2024年3月12日气候预测中心(CPC)预测3月至5月的降雨量高于正常降雨量。观察到厄尔尼诺的条件。从厄尔尼诺现象到ENSO中立的过渡可能是到2024年4月至6月的(79%的机会),而拉尼娜(LaNiña)在2024年6月至8月(55%的机会)中增加了几率。大西洋多年代振荡(AMO)目前处于温暖阶段:与冷阶段相比,在温暖阶段,到Okeechobee湖的平均年平均流入量近50%。
挑战和解决方案。要点将包括特定技术的起源,从原型到商业化的过渡,客观绩效验证的困难以及表征和补救策略的趋势。鉴于不断提出和实施新技术,因此对它们是可靠的改进,游戏规则改变者还是以上都不是最重要的。展望未来总是充满危险,但是我们会看到哪些领域?过去的三四十年取得了不同的结果,这种趋势可能会持续下去,但这很有趣,我很荣幸能加入其中。
沉积物输送接口模块由 Stanford A. Gibson 先生编写。准非稳定流计算沉积物输送功能由 Stanford A. Gibson 和 Steven S. Piper 开发。非稳定流沉积物输送模块由 Stanford A. Gibson、Steven S. Piper 和 Ben Chacon (RMA) 开发。特别感谢 Tony Thomas 先生(HEC-6 和 HEC-6T 的作者)协助开发 HEC-RAS 中使用的准非稳定流沉积物输送程序。二维沉积物输送模块由 Alex Sanchez 和 Stanford Gibson 开发。HEC-RAS(1D 和 2D)中的泥石流功能由 Stanford Gibson 和 Alex Sanchez 开发。大部分沉积物输出由 Stanford Gibson 和 Alex Sanchez 设计,并由 Anton Rotter-Sieren 编程。
多模型组合(平均)方法(MMCMS)用于提高模拟或预测/预测模式中水文(降水量)输出的准确性。在本文中,我们检查了MMCMS的应用是否可以改善模型性能在再现水文特征的分布中,例如年度最大值或不同持续时间的最小值。到此目的,将10个MMCMS应用于29个桶类型的模型,以模拟50个高纬度流域的径流。通过将所得的模拟流与参考(即表现最佳)单个模型进行比较,考虑了各种常用的性能指标,以及在复制Sig Natures分布时的模型性能来评估MMCM。此外,我们分析了(1)候选模型的选择,还是(2)靶向特定特定签名(例如年度最大值或最小)可以提高模型组合的性能。结果表明,MMCMS的应用可以在传统的性能指标方面提高径流模拟的准确性,但无法提高复制签名分布的性能。既不排除表现不佳的模型,也不包括针对目标签名的MMCM,都可以改善模型性能的这一方面。这些发现清楚地揭示了需要进一步研究的需要,旨在增强模型性能,以重现水文特征的分布,这对于气候变化影响研究至关重要。
•常规时间序列观察(没有丢失的数据)•对于模型输入数据可接受的时间更长(例如,1小时)延迟•高准确性/ - 解决方案传感器,强大的仪器•备份数据收集方法(轮询遥测方法,轮询遥测,SDI卡,SDI卡,...
稀缺性如果对胺吸收进行了改造,(b)显示了2000年以后建造的燃煤能力的特定国家/地区份额,如果对胺进行了改造,将面临额外的水稀缺性
• Ackers 和 White (1973) • Engelund-Hansen (1967) • Lausen-Copeland (1989) • Meyer-Peter-Muller (1948) • Soulsby-van Rijn (1997) • Toffaleti (1968) • Van Rijn (1984ab, 2007ab) • Wilcock 和 Crowe (2003) • Wu 等 (2000) • Yang (1984)
• 粗网格、短时间周期、形态加速因子等 • 使用模型参数加速初始模拟并提高稳定性 • 从较少的粒度类别开始(即粗分辨率) • 对参数进行敏感度测试
1气候系统研究,芬兰气象研究所,赫尔辛基,芬兰2芬兰2大气与地球系统研究所,赫尔辛基大学科学系,赫尔辛基大学,赫尔辛基,芬兰3森林科学系,赫尔辛基大学,赫尔辛基大学,赫尔辛基大学,芬兰芬兰4自然资源研究所,芬兰,芬兰,芬兰,芬兰,自然资源。