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使用LSTM模型分解每日降水数据
没有时间调整，需要对其他位置的每日降水量测量值保持一致，以解释日光节省时间。这些位置进行一年一度的一小时换档，需要每日降水读数和其他气象元素之间的时间对齐，因为半小时的降水数据在标准时间始终记录下来。然后，我们使用该站完整的半小时沉淀数据执行此插值数据的内部连接。这导致了一个时间序列，该时间序列可以追溯到半小时的降水记录开始日期。我们在2020年至2022年的所有数据上测试模型，使用2018和2019作为验证设置，以防止模型过度拟合并在其余数据上进行训练。这会导致大约75％-10％-15％的火车验证测试拆分。训练数据集进行了改组，以允许该模型从每批更具代表性的样本中学习。
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。
标准化的基准测试框架，用于评估降水降水模拟
摘要：目前，没有标准化的框架或指标来评估区域气候模型沉淀输出。因此，很难比较区域或研究之间的表现，或者与分辨率分辨率的全球气候模型进行比较。为了解决这个问题，我们介绍了建立动态但标准化的基准测试框架的第一个步骤，该框架可用于评估模型技能，以模拟降雨的各种特征。基准测试与典型的模型评估不同，因为它要求先验设定绩效期望。该框架在科学研究的基础上具有无数的应用，该研究通过提供结构化方法来评估模型发展的优先级，并提供援助利益相关者的决策，以识别用于气候风险评估和适应策略的方法模型模型模型。虽然该框架可以应用于任何空间域的区域气候模型模拟，但我们使用高分辨率（0.5 8 3 0.5 8 cordex-Australasia Ensemble中的仿真）证明了其对澳大利亚的有效性。我们提供建议根据框架的应用选择指标和实用基准标准阈值。这包括最低标准指标的顶级层，以建立正在进行的气候模型评估的最低基准标准。我们使用从潜在用户社区收到的反馈来介绍该框架的多个应用程序，并鼓励科学和用户社区通过量身定制基准并在其应用程序中提出其他指标，以基于此框架进行构建。
CMIP6模型中降水偏差的物理学
摘要：有条件的不稳定性和羽毛的浮力驱动潮湿对流，但在模型对流方案中具有多种代表性。垂直热力学结构信息来自大气辐射测量（ARM）位点和重新分析（ERA5），卫星来源的降水（TRMM3B42）以及与羽流浮力相关的诊断方法用于评估气候模型。以前的工作表明，CMIP6模型比其CMIP5对应物更准确地代表潮湿的对流过程。然而，对流发作的某些偏见在CMIP建模工作中仍然存在。我们诊断出每日产量的九个CMIP6模型的队列中诊断这些偏差，从而评估了等效温度，U e和饱和等效温度的条件不稳定性与羽毛模型相比，具有不同混合假设的羽状模型。大多数型号捕获了垂直结构的定性方面，包括与较低的自由对流层高度相当下降，并随着沉积空气的夹带而进行。我们定义了“伪进入”的诊断，该诊断结合了相结合的条件不稳定性，类似于小型建筑物近似值下的夹带会产生的条件不稳定性。这捕获了较大的衰减率（干空气的夹带）和小的饱和度（尽管夹带较高）之间的权衡。此伪进入诊断也是综合浮力开始降水的临界值的合理指标。模型（使用Tiedtke方案的变体的）模型或CAM5的夹带率较低，并且含量较低的模型（例如NASA-GISS）在此诊断中的观察范围内，均位于旁边。
Redalyc.极值理论应用于标准化降水指数
摘要。标准化降水指数 (SPI) 是一种数学算法，用于检测和描述与预期区域气候条件相关的降水偏差。因此，本研究旨在验证使用时间独立的一般极值分布 (GEV) 来模拟巴西圣保罗州坎皮纳斯气象站 (1891-2011) 获得的 SPI 年度最大值 (最大月度 SPI 值；SPImax) 和 SPI 年度最小值 (最小月度 SPI 值；SPImim) 发生概率的可能性，并评估这两个数据集中趋势、时间持久性和周期成分的存在。本研究中使用的拟合优度检验量化了经验累积分布和 GEV 累积函数之间的一致性。我们的结果表明，这种参数函数可用于评估 SPImin 和 SPImax 值发生的概率。在两个系列中均未检测到显著的序列相关性，也未检测到趋势。对于 SPImim，小波分析已检测到 4-8 年范围内的主导模式。未来的研究应侧重于开发能够解释此类特征的 GEV 模型。未发现年度每月 SPI 最大值的主导模式。
无氯仿的DNA提取 - 乙酸铵沉淀法
添加到1.5毫升管中。血液：在13,000rpm处离心血液样本约1分钟（到颗粒样品）。用牙签从乙醇中取出样品，然后将其印迹到组织中。几乎干燥后，将牙签转移到1.5ml管中，然后摇晃以脱落血液。取出牙签并放入消毒剂中。拭子：乙醇干燥并放入1.5毫升管中。从交换的末端扣下来，以便盖子可以关闭。羽毛：将1-3羽羽毛的鱿鱼切成小块，在无菌玻璃板上用无菌剃刀刀片切成小块，然后再添加到管中。如果羽毛很小并且尖端上存在血斑，则可以添加羽毛。
使用AI/ML技术监测北极降水
kandivali（东部），孟买，马哈拉施特拉邦，印度摘要：在气候变化和环境转变的背景下，监测北极降水已成为一个关键问题，尤其是在研究不足的地区，在数据稀缺的地区有效预测。本文通过采用先进的机器学习技术，包括随机森林（RF），XGBOOST和LOGISTIS回归提出了一种创新的方法来增强降水预测的准确性。结果表明，逻辑回归达到了98％的最高精度，而随机森林和Xgboost均表现出88％的精度。通过利用包含关键参数的全面数据集，例如日期，云覆盖，阳光，全球辐射，温度指标，降水水平和积雪深度，我们的模型旨在提供及时，精确的预测。该方法将这些机器学习算法整合在一起，以分析和解释气象因素之间的复杂相互作用，最终改善了预测结果。我们的发现表明，与传统方法相比，这种综合方法显着提高了预测准确性，这使其成为偏远北极地区实际应用的可行解决方案。通过促进早期发现和对降水模式的理解，这项研究有助于更好的资源管理，并为应对气候变异性带来的挑战而有助于理解决策，最终旨在减轻弱势弧菌生态系统变化降水动态的影响。关键字：降水预测，气候变化，机器学习，随机森林（RF），XGBoost，Logistic回归，气象数据分析。
经过沉淀处理的 A709 商用热处理的微观结构表征
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了解湖上的夜间驱动的极端降水事件
图1。a）模拟的REGCM模型域设置。较大的盒子包含25公里强迫模拟的域，较小的框表示CP模拟的域配置。地形被阴影（m）。b）具有地形（M），国家边界和湖泊/海洋边界的CP模拟模型范围的范围。厚黑匣子显示了在第3节中讨论的湖泊/陆地微风循环分析中使用的区域。
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。