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World File Search System海面温度
倒塌的上升被预计将在二十一世纪以外的持续变暖下削弱ENSO
在温暖气候下的厄尔尼诺 - 南南振荡（ENSO）已经进行了广泛的研究，但是2100年以上的反应很少受到关注。在这里，使用长期模型模拟，我们发现ENSO的可变性在短期内显示出不同的变化，但ENSO变异性却有强劲的降低2300。持续变暖超过2100，将海面温度推高以上太平洋上方的对流阈值以上，导致平均赤道上升流动，并加强对流。我们表明，由于上升倒塌和热力扩张系数的增加以及增强的热力学阻尼而导致的热跃层反馈减弱，对于在持续变暖下降低ENSO振幅至关重要。我们的结果表明，在热带太平洋地区的阈值行为，其中东部赤道太平洋的对流气氛在ENSO变异性中引起了巨大的变化。此阈值在低排放场景下未跨越。
人为气溶胶对持续LaNiña
在东部赤道太平洋中观察到的缺乏表面变暖与厄尔尼诺现象的气候模型预测之间的差异 - 就像气候研究界的变暖模式一样。虽然已提出人为气溶胶作为原因，但赤道太平洋的延长冷却趋势似乎与1980年代以来北半球气溶胶排放的降低发生冲突。在这里，使用CESM，我们表明对气溶胶发射变化的快速和缓慢响应的叠加（随后增加的增加）可以维持LaNiña-可以维持比预期的时间更长的时间。在东南太平洋的低云，风，蒸发和海面温度之间，哈德利细胞对气溶胶还原的快速调节触发了关节反馈，导致楔形 - 形状的冷却，延伸到中央exequareatorial Pacific。同时，北部亚热带细胞逐渐增强，导致赤道地下冷却持续数十年。
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）中性条件是易于的，中央和东太平洋中部和东部太平洋的接近平均赤道海面温度（SST）。全球模型表示2024年11月至2025年1月的新兴LaNiña条件。印度洋偶极子（IOD）。大多数模型预测了IOD的中性谴责。Madden-Julian振荡（MJO）指数目前位于西太平洋。大多数模型都建议向东传播MJO并在本月后期越过印度洋。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，北环礁和中央环礁的一部分，降雨量低于正常的降雨量，该国的降雨量低于正常的降雨。
1998; 58：409-412。 Cancer Res Toshihiko Kawamori，Chinthalapally V. Rao，Karen Seibert等。环氧合酶-2抑制剂，针对结肠癌
摘要。季节性对年间气候预测对社会，商业，农业以及人类生活几乎所有方面的影响，迫使科学家对此事进行适当关注。最近几年在这一领域显示了巨大的成就。到目前为止，所有系统和技术都开发了，将海面温度（SST）用作主要因素，以及其他季节性的属性属性。然后将统计和数学模型用于进一步的气候预测。在本文中，我们开发了一个使用区域历史天气数据（降雨，风速，露点，温度等）的系统。），并将数据挖掘算法“ k-nearest邻居（KNN）”应用于这些历史数据的分类中。k最近跨度（K最近的邻居）进行预测天气。我们的实验表明，该系统会在合理的时间内提前几个月内产生准确的结果。
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）：LaNiña条件存在低于平均的赤道海面温度（SST）。一些全球模型表明，LaNiña可能会一直持续到2025年2月至4月，可能在3月至5月期间向ENSO中立条件过渡。印度洋偶极子（IOD）：大多数模型预测iod中性偏见。Madden-Julian振荡（MJO）：MJO指数目前位于海上大陆上，幅度很高。大多数模型表明其向东的繁殖，并在本月底以微弱的幅度越过印度洋。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，北环礁和中央环礁的一部分，降雨量低于正常的降雨量，该国的降雨量低于正常的降雨。
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）中性条件是易于症状的，中央和东太平洋中部和东部的赤道海面温度（SSTS）接近平均。全球模型表明在10月至11月的LaNiña条件发作，并持续到1月至2025年1月至3月。印度洋偶极子（IOD）。大多数模型预测了IOD的中性谴责。Madden-Julian振荡（MJO）指数目前位于海上大陆上，具有很高的幅度。大多数模型表明，幅度将在12月初逐渐减弱。扩展范围的预测表明，MJO在本月的剩余时间里向东传播并持续在西太平洋上。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明全国略高于正常的降雨。
科学期刊
热带气旋降雨（TCR）广泛影响沿海社区，主要通过内陆洪水。全球气候变化对TCR的影响是复杂且有争议的。这项研究使用XGBoost机器学习模型，其中具有19年的气象数据和每小时的卫星沉淀观测值，以预测Indimical风暴的TCR。该模型将灰尘光学深度（DOD）识别为明显增强性能的关键预测指标。该模型还发现了撒哈拉粉尘和TCR之间的非线性和飞旋镖形状的关系，TCR峰为0.06 DOD，此后急剧下降。这表明从微观物理增强到高灰尘浓度下的辐射抑制。该模型还突出了TCR与气象因素（如海面温度和风暴核心附近的等效势温度）之间有意义的相关性。这些发现说明了机器学习在预测TCR及其理解其驱动因素和物理机制方面的有效性。
CCRIF多余的降雨（XSR 3.0）模型
http://rda.ucar.edu/datasets/ds083.2/）。该产品由全球数据同化系统（GDA）提供，该系统不断从全球电信系统（GTS）和其他来源收集观察数据。FNL数据是用NCEP在全局预测系统（GFS）中使用的相同模型制成的，但在初始化GFS之后大约一小时准备就绪。FNL数据被延迟，因此可以使用更多的观察数据。GFS较早地运行以支持时间关键预测需求，并使用前6小时周期中的FNL数据作为初始化的一部分。结果可在地面上可用，在边界层和某些Sigma层，Tropopause和其他一些层的压力水平从1,000毫米到10毫米的压力水平。参数包括表面压力，海平面压力，地理位置高度，温度，海面温度，土壤值，冰盖，相对湿度，U-和V-风，垂直运动，涡流和臭氧浓度。
季风际变异性
从气候的角度来看，在任何降水状态下要检查的重要因素是周围的海面温度（SSTS）。大气 - 海耦合在全球范围内观察到的许多季节性模式中都是强大的驱动力。El Nino/Southern振荡也许是最著名的。海面温度异常（SSTA）是这些研究中使用的主要数据集。SSTA可以与许多观察到的条件（例如降水，最高温度或雪覆盖）相关，而与天气变化相比，SSTS变化缓慢。季风可变性研究表明，太平洋SST是确定西南和大平原上夏季干旱或雨季条件的重要因素。此外，这些太平洋SST有助于调节上一个冬季的降水量。这些分析表明，早发季风之前的冬季是北太平洋中期和北太平洋亚热带中温暖的SSTA中的冷SSTA的特征。较晚的季风恰恰相反。