气候变化如何影响地区稳定

与气候有关的灾害和死亡人数

Climate-Related Disasters and the Death Toll

随着气候变化的加速，预计未来几十年气候灾害的频率将增加。关于这种加速将如何影响不同的气候区域，目前正在进行辩论。在本文中，我们描述了一个预测气候灾害发生频率和死亡人数严重程度的模型。灾害的频率被描述为一个泊松过程驱动的CO2排放总量。灾害的严重程度是用区域实际人均国内生产总值趋势驱动的广义帕累托分布来描述的。我们根据政府间气候变化专门委员会对“可持续”和“一切照旧”基线情景下的人口、地区人均实际GDP和二氧化碳排放总量的预测，预测不同类型气候灾害的死亡人数。

2021-09-05stat.AP

AIRCC-Clim：用于生成区域概率气候变化假设情景和风险度量的用户友好工具

AIRCC-Clim: a user-friendly tool for generating regional probabilistic climate change scenarios and risk measures

复杂的物理模型是制作气候系统逼真模拟的最先进工具。然而，这种程度的现实意味着高计算成本和限制其用于决策和风险评估。气候变化的两个主要特点是不确定性和它是一个动态问题，国际行动可大大改变气候预测和信息需要，包括部分和完全遵守全球气候目标。在这里，我们提出了AIRCC-Clim，一个简单的气候模式模拟器，产生区域概率气候变化预测的每月和每年的温度和降水量，以及风险措施，基于标准和用户定义的六种温室气体的排放情景。AIRCC-Clim模拟了37个大气-海洋耦合环流模式，对用户的计算和技术要求很低。这一独立的、用户友好的软件是为各种应用而设计的，包括影响评估、气候政策评估和综合评估建模。

2021-10-30econ.GNphysics.ao-phq-fin.EC

气候变化与粮食生产波动

Climate Change and Grain Production Fluctuations

利用长期农艺试验的50年时间序列资料，研究了气候变化对小麦和玉米产量的影响。趋势和波动，有用的估计生产预测和相关的风险进行比较，国家的，一个经典的区域气候指标，如西地中海振荡指数，和全球的太阳黑子数。EMD和SSA去噪的数据显示，SSN振荡在过去几十年中如何放缓，影响区域尺度动态，在过去的二十年中，一系列波动（7-16年）也很明显。这两个信号反映了小麦和玉米产量的波动，无论是在国家和地方一级。

2019-12-29stat.AP

弥合CORDEX与CMIP6：用于中欧风能和太阳能干旱的机器学习下推

Bridging CORDEX and CMIP6: Machine Learning Downscaling for Wind and Solar Energy Droughts in Central Europe

ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）；EPFL（洛桑联邦理工学院）

本研究利用机器学习模拟器弥合CORDEX与CMIP6，分析中欧风能和太阳能干旱的未来变化。

2025-12-08physics.ao-phstat.AP

利用气候和污染数据预测哥斯达黎加呼吸系统疾病的出院情况

Forecasting hospital discharges for respiratory conditions in Costa Rica using climate and pollution data

本研究利用Random Forest、XGboost、Prophet及集成方法，结合气候与污染数据，预测哥斯达黎加七家区域医院的呼吸系统疾病每周住院情况，为医疗资源分配提供可靠依据。

2024-01-06stat.AP

函数协变量曲线的空间聚类：贝叶斯分割模型及其在气候研究光谱辐射中的应用

Spatial Clustering of Curves with Functional Covariates: A Bayesian Partitioning Model with Application to Spectra Radiance in Climate Study

在气候变化研究中，气候变化的红外光谱特征近年来已被概念化，并被广泛应用于识别和归因大气成分变化。提出了一种基于函数协变量和局部特征的高维函数数据空间聚类的贝叶斯层次模型。我们耦合的功能混合效应模型与广义空间分区方法：（1）产生空间连续的集群的高维空间功能数据;（2）提高计算效率，通过并行计算的子区域或多级分区;和（3）捕捉数据驱动的分区的近边界的模糊性和不确定性。我们提出了一种广义的分区方法，它对空间簇的形状限制较少。参数空间的降维也是通过贝叶斯小波来实现的，以减轻由聚类引入的模型复杂性的增加。该模型很好地捕捉到了大气和云的光谱辐射测量的区域性影响。结果阐述了利用空间连续分区识别区域效应和小尺度变异的重要性。

2016-03-19stat.AP

非平稳性下时间序列模式的评价及其在区域气候模式比较中的应用

Evaluation of time series models under non-stationarity with application to the comparison of regional climate models

不同的学科追求的目标是开发尽可能准确地描述某些现象的模型。气候学就是一个很好的例子，它模拟了气候的时间演变。为了比较和改进不同的模型，一个公平的模型评估方法是必不可少的。由于一种现象的模型和预测通常与不确定性有关，适当的评分规则是考虑这种不确定性的工具，是模型评估的适当选择。然而，在非平稳性的存在下，这样的模型评估变得具有挑战性，因为感兴趣的现象的特征发生变化。我们提供的方法模型评估的背景下，非平稳时间序列。我们的方法假设平稳的时间序列在较短的移动时间窗口。基于变点分析选择的这些移动窗口用于表征对应时间实例的现象/模型的不确定性。这导致了移动分数的概念，允许对模型性能进行时间评估。所提出的方法的优点是说明在模拟和案例研究。

2017-02-02stat.APstat.ME

数据稀疏地区气候韧性与局部制图的跨国比较分析

Cross-Country Comparative Analysis of Climate Resilience and Localized Mapping in Data-Sparse Regions

