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极端天气事件的经济成本
，例如公共基础设施，农业和供应链破坏，移民压力和加剧社会不平等的费用。此外，我们的分析并不包含人类生活的更全面价值，这超出了生产力的损失，包括对社区的情感，社会和文化贡献。此外，数据差距，尤其是在较不发达的地区，意味着真正的经济负担可能会更高。在2014年至2023年的十年中，约有16亿人受到这些事件的直接影响，强调了人类和经济成本的规模。估计的影响只捕获了一小部分影响，因此应视为下限，而真正的经济影响可能会更大。
从太空到地球，最大限度地减少天气对您的业务的影响
我们为决策者提供准确的天气数据，帮助他们做出明智的选择，减少对环境的影响并改善福祉。我们致力于创造更美好的世界，利用我们的专业知识帮助社区做好准备，减轻极端天气事件的影响，每次提供一点数据。
极端天气，经济损失和小岛屿发展中国家的损失
极端天气事件对发展中国家的人均GDP的平均负面影响（根据世界银行目前的分类，此处定义为中低收入国家）。如表2所示，典型（中度）洪水可以将GDP增长降低0.37个百分点。另一方面，典型的热带气旋或飓风可以将GDP增长降低1.4个百分点。在某些情况下，由于它们对农业和灾后重建活动的有利影响，洪水也会对GDP增长产生“积极”影响（Loayza等，2012; Fomby等，2013; Campbell and Spencer，2021年）。正如预期的那样，严重的洪水和热带气旋对生长的平均影响比中度的平均影响高出几倍。
勘探工作流程的初始屏幕存储潜力的初始屏幕/密封对扬声器：Andrew Mangeon-Fairweather，总能量
勘探工作流程的初始屏幕存储潜力的勘探工作流程扬声器：Andrew Mangeon-Fairweather，总能量摘要：世界各地的气候和能源政策已将碳存储确定为实现净零野心的关键技术。为了实现目标，必须在盐水含水层和耗尽的田间中存储碳。此处介绍的勘探工作流的目的是在盆地尺度上对盐水含水层/密封对的碳存储潜力进行初始筛选。含水层/密封对的选择标准包括横向和垂直含水层延伸，能够维持注射的岩石物理特性，高质量的覆盖密封地层，足够的埋葬以确保作为密集相流体的存储以及没有明显的过度压力。使用经典石油系统评估数据评估含水层和密封对的地质特征，并补充了机械分析，以限制断裂闭合压力（FCP），基质可压缩性和水的压缩性。在最初的筛选过程中，收集和分析了最终井文，地震数据和流体数据。采用了专门设计的分析求解器（Thibeau s和Adler F.开放式盐水含水层CO2存储的压力衍生的存储效率，地球仪2022-003，第1卷（2023）），它考虑了各种输入参数并运行Monte carlo分析以输出一个站点P90-P50-P50-P50-P50-P10范围。对存储机会的评估是基于可以存储的数量，相关的地质风险及其战略性的。bio：与此工作流相关的风险包括使用假设和/或缺少细节，这些细节可能会对初始快速效果产生重大影响（正或负面）。为了确保筛选结果的准确性和可靠性，在最早的阶段确定了影响结果的关键因素。以减少影响顺序评估每个参数，以确定含水层/密封对是否合适的体积并保证注射率。如果含水层/密封对在初次筛选后仍然是感兴趣的，则触发更详尽的评估，该评估更详细地考虑了每个方面，并且可能包括其他工作流程，例如详细的沉积物体扩展限制的映射。许多例子，特别是在北海，证明了这种方法的成功。它有助于在各种碳存储回合中提供的高级许可证，从而减少了要评估的许可证数量，并导致了在挪威和丹麦捕获有吸引力的土地。
增强的硅酸盐风化通过刺激土壤矿物质碳泵
©2024作者。除非另有说明，此期刊上发表在《全球变化生物学》上发表的期刊文章的版本是通过谢菲尔德大学研究出版物和版权政策提供的，根据创意共享归因4.0国际许可（CC-BY 4.0）的条款，该媒体允许在任何媒介中使用无限制的使用，分配和在任何媒介中使用，前提是原始工作适当地使用了原始工作。 要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/此期刊上发表在《全球变化生物学》上发表的期刊文章的版本是通过谢菲尔德大学研究出版物和版权政策提供的，根据创意共享归因4.0国际许可（CC-BY 4.0）的条款，该媒体允许在任何媒介中使用无限制的使用，分配和在任何媒介中使用，前提是原始工作适当地使用了原始工作。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/
天气冲击对企业经济绩效的异质影响
本文提供了对温度冲击引起的经济损害的新颖，公司级别的估计。利用欧洲公司级别的数据，这项研究研究了在总体分析中忽略的企业特征的损害赔偿的异质性。分析始终强调至少（大多数）生产力的负面影响（积极）影响，这有助于气候经济学和有关总体生产力的文献。有关公司规模的证据揭示了对位于较温暖地区的小公司的负面影响。行业的特定效果表明，跨部门的不同敏感性对天气冲击。这些发现扩展了汇总样本的结果，该样本显示了温度与经济结果之间的倒立关系。这些证据表明，汇总边缘效应的统计不足可能是由潜在的异质性驱动的。
