XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System季风
使用未配对的图像到图像翻译网络纠正气候模型模拟
摘要：我们评估了未配对的图像到图像翻译网络的适用性，以纠正通过全球大气循环模型模拟的数据。我们使用无监督的图像对图像翻译（单元）神经网络体系结构来映射在以南亚季风为中心的地理区域中的HADGEM3-A-N216模型和ERA5重新分析数据之间的数据，该区域中具有充分记录的严重偏见。单位网络构建了跨变量的相关性和空间结构，但产生的偏置校正比目标分布少。通过将单位神经网络与经典的分位数映射技术（QM）相结合，我们可以制定比任何一个单独的偏差校正。单元1 QM方案显示可以纠正单个变量的跨变量相关性，空间模式和所有边际分布。对这种联合分布的仔细校正对于化合物极端研究至关重要。
气候鞭打：极端天气之间的狂野摇摆
新年有更多的极端。1月初，维多利亚州中部部分地区的纪录破雨给农村社区带来了又一轮洪水。向北，季风的迟到到达了该国的热带地区，其中包括仍然从Cyclone Jasper湿透的地区。西澳大利亚州继续烘烤，皮尔巴拉（Pilbara）的温度记录损失，珀斯周围的房屋本赛季第三次受到大火的威胁。Kalgoorlie位于珀斯东北600公里处，在雷暴击倒电力基础设施后，留下了极端的温度。随着热量向东蔓延，遥远的Birdsville打破了昆士兰州有史以来最热门的一天的记录，并且在1月26日的公共假期中，包括在悉尼和布里斯班，在东海岸的数百万个艰难的湿度和较高的湿度意味着艰难的条件。
宏观经济更新：尼泊尔（2023 年 9 月）
1. 由于紧缩的货币政策、新冠疫情刺激措施的取消、持续的全球逆风以及更广泛的财政整顿，预计 2023 财年国内生产总值 (GDP) 增长在上一财年增长 5.6% 之后将放缓至 1.9%。农业增长从上一财年的 2.2% 上升至 2023 财年的 2.7%，因为受季风有利和种子品种改良的影响，稻谷、小麦、玉米等谷物产量增长了 3.9%。工业仅增长了 0.6%，而制造业和建筑业在 2022 财年增长了 10.8%，原因是利率上升、进口限制（2023 财年前五个月）以及国内外需求疲软。由于批发和零售贸易萎缩，以及运输和仓储因国内需求减弱而小幅扩张，服务业增速较 2022 财年的 5.3% 几乎下降了一半。
第 4.2 节 - 空气质量 - 萨克拉门托市
萨克拉门托谷的主要年度和夏季风型是全海风，通常称为三角洲风。这些凉风源自太平洋，流经海岸山脉的海平面间隙，即卡奎内兹海峡。在冬季（十二月至二月），北风占主导地位。萨克拉门托谷的风向受每个季节的主要风向模式影响。然而，在七月到九月的大约一半时间里，一种称为“舒尔茨涡流”的现象，即卡奎内兹海峡北侧的大型各向同性垂直轴涡流，阻止三角洲风将污染物向北输送出萨克拉门托谷，并导致风型向南绕回，这往往会将空气污染物留在萨克拉门托谷。这种现象的影响加剧了污染水平，并增加了该地区违反州和/或联邦空气质量标准的可能性。
呼吁在天气和气候科学下为印度服务伙伴关系（WCSSP-India）提出研究建议
Service Partnership India（WCSSP-India）的天气和气候科学是英国和印度之间的一项合作科学计划，旨在促进MOES改善天气和气候服务的科学理解和建模能力，重点是极端和相关的多部门影响。目前涉及大都会办公室，英国学术伙伴和地球科学部（MOES），政府。印度。 WCSSP-India项目的关键科学目标包括有关南亚季风体系的自然危害的研究（重点关注季节时间表的日子和全球范围为全球范围驱动程序）；提高全球耦合，区域对流量表耦合和亚公里的城市规模建模框架的能力；观察和过程研究，改善在一系列预测时间范围内对自然危害的基于风险预测的工具和技术。 WCSSP-India旨在帮助Moes提供具有增强本地规模的预测服务的服务，并预期对灾害管理当局的影响，以计划适当的应急响应以确保公共安全。 