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World File Search System降水
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。
使用LSTM模型分解每日降水数据
没有时间调整，需要对其他位置的每日降水量测量值保持一致，以解释日光节省时间。这些位置进行一年一度的一小时换档，需要每日降水读数和其他气象元素之间的时间对齐，因为半小时的降水数据在标准时间始终记录下来。然后，我们使用该站完整的半小时沉淀数据执行此插值数据的内部连接。这导致了一个时间序列，该时间序列可以追溯到半小时的降水记录开始日期。我们在2020年至2022年的所有数据上测试模型，使用2018和2019作为验证设置，以防止模型过度拟合并在其余数据上进行训练。这会导致大约75％-10％-15％的火车验证测试拆分。训练数据集进行了改组，以允许该模型从每批更具代表性的样本中学习。
report2-温度和爱德华兹含水层区域的降水预测
对于每次降水干旱分析，计算最小降水量的总数是针对1、2、3、4和7。5年的连续时间范围。降水干旱长度大致与该地区值得注意的历史降水干旱的长度相对应，包括记录干旱，并根据Başağaoğlu等人的方法选择。（2023）。在网格的日光分析中，每个历史和未来时期在爱德华兹含水层区域的最小降水总数平均。对于基于点的圣安东尼奥国际机场分析，最低降水量的总计是在1 km x 1 km网格电池位置与机场气象站位置重叠的。将未来时间范围的整体平均值和全范围的模型预测与每个干旱长度箱的历史数据进行了比较。
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。
Doell，K。C.，Berman，M。G.，Bratman，G。N.，Knutson，B.，Kühn 核二元论，没有大量DNA消除在纤毛的Loxodes Magnus 倒塌的手性碳纳米管的超晶格 通过非线性语音>在HGTE中光引起的理想Weyl半学 日常热带降水的极端对流的极端
1心理学的认知，情感和方法系，维也纳大学，奥地利维也纳大学。2心理学系和瑞士情感科学中心，瑞士日内瓦大学。3纽约大学心理学系，美国纽约，美国。 4心理学和神经科学研究所，芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥，美国。 5环境与森林科学学院和美国华盛顿州华盛顿大学华盛顿大学心理学系。 6，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学心理学系。 7 Lise Meitner环境神经科学集团，德国柏林Max Planck人类发展研究所。 8 Emmett环境与资源跨学科计划，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学。 9认知科学中心，维也纳大学，奥地利维也纳。 10目前的地址：欧洲环境与人类健康中心，埃克塞特大学，英国佩林。 11当前地址：环境与气候研究中心（ECH），奥地利维也纳。 电子邮件：kimberlycdoell@gmail.com; tobias.brosch@unige.ch3纽约大学心理学系，美国纽约，美国。4心理学和神经科学研究所，芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥，美国。5环境与森林科学学院和美国华盛顿州华盛顿大学华盛顿大学心理学系。 6，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学心理学系。 7 Lise Meitner环境神经科学集团，德国柏林Max Planck人类发展研究所。 8 Emmett环境与资源跨学科计划，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学。 9认知科学中心，维也纳大学，奥地利维也纳。 10目前的地址：欧洲环境与人类健康中心，埃克塞特大学，英国佩林。 11当前地址：环境与气候研究中心（ECH），奥地利维也纳。 电子邮件：kimberlycdoell@gmail.com; tobias.brosch@unige.ch5环境与森林科学学院和美国华盛顿州华盛顿大学华盛顿大学心理学系。6，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学心理学系。 7 Lise Meitner环境神经科学集团，德国柏林Max Planck人类发展研究所。 8 Emmett环境与资源跨学科计划，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学。 9认知科学中心，维也纳大学，奥地利维也纳。 10目前的地址：欧洲环境与人类健康中心，埃克塞特大学，英国佩林。 11当前地址：环境与气候研究中心（ECH），奥地利维也纳。 