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一个分布式降雨跑模型，用于调查气候变化对欧洲阿尔卑斯山河流洪水的影响
为此，主要思想是使用“ Tuwmodel”的概念水文模型的“新版本”来说明水和洪水传播的巴辛间传播（从上游流域到下游流域），通过实施基于NASH-Cascade模块的引入新路由程序。在测量站点使用不同的校准策略来估计最佳模型参数。然后将基于机器学习的区域化方法（Hydropass）应用于在Ungaiged地点推断模型参数以进行水文流量预测。
量化格陵兰的降雨
摘要：本文估算了17个格陵兰气象站的降雨量，从原位降水量计测量到7种不同的降水相方案，到分开的降雨量和降雪量。为了纠正未成年人的雪/雨馏分，我们随后使用动态校正模型（DCM）进行自动气象站（AWS，PLUVIO仪表）和配备人员的回归分析校正方法（Hellmann Gauges）。累积总数的观察结果从5％到57％不等，降雨占格陵兰沿海地区年度降水总数的相当一部分，南部的降雨分数最高（Narsusuaq）。每月降水和降雨总数用于评估区域气候模型RACMO2.3。该模型实际捕获每月降雨和总降水量（r 5 0.3-0.9），其降雨相关性通常更高，而降雨相关性较高，而降雨量的降雨量（1.02-1.40）小于降雪量（1.27–2.80），因此观察结果更强大。，从1958年到现在的水平分辨率为5.5 km，模拟周期，Racmo2.3是研究格陵兰降雨的空间和时间变异性的有用工具，尽管可能需要进一步的统计降低降低降低降低量来解决陡峭的降雨梯度。
塞内加尔的时空温度和降雨模式的40年遥感分析
气候变化的影响在全球范围内显现出来，许多非洲国家（包括塞内加尔）特别脆弱。地面观察和对这些观察结果的有限访问的下降继续阻碍研究范围来理解，计划和减轻气候变化的当前和未来影响。这发生在地球观测（EO）数据，方法和计算能力的快速增长时，这可能会增加数据筛分区域的研究。在这项研究中，我们利用了使用Google Earth Engine利用历史EO数据的卫星遥感数据来研究1981年至2020年塞内加尔的时空降雨和温度模式。我们将chirps降水数据和ERA5-Land重新分析数据集结合在一起，用于遥感分析，并使用Mann – Kendall和Sen的坡度统计测试进行趋势检测。我们的结果表明，从1981年到2020年，塞内加尔的年度温度和降水增加了0.73℃和18毫米。塞内加尔的所有六个农业生态区都表现出统计学上显着的向上降水趋势。然而，卡萨姆斯，费洛，塞内加尔东部，花生盆地和塞内加尔河谷地区在温度上表现出统计学上显着的向上趋势。在南部，气候变化的方法将集中在降雨量增加的影响上，例如流量和土壤侵蚀。 相反，在波多哥和圣路易斯等干燥的北部地区，重点将放在解决水资源短缺和干旱状况上。在南部，气候变化的方法将集中在降雨量增加的影响上，例如流量和土壤侵蚀。相反，在波多哥和圣路易斯等干燥的北部地区，重点将放在解决水资源短缺和干旱状况上。在塞内加尔东部地区的萨拉亚（Saraya），古迪里（Goudiry）和坦巴丘加（Tambacounda）等主要农作物区域的高温也威胁着农作物产量，尤其是玉米，高粱，小米和花生。通过承认和解决气候变化对各种农业生态区的独特影响，决策者和利益相关者可以制定和实施定制的适应策略，这些策略在促进韧性和确保面对不断变化的气候的情况下更加成功，并确保可持续的农业生产。
对机器学习算法，GIS和遥感技术的综合使用的综述进行了预测，以预测降雨模式和洪水
本文系统地回顾了机器学习算法，地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术的综合使用，以预测美国的降雨模式和洪水事件，气候变化的越来越高，降雨量的准确预测和洪水风险的准确预测变得至关重要。GIS可以实现易洪水区域的空间分析和映射，支持风险评估和灾难准备。rs贡献实时卫星图像和环境数据，对于跟踪降雨模式和评估表面条件至关重要。机器学习算法通过提供预测性建模功能来增强这些技术，从而可以更准确地预测降雨强度和洪水潜力。本文探讨了GIS，RS和机器学习之间的协同作用，强调了它们对提高灾难管理中洪水预测准确性和决策的综合影响。的关键挑战，包括数据异质性，计算需求和不同数据集的集成。此外，本文还审查了有关数据共享和技术采用的当前政策，强调了对支持创新的监管框架的需求，同时确保数据隐私和准确性。通过对最近的研究的分析，本文介绍了将这些集成技术用于洪水预测的优势和限制的全面概述，从而提供了对未来方向的见解，并提出了增强洪水管理系统的建议。审查得出的结论是，综合的GIS，RS和机器学习应用程序将需要解决与数据相关的挑战，并促进整个机构之间的协作努力，以增强美国的洪水预测和弹性能力
森林砍伐，降雨和农业的综合模型