要实现以WCSSP-India为目标的理想目标，印度大学和其他印度研究机构的参与非常重要。 为了吸引印度学术界/研究人员，决定邀请WCSSP-India主题的项目提案。 WCSSP印度研究由四个相互依赖的工作包（WP）组成。印度。WCSSP-India项目的关键科学目标包括有关南亚季风体系的自然危害的研究（重点关注季节时间表的日子和全球范围为全球范围驱动程序）；提高全球耦合，区域对流量表耦合和亚公里的城市规模建模框架的能力；观察和过程研究，改善在一系列预测时间范围内对自然危害的基于风险预测的工具和技术。WCSSP-India旨在帮助Moes提供具有增强本地规模的预测服务的服务，并预期对灾害管理当局的影响，以计划适当的应急响应以确保公共安全。要实现以WCSSP-India为目标的理想目标，印度大学和其他印度研究机构的参与非常重要。为了吸引印度学术界/研究人员，决定邀请WCSSP-India主题的项目提案。WCSSP印度研究由四个相互依赖的工作包（WP）组成。
印度政府
地球科学部长会很高兴地说：（a）毛萨姆的进步，包括达到的关键里程碑和未来的目标（如果有设定）； （b）改进的细节，如果季风预测准确性以及将这些信息传播给利益相关者（包括农民和政策制定者）的方式； （c）莫萨姆（Mausam）任务内实施的策略的细节，以增强东北地区的天气预测和气候建模能力，尤其是在具有复杂地形和不同气候条件的地区； （d）政府采取的步骤/正在采取的步骤使东北地区的当地社区传播天气信息和早期警告，并将其传统知识纳入天气预报模型中； （e）Mausam的任务是否在评估东北地区气候变化的影响方面做出了贡献，如果是的，则其细节以及建议减轻这些影响并建立气候弹性的后续措施？
气候变化从赤道到电线杆的新兴信号：变暖世界的新见解
人类引起的气候变化的现实是明确的，并且会造成不断增长的全球影响。访问有关当前气候变化和投影趋势的最新科学信息对于规划适应措施以及为减少温室气体排放（GHG）的努力而言至关重要。识别危害和风险可能用于评估脆弱性，确定适应的限制并增强对气候变化的韧性。本文强调了最近的研究计划如何继续阐明当前的流程并推进主要气候系统之间的预测，并确定剩余的知识差距。关键发现包括季风降雨的预计增长，这是由于气溶胶的减少降雨效应与降雨增加的温室气体之间的平衡变化所致；加强北大西洋风暴轨道；在两个两极的降雨中，降水的比例增加；厄尔尼诺南部振荡（ENSO）事件的频率和严重程度的增加以及
季节性气候前景-Pagasa公共文件
在大多数热带太平洋中，一个强大的厄尔尼诺现象一直持续到2024年1月至2024年1月，尽管远东赤道太平洋的海面温度（SST）开始减弱。大多数全球气候模型都表明，厄尔尼诺现象可能会持续到3月至4月-MAY（MAM）2024赛季，并在4月至6月至6月的2024赛季过渡到Enso-Neutral。厄尔尼诺现象增加了低于正常的降雨状况的可能性，这可能会在该国大多数地区带来负面影响（例如干旱和干旱），这可能会在3月至2024年5月表现出来。这可能会对不同的气候敏感部门（例如水资源，农业，能源，健康，公共安全和其他关键部门）产生不利影响。1月至2024年3月Outlook ElNiño预计在本赛季的热带太平洋将持续存在。但是，温暖的海面温度可能会继续逐渐减弱。这一时期的气候仍然受到热带太平洋持续的厄尔尼诺现象的影响。可能影响本季节国家的天气系统是东北季风（NEM），剪切线，额叶系统，东方人，地球，跨热收敛区（ITCZ），局部雷暴，低压区域（LPA），高压区域（HPAS）和零（HPAS）和零（0）到零（2）的（2）Trop Cys（TC）（TC）（TC）（TC）（TC） （par）。TC在一年中的这个时候通常不太频繁，轨道大多在登陆，弯腰或穿过米沙ya岛前往巴拉望岛地区的曲目。仍然有望影响该国，带来较低的温度，尤其是在该国北部地区。