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基于对流的气候模拟
摘要。大雨是水侵蚀的主要驱动力，这是对全球土壤和水资源的威胁。由于气候变化，降水（尤其是极端降水）在温暖的世界中正在增加，导致降雨侵蚀的增加。然而，常规的全球气候模型努力代表降雨事件，并且无法在高时空分辨率下提供降水数据，这是对未来降雨侵蚀的估算所需的。对流允许模拟（CPSS）提供高分辨率的降水数据，并更好地表示极端降雨事件，但它们大部分仅限于相对的小空间范围和短时间。在这里，我们第一次介绍了大型模型领域（例如中欧），基于使用代表性浓度路径8.5（RCP8.5）发射现象生成的高分辨率CPS气候数据。我们计算了过去（1971-2000），现在（2001- 2019年），不久的将来（2031–2060）和Far Future（2071–2100）的雨水侵蚀率。我们的资产表明，该地区河流河流的降雨侵蚀的未来侵蚀的未来可能会达到84％。这些增加远高于基于平均降水的回归估计的先前估计。我们确定，尽管剩余的局限性，CPS仍具有对土壤侵蚀的气候影响研究的敌对且目前尚未开发的潜力。因此，土壤侵蚀建模统一性应紧密遵循气候建模的最新和未来进步，以利用新的CPS来进行临床影响研究。
Arimax模型，以预测巴西半干旱地区降雨不稳定性下的谷物产量
摘要 - Ceará的状态在巴西半干旱地区的大部分地区。最初，该研究将CEARá的年降雨分为6个时期：非常多雨，多雨，正常，正常干旱，干旱和干旱。此细分基于1901年至2020年之间的年度降雨量。研究估计该期间该州的年降雨量的平均降雨量和不稳定，以及估计降雨分割的时期的平均降雨量和降雨量。随后，研究开发了针对收获区域，收益率，生产价值和平均年平均谷物价格（在1947年至2020年）（可用年份）之间的预测模型。进行这些预测，研究使用了Arimax模型，该模型是盒子模型的扩展，并添加了外源变量。假设该变量会影响这些预测，则模型中包含的外源变量是1947年至2020年之间观察到的年降雨量。结果表明，该州的降雨量具有很高的不稳定性，并且从统计的角度来看，调整后的模型被证明是简约而强大的。
评估降雨全球产品可靠性以管理热带火山山区集水区的水资源
研究区域：水资源管理从根本上依赖于我们监测气候强迫变化的能力，特别是在热带山区环境中，降雨的时间和空间变化强烈控制着水资源的动态。在西爪哇岛，降雨的时间和空间分布因区域气候学和火山形态而存在显着差异，而可达性问题和气候现象的复杂性是可靠降雨地面仪器的限制因素。研究重点：在这里，我们评估气候再分析（CHELSA 和 TerraClimate）和卫星产品（CHIRPS）在捕捉降雨高分辨率空间变化方面的能力。使用 Kling-Gupta 效率得分的三个组成部分来估计每个全球产品的降雨量、变化和动态的准确性。由于直接统计比较受分辨率问题的影响，我们的方法是通过基于过程的方法完成的。根据已知的气候现象分析全球产品的空间和地形降雨模式。水文见解：看来，TerraClimate 为时间监测提供了最准确和稳定的估计。CHIRPS 显示的降雨模式与大气环流和火山形态一致，但高估了总体降雨量。本研究提出了一种评估仪器不足地区的全球气候产品的方法。结果表明，高分辨率全球产品对水资源管理颇具吸引力。然而，一些时间和空间偏差仍然限制了它们在操作目的上的整合。
评估热带火山山区集水区降雨全球产品可靠性以进行水资源管理
研究区域：水资源管理从根本上依赖于我们监测气候强迫变化的能力，特别是在热带山区环境中，降雨的时间和空间变化强烈控制着水资源的动态。在西爪哇岛，降雨的时间和空间分布因区域气候学和火山形态而存在显着差异，而可达性问题和气候现象的复杂性是可靠降雨地面仪器的限制因素。研究重点：在这里，我们评估气候再分析（CHELSA 和 TerraClimate）和卫星产品（CHIRPS）在捕捉降雨高分辨率空间变化方面的能力。使用 Kling-Gupta 效率得分的三个组成部分来估计每个全球产品的降雨量、变化和动态的准确性。由于直接统计比较受分辨率问题的影响，我们的方法是通过基于过程的方法完成的。根据已知的气候现象分析全球产品的空间和地形降雨模式。水文见解：看来，TerraClimate 为时间监测提供了最准确和稳定的估计。CHIRPS 显示的降雨模式与大气环流和火山形态一致，但高估了总体降雨量。本研究提出了一种评估仪器不足地区的全球气候产品的方法。结果表明，高分辨率全球产品对水资源管理颇有吸引力。然而，一些时间和空间偏差仍然限制了它们在操作目的上的整合。
使用数据驱动的振荡模式预测改进了南亚季风降雨的季节预测
E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。 “使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。 国民议会E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。“使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。国民议会
气候变化和自然危害风险评估指南2025年2月
4.6.1 Sea level rise and coastal inundation .............................................................................7 4.6.2 Mean temperature ..........................................................................................................8 4.6.3 Extreme temperature and heatwaves ............................................................................8 4.6.4 Mean rainfall and drought ...............................................................................................8 4.6.5 Extreme rainfall and flooding ..........................................................................................9 4.6.6 Bushfire weather .............................................................................................................9 4.6.7 Extreme storms (including wind, lightning and hail) .......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
