气象学的进展

具有不同的意义，加纳气温和降雨量预计分别上升和下降。研究揭露了在这方面采取适当回应具体的关注领域是一个值得欢迎的。本研究旨在描述加纳Bawku地区温度和降雨的时间变化。一个四十多（1976至2015年），每天的气候数据收集从加纳气象局3个气象观测站。正态性检验，同质性检验，标准化降水指数（SPI）的分析，曼 - 肯德尔趋势检验，以及单向事后ANOVA使用XLSTAT和DrinC执行。Over the period under study, the mean annual rainfall pattern was generally erratic, fluctuating between 669.8 mm and 1339.4.6 mm with an annual average of 935.3 mm. The long-term (40-year period) average temperature of the three stations, on the other hand, was 28.7°C, varying between 26.9°C and 29.9°C annually. Whereas the SPI value of 2006 was ≥2.0, indicating extremely wet year with 2.3% probability of recurring once every 50 years, 1988 was the hottest year with temperature anomaly value of 1.2°C, while coolest years were 1979 (−1.8°C) and 1976 (−1.0°C). The Mann–Kendall trend test showed a rise in rainfall in Binduri, Garu-Tempane, and Manga, yet none of the rainfall changes were statistically significant ( ）。另一方面，平均气温则大幅上升( ）。34.7％的R平方，在漫画温度上升见证了气温变化最显著的变化。有统计显著（ ）在40年期间的年代际温度差异。一般地，可以说，温度和降雨在具有不同程度的差异的研究区域有所不同，但温度假定以较快的速率上升的趋势。因此，我们建议的利益相关者诉诸水坝和钻孔的施工，以确保国内和农业用途的水经常可用性。

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在2018年期间，主要的雨季强降雨造成洪涝灾害的第一个情节在林区发生在阿克拉（5.6°N和0.17°W），一个沿海城市，和库马西（6.72°N和1.6°W）上的18日和6月28日的分别。我们应用的天气研究和预报（WRF）模型来研究和审视气象动态，这就造成了极端降雨和洪水造成14人死亡，34076人被移位受损的性能和经济损失估计为168289 $两市根据国家灾害管理组织（NADMO）。缓慢移动的雷雨持续了约8小时，由于非洲薄弱东风波（AEW）和热带东风急流（TEJ）。Results from the analysis showed that surface pressures were low with significant amount of moisture influx aiding the thunderstorms intensification, which produced 90.1 mm and 114.6 mm of rainfall over Accra and Kumasi, respectively. We compared the rainfall amount from this event to the historical rainfall data to investigate possible changes in rainfall intensities over time. A time series of annual daily maximum rainfall (ADMR) showed an increasing trend with a slope of 0.45 over Accra and a decreasing trend and a slope of –0.07 over Kumasi. The 95th percentile frequencies of extreme rainfall with thresholds of 45.10 mm and 42.16 mm were analyzed for Accra and Kumasi, respectively, based on the normal distribution of rainfall. Accra showed fewer days with more heavy rainfall, while Kumasi showed more days with less heavy rainfalls.

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我们评估协议自动雪产品之间产生的卫星观测在微波波段NESDIS微波集成检索系统(大鹏)和微波表面和降水产品系统(MSPPS),一方面,和积雪地图生产手工输入由NOAA的交互式多传感器冰雪映射系统(IMS)。MIRS使用基于物理的大气和表面状态参数检索，以提供50公里分辨率的积雪和积雪水等值的每日全球地图。较老的mspp提供45公里空间分辨率的每日全球地图，并使用最简单的经验算法来检索信息。通过分析可见、红外和微波光谱波段的卫星图像，交互式地制作北半球冰雪和海冰覆盖的IMS日地图。我们以IMS为标准，比较2014-2017年这些产品在北半球的性能。在这个相互比较中，自动化雪产品与IMS的每日总体一致性在MIRS的88%到99%之间，在mspp的87%到99%之间。然而，日积雪敏感性较低，MIRS为36% - 90%，mspp为26% - 91%。我们将这一不一致率作为地形和土地覆盖类型的函数进行分析，发现与IMS相比，MIRS在高海拔和草原地区的假阳性更少，而假阴性更多。

