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World File Search System降雨
降雨条件温度-Pagasa公共文件
虽然更强大的厄尔尼诺事件增加了与厄尔尼诺相关的气候异常的可能性，但它并不一定等同于强烈的影响，并且这些影响可能不会发生任何地方。但是，低于正常的降雨状况的可能性仍然很高，这可能会带来负面影响，例如该国某些地区的干旱和干旱。这种情况可能会对不同的气候敏感部门产生不利影响，包括水资源，农业，能源，健康，公共安全和该国其他关键部门。
由Ross Gyre的扩张延长了南极海洋变暖 N537246JA.PDF- NERC OPEN REANDER ARCHISE ARCHIVE 模拟地质复杂含水层系统中国家规模的地下水动力学：exippl 风暴潮和极端海平面 知识差距在量化海洋中碳生物存储的气候变化响应 朝着AI辅助的标准化框架，图像... 复合风和降雨极端 气候服务 - NERC开放研究档案 对全球海洋生物碳泵的观察和数值建模约束
Cyclonic Ross Gyre（RG）占据了南大洋的西南太平洋地区（图1A）。水文数据（Gouretski，1999），卫星高度测定（Dotto等，2018）和建模（Rickard等，2010）的证据表明，RG在海面以下3,000 m以上，延伸了约20 sv，运输于约20 sv，占据了约20 sv的运输，占主导地位的大型热热结构。水平RG范围受到南部的大陆架断裂和北部和西部的太平洋 - 北极山脊（PAR）的限制（图1A）。RG的向南流动的东部肢体受地形的强烈约束（Patmore等，2019），其位置更可变（Dotto等，2018； Sokolov＆Rintoul，2009）。东部RG肢体和邻近的南极圆极电流（ACC），向Amundsen Sea（AS）架子供应温暖的圆形深水（CDW）（Jenkins等，2016; Nakayama等，2018），在到达冰架腔时，它可以快速融化。这种海洋驱动熔化的增加会导致附近的Amundsen-Bellingshausen海洋中的冰盖变薄（Depoorter等，2013； Jenkins等，2016）。
Arimax模型，以预测巴西半干旱地区降雨不稳定性下的谷物产量
摘要 - Ceará的状态在巴西半干旱地区的大部分地区。最初，该研究将CEARá的年降雨分为6个时期：非常多雨，多雨，正常，正常干旱，干旱和干旱。此细分基于1901年至2020年之间的年度降雨量。研究估计该期间该州的年降雨量的平均降雨量和不稳定，以及估计降雨分割的时期的平均降雨量和降雨量。随后，研究开发了针对收获区域，收益率，生产价值和平均年平均谷物价格（在1947年至2020年）（可用年份）之间的预测模型。进行这些预测，研究使用了Arimax模型，该模型是盒子模型的扩展，并添加了外源变量。假设该变量会影响这些预测，则模型中包含的外源变量是1947年至2020年之间观察到的年降雨量。结果表明，该州的降雨量具有很高的不稳定性，并且从统计的角度来看，调整后的模型被证明是简约而强大的。
在欧洲各种降雨范围内，应用不同的方法在每日规模上建模干燥和湿法
摘要。可以使用Arrarrive时间（IT）共同传达降雨干咒和湿法（分别为DS和WS）的发生的建模（分别为DS和WS）。虽然建模的优点是需要单个拟合来描述所有降雨时间特征（包括湿链和干链，咒语概念的扩展），但对独立性的假设和续订的相同分布的假设和相同的分布在某些情况下可能不会在衍生的WS身上隐含地施加无内存的属性。In this study, two different methods for the modeling of rainfall time characteristics at the station scale have been applied: (i) a direct method (DM) that fits the discrete Lerch distribution to it records and that then derives ws and ds (as well as the corresponding chains) from the it distribution and (ii) an indirect method (IM) that fits the Lerch distribution to the ws and ds records separately, relaxing the assumptions续签过程。该应用程序在欧洲的六个站点上以广泛的降雨状态为特征，突出了几何分布如何并不总是合理地重现WS频率，即使它是通过LERCH分布很好地建模的。通过IM获得了改进的性能，这要归功于对续订时间的独立性和相同分布的假设的放松。将数据集分为两个时期时，将获得进一步改善，这表明这些推论可能会从考虑当地季节性的情况下受益。
新南威尔士州降雨司机的评论
