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World File Search System融雪
气候变化对中亚的影响：趋势，极端和未来的预测
水的供应，水力和粮食安全是中亚社会在人类时代的主要关注点（Jalilov等，2016； Reyer等，2017）。与工业前级别相比，在本世纪末2 C以下2 C以下的全球变暖限制了全球变暖（Meinshausen等，2020）。然而，CA的温度趋势上升已经显着高于全球平均值（Yao等，2021）。因此，如果越过这个阈值，则假定社会和经济影响是严重的（Reyer等，2017）。CA的气候主要由干旱，半干旱，温带和半渗透区域主导（Duan等，2019; Jalilov等，2016; Yao等，2021）。此外，这些地区在苏联崩溃后经历了极端的非校园和经济状况（Lioubimtseva＆Henebry，2009年）。根据Pekel等人。（2016年），在1984年至2015年之间，CA和中东发生了超过70％的全球永久性地表水损失。地下水在全球范围内提供超过36％的饮酒和42％的农业水（Ashraf等，2021）。但是，其可用性受蒸发和人类戒断的增加影响。大约33％的地球人口生活在封装地中海，亚洲，中东和北非的半干旱和干旱地区，被归类为水压力区域（Vörösmarty等，2010）。全球综合综合（Vörösmarty等，2010）得出的结论是，世界上约80％的人口遭受了高水平的水安全性。山是加利福尼亚州当地河流的最重要水源。他们在冬季和秋季中通过冰川，多年冻土和雪保持前态（Chen等，2016）。在CA的更快的全球变暖趋势下，降水量和融雪/冰川比和降水
喜马拉雅山两个高海拔地区季节性积雪的能量和质量平衡动态
雪动力学在喜马拉雅山脉高山流域的水文中起着至关重要的作用。然而，基于现场观测来阐明该地区高海拔积雪的能量和质量平衡的研究却很少。在本研究中，我们使用尼泊尔喜马拉雅山脉两个高海拔地点的气象和雪观测来量化季节性积雪的质量和能量平衡。使用数据驱动的实验装置，我们旨在了解融雪的主要气象驱动因素，说明考虑积雪冷含量动态的重要性，并深入了解融雪水重新冻结在积雪能量和质量平衡中的作用。我们的研究结果显示，融化和重新冻结对反照率的敏感性、融水重新冻结的重要性以及用于克服积雪冷含量的正净能量之间存在复杂的关系。两个地点的净能量主要由净短波辐射驱动，因此对雪反照率测量极为敏感。我们得出结论，根据观察到的积雪温度，21% 的净正能量用于克服夜间积累的冷量。我们还表明，在这两个地点，至少有 32-34% 的融雪水会再次冻结。即使考虑到冷量和冻结，仍然有超过融化积雪所需的过剩能量。我们假设，这种过剩能量可能是由于短波辐射测量的不确定性、由于基底冰层而低估的冻结、由于新雪和地面热通量而导致的冷量增加所致。我们的研究表明，为了准确模拟喜马拉雅流域季节性积雪的质量平衡，简单的温度指数模型是不够的，需要考虑冻结和冷量。
气候变化对中亚的影响：趋势，极端和未来的预测
水的供应，水力和粮食安全是中亚社会在人类时代的主要关注点（Jalilov等，2016； Reyer等，2017）。与工业前级别相比，在本世纪末2 C以下2 C以下的全球变暖限制了全球变暖（Meinshausen等，2020）。然而，CA的温度趋势上升已经显着高于全球平均值（Yao等，2021）。因此，如果越过这个阈值，则假定社会和经济影响是严重的（Reyer等，2017）。CA的气候主要由干旱，半干旱，温带和半渗透区域主导（Duan等，2019; Jalilov等，2016; Yao等，2021）。此外，这些地区在苏联崩溃后经历了极端的非校园和经济状况（Lioubimtseva＆Henebry，2009年）。根据Pekel等人。（2016年），在1984年至2015年之间，CA和中东发生了超过70％的全球永久性地表水损失。地下水在全球范围内提供超过36％的饮酒和42％的农业水（Ashraf等，2021）。但是，其可用性受蒸发和人类戒断的增加影响。大约33％的地球人口生活在封装地中海，亚洲，中东和北非的半干旱和干旱地区，被归类为水压力区域（Vörösmarty等，2010）。全球综合综合（Vörösmarty等，2010）得出的结论是，世界上约80％的人口遭受了高水平的水安全性。山是加利福尼亚州当地河流的最重要水源。他们在冬季和秋季中通过冰川，多年冻土和雪保持前态（Chen等，2016）。在CA的更快的全球变暖趋势下，降水量和融雪/冰川比和降水
