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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。
（b）：Osama Ragab Ibrahim，Yara Gamil，Salma Al Maghawry（2024）。比较检测到的全球气候降雨量降水的趋势和预测
摘要由于气候变化的效果不断升级，可用的水资源处于风险状态。气候变化估计和预测。降水量和强度的变化对环境体系如何应对人类受影响的气候变化有重大影响，尤其是在阿曼的苏丹国中，这有很长的历史。为了预见2022 - 2050年的降水量，本研究使用社区气候系统模型版本4（CCSM4）与2006 - 2022年阿曼的历史记录记录的降水模式相比，预测未来的气候变化。本研究的目的是确定是否可以使用气候变化情景来预测降水量。这项研究阐明了未来的降水模式，就气候变化对局部降水量的影响而言。此外，这些发现将支持该国的决策者在管理和减轻该国当前的水资源以减少气候变化的影响方面的决策。
Byford Rail Extension Armadale Partinct DA5排水策略
1。Introduction .............................................................................................................................................. 3 1.1 Project Locality ...................................................................................................................................... 3 1.2 Site Layout ............................................................................................................................................. 3 1.3 Catchment Plan .................................................................................................................................... 5 1.4 Existing Drainage Infrastructure .......................................................................................................... 5 2.Design Criteria ......................................................................................................................................... 6 2.1 Design Strategy..................................................................................................................................... 6 2.2 Design Criteria Order of Precedence .................................................................................................. 6 2.3 SWTC -BRE-PTAWA-PM-RPT-00007 .....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Conclusion ............................................................................................................................................. 19Hydrologic Input Data............................................................................................................................. 8 3.1 Rainfall ................................................................................................................................................... 8 3.1.1 Intensity Frequency Duration ...................................................................................................... 8 3.1.2 Pre-burst ....................................................................................................................................... 8 3.2 Losses .................................................................................................................................................... 9 4.雨水设计策略....................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 10 4.1 DA5面积............................................................................................................................................................................................................................................................... Viaduct Drainage ........................................................................................................................ 10 4.2.2 WSUD and Landscape Design Integration .............................................................................. 11 4.2.3 Runoff Assessment .................................................................................................................... 12 4.2.4 Storage Requirements ……................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... .........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
从7月开始的水力发电的气候前景...
斐济的气候通常是在6月1日至6月24日的全国降雨站记录的降雨，在整个日子中，东南贸易风在占主导地位。总体而言，在报告该公告的汇编的18个降雨站中，有1个低于平均水平的记录，有17个记录的记录远低于平均降雨量。在Monasavu，将每月降雨量与30年平均平均水平进行比较时，2024年6月在Monasavu收到了降雨量低于平均水平。MONASAVU（直到6月24日）的每月降雨量为77mm，是正常情况的32％。在4月至6月24日，Monasavu记录了1012毫米的降雨量，占正常状态的98％，而在过去的6个月（6月至6月24日）中，降雨量为3216毫米（占
有关环境影响的范围报告...
图1卫星图像显示了矿物勘探许可证的方向。......................................................................................................................... 7 Figure 2 A map showing the farms surrounding the mineral exploration licence........ 9 Figure 3 Locality map of the exclusive prospecting licence area .............................. 10 Figure 4 Topographic map showing the existing road network within the licence area..................................................................................................................................... 12 Figure 5 Flowchart of the Environmental Impact Assessment process followed in Namibia...................................................................................................................... 16 Figure 6 A graph showing the temperature patterns in Swakopmund, from www.worldweatheronline.com .................................................................................... 29 Figure 7 A graph showing rainfall patterns in Swakopmund, from www.worldweatheronline.com ....................................................................................... ...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
日期：2024年9月26日主题：当前的天气状况...
在接下来的3天内，东北方邦东北方邦，在随后的4天内隔离到剩余区域的散射光到中度降雨；在接下来的2天内，在她的喜马al尔邦，在查mu-kashmir-ladakh-gilgit-baltistan-muzaffarabad上散布到相当广泛的降雨量，在查mu-kashmir-ladakh-gilgit-baltistan-baltistan-baltistan-muzaffarabad上，并隔离到随后的5天中孤立至散射的光到中度降雨；在一周中，在其余区域隔离到散射的光到中度降雨。✓孤立的大降雨非常可能在26 th＆27 th的北阿坎德邦；东北方
桑布鲁县参与性气候风险评估
samburu中的年降雨量12图2降雨的年度周期，平均温度，最高温度和最低温度的温度13图3桑布鲁县1981- 2022年降雨量的年变化14图4桑布鲁县的季节性降雨差异15图5肯尼亚对不同GHG排放量的空气温度预测。 16图6肯尼亚不同温室气体排放方案的年平均降水预测，相对于2000年。 17图7桑布鲁县年度温度的空间变化18图8桑布鲁县年度降雨投影的时间变化19图9 MAM降雨变化20图10 OND降雨变化20图11最高预测温度趋势21图12最低投影温度趋势21samburu中的年降雨量12图2降雨的年度周期，平均温度，最高温度和最低温度的温度13图3桑布鲁县1981- 2022年降雨量的年变化14图4桑布鲁县的季节性降雨差异15图5肯尼亚对不同GHG排放量的空气温度预测。16图6肯尼亚不同温室气体排放方案的年平均降水预测，相对于2000年。17图7桑布鲁县年度温度的空间变化18图8桑布鲁县年度降雨投影的时间变化19图9 MAM降雨变化20图10 OND降雨变化20图11最高预测温度趋势21图12最低投影温度趋势21
通过“玻璃箱”机器学习
极端降雨事件代表了滑坡的主要触发因素之一。随着气候变化的继续重塑全球天气模式，此类事件的频率和强度正在增加，放大了滑坡的发生以及对社区的相关威胁。在此贡献中，我们通过使用“玻璃盒”机器学习模型（即可解释的增强机器）分析了滑坡发生和极端降雨事件之间的关系。将这些模型设置为“玻璃箱”技术的原因是它们的确切清晰度，为它们的预测提供了透明的解释。我们利用这些能力来模拟由极端降雨事件引起的滑坡发生的形式（即敏感性）。这样做，我们于2022年9月15日在米萨河盆地（意大利中部）使用大雨事件。值得注意的是，与过去的降雨模式相比，我们在一组预测因子中引入了降雨异常，以表达事件的强度。通过随机和空间例程进行的空间变量选择和模型评估已纳入我们的协议中。我们的发现突出了降雨异常的关键作用，这是对滑坡敏感性进行建模最重要的变量。此外，我们利用这种变量的动态性质来估计不同降雨场景下的滑坡。
自然资源和气候部新闻发布部...
2024/2025季节预计通常比上一季更湿。但是，在该国大多数地区，11月的降雨可能会减少，这可能会对本赛季的发作产生负面影响。尽管有些领域预计会出现不稳定的发作，但预测表明，一旦降雨季节确定了自己，经历相对好的降雨季节的可能性将大大增加。预期的降雨量增加可以提高农业生产力并提高水资源；然而，这也可能导致极端降雨，从而增加了可能影响农作物产量，财产，基础设施和生活的洪水风险。