∗ S〜ao Paulo经济学学院FGV EESP（电子邮件：rafael.araujo@fgv.br）。我感谢Francisco Costa，Marcelo Sant'anna，ArthurBragan≥Ca，Teevrat Garg，JulianoAssun≥Ao，Sophie Mathes，Robert Heilmayr，Jos´e A. Scheinkman和Bruno Barsanetti为他们的无情贡献提供了代表。我还要感谢FGV EPGE，FGV EESP，气候政策倡议，Ridge，Aere Osweet，Sed Winter和Wallace E. Oates E. Oates E. Oates杰出博士学位论文委员会的研讨会。所有错误都是我自己的。这项研究部分由COORDENARC〜AO de aperfei it pessoal de pessoal de n´ıvel Superior Brasil（CAPES）财务法规001，全国科学与技术发展委员会（CNPQ），挪威的国际气候和森林首发（NICFI）（NICFI）（NICFI）（18/0028）和Gore the Gore和Bettity Moordon。
项目标题：南极和南方海洋项目科学主题的降雨的未来变化：气候变化和风险项目关键词：ANT
南极冰盖包含90％的世界冰川冰，并被季节性的浮冰包围，它们构成了地球气候系统不可或缺的一部分。然而，尽管目前这些区域的降水量在很大程度上是积雪主导的，但气候模型表明，将来，由于气候变化，南极冰盖和Sea-Ice将会经历更多的降雨。这可能会通过增加雪和冰的融化而产生明显的影响，这反过来会影响海冰范围和厚度，冰片质量平衡，全球海平面以及动植物的成功（包括企鹅菌落）。尽管这些影响严重，但在这些地区的雪和雨的变化的频率和强度仍然存在很大的不确定性。该项目旨在解决这一重要的知识差距，其中可能的研究方向包括：i）使用观察数据集（例如，基于卫星的基于卫星）来量化南极降雨的当前事件，并确定其相关的大气循环模式，并确定其与降雨相关的未来变化（及其相关的循环图案）的未来变化（ii）识别iPccagragrog的投影（及其相关的循环）。 （CMIP6）对于多种气候变化方案，当今至2100的全球气候模型。
UKCP指南：UKCP本地的极端降雨特征
为了评估这些非物理事件的影响，旨在识别线性特征的过滤器，该线性特征是单个网格盒宽且与网格对齐的过滤器，并应用于降雨小时场。网格框值高于给定阈值（根据非物理特征的目视检查确定）被认为是错误的，并用缺失的数据代替了此灵敏度分析（稍后，请参见替代方案）。应该强调的是，确定降雨的极端特性是困难的，并且存在明显的不确定性，并且所选方法可以对非物理事件的诊断影响产生重大影响。因此，下面报告的值仅应被视为对问题的规模起诉，并且单个应用和方法可能会受到更大或更少的程度的影响。
索诺玛水未来降雨数据库
索诺玛水是水资源管理和气候弹性评估和计划的区域领导者。为了通过理解，计划和解决未来气候影响，为索诺玛水提供支持，ESA开发了一个数据库，该数据库是针对水资源管理应用程序常用的一系列关键变量的未来降雨估算。数据库域涵盖索诺玛县，俄罗斯河流域和上伊尔河上的流域，如图1所示。数据库包含空间和时间序列数据，反映了特定时间范围，排放场景和气候模型集成统计的预计降雨量的估计。本报告记录了用于开发数据库的数据，方法，结果和假设。将在单独的repo1i中提供有关如何在水资源管理中使用数据库作为索诺玛水的指南。
分析降雨发作，停止和长度
其对尼日利亚尤贝州卡拉苏瓦地方政府地区作物产量的可变性影响。该研究使用了从Nguru站的Nimet办公室收集的辅助数据。数据用于1992年至2022年的平均每月降雨。使用Walter 1967计算发作，停止数据和生长季节长度的方法分析了数据。研究的结果表明，降雨的变化导致降雨迟到，早期停止并缩短了研究区域的生长季节的长度。研究区域降雨的最早发病日期是2002年5月30日从研究的30年开始发作日期。在研究的30年内的晚期发作日期是7月9日，通常发生在1992年，1993年，2009年和2015年。2011年8月4日是卡拉苏瓦地方政府地区最早的停止日期，雨水的戒烟日期为2019年10月28日，这是研究后30年中最高的。在2004年（46天），2007年（51天），2015年（56天）和其他年份（如1993，1995，1995，1998，2001,2008，2009和2020年）中，生长季节的最低长度是确定的。该研究建议农民应将其种植期更改为适当的时间，因为起发已经发生了变化，以避免在早期造成农作物损害，政府应为农民提供早期成熟的作物和改善的作物品种，缓解/适应性行动非常需要以应对问题。
在亚马逊雨林上改变降雨模式
我一直对热带森林感兴趣，现在我正在研究这些Ecosys Tems作为气候科学家。您已经很可能听说过气候变化以及新闻或学校中的温度升高。但是您所听到的不是完整的故事；气候变化还会导致降雨模式的变化，这可能导致热带森林的干旱或洪水。我发现我们可以从树环中了解过去的气候令人兴奋。在本文中，我将带您前往亚马逊森林的旅程，并分享我们如何使用树环证明对未来气候的预测。