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
在欧洲各种降雨范围内，应用不同的方法在每日规模上建模干燥和湿法
摘要。可以使用Arrarrive时间（IT）共同传达降雨干咒和湿法（分别为DS和WS）的发生的建模（分别为DS和WS）。虽然建模的优点是需要单个拟合来描述所有降雨时间特征（包括湿链和干链，咒语概念的扩展），但对独立性的假设和续订的相同分布的假设和相同的分布在某些情况下可能不会在衍生的WS身上隐含地施加无内存的属性。In this study, two different methods for the modeling of rainfall time characteristics at the station scale have been applied: (i) a direct method (DM) that fits the discrete Lerch distribution to it records and that then derives ws and ds (as well as the corresponding chains) from the it distribution and (ii) an indirect method (IM) that fits the Lerch distribution to the ws and ds records separately, relaxing the assumptions续签过程。该应用程序在欧洲的六个站点上以广泛的降雨状态为特征，突出了几何分布如何并不总是合理地重现WS频率，即使它是通过LERCH分布很好地建模的。通过IM获得了改进的性能，这要归功于对续订时间的独立性和相同分布的假设的放松。将数据集分为两个时期时，将获得进一步改善，这表明这些推论可能会从考虑当地季节性的情况下受益。
在1994 - 2023年之间的变量和降雨分析中，在Fernando de Noronha/Pernambuco，巴西降雨差异和1994 - 2023年之间的分析
Originals Received: 1/24/2025 ACCEPTANCE FOR PUBLICATION: 2/18/2025 RAIMUNDO MANAR OF MEDEIROS Doctor in Meteorology Institution: FEDERAL UNIVERSITY OF CAMPINA GRANDE (UFCG) ADDRESS: CAMPINA GRANDE, PARAÍBA, BRAZIL, EMAIL: MAINARMEIDEIROS@gmail.com EMANUELA RODRIOR MASTER IN BIOMETRY: FEDERAL UNIVERSITY OF PERNAMBUCO (UFRPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: emanuela.rodrigues@ufrpe.br Moacyr Cunha Filho PhD in Agronomy-Soil Sciences: Federal Rural University of Pernambuco (UFRPE) Address: Recife, Brazil E-mail: moaacyr.cunhafo@ufrpe.br Maria de Fátima Neves Cabral Master and FEDERAL INSTITUTE (IFPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: fatima.cabral@abreuelima.ifpe.edu.br Cesar Francisco Piscaya Briones Master in Chemical Engineering Institution: Federal University of Pernambuco (UFPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: cesar.piscoya@ufpe.brOriginals Received: 1/24/2025 ACCEPTANCE FOR PUBLICATION: 2/18/2025 RAIMUNDO MANAR OF MEDEIROS Doctor in Meteorology Institution: FEDERAL UNIVERSITY OF CAMPINA GRANDE (UFCG) ADDRESS: CAMPINA GRANDE, PARAÍBA, BRAZIL, EMAIL: MAINARMEIDEIROS@gmail.com EMANUELA RODRIOR MASTER IN BIOMETRY: FEDERAL UNIVERSITY OF PERNAMBUCO (UFRPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: emanuela.rodrigues@ufrpe.br Moacyr Cunha Filho PhD in Agronomy-Soil Sciences: Federal Rural University of Pernambuco (UFRPE) Address: Recife, Brazil E-mail: moaacyr.cunhafo@ufrpe.br Maria de Fátima Neves Cabral Master and FEDERAL INSTITUTE (IFPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: fatima.cabral@abreuelima.ifpe.edu.br Cesar Francisco Piscaya Briones Master in Chemical Engineering Institution: Federal University of Pernambuco (UFPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: cesar.piscoya@ufpe.br
新收购2024年6月
Spatio-temporal analysis of instant rains in the Moroccan context for needs of hydrological studies: Application to the area of action of the bouregreg and chaouia hydraulic basin agency = space-temporal analysis of instantaneous rainfall in the moroccan context for the use in hydrological studies: application to Area Monitored by the Hydraulic Basin Agency of Bouregreg and Chaouia / Khalid Barkouki