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安全能源 – 2022 年 3 月 7 日 2022 年降水管理...
SECURE 相信，通过包容性，我们可以发展可持续的就业和崇尚多样性的文化。SECURE 承认原住民社区的权利和利益，我们了解在可能的情况下利用当地和原住民企业的重要性。我们相信原住民群体支持建立和加强原住民社区与行业之间的有效业务关系、个人发展和共同繁荣。这些责任由 SECURE 的员工和供应商共同承担，表明我们致力于成为尊重和负责任的企业邻居。SECURE 与加拿大各地的原住民群体建立了牢固的关系；我们众多的合作伙伴关系和工作关系表明了我们对原住民联盟的承诺。作为我们对这一价值观承诺的一部分，我们是加拿大原住民商业理事会和原住民关系圈的骄傲成员。
日常热带降水的极端对流的极端
最近，注意力集中在用低毒性和无毒阳离子替换PB上。理想的无铅候选者应具有低毒性，狭窄的直接带隙，高光吸收系数，较高的迁移率，低激子结合能，长载体寿命和稳定性。已经提出了几种可能毒性较小的化学兼容材料，例如SN，BI和GE作为PB的替代品，不仅降低了PB的毒性，还可以保留钙钛矿的独特光电特性。中，SN是一种环保的材料，广泛用于各种有希望的光电设备，例如太阳能电池和FET，因为它满足了电荷平衡，离子大小和协调的先决条件。[8] SN是元素周期表中的14组元素，它的离子半径（115 pm）与PB（119 pm）。像PB一样，SN具有惰性的外轨道，这对于获得金属卤化物钙钛矿的特殊电气和光学特性很重要。与基于PB的钙钛矿相比，基于SN的基于SN的钙钛矿还表现出相似的优质光电子特性，狭窄的带隙约为1.3 eV，高电荷迁移率约为600 cm 2 V -1 S -1，长载体扩散和寿命，以及高吸收系数，高吸收系数约为10 -4 cm -4 cm -1。[15]然而，由于SN在水分和氧气中环境中的稳定性较差，与PB相比，其性能较低。因此，为了环境和人类，需要进行连续而深入的研究以解决在钙钛矿场现场效应晶体管中替换SN时性能差的问题。
定量降水估计（QPE）天气雷达使用衰减校正和Z-R关系算法的比率
定量降水估计（QPE）天气雷达在东Java Laode Nodeman的某些部分中使用Z-R关系算法的衰减和比较Z-R关系算法，Retnadi Heru Jatmiko博士，硕士。; Emilya Nurjani博士，S.Sc.，M.Sc。
在气候变化下柏林的极端降水和洪水以及选定的灰色和蓝绿色措施的影响
1水资源管理主席和水通系统建模，德国柏林技术大学柏林2号柏林2号大学气象研究所，弗雷伊大学柏林，柏林，柏林，柏林3号水资源系，地理 - 世界性科学和地球科学和地球学院（ITC），特威特（ITC），特威特（ITC），特威特（ITC工程技术，荷兰恩斯切德大学，特温特大学
将新型生成扩散模型应用于降水降压
机器学习（ML）在统计缩减中起着越来越有价值的作用。能够利用培训数据中潜在的复杂的非线性关系，社区表现出ML学习缩小映射的巨大潜力。遵循完美预后（PP）方法，可以对ML模型进行历史重新分析数据的培训，以了解粗糙预测因子与更高分辨率之间的关系（即缩小）预测。一旦受过训练，这些模型就可以在一般循环模型（GCM）输出上进行评估，以产生区域缩小的结果。由于培训的计算成本相对较低和利用这些模型，它们可用于有效地降低气候模型的大集合，而不是区域与全球域。
定量评估portevin-le Chatelier对降水量的流动应力的影响，使ALMGSCZR合金
portevin-le Chatelier（PLC）效应通常在许多合金系统中发生，并导致流动应力变化。发生降水时，PLC的行为发生变化及其对流动应力的影响变得更加复杂，但尚未澄清。沉淀物和位错之间众所周知的相互作用机制是剪切（可剪切沉淀物）和绕过（不可切除的沉淀物）。这项研究系统地研究了三种情况下PLC效应对流动应力的影响，即，没有预屈，具有可剪切的沉淀物，并且具有不可剪切的沉淀物。这项研究是在ALMGZRSC合金上进行的，其中沉淀不会改变负责PLC的溶质物种的浓度。提出了考虑不同的脱位 - 屈光度相互作用的修改构型关系，这可以量化以上三种情况下PLC效应对流动应力的贡献。建模结果与在ALMG和ALMGSCZR合金上表现出PLC效应的实验的结果非常吻合。理论上证明了PLC诱导的加强可以占ALMG合金总流动应力的14.5％。当出现可剪切和不可剪切的沉淀物时，该百分比分别降至约4.5％和9.5％，表明沉淀会减弱PLC诱导的增强。可剪切的沉淀物可以缩短PLC的应变率范围，这比不可切除的沉淀物更有效地抑制PLC效应。最后，讨论了负责PLC诱导的强化和不同沉淀脱位相互作用的作用的内在机制。
