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使用机器学习算法和孟加拉国气候变化方案的未来地下水潜力映射
该研究的目的是根据机器学习算法和气候变化方案来估计未来的地下水潜在区域。14个参数（即曲率，排水密度，坡度，粗糙度，降雨，温度，相对湿度，谱系密度，土地使用和土地覆盖，一般土壤类型，地质学，地质学，地形学位置（TPI），地形湿度（TWI）用于开发机器学习量学算术。使用三种机器学习算法（即人工神经网络（ANN），逻辑模型树（LMT）和逻辑回归（LR））用于识别地下水潜在区域。根据ROC曲线选择了最佳拟合模型。代表性浓度途径（RCP）为2.5、4.5、6.0和8.5降水的气候场景，用于对未来的气候变化进行建模。最后，基于最佳的机器学习模型和未来的RCP模型，在2025、2030、2035和2040年确定了未来的地下水潜力区。根据发现，ANN比其他两个模型显示出更好的准确性（AUC：0.875）。ANN模型预测，土地的23.10％处于非常高的地下水潜力区域，而33.50％的地下水潜在区域则为33.50％。该研究在不同的气候变化方案（RCP2.6，RCP4.5，RCP6和RCP8.5）下预测降水值的2025、2030、2035和2040使用ANN模型，并使用ANN模型显示每个场景的空间分布图。最后，为将来的地下水潜在区域生成了16个场景。政府官员可以利用该研究的结果为国家一级的水管理和规划提供基于证据的选择。
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。
气候变化如何影响格陵兰冰盖表面的质量平衡？
摘要。鉴于冰盖的响应时间较长，对格陵兰冰盖的模拟通常超出了可用的输入气候数据，因此无法可靠地模拟地表质量平衡背后的快速过程。众所周知，强反馈过程会使质量平衡对年际和年内变化敏感。即使使用气候模型进行模拟，也并不总能覆盖整个感兴趣的时期，这促使我们使用相对粗糙的气候重建或时间插值方法来弥补这些差距。然而，这两种方法通常只提供气候平均值的信息，而不提供变化信息。我们使用 BErgen 雪模拟器研究这种简化如何影响地表质量平衡。该模型使用相同的大气气候学但不同的合成变化运行了长达 500 年。虽然年际变化对格陵兰冰盖表面质量平衡的影响不到 5%，但如果使用每日气候学而忽略年内变化，则会导致质量平衡发生 40% 的变化。将总体影响分解为不同输入变量的贡献，最大的贡献者是降水，其次是温度。使用每日气候学，每天少量的降雪会高估反照率，从而高估表面质量平衡 (SMB)。我们提出了一种修正方法，重新捕捉间歇性降水的影响，将 SMB 的高估降低到 15%-25%。我们得出结论，格陵兰岛表面质量和能量平衡的模拟应该在瞬态气候下进行，特别是对于使用瞬态数据校准的模型。
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。
“热模型”对加拿大气候服务提供商使用的CMIP6合奏的影响：做全球限制会导致R
摘要：加拿大气候服务提供商提供了耦合模型对比项目（CMIP6）的预测，以帮助为气候变化缓解和适应决策提供信息。CMIP6包括几种“热”气候模型，其对温室气体强制的敏感性超过了从多种证据推断的可能范围。通过将观察性约束应用于CMIP6集团的历史持续率，可以减少政府间气候变化委员会（IPCC）的第六次评估报告（AR6）评估的全球变暖估计。本研究评估了对加拿大的全球限制CMIP6预测是否与不受约束的预测有明显不同。考虑了两个约束：一个删除瞬时气候响应的模型在AR6评估范围之内（TCRlaukeLy），而另一种权重模型以匹配平衡元素灵敏度的评估分布（ECSALL）。这两种约束都比不受约束的团结降低了凉爽和更干燥的预测，在整体范围的上端，高排放场景，世纪末期间和加拿大北部地区的降低最强。在这种情况下，年平均温度的约束预测为2 8 - 3 8 C比无约束的预测凉爽，而每年降水的预测通常为20％ - 干燥40％。在温度极端指数的集合中位数中也检测到明显的差异。基于这些结果，建议考虑区域预测的约束合奏，以避免“热模型”问题。另外，可以以规定的全球变暖级别进行预测，并在全球限制下进行了限制，以告知变暖水平超过超过的时间。
冬季不丹的降雨和温度预测...
