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World File Search System局部气候
国家气候变化和人类健康的国家行动计划
正在进行的关于气候变化和人类健康的国家计划解决了对气候变化对人类健康的影响的紧迫问题。根据该计划，国家，州和地区行动计划，将开发针对气候敏感疾病的计划。国家气候变化与人类健康行动计划（NAPCCHH）呼吁制定特定国家的行动计划。由于气候威胁是由州的人口统计，社会经济和生理状况决定的，因此必须计划局部气候行动计划，以确定通过使用长期战略计划（例如国家对气候变化和人类健康的州行动计划）等长期战略计划来确定缓解和适应相同的预防和预期措施。
非动力反应堆许可证申请的编写和审查指南 格式和内容
2 场地特征 ........................ 2-1 2.1 地理和人口统计 ...................... 2-1 2.1.1 场地位置和描述 ...................... 2-1 2.1.2 人口分布 .......................... 2-2 2.2 附近的工业、交通和军事设施 .................. 2-2 2.2.1 位置和路线 ........................ 2-3 2.2.2 空中交通 ........................ ;;. 2-3 2.2.3 设施潜在事故分析 . ; . '. 2-4 2.3 气象学 ........................ . . 2-4 2.3.1 一般和局部气候 ........................ 2-4 2.3.2 场地气象学 ........................ 2-4 2.4 水文学 2-5 2.5 地质、地震学和岩土工程.2-5 2.5.1 区域地质 .................. 2-6 2.5.2 场地地质 .................. . 2-6 2.5.3 地震活动性 .................. .2-6 2.5.4 最大地震潜力 .................. .2-6 -2.5.5 振动地面运动 .................. .2-6 2.5.6 表面断层 .................. .2-7 2.5.7 液化潜力 .................. .2-7 2.6 参考书目 .................. 2-7
分析未来的气候变化 - 蓝色 - 尼尔 -
摘要。气候变化已成为当今世界上最具威胁性的问题之一，其全球背景及其对环境和社会经济驱动力的反应。然而，不同的一般循环模型（GCM）和粗空间分辨率之间的巨大不确定性使得直接使用GCM的输出很难，尤其是在区域规模上可持续水管理的尤其是对降低降压技术的需求。This study aims (i) to evalu- ate the comparative performance of two widely used sta- tistical downscaling techniques, namely the Long Ashton Research Station Weather Generator (LARS-WG) and the Statistical Downscaling Model (SDSM), and (ii) to down- scale future climate scenarios of precipitation, maximum temperature ( T max ) and minimum temperature ( T min ) of the Upper Blue Nile River basin at finer空间和时间尺度适合进一步的水文影响研究。卡尔和验证结果表明，降尺度技术（LARS-WG和SDSM）均显示出可构成的综合和良好的模拟能力，可以模拟当前的局部气候变量。仅通过同样加权和变化的统计指数的权重进行进一步的定量和定性比较性能评估。评估结果表明，使用CANESM2 CMIP5 GCM的SDSM能够再现更准确的长期平均每月降水量，但Lars-WG在捕获整个数据范围内每天的极端事件和每日预启动的分布方面表现最佳。六个选定的多模型CMIP3 GCM，即HADCM3，GFDL-CM2.1，ECHAM5-OM，CCSM3，MRI-CGCM2.3.2和CSIRO-MK3 GCMS，用于降低缩放的气候
一个联合模型，用于估算物种分布和环境特征的数据
全球生物多样性受到多种压力源的威胁，包括污染和气候变化等人为压力[1，2]。成功有效地减轻对特定物种的威胁需要了解其生态学的知识，但是这些信息并不总是可用。一种解决方案是使用生态模型来解释和预测物种的存在。该目标的一个有力的工具是物种分布模型（SDM），它们是试图使用环境特征的预测和解释物种发生的统计模型[3，4]。响应变量是物种的发生，解释性变量通常是环境特征，其中包括非生物环境的各种描述。研究人员基于统计模型和机器学习发展了越来越复杂的SDM技术[5，6]。SDM拟合到空间数据，其中空间自动校正是一种特征，应考虑到统计推断[7，8]和词语[9-11]。有关SDM和相关统计问题的更完整描述，我们将读者推荐给评论[12，13]。描述环境条件的数据集变得越来越多[14]。更多的数据在更充分地捕获物种的栖息地特征方面提供了希望，这可能会导致更准确的地图和对物种发生的新预测指标的检测[15-17]。这些预测因子很容易在SDM或其他生态模型中使用。对未知值的简单解决方案是两级方法。然而，环境数据通常是从其他模型中预测的，该模型以错误或从测量点进行了插值。GIS层[18-20]存在固有的不确定性，从气象站[21，22]插值的局部气候，主题分辨率和土地利用[23]的变化以及历史数据中物种发生的坐标[24]。最近的研究表明，模型性能差可以归因于环境数据中的高度不确定性[25]。空间未对准环境因素的测量结果与物种观察数据不正确，这是研究环境因素对物种分布的影响的关键来源[26]。预测精确的栖息地图图需要在研究区域的每个可能点上进行准确的环境条件。在第一阶段，人们可以预测每个空间位置的环境因素。典型的解决方案使用的是地统计学模型，例如Kriging，机器学习模型，例如随机森林或将每个观察结果缩放到完整的覆盖网格中。在第二阶段，这些预测的环境因素被视为特殊分布模型中的基础真理。但是，这种方法不考虑协变量值的不确定性，这可能导致错误的统计推断[27]。很少有研究试图评估环境变量对SDM模型的不确定性影响[26-32]。