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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）中性条件很容易，中央和东部太平洋中的接近平均赤道海面温度（SST）接近平均水平。许多全球模型表明，在10月至12月的季节，LaNiña条件的发展可能性很高。印度洋偶极子（IOD）。全球模型预测了本赛季中保持中立的IOD可能性。Madden-Julian振荡（MJO）在本月初的第1阶段，预计将在第1个两周内向东传播到印度洋和海洋大陆，并在本月底到达西太平洋。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，全国各地的降雨略低。
降雨估算的机器学习方法
为了解决这些问题，这项工作提出了一种基于机器学习的方法，该方法可以结合来自各种遥感测量值的数据，并使用基于集合方法的分类器进行降雨估算。建议的方法在计算上比插值技术便宜，允许集成异质数据源，并在不可用的RGS的情况下提供了准确的降雨估计。它还利用了RG的高定量精度以及雷达和卫星保证的空间模式识别。所提出的方法提供了不可用的RG的降雨量的准确估计值，可以整合利用RGS的高定量精度和通过雷达和卫星确保的空间模式识别的异质数据源的整合，并且比插入方法的计算范围更低。在有关意大利地区Calabria的实际数据上进行的实验结果，与Kriging与Kriging与外部漂移（KED）相比，在降雨估计领域中得到了公认的方法，这在检测概率（0.58 versus versus versus versus误差）和均值误差（0.11 vers 0.15 vers 0.15）方面显示出显着改善。
冬季不丹的降雨和温度预测...
共同具有共同气候特征的国家，并对区域气候状态进行联合评估。因此，南亚气候前景论坛（SASCOF）于2010年成立，特别关注受南亚季风气候影响的国家的信息需求。季节性预测通常包括特定区域的降水和温度前景。不丹的季节性预测是由全球和区域预测中心以及国家气候数据的投入准备的。最终前景还基于南亚气候前景论坛（SASCOF）的共识前景，来自远程预测的世界气象组织（WMO）全球生产中心（GPCS）的产品，其他各种国际来源，各种国际来源，以及ElNiñoSouthtrainsSouthern oscillation（例如ElNiñoSouthern oscillation and Southern Oscillation and Indian obs andso andso andso andso andso）和印度eysoon（Enso）和印度eyon（Inder So）（Indso）（Indso）（Inder So）（In Indian）。必须使用和解释夏季季风前景，并与中心发布的扩展，中等，每日的天气预报和其他咨询。2。sascof-30在普遍条件下共识2.1在太平洋上的ENSO条件ElNiño/Southern振荡（ENSO）是一种全球气候条件，对季风降水的变化和南亚的表面温度有重大影响。到2024年5月底，厄尔尼诺（ElNiño）条件（比赤道太平洋地区的正常SST温暖）变成了ENSO中性条件，并一直处于中立状态，直到2024年10月。目前，ENSO中性条件在太平洋地区盛行。最新的全球模型预测表明，在12月至1月（DJF）季节，La Nina条件发展的可能性有所提高。2.2印度洋的条件
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）中性条件很容易，中央和东部太平洋中的接近平均赤道海面温度（SST）接近平均水平。许多全球模型表明在9月至11月期间，LaNiña条件的发展可能性很高。印度洋偶极子（IOD）是中性的，全球模型表明iOD指数在该月内达到或超过负阈值。Madden-Julian振荡（MJO）在本月初的第8阶段，具有较高的幅度。预计将在第2周向东传播到印度洋，幅度下降和海上大陆上的幅度下降。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，全国各地的降雨略低。
年龄结构化模型，用于温度和降雨对
摘要本研究使用年龄结构的人群模型和一类孕妇研究了温度和降雨对疟疾传播动态的影响。已经分析了平衡溶液，并进行了数值模拟。结果表明，温度和降雨量的疟疾感染率显着很高（23。53 0 C - 39。 80 0 c）和（14。 82 mm -38。 分别为44毫米）。 结果表明，受影响最大的人群是最高五岁的儿童和孕妇，而移植传播的速度降低会增加没有疟疾感染的儿童的数量。 因此，这项工作建议人类意识到温度，降雨量及其相应疟疾传播的相应范围的变化，以便他们采取预防措施。 关键字：年龄结构；孕妇；温度和降雨；疟疾动力学；53 0 C - 39。80 0 c）和（14。82 mm -38。分别为44毫米）。结果表明，受影响最大的人群是最高五岁的儿童和孕妇，而移植传播的速度降低会增加没有疟疾感染的儿童的数量。因此，这项工作建议人类意识到温度，降雨量及其相应疟疾传播的相应范围的变化，以便他们采取预防措施。关键字：年龄结构；孕妇；温度和降雨；疟疾动力学；
降雨的分数泊松和伽马模型
本研究探讨了在降雨模型中使用分数泊松和分数伽马模型的好处，突出了它们在处理零膨胀数据，减少过度分散并提供更大的灵活性和准确性和准确性方面的优势。这项研究的第二部分研究了海洋生态系统与全球气候变化之间的动态相互作用。它专注于浮游植物在氧气产生中的作用以及变暖水对这种微妙平衡的影响。通过采用整合微分方程和布朗运动的数学模型，该研究提供了一个全面的框架，以了解不同的氧气产量如何影响海洋生态系统的可持续性。最后，该研究将小部分的布朗运动纳入建模浮游生物 - 氧气动力学，以解决传统布朗运动的局限性。此方法捕获远程
夏季不丹的降雨和温度预测...