共同具有共同气候特征的国家，并对区域气候状态进行联合评估。因此，南亚气候前景论坛（SASCOF）于2010年成立，特别关注受南亚季风气候影响的国家的信息需求。季节性预测通常包括特定区域的降水和温度前景。不丹的季节性预测是由全球和区域预测中心以及国家气候数据的投入准备的。最终前景还基于南亚气候前景论坛（SASCOF）的共识前景，来自远程预测的世界气象组织（WMO）全球生产中心（GPCS）的产品，其他各种国际来源，各种国际来源，以及ElNiñoSouthtrainsSouthern oscillation（例如ElNiñoSouthern oscillation and Southern Oscillation and Indian obs andso andso andso andso andso）和印度eysoon（Enso）和印度eyon（Inder So）（Indso）（Indso）（Inder So）（In Indian）。必须使用和解释夏季季风前景，并与中心发布的扩展，中等，每日的天气预报和其他咨询。2。sascof-30在普遍条件下共识2.1在太平洋上的ENSO条件ElNiño/Southern振荡（ENSO）是一种全球气候条件，对季风降水的变化和南亚的表面温度有重大影响。到2024年5月底，厄尔尼诺（ElNiño）条件（比赤道太平洋地区的正常SST温暖）变成了ENSO中性条件，并一直处于中立状态，直到2024年10月。目前，ENSO中性条件在太平洋地区盛行。最新的全球模型预测表明，在12月至1月（DJF）季节，La Nina条件发展的可能性有所提高。2.2印度洋的条件
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●海平面上升估计项目的高端增加到本世纪末的高端增加了大约四到五英尺，预测可用于数十年。洪水风险研究传统上将雨水和风暴潮作为独立过程。然而，历史数据分析表明，雨水和涌动之间的相关性较低，非零相关性，尤其是在飓风中。这对沿海社区和基础设施构成了直接威胁，随着飓风和其他高潮事件发生风暴潮的风险增加。雨水和风暴潮的潜在同时出现，虽然在洪水深度方面并不总是附加的，但它增加了一层复杂性，使风险评估增加了一层，因此需要通过先进的洪水模型进行进一步的调查。●虽然比其他风暴类型的频率较低，但由于其强度和破坏性性质，热带气旋（TC）构成了更大的威胁。使用历史数据和建模事件，在所有危险评估中，他们的潜在影响保证了分别分析。全面的未来评估重点是飓风风险和采用多种方法，模型和研究人员，对于强大的计划和弹性策略至关重要。未来的项目被鼓励，全面评估对气候敏感的飓风风险。●了解极端降雨的特征和趋势对于管理城市泛滥的洪水至关重要，这是由淹没排水网络系统的强烈的局部倾盆大雨引发的。基于更新的气候模型（CMIP6模型1）的未来预测表明，与早期模型相比，每日极端降雨的变化更大。这些变化包括100年风暴事件的预计降雨量较高。只有有限的证据表明，极端降水的速度比每日总数的增加速度要快。有限的下天降雨数据
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。
Caroubiculture或将角豆树采用作为水果 -
气候重建和预测正在融合，以确认温度的升高，降低的降低和降水的时空变异性。摩洛哥尚未幸免这种气候变化及其影响，因此影响了摩洛哥土地对各种作物的适用性。实际上，在摩洛哥，大坝的地表水储备在大约三十年的时间里减半了。被认为是气候变化最有弹性的物种之一，角豆树可能会成为高增值的经济资源。2020年，由于“ 2020 - 2030年绿色一代”的种植，全国性的角豆豆荚的生产达到了55,400吨，这一数字将上升，这使得种植了对新气候条件的高度适应的农作物。使用现代方法（Caroubiculture）扩展角色培养，需要基于形态和农艺标准选择高性能植物。目前的作品包括介绍Rahma品种，这是第一个在摩洛哥官方目录中注册的角色品种，作为雌雄同体花朵的一型鸡蛋，在Oujda科学学院选择。这种新品种的特殊性是在不需要男性传粉媒介的情况下生产令人满意的蝗虫豆，这表明应该单独或与其他高性能传粉媒介品种合并，以便在现代种植系统中使用。关键字：拉玛品种，高性能，oujda，雌雄同体花，气候变化。同样，监测该品种在十五年内的后代的结果表明，拉哈马品种的所有自由植物都保留了雌雄同体的特征，这将使我们能够为未来的森林人提供这些植物，以供未来的重新造成造成植物的项目，从而占据了生产植物的数量（幼虫和50％的男性），并且是50％的男性和50％的男性，并且从这些植物中选择克隆头。
地球与环境科学课程课程提纲 - 穆罕默德·奥姆巴迪（ombadi@umich.edu）
课程描述在过去的几十年中，环境数据获取的迅速增加为我们提供了前所未有的机会，可以从有关环境系统行为的大数据中获取见解。本课程旨在向学生介绍统计方法，从自动估计到机器学习模型的复杂性不等。该课程涵盖了机器学习背后的基本理论，并在构建机器学习模型方面提供了动手经验。学生将学习将这些模型应用于预测和假设配方的目的。这些方法将通过环境科学的示例应用来教授，并特别关注气候和水文应用。示例包括温度和降水量的短期预测，选定的水文盆地中的水流预测，了解融雪趋势中温度和降水的相对贡献，降水模式和趋势的区域聚类以及气候远程连接在调节区域降水模式中。学习成果成功完成本课程后，学生将能够：•确定环境数据的基本统计特征。•了解参数/非参数和线性/非线性模型之间的差异，并根据研究问题和/或数据可用性选择最合适的统计模型。•对数据进行探索性分析，并提出有关可变相互作用的假设。•开发数据驱动的模型以进行预测并评估其充分性。•了解机器学习模型背后的基本理论。教学方法和哲学教学方法和哲学：本课程的教学方法结合了讲座，小组工作和主动（经验）学习。讲座将介绍气候和环境科学中应用的概念，方法论和示例。小组工作主要集中在最终项目上，其中2至4名学生的每个小组都会将课程中引入的一些方法应用于自己的兴趣问题。体验式学习被整合到家庭作业分配中，学生将收到Python代码和数据文件。他们将负责应用方法并回答一组问题。