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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。
约束多模型集合中投影的极端降水变化的模式和幅度
摘要：降水对土地的预测对于社会经济风险评估至关重要，但是模型差异限制了其应用。在这里，我们使用一种模式过滤技术来识别多模型合奏的各个成员的低频变化，以评估投影模式和变化幅度的模型之间的差异。特别是，我们将低频组件分析（LFCA）应用于21 CMIP-6模型中每日降水极端的强度和频率。LFCA在预计变化的空间模式下，在模型之间的一致性中带来了适度但统计学上的显着改进，尤其是在温室强迫较弱的情况下。此外，我们表明LFCA促进了对降水极端量表随着单个合奏成员内的全球温度变化而增加降水量量表的强劲识别。尽管这些速率大致与Clausius-Clapeyron关系的期望平均匹配，但各个模型都会表现出很大且显着的差异。蒙特卡洛模拟表明，这些差异至少与气候敏感性的差异一样多，导致投影变化的不确定性。最后，我们将这些缩放率与观察产品鉴定的缩放率进行了比较，这表明几乎所有气候模型都显着低估了降水量增加的速度，而降水量增加的速度已随着历史上的全球温度而扩展。用观测值的约束投影扩大了降水极端的预测强度，并减少了其分布的相对误差。
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。
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。
冬季温度和降水驱动阈值的阈值在九个全球气候区域和相关生物群落
在全球范围内，冬季温度正在上升，积雪正在缩小或完全消失。div>以前的研究和发表的文献综述，尚不清楚全球生物群落是否会在冬季温度和降水中跨越重要的阈值，从而导致重大的生态变化。在这里，我们将广泛使用的Köppen-Geiger气候分类系统与最糟糕的案例结合了全球每月温度和降水的预计变化，以说明到本世纪末，跨地球的多个气候区如何体验到冬季条件。然后，我们检查这些变化如何影响相应生物群落内的生态系统。我们的分析表明，在北极，北方和凉爽的温带区域中，极度冷（<-20°C）的潜在普遍损失。我们还表明了温度温度和旱地地区的冰冻温度可能消失（<0°C）和大幅下降。
分位数回归征：一种深度学习算法，用于缩小极端降水
全球气候模型（GCMS）模拟了全球范围内的低分辨率投影。GCM的本地分辨率通常对于社会级别的决策而言太低。为了增强空间分辨率，通常将降尺度应用于GCM输出。尤其是统计缩减技术，是一种具有成本效益的方法。与基于物理的动力学缩放相比，它们所需的计算时间要少得多。近年来，与传统统计方法相比，统计降尺度的深度学习越来越重要，证明错误率明显较低。但是，基于回归的深度学习技术的缺点是它们过度适合平均样本强度的趋势。极值通常被低估。问题上，极端事件具有最大的社会影响。我们提出了分位数回归征（QRE），这是一种受增强方法启发的创新深度学习al-gorithm。它的主要目标是通过训练分区数据集上的独立模型来避免拟合样品平均值和特殊值之间的权衡。我们的QRE对冗余模型具有鲁棒性，并且不容易受到爆炸性集成权重的影响，从而确保了可靠的训练过程。QRE达到了较低的均方误差（MSE）。尤其是，对于新西兰的高强度沉淀事件，我们的算法误差较低，突出了能够准确代表极端事件的能力。
对美国北半球夏季极端温暖天数和标准化降水指数的熟练亚季节预测
摘要：熟练的亚季节极端高温和降水预测可大大造福于水资源管理、公共卫生和农业等多个部门，以减轻极端事件的影响。我们开发了一个统计模型来预测美国北半球夏季每周极端高温天数和 14 天标准化降水指数 (SPI)。我们使用美国土壤湿度的主要主成分和基于北太平洋海面温度 (SST) 的指数作为预测因子。该模型在美国东部的第 3-4 周优于 NCEP 气候预报系统第 2 版 (CFSv2)。研究发现，北太平洋 SST 异常持续数周，并与持续的波列模式相关，导致美国东部阻塞和极端温度的发生率增加。极端干燥的土壤湿度条件持续到第 4 周，并伴有感热通量增加和潜热通量减少，这可能有助于维持上层反气旋。阻塞反气旋带来的晴朗天空条件进一步降低了土壤湿度，增加了极端高温天气的频率。这种巧妙的统计模型有可能帮助制定灌溉计划、作物规划和水库运行，并减轻极端高温事件的影响。
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。