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马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）中性条件是易于的，中央和东太平洋中部和东部太平洋的接近平均赤道海面温度（SST）。全球模型表示2024年11月至2025年1月的新兴LaNiña条件。印度洋偶极子（IOD）。大多数模型预测了IOD的中性谴责。Madden-Julian振荡（MJO）指数目前位于西太平洋。大多数模型都建议向东传播MJO并在本月后期越过印度洋。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，北环礁和中央环礁的一部分，降雨量低于正常的降雨量，该国的降雨量低于正常的降雨。
降雨变化对经济生产的影响
气候影响的宏观经济评估缺乏对日降雨量分布的分析，而这种分析可以解决复杂的社会影响渠道和人为强迫变化 1–6 。本文使用过去 40 年全球 1,554 个地区的全球次国家经济产出面板数据表明，经济增长率除了对年总降雨量和标准化月降雨量偏差呈非线性反应外，还因雨天数和极端日降雨量的增加而降低。此外，高收入国家以及服务业和制造业受到这两种日降雨量指标的阻碍最为严重，这与之前的研究相补充，这些研究强调了额外的年总降雨量对低收入、农业依赖型经济体的有益影响 4,7 。通过评估多个时间尺度上的降雨分布及其对不同部门的影响，我们发现了气候条件影响经济的渠道。这些结果表明，人类活动导致的每日极端降雨量 8-10 的加剧将对全球经济产生负面影响，需要那些希望评估人类活动气候变化成本的人进一步评估。
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。
机会性降雨数据
daad gssp- stipendienausschreibung顾问：博士教授。Wolfgang Nowak Rer博士。 nat。 Jochen Seidel，Apl。 教授Sergey Oladyshkin研究小组 /系：水文系统的随机模拟和安全研究主席（LS 3）建模液压和环境系统建模研究所（IWS）和Stuttgart模拟技术中心（SC Simtech技术）（SC SIMTECH）实时时间范围的地理位置，以实现杂型降雨 /介绍性估算的构建效率：以及为极端降雨事件设计和计划。 降水在时空上是高度变化的。 其准确的估计，尤其是对于激烈的当地事件，仍然是一个科学挑战。 天气雷达可提供高分辨率的空间和时间降雨估计，但它们的测量值可能会遭受多种错误来源的影响，例如 由于强烈的降雨而导致地面或衰减的测量高度。 一种改善降雨量化的一种相当新的方法是使用所谓的机会主义传感器（OS），例如商业微波链路（CML）或个人天气站（PWS），即 旨在提供高质量降雨数据或任何降雨数据的传感器。 Bárdossy等人已经显示了OS传感器改善降雨估计的潜力。 （2021）和Graf等。 （2021）。 但是，这些研究使用了每天或每小时的降雨数据。 具有大量的0mm降雨测量。Wolfgang Nowak Rer博士。nat。Jochen Seidel，Apl。教授Sergey Oladyshkin研究小组 /系：水文系统的随机模拟和安全研究主席（LS 3）建模液压和环境系统建模研究所（IWS）和Stuttgart模拟技术中心（SC Simtech技术）（SC SIMTECH）实时时间范围的地理位置，以实现杂型降雨 /介绍性估算的构建效率：以及为极端降雨事件设计和计划。降水在时空上是高度变化的。其准确的估计，尤其是对于激烈的当地事件，仍然是一个科学挑战。天气雷达可提供高分辨率的空间和时间降雨估计，但它们的测量值可能会遭受多种错误来源的影响，例如由于强烈的降雨而导致地面或衰减的测量高度。一种改善降雨量化的一种相当新的方法是使用所谓的机会主义传感器（OS），例如商业微波链路（CML）或个人天气站（PWS），即旨在提供高质量降雨数据或任何降雨数据的传感器。Bárdossy等人已经显示了OS传感器改善降雨估计的潜力。（2021）和Graf等。（2021）。但是，这些研究使用了每天或每小时的降雨数据。具有大量的0mm降雨测量。在某些情况下，例如在城市地区的洪水洪水小流域中的洪水事件，这种时间分辨率不够，因为这些过程可能会在次小时的时间尺度上进行。因此，需要通过次数时间分辨率来改善和评估OS数据的性能。研究目标：一个研究目标是开发高级分辨率的插值方法。随着时间分辨率的增加，必须将降雨场的空间估计视为时空问题，在这些问题上，必须通过考虑以前的时间步骤来考虑降雨场的对流。这需要用于变量图估计的新方法，因为高时间分辨率降雨数据集通常是“零膨胀”，即此外，需要研究诸如“干燥漂移”之类的现象（Schleiss等，2014）或降水场各向异性的影响。将在极端事件期间与OS一起评估天气雷达数据，以回答良好的OS降雨数据如何捕获此类事件的问题。为此，需要与量规调整的天气雷达数据产品进行比较。德国气象服务DWD需要DWD。在这些雷达产品中应很好地捕获仪表位置的这种量规调整的雷达产物的降雨最大值。但是，将雷达极端与OS附近的OS的比较，距离
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）：LaNiña条件存在低于平均的赤道海面温度（SST）。一些全球模型表明，LaNiña可能会一直持续到2025年2月至4月，可能在3月至5月期间向ENSO中立条件过渡。印度洋偶极子（IOD）：大多数模型预测iod中性偏见。Madden-Julian振荡（MJO）：MJO指数目前位于海上大陆上，幅度很高。大多数模型表明其向东的繁殖，并在本月底以微弱的幅度越过印度洋。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，北环礁和中央环礁的一部分，降雨量低于正常的降雨量，该国的降雨量低于正常的降雨。
平均气温、降雨量和相对湿度之间的关联...