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基于在Zhimenda站收集的径流资料，从环境预测的国家中心再分析资料/大气研究（NCEP / NCAR），并从中国地面站观测数据的国家中心，该研究分析了变化的特点，径流在汛期（七月至九月），长江（SRYR）的源区，径流和前期降雨之间的关系，以及西风急流（WJ）的降雨在SRYR的沿海区域的影响。结果显示如下。在SRYR径流显示显著的年际和年代际变化。汛期在SRYR径流最密切相关的15天（6月16日至9月15日）前期降雨在SRYR的沿海地带。反过来，在SRYR的沿海地区的前期降雨主要受同时WJ超过一个关键区（55-85°E，45-55°N）的强度。当WJ在关键区域的强度大于（小于）正常_，急流位置向北(南)移动，SRYR以西地区上空东风(西风)异常对水汽从高纬度地区输送到SRYR不利(有利)。此外，赤道地区的南风不容易向北推进，不利于水汽从低纬度海洋向北输送。因此，这些条件导致了SRYR中水蒸气含量的减少(增加)。此外，上层辐合(辐散)异常和下层辐合(辐散)异常导致了SRYR的下降(上升)运动。这些因素减少(增加)了降雨量，从而减少(增加)了洪水期的径流。

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气候是一个复杂和混沌系统，以及温度预测是一个具有挑战性的问题。精确的温度预测也关注在能源，环境，工业和农业等领域。为了提高月平均温度预测的精度，并减少混合预测处理的计算规模的基础上变模式分解差分符号熵（VMD-DSE）和提出的Volterra组合预测模型。首先，原始月平均气象温度序列被分解成由VMD有限模式组件。DSE中用于分析的复杂性和重构的序列。然后，新序列在相空间重构。的延迟时间和嵌入度由相互信息的方法和G-P的方法，分别测定。在此基础上，所述的Volterra自适应预测模型被建立为建模和预测每个组件。最后，最终的预测值是通过叠加预测结果而获得。咸阳，延安的月平均气温数据来验证该模型的预测性能。 The experimental results show that the VMD-DSE-Volterra model shows better performance in the prediction of monthly mean temperature compared with other benchmark models in this paper. In addition, the combined forecasting model proposed in this paper can reduce the modeling time and improve the forecasting accuracy, so it is an effective forecasting model.

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水稻穗温(Ť_p)是研究高温对小穗不育性影响的关键因素。与测量Ť_p用手一Ť_p仿真模型可以得到Ť_p数据很容易。将土壤层和冠层划分为两层的能量平衡模型被广泛用于预测水稻冠层温度(Ť_c），但大多穗存在于上层树冠，我们已经证明了Ť_c是从上层冠温不同（Ť_c1），以及上层必须从整个篷用于估计的目的而分离的Ť_p。Ťhus, we developed the three-layer model, contained upper canopy layer with panicle (50–100 cm), lower rice canopy layer (10–40 cm), and water surface layer (≤10 cm) to estimateŤ_p与一般气象和植被生长数据。估计有两个步骤Ť_p。第一步是计算Ť_c1和下层冠层温度（Ť_c2)，通过求解带有冠层阻力的热平衡方程。第二步是估算Ť_p用以下参数：（1）叶和花序的倾斜因子（F₁，F₂,F_p)，并将计算出的太阳向下辐射透过率(TDSR)与实测的TDSR进行拟合，(b)穗部与大气之间的空气动力阻力(r_美联社为风速，(c)为蒸腾的穗阻力(r_p）表示的由天抽穗后，和（d）空气的温度和湿度在穗的高度（Ť_AC1和e_AC1)根据欧姆定律，由感热通量和潜热通量路径的电阻计算得到。该模型模拟效果较好Ť_c1，Ť_c2,Ť_p均方根误差(RMSEs)分别为0.76°C、0.75°C和0.81°C，其中RMSE为测量值Ť_p和预测Ť_p由穗和冠温集成微气象学模型（IM²两层模型温度为1.27℃。该模型在另外两个水稻品种上得到了较好的验证，证明了三层模型是一种新的可行的估计方法Ť_p。

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