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World File Search System降水
使用标准化降水蒸散指数（SPEI）
摘要。量化气候变化如何驱动21世纪的干旱是为摩洛哥提供政策和适应计划的优先事项。SPEI干旱指数是根据12个月时间尺度的降水和温度计算得出的，涵盖了9月 - 8月的农业年度，对五个模型进行了2023 - 2019年的五个模型。通过比较SPEI值的平均值和干旱区百分比（光，中度，中度和极端）来获得摩洛哥之间的平均变化。另外，通过比较不同的11年时间范围的干旱特征2023-2033、2034-2044、2045-2055、2056-2066、2067-2077、2078-2077、2078-2088和2089-2099。基于CMIP6模型的SSP2-4.5场景对未来干旱预测的研究表明，摩洛哥在本世纪下半叶的干旱恶化。中度干旱预计将占主导地位，该地区受干旱影响急剧增加，甚至在六年内达到90％。这些结果对于水资源管理中的决策者至关重要，强调需要采取策略来减轻干旱的不利影响，包括有效利用水资源。
CMIP6模型中降水偏差的物理学
摘要：有条件的不稳定性和羽毛的浮力驱动潮湿对流，但在模型对流方案中具有多种代表性。垂直热力学结构信息来自大气辐射测量（ARM）位点和重新分析（ERA5），卫星来源的降水（TRMM3B42）以及与羽流浮力相关的诊断方法用于评估气候模型。以前的工作表明，CMIP6模型比其CMIP5对应物更准确地代表潮湿的对流过程。然而，对流发作的某些偏见在CMIP建模工作中仍然存在。我们诊断出每日产量的九个CMIP6模型的队列中诊断这些偏差，从而评估了等效温度，U e和饱和等效温度的条件不稳定性与羽毛模型相比，具有不同混合假设的羽状模型。大多数型号捕获了垂直结构的定性方面，包括与较低的自由对流层高度相当下降，并随着沉积空气的夹带而进行。我们定义了“伪进入”的诊断，该诊断结合了相结合的条件不稳定性，类似于小型建筑物近似值下的夹带会产生的条件不稳定性。这捕获了较大的衰减率（干空气的夹带）和小的饱和度（尽管夹带较高）之间的权衡。此伪进入诊断也是综合浮力开始降水的临界值的合理指标。模型（使用Tiedtke方案的变体的）模型或CAM5的夹带率较低，并且含量较低的模型（例如NASA-GISS）在此诊断中的观察范围内，均位于旁边。
Redalyc.极值理论应用于标准化降水指数
摘要。标准化降水指数 (SPI) 是一种数学算法，用于检测和描述与预期区域气候条件相关的降水偏差。因此，本研究旨在验证使用时间独立的一般极值分布 (GEV) 来模拟巴西圣保罗州坎皮纳斯气象站 (1891-2011) 获得的 SPI 年度最大值 (最大月度 SPI 值；SPImax) 和 SPI 年度最小值 (最小月度 SPI 值；SPImim) 发生概率的可能性，并评估这两个数据集中趋势、时间持久性和周期成分的存在。本研究中使用的拟合优度检验量化了经验累积分布和 GEV 累积函数之间的一致性。我们的结果表明，这种参数函数可用于评估 SPImin 和 SPImax 值发生的概率。在两个系列中均未检测到显著的序列相关性，也未检测到趋势。对于 SPImim，小波分析已检测到 4-8 年范围内的主导模式。未来的研究应侧重于开发能够解释此类特征的 GEV 模型。未发现年度每月 SPI 最大值的主导模式。
使用AI/ML技术监测北极降水
kandivali（东部），孟买，马哈拉施特拉邦，印度摘要：在气候变化和环境转变的背景下，监测北极降水已成为一个关键问题，尤其是在研究不足的地区，在数据稀缺的地区有效预测。本文通过采用先进的机器学习技术，包括随机森林（RF），XGBOOST和LOGISTIS回归提出了一种创新的方法来增强降水预测的准确性。结果表明，逻辑回归达到了98％的最高精度，而随机森林和Xgboost均表现出88％的精度。通过利用包含关键参数的全面数据集，例如日期，云覆盖，阳光，全球辐射，温度指标，降水水平和积雪深度，我们的模型旨在提供及时，精确的预测。该方法将这些机器学习算法整合在一起，以分析和解释气象因素之间的复杂相互作用，最终改善了预测结果。我们的发现表明，与传统方法相比，这种综合方法显着提高了预测准确性，这使其成为偏远北极地区实际应用的可行解决方案。通过促进早期发现和对降水模式的理解，这项研究有助于更好的资源管理，并为应对气候变异性带来的挑战而有助于理解决策，最终旨在减轻弱势弧菌生态系统变化降水动态的影响。关键字：降水预测，气候变化，机器学习，随机森林（RF），XGBoost，Logistic回归，气象数据分析。
了解湖上的夜间驱动的极端降水事件
图1。a）模拟的REGCM模型域设置。较大的盒子包含25公里强迫模拟的域，较小的框表示CP模拟的域配置。地形被阴影（m）。b）具有地形（M），国家边界和湖泊/海洋边界的CP模拟模型范围的范围。厚黑匣子显示了在第3节中讨论的湖泊/陆地微风循环分析中使用的区域。
一个非平稳的标准降水指数（NSPI ...