气候变化对中亚的影响：趋势，极端和未来的预测
水的供应，水力和粮食安全是中亚社会在人类时代的主要关注点（Jalilov等，2016； Reyer等，2017）。与工业前级别相比，在本世纪末2 C以下2 C以下的全球变暖限制了全球变暖（Meinshausen等，2020）。然而，CA的温度趋势上升已经显着高于全球平均值（Yao等，2021）。因此，如果越过这个阈值，则假定社会和经济影响是严重的（Reyer等，2017）。CA的气候主要由干旱，半干旱，温带和半渗透区域主导（Duan等，2019; Jalilov等，2016; Yao等，2021）。此外，这些地区在苏联崩溃后经历了极端的非校园和经济状况（Lioubimtseva＆Henebry，2009年）。根据Pekel等人。（2016年），在1984年至2015年之间，CA和中东发生了超过70％的全球永久性地表水损失。地下水在全球范围内提供超过36％的饮酒和42％的农业水（Ashraf等，2021）。但是，其可用性受蒸发和人类戒断的增加影响。大约33％的地球人口生活在封装地中海，亚洲，中东和北非的半干旱和干旱地区，被归类为水压力区域（Vörösmarty等，2010）。全球综合综合（Vörösmarty等，2010）得出的结论是，世界上约80％的人口遭受了高水平的水安全性。山是加利福尼亚州当地河流的最重要水源。他们在冬季和秋季中通过冰川，多年冻土和雪保持前态（Chen等，2016）。在CA的更快的全球变暖趋势下，降水量和融雪/冰川比和降水
溶解有机碳对与微生物活性和土壤结构变化相关的冻结周期的反应
摘要。北极变暖会加速融雪，在早春和澳大利亚末更频繁地揭露浅层或没有雪覆盖的土壤表面。FTC通过增加或减少溶解的有机碳（DOC）的量来影响北极土壤C动力学；但是，基于机理的DOC变化的解释认为其他土壤生物地球化学特性是有限的。为了了解FTC对北极土壤反应的影响，我们设计了来自阿拉斯加的表面有机土壤的缩影，并研究了几种土壤生物地球化学的变化，用于在-9.0±0.3°C时连续冻结的七个连续温度波动，并以6.2±0.3°C融化为12 h。ftc显着改变了以下土壤变量：土壤CO 2的生产（CO 2），DOC和总疾病氮（TDN）含量，两个DOC质量指数（SUVA 254和A 365 / A 254），微凝集物（MicroAggregate）（53-250 µm）（53-250 µm）分布和小型Mesopore（53-250 µm）;多变量统计分析表明，FTCS改善了微聚集物和小型中孔的土壤结构，从而促进了土壤微生物的DOC分解以及FTCS的DOC数量和质量变化。这项研究表明，FTCS增加了土壤CO 2的产生，表明FTC影响了DOC的性质，而没有负面影响微生物活性。土壤微聚集通过FTC增强，随后的微生物活性和小型孔比例的折痕可以促进DOC分解，从而减少DOC数量。这项研究提供了一种基于机制的插入性，即FTC如何通过结合结构变化和微生物反应来改变活性层中有机土壤的DOC特征，从而提高了我们对北极土壤C动力学的理解。
地球与环境科学课程课程提纲 - 穆罕默德·奥姆巴迪（ombadi@umich.edu）
课程描述在过去的几十年中，环境数据获取的迅速增加为我们提供了前所未有的机会，可以从有关环境系统行为的大数据中获取见解。本课程旨在向学生介绍统计方法，从自动估计到机器学习模型的复杂性不等。该课程涵盖了机器学习背后的基本理论，并在构建机器学习模型方面提供了动手经验。学生将学习将这些模型应用于预测和假设配方的目的。这些方法将通过环境科学的示例应用来教授，并特别关注气候和水文应用。示例包括温度和降水量的短期预测，选定的水文盆地中的水流预测，了解融雪趋势中温度和降水的相对贡献，降水模式和趋势的区域聚类以及气候远程连接在调节区域降水模式中。