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World File Search System降雨
使用数据驱动的振荡模式预测改进了南亚季风降雨的季节预测
E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。 “使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。 国民议会E. Bach，V。Krishnamurthy，S。Mote，J。Shukla，A。S。Sharma，E。Kalnay和M. Ghil（2024）。“使用振荡模式的数据驱动预测，改善了南亚季风降雨的亚季节预测”。国民议会
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。
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。
评估热带火山山区集水区降雨全球产品可靠性以进行水资源管理
研究区域：水资源管理从根本上依赖于我们监测气候强迫变化的能力，特别是在热带山区环境中，降雨的时间和空间变化强烈控制着水资源的动态。在西爪哇岛，降雨的时间和空间分布因区域气候学和火山形态而存在显着差异，而可达性问题和气候现象的复杂性是可靠降雨地面仪器的限制因素。研究重点：在这里，我们评估气候再分析（CHELSA 和 TerraClimate）和卫星产品（CHIRPS）在捕捉降雨高分辨率空间变化方面的能力。使用 Kling-Gupta 效率得分的三个组成部分来估计每个全球产品的降雨量、变化和动态的准确性。由于直接统计比较受分辨率问题的影响，我们的方法是通过基于过程的方法完成的。根据已知的气候现象分析全球产品的空间和地形降雨模式。水文见解：看来，TerraClimate 为时间监测提供了最准确和稳定的估计。CHIRPS 显示的降雨模式与大气环流和火山形态一致，但高估了总体降雨量。本研究提出了一种评估仪器不足地区的全球气候产品的方法。结果表明，高分辨率全球产品对水资源管理颇有吸引力。然而，一些时间和空间偏差仍然限制了它们在操作目的上的整合。
澳大利亚降雨量增加在多年LaNiña
摘要澳大利亚是受厄尔尼诺 - 南方振荡（ENSO）强烈影响的地区之一。最近的2020–2023LaNiña活动以破纪录的降雨和洪水为标志。三尼娜（LaNiña）期间的连续湿条件促使我们使用观察性数据集探索单年和多年ENSO事件对澳大利亚降雨的影响。我们发现，尽管在单一或双厄尔尼诺事件期间，降雨影响没有差异，但与第一年和第二年相比，澳大利亚降雨往往会增加三年和第二年。尽管在热带太平洋中没有加强拉尼娜，但在第三个拉尼娜一年的降雨影响增强了，这表明其他过程（例如当地降雨 - 土壤水分反馈）可能在延长澳大利亚多年LaIniña事件的影响中发挥作用。
桑布鲁县参与性气候风险评估
samburu中的年降雨量12图2降雨的年度周期，平均温度，最高温度和最低温度的温度13图3桑布鲁县1981- 2022年降雨量的年变化14图4桑布鲁县的季节性降雨差异15图5肯尼亚对不同GHG排放量的空气温度预测。 16图6肯尼亚不同温室气体排放方案的年平均降水预测，相对于2000年。 17图7桑布鲁县年度温度的空间变化18图8桑布鲁县年度降雨投影的时间变化19图9 MAM降雨变化20图10 OND降雨变化20图11最高预测温度趋势21图12最低投影温度趋势21samburu中的年降雨量12图2降雨的年度周期，平均温度，最高温度和最低温度的温度13图3桑布鲁县1981- 2022年降雨量的年变化14图4桑布鲁县的季节性降雨差异15图5肯尼亚对不同GHG排放量的空气温度预测。16图6肯尼亚不同温室气体排放方案的年平均降水预测，相对于2000年。17图7桑布鲁县年度温度的空间变化18图8桑布鲁县年度降雨投影的时间变化19图9 MAM降雨变化20图10 OND降雨变化20图11最高预测温度趋势21图12最低投影温度趋势21
一种机器学习方法，用于模拟过度海洋的热带气旋降水
摘要：热带气旋（TCS）中发现的极端降雨是许多低至中间区域中人类生命和财产的风险。风险评估和预测中TC降雨的概率建模在计算上可能很昂贵，并且现有模型在很大程度上无法建模关键的降雨不对称，例如雨带和室外过渡。在这里，开发了一个基于机器的框架，以模拟北大西洋盆地的水上TC降雨。首先，使用天气研究和预测（WRF）模型组装了26个历史事件的高分辨率TC降水模拟目录。然后，通过主成分分析（PCA）分解了这些历史事件的降雨的模拟空间分布，对分数回归森林（QRF）模型进行了训练，以预测最初的五个主成分（PC）权重的条件分布。使用历史卫星数据和QRF模型分别估算了雨比率水平的条件分布。使用这些模型，可以鉴于一组风暴特征和局部环境条件，可以对降雨图的概率预测进行。与卫星观测值相比，该模型能够捕获风暴总降雨量，其相关系数为0.96，R 2值为0.93。此外，与卫星观测值相比，该模型在对小时总降雨进行建模方面表现出良好的准确性。降雨比率图还与历史卫星观测值和交叉验证期间的WRF模拟进行了比较，估计值的空间分布捕获了与TC雨带，波数不对称的降雨可变性，可能是红色的不对称和可能是红外的转变。
通过“玻璃箱”机器学习
极端降雨事件代表了滑坡的主要触发因素之一。随着气候变化的继续重塑全球天气模式，此类事件的频率和强度正在增加，放大了滑坡的发生以及对社区的相关威胁。在此贡献中，我们通过使用“玻璃盒”机器学习模型（即可解释的增强机器）分析了滑坡发生和极端降雨事件之间的关系。将这些模型设置为“玻璃箱”技术的原因是它们的确切清晰度，为它们的预测提供了透明的解释。我们利用这些能力来模拟由极端降雨事件引起的滑坡发生的形式（即敏感性）。这样做，我们于2022年9月15日在米萨河盆地（意大利中部）使用大雨事件。值得注意的是，与过去的降雨模式相比，我们在一组预测因子中引入了降雨异常，以表达事件的强度。通过随机和空间例程进行的空间变量选择和模型评估已纳入我们的协议中。我们的发现突出了降雨异常的关键作用，这是对滑坡敏感性进行建模最重要的变量。此外，我们利用这种变量的动态性质来估计不同降雨场景下的滑坡。
日期：2024年9月26日主题：当前的天气状况...
在接下来的3天内，东北方邦东北方邦，在随后的4天内隔离到剩余区域的散射光到中度降雨；在接下来的2天内，在她的喜马al尔邦，在查mu-kashmir-ladakh-gilgit-baltistan-muzaffarabad上散布到相当广泛的降雨量，在查mu-kashmir-ladakh-gilgit-baltistan-baltistan-baltistan-muzaffarabad上，并隔离到随后的5天中孤立至散射的光到中度降雨；在一周中，在其余区域隔离到散射的光到中度降雨。✓孤立的大降雨非常可能在26 th＆27 th的北阿坎德邦；东北方