图1：澳大利亚季节性降雨区。中位年降雨量（基于1900年至1999年的100年期）和季节性降雨的发生（与5月至10月相比，11月至4月的降雨量比中位降雨的比率）用于识别六个主要区域；夏季主导（潮湿的夏季，干燥的冬季），夏季（潮湿的夏季，低冬季降雨），统一（无晴朗的季节性），冬季（潮湿的冬季，低夏降雨），冬季占主导地位（潮湿的冬季，干燥的夏季）和干旱（低降雨）。来源：气象局http://www.bom.gov.au/jsp/ncc/climate_averages/climate-classifications/index.jsp。2图2：1900年至2022年之间的新南威尔士州和澳大利亚首都地区的年降雨量。1961 - 1990年之间的平均降雨量为556.2mm。资料来源：气象局； http://www.bom.gov.au/climate/ 3图3：2000年至2019年之间的4月至10月的降雨十分位于1900年至2019年的整个降雨记录。注意最近的湿年（2020，2021，2022）不包括在内。来源：http：//www.bom.gov.au/state-of-the-climate/。4图4：高分辨率（季节性 - 年分辨率）氢气候（降雨和/或温度）代理的位置。来源：Steiger等。24 5图5：在1000至2000 CE之间的每105年期间干燥，中性和潮湿年的比例。来源：Flack等。21 6图6：天气尺度天气的示意图和气候变化模式，对于新南威尔士州的降雨至关重要。来源：气象局。来源：https：//takvera.blogspot.com/2014/01/warming-may-spike-when-pacific-decadal.html。8图8：过去2000年的IPO时间赛。a）扩展法律圆顶IPO重建和Buckley等。43 IPO重建，从1300年至2011年，b）过去2000年。 黑线是使用Folland索引的观察性IPO。 来源：Vance等人42 9图9：LaNiña和ElNiño事件期间的平均步行者循环模式，海面温度和降雨反应的示意图。 11图10：ENSO与澳大利亚降雨的关系。 每个季节的南部振荡指数与澳大利亚降雨量之间的相关性a）DJF-夏季，b）妈妈 - 秋天，c）jja -jja -winter，d）儿子 - 春天。 仅显示95％水平的相关性。 数据周期：1889年至2006年。 来源：Risbey等5。 12图11：在开始阶段的Niño4指数与中太平洋埃尔尼诺事件和东太平洋厄尔尼诺事件的成熟阶段之间的皮尔逊相关系数。 来源：Freund等人61 13图12：在IOD正期和负面事件期间，平均步行者循环模式，海面温度和降雨响应的示意图。 来源：气象局。 16图13：南环模式。 a）南半球的年平均地面风，显示了极地伊斯特利，南极北部南大洋的中纬度西风腰带以及沿澳大利亚东部海岸线的东南贸易风。 使用ERE5 87重新分析表面风（10m）创建的数字。 来源：Hendon等。43 IPO重建，从1300年至2011年，b）过去2000年。黑线是使用Folland索引的观察性IPO。来源：Vance等人42 9图9：LaNiña和ElNiño事件期间的平均步行者循环模式，海面温度和降雨反应的示意图。11图10：ENSO与澳大利亚降雨的关系。每个季节的南部振荡指数与澳大利亚降雨量之间的相关性a）DJF-夏季，b）妈妈 - 秋天，c）jja -jja -winter，d）儿子 - 春天。仅显示95％水平的相关性。数据周期：1889年至2006年。来源：Risbey等5。12图11：在开始阶段的Niño4指数与中太平洋埃尔尼诺事件和东太平洋厄尔尼诺事件的成熟阶段之间的皮尔逊相关系数。来源：Freund等人61 13图12：在IOD正期和负面事件期间，平均步行者循环模式，海面温度和降雨响应的示意图。来源：气象局。16图13：南环模式。a）南半球的年平均地面风，显示了极地伊斯特利，南极北部南大洋的中纬度西风腰带以及沿澳大利亚东部海岸线的东南贸易风。使用ERE5 87重新分析表面风（10m）创建的数字。来源：Hendon等。赤道膨胀和中纬度西风带（由蓝色和红色箭头指示）的极点收缩的变异性以SAM为特征。b）季节性马歇尔山姆指数。来源：https：//climatedataguide.ucar.edu/climate-data/marshall-southern-nular-annular-mode-mode-sam-index-station-17图14：SAM对澳大利亚每日降雨的影响。每个澳大利亚季节正面和负SAM（SAM+减去SAM-）之间的每日降雨（阴影）和850-HPA风（向量）差异。在每个面板的右上列出了SAM的正和负阶段的天数。仅在复合每日异常与95％水平的零差异显着不同的情况下提供阴影。89 18图15：使用Marshall指数，代表代表印度洋偶极子的ElniñoSouthern振荡和偶极模式指数（DMI）的Marshall指数，海洋Niño指数（ONICNIño指数（ONI））的季节平均指数。年对应于十二月。*注意MAM图是年 + 1（例如MAM 2009代表2010年3月至5月的时期）。改编自Udy等人。82 21图16：东海岸旋风子类型。左 - 旋风簇轨道。右 - 第75个百分点降雨。来源：Gray等。115 22
降雨的同时气象极端变化和...
