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World File Search System降水
马萨诸塞州的气候变化影响：期望什么
●与风暴相关的降水的强度和量可能会增加。●年度降水量增加，尤其是在温暖的月份，主要是由于高强度降水事件。这种总体趋势预计将继续下去，但与给定季节或一年中可能发生的事情存在一些不确定性。●与美国其他地区相比，东北地区的极端降水率最高。●在最近几十年中，极端降水事件变得更加频繁和激烈，预计该趋势将持续到本世纪末
热浪人工智能：使用密集神经网络预测印度的热浪
1.引言 干旱是指由于降水突然减少而导致水和土壤水分严重短缺，从而导致水资源供应不足和农作物减产。在印度次大陆，干旱通常是由于西南季风延迟到来和/或提前撤退，并伴有降水不足而发生的 [1]。虽然降水不足是干旱的一个驱动力，但热浪导致的异常气温上升也会引发和加剧干旱 [2]。降水不足和极端高温共同导致的干旱更加严重，对农业造成的破坏更大，导致农作物产量大幅下降，就像 2003 年欧洲的情况一样 [3]。干旱和半干旱气候地区更容易发生干旱，因为它们对降水不足和极端温度更敏感。降雨和温度都可能在干旱的发生、发展和持续中发挥重要作用，尤其是对于植被和农业干旱。热浪被定义为空气和地表温度的突然升高，连续几天高于正常值（长期平均值）。印度的热浪发生在夏季或季风前期（4 月至 5 月）以及 6 月初雨季开始时。此类热浪通常
气候变化影响报告2024
温度升高：上个世纪，阿富汗的平均温度增长了1.8°C，预测表明进一步升高。降水变化：降水模式的转移导致洪水增加和长期干旱，破坏了传统的农业周期。作物产量：由于气候压力，小麦和玉米等主要农作物的产量降低，导致粮食不安全增加。缺水：水资源的消耗，通过熔化冰川和变化的降水模式加剧，威胁灌溉系统和饮用水供应。
Elizabeth J. Thompson -NOAA OAR物理科学...
研究声明I研究了海洋上的降水，云系统和耦合的海洋 - 大气边界层过程。这包括云微物理学，对降水和云层的大规模强迫以及云，降水，空气通量和耦合边界层演化如何相互影响。我还研究这些过程如何影响天气和气候变化。i收集和分析现场观察结果，使用卫星观察以及与建模团队合作，以提高过程水平的理解，发展算法，确定观察能力和需求，并使用面向过程诊断的模型进行评估。研究兴趣空气通量及其在大气和海洋边界层共同发展中的作用；使用对云和雨水，雨，卫星和序列仪的双极和单极化雷达的观测值进行气象，降水和云的研究；定量降水估计，降水分类和近地表海洋稳定性的算法；对卫星和原位观察的气象和物理海洋学过程的调查；基于观察性的大气动力学，物理海洋学以及天气尺度和中尺度气象的研究；使用原位测量值来评估和改善环境预测模型和遥感产品。教育2012-2016博士大气科学，科罗拉多州立大学顾问：史蒂文·A·鲁特里奇；联合顾问：詹姆斯·N·穆姆（俄勒冈州立大学）论文：“热带温暖池降雨的变化和对上海的影响
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。
使用多个光流算法
摘要：光流技术具有运动跟踪的优势，并且长期以来一直在降水中使用，用于使用接地雷达数据集跟踪降水场运动。但是，基于光流的模型的性能和预测时间尺度受到限制。在这里，我们介绍了将深度学习方法应用于光流量估计的结果，以扩展其预测时间尺度并增强现象的性能。表明，深度学习模型可以更好地捕获降水事件的多空间和多阶段运动，该模型与传统的光流估计方法相对。该模型包括两个组成部分：1）基于多个光流算法的回归过程，该过程更准确地捕获了与单个操作流量算法相比的多空间特征； 2）一个基于U-NET的网络，该网络训练降水运动的多个临时特征。我们通过韩国的降水案例评估了模型性能。尤其是，回归过程通过将多个光流算法与梯度下降方法相结合，从而最大程度地降低了错误，并且仅使用单个光流算法的其他模型胜过其他模型，直到3小时提前时间。此外，U-NET在捕获非线性运动中起着至关重要的作用，而非线性运动无法通过传统的光流估计来捕获简单的对流模型。因此，我们建议使用深度学习的拟议的光流估计方法在改善基于传统的光学流量方法的当前操作现象模型的性能中起着重要作用。
使用船载观测值对南大洋的IMERG和ERA5定量降水量估算
摘要：澳大利亚R/V调查员的最新航行在整个偏远的南大洋中提供了前所未有的降水观察结果，该降水量既是海洋降雨和冰相降水测量网络（OceanRain）海上圆点和双极化C波段C-Band C-Band Cane Radar（Oceanpol）。本研究采用这些观察结果来评估GPM（IMERG）的全球降水测量（GPM）综合多卫星检索和ECMWF（ERA5）降水产物产生的第五次重大全球重新分析。以60分钟和0.25 8（; 25 km）的分辨率工作，在整个过程中最常观察到小雨和毛毛雨。对海洋评估时，imerg产物高估了降水强度，但捕获了出现频率。从天气/过程量表中，发现IMERG在暖额和高纬度气旋条件下是最不准确（高估的强度），通常会预先发送多层云。在临时条件下，imerg低估了降水频率。相比之下，ERA5的技能在各种综合条件下更加一致，除了高压频率（强度）高度高估（低估）的高压条件。使用Oceanpol Radar，这是一个面积到区域分析（分数技能得分），发现ERA5的技能比Imerg更高。在海洋径流计，iMerg和ERA5之间的阶段分类中几乎没有共识。比较因不同数据集中的相分类的各种假设而变得复杂。
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。
2025.02.07.637160.full.pdf
一个分层的贝叶斯框架，以建模沿着高度梯度沿着五个山地的135种蝴蝶物种的发生概率。 我们的分析使用了多项式模型，这些模型解释了丰度的变化以及飞行周期的时间和长度，以研究气候对蝴蝶物候学的影响。 我们发现，春季的最高和最低温度以及冬季降水是蝴蝶物候学的重要预测指标。 高海拔位点的高冬季降水延迟物候学延迟物候位 -一个分层的贝叶斯框架，以建模沿着高度梯度沿着五个山地的135种蝴蝶物种的发生概率。我们的分析使用了多项式模型，这些模型解释了丰度的变化以及飞行周期的时间和长度，以研究气候对蝴蝶物候学的影响。我们发现，春季的最高和最低温度以及冬季降水是蝴蝶物候学的重要预测指标。高海拔位点的高冬季降水延迟物候学延迟物候位 -
一个长期的短期记忆模型，用于降水的次时间分解
高分辨率降水数据对于现代水文和建筑物湿润性能模型至关重要。在澳大利亚，历史观察结果不足，因为半小时的录音仅取代了2000年代初的许多电台的每日观察。此外，现有的机器学习方法仅限于生成小时时间序列数据。本文使用长期短期记忆将每日降水观察结果分为半小时的时间间隔。该模型利用时间依赖性和小时的天气测量值。我们的结果是基于澳大利亚五个气候区域的站点，表明该模型e FF概述地保留了关键的半小时降水统计数据，包括方差以及半小时湿的半小时的数量和分布。当汇总到每小时间隔时，我们的模型在大多数指标中都优于其他模型。