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SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
6。扩展范围的预测和简短范围的预测服务IMD还提供了扩展范围的预测。在接下来的四个星期中，它包括7天的平均降雨预测，最高温度和最低温度的预测。这些预测每周更新，并在每个星期四发布。它们是使用多模型集合动态扩展范围预测系统生成的，该系统目前在IMD中运行。可以通过IMD网站https://mausam.imd.gov.in/imd_latest/contents/contents/extendedrangeforecast.php访问预测。
SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
1。背景印度北部由七个气象细分组成（东北方邦，西北方邦，北方邦，北方邦，哈里亚纳邦，旁遮普邦，喜马al尔邦，查mu＆克什米尔和克什米尔和拉达克），每年1月至3月的年度降雨量约为18％。Jammu＆Kashmir和Ladakh尤其是其年降雨量的31％。冬季降雨对于该地区的狂犬作物至关重要。这对于该地区的水管理也至关重要。由于这些原因，印度气象部（IMD）一直在对印度北部的冬季降雨进行长期预测。imd也不断致力于提高预测模型的技能。预测基于自2021年季风季节以来引入的新开发的多模型集合（MME）技术。MME方法使用来自不同全球气候预测和研究中心（包括IMD/MOES MOES MOES季风任务气候预测系统（MMCFS）模型）的耦合全球气候模型（CGCM）。
SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
1。背景印度北部由七个气象细分组成（东北方邦，西北方邦，北方邦，北方邦，哈里亚纳邦，旁遮普邦，喜马al尔邦，查mu＆克什米尔和克什米尔和拉达克），每年1月至3月的年度降雨量约为18％。Jammu＆Kashmir和Ladakh尤其是其年降雨量的31％。冬季降雨对于该地区的狂犬作物至关重要。这对于该地区的水管理也至关重要。由于这些原因，印度气象部（IMD）一直在对印度北部的冬季降雨进行长期预测。imd也不断致力于提高预测模型的技能。预测基于自2021年季风季节以来引入的新开发的多模型集合（MME）技术。MME方法使用来自不同全球气候预测和研究中心（包括IMD的季风任务气候预测系统（MMCFS）模型）的耦合全球气候模型（CGCM）。
SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
5。扩展范围的预测和中等范围的预测服务IMD还提供降雨范围预测（接下来的四个星期的7天平均预测）降雨以及周四每周每周更新的降雨以及最高和最低温度。这是基于当前在IMD上运行的多模型集成动力学扩展范围预测系统。扩展范围预测可通过IMD网站https://mausam.imd.gov.in/imd_latest/contents/contents/extendedrangeforecast.php获得。扩展范围的预测之后是IMD每天发出的短到中等范围的预测。预测可通过IMD网站https://nwp.imd.gov.in/gfsproducts_cycle00_mausam.php获得。
SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
2。2024年9月，全国降雨量的概率预测在2024年9月在整个国家的整个降雨最有可能高于正常（> LPA> 109％）。根据1971 - 2020年的数据，全国降雨的LPA大约为167.9毫米。在图1中显示了9月降雨的概率预测的概率预测（高于正常，正常和低于正常）的空间分布。空间分布表明，印度大部分地区的大部分地区都可能高于正常的降雨量，除了印度北部地区的某些地区，印度南半岛的许多地区以及印度东北部的大部分地区可能降低了正常降雨以下。模型在该国土地地区内的白色阴影地区没有信号。3。2024年9月在全国温度的概率预测
SW季风季节下半年的LRF Outlook：2010
2024年12月在印度南部半岛的每月降雨量，由五个气象学细分组成（泰米尔纳德邦（Tamil Nadu），帕杜切里（Puducherry）和卡拉卡尔卡尔（Karaikkal），沿海安德拉（Andhra andhra Pradesh＆Yanam），喀拉拉邦（Rayalaseema），喀拉拉邦和玛哈（Rayalaaseema），喀拉拉邦和玛哈（Rayalaseema），喀拉拉邦和玛哈（Mahe＆Mahe）和南部卡纳塔克（South Karnataka））最可能超过正常（> 131％）（> 131％）（> 131％）（> 131％）（> 131％）。根据1971年至2020年的数据，印度南部半岛的降雨量大约为43.0毫米。在2024年12月的整个国家每月降雨最有可能高于正常水平（> 121％的长期平均水平（LPA））。根据1971年至2020年的数据，全国整个降雨量的LPA约为15.9毫米。
Yamuna河水质量的状态，位于印度德里的主要火葬场 在 - 发现中发现的计算生物学 - ... 最终效应器设备对患有神经系统疾病的儿童步态恢复的影响 急性 - 静脉炎和反应性 - 呼吸膨出 - ... 通过跨学科培训和研究合作增强历史上黑人医学院的数据科学和基因组学能力 Glophyt：通过混合随机和确定性方法拟合非线性和多维曲线的用户友好，通用程序 内部效应器的定量评估和...
