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评估气候变化对伊朗Pouya Allahverdipour 1 *气候分类的影响，Mohammad Ali Ghorbani 2，Esmaeil Asadi 3
1 M.Sc. 伊朗塔布里斯大学农业学院，伊朗2.伊朗农业学院水工程系教授，伊朗伊朗大学3月3日，伊朗塔布里斯大学，伊朗大学水工程系助理教授，农业学院，迪拉里斯大学，伊朗大学的范围均应宣传。 气候变量的多样性可有效地确定一个地区的气候，并导致形成不同的气候和不同气候。 气候变化的影响之一是导致气候区域的增加或减少，因此气候区域的变化。 气候分类是试图识别和认识到不同地区气候的差异和相似性，并发现气候系统不同组成部分之间的关系。 气候分类指标用于可视化当前气候，并量化气候模型预测的气候类型的未来变化。 对这些方法进行的研究表明，影响实验方法（例如温度和降水）的气候变量应被视为以新方式确定气候边界的有效变量。 de martonne干旱指数是基于两个组成部分（降水和温度）的气候分类的经验指数。 由于其高精度以及更容易访问的变量的使用，可以在大多数气象站进行测量，因此De Martonne的指数受到了研究人员的更多关注，并且已用于许多气候变化研究中。1 M.Sc.伊朗塔布里斯大学农业学院，伊朗2.伊朗农业学院水工程系教授，伊朗伊朗大学3月3日，伊朗塔布里斯大学，伊朗大学水工程系助理教授，农业学院，迪拉里斯大学，伊朗大学的范围均应宣传。 气候变量的多样性可有效地确定一个地区的气候，并导致形成不同的气候和不同气候。 气候变化的影响之一是导致气候区域的增加或减少，因此气候区域的变化。 气候分类是试图识别和认识到不同地区气候的差异和相似性，并发现气候系统不同组成部分之间的关系。 气候分类指标用于可视化当前气候，并量化气候模型预测的气候类型的未来变化。 对这些方法进行的研究表明，影响实验方法（例如温度和降水）的气候变量应被视为以新方式确定气候边界的有效变量。 de martonne干旱指数是基于两个组成部分（降水和温度）的气候分类的经验指数。 由于其高精度以及更容易访问的变量的使用，可以在大多数气象站进行测量，因此De Martonne的指数受到了研究人员的更多关注，并且已用于许多气候变化研究中。伊朗塔布里斯大学农业学院，伊朗2.伊朗农业学院水工程系教授，伊朗伊朗大学3月3日，伊朗塔布里斯大学，伊朗大学水工程系助理教授，农业学院，迪拉里斯大学，伊朗大学的范围均应宣传。 气候变量的多样性可有效地确定一个地区的气候，并导致形成不同的气候和不同气候。 气候变化的影响之一是导致气候区域的增加或减少，因此气候区域的变化。 气候分类是试图识别和认识到不同地区气候的差异和相似性，并发现气候系统不同组成部分之间的关系。 气候分类指标用于可视化当前气候，并量化气候模型预测的气候类型的未来变化。 对这些方法进行的研究表明，影响实验方法（例如温度和降水）的气候变量应被视为以新方式确定气候边界的有效变量。 de martonne干旱指数是基于两个组成部分（降水和温度）的气候分类的经验指数。 由于其高精度以及更容易访问的变量的使用，可以在大多数气象站进行测量，因此De Martonne的指数受到了研究人员的更多关注，并且已用于许多气候变化研究中。伊朗塔布里斯大学农业学院，伊朗2.伊朗农业学院水工程系教授，伊朗伊朗大学3月3日，伊朗塔布里斯大学，伊朗大学水工程系助理教授，农业学院，迪拉里斯大学，伊朗大学的范围均应宣传。气候变量的多样性可有效地确定一个地区的气候，并导致形成不同的气候和不同气候。气候变化的影响之一是导致气候区域的增加或减少，因此气候区域的变化。气候分类是试图识别和认识到不同地区气候的差异和相似性，并发现气候系统不同组成部分之间的关系。气候分类指标用于可视化当前气候，并量化气候模型预测的气候类型的未来变化。对这些方法进行的研究表明，影响实验方法（例如温度和降水）的气候变量应被视为以新方式确定气候边界的有效变量。de martonne干旱指数是基于两个组成部分（降水和温度）的气候分类的经验指数。由于其高精度以及更容易访问的变量的使用，可以在大多数气象站进行测量，因此De Martonne的指数受到了研究人员的更多关注，并且已用于许多气候变化研究中。因此，这项研究的目的是评估气候变化对伊朗气候分类的影响。
