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《华尔街日报》首席编辑詹姆斯•克利夫利（James Cleverly）现就职于澳大利亚悉尼理工大学。他的研究兴趣包括干旱地区相思沼泽的碳、水和能量通量；大气表层物理和与陆地生态系统的相互作用。
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陕西省21世纪降水极端变化预测
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，全球变暖变得越来越严重，了解它们在未来将如何演变将是可取的。因此，本研究的主要目的是全面了解位于中国西北地区东部的气候敏感和环境脆弱地区陕西省21世纪降水极值的变化特征，基于全球气候模式HadGEM2-ES在代表性浓度路径4.5（RCP4.5）中等排放情景下对21世纪连续进行的高分辨率区域气候模式RegCM4的模拟。对模型性能进行了基本验证，并用6个极端降水指数（epi）评价了陕西省极端降水事件的强度和频率。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。总的来说，1980-2098年间，不包括连续干旱日（CDD）的epi有增长趋势，尽管它们在陕西省表现出空间变异性。在干旱的陕北地区，到21世纪中叶可能会有更多的强降雨，但到21世纪末可能会有更少的湿极端事件。而湿润的中南部地区未来将遭受更多与降水有关的自然灾害。
ResNet15：基于深卷积神经网络的交通道路天气识别
恶劣的天气条件将对城市交通产生重大影响。天气状况的自动识别在交通状况预警、汽车辅助驾驶、智能交通系统等方面具有重要的应用价值。随着深度学习技术的迅速发展，人们利用深度卷积神经网络（CNN）来识别交通道路上的天气状况。在剩余网络ResNet50的基础上，提出了一种新的简化模型ResNet15。利用ResNet15的卷积层提取天气特征，然后通过四组残差模块将前一层提取的特征捷径到下一层。最后，利用全连通层和Softmax分类器对天气图像进行分类识别。此外，我们还建立了一个中等规模的交通道路气象图像数据集，称为“气象数据集-4”，它由4个类别组成，包含4983个天气图像，涵盖了大部分恶劣天气。本文利用ResNet15对“WeatherDataset-4”进行训练和测试，取得了较好的识别效果。大量实验结果表明，所提出的ResNet15在识别精度、识别速度、模型大小等方面均优于ResNet50等传统网络模型。
多维气象变量在青海地区风速预报中的应用
准确、高效、可靠的风速预测是风力发电与集成领域的研究热点。然而，现有的预测模型侧重于利用历史风速数据预测风速，而忽略了多维气象变量。目的是建立一个多维气象变量的混合模型，用于准确预测风速。采用带自适应噪声的互补集成经验模态分解（CEEMDAN）来处理风速的非线性。然后，将原始风速分解为一系列具有指定频率的固有模型函数。采用考虑因素间双向相互作用的二次模型进行精确预测。为了降低模型复杂度，采用基于Gram-Schmidt的特征选择（GSFS）方法提取重要气象因子。最后，通过分配由whale优化算法（WOA）仔细确定的权重，将imf的所有预测值相加。该方法已在青海省收集的6个数据集上进行了应用，并与几种最新的风速预测模型进行了比较。预测结果表明，该模型能较好地反映风速的非线性，预测效果优于竞争对手。
巴基斯坦上印度河流域水文气象时间序列的时空变异性
本文研究了水文气象时间序列的时空变异性，以评估印度河上游流域水资源可用性的现状和未来。利用Mann-Kendall和Sen的坡度估计试验，分析了1963年至2014年27个气象站和34个水文站的温度、降水和径流时间序列数据的变异性。整个研究期间的时间序列数据被分为两个相等的26年的子序列(1963-1988和1989-2014)，以评估UIB上的气候变化加速的重叠方面。结果表明，低空台站有升温趋势，而高空台站有降温趋势。各水文站冬季和春季流量均有增加，而夏季和秋季流量呈减少趋势。年降水量在10个站点有明显的下降趋势，而在研究期间的第二个子系列中，在Kohat站点有明显的增加趋势。最显著的冬季干燥趋势分别出现在Gupis、Chitral、Garidopatta和Naran四个震级分别为47%、13%、25%和18%的站点。年径流在Jhelum subbasin的Azad Pattan、Chinari、Domel Kohala、Muzaffarabad和Palote表现出明显的下降趋势，而在印度河流域的Chahan、Gurriala、Khairabad、Karora和Kalam处于第二时间序列。相信本研究的结果将有助于决策者为未来水资源项目的规划和发展制定策略。
韩国夏季降水对RegCM4对流参数化的敏感性：一个更新的评估
本文研究了最新版的RegCM4在模拟韩国夏季降水中的性能，比较了9个不同组合对流参数化方案(CPSs)在陆地和海洋间的敏感性试验。除了季节和月平均降水量的总体格局外，还利用网格化和现场站观测资料对强降水带的北向传播和极端日降水量的统计进行了全面评价。对10年仿真结果的对比分析表明，CPS在定性和定量上都没有优势。此外，不同观测数据集之间的一个不小的差异使得对模型性能的可靠评估变得困难。不管海洋上的CPS，在陆地上使用Kain-Fritsch方案的模拟显示出严重的干燥偏差，而在陆地上使用Tiedtke方案的模拟由于过度的地形降水，在重现空间分布方面的准确性有限。总的来说，伊曼纽尔方案在陆地上的模拟能更好地捕捉韩国夏季降水的主要特征，尽管并非所有统计指标都显示出最佳性能。当把伊曼纽尔方案应用于陆地和海洋时，降水量往往被略微高估。可以通过在海洋上使用Tiedtke或Kain-Fritsch方案来缓解这一不足。由于很少有研究在RegCM框架内将Tiedtke和Kain-Fritsch方案应用于韩国地区并对其进行评估，本研究介绍了这些新的CPSs与更经常选择的Emanuel方案相比的潜力，这对RegCM用户尤其有益。
美国南部大平原和中国黄土高原上空的单层乌云的气溶胶十年效应
利用美国南部大平原大气观测站（SGP）和中国兰州大学半干旱气候与环境观测站（SACOL）近10年的云和气溶胶观测资料，研究了不同地区气溶胶对大陆上空单层阴云的影响。首先比较了这两个地点的大气条件，试图从动力学和热力学影响中分离出气溶胶对云特性的影响。两个地点的云类型和数量相似。SGP和SACOL站点的主要气溶胶类型分别是硫酸盐和粉尘，SACOL站点的气溶胶光学深度（aod）和吸收率更大。当使用云底以下的AOD作为CCN代理时，SGP和SACOL站点的气溶胶第一间接效应（FIE）分别为0.021到0.152和-0.078到0.047。虽然存在差异，但两地的气象条件对FIE的影响是一致的。FIEs在下降运动和干燥条件下容易被检测到。SGP站点的FIE大于SACOL站点的FIE，这表明在相对清洁的大气条件下，云反照率效应更为敏感，SACOL站点的主要气溶胶具有较小的吸湿性。FIE在SGP上的辐射强迫为-3.2 W m−2每增加0.05个FIE。云的持续时间一般随着气溶胶负荷的增加而延长，这与气溶胶第二间接效应的假设是一致的。当气溶胶负荷达到一个较大值时，云持续时间与气溶胶负荷之间的负相关可能进一步暗示了一种半直接效应。
