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（b）：Osama Ragab Ibrahim，Yara Gamil，Salma Al Maghawry（2024）。比较检测到的全球气候降雨量降水的趋势和预测
摘要由于气候变化的效果不断升级，可用的水资源处于风险状态。气候变化估计和预测。降水量和强度的变化对环境体系如何应对人类受影响的气候变化有重大影响，尤其是在阿曼的苏丹国中，这有很长的历史。为了预见2022 - 2050年的降水量，本研究使用社区气候系统模型版本4（CCSM4）与2006 - 2022年阿曼的历史记录记录的降水模式相比，预测未来的气候变化。本研究的目的是确定是否可以使用气候变化情景来预测降水量。这项研究阐明了未来的降水模式，就气候变化对局部降水量的影响而言。此外，这些发现将支持该国的决策者在管理和减轻该国当前的水资源以减少气候变化的影响方面的决策。
引用：Imran M，Jannat Mishu NE，Khaliq H，Shahzad F（2025）评估机器学习模型，用于上游印度河上的降水预测
降水在有效管理水资源和维持储层水位中起着至关重要的作用。然而，气候变化发生了显着改变的降水模式，导致了极端的水文事件，例如干旱和洪水，这些事件具有深远的社会经济和环境影响。本研究的重点是使用机器学习模型预测上印度河盆地（UIB）中的降水事件。在这项研究中，采用了三种广泛使用的机器学习算法支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN）和随机森林（RF），以预测UIB中的降水事件。数据集分为培训（80％）和测试（20％）子集进行模型评估。在测试的算法中，KNN表现出最佳的预测性能，得出的平均绝对误差（MAE）为2.662，根平均平方误差（RMSE）为16.3，R²得分为0.879，总准确度为83.16％。结果表明，KNN算法是UIB中降水预测的最有效的机器学习模型。这项研究的结果有助于改善预警系统，并在面对气候变化和极端天气事件的情况下促进有效的水资源管理。
高分辨率的气候变化观察和评估与热相关的极端的预测
生物危害中心耦合模型对比项目第6阶段气候投影数据集（CHC-CMIP6）旨在支持最近和近乎近距离的气候相关危害分析，包括极端潮湿的热量和干旱条件。Global daily high resolution (0.05°) grids of the Climate Hazards InfraRed Temperature with Stations temperature product, the Climate Hazards InfraRed Precipitation with Stations precipitation product, and ERA5- derived relative humidity form the basis of the 1983–2016 historical record, from which daily Vapor Pressure Deficits (VPD) and maximum Wet Bulb Globe Temperatures (WBGT max ) were derived.从共享的社会经济途径2-4.5和SSP 5-8.5场景中进行的大型CMIP6合奏随后用于开发高分辨率每日2030和2050“ Delta”领域。这些三角洲用于扰动历史观察结果，从而产生0.05°2030和2050的日常降水，温度，相对湿度以及派生的VPD和WBGT最大值的投影。最后，每个时间段都得出了每个变量的极端频率计数。
2022 - 2025年气候变化行动计划
加拿大全国年平均降水量有所增加，未来预测显示，降水量变化将因地区和季节而异。从 2050 年到 2100 年，低排放情景预计加拿大全国降水量将小幅增加，而在高排放情景下，预计冬季降水量每年将大幅增加，而加拿大南部大部分地区的夏季降水量将略有减少。极端短期降水量也预计会增加。
马萨诸塞州的气候变化影响：期望什么
●与风暴相关的降水的强度和量可能会增加。●年度降水量增加，尤其是在温暖的月份，主要是由于高强度降水事件。这种总体趋势预计将继续下去，但与给定季节或一年中可能发生的事情存在一些不确定性。●与美国其他地区相比，东北地区的极端降水率最高。●在最近几十年中，极端降水事件变得更加频繁和激烈，预计该趋势将持续到本世纪末
海地 - 每月气候和天气
标准化降水指数（SPI）用于表征气象干旱。SPI将特定时间段内的降水与同期的气候进行比较。因此，可以将SPI值视为观察到的异常偏离气候的标准偏差数量。1个月的SPI值是每月降水异常以及土壤水分和植被健康的良好表示。3个月的SPI值是季节性降水异常的良好表示。标准化降水蒸散指数（SPEI）与SPI相似，但也考虑了蒸散量（因此温度对水需求的影响）。
土地的生态系统特征覆盖了东南亚热带森林地区各种人为影响的
图2。Kulen气象站的气象条件（位于图1），在2022年4月10日至2023年4月10日的地面高度为2.2米的高度。(a) Daily mean air temperature ( T air , °C), (b) daily total precipitation ( P , mm), (c) daily mean global radiation ( Rg , W m -2 ), (d) daily mean relative humidity ( RH , %), (e) daily mean vapour pressure deficit ( VPD , kPa), and (f) daily mean wind speed ( WS , m s -1 ).所有地块中垂直虚线区域突出了雨季期
课程地图13年地理
L1: Energy security L2: Uneven distribution of energy resources L3: Variations in energy security L4: The future supply of affordable fossil fuels L5: Major energy suppliers L6: USA and Athabasca L7: Global energy demand L8: the impact of energy use L9: Nuclear power L10-11: Indonesia case study L1: Weather and climate L2: Precipitation L3: The heat equator and ITCZ L4: Mid-latitude凹陷L5：反气旋L6：热带气旋L7：干旱L8：预测和响应L9：参与极端天气危害管理的组织