气候变化 - 法学气候变化是一种现实,它对极端天气事件,不规则降水,冰川熔体,海平面上升,不对称温度趋势,较高的海洋温度以及对自然生态系统的损害和生物多样性的损害在全球范围内都在全球范围内观察到。在南亚地区,像巴基斯坦这样的大多数发展中国家可能不是造成气候变化的主要因素,但是,承认和面对其后果是必不可少的,尤其是为了打击气候变化带来的高风险。1根据全球气候风险指数,巴基斯坦目前是世界上第五大气候脆弱的国家。同时,巴基斯坦还面临着世界上一些最高的灾难风险水平,根据2024年信息风险指数,在194个国家中排名第23位。2这种风险尤其是由于该国暴露于洪水,地震,热带气旋及其相关危害的原因。正是这些令人震惊的统计数据强调了应对气候变化并减轻其对人及其生计的影响的必要性。自1990年代以来,几乎没有任何与环境相关的索赔,或更具体地说是基于气候权利的诉讼,法院法学发展的最新趋势是使用宪法作为提高环境相关索赔的基础的公共利益诉讼的指数增加。直到1994年,巴基斯坦最高法院在开创性的案件3中就
由于天气预报对人类生存的影响,它已成为来自不同研究领域的众多学者的兴趣所在。近十年来,随着海量天气和气候数据集的广泛普及以及计算技术的出现,人工智能 (AI) 框架取得了长足进步。这促使许多研究人员研究大量数据集中隐藏的分层模式,以进行天气和气候预报。这篇全面的评论论文从机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法的视角重点介绍了天气和气候研究的不断发展。随着人工智能不断重新定义科学研究,利用 ML 和 DL 获得气象和气候见解的最新进展、应用和挑战已被记录下来。通过调查广泛的研究,该评论概括了这些智能系统对短期天气预报、极端事件预测、气候预报以及天气和气候模型改进的变革性影响。作为当前知识的汇编,它为研究人员、从业人员和政策制定者提供了指导资源,帮助他们探索气候科学和机器学习的动态交叉点,为未来人工智能框架在天气和气候预测中的应用奠定了基础。关键词:人工智能;机器学习;深度学习;天气;气候;LULC;城市气象学;空气污染;热带气旋 1. 简介
谈话标题:气候变化的可能影响 - 从海上到沿海和河口区域摘要:我们探索海洋对人为气候强迫的反应。海洋一般循环模型(OGCM)实验表明,与风的自然变异相比,海面变暖是亚热带循环变化的主要强迫,而海洋反应对表面变暖的空间模式不敏感。我们的模型还表明,海面变暖会导致上层黑杂质增强,而表面盐度则在高纬度地区降低,这是大西洋的一部分。我们还讨论了气候变化,盆地规模海洋和海岸之间的联系。个人简要介绍:Guihua Wang是Fudan University大气与海洋科学与大气科学研究所的教授。他的研究集中在多尺度海洋大气相互作用及其在海洋中的作用。他同时进行了观察和建模研究,涵盖了所有三个主要海洋,尤其是包括南中国海在内的太平洋。他的研究导致了对中尺度海洋涡流,大规模风驱动循环,南中国海深海循环以及它们与热带气旋的相互作用的首先了解。这些研究还提供了有关强烈电流的多尺度变异性的想法,例如黑杂电流,海湾流和南极电流及其对热带气旋和气候变化的反应。
摘要:本文介绍了一个软件套件,可用于在网格气候数据中客观评估热带气旋(TCS)。使用从6小时数据得出的旋风轨迹,将一组全面的指标定义为系统地比较和对比产品。除了年度TC气候外,还要注意风暴发生和强度的空间和时间模式。可以在全球范围或区域领域进行评估。简单地将“记分卡”简单地化允许快速评估。我们展示了该套件启用的三个键文件。首先,我们比较了七个电流新一代重新分析中TC的表示,并得出结论,高分辨率模型和TC特定同化的模型包含更准确的风暴气候。第二,使用自由运行的地球系统模型(ESM),我们发现在可变分辨率的配置中需要进行完整的盆地修复来充分模拟北大西洋TC频率。上游对北非的修复对模拟风暴的发生几乎没有好处,但是空间的起源模式得到了改善。我们还表明,由ESM模拟的TCS可以对气候模型中的单个参数化高度敏感,北大西洋TC指标根据所使用的Morrison -GetTelman Microphysics包的版本而变化很大。
