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World File Search System降雨
降雨估算的机器学习方法
为了解决这些问题，这项工作提出了一种基于机器学习的方法，该方法可以结合来自各种遥感测量值的数据，并使用基于集合方法的分类器进行降雨估算。建议的方法在计算上比插值技术便宜，允许集成异质数据源，并在不可用的RGS的情况下提供了准确的降雨估计。它还利用了RG的高定量精度以及雷达和卫星保证的空间模式识别。所提出的方法提供了不可用的RG的降雨量的准确估计值，可以整合利用RGS的高定量精度和通过雷达和卫星确保的空间模式识别的异质数据源的整合，并且比插入方法的计算范围更低。在有关意大利地区Calabria的实际数据上进行的实验结果，与Kriging与Kriging与外部漂移（KED）相比，在降雨估计领域中得到了公认的方法，这在检测概率（0.58 versus versus versus versus误差）和均值误差（0.11 vers 0.15 vers 0.15）方面显示出显着改善。
在1994 - 2023年之间的变量和降雨分析中，在Fernando de Noronha/Pernambuco，巴西降雨差异和1994 - 2023年之间的分析
Originals Received: 1/24/2025 ACCEPTANCE FOR PUBLICATION: 2/18/2025 RAIMUNDO MANAR OF MEDEIROS Doctor in Meteorology Institution: FEDERAL UNIVERSITY OF CAMPINA GRANDE (UFCG) ADDRESS: CAMPINA GRANDE, PARAÍBA, BRAZIL, EMAIL: MAINARMEIDEIROS@gmail.com EMANUELA RODRIOR MASTER IN BIOMETRY: FEDERAL UNIVERSITY OF PERNAMBUCO (UFRPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: emanuela.rodrigues@ufrpe.br Moacyr Cunha Filho PhD in Agronomy-Soil Sciences: Federal Rural University of Pernambuco (UFRPE) Address: Recife, Brazil E-mail: moaacyr.cunhafo@ufrpe.br Maria de Fátima Neves Cabral Master and FEDERAL INSTITUTE (IFPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: fatima.cabral@abreuelima.ifpe.edu.br Cesar Francisco Piscaya Briones Master in Chemical Engineering Institution: Federal University of Pernambuco (UFPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: cesar.piscoya@ufpe.brOriginals Received: 1/24/2025 ACCEPTANCE FOR PUBLICATION: 2/18/2025 RAIMUNDO MANAR OF MEDEIROS Doctor in Meteorology Institution: FEDERAL UNIVERSITY OF CAMPINA GRANDE (UFCG) ADDRESS: CAMPINA GRANDE, PARAÍBA, BRAZIL, EMAIL: MAINARMEIDEIROS@gmail.com EMANUELA RODRIOR MASTER IN BIOMETRY: FEDERAL UNIVERSITY OF PERNAMBUCO (UFRPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: emanuela.rodrigues@ufrpe.br Moacyr Cunha Filho PhD in Agronomy-Soil Sciences: Federal Rural University of Pernambuco (UFRPE) Address: Recife, Brazil E-mail: moaacyr.cunhafo@ufrpe.br Maria de Fátima Neves Cabral Master and FEDERAL INSTITUTE (IFPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: fatima.cabral@abreuelima.ifpe.edu.br Cesar Francisco Piscaya Briones Master in Chemical Engineering Institution: Federal University of Pernambuco (UFPE) Address: Recife, Pernambuco, Brazil E-mail: cesar.piscoya@ufpe.br
使用CMIP6型号捕获和归因于西非萨赫勒的降雨量加强
摘要：Sahel的降雨每天对多年时间尺度的变化极为变化，挑战气候模型，以现实地模拟其过去和未来的演变，并质疑其与定义合适的气候变化适应策略的相关性。可以通过（i）评估其再现观察到的气候进化和（ii）归因这些演变的能力来实现气候模型中的提高信心。此外，从最终用户的角度来看，有必要考虑相关的插曲指标。完全耦合（CMIP6-AOGCM）具有理想化的检测和归因强制（DAMIP）以及仅大气模拟（AMIP）的模型，用于研究Sahelian降雨降雨法规的外部强迫因素和内部气候变化的各自作用。我们表明，CMIP6模型包含了过去35年来从区域每日观察网络中检测到的降雨状况的迹象。潮湿日的强度和发生的增加以及每日降雨的降雨都非常有效地通过融合了人为强迫因子的历史模拟，具有人为气溶胶，造成了这一趋势的最大份额。虽然受模型结构不确定性的影响更大，但温室气体强迫也表现出明显的健壮功能。模型显示出模拟观察到的干燥极端进化的失败。这些发现激励了进一步研究驱动萨赫勒降雨状态在区域范围内进化的基本物理机制。此外，应探讨萨赫勒（Sahel）的未来水电气候术语，尽管需要考虑要考虑哪种降雨指标。
每日1公里的分辨率格陵兰降雨气候（...
全球变暖影响了格陵兰的气候，包括格陵兰冰盖（Gris），其外围冰川和冰盖（GIC）以及周围无冰的苔原（Bintanja＆Selten，2014; Mernild et al。，2015; Shepherd＆Wingham，2007; imbie Team，2020;北极扩增会导致绿地过度变暖（Zhang等，2022），降水降雨而不是下雪（Dou等，2019; Huai等，2021; Serreze等，2009）。对于强烈的气候变暖场景，降雨甚至有望成为北极降水的主要形式（Bintanja＆Andry，2017年）。Screen和Simmonds（2012）表明，格陵兰降雪的减少主要是由于1989 - 2009年期间降水阶段的变化（降雪至雨）引起的，而总降水仍然在很大程度上恒定。dou等。（2019）发现，融化季节液体沉淀的增加是北极海冰融化的关键因素。详细了解降雪到降雨变化背后的过程也将有助于更准确地评估对水文学/径流，永久冻结，生态系统，海冰静修和冰川融化的影响（Bintanja，2018年）和链接的社会生态系统（McCrystall等人，20221年）。
一个分布式降雨跑模型，用于调查气候变化对欧洲阿尔卑斯山河流洪水的影响
为此，主要思想是使用“ Tuwmodel”的概念水文模型的“新版本”来说明水和洪水传播的巴辛间传播（从上游流域到下游流域），通过实施基于NASH-Cascade模块的引入新路由程序。在测量站点使用不同的校准策略来估计最佳模型参数。然后将基于机器学习的区域化方法（Hydropass）应用于在Ungaiged地点推断模型参数以进行水文流量预测。
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。
AMOC崩溃对季风降雨的影响
摘要大西洋子午倾覆（AMOC）的崩溃将对全球降水模式产生重大影响，尤其是在脆弱的热带季风区域。我们在实验中评估了这些影响，这些实验将相同的淡水面包植入具有BISTABL AMOC的四个状态的气候模型。与以前的结果相反，我们发现降水的空间和季节性变化在各个模型之间都非常一致。我们专注于南美季风（SAM），西非季风（WAM），印度夏季季风（ISM）和东亚夏季季风（EASM）。模型始终提出对WAM，ISM和EASM的实质性破坏，其潮湿且较长的干燥季节（-29.07％，-18.76％和-3.78％的集合分别平均年降雨量变化）。模型也同意SAM的变化，这表明与以前的研究相反，降雨总体上升。在南部亚马逊（ + 43.79％）中，这些更为明显，伴随着降低季节的长度。在模型中始终如一，我们的结果表明，所有热带季风系统响应AMOC崩溃，对所有热带季风系统进行了稳健而重大的重排。