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World File Search System降雨
CMIP6 GCM每日降雨降雨
全球气候模型（GCM）是确定气候系统将如何响应的复杂工具。但是，GCM的输出具有粗分辨率，这不适合盆地级建模。全球气候模型需要以局部/盆地量表进行缩小，以确定气候变化对水文反应的影响。本研究试图评估如何使用Arti B CIAL神经网络（ANN），变更因子（CF），K-Neareast邻居（KNN）和多个线性回归（MLR）在印度35个不同位置的各种大规模预测变量如何在印度35个不同位置繁殖局部规模的降雨。根据相关值进行预测变量的选择。作为潜在的预测因子，空气温度，地理电位高度，风速分量和特定B C时相对湿度的相对湿度，选择了海平面压力。比较四种不同统计数据的繁殖，例如，在选定站点的每日降雨量的PDF估算的各种统计数据，如所选位置的平均值，标准偏差，分位数 - 分位数，累积分布函数和内核密度估计。CF方法在几乎所有站点上的其他方法都优于其他方法（R 2 = 0.92 - 0.99，RMSE = 1.37 - 28.88 mm，NSE = - 16.55 - 0.99）。这也与IMD数据的概率分布模式相似。
量化格陵兰的降雨
摘要：本文估算了17个格陵兰气象站的降雨量，从原位降水量计测量到7种不同的降水相方案，到分开的降雨量和降雪量。为了纠正未成年人的雪/雨馏分，我们随后使用动态校正模型（DCM）进行自动气象站（AWS，PLUVIO仪表）和配备人员的回归分析校正方法（Hellmann Gauges）。累积总数的观察结果从5％到57％不等，降雨占格陵兰沿海地区年度降水总数的相当一部分，南部的降雨分数最高（Narsusuaq）。每月降水和降雨总数用于评估区域气候模型RACMO2.3。该模型实际捕获每月降雨和总降水量（r 5 0.3-0.9），其降雨相关性通常更高，而降雨相关性较高，而降雨量的降雨量（1.02-1.40）小于降雪量（1.27–2.80），因此观察结果更强大。，从1958年到现在的水平分辨率为5.5 km，模拟周期，Racmo2.3是研究格陵兰降雨的空间和时间变异性的有用工具，尽管可能需要进一步的统计降低降低降低降低量来解决陡峭的降雨梯度。
雷暴降雨的时空研究......
我要特别感谢我的导师 Edward Bryant 副教授，他在整个研究过程中通过提供思路、文献、计算机程序、校对等多种帮助给了我鼓励和支持。我还要感谢伍伦贡大学地球科学学院的教职员工和学术成员在我整个研究期间提出的建议和支持。还要特别感谢 A. Chivas 教授、M. Wilson 教授、B. Young 副教授、G. Nanson 副教授、C. Woodroffe 副教授、A. Young 博士、A. O'Neill 博士、L. Brown 博士、L. Head 博士、J. Formby 博士、G. Waitt 博士、R. Wray 博士、D. Price 先生、G. Black 先生和 M s. J. Shaw，他们都是十分善良的人，在我研究期间给了我许多鼓励并提供了非常宝贵的材料。我还要感谢 J. Marthick 先生利用他的计算机技能，特别是在 GIS 方面，并感谢 R. Miller 先生和 D. Martin 先生在制图方面提供的建议。我的研究生同学都非常乐于助人，善解人意。必须感谢所有这些友善的人。
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）中性条件是易于的，中央和东太平洋中部和东部太平洋的接近平均赤道海面温度（SST）。全球模型表示2024年11月至2025年1月的新兴LaNiña条件。印度洋偶极子（IOD）。大多数模型预测了IOD的中性谴责。Madden-Julian振荡（MJO）指数目前位于西太平洋。大多数模型都建议向东传播MJO并在本月后期越过印度洋。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，北环礁和中央环礁的一部分，降雨量低于正常的降雨量，该国的降雨量低于正常的降雨。
机会性降雨数据