斐济是南太平洋的一个小岛国,人口约90万。地处偏远、自然灾害和气候变化是发展的主要障碍。旅游业是该国经济的主要推动力和主要外汇来源,在新冠肺炎疫情之前贡献了近40%的GDP。截至2019年的近年来,旅游业的强劲发展、家庭消费的上升以及重大自然灾害后的大规模重建支撑了该国的经济增长。在全球疫情爆发之前,按照中低收入贫困线和中上收入贫困线计算,斐济的贫困率分别为17.8%和55.5%。新冠肺炎疫情给斐济带来了规模空前的经济危机。该国经历了世界上最严重的经济萎缩之一,也是其历史上最严重的经济萎缩。 2020 年,随着疫情爆发和边境封锁,旅游业崩溃,并给经济的所有部门带来连锁反应。受德尔塔变种病毒爆发的影响,2020 年实际 GDP 收缩了 15.2%,2021 年又收缩了 4.1%。2020 年,该国还遭受了热带气旋哈罗德和亚萨的袭击,2021 年又遭受了安娜的袭击,农业、公共建筑和旅游设施遭到严重破坏。这些冲击加剧了原有的财政脆弱性,颠覆了当局的财政政策
总结了我们的运营年,我们的敬业志愿者对29,814起事件做出了回应,其中包括434起洪水救援。尽管我们的重点是洪水和风暴破坏反应,但我们的成员还回应了616个道路撞车救援,807个通用土地救援,35次垂直救援和541个社区的第一响应者激活。在全球范围内,我们继续支持我们的国际合作伙伴机构,7月至8月在加拿大部署了11名成员,以支持艾伯塔省和不列颠哥伦比亚省省对Wildfire的多机构响应。我们成员的机构间支持不仅限于海外野火。随着威胁新南威尔士州Honeybee行业的Varroa mite,我们的成员为初级产业部提供了重要的支持,并于12月部署到昆士兰州,以支持该州东南部地区的洪水和风暴损失。,我们在一月份看到了进一步的部署到昆士兰州,以协助由于热带气旋Kirrily而导致的广泛洪水和风暴破坏。更靠近家,我们在整个四月份看到了强烈的降雨,导致悉尼大都会地区河流和山洪泛滥,并在霍克斯伯里 - 尼佩河河系统中发生了重大洪水。媒体对这项活动的回应的报道吸引了超过8300万的观众。
摘要:联合台风警报中心 (JTWC) 在制作官方 2019 年最佳路径数据集时,利用新的太空环境监测 (SBEM) 数据和传统数据来调整 JTWC 热带气旋 (TC) 强度和结构估计。来自先进微波扫描辐射计-2 (AMSR2)、土壤湿度主被动 (SMAP) 和土壤湿度和海洋盐度 (SMOS) 辐射计、合成孔径雷达 (SAR) 等多个平台的强度估计,以及客观的 Dvorak 和卫星共识算法,不仅有助于暴风雨后最佳路径 (BT) 过程,而且还提供了支持实时分析和预报的可靠数据。本摘要试图与 TC 社区沟通这些新数据对 2019 年官方 BT 数据的影响程度,JTWC 如何在暴风雨后 BT 过程中利用这些新数据,并提供这些数据如何实时影响预报员决策的示例。本文并未尝试验证这些方法(SAR、SMAP/SMOS 或 AMSR2)的风速估计的准确性,也未概述 JTWC 确定 TC 强度的整个过程,但简要概述了这些新数据集对最终 JTWC BT 强度估计和实时分析的影响。这些方法是数据稀疏的责任区内气旋强度估计的宝贵来源,在许多情况下,它们提供了传统方法无法单独获取的关键数据,本摘要将进一步详细介绍这些数据。
