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World File Search System降水量
1 www.journalsofindia.com 2022 年 3 月
• 酸碱度略带酸性的红砂壤土、红土和沿海沙土最适合腰果生长。• 纯沙土也能长得茂盛，但更容易出现矿物质缺乏症。• 排水不良的粘重土壤和酸碱度超过 8.0 的土壤不适合种植腰果。• 碱性过强和盐碱过多的土壤也不利于腰果生长。• 这是一种热带植物，即使在高温下也能茁壮成长。• 幼苗对霜冻敏感。• 温度范围为 20 至 30°C、年降水量为 1000 - 2000 毫米的地区
秘鲁东部安第斯山脉的气候变化的水文影响：未来的发展情景
imerg低估了观察到的数据25.1％（Arias等，2022）。Zubieta等。（2017）发现，在Chazuta（Andean-Amazon盆地）的Huallaga河子巴桑中，IMERG，TMPA/3B42/V7和TMPA/RT降水产物分别低估了观察到的降雨量，分别为30.7、28.2，28.2和26.2％。Espinoza等。（2015）和查韦斯和高桥（Chavez and Takahashi）（2017）在中央安第斯山脉（Andes）发现，TRMM/PR 2A25和2A23卫星沉淀产品低估了观察到的降水量40％和50％
气候对北虾渔业的影响
威胁性的植被红树林生态系统是香蕉虾物种和河口和沿海鱼类栖息地的关键苗圃。在木匠湾的红树林正在延伸内陆，这可能是由于海平面快速上升的响应。预计的长期海平面增长出现了死亡事件的风险，可能会使红树林更容易加剧埃尔尼诺季节。El Nino条件具有高温，低降水量和海平面下降，这可能导致水分压力导致红树林死亡。
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。
tau病理学和神经炎症的时间进展
熟练的下海预测对于社会的各个部门至关重要，但构成了宏伟的科学挑战。最近，基于机器的天气前铸造模型优于欧洲中范围天气预测中心（ECMWF）产生的最成功的数值天气预测，但尚未超过季节时间尺度上的常规模型。本文介绍了Fuxi亚季节至季节（FUXI-S2S），这是一种机器学习模型，可提供长达42天的全球日平均预测，其中包括13个压力水平和11个表面变量的五个高空大气变量。fuxi-S2S对ECMWF ERA5重新分析数据进行了72年的每日统计培训，在整体平均值中超过ECMWF的最先进的季节至季节模型，用于总降水量和整体预测，用于总降水量和外出的长波辐射，显着增强了全球阳性预测。FUXI-S2S的性能提高可以归因于其占据预测不确定性并准确预测Madden-Julian振荡（MJO）的卓越能力，从而将熟练的MJO预测从30天扩展到36天。此外，Fuxi-S2S不仅捕获了与MJO相关的现实遥控器，而且还成为发现前体信号的有价值工具，为研究人员提供了洞察力，并有可能在地球系统科学研究中建立新的范式。
1 www.journalsofindia.com 2022 年 3 月
• 酸碱度略带酸性的红砂壤土、红土和沿海沙土最适合腰果生长。• 纯沙土也能长得茂盛，但更容易出现矿物质缺乏症。• 排水不良的粘重土壤和酸碱度超过 8.0 的土壤不适合种植腰果。• 碱性过强和盐碱过多的土壤也不利于腰果生长。• 这是一种热带植物，即使在高温下也能茁壮成长。• 幼苗对霜冻敏感。• 温度范围为 20 至 30°C、年降水量为 1000 - 2000 毫米的地区
MIDAS IV 自动天气 - 维萨拉
机场的 MIDAS IV 系统由一组现场传感器、通信设备、处理和显示设备（如观察员工作站）组成。现场传感器的安装位置尽可能准确地反映机场的当前气象条件。在着陆区观察风、温度、压力和跑道能见度，在跑道中间标志点观察云高。在气象园测量风速和风向、气温、相对湿度、气压、降水量、日照时间和总辐射，气象园还配备了当前天气传感器、雷暴探测器和包含机械仪器的史蒂文森屏幕。
使用各种机器学习预测未来降雨量...
本研究提出了一种机器学习技术，可以提高对年降雨总量的预测。预测特定区域的降水量和降水时间被称为降雨预测。全球社会非常关注降雨预报的准确性。人们知道这是每年洪水和其他自然灾害的根源。许多行业都可能受到恶劣天气的影响，包括农业、建筑、发电和旅游业。降水预报是最具挑战性和不确定性的工作之一，因为它对人类社会有着深远的影响。减少不必要的痛苦和经济损失的唯一方法是及时和准确的预测。本文利用澳大利亚主要城市一天的历史气象数据，描述了一系列实验，这些实验建立了能够使用尖端机器学习技术预测明天降雨可能性的模型。这项比较研究将详细研究输入、方法和预处理策略。使用各种衡量算法理解天气数据和预测降水可能性的能力的指标，结果揭示了这些机器学习算法的表现如何。事实证明，机器学习在预测何时下雨方面非常有用，这是目前最基本的需求，目前，很难确定何时会下雨。在预测降水量的过程中，我们采用了大量方法，例如决策树算法、线性回归、支持向量回归、随机森林回归器和随机森林分类器。在农业方面，有效降雨是决定作物生长速度的关键因素。使用机器学习预测降雨量可以改善水资源规划、农业生产和用水预测。
超越合奏平均：利用气候模型组合进行下午预测
在亚季节时间尺度上产生关键气候变量（例如温度和沉淀）的高质量预测长期以来一直是操作预测的差距。本研究探讨了机器学习（ML）模型作为次生预测的后处理工具。滞后的数值集合预测（即成员具有不同初始化日期的合奏）和观察数据，包括相对湿度，海平面压力和地理位置高度，以预测每月平均降水量和两周的温度，以预测每月平均降水量和两周的温度。用于回归，分位数回归和二齿分类任务，我们考虑使用线性模型，随机森林，卷积神经网络和堆叠模型（基于单个ML模型的预测，一种多模型方法）。与以前单独使用集合的ML方法不同，我们利用嵌入整体预测中的信息来提高预测准确性。此外，我们研究了极端事件预测，这些预测对于计划和缓解工作至关重要。将合奏成员视为空间前铸件的集合，我们探讨了使用空间信息的不同方法。可以通过模型堆叠来减轻不同方法之间的权衡。我们提出的模型优于标准基准，例如气候预测和整体手段。此外，我们研究特征的重要性，使用完整的合奏或仅合奏均值之间的权衡以及对空间可变性的不同会计模式。