daad gssp- stipendienausschreibung顾问：博士教授。Wolfgang Nowak Rer博士。 nat。 Jochen Seidel，Apl。 教授Sergey Oladyshkin研究小组 /系：水文系统的随机模拟和安全研究主席（LS 3）建模液压和环境系统建模研究所（IWS）和Stuttgart模拟技术中心（SC Simtech技术）（SC SIMTECH）实时时间范围的地理位置，以实现杂型降雨 /介绍性估算的构建效率：以及为极端降雨事件设计和计划。 降水在时空上是高度变化的。 其准确的估计，尤其是对于激烈的当地事件，仍然是一个科学挑战。 天气雷达可提供高分辨率的空间和时间降雨估计，但它们的测量值可能会遭受多种错误来源的影响，例如 由于强烈的降雨而导致地面或衰减的测量高度。 一种改善降雨量化的一种相当新的方法是使用所谓的机会主义传感器（OS），例如商业微波链路（CML）或个人天气站（PWS），即 旨在提供高质量降雨数据或任何降雨数据的传感器。 Bárdossy等人已经显示了OS传感器改善降雨估计的潜力。 （2021）和Graf等。 （2021）。 但是，这些研究使用了每天或每小时的降雨数据。 具有大量的0mm降雨测量。Wolfgang Nowak Rer博士。nat。Jochen Seidel，Apl。教授Sergey Oladyshkin研究小组 /系：水文系统的随机模拟和安全研究主席（LS 3）建模液压和环境系统建模研究所（IWS）和Stuttgart模拟技术中心（SC Simtech技术）（SC SIMTECH）实时时间范围的地理位置，以实现杂型降雨 /介绍性估算的构建效率：以及为极端降雨事件设计和计划。降水在时空上是高度变化的。其准确的估计，尤其是对于激烈的当地事件，仍然是一个科学挑战。天气雷达可提供高分辨率的空间和时间降雨估计，但它们的测量值可能会遭受多种错误来源的影响，例如由于强烈的降雨而导致地面或衰减的测量高度。一种改善降雨量化的一种相当新的方法是使用所谓的机会主义传感器（OS），例如商业微波链路（CML）或个人天气站（PWS），即旨在提供高质量降雨数据或任何降雨数据的传感器。Bárdossy等人已经显示了OS传感器改善降雨估计的潜力。（2021）和Graf等。（2021）。但是，这些研究使用了每天或每小时的降雨数据。具有大量的0mm降雨测量。在某些情况下，例如在城市地区的洪水洪水小流域中的洪水事件，这种时间分辨率不够，因为这些过程可能会在次小时的时间尺度上进行。因此，需要通过次数时间分辨率来改善和评估OS数据的性能。研究目标：一个研究目标是开发高级分辨率的插值方法。随着时间分辨率的增加，必须将降雨场的空间估计视为时空问题，在这些问题上，必须通过考虑以前的时间步骤来考虑降雨场的对流。这需要用于变量图估计的新方法，因为高时间分辨率降雨数据集通常是“零膨胀”，即此外，需要研究诸如“干燥漂移”之类的现象（Schleiss等，2014）或降水场各向异性的影响。将在极端事件期间与OS一起评估天气雷达数据，以回答良好的OS降雨数据如何捕获此类事件的问题。为此，需要与量规调整的天气雷达数据产品进行比较。德国气象服务DWD需要DWD。在这些雷达产品中应很好地捕获仪表位置的这种量规调整的雷达产物的降雨最大值。但是，将雷达极端与OS附近的OS的比较，距离
常见问题 - 澳大利亚降雨和径流
气候变化，能源，环境和水（DCCEEW）与澳大利亚工程师合作领导了本章的更新。来自各种各样的工程师，水文学家和气候Scients的技术工作组，包括澳大利亚气候服务，气象局，州政府机构，工业，工业，大学和NAɵONAL环境环境科学计划HUB，审查了最新的科学相关性。一个项目控制小组就科学的转换提供了建议。包括澳大利亚保险委员会，澳大利亚基础设施，澳大利亚自然危害研究，澳大利亚地球科学，澳大利亚工程师，澳大利亚气候服务和墨尔本大学的成员。
复合风和降雨极端
与气候变化有关的极端天气事件频率的变化可能会对英国农业生产构成重大挑战。需要改善气候变化风险评估以支持适应策略并确保将来的粮食生产安全。我们根据UKCP18气候预测，描述了一种对气候变化对农作物产量的影响的创新和实用框架。我们的方法允许将相对简单的农作物生长模型与高空间和时间分辨率的地球观测数据集整合在一起，从而描述了一年和从长远来看作物生长参数的变化。我们专注于建模冬小麦，这是一种商业上重要的农作物。我们根据从719个字段收集的精确产量数据评估模型的结果。我们表明，来自Sentinel-2卫星观测值的叶面积指数数据的同化可改善建模收益的一致性与观察到的收率。我们的国家规模的结果表明，在英国大部分地区的气候变化下，由于温度的折痕预计，小麦促销最初在气候变化下变得更加有利。从2050年开始，收益率向北增加，而在英格兰东南部，由于降水的减少抵消了温度上升的好处，因此它们在英格兰东南部下降。我们的框架可以很容易地适应其他农作物的生长模型，并从其他卫星传感器中获得了LAI的检索。在精细的空间分辨率下探索作物产量的影响的能力是评估气候变化对英国农业的潜在风险的重要组成部分，并设计了更多的气候弹性农业系统。