先前的研究已经指出气候变化与新发现的 2 型糖尿病 (T2D)、高血压 (HTN) 和肥胖症之间存在关联。然而，关于该主题的研究仍然很少，需要在其他地理位置进行进一步研究，特别是在菲律宾等热带国家。因此，在这项研究中，我们确定了温度、湿度和降雨量与菲律宾中吕宋岛新发 T2D、HTN 和肥胖症发病率之间的关联。这三种疾病的二手数据来自菲律宾卫生部的年度现场卫生服务信息系统。同时，气候数据来自菲律宾大气、地球物理和天文服务管理局的气候和农业气象数据科。然后将所有数据合并到结构化的 Microsoft Excel 电子表格中并进行统计分析。还使用 QGIS 绘制了该省疾病分布的热图。使用 Spearman 相关性，我们表明新发 T2D 与测试的所有三个气候变量显着相关，并且与平均温度具有很强的相关性。另一方面，新发高血压与平均气温和降雨量有显著相关性。未发现肥胖与此有任何关联，热图中也没有发现明显的疾病分布模式。据我们所知，这是菲律宾第一项探讨生活方式疾病与气候变量之间关系的研究。我们的研究结果表明，气候因素会影响疾病的发生，尤其是高血压和 2 型糖尿病。然而，需要进一步的纵向研究来验证这些说法。
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）中性条件是易于症状的，中央和东太平洋中部和东部的赤道海面温度（SSTS）接近平均。全球模型表明在10月至11月的LaNiña条件发作，并持续到1月至2025年1月至3月。印度洋偶极子（IOD）。大多数模型预测了IOD的中性谴责。Madden-Julian振荡（MJO）指数目前位于海上大陆上，具有很高的幅度。大多数模型表明，幅度将在12月初逐渐减弱。扩展范围的预测表明，MJO在本月的剩余时间里向东传播并持续在西太平洋上。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明全国略高于正常的降雨。
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。
降雨的同时气象极端变化和...
1广州大学，广州大学建筑与城市规划学院，中国510006； chenzijinggzhu@outlook.com（Z.C. ）; haojuny1202@outlook.com（H.Y. ）; lijianjun@gzhu.edu.cn（J.L. ）; chengliang.fan@gzhu.edu.cn（c.f.） 2广州大学的建筑设计与研究所，中国510405； ikeccch@outlook.com（B.C. ）; chewy0917@outlook.com（q.r。） 3广东污染过程和控制的广东省级主要实验室，环境科学与工程学院，广东大学石化技术大学，摩梅山525000，中国4号国家主要的实验室，土木工程和运输学院主要实验室。 mingl6371@outlook.com 5汤吉大学设计与创新学院，上海200092，中国； Zhoushiqi1965@outlook.com 6 Bartlett建筑学院，伦敦大学学院，伦敦WC1N 1EH，英国； ucbqy55@ucl.ac.uk 7新加坡南南技术大学的民用与环境工程学院，新加坡639798； ctansk@ntu.edu.sg *通信：landwangmo@outlook.com（M.W. ）; dqzhang3377@outlook.com（d.z。）1广州大学，广州大学建筑与城市规划学院，中国510006； chenzijinggzhu@outlook.com（Z.C.）; haojuny1202@outlook.com（H.Y.）; lijianjun@gzhu.edu.cn（J.L.）; chengliang.fan@gzhu.edu.cn（c.f.）2广州大学的建筑设计与研究所，中国510405； ikeccch@outlook.com（B.C. ）; chewy0917@outlook.com（q.r。） 3广东污染过程和控制的广东省级主要实验室，环境科学与工程学院，广东大学石化技术大学，摩梅山525000，中国4号国家主要的实验室，土木工程和运输学院主要实验室。 mingl6371@outlook.com 5汤吉大学设计与创新学院，上海200092，中国； Zhoushiqi1965@outlook.com 6 Bartlett建筑学院，伦敦大学学院，伦敦WC1N 1EH，英国； ucbqy55@ucl.ac.uk 7新加坡南南技术大学的民用与环境工程学院，新加坡639798； ctansk@ntu.edu.sg *通信：landwangmo@outlook.com（M.W. ）; dqzhang3377@outlook.com（d.z。）2广州大学的建筑设计与研究所，中国510405； ikeccch@outlook.com（B.C.）; chewy0917@outlook.com（q.r。）3广东污染过程和控制的广东省级主要实验室，环境科学与工程学院，广东大学石化技术大学，摩梅山525000，中国4号国家主要的实验室，土木工程和运输学院主要实验室。 mingl6371@outlook.com 5汤吉大学设计与创新学院，上海200092，中国； Zhoushiqi1965@outlook.com 6 Bartlett建筑学院，伦敦大学学院，伦敦WC1N 1EH，英国； ucbqy55@ucl.ac.uk 7新加坡南南技术大学的民用与环境工程学院，新加坡639798； ctansk@ntu.edu.sg *通信：landwangmo@outlook.com（M.W. ）; dqzhang3377@outlook.com（d.z。）3广东污染过程和控制的广东省级主要实验室，环境科学与工程学院，广东大学石化技术大学，摩梅山525000，中国4号国家主要的实验室，土木工程和运输学院主要实验室。 mingl6371@outlook.com 5汤吉大学设计与创新学院，上海200092，中国； Zhoushiqi1965@outlook.com 6 Bartlett建筑学院，伦敦大学学院，伦敦WC1N 1EH，英国； ucbqy55@ucl.ac.uk 7新加坡南南技术大学的民用与环境工程学院，新加坡639798； ctansk@ntu.edu.sg *通信：landwangmo@outlook.com（M.W.）; dqzhang3377@outlook.com（d.z。）
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。