摘要：标准化降水指数（SPI）通过标准化累积降水来衡量气象干旱相对于历史气候。较长的记录长度可改善参数估计值，但是这些更长的循环可能包括人为气候变化和多年自然气候爆发的信号。从历史上看，气候非平稳性已被忽略或纳入SPI中，例如WMO 30-y时期。这项研究介绍并评估了一种基于贝叶斯花素的新型非平稳性SPI模型，旨在改善固定气候的参数估计值，又可以明确纳入非组织性。使用合成产生的降水，本研究将提出的贝叶斯SPI模型与现有的SPI方法基于固定和非平稳气候的最大似然估计进行比较。所提出的模型不仅重现了现有SPI模型的性能，而且在几个关键领域都对它们进行了改进：降低Pa-Rameter的不确定性和噪声，同时建模为零和正降水的可能性，并捕获非线性趋势和季节性变化。此外，完全贝叶斯的方法确保所有参数都有不确定性估计值，包括零降水可能性。研究指出，零降水参数过于敏感，并且可以在将来的迭代中改善。该研究以美国在美国一系列氢气候区域的九个量规的应用，以拟议的贝叶斯非平稳SPI模型的应用结束。这种经验的结果表明，该模型是稳定的，并在先前的研究中鉴定出了非平稳模式，同时也表明了新发现，特别是对于形状和零降水参数。
全球尺度评估水文建模的降水数据集
1牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国2号地理与环境科学学院，南安普敦大学，南安普敦大学，SO17 1BJ，英国3号，英国3号3号，阿拉巴马州阿拉巴马大学，阿拉巴马州阿拉巴马大学，美国阿拉巴马大学4号和经济，埃克塞特大学，埃克塞特大学，EX4 4RJ，英国6 6号地理与地球科学学院，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，格拉斯哥大学，英国格拉斯哥大学7 7地理与环境科学系，英国雷丁大学，雷丁大学8号，雷丁大学8读，雷丁大学，雷丁大学，雷丁大学，雷丁大学，英国9能源与环境研究所，赫尔，赫尔，赫尔，赫尔，杜勒，杜勒，杜勒，杜勒，少年， UK 11地理科学学院，布里斯托尔大学，布里斯托尔大学，BS8 1SS，英国12地理与环境，拉夫堡大学，拉夫堡，英国，英国
通过LightGBM机器学习改进了降水类型的诊断
摘要：现有的降水类型算法很难辨别出冰冻雨水和冰球的发生。这些固有的偏见不仅在操作预测中是有问题的，而且使基于模型的降水类型气候的发展变得复杂。为了解决这些问题，本文介绍了一种新型的轻梯度增强机（LightGBM）基于基于的机器学习降水型算法，该算法利用重新分析和表面观测。通过将其与布尔戈因降水类型算法作为基线进行比较，我们证明了我们的算法改善了所有检查的降水类型的关键成功指数（CSI）。此外，与重新分析中的降水类型诊断相比，我们的算法表现出降雪，冷冻雨和冰颗粒的F1评分。随后，我们利用该算法来计算美国东部的冻结气候。由此产生的气候模式与观察良好吻合；但是，观察到显着的平均偏见。我们将这种偏见解释为对算法本身和关于降水过程的假设的影响，包括与冻伤，降水发生和区域概要天气模式有关的偏见。为了减轻整体偏差，我们提出将降水量从0.04增加到0.25 mm H 2 1，因为它更好地反映了沉淀观测的精度。这种调整可大大减少整体偏差。最后，鉴于LightGBM在预测混合降水事件方面的出色表现，我们预计该算法可以在操作环境中有效利用，并在气候模型输出中诊断降水类型。