1广州大学，广州大学建筑与城市规划学院，中国510006； chenzijinggzhu@outlook.com（Z.C. ）; haojuny1202@outlook.com（H.Y. ）; lijianjun@gzhu.edu.cn（J.L. ）; chengliang.fan@gzhu.edu.cn（c.f.） 2广州大学的建筑设计与研究所，中国510405； ikeccch@outlook.com（B.C. ）; chewy0917@outlook.com（q.r。） 3广东污染过程和控制的广东省级主要实验室，环境科学与工程学院，广东大学石化技术大学，摩梅山525000，中国4号国家主要的实验室，土木工程和运输学院主要实验室。 mingl6371@outlook.com 5汤吉大学设计与创新学院，上海200092，中国； Zhoushiqi1965@outlook.com 6 Bartlett建筑学院，伦敦大学学院，伦敦WC1N 1EH，英国； ucbqy55@ucl.ac.uk 7新加坡南南技术大学的民用与环境工程学院，新加坡639798； ctansk@ntu.edu.sg *通信：landwangmo@outlook.com（M.W. ）; dqzhang3377@outlook.com（d.z。）1广州大学，广州大学建筑与城市规划学院，中国510006； chenzijinggzhu@outlook.com（Z.C.）; haojuny1202@outlook.com（H.Y.）; lijianjun@gzhu.edu.cn（J.L.）; chengliang.fan@gzhu.edu.cn（c.f.）2广州大学的建筑设计与研究所，中国510405； ikeccch@outlook.com（B.C. ）; chewy0917@outlook.com（q.r。） 3广东污染过程和控制的广东省级主要实验室，环境科学与工程学院，广东大学石化技术大学，摩梅山525000，中国4号国家主要的实验室，土木工程和运输学院主要实验室。 mingl6371@outlook.com 5汤吉大学设计与创新学院，上海200092，中国； Zhoushiqi1965@outlook.com 6 Bartlett建筑学院，伦敦大学学院，伦敦WC1N 1EH，英国； ucbqy55@ucl.ac.uk 7新加坡南南技术大学的民用与环境工程学院，新加坡639798； ctansk@ntu.edu.sg *通信：landwangmo@outlook.com（M.W. ）; dqzhang3377@outlook.com（d.z。）2广州大学的建筑设计与研究所，中国510405； ikeccch@outlook.com（B.C.）; chewy0917@outlook.com（q.r。）3广东污染过程和控制的广东省级主要实验室，环境科学与工程学院，广东大学石化技术大学，摩梅山525000，中国4号国家主要的实验室，土木工程和运输学院主要实验室。 mingl6371@outlook.com 5汤吉大学设计与创新学院，上海200092，中国； Zhoushiqi1965@outlook.com 6 Bartlett建筑学院，伦敦大学学院，伦敦WC1N 1EH，英国； ucbqy55@ucl.ac.uk 7新加坡南南技术大学的民用与环境工程学院，新加坡639798； ctansk@ntu.edu.sg *通信：landwangmo@outlook.com（M.W. ）; dqzhang3377@outlook.com（d.z。）3广东污染过程和控制的广东省级主要实验室，环境科学与工程学院，广东大学石化技术大学，摩梅山525000，中国4号国家主要的实验室，土木工程和运输学院主要实验室。 mingl6371@outlook.com 5汤吉大学设计与创新学院，上海200092，中国； Zhoushiqi1965@outlook.com 6 Bartlett建筑学院，伦敦大学学院，伦敦WC1N 1EH，英国； ucbqy55@ucl.ac.uk 7新加坡南南技术大学的民用与环境工程学院，新加坡639798； ctansk@ntu.edu.sg *通信：landwangmo@outlook.com（M.W.）; dqzhang3377@outlook.com（d.z。）
摘要：降雨流量对于有效的水文学和水资源管理至关重要。因此，这项研究的目的是评估
摘要：降雨流量对于有效的水文学和水资源管理至关重要。因此，这项研究的目的是评估尼日利亚Akwa Ibom州恩扬溪（Enyong Creek）的降雨流趋势，利用每日降雨，河流排放和从2018年至2023年收集的温度数据的每日水电学数据，并通过矢量自动访问（VAR）模型对数据进行建模。结果表明，VAR模型成功捕获了排水（WD），降雨（RF）和平均温度（AVE.TEMP）之间的动态关系。方程式揭示了过去值对每个变量当前状态的影响。相关矩阵和图形表示已确认的模型充分性。验证结果证明了模型的准确性，模型R平方值为0.8781表明相关性很强。开发模型的评估的性能测量表明平均平均误差（MAE），均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）值分别为5.5066、6.7831和7.4203，揭示了令人满意的精度和精度。