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World File Search System温度指数
评估匈牙利葡萄酒地区葡萄酒适合性温度指数的历史和未来变化（1971 - 2100）
气候变化显着影响我们的农作物及其耕种地区，预计到本世纪末将有很大变化。温度条件果断地影响了给定位置中葡萄的安全适用性。为了解决这些变化，我们分析了四个温度指标的时间变化：平均生长季节温度（AGST），增长程度天（GDD或Winkler指数（GDD-WI）（GDD-WI），HUG LIN INDEX（HI）（HI）以及在1971年至2100年的22个匈牙利葡萄酒区域（BEDD）和生物学上有效的天数（BEDD）。该分析基于RCP 4.5和RCP 8.5方案的14个气候模型的数据。为了调查葡萄酒的未来适用性，我们引入了动态适用性函数，这使我们能够分析生长季节中平均温度的适用性，以纪念21种葡萄酒葡萄品种，从2031年到2100种decadal增量。此外，基于生长季节的平均温度，引入了温度影响函数，以表征21种葡萄酒葡萄品种的适用性，其值范围从0到1。结果证实，葡萄种植中使用的温度指数的频率将来会明显转向更温暖的气候类别。越来越温暖的气候带来了某些优势，但也具有日益增长的耕种风险。在最乐观的情况下，在接下来的七十年中，生长季节期间的平均温度可能会降低0.8°C。然而，在最悲观的模型中，预期的变化到本世纪末的变化超过4.0°C。对于较低热量需求的葡萄酒葡萄品种，在悲观的RCP 8.5发射方案下的适用性预计将在本世纪末降低29％。相反，在乐观的情况下，适用性值的下降仅在3-4％之间。对于具有较高热量需求的葡萄品种，在RCP 8.5方案下，适用性将降低10％。相比之下，RCP 4.5场景表明，到本世纪末，适用性可以提高1-2％。这些发现有助于更好地理解气候变化的影响和后果，并就如何为葡萄栽培部门的这些挑战做准备的见解。
一个简单的雪温度指数模型暴露了重新分析雪水等效产品之间的差异
摘要。当前的全球重新分析显示，北半球的雪质和雪覆盖范围中有明显的差异。在这里，通过驱动简单的雪模型，棕色的温度指数模型（B-TIM），并从三个reanalyses的温度和沉淀产生基准的雪数据集。在对现场降雪测量值进行评估时，降雪的B-TIM比在线（耦合的土地 - 大气层）重新分析降雪相当或更好。在降雪中的差异来源，在比较在线重新分析雪产品时很难分离，通过单独调整的温度和B-TIM的预先态度来部分阐明。雪质和雪空间模式的年际变异性在b-Tim雪产品中比在线重新分析的雪产品中更加自吻，而自吻的产品与在验证研究中评估的原位观察结果更相似。特定的与雪数据同化的时间不均匀性有关的伪影。B- Tim在此处以开源的，独立的Python软件包发布，为将来的在线和流雪数据集提供了一个简单的基准测试工具。
一个简单的雪温度指数模型暴露了重新分析雪水等效产品之间的差异
包括偏见，无偏的根平方误差（URMSE）和相关性，包括在图1和图2中。3G-I。 在所有情况下，重建的数据集都比重新分析数据集较低，相关性较高。 URMSE是通过从参考SWE和每组产品SWE值中删除平均值，然后用这些无偏数据集计算根平方误差的平均值。3G-I。在所有情况下，重建的数据集都比重新分析数据集较低，相关性较高。URMSE是通过从参考SWE和每组产品SWE值中删除平均值，然后用这些无偏数据集计算根平方误差的平均值。