电子邮件：kimberlycdoell@gmail.com; tobias.brosch@unige.ch6，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学心理学系。7 Lise Meitner环境神经科学集团，德国柏林Max Planck人类发展研究所。8 Emmett环境与资源跨学科计划，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学。 9认知科学中心，维也纳大学，奥地利维也纳。 10目前的地址：欧洲环境与人类健康中心，埃克塞特大学，英国佩林。 11当前地址：环境与气候研究中心（ECH），奥地利维也纳。 电子邮件：kimberlycdoell@gmail.com; tobias.brosch@unige.ch8 Emmett环境与资源跨学科计划，美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学。9认知科学中心，维也纳大学，奥地利维也纳。10目前的地址：欧洲环境与人类健康中心，埃克塞特大学，英国佩林。11当前地址：环境与气候研究中心（ECH），奥地利维也纳。电子邮件：kimberlycdoell@gmail.com; tobias.brosch@unige.ch电子邮件：kimberlycdoell@gmail.com; tobias.brosch@unige.ch
多方面气溶胶对降水的影响
气溶胶会影响从单个云到地球的量表的降水速率和空间模式。然而，关于在空间和时间尺度上多种效应的基本机制和重要性仍然存在很大的不确定性。在这里，我们回顾了这些效果背后的证据和科学共识，通过修改辐射通量和能量平衡来归类为辐射效应，以及通过修饰云滴和冰晶的修改，将其归类为辐射效应。存在广泛的共识和强有力的理论证据，表明气溶胶辐射效应（气溶胶 - 放射相互作用和气溶胶 - 云相互作用）充当降水变化的驱动因素，因为全球平均降水受到能量和表面蒸发的约束。同样，气溶胶辐射效应会导致大规模降水模式的据可查的偏移，例如间受反应收敛区。气溶胶对较小尺度下降水的影响的程度尚不清楚。尽管存在广泛的共识和有力的证据表明，气溶胶扰动微物理会增加云滴数量并减少液滴大小，从而减慢了降水液滴的形成，但总体气溶胶对跨尺度的降水的总体效应仍然高度不确定。全球云解析模型提供了调查目前在全球气候模型中尚未很好地代表的机制，并与较大的规模连接局部效果。这将增加我们对预测气候变化影响的信心。
气候温度和降水共同影响西方响尾蛇物种的体型
生态学的代谢理论和动态能量预算理论都预测，气候通过其对能量学的一阶决定因素的影响影响人体大小：反应性温度，碳资源和氧气可用性。尽管氧气在陆地系统中很少限制，但温度和资源在空间上有所不同。，我们使用冗余分析和变异分配来评估气候温度，降水及其季节性对北美四种西部响尾蛇组分布的多元体型的影响（Crotalus Pyrrhus，C。scutulatus，C。scutulatus，C。oreganus and C. viridis）。大多数物种在凉爽的气候中显示出增加体型的模式，并且在温暖的Xeric气候下体积减少。该模式的例外通过在每个物种的分布中的气候特质提供了其他上下文。例如，对于牛仔梭菌，温度对体型的负面影响的一般模式并不明显，牛仔梭菌在四种物种中总体上最温和的气候范围。与以前的研究相比，我们发现季节性对体型的影响可忽略不计。我们建议降水梯度与驱动种内体大小的资源可用性相关，并且温度通过增加基线代谢需求和
prevenir rqpe 1.0：地面雷达定量降水估计开发和氢应用的开发
k dp（特定差异相[DEG/km]）是QPE估计的有用变量，因为它与降雨速率密切相关。与反射率不同，k dp对错误校准，部分光束阻塞，雨水和湿的辐射衰减是可靠的。
基于模型的气候变化影响对德国北海海岸内陆风险风险的影响是由风暴潮和降水E
摘要。除了风暴潮外，由于强烈的降雨而引起的内陆流量已成为沿海低地的威胁越来越大。尤其是，两种类型的事件的巧合对区域水板构成了巨大挑战，因为它们的技术排水能力有限。在这项研究中，我们分析了基于历史数据和基于场景的模拟，以在德国北海海岸附近的Emden附近敲门。对观察到的内陆流量事件的评估表明，主要是中等风暴潮汐系列与大规模，强烈的降水结合在一起，导致内陆排水系统过载，而单独的最高单个风暴潮或降水事件可以很好地处理。风险管理需要气候预测。因此，建立了水文和水动力海洋模型，并由相同的气候模拟驱动，以估计未来的排水系统过载。对两个气候模型的控制周期的仿真评估可以证实模型可以重现化合物事件的生成机制。风暴潮和降水的巧合导致排水系统的最高载荷，而系统的超负荷也是由一致的降雨事件引起的，而不是由没有强烈降水的暴风雨潮。与过去相当，未来的com-的场景投影基于两个晶体模型和两个排放场景表明，与RCP22.6场景相比，RCP8.5 Scesario的降雨和风暴潮的复合事件将始终如一地与所有研究气候预测的平均海平面上升的背景相比，而模拟系统的过载较高，而RCP8.5 Scesario的模拟系统过载更高。