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World File Search System喜马拉雅山
评估西北喜马拉雅山的气候趋势
抽象的气候变化对喜马拉雅山脉提出了重大挑战，喜马拉雅山的特征是其脆弱的生态系统和依赖环境资源的脆弱社区。准确的CLI伴侣数据对于了解区域气候变化和评估气候变化的影响至关重要，特别是在观察网络有限的领域。这项研究代表了位于喜马拉雅河西北部的jhelum盆地的气候波动的一项PIO Neering努力，并利用各种各样的网格气象数据集（Aphrodite，Chirps，Chirps，Chirps，Cru和Imdaa）以及来自印度气候学院的观察到的气候数据。主要目标是确定具有有限数据的区域的最有效的网格气候数据产品，并探索将网格数据集与观察到的数据相结合以了解气候变异性的潜力。的发现表明，所有数据集中TEM Perature的上升趋势一致，增加的速度增加。cru记录在t max中的升高为1 c，在t min中升高为1.6 c，而阿芙罗狄蒂则显示了t的平均增加约为1 c。观察到的平均年度最大和T min显示净增加1 C和0.6 C。关于降水，除IMDAA以外的所有数据集都表现出越来越多的趋势，与观察到的数据相反，该数据在40年内从1266 mm降低到1068 mm。chirp，CRU和阿芙罗狄蒂显示出趋势的增加，而IMDAA与观察到的数据紧密一致，但往往高估了沉淀的30％。我们的研究将IMDAA视为最多的
喜马拉雅山两个高海拔地区季节性积雪的能量和质量平衡动态
雪动力学在喜马拉雅山脉高山流域的水文中起着至关重要的作用。然而，基于现场观测来阐明该地区高海拔积雪的能量和质量平衡的研究却很少。在本研究中，我们使用尼泊尔喜马拉雅山脉两个高海拔地点的气象和雪观测来量化季节性积雪的质量和能量平衡。使用数据驱动的实验装置，我们旨在了解融雪的主要气象驱动因素，说明考虑积雪冷含量动态的重要性，并深入了解融雪水重新冻结在积雪能量和质量平衡中的作用。我们的研究结果显示，融化和重新冻结对反照率的敏感性、融水重新冻结的重要性以及用于克服积雪冷含量的正净能量之间存在复杂的关系。两个地点的净能量主要由净短波辐射驱动，因此对雪反照率测量极为敏感。我们得出结论，根据观察到的积雪温度，21% 的净正能量用于克服夜间积累的冷量。我们还表明，在这两个地点，至少有 32-34% 的融雪水会再次冻结。即使考虑到冷量和冻结，仍然有超过融化积雪所需的过剩能量。我们假设，这种过剩能量可能是由于短波辐射测量的不确定性、由于基底冰层而低估的冻结、由于新雪和地面热通量而导致的冷量增加所致。我们的研究表明，为了准确模拟喜马拉雅流域季节性积雪的质量平衡，简单的温度指数模型是不够的，需要考虑冻结和冷量。
分布式能量平衡，上昌德拉盆地冰川的质量平衡和气候敏感性，西部喜马拉雅山
抽象冰川和雪融化是溪流的主要水源，以及喜马拉雅西部上印度河上游地区的河流。然而，该冰川盆地的径流幅度预计随着流域的可用能量而变化。在这里，我们使用基于物理的能量平衡模型来估计Chandra盆地上部冰川的表面能量和表面质量平衡（SMB），从2015年到2022年。观察到强烈的季节性，净辐射是夏季的主要能量通量，而在冬季则以潜在而明智的热通量为主导。估计的Chandra盆地冰川上部的平均年度SMB为-0.51±0.28 m W.E.a -1，从2015年到2022年的7年中的累积SMB为-3.54 mW.E。我们发现，冰川的方面，坡度，大小和升高等地理因素有助于研究区域内SMB的空间变异性。发现，需要增加42％的降水量来抵消Chandra盆地上部冰川的空气温度升高而导致的额外质量损失。
中尺度的季节和季节内变化...