Jan-Feb-Mar（JFM）季节的降雨量预计将在该国大部分地区低于正常水平以下，除了Agusan del Sur和Surigao del Sur。同样，本赛季的概率预测也表明，该国大多数地区的降雨量低于正常降雨量的可能性更高。通过对观察到的降雨进行降雨预测和先前的评估，确定了气象干燥和干旱的潜力，其中在2024年3月底，该国的60％可能会经历干旱，而干旱属于18％。表面空气温度通常在该国大部分地区的平均水平略高于平均水平略高于平均水平，除了几个可能比平均水平凉爽的区域（Ilocos Sur，Coron，Romblon Masbate和Maasin），并且比平均温度（IBA，Clark，Naia，Dipolog和Misamis and Misamis and Misamis and Misamis）。在此期间，尤其是在一月和2月，仍然会影响该国。 预计3月会逐渐减弱NE季风。 这可能标志着该国干燥和温暖的季节的开始，因为地表空气温度将逐渐开始升高。 在本赛季预计将在2024年4月至2024年6月的前景过渡到ENSO中立状况。 然而，大多数气候模型表明，此后LaNiña的发展可能性增加（> 50％的机会）。仍然会影响该国。预计3月会逐渐减弱NE季风。这可能标志着该国干燥和温暖的季节的开始，因为地表空气温度将逐渐开始升高。在本赛季预计将在2024年4月至2024年6月的前景过渡到ENSO中立状况。然而，大多数气候模型表明，此后LaNiña的发展可能性增加（> 50％的机会）。这个时期的特征是温暖而潮湿的天气条件，尤其是在4月和5月的几个月中，风的过渡向西南（SW）季风季节发生。随着持续的厄尔尼诺现象，吕宋岛和米沙ya（气候I型）的雨季开始时，预计将略有延迟，但在正常范围内，这可能在6月上半年发生。可能影响该国气候的天气系统是Easterlies，LPA，HPAS，ITCZ，局部雷暴，西南季风和两个（2）至四（4）个TC，可以在
作为气候适应的远程预测
气候变化增加了天气变异性，加剧了贫困国家的农业风险。规避风险的农民无法定制他们的播种决定，并在下一季节进行投资投资。准确的，远程的预测使农民能够对未来的季节进行优化。我们通过实验评估印度的季风开始预测，将250个村庄随机控制；预测组在发作之前就可以很好地接收信息；和一个基准指数保险集团。预测农民更新他们的信念和行为：相对于先验而收到“坏消息”的农民大大减少了在文化和某些投入支出下的土地，而那些收到“好消息”的人大大增加了投入支出。，随着农民量身定制投资，预测也会影响作物的选择。这些投资变化有意义地改变了后结果。相比之下，不提供任何信息的保险增加了投资，但不会改变农作物。我们的结果表明，预测是气候适应的有前途的工具。
课程
•Nicholas John [♣]（2021–2022）MS掌握和计算数学数据驱动的网络系统驱动模型。合着的出版物：1出版。•Ivan Jacobs [♣]（2022）MS -DATA科学。应用复杂的网络并深入学习分子结构，以预测癌细胞上的免疫系统反应。合着的出版物：1出版。•Swapnil Sagar（2024）：MS – Data Science。静态网络上的选民模型。共同撰写的出版物：1中。•Wynette Vickers（2023–2024）：MS – Data Science。面部识别。•Asher Christner（2023）：MS批准和计算数学。滑坡建模。合着的公共事件：1准备。•Mahlika George（2019-2020）：MS – Data Science。分析全国清除犯罪率。•Himaja Mandla（2019）：MS Imaging Science。气候网络和季风可变性。•Jen-Li Chen（2019）：MS应用统计（Capstone Project）。全球温度的极值分布。其他过去的研究生，在非形式设置（3）