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如何创建气候变化预测？
v3气候预测是按照国际科学界使用的最佳实践来创建的。The key ingredients to produce regional climate change projections using dynamical downscaling are: (a) high-frequency (preferably at least 6-hourly) driving fields (vertical profiles of temperature, winds, and humidity, surface pressure, and sea surface temperature) from the GCMs, and (b) a regional climate model to dynamically downscale the coarse-resolution GCM projections to high-resolution regional and local projections (the need and动力学缩小的方法如图3.1-3.3所示。一旦有关键成分，下一步就是执行产生区域气候变化预测的实际过程。虽然GCM数据是由全球气候建模社区生产的，但V3中使用的区域气候模型是在CCR中内置自定义的。v3，大气变量的投影（温度，降雨，风，湿度等）是使用动力学缩减进行的，而海平面投影是使用基于CMIP6 GCM的数据进行的，通过局部海平面和垂直土地移动信息进一步增强。
特刊 - 气氛
本期特刊是第一个特刊的后续措施，标题为“ Arid Lands中的气候变化和区域可持续性”（https://wwwww.mdpi.com/journal/atmosphere/atmosphere/special_iss/special_iss/special_iss ues/k4q11etf22），在大气中发表。该特殊问题的潜在研究领域包括但不限于以下内容：通过AI技术的区域气候建模和预测；机器学习技术；气候变异性和干旱地区水资源变化的影响；土地 - ATMosphere相互作用；土地 - AT-AT-AT-ATMOPPLIASS和反馈机制在干旱生态系统中以及对气候变化的策略；社会和MIT的策略； Arid-Arid-Arid-arid-arid and-arid-arid-nir-decoriation;干旱土地的发展。本期特刊旨在将最新的研究和进步汇集在一起，以理解干旱地区的复杂动态，尤其是在气候变化和环境可持续性的背景下。我们希望本期特刊中提出的研究能为政策决策提供依据，并为这些脆弱地区的可持续实践发展做出贡献。
混合财务和可再生能源创新的扩散
混合金融公司过去十年成为东南亚开发银行投资可再生能源项目的一种日益流行的方式，目的是动员额外的私人投资。尽管该方法的定义在利益相关者之间有所不同，但混合金融是将开发贷款与低于市场利率资金与较低私人投资者遇到的降低风险相结合的方式。这种相对尚未开发的融资方法可能是弥合大型私人资金差距该地区可再生能源部门目前正在经历的解决方案之一。本文通过动员进一步的私人投资，调查了混合金融是否以及如何促进东南亚可再生能源创新的扩散。为此，已经研究了混合金融的脱危效应，以及扩散创新过程中哪个阶段混合融资是相关的，以及它如何促进能源技术创新系统的创新功能。与区域气候金融专家以及八位混合金融投资高管进行了探索性访谈。
概念草案注：能力开发培训计划
2009年9月，世界气候会议的主要结果是建立了包括用户界面平台在内的全球气候服务框架。区域气候前景Fora一直是操作平台的工具，从而导致受气候变异性和变化影响的部门确定需求和特定的服务需求。特定的服务开发通常需要使用高分辨率气候变量作为输入并提供定制可行的指标，从而在特定部门（即农业季节的开始，农业枯燥咒语长度）来影响工具。为决策提供这些可行的指标是作为Focus-Africa项目的一部分提出的挑战。焦点 - 非洲项目旨在在南部非洲发展社区（SADC）地区开发可持续量身定制的气候服务，以解决四个领域：农业和粮食安全，水，能源和基础设施。可以在以下网址找到有关焦点 - 非洲项目的更多信息：http：//focus-africaproject.eu/。
储能杂志
由于巴西的主要能源资源是可再生能源，且与气候因素直接相关，因此巴西是最有可能受到气候变化影响的国家之一。鉴于巴西的水电存储能力高，且其可再生资源具有很强的季节性模式，引入季节性抽水蓄能 (SPHS) 可以帮助缓解这些挑战。为此，提出了一种将动态系统优化模型 MESSAGEix 与区域气候模型模拟相结合的方法，称为巴西电力系统 MESSAGEix 模型 (BESMM)。该模型具有详细的水电表示，能够将三种气候变化情景的数据与该国的能源系统相结合。气候变化为这种方法带来了新的维度，因为有证据表明巴西可变可再生资源的季节性不平衡正在加剧。BESMM 结果表明，SPHS 可以在 RCP 2.6 情景下实现 2100 年 100% 可再生能源矩阵以及在 RCP 4.5 和 RCP 8.5 情景下增强可再生能源禀赋方面发挥根本作用。与不采用 SPHS 的情景相比，预计采用 SPHS 的情景下二氧化碳排放量将减少高达 68%。
2023年新加坡超级计算的一年！