从这项研究中得出的信息为政府官员，政策制定者和计划者提供了宝贵的见解，以准确的洪水预测，紧急管理，土地使用计划和基础设施开发doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i1.4开放式策略，由jasem propplectials出版： Ajol。这些文章在出版后立即在全球范围内发布。版权策略：©2024作者。（2023）。J. Appl。不需要特别的许可才能重用Jasem发表的全部或部分文章，包括板，数字和表。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International（CC-By-4.0）许可证的条款和条件分发的开放式文章。，只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：Augustine，C。U； Ahaneku，I。E； AWU，J.I。尼日利亚Akwa Ibom State的Enyong Creek的降雨流动趋势。SCI。 环境。 管理。 28（1）27-35日期：收到：2023年12月10日；修订：2024年1月11日；接受：2024年1月21日发表：2024年1月30日关键字：降雨流趋势，矢量自回旋，河流排放，洪水预测的降雨流向流的随机建模在水文和水资源管理中起着关键作用。 随机降雨流动的流动建模涉及使用概率和统计方法来模拟降雨和河流流动模式的可变性和不确定性（Ahaneku和Otache，2014年）。 这种方法利用概率和统计方法来模拟降雨流量模式中固有的可变性和不确定性。 The significance of stochastic rainfall-riverflow modeling is underscored by its contributions to various aspects, including comprehending hydrological processes, managing floods and droughts, optimizing reservoir operations and water allocation, designing infrastructure, adapting to climate change, conducting risk assessments, facilitating hydropower generation,SCI。环境。管理。28（1）27-35日期：收到：2023年12月10日；修订：2024年1月11日；接受：2024年1月21日发表：2024年1月30日关键字：降雨流趋势，矢量自回旋，河流排放，洪水预测的降雨流向流的随机建模在水文和水资源管理中起着关键作用。随机降雨流动的流动建模涉及使用概率和统计方法来模拟降雨和河流流动模式的可变性和不确定性（Ahaneku和Otache，2014年）。这种方法利用概率和统计方法来模拟降雨流量模式中固有的可变性和不确定性。The significance of stochastic rainfall-riverflow modeling is underscored by its contributions to various aspects, including comprehending hydrological processes, managing floods and droughts, optimizing reservoir operations and water allocation, designing infrastructure, adapting to climate change, conducting risk assessments, facilitating hydropower generation,
库克群岛气象服务早期行动降雨...
i SS U E D：12/01/2024当前的ElNiño-Southern振荡（ENSO）状态：ElNiño事件持续存在。气候模型前景表明，厄尔尼诺现象处于或接近其峰值，该事件可能会在未来几个月内变弱，在2024年秋季返回中性。ENSO展望将保持厄尔尼诺现状，直到此事件衰减，或者出现可能出现LaNiña的迹象。厄尔尼诺现象通常导致Rarotonga和南部库克群岛的降雨量减少。对于Penrhyn和北部库克群岛来说，相反的情况是，通常降雨量的数量超过了正常的降雨量。也预计还会有温暖的日子。库克群岛的气象服务以及区域气候伙伴将继续密切监视热带太平洋的条件以及进一步发展的模型前景。地位摘要：12月，北部库克群岛没有观察到极端。在3个月和6个月的时间尺度上观察到曼尼基的湿条件，但在12个月的时间表上观察到北部库克群岛（Penrhyn，Rakahanga，Pukapuka，Pukapuka，Pukapuka，Pukapuka，Pukapuka，Pukapuka，Nassau和Suwarrow）的干燥条件。是南部库克群岛（Aituaki，Atiu，Mangaia，Mauke，Mitiaro和Palmerston）的12月，它继续进行了3 - 6个月的时间。在12个月的时间尺度上没有观察到极端。Outlook摘要：
