在气象学进展

随着全球变暖而加剧的极端降水事件将对社会产生有害影响。随着时间的推移，全球变暖越来越严重，我们希望了解它们在未来将如何演变。因此，本研究的主要目的是全面了解陕西省21世纪降水极端值的变化特征，陕西省位于中国西北东部，是一个气候敏感和环境脆弱的地区，基于区域气候模型RegCM4对21世纪的连续模拟，全球气候模型HadGEM2-ES强制高分辨率下，代表浓度路径4.5 (RCP4.5)的中等排放情景。对模型性能进行了基本验证，并利用6个极端降水指数(EPIs)对陕西省极端降水事件的强度和频率进行了评价。结果表明，RegCM4较好地再现了陕西省极端降水事件的观测特征。总体而言，排除连续干旱日数(CDD)的EPIs在1980-2098年间呈上升趋势，尽管它们在陕西省呈现出空间变异性。到21世纪中叶，干旱的陕北一些地区可能会有更多的强降雨，但到21世纪末，极端湿润事件可能会减少。未来，潮湿的中部和南部地区将遭受更多与降水有关的自然灾害。

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恶劣的天气条件会对城市交通造成很大影响。气象条件自动识别在交通状况警示重要的应用价值，汽车辅助驾驶，智能交通系统等方面。随着深度学习的快速发展，深卷积神经网络（CNN）用于识别交通道路上的天气状况。基于本文的剩余网络ResNet50提出了名为ResNet15一个新的简化模型。ResNet15的卷积层被用于提取特征天气，然后在先前层中提取的特征是通过四组残余模块的快捷方式到下一层。最后，天气图像进行分类，并通过完全连接层和使用SoftMax分类器识别。此外，我们建立天气图像的交通道路上的一个中等规模的数据集，名为“WeatherDataset-4”，其中包括4个大类，包含4983个的天气图像覆盖了大部分的严重天气。在本文中，ResNet15用于在列车上和测试“WeatherDataset-4”，并且获得希望的识别结果。大量实验的评估表明，所提出的ResNet15优于传统的网络模式，如ResNet50在识别准确性，识别速度和模型的大小。

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风速的准确，高效，可靠的预测是在风力发电和集成的一个研究热点。然而，现有的预测模型侧重于预测使用历史风速数据的风速，而忽略多维气象变量。的目的是开发具有用于预测多维气象变量风速准确的混合模型。具有自适应噪声（CEEMDAN）互补合奏经验模式分解被施加到处理风速的非线性。然后，原有的风速会被分解成与频率的指定号码的一系列固有模型函数。一种考虑因素之间相互作用的双向的二次模型用于追求准确的预测。为了降低模型的复杂性，基于革兰氏施密特的特征选择（GSFS）被施加以提取重要气象因素。最后，IMF分量的所有预测值将通过分配被精心鲸鱼优化算法（WOA）设定的权重相加。所提出的预测方法已应用于收集在青海这一点，是与国家的最先进的几种风速预测模型相比，6个集。预测结果表明，该模型可以代表风速的非线性和比竞争对手提供更好的结果。

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本文研究的水文时间序列的时空变化，从上印度河流域（UIB）评价的水资源可用性当前和未来情景。Mann–Kendall and Sen’s slope estimator tests were used to analyze the variability in the temperature, precipitation, and streamflow time-series data at 27 meteorological stations and 34 hydrological stations for the period of 1963 to 2014. The time-series data of entire study period were divided into two equal subseries of 26 years each (1963–1988 and 1989–2014) to assess the overlapping aspect of climate change acceleration over UIB. The results showed a warming pattern at low altitude stations, while a cooling tendency was detected at high-altitude stations. An increase in streamflow was detected during winter and spring seasons at all hydrological stations, whereas the streamflow in summer and autumn seasons exhibited decreasing trends. The annual precipitation showed a significant decreasing trend at ten stations, while a significant increasing trend was observed at Kohat station during second subseries of the study period. The most significant winter drying trends were observed at Gupis, Chitral, Garidopatta, and Naran stations of magnitude of 47%, 13%, 25%, and 18%, respectively, during the second subseries. The annual runoff exhibited significant deceasing trends over Jhelum subbasin at Azad Pattan, Chinari, Domel Kohala, Muzaffarabad, and Palote, while within Indus basin at Chahan, Gurriala, Khairabad, Karora, and Kalam in the second time-series. It is believed that the results of this study will be helpful for the decision-makers to develop strategies for planning and development of future water resources projects.

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这项研究调查了RegCM4的最新版本，在韩国模拟夏季降水，与陆地和海洋之间的对流参数化方案（CPS的）的不同组合对比9次敏感性试验的性能。除了季，月平均降水量的总格局，强降水带和极端日降水量统计向北传播对网格化和原位观测得到彻底评估。10年模拟的比较分析表明，没有CPS节目的优势在定量和定性两个方面。此外，不同的观测数据集之间的差异平凡使得模型性能强大的评估困难。不管CPS在海洋的，具有过土地凯因-弗里奇方案的模拟显示了严重的干偏压，而用在陆地上的Tiedtke方案模拟从再现空间分布的精确度有限，由于过度沉淀地形遭受。一般来说，土地伊曼纽尔方案的模拟是，更好地捕捉韩国队夏季降水的主要特征，尽管不是所有的统计指标显示的最佳性能。当应用伊曼纽尔方案陆地和海洋，降水趋于略微高估。这种缺陷可以通过使用该Tiedtke或凯因 - 弗里奇计划在海洋，而不是得到缓解。由于很少有研究应用和评价Tiedtke和凯因 - 弗里奇计划到REGCM框架内的朝鲜地区，而这项研究引入了更频繁选择伊曼纽尔方案，这是REGCM用户特别有益相比，这些新的CPS的潜力。

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利用美国南方大平原(SGP)大气观测站和中国兰州大学(SACOL)半干旱气候环境观测站近10年的云和气溶胶观测资料，研究了气溶胶对不同地区陆地上空单层乌云的影响。首先比较了这两个站点的大气条件，试图从动态和热力学影响中分离气溶胶对云特性的影响。这两个站点的云类型和数量相似。SGP和SACOL位点的主要气溶胶类型分别是硫酸盐和尘埃，具有更大的气溶胶光学深度(AODs)和SACOL位点的吸收。当使用云底下的AOD作为CCN代理时，SGP和SACOL站点的气溶胶第一间接效应(FIE)范围分别为0.021 - 0.152和- 0.078 - 0.047。虽然存在差异，但两地的气象条件对外商投资企业的影响是一致的。在下降运动和干燥条件下，容易检测到凝血酶。SGP点的场强度大于SACOL点，说明在相对清洁的大气条件下，云反照率效应更敏感，SACOL点的主要气溶胶吸湿性较小。在SGP位点上的5的辐射力为- 3.2 W m^-2对于每个增量0.05在FIE。云计算的持续时间通常延长为气溶胶负荷的增加，这与气溶胶第二间接效应的假设是一致的。云持续时间，当气溶胶负荷进一步达到一个较大的值可能会建议一个半直接影响气溶胶负载之间的负相关关系。

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