季节性预测和气候预测是对气候变化和变化的重要适应措施。区域气候前景论坛（RCOF）的创建是为了汇集具有共同气候特征的国家，并对区域气候状况进行联合评估。因此，南亚气候前景论坛（SASCOF）于2010年成立，特别关注受南亚季风气候影响的国家的信息需求。季节性预测通常包括特定区域的降水和温度前景。不丹的季节性预测是由全球和区域预测中心以及国家气候数据的投入准备的。最终前景还基于南亚气候前景论坛（SASCOF）的共识前景，来自远程预测的世界气象组织（WMO）全球生产中心（GPCS）的产品，其他各种国际来源，各种国际来源，以及ElNiñoSouthtrainsSouthern oscillation（例如ElNiñoSouthern oscillation and Southern Oscillation and Indian obs andso andso andso andso andso）和印度eysoon（Enso）和印度eyon（Inder So）（Indso）（Inds）（Inder）（In Indian Sood）（ID）（ID）（ID）。必须使用和解释夏季季风前景，并与中心发布的扩展，中等，每日的天气预报和其他咨询。2。sascof-28在普遍条件下共识2.1在太平洋上的ENSO条件ElNiño/Southern振荡（ENSO）是一种全球气候条件，对季风降水的变化和南亚的表面温度有重大影响。当前，ENSO中性条件在太平洋地区盛行。最新的全球模型预测表明，在季风季节下半年，La Nina条件要发展。2.2印度洋的条件印度洋的海面温度（SST）也影响了该地区的季风。正（负）印度洋偶极子（IOD）比正常季风更强（弱）。目前，中立的IOD条件在该地区占上风，最新的全球模型表明在这个季风季节中阳性IOD的发展。2.3北半球的雪覆盖北半球在2024年1月至3月的北半球雪覆盖区域低于正常水平。在过去57年的2023年3月，欧亚雪地覆盖区是第5位。2月和3月的雪地覆盖区分别是过去58年中第8和第7个低下的记录。一般而言，冬季和春季雪覆盖范围与亚洲夏季季风降雨有反比关系。
使用机器学习算法对降雨的预测
印度经济的支柱之一是农业部门。即使降雨对农民至关重要，预测降雨已成为近年来的巨大挑战。如果农民可以准确估计何时下雨，他们可能会更好地计划自己的作物并避免问题。对天气的改变正在加快全球变暖，这对人类和自然世界都有毁灭性的影响。由于空气变暖和海平面上升，洪水变得越来越普遍，干旱在养殖领域变得越来越普遍。不良气候变化会导致过度降雨，既不是季节性也不适当。预测降水的能力是理解天气模式的强大工具。这项研究的总体目标是帮助客户在农业，研究和发电部门等，以及其他影响气候变化的重要性以及影响它的参数，例如温度，湿度，降水，风速和降雨量的预测。很难预测降雨，因为它也取决于地理区域。机器学习是人工智能的动态分支，有助于天气预测。为了预测天气，本研究将使用具有来自UCI存储库的几个属性的数据集。建立一种更准确的方法，用于使用机器学习分类算法预测降雨量，这是这项研究的主要目标。关键字： - 机器学习，分类算法降雨预测系统
CCRIF多余的降雨（XSR 3.0）模型
http://rda.ucar.edu/datasets/ds083.2/）。该产品由全球数据同化系统（GDA）提供，该系统不断从全球电信系统（GTS）和其他来源收集观察数据。FNL数据是用NCEP在全局预测系统（GFS）中使用的相同模型制成的，但在初始化GFS之后大约一小时准备就绪。FNL数据被延迟，因此可以使用更多的观察数据。GFS较早地运行以支持时间关键预测需求，并使用前6小时周期中的FNL数据作为初始化的一部分。结果可在地面上可用，在边界层和某些Sigma层，Tropopause和其他一些层的压力水平从1,000毫米到10毫米的压力水平。参数包括表面压力，海平面压力，地理位置高度，温度，海面温度，土壤值，冰盖，相对湿度，U-和V-风，垂直运动，涡流和臭氧浓度。
使用各种机器学习预测未来降雨量...
本研究提出了一种机器学习技术，可以提高对年降雨总量的预测。预测特定区域的降水量和降水时间被称为降雨预测。全球社会非常关注降雨预报的准确性。人们知道这是每年洪水和其他自然灾害的根源。许多行业都可能受到恶劣天气的影响，包括农业、建筑、发电和旅游业。降水预报是最具挑战性和不确定性的工作之一，因为它对人类社会有着深远的影响。减少不必要的痛苦和经济损失的唯一方法是及时和准确的预测。本文利用澳大利亚主要城市一天的历史气象数据，描述了一系列实验，这些实验建立了能够使用尖端机器学习技术预测明天降雨可能性的模型。这项比较研究将详细研究输入、方法和预处理策略。使用各种衡量算法理解天气数据和预测降水可能性的能力的指标，结果揭示了这些机器学习算法的表现如何。事实证明，机器学习在预测何时下雨方面非常有用，这是目前最基本的需求，目前，很难确定何时会下雨。在预测降水量的过程中，我们采用了大量方法，例如决策树算法、线性回归、支持向量回归、随机森林回归器和随机森林分类器。在农业方面，有效降雨是决定作物生长速度的关键因素。使用机器学习预测降雨量可以改善水资源规划、农业生产和用水预测。