Redalyc.极值理论应用于标准化降水指数
摘要。标准化降水指数 (SPI) 是一种数学算法，用于检测和描述与预期区域气候条件相关的降水偏差。因此，本研究旨在验证使用时间独立的一般极值分布 (GEV) 来模拟巴西圣保罗州坎皮纳斯气象站 (1891-2011) 获得的 SPI 年度最大值 (最大月度 SPI 值；SPImax) 和 SPI 年度最小值 (最小月度 SPI 值；SPImim) 发生概率的可能性，并评估这两个数据集中趋势、时间持久性和周期成分的存在。本研究中使用的拟合优度检验量化了经验累积分布和 GEV 累积函数之间的一致性。我们的结果表明，这种参数函数可用于评估 SPImin 和 SPImax 值发生的概率。在两个系列中均未检测到显著的序列相关性，也未检测到趋势。对于 SPImim，小波分析已检测到 4-8 年范围内的主导模式。未来的研究应侧重于开发能够解释此类特征的 GEV 模型。未发现年度每月 SPI 最大值的主导模式。
Daafrica'2024的会议记录 - 非洲农业数据科学
农业中的数据科学随着对农民的数据可访问性的增加而发展，这使他们可以分析和做出决策。今天，诸如物联网（IoT）之类的新技术可以在专用数据库和/或数据仓库中收集和存储农场和环境数据（例如土壤数据和水数据）。这些农业数据可以与其他数据源（例如，遥感，气象站和社交媒体）结合使用，高度照亮了应对新挑战的需求，例如使用异质数据。农业中的数据科学旨在通过不同的技术探索和挖掘农业数据，例如机器学习，深度学习，计算机视觉，文本挖掘和大语言模型（LLMS）。例如，数据科学可通过使用多种数据源（例如，传感器数据，文本，卫星图像和植物图像）来预测不同变体的作物产量，动植物和动物疾病，包括降雨，温度波动和土壤条件。因此，农业专业人员和决策者可以使用数据科学来获取有关非洲农业活动的信息和知识。在Daafrica'2024召开的研讨会上，带来了约50名与会者，提交了九个摘要，并终于在该会议记录卷中发表了7篇简短论文。
利用数据驱动的稳健模型预测控制实现混合可再生能源系统的建筑气候控制
虽然可再生能源系统和模型预测控制 (MPC) 的实施可以减少不可再生能源的消耗，但使用 MPC 进行建筑气候控制的一个挑战是天气预报的不确定性。在这项工作中，我们提出了一个数据驱动的稳健模型预测控制 (DDRMPC) 框架，以解决天气预报不确定的情况下使用可再生混合能源系统进行建筑气候控制的问题。控制和能源系统配置包括供暖、通风、空调、地热热泵、光伏板和电力储存电池。从气象站收集历史天气预报和测量数据，以识别预测误差并用于不确定性集构建。数据驱动的不确定性集是使用多种机器学习技术构建的，包括带核密度估计 (KDE) 的主成分分析 (PCA)、结合 PCA 和 KDE 的 K 均值聚类以及狄利克雷过程混合模型 (DPMM)。最后，开发了一个数据驱动的稳健优化问题，以获得具有可再生能源系统的建筑物的最佳控制输入。使用康奈尔大学校园内控制带有可再生能源系统的建筑物的案例研究来展示所提出的 DDRMPC 框架的优势。
水资源管理和洪水减轻：在气候变化下的混合分解EMD-ANN模型研究