利用 A-Train 卫星、地面闪电网络和再分析场，研究了南亚中尺度对流系统 (MCS) 的季节和季节内差异。季风前期 (4 月至 5 月) MCS 主要发生在孟加拉国和孟加拉湾东部。在季风期间 (6 月至 9 月)，小型 MCS 发生在梅加拉亚高原和东北喜马拉雅山凹口，而大型相连的 MCS 则在孟加拉湾最为普遍。与季风前期 MCS 相比，季风期 MCS 产生的闪电较少，在 CloudSat 观测中表现出更广泛的层状云和砧状反射率结构。在季风期间，孟加拉湾和梅加拉亚高原 MCS 随 30-60 天的向北传播的季节内振荡而变化，而东北喜马拉雅山凹口 MCS 与弱大规模异常有关，但局部 CAPE 增强。在季节内活跃期，一个大型相连的 MCS、降水和闪电增强区从阿拉伯海东北部向东南延伸至印度和孟加拉湾，两侧是抑制异常。在这个增强区内观察到了空间变化：在 MCS 增强较少的地方闪电增强最强，反之亦然。再分析合成数据表明，孟加拉湾 MCS 与季风低压有关，季风低压在活跃的季风期间频繁出现，而梅加拉亚高原 MCS 在间歇期结束时最常见，因为异常西南风加强了朝向地形的湿润平流。在这两个地区，当大规模环境较潮湿时，MCS 表现出更广泛的层状云和砧状云区，闪电较少，反之亦然。
在喜马拉雅山中建模冰川流过程
喜马拉雅山脉及其周边地区拥有巨大的冰川，可与极地地区的冰川媲美，为印度河，恒河和婆罗门河提供重要的融化，为饮酒，权力和农业的下游居民提供支持。随着加速冰川熔体的变化模式，这些盆地中的理解和投射冰川流过程是必须的。本综述评估了喜马拉雅山脉各种冰川流浪学模型中的演变，应用和关键挑战，在复杂的阶段，例如消融算法，冰川动力学，Ice Avalanches和Dermafrost等复杂性。以前的发现表明，与恒河和布拉马普特拉相比，印度河中年度runo的冰川融化贡献更高，在21世纪中叶之前，后者盆地的耐药性峰值在后一个盆地的峰值熔融较小，与由于其较大的糖化区域而导致的印度河流预期的延迟。在喜马拉雅盆地中模拟的runo效分中，不同的建模研究仍然存在很大的不确定性；未来冰川融化的预测在不同的耦合模型对比层层培养项目（CMIP）方案下，在不同的喜马拉雅山子basins处的预测在不同的喜马拉雅山子basins中有所不同。我们还发现，缺乏可靠的气象强迫数据（尤其是降水误差）是喜马拉雅盆地中冰川 - 溶糖建模的主要不确定性来源。此外，多年冻土降解使这些挑战更加复杂，从而使对未来淡水的可用性的评估变得复杂。这些努力对于这个关键的冰川依赖性生态系统中的知情决策和可持续资源管理至关重要。紧急措施包括建立全面的原位观察，创新的遥感技术（尤其是对于多年冻土冰监测），以及推进冰川 - 氢化学模型以整合冰川，雪和多年冻土过程。
二十国集团（G 20）教育部政府...
二十国集团由两条平行的轨道组成：财金轨道和谢尔巴轨道。 财政部长和央行行长领导财金轨道 谢尔巴人先领导财金轨道，再领导谢尔巴轨道。 谢尔巴人是负责筹备国际峰会的国家元首或政府首脑的代表。其名称源于尼泊尔族群谢尔巴人，他们在喜马拉雅山担任向导。因此得名。 在两条轨道内，设有按主题设立的工作组，其成员包括来自各成员国相关部委以及嘉宾国和受邀国际组织的代表。 这些工作组在各主席国任期内定期开会。谢尔巴人负责监督全年的谈判，讨论峰会的议程项目，并协调二十国集团的实质性工作。
R.C.教授Mishra Memorial终身成就金牌R.C.教授Mishra Memorial终身成就金牌
讨论了锡金 - 阿鲁纳恰尔少数tethys喜马拉雅山和西隆高原的摘要地质，微孔生物学和同位素化学地层研究。这些地理事件和生物事件具有全球意义。古生代到第四纪地质时期的古生物地理重建已显示出气候变化对地球未来生命的演变，多样化，灭绝和影响。东北较小的喜马拉雅propererocic碳酸盐带对于理解全球古生物学进化和古气候事件非常重要。间替代家族的沉积物是基于基质石，有机壁微化石，碳同位素化学上层学和激光拉曼镜头的相关性。从印度记录的高度多样化的微生物具有天文学意义。
NRSC-RMT-1-2024 日期 22012024.pdf
为复杂的地球科学领域做出贡献，主要研究水文地质学、地下水、矿产勘探、地质灾害/地球动力学等主题，使用先进的遥感数据分析，使用高分辨率/高光谱/微波卫星数据以及地球物理数据和先进的数据分析来解决地下水动力学、空间变异性、地下水影响评估及其对气候的影响等问题。科学家还需要利用高光谱和地球物理数据集研究印度重要矿产资源的勘探战略。此外，科学家还将在地质灾害领域开展研究，研究滑坡预测、喜马拉雅山构造应变测量和相关地震前兆研究等具体问题。科学家有望通过在高影响因子期刊上发表文章进行高价值研究，并在适用时申请专利。
2025 年 1 月 15 日
2024 年：全球和印度最热的一年。全球气温：比工业化前水平高 1.5°C 以上。• 印度气温：比 1991-2020 年平均值高 0.65°C。• 比较挑战：基线：使用不同的基线；IMD 数据来自 1901 年，而不是 1850-1900 年。• 陆地与全球气温：印度的气温上升仅限于陆地，而全球气温上升包括陆地和海洋。• 变暖的特点：陆地与海洋：陆地比海洋变暖更快。• 印度变暖：比 1901-1910 年平均值高 1.2°C。• 区域差异：热带位置：与高海拔地区相比，印度的变暖不太明显。影响印度变暖的因素• 气溶胶：灰尘和空气污染产生的冷却效应。非均匀陆地：喜马拉雅山和沿海地区等地区的变暖程度不同。