基于天气预测功能工程框架的高级机器学习分类器的比较分析 * Rahul Gupta 1,2，Anil
5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。 电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999.重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。1。[6]。引言大多数行业，例如生物学，建构，运输和农业都受到不利天气条件（例如洪水，降雨，干旱等）的影响，从而使天气预报是必要的要求。防止农业和财务损失的最具挑战性的解决方案之一是天气预报。天气预报始于19世纪后期，随后在[1，2]中划定了天气预报行动的进展。在过去，气象学家用来根据其专业知识来估算天气参数，但现在该过程涉及应用技术和数据[3]。常规数据管理方法尚未被证明有效或有效地处理大数据[4，5]。事实上，世界各地的不可预测的天气模式必须通过使用不同的大气属性（例如湿度，压力，温度和风速等）来开发一种新的预测技术。传统上，预测是通过人类努力来完成的，但是今天，它是由需要使用高质量设备的巨大计算方法来控制的[7，8]。尽管使用卫星知识和超级计算机使用先进的技术来适应数据，但预后剂仍然对季风的变化感到困惑，这使得对数据的智能解释和分析变得困难。在现实世界中的应用中，例如医学诊断，语音和模式识别，自然语言处理，以及在某些可再生能源应用中，例如太阳照射，生物能源和风速预测机器学习（ML）算法利用计算方法来从历史数据和提取相关特征中获得所需的信息来增强预测输出[9-10]。
分析极端天气事件和气候变化...
版权所有©据2023年首次出版（2023）保留一些权利。这项工作是湄公河委员会秘书处（MRCS）的产物。尽管已努力提出准确的信息，但湄公河委员会（MRC）并不能保证本工作中包含的数据的准确性。本工作中任何地图上显示的边界，颜色，面额和其他信息并不意味着MRC关于任何领土或认可或接受此类界限的法律地位的任何判断。此处的任何内容均不得构成或被视为对MRC的特权和免疫的限制或放弃，所有这些特权和免疫力是专门保留的。本出版物可以在未经版权持有人的特殊许可的情况下全部或部分或任何形式复制，以出于教育或非营利性目的，前提是MRC被确认为来源，并将通知发送给MRC。MRCS将感谢收到任何使用此出版物作为来源的出版物的副本。未经MRC书面许可，本出版物不能用于出售或用于任何其他商业目的。标题：下湄公河盆地下极端天气事件和气候变化的分析：10.52107/MRC.BJ71TI关键字：土地利用/土地覆盖/地图/下湄公河盆地用于书目目的，此卷可能会引用为：Mekong River Commission。（2023）。对下湄公河盆地中极端天气事件和气候变化的分析。万象：MRC秘书处。DOI: 10.52107/mrc.bj71ti Information on MRC publications and digital products are available at: www.mrcmekong.org/publications All queries on rights and licences should be addressed to: Mekong River Commission Documentation and Learning Centre 184 Fa Ngoum Road, Unit 18, Ban Sithane Neua, Sikhottabong District, Vientiane 01000, Lao PDR电话： +856-21 263 263 |电子邮件：mrcs@mrcmekong.org | www.mrcmekong.org
PMC -7议程9.3-太空天气影响...
2参见澳大利亚气象局“知识中心”小册子，内容涉及太空天气对航空和国际民航组织太空天气咨询的影响。3 ICAO理事会（2018年）的第215届会议同意了三个全球太空天气中心的指定：ACJF（澳大利亚，加拿大，加拿大，法国和日本）财团，Pecasus，Pecasus（芬兰，比利时，英国，奥地利，奥地利，奥地利，奥地利，意大利，意大利，荷兰，德国，塞浦路斯，俄罗斯州，俄罗斯州/俄罗斯州/俄罗斯州/俄罗斯州/俄罗斯州/俄罗斯州/俄罗斯四处。太空天气中心按值班名册进行操作，每个中心都有两个星期的值班时间，然后在备份和维护期间旋转。4在空间天气信息的手册中可以找到何时定义咨询的警报阈值，以支持国际空中导航（ICAO DOC 10100）5 https://radhome.gsfc.nasa.gov/radhome/radhome/radhome/see.htm 6 a危险或更改的通知，范围或更改的通知及时了解这对于与飞行行动有关的人员至关重要。
