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测量不确定度在平均面雨量方法比较中的作用
摘要 本研究的主要动机是人们日益意识到气候变化的影响以及联合国可持续发展目标日益重要的意义，旨在促进降水量和降雨率等数量的测量。这些知识广泛应用于水文学、气候学和气象学，为建模、模式定义和识别以及预报提供数据和信息。这项工作涉及根据该地区测量站的降雨强度观测来估计规定区域的平均面积降雨量。它侧重于三种简单的估计方法：算术平均法、泰森多边形法和等雨量线法。主要考虑的是评估相关的测量不确定度，为此应用了不确定度传播定律和计量学指南联合委员会指导文件中描述的蒙特卡罗方法。从业者可以很容易地应用所描述的方法。将这些方法应用于一个简单示例的结果进行了比较。这些结果是全球城市管理和水资源管理的一致性评估和支持所必需的。
基于物联网的空气和噪音污染监测及降雨量检测
由于环境中自然产生的过高分贝水平和致命化学物质，大城市的空气和污染现在已成为需要特别关注的日常重要问题。因此，为了确保健康的生活方式和更美好的未来，目前重要的是限制污染（包括空气和噪音）。在本研究中，物联网的良好实施用于监测空气污染和噪音污染等环境因素。由于地球上存在的高分贝和有害气体直接影响人类福祉，因此需要异常关注，大都市地区的空气和污染问题现在每天都在发生。这样，它终于曝光了。在这项工作中，物联网的强大应用用于感知空气质量状况，包括噪音和污染。本文说明了一种灵活、灵活且经济高效的应用设计，用于评估所选网站的空气和声音质量。该框架提出了一个与噪音和空气质量相关的感知框架，使我们能够使用物联网监测和评估特定区域的实时声音和空气质量。框架利用空气传感器测量周围可见的危险气体混合物的距离，并频繁传递此信息。关键词：物联网 (IoT)、传感器、Arduino、雨水检测系统
更新的指导：澳大利亚降雨和径流的气候变化考虑
“尽管频率分析将继续用于设计洪水估算和模型对历史数据的校准，但气候变化会影响一系列以高度非线性方式影响洪水量的洪水驱动因素。因此，很难在不参考气候变化影响洪水量的因果过程的情况下直接调整洪水信息。”
CMIP6 GCM每日降雨降雨
全球气候模型（GCM）是确定气候系统将如何响应的复杂工具。但是，GCM的输出具有粗分辨率，这不适合盆地级建模。全球气候模型需要以局部/盆地量表进行缩小，以确定气候变化对水文反应的影响。本研究试图评估如何使用Arti B CIAL神经网络（ANN），变更因子（CF），K-Neareast邻居（KNN）和多个线性回归（MLR）在印度35个不同位置的各种大规模预测变量如何在印度35个不同位置繁殖局部规模的降雨。根据相关值进行预测变量的选择。作为潜在的预测因子，空气温度，地理电位高度，风速分量和特定B C时相对湿度的相对湿度，选择了海平面压力。比较四种不同统计数据的繁殖，例如，在选定站点的每日降雨量的PDF估算的各种统计数据，如所选位置的平均值，标准偏差，分位数 - 分位数，累积分布函数和内核密度估计。CF方法在几乎所有站点上的其他方法都优于其他方法（R 2 = 0.92 - 0.99，RMSE = 1.37 - 28.88 mm，NSE = - 16.55 - 0.99）。这也与IMD数据的概率分布模式相似。
澳大利亚降雨量增加在多年LaNiña
摘要澳大利亚是受厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）强烈影响的地区之一。最近的2020–2023LaNiña活动以破纪录的降雨和洪水为标志。三尼娜（LaNiña）期间的连续湿条件促使我们使用观察性数据集探索单年和多年ENSO事件对澳大利亚降雨的影响。我们发现，尽管在单一或双厄尔尼诺事件期间，降雨影响没有差异，但与第一年和第二年相比，澳大利亚降雨往往会增加三年和第二年。尽管在热带太平洋中没有加强拉尼娜，但在第三个拉尼娜一年的降雨影响增强了，这表明其他过程（例如当地降雨 - 土壤水分反馈）可能在延长澳大利亚多年LaIniña事件的影响中发挥作用。
澳大利亚西北部的Madden -Julian振荡与降雨趋势之间的联系
自1950年代以来，澳大利亚西北部的降雨量一直在显着增加（图1A和1B）（Smith，2004年）。大部分降雨量增加发生在12月至2月，这与季风时期大约一致（Wheeler＆McBride，2012年）。图1A和1B显示了自1975年以来在澳大利亚北部的每个季风（12月至3月）的降雨天数和总降雨量的增加（图S1的图S1支持S1的趋势S1和SI单位的趋势和额外的降雨指数）。与其他研究相比，此处发现的降雨量增加并不是统计学上的显着意义（Dey，Lewis，Arblaster和Abram，2019; Shi等，2008），因为我们不得不将分析限制在1974年之前（有关更多详细信息，请参见第2.2节）。但是，这个时间周期的降雨趋势在降雨天数和总降雨量中仍显示出很大的增加，在某些地方，降雨量增加了10％。理解这种趋势是否会在未来持续存在，对于理解区域气候变化及其含义很重要。
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。
气候变化降雨和使用低冲击开发降低径流
在城市地区处理雨水的传统方法是在渔获盆中收集，并通过导管尽快移走。此方法具有奇异的短期益处，并带有几种长期后果。短期，雨水被迅速去除，也是地面污染物，包括油，肥料和道路盐。这些污染物直接前往附近的水体，威胁植被和野生动植物，并冒着污染我们的饮用水的风险。一种较新的方法使用低影响开发（LID），重点是保留，转移和逐渐释放雨水回到自然环境中。这是使用几种方法完成的：生物界，雨水花园，渗透沟渠，可渗透的人行道和雨水收集（多伦多地区保护局，2019年）。
使用CMIP6型号捕获和归因于西非萨赫勒的降雨量加强
摘要：Sahel的降雨每天对多年时间尺度的变化极为变化，挑战气候模型，以现实地模拟其过去和未来的演变，并质疑其与定义合适的气候变化适应策略的相关性。可以通过（i）评估其再现观察到的气候进化和（ii）归因这些演变的能力来实现气候模型中的提高信心。此外，从最终用户的角度来看，有必要考虑相关的插曲指标。完全耦合（CMIP6-AOGCM）具有理想化的检测和归因强制（DAMIP）以及仅大气模拟（AMIP）的模型，用于研究Sahelian降雨降雨法规的外部强迫因素和内部气候变化的各自作用。我们表明，CMIP6模型包含了过去35年来从区域每日观察网络中检测到的降雨状况的迹象。潮湿日的强度和发生的增加以及每日降雨的降雨都非常有效地通过融合了人为强迫因子的历史模拟，具有人为气溶胶，造成了这一趋势的最大份额。虽然受模型结构不确定性的影响更大，但温室气体强迫也表现出明显的健壮功能。模型显示出模拟观察到的干燥极端进化的失败。这些发现激励了进一步研究驱动萨赫勒降雨状态在区域范围内进化的基本物理机制。此外，应探讨萨赫勒（Sahel）的未来水电气候术语，尽管需要考虑要考虑哪种降雨指标。