着偏差。因此，使用源自极值理论的模型来估计降水的尾矿[24，8，33]已成为普遍做法。本章回顾了用于研究极端降水的某些关键方面的统计方法，但没有任何声称是详尽的。第1.2节简要概述了典型的数据特征。第1.3节提出了单变量的概率分布，用于在极值和估计其参数的方法中建模可变性。然后，第1.4节演示了这些分布在代表不同持续时间和频率下的预提取强度或返回值时的应用。第1.5节说明了如何在空间上汇总信息以获得更有效的回报率估计值。上述部分中的方法假设极端降水事件是独立的，并且分布相同。但是，有多种原因认为事实并非如此。例如，季节性和空间模式以及气候变化可能引起非组织性。第1.6节回顾了各种检测和建模非组织降水极端的方法。最后一节是一个讨论，介绍了随机发生器的概念，并阐述了为模拟目的建模极端降雨的重要性。
在基于A /'钴的Superaly合金中，通过定向能量沉积< /div> < /div < /div < /div
这项研究研究了通过定向能量沉积（DED）处理的基于Co-Ni-al-W-TA-TI-CRγ/γ'基于钴的凝固路径中出现的隔离和降水。观察结果揭示了添加剂制造过程中液体中划分的特征元素。由于这种微层次，发生复杂的多相沉淀，并且在由DED制造的基于钴的超合金中鉴定并表征了各种沉淀物。扫描电子显微镜（SEM）和透射电子显微镜（TEM）用于研究在实用的显微组织中检测到的各个阶段的空间分布和性质。能量色散X射线光谱法（EDS），波长色散X射线光谱法（WDS）和电子能量损耗光谱（EEL）与衍射模式的精细分析相结合，以识别装饰互构成区域的不同阶段。这些特征允许鉴定不同的亚微音沉淀：Al 2 O 3，（Ta，ti）（n，c），HFO 2，Cr 3 B 2和（Ti，Ti，Zr，Hf）2 Sc。根据实验结果讨论凝固序列。这项工作提供了对固化隔离和在DED处理的基于钴的超合金中的第二相降水之间相互作用的首次了解。关键字γ/γ'Superaly合金；增材制造；第二相降水； tem
比较西非和中非的区域水文建模的网格降水估计
研究区域：位于西非和中部非洲北部的数据扫描盆地。研究重点：多次研究表明，全球栅格降水数据集可以为撒哈拉以南非洲的观察到的数据缺乏替代方案。这项工作评估了15个基于卫星降雨前的封闭前数据集（Arc v.2，Chirp v.2，Chirps v.2，Persiann-CDR，MSWEP v2.2和Tamsat V2.2和Tamsat V3），Reanalission，Reanalission，ERA5，JRA-55，JRA-55，Merra-2 Adj，Merra-2 Prectot，Merra-2 Prectot，Merra-2 Prectot，Merra-2 prectotcort and toctor and toctor and tho测量值（CPC V.1，CRU TS v.4.00和GPCC V.7）以及基于空间接近的区域估计方法，用于简单的每月水平衡模型GR2M的参数。基于分式样本的海上时间验证方案中的克林 - 古普塔效率评分评估了GR2M模型的区域模拟。该地区的新水文见解：结果表明，在所有降水产品中，Chirps是每月时间段的西部和中非水文建模最有效的。此外，排名前五的产品包括WFDEI-CRU，CRU，WFDEI-GPCC和GPCC。总体而言，区域水文建模对小于80,000 km 2的盆地更有效。通过空间接近度进行区域化的方法会导致各种降水产物再现排放的能力的总体下降，最值得注意的是使用WFDEI-GPCC和GPCC。chir仍然是最好的产品。
在实地生物多样性实验中，土壤微生物组组成对降水和植物组成调控具有高度响应
全球气候变化对陆地生态系统功能影响巨大，降水模式的波动范围从极端干旱到不适应这些条件的生态系统中的高强度降雨事件。同时，生态系统功能受到生物多样性迅速丧失的威胁（Tilman 等人，2012 年）。气候变化和生物多样性对生态系统功能产生复合影响的可能性凸显了同时考虑这两个因素的必要性。通过更好地了解生物多样性和气候变化对生态系统过程的潜在机制介质，可以更好地预测此类影响。大量研究表明土壤微生物在生态系统功能（ Austin 等人， 2014 ； Dubey 等人， 2019 ； Podzikowski 等人， 2024 ）和生物多样性维持（ Van Der Heijden 等人， 2008 ； Bever 等人， 2015 ）中发挥着关键作用，因此很可能成为调节生物多样性和气候变化对生态系统功能的联合影响的候选者。因此，了解土壤微生物组（包括功能不同的微生物群）如何应对气候扰动以及植物多样性和组成的变化至关重要。土壤微生物组已被证明对降水变化高度敏感（ Barnard 等人， 2013 ； Engelhardt 等人， 2018 ）。研究表明，细菌和真菌（包括真菌病原体（Coulhoun，1973 年；Talley 等人，2002 年；Delavaux 等人，2021 年 a）和丛枝菌根 (AM) 真菌（House and Bever，2018 年）和卵菌（Van West 等人，2003 年；Delavaux 等人，2021 年 a））的丰富度、丰度和组成会随着降水量的变化而变化。虽然细菌和真菌都对降水量的增加作出反应，但研究发现真菌比细菌更能耐受干旱条件（Barnard 等人，2013 年；Engelhardt 等人，2018 年）。同时，一些真菌病原体（例如锈病，Froelich 和 Snow，1986；根腐病 Wyka 等人，2018；Bevacqua 等人，2023）和腐生菌（Delavaux 等人，2021a）被发现在较潮湿的条件下繁殖。此外，陆生卵菌通常是植物病原体，它们在较潮湿的条件下多样性增加（Delavaux 等人，2021a），这可能是它们依赖水的生命周期所预期的（Thines，2018）。因此，这些对降水的不同反应对于微生物组对植物群落的反馈具有重大影响，例如在干旱条件下对 AM 真菌伙伴的依赖增加（ Stahl 和 Smith，1984 ； Schultz 等人，2001 ； Auge，2001 ； Marulanda 等人，2003 ）以及在潮湿条件下病原体的影响可能更大。因此，确定功能和分类学上不同的土壤微生物群对重大降水变化的相对敏感性，对于理解微生物组驱动的功能如何随着干旱期延长和降雨期加剧而发生变化至关重要。迄今为止，还没有研究测量过微生物功能群对降水实验性改变的广度。土壤微生物组对植物群落组成也高度敏感。植物物种丰富度的提高可以增加微生物多样性（Lamb 等人，2011 年；Burrill 等人，2023 年），因为植物物种的微生物组通常因根系结构（Saleem 等人，2018 年）、根系