摘要，近年来，人口不断增长和城市化的增加使管理水成为世界上的关键问题。在全球范围内，洪水是最具破坏性的自然灾害之一。洪水风险缓解措施在很大程度上依赖于准确，一致的水流预测。巴基斯坦上印度河流域（UIB）最容易受到洪水的影响。最近几十年来洪水变得越来越频繁。UIB可以分为子区域，其集体影响在Massam地区最突出。UIB水文和气象站观测值已用于研究季节性水电学变化。为了预测洪水，本研究提出了一种将人工神经网络作为多层感知器（MLP）的混合模型，以及经验模式分解（EMD）。从1960年至2012年，1969年至2012年和1972年至2012年的地表水水文学项目和巴基斯坦气象部收集的数据已从17个地点使用。统计参数和NASH -SUTCLIFFE效率以分析模型的能力。结果，基于分解的模型在预测准确性方面的性能优于基于AI的模型。MLPQTP-EMD的表现比竞争AI模型要好。通过在洪水季节（6月至9月）进行峰值分析，以实现91.3％的得分，进一步验证了结果，并增加了EMD增加5.6％的输入数据，获得了39.3-32.3％的统计指数得分。
多元合奏后处理的生成机器学习方法
基于数值天气预测模型多个运行的集合天气预报通常显示系统错误，需要后处理以获得可靠的预测。在许多实际应用中，对多元依赖性进行建模至关重要，并且已经提出了多种多元后处理方法，其中首先在每个边距中首先在每个边距中分别进行后处理，然后通过COPULAS恢复多元依赖性。这些两步方法具有共同的关键局限性，特别是在建模依赖项中包含其他预测因子的困难。我们提出了一种基于生成机器学习来应对这些挑战的新型多元后处理方法。在这类新的非参数数据驱动的分布回归模型中，来自多元预测分布的样本是直接作为生成神经网络的输出而获得的。生成模型是通过优化适当的评分规则来训练的，该规则衡量生成的数据和观察到的数据之间的差异，条件是外源输入变量。我们的方法不需要对单变量分布或多元依赖性的参数假设，并且允许对任意预测变量进行分配。在两个关于德国气象站的多元温度和风速预测的案例研究中，我们的生成模型对最先进的方法显示出显着改善，尤其是改善了空间依赖性的表示。
时间：2025 年 1 月 1 日至 10 日
1.1 降雨情况 2025 年 1 月上旬，全国出现零星降雨。在大部分 Shire 高地、该国北部和中部地区，记录的降雨量通常在历史十年量的正常到高于正常范围内，而 Shire Valley 地区和南部地区西部地区的降雨量处于正常到低于正常水平。更多信息请参见图 1 中的地图 1。自 2024 年 10 月上旬降雨监测季节开始以来，该国累计经历了正常到低于正常的状况，北部湖岸地区出现了正常到高于正常的部分状况。以下站在 2025 年 1 月上旬记录了至少 150 毫米的降雨；恩科塔科塔德旺瓦糖业公司记录了7个雨天的降雨量为306毫米，恩科塔科塔气象站记录了8个雨天的降雨量为205.3毫米，萨利马利富乌站记录了8个雨天的降雨量为188.8毫米，奇坎加瓦森林记录了9个雨天的降雨量为164.9毫米，文图库图农业记录了3个雨天的降雨量为162毫米。实际记录降雨量值的空间分布如下图2所示。
更换电池储能系统
AC 交流电 ACD 交流断路器 AC-FT 英亩英尺 ADJ 可调 AHJ 具有管辖权的机构 ALT 交流电 AL 铝 APPROX 近似 AUX 辅助 AWG 美国线规 AZ 方位角 BESS 建筑储能系统 BOL 使用寿命开始 BIL 基本绝缘水平 BLDG 建筑 BOC 电池背面 C 摄氏度 C/L 中心线 CB 组合箱 CLR 清晰 CN 同心中性 CONT 连续 CONFIG 配置 CT 电流变压器 CU 铜 DAS 数据采集系统 DC 直流 DIA 直径 DISC 断路器 DWG 图纸 (E) 现有 EGC设备接地导体 EMT 电气金属管 EOL 寿命终止 EOR 记录工程师 EQ 相等 F 华氏度 FCI 故障电流指示器 FO 光纤 FT 固定倾斜 GALV 镀锌 GEC 接地电极导体 GFDI 接地故障检测器中断器 GHI 整体水平辐照度 GOAB 联动空气断路器 