学习成果成功完成本课程后，学生将能够：•确定环境数据的基本统计特征。•了解参数/非参数和线性/非线性模型之间的差异，并根据研究问题和/或数据可用性选择最合适的统计模型。•对数据进行探索性分析，并提出有关可变相互作用的假设。•开发数据驱动的模型以进行预测并评估其充分性。•了解机器学习模型背后的基本理论。教学方法和哲学教学方法和哲学：本课程的教学方法结合了讲座，小组工作和主动（经验）学习。讲座将介绍气候和环境科学中应用的概念，方法论和示例。小组工作主要集中在最终项目上，其中2至4名学生的每个小组都会将课程中引入的一些方法应用于自己的兴趣问题。体验式学习被整合到家庭作业分配中，学生将收到Python代码和数据文件。他们将负责应用方法并回答一组问题。
传感器 - ScienceOpen
摘要：本研究提出了一种新方法，利用无人机 (UAV) 成像联合评估积雪深度和冬季叶面积指数 (LAI)，后者是植被的结构特性，影响积雪和融雪。在冬季，评估了在捷克共和国舒马瓦国家公园 (Šumava NP) 内部分健康或受昆虫影响的挪威云杉林和草地覆盖区拍摄的一组多时间高分辨率数字表面模型 (DSM)（无雪和积雪条件），以评估积雪深度。无人机得出的 DSM 的分辨率为 0.73–1.98 cm/pix。通过减去 DSM，确定了积雪深度，并与在地面控制点 (GCP) 位置进行的手动雪深测量进行比较，均方根误差 (RMSE) 在 0.08 m 到 0.15 m 之间。将基于无人机的积雪深度与更密集的手动积雪深度测量网络进行比较分析，得出的 RMSE 在 0.16 m 到 0.32 m 之间。LAI 评估对于正确解释森林地区的积雪深度分布至关重要，它基于在森林状况下拍摄的俯视无人机图像。为了从俯视无人机图像中识别冠层特征，使用雪背景代替天空部分。参考了两种有效的冬季 LAI 检索常规方法，即 LAI-2200 植物冠层分析仪和数字半球摄影 (DHP)。与实地调查相比，冠层密度和地面特性对基于无人机成像的 DSM 评估准确性的影响显而易见。基于无人机的 LAI 值提供的估计值与 LAI-2200 植物冠层分析仪和 DHP 得出的值相当。与常规调查的比较表明，使用无人机摄影测量方法高估了春季积雪深度，低估了春季 LAI。由于积雪深度和 LAI 参数对于积雪研究至关重要，因此这种组合方法在未来将具有重要价值，可以简化雪深和雪动力学的 LAI 评估。
研究气候变化对水电能的影响
摘要在本手稿中，主要目标是评估气候变化如何影响水生储量的可及性和波动，这直接影响了水力发能生产的性能和可靠性。该研究旨在了解降水模式，融雪时机和极端天气事件的变化，这些变化影响河流动态，水库水平和整体能源产能。它还试图确定自适应策略，以减轻负面影响，并在面对气候变化的情况下确保可持续的水力发电发展。这项研究评估了在气候变化的影响下，Karun 4大坝发电厂的性能，该国4大坝发电厂是该国最关键的发电设施之一。使用多标准决策方法（TOPSIS）来识别最可靠的一般循环模型（GCM）并降低不确定性。此外，还采用了IHACRES概念模型来模拟径流过程，而差异进化（DE）算法则用于优化水力发电能源的生产。与基线周期（1984-2005）相比，调查结果表明，在RCP 4.5和RCP 8.5方案（1984-2005）相比，RCP 4.5和RCP 8.5方案的预计温度升高分别为1.95°C和2.34°C。此外，该研究预测，在上述方案下，对Karun 4储层的流入径流平均减少了19％，43％。根据结果，预计将来的储层流入量在RCP 4.5方案下将减少9％的电力，而在RCP 8.5方案下，相对于工厂的名义容量，将减少每年的电力。关键字气候变化，水力发电能源，储层操作，不确定性，卡伦4大坝。1。引言产生和消耗的能源，尤其是可再生能源的能源具有非常重要的价值。可再生能源（例如太阳能，风能，水力和地热能）是可持续方法，在既定的选择中，在既定选择中都提供了大约14％的能源需求[1] [2]，水力发电厂是由于其独特的性质而被称为可再生能源的最重要来源[3]。从化石燃料转换为可再生能源对于获得全球环境可持续性至关重要。[4]。地缘政治动态中指出的转换进一步加强了当前的运动，这导致了传统燃料的供应链中断。