南极降水如何随温度而变化？
摘要。随着全球变暖的进展，南极的降雪预计会增加，这可能会抵消甚至暂时过度补偿冰淇淋质量损失，这是由于冰出排放和融化而导致的。对于海平面投影，了解决定南极的降雪变化的过程至关重要。在这里，我们基于Clausius – Clapeyron关系，重新审视南极温度变化与降水变化，识别和解释与理论方法的偏差之间的关系。分析全球（CMIP6，Coupled模型对比度项目第6阶段）和区域（RACMO2.3）模型预测的最新估计，我们发现，每年的温暖度比南极洲的平均降水量为5.5％，最小敏感性为2％k - 1近距离coast和最大敏感性，最高敏感性为1％k-1 k and east east east east east east east-east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east east的最大最大敏感性。这一较大的范围可以用主要的气候条件来解释，局部温度决定了克劳西乌斯 - 百叶窗的敏感性，在某些地区因沿海风状态而被抵消。我们比较了得出灵敏度因子的不同方法，在某些情况下，这可能导致同一模型的灵敏度变化高达7个百分点。重要的是，发现局部敏感性因素在很大程度上取决于变暖水平，这表明某些基于其沉淀估算的冰片模型基于从这些敏感性因素得出的参数估算的基础，可能会高估降雪诱导的降雪
结合温度和降水，以限制气溶胶对观察到的气候变化的贡献
摘要：利用过去来改善未来的预测，需要对气候和温室气体（GHG）（GHGS）对观察到的气候变化的个人气候贡献进行理解和定量，这受到气候溶液强迫和反应的大量不确定性的阻碍。为了估算历史气溶胶响应，我们通过结合观察到的热带潮湿和干燥区域观察到的变化的信号，半明确温度不对称的温度不对称，全球平均温度（GMT）以及全球平均降水（GMLP）（GMLP）的信号来归因于温度和降水的关节变化。指纹代表气候反应对气溶胶（AERS）和其余的外部强迫（NOAER；主要是GHG）源自来自历史单和所有模型的大型组合，该模型来自耦合模型对间隔项目的第6阶段的三个模型，并使用完美的模型研究选择。是由不完善的模型研究和水文灵敏度分析支持的，该分析支持了我们选择温度和降水细纹的选择。我们发现，包括温度和降水在内的诊断效果稍微更好地限制了纯粹基于温度或仅基于GMT的诊断，并允许AER冷却的归因（即使在纤维上不包含GMT时）。这些结果在来自不同气候模型的纤维上具有鲁棒性。AER和NOAER的估计贡献与其他已发表的估计值一致，包括最新IPCC报告的估计。最后，我们将气溶胶诱导的冷却的0.46 K（[2 0.86，2 0.05] k）的最佳估计归因于2010年Noaer升温的1.63 K（[1.26，2.00] k），相对于1850年至1900年，使用GMT和GMLP的综合信号。
引用：Imran M，Jannat Mishu NE，Khaliq H，Shahzad F（2025）评估机器学习模型，用于上游印度河上的降水预测
降水在有效管理水资源和维持储层水位中起着至关重要的作用。然而，气候变化发生了显着改变的降水模式，导致了极端的水文事件，例如干旱和洪水，这些事件具有深远的社会经济和环境影响。本研究的重点是使用机器学习模型预测上印度河盆地（UIB）中的降水事件。在这项研究中，采用了三种广泛使用的机器学习算法支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN）和随机森林（RF），以预测UIB中的降水事件。数据集分为培训（80％）和测试（20％）子集进行模型评估。在测试的算法中，KNN表现出最佳的预测性能，得出的平均绝对误差（MAE）为2.662，根平均平方误差（RMSE）为16.3，R²得分为0.879，总准确度为83.16％。结果表明，KNN算法是UIB中降水预测的最有效的机器学习模型。这项研究的结果有助于改善预警系统，并在面对气候变化和极端天气事件的情况下促进有效的水资源管理。