GND 接地 GSU 发电机升压变压器 HV 高压 ID 内径 INV 逆变器 IMC 中间金属导管 IMP 阻抗 ISU 逆变器升压变压器 JB 接线盒 kV 千伏，千伏kW 千瓦，千瓦 LBOR 负荷断路器 油浸旋转 LFNC 液密柔性非金属导管 LV 低压 MCB 主断路器 MCOV 最大连续工作电压 MIN 最小 MET 气象站 MOV 金属氧化物压敏电阻 MV 中压 MVA 兆伏安，兆伏安 MW 兆瓦，兆瓦 NEC 国家电气规范 NEG 负极 NTRL 中性线 OAE 或认可相等 OC 中心 OCPD 过流保护装置 OCTE 户外核心电信外壳 OD 外径 OH 架空OTDR 光时域反射仪 PCS 功率转换系统 PH/P 相位 POA 阵列平面 POCC 公共耦合点 POI 互连点 POS 正极 PRCLF 部分范围电流限制 PT 电压变压器 PV 光伏 PVC 聚氯乙烯 RFI 信息请求 RMC 刚性金属导管 SAT 单轴跟踪 SCADA 监控和数据采集 SCB 串式组合器箱 SCH 时间表 SF 平方英尺/英尺 SIM 类似 STC 标准测试条件 TBD 待定 TOF 基础顶部 TW 测试井 TYP 典型 UGPB 地下拉力箱体 (UON) 除非另有说明 UPS 不间断电源 V 伏，伏特 VA 伏安，伏安 VAC 伏特交流电 VDC 伏特直流电 VIF 现场验证 WP 防风雨 WS 气象站 XFMR 变压器
商务部2021年气候适应计划
美国商务部（下称“商务部”）的使命是创造经济增长与机遇的条件。商务部拥有约 47,012 名员工，遍布美国各州和领地以及全球 86 多个国家，通过十年一次的人口普查、国家气象局、国家海洋渔业局和外国商务局等项目为美国公司和企业家提供宝贵的工具。商务部总部设在华盛顿特区，下设 13 个局和运营单位（下称“OU”），包括：部长办公室（OS）；监察长办公室（OIG）；工业和安全局（BIS）；经济分析局（BEA）；美国经济发展局（EDA）；美国人口普查局（Census）；国际贸易局（ITA）；少数族裔企业发展局（MBDA）；国家标准与技术研究所（NIST）；国家海洋和大气管理局（NOAA）；国家电信和信息管理局 (NTIA)；国家技术信息服务局 (NTIS)；以及美国专利商标局 (USPTO)。该部门的设施具有多种任务和运营，从 NIST 校园内的大型复杂研究实验室到 NOAA 的小型气象站。NOAA、NIST 和 NTIA 的设施归联邦政府所有，并由联邦政府监管和控制。其他 OU 占用由 OU 租赁的设施，OU 保留对设施运营的权力；或者 OU 根据与总务管理局 (GSA) 签订的占用协议 (OA) 占用设施，其中包括委派的设施职责。
通过物理积雪模型标签从卫星SAR图像中从卫星SAR图像中湿雪检测
摘要 - 卫星成像对湿积雪的检测目前是无监督的，由于难以在极端环境中收集地面真相，因此缺乏定量评估。在本文中，我们建议考虑与物理模型相关的信息，以使用合成孔径雷达（SAR）图像进行监督学习雪性能的目的。此数据集由Sentinel-1 SAR图像构造，并增强了从数字高程模型（DEM）获得的地形信息。使用Crocus物理雪模型在北阿尔卑斯山的规模上完成此数据的标签。然后，我们对标记数据集的13种组合进行了培训，这些数据集是广泛的机器学习模型，以定量确定湿积雪检测任务的最相关学习者。结果证明了不同算法之间的一致性，在将偏振法组合和地形方向数据纳入模型的输入中时，观察到了很大的改进。通过比较法国大型Rousses的验证区域上获得的湿雪地图与现有的哥白尼产品，分数雪覆盖（FSC）和SAR湿雪（SAR湿雪（SWS）），评估了在此数据集上训练的最佳算法解决方案。我们还比较了在测试区域的一个气象站获得的时间结果。结果显示，使用监督的学习方法，在熔融期间更好地表示湿积雪，以及在冬季被分类为湿的区域的减少。