面积 7,282 公顷 延伸 东西约 11 公里,南北约 11 公里 容纳能力 营区:750 名士兵,露营地:300 名士兵 概况 低山地形严重分割,高低差达 500 米;平均海拔约700米,三分之二以上的土地覆盖为森林;其余部分主要为沼泽草甸,底土为岩石。气候以恶劣的低山气候为主,春秋多雾;一月份平均气温为 4°C,七月为 20°C;平均降水量1100毫米
海洋覆盖地球表面的70%。它们的质量和吸收能力很大,使他们能够储存大量的热量。海洋吸收或损失的能量会导致表面温度的变化较小,而土地上的变化要小。大气和海洋不断交换能量和物质。例如,水从海洋蒸发到大气中。随着降水量 - 雨,雪,冰雹,甚至在草地上的早晨露水。这种机制导致自然界中无尽的水周期运行,从而导致冷却效果和水分维持。
TWC 是全球最大的气象信息服务公司,自 2016 年起成为 IBM 集团公司。我们在IBM日本公司内设立了亚太天气预报中心,气象专家全年365天、每天24小时驻守现场,通过云服务提供企业天气数据。 TWC 利用 AI 实时(每小时)收集 1 公里网格范围内长达 15 天的高精度预报数据。除了温度、降水量、风向和风速、气压等一般项目外,TWC 还通过 API 提供各种预报、当前情况和历史数据供企业使用,包括直接太阳辐射、感知温度、能见度和空气密度。
最先进的技术 高品质的 OTT Pluvio² S 称重降水计采用称重原理,可靠而精确地测量每种天气条件下的强度和累积降水量。其紧凑设计的收集桶具有 200 cm² 的收集面积,最多可容纳 400 mm 的降水。该仪器是 OTT Pluvio 系列的进一步发展,已在全球 10,000 多个站点成功使用,并在紧凑的设计中提供最先进的技术。它专为专业用途而设计,适用于气象观测测量网络以及空间有限的城市降水站或气象服务测量场。
使用DNDC(denitrifi阳离子分解)模型(版本9.5)来预测多年生草的蒸腾和光合作用速率(红三叶草和提摩太教)的差异,以及一种砂质苏普固醇的自亲呼吸。在模型实验中使用了两个生长季节的输入参数(从2010年5月1日至2015年8月31日至2015年8月31日)。在2010年,该周期的平均空气温度为14.1±3.3°C,总降水量为0.1796 m,而在2015年,平均空气温度为16.8±5.5°C,总降水量为0.538 m。这些气象参数对2010年的植物不利,2015年有利。结果表明,DNDC模型充分预测了多年生草的总和平均蒸腾率的天气引起的差异:0.12204 m。和0.00099±0.00040 M.Day -1分别在2015年有利的气象条件下和0.05969 m。和0.00049±0.00035 m.day -1,在2010年不利的气象条件下。植物的每日蒸腾率的动力学显着(r = 0.34 p <0.001)与土壤水含量仅在不利的气象条件下相关。模拟光合作用速率的平均值等于2015年的84.4±27.9 kg.c.c.hha -1。天-1,2010年52.3±23.4 kg.c.hha -1 .day -1 .day -1 -1在2010年。在两种天气情况之间的光合作用速率的平均值中存在显着的差异(p <0.001)。单向方差分析(ANOVA)的结果表明,在有利的(8.14±2.25 kg.c.h -1 .day -1)下,自养呼吸的速率比不利(8.14±2.25 kg.c.ha -1 .day -1)高于不利(5.17±2.17±2.19±2.19±2.19 kg.c.c.ha -1 .day -1 .day -1 .day -1)。
尼泊尔的温度升高预计将高于全球平均水平。年平均温度预计到本世纪中叶的平均平均升高为2.9°C,在最高排放方案下,到本世纪末,平均范围为2.9至4.3°C,与1986 - 2005的基线周期相比。降水。尼泊尔已经在1天降水的持续时间,强度和频率以及为期5天的降水事件和预测中显着增加。短期和长期的平均年降水量可能会增加。在长期(2036-2065)中,中期(2016- 2045年)的平均年度降水可能会增加2%–6%(2016- 2045年),而年平均降水量可能会增加8%–12%。耦合模型比较项目阶段5(CIMP5)集成模型在所有排放途径下,到2080 - 2099年预计的年度干旱概率至少为10%,干旱概率的增加。河流流量:降水增加将增加平均河流流量;但是,干旱事件的频率和严重程度已经发生,这种趋势将在气候变化下继续。除拉贾普尔以外的所有副标题都由非冰川河喂养,不会受到雪和冰川融化的影响。项目组件对气候和天气状况高度敏感,包括:Rajapur的水的供应非常复杂,这条大型编织的河流的水可用性主要受到东岸流量的可用性的影响;卡纳利河盆地气候变化的长期建模表明,由于温度升高和代表性浓度途径下的降雨平均排放量(RCP)4.5将增加6.4%2046至2070和8.4%2070至2099年。
图 2 气候数据的主成分分析,在主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B) 下。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性,而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2,纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max:最高温度,T min:最低温度,ETP:潜在蒸散量,Prec:降水量,Humr:相对湿度。数字后缀对应于月份(1 表示一月至 12 表示十二月)
图 2 气候数据的主成分分析,在主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B) 下。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性,而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2,纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max:最高温度,T min:最低温度,ETP:潜在蒸散量,Prec:降水量,Humr:相对湿度。数字后缀对应于月份(1 表示一月至 12 表示十二月)
图 2 气候数据的主成分分析,在主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B) 下。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性,而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2,纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max:最高温度,T min:最低温度,ETP:潜在蒸散量,Prec:降水量,Humr:相对湿度。数字后缀对应于月份(1 表示一月至 12 表示十二月)
图 2 气候数据的主成分分析,主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B)。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性,而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2,纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max:最高温度,T min:最低温度,ETP:潜在蒸散量,Prec:降水量,Humr:相对湿度。数字后缀对应于月份(1 表示一月至 12 表示十二月)