电子邮件：indioning@gmail.com摘要：该研究反映了十个优先地点的硝酸盐和磷酸盐水平，以评估夏季和季风季节在德里河，德里河的富营养化水平。 结果表明，在所有采样地点，发现在季风季节，磷酸盐和硝酸盐浓度均增加。 将国内和工业废物排放到Yamuna河中，造成了巨大的硝酸盐和磷酸盐污染负荷，并加速了德里Yamuna河的“ Eutriphication”过程。 Yamuna River的物理化学特征，营养状态和污染研究，在2011年夏季和季风季节进行了深入研究。 磷酸盐在夏季的0.029-029-0.245 mgl -1不等，季风中的磷酸盐不等，从0.038-0.256 mgl -1。 同样，与冬季相比，夏季（1.38 - 2.9 mgl -1）的硝酸盐浓度较高（1.38 - 2.9 mgl -1）（1.51 - 3.1 mgl -1）。 研究表明，硝酸盐和磷酸盐在两个季节中都有足够的量化藻华的生长。 藻类开花与水生植物竞争光合作用，从而消耗了水生生物的氧气。 此外，这些藻华还释放了一些杀死鱼类和其他水生生物的有毒化学物质，从而使水体臭。 在水处理期间，在农业径流（作为许多肥料的一部分）期间，它们也可以在洗水过程中加入水体（因为磷酸盐是许多市售清洁材料的主要组成部分）。 对水质的监测是可以导致水生生态系统管理和保护的第一步。电子邮件：indioning@gmail.com摘要：该研究反映了十个优先地点的硝酸盐和磷酸盐水平，以评估夏季和季风季节在德里河，德里河的富营养化水平。结果表明，在所有采样地点，发现在季风季节，磷酸盐和硝酸盐浓度均增加。将国内和工业废物排放到Yamuna河中，造成了巨大的硝酸盐和磷酸盐污染负荷，并加速了德里Yamuna河的“ Eutriphication”过程。Yamuna River的物理化学特征，营养状态和污染研究，在2011年夏季和季风季节进行了深入研究。磷酸盐在夏季的0.029-029-0.245 mgl -1不等，季风中的磷酸盐不等，从0.038-0.256 mgl -1。同样，与冬季相比，夏季（1.38 - 2.9 mgl -1）的硝酸盐浓度较高（1.38 - 2.9 mgl -1）（1.51 - 3.1 mgl -1）。研究表明，硝酸盐和磷酸盐在两个季节中都有足够的量化藻华的生长。藻类开花与水生植物竞争光合作用，从而消耗了水生生物的氧气。此外，这些藻华还释放了一些杀死鱼类和其他水生生物的有毒化学物质，从而使水体臭。在水处理期间，在农业径流（作为许多肥料的一部分）期间，它们也可以在洗水过程中加入水体（因为磷酸盐是许多市售清洁材料的主要组成部分）。对水质的监测是可以导致水生生态系统管理和保护的第一步。因此，在本研究中，尝试研究了穿过德里NCR的Yamuna River的物理化学参数，尤其是磷酸盐和硝酸盐，以得出有关河流的结构和功能方面的某些结论，并为其保存提供了方法和手段。关键词：Yamuna河，水污染，硝酸盐，磷酸盐，富营养化。
南亚气候前景论坛第28届会议（...
当前中度的厄尔尼诺病情在热带太平洋上盛行。基于全球气候模型的预测，专家之间达成了强烈的共识，即埃尔尼尼诺的状况可能会在季风季节的早期和LaNiña条件下进一步削弱中性的El Nino Southern振荡（ENSO）条件，在季风季节的下半场很可能会发展。但是，它的力量和发作时间存在不确定性。人们认识到，由于季节性可预测性中的春季屏障，全球气候模型预测通常在春季之前和春季都有明显的不确定性。还认识到，该地区的其他区域和全球因素以及该地区的季节内特征也会影响该地区的季节性气候模式。
针对适应性和脆弱性的弹性基础设施......
孟加拉国极易受到气候变化的影响。全球气候风险指数将孟加拉国列为 1999-2018 年期间受影响最严重的世界第七大国家。气温升高导致季风季节降雨更加强烈和不可预测，灾难性气旋发生的可能性更高，预计将导致潮汐洪水泛滥。此外，孟加拉国也是一个三角洲国家，由 300 多条河流和水道形成的洪泛区组成，其中包括三条主要河流：恒河、布拉马普特拉河和梅格纳河。该国 25% 的国土海拔不到 1 米，50% 的国土海拔不到 6 米。孟加拉国位于世界最高山脉喜马拉雅山脚下，喜马拉雅山也是世界上降水量最高的地区。在季风季节，从海面吹向陆地的风会抬高孟加拉湾的水位，阻碍这些河流的排水