Grace Foo部长与研讨会上V3研究的主要贡献者。nscc对国家项目的成功至关重要，它提供了基本的国家高性能计算资源，该计算资源使气候研究人员能够有效地处理庞大的天气数据集，从而加速了更高分辨率，复杂的模型模拟的交付，从而构成了最近发表的V3结果的关键基础。这对新加坡天气模式和更广泛的区域气候动态进行了深入分析。V3模型使用历史大气数据（例如温度，降雨，风和压力）以高分辨率或距离为2公里至8公里的距离产生气候模拟和投影。这比先前的全球气候模型的更广泛分辨率更准确，该模型的预测范围从75公里到200公里。除此之外，V3研究团队能够在不到3年的时间内运行1000年的模拟，并强调了超级计算基础架构在研究应用程序中的重要性，这是《海峡时报》新闻特征中强调的。在此处阅读该功能
简短语句
孟加拉国被评为世界上最容易发生灾难的国家之一。孟加拉国的人通常受到许多自然灾害的影响，包括洪水，干旱，盐度入侵，冷浪，河岸侵蚀和雷暴。孟加拉国是热带气旋的全球热点，该国每年都面对一次。当风暴潮伴随着强风和大陆上波浪时，破坏性撞击通常会更大。The Ganges- Brahmaputra-Meghna (GBM) Delta at the north of the Bay of Bengal, characterized by a number of livelihood opportunities resulting from high population density, as well as a number of biophysical and socio-economic challenges (flooding, erosion, cyclones, salinization, water logging, etc.)随着气候和人为活动/发展而增加的。 在季风期间，三角洲的淡水洪水量很常见，反映了恒河，恒河，布拉马普特拉（Brahmaputra）和梅格纳河（Meghna Rivers）的强烈季节性区域气候和季风河流，其低洼的性质及其在孟加拉湾北部的位置。 此外，孟加拉国可能是其中之一，最容易受到潜在地震威胁和损害的影响，并鉴于其在地震活跃地区的地理位置。 为了可持续发展而需要减少影响社会经济状况的所有自然和人工危害的不利影响。 孟加拉国政府（GOB）一直在其发展方向的发展努力方面，并在2041年之前发展。。。在季风期间，三角洲的淡水洪水量很常见，反映了恒河，恒河，布拉马普特拉（Brahmaputra）和梅格纳河（Meghna Rivers）的强烈季节性区域气候和季风河流，其低洼的性质及其在孟加拉湾北部的位置。此外，孟加拉国可能是其中之一，最容易受到潜在地震威胁和损害的影响，并鉴于其在地震活跃地区的地理位置。为了可持续发展而需要减少影响社会经济状况的所有自然和人工危害的不利影响。孟加拉国政府（GOB）一直在其发展方向的发展努力方面，并在2041年之前发展。然而，GOB在2021年愿景和204i愿景中所表达的持续努力和抽吸受到灾难频率增加的挑战，而最近的Covid-19'global大流行也再次受到挑战。但是，全球孟加拉国被广泛认为是灾难和气候风险管理的“榜样”。自从该国独立并在政府的能力领导下，制度结构和政策工具就建立了良好的建筑，以支持该国在灾难管理方面的努力。
使用地形分析对土壤属性进行空间预测
2 灌溉学老师 – 慕尼黑工业大学灌溉科学系 – 2 楼 – 85350 Freising 摘要：提出并测试了一种预测空间土壤参数的方法。该方法使用该地区的数字地形模型 (DTM) 和区域气候数据来得出作为预测基础的土壤区域变量。使用 Schatterbach 试验场第四纪地层中的 94 个土壤剖面样本对该方法进行了测试，该试验场是位于巴伐利亚第三纪丘陵 (德国) 的 2387 公顷的研究区域。该方法基于这样的假设：景观形状和晚第四纪气候历史决定了斜坡发展和土壤形成过程。为了开发该方法，从 DTM 和气候数据中得出了一套地形指数和复杂的过程参数。然后使用逐步线性回归来确定哪些地形指数和过程参数最有助于预测所需的土壤属性。对该方法的测试表明，88.1% 的方差是由沉积物输送、质量平衡和泥流参数的组合解释的，为预测丘陵地形中的土壤参数提供了可靠的基础。
区域影响受气候灵敏度限制不大的影响
气候风险评估必须考虑到广泛的未来，因此科学家经常使用众多全球气候模型进行的模拟来探索区域气候及其影响的潜在变化。一些最新一代模型具有高有效的气候灵敏度（EFFC）。有人认为这些“热”模型是不现实的，因此应将其排除在气候变化影响的分析之外。这是否会改善区域影响评估或使其恶化，尚不清楚。在这里我们表明，在许多重要的气候驱动因素的区域影响驱动因素中，EFFC与预计变化之间没有普遍的关系。分析不同地区的大雨事件，气象干旱和火灾天气，我们发现大多数地区和气候驱动因素的EFFC几乎没有或没有显着相关性。即使发现相关性，与EFFC无关的内部变异性和过程对气候驱动因素的预计变化具有相似的影响。仅基于EFFC的模型选择似乎是不合理的，并且可能忽略了现实的影响，从而低估了气候风险。
乌干达北部气候变化和气候变化
的变异性和气候变化通常会发生。但是，气候变化中预期区域变化的动态差异。这项研究评估了2033年的历史和预计气候条件。这项研究假设，1980 - 2010年期间的温度而不是降雨量显着升高，而乌干达北部的古鲁地区到2033年，降雨而不是温度可能会显着降低。为了确定历史性的气候趋势，降雨和温度数据是从乌干达国家气象局（UNMA）获得的，而对于未来的气候，使用了基于50 km空间分辨率的预期条件的PRECIS（为影响研究提供区域气候）。这些数据集经过趋势分析，并在95％的置信度下检测到均值的差异。与其他经验研究的证据相反，结果通常表明1980 - 2010年期间降雨减少。然而，下降并不显着（p> 0.05），而历史的平均年度最高和最低温度趋势均显示出统计学意义上的显着增加（p <0.05）。2033的预测显示降雨量显着下降（P <0.05），而最高和最低温度将保持准均匀。