摘要。驱动性旋风和大气河流的爆炸性发展对于在延期中部的极端天气中(例如复合风暴 - 流量事件)起着至关重要的作用。尽管众所周知的旋风和大气河流都有充分的了解,并且以前已经对其关系进行了研究,但我们对温暖气候如何影响其同意的理解仍然存在差距。在这里,我们专注于评估当前的气候学,并评估北大西洋大气河流与爆炸性气旋之间未来同意的变化。为实现这一目标,我们独立检测和跟踪大气河流和热带气旋,并研究它们在ERA的同意。与文献一致,大气河流在爆炸性旋风的附近经常被检测到所有数据集中的非爆炸旋风,并且将来大气河强度在所有情况下都会增加。此外,我们发现,与没有的河流相关的爆炸性气旋比没有的河流往往更长,更深。值得注意的是,我们确定了旋风和大气河并发的显着而系统的未来增加。最后,在高排放情况下,爆炸性的旋风和大气河并发显示了与西欧相比的增加和模型一致性。因此,我们的工作在CMIP6气候预测中提供了爆炸性气旋和大气河之间的新统计关系,以及其强度和位置的关节变化的表征。
摘要:我们这一代人面临的许多最紧迫的环境科学问题都是棘手的问题,这意味着它们无法被彻底孤立出来并用一个“正确”的答案来解决。美国国家科学基金会天气、气候和沿海海洋学可信人工智能研究所 (AI2ES) 致力于通过与来自三个学科的科学家团队开发协同方法来解决这些问题:环境科学(包括大气、海洋和其他物理科学)、人工智能 (AI) 和包括风险沟通在内的社会科学。作为我们工作的一部分,我们开发了一种新颖的暑期学校方法,将于 2022 年 6 月 27 日至 30 日举行。这个暑期学校的目标是教新一代环境科学家如何跨学科并开发整合所有三个学科观点和方法的方法来解决环境科学问题。除了专注于人工智能、环境科学和风险沟通综合的系列讲座之外,今年的暑期学校还包含一个独特的“信任马拉松”部分,参与者可以通过将风险沟通和可解释的人工智能技术应用于预训练的机器学习模型获得实践经验。来自 63 个国家的 677 名参与者注册并在线参加。讲座主题包括信任和可信度(第 1 天)、可解释性和可解释性(第 2 天)、数据和工作流程(第 3 天)以及不确定性量化(第 4 天)。对于信任马拉松,我们为三个不同的应用领域开发了挑战问题:1)严重风暴、2)热带气旋和 3)空间天气。每个领域都有相关的用户角色来指导以用户为中心的开发。
摘要:我们这一代人面临的许多最紧迫的环境科学问题都是棘手的问题,这意味着它们无法被彻底孤立出来并用一个“正确”的答案来解决。美国国家科学基金会天气、气候和沿海海洋学可信人工智能研究所 (AI2ES) 致力于通过与来自三个学科的科学家团队开发协同方法来解决这些问题:环境科学(包括大气、海洋和其他物理科学)、人工智能 (AI) 和包括风险沟通在内的社会科学。作为我们工作的一部分,我们开发了一种新颖的暑期学校方法,将于 2022 年 6 月 27 日至 30 日举行。这个暑期学校的目标是教新一代环境科学家如何跨学科并开发整合所有三个学科观点和方法的方法来解决环境科学问题。除了专注于人工智能、环境科学和风险沟通综合的系列讲座之外,今年的暑期学校还包含一个独特的“信任马拉松”部分,参与者可以通过将风险沟通和可解释的人工智能技术应用于预训练的机器学习模型获得实践经验。来自 63 个国家的 677 名参与者注册并在线参加。讲座主题包括信任和可信度(第 1 天)、可解释性和可解释性(第 2 天)、数据和工作流程(第 3 天)以及不确定性量化(第 4 天)。对于信任马拉松,我们为三个不同的应用领域开发了挑战问题:1)严重风暴、2)热带气旋和 3)空间天气。每个领域都有相关的用户角色来指导以用户为中心的开发。