本文提出一个利用元分析和跨国面板数据评估低收入国家行业气候韧性的框架，并开发了结合稀疏农业数据与高分辨率卫星图像的局部制图技术，为优化气候适应政策和资源配置提供工具。

2024-09-13cs.NEstat.AP

哥伦比亚河流域植被动力学和与年内气候变率相关的多年变化的探测

Detection of Multidecadal Changes in Vegetation Dynamics and Association with Intra-annual Climate Variability in the Columbia River Basin

叶面积指数是植被动态评估中广泛使用的度量指标，可用于评估区域/局部气候条件的影响。高分辨率的时空物候过程中存在广泛的缺失值的潜在的连续性带来了一些挑战，在当地和区域层面上的变化检测。对功能数据分析方法的可行性进行了评估，以改进对此类数据的探索。在本文中，叶面积指数（LAI）的多年代际变化进行了调查，在哥伦比亚流域，由NOAA AVHRR卫星图像检测，并使用ERA中期再分析1996年至2017年的最高温度和降水的年际和年内相关性。一个功能聚类分析模型的实施，以确定在哥伦比亚流域表现出类似的长期绿化趋势的地区。在这几个地区，年度叶面积指数变化的主要来源是一个趋势，季节性更早和更高的记录区域平均最大叶面积指数。进一步的探索性分析表明，虽然密切相关的LAI，最高温度和降水并没有表现出明显的纵向趋势。

2021-05-19q-bio.QMstat.AP

MERCURY：一种快速且通用的、基于多分辨率的复合气候灾害全局仿真器

MERCURY: A fast and versatile multi-resolution based global emulator of compound climate hazards

University of Oxford（牛津大学）；Montreal Polytechnique（蒙特利尔理工学院）；Columbia Climate School（哥伦比亚气候学院）；International Institute for Applied Systems Analysis（国际应用系统分析研究所）；Universität Leipzig（莱比锡大学）；IRI THESys；Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学）；Institute Pierre-Simone-Laplace（皮埃尔-西蒙·拉普拉斯研究所）

本文提出MERCURY多分辨率气候仿真器，通过概率回归加性模型与逆提升格式算子联合降尺度多变量，高效仿真复合湿热灾害并准确捕捉WBGT相关性与高分位数。

2024-12-24cs.LGphysics.ao-phstat.AP

估算河流极值流量的统计区划

Statistical regionalization for estimation of extreme river discharges

区域化方法长期以来一直被用来估计河流流量的高回报水平在未测量的位置在河流网络。在这些方法中，一组类似的，测量，站的记录流量测量用于估计在目标集水区，没有观测的高分位数。这一组被称为影响区域，其与未测量位置的相似性是根据物理和气象流域属性来衡量的。我们开发了一种基于广义极值分布参数区域化的高收益水平估计的统计方法。以最佳方式选择影响区域，确保相似性和组内同质性。我们的方法被施加到从瑞士莱茵河流域的流量数据，其性能在无测量的位置相比，经典的区域化方法。对于测量位置，我们展示了我们的方法如何通过将本地测量与影响区域的测量相结合来提高长重现期的估计不确定性。

2016-11-10stat.AP

用高斯过程学习气候引起的人类迁移的驱动因素

Learning drivers of climate-induced human migrations with Gaussian processes

在当前气候变化的背景下，极端热浪、干旱和洪水不仅影响生物圈和大气层，而且也影响着生物圈。人口被迫流离失所，现在被称为气候所致移民。在这项工作中，我们调查了在2017-2019年期间，哪些气候和结构性因素在洪水和风暴的存在下迫使主要的人类流离失所。我们建立、策划和协调了一个气象和遥感指标数据库，以及全球27个发展中国家的结构因素。我们展示了如何使用高斯过程来了解哪些变量可以解释洪水和风暴在被迫流离失所的背景下的影响，并开发重现移民流的模型。我们在区域、全球和灾害特定尺度上的研究结果表明了结构因素在确定位移幅度方面的重要性。这项研究可能具有社会、政治和经济影响。

2020-11-17stat.AP

US城市周边大区域热量分布

Mega Regional Heat Patterns in US Urban Corridors

目前的文献表明，城市热岛及其后果在气候变化和城市化的影响下正在加剧。在这里，我们探讨了相对未探索的假设，新兴的城市走廊（UC）产生的强烈的热量，这是显而易见的，从观察。美国11个UCs相对于其基本气候区域（非UCs）的划分表明了一个令人惊讶的混合趋势。在过去60年中，冬季气温的中位数和趋势在UC中普遍较高，但在夏季没有观察到这种一般趋势。与公共卫生、能源需求和相对强度相关的热浪指标并没有表现出明显更高的总体趋势。在UC的温度和热浪指数表现出很高的相关性，彼此包括跨季节。人口的时空格局，以及城市化，农业和海拔，表现出高（正或负）的排名与变暖和热浪加剧的相关性。这些发现可以为特大城市的气候适应提供信息。

2020-11-25physics.geo-phstat.AP

评估英国水文气候变化影响的Euro-CORDEX区域气候模型的性能评估：不同空间分辨率和分位数映射偏差校正方法的比较

Evaluation of the performance of Euro-CORDEX RCMs for assessing hydrological climate change impacts in Great Britain: a comparison of different spatial resolutions and quantile mapping bias correction methods

区域气候模式（RCMs）是分析区域气候变化影响的重要工具，因为它们提供的模拟比全球气候模式具有更多的小尺度细节和更小的预期误差。已经有很多努力，以提高空间分辨率和模拟技能的区域气候模型，但在何种程度上，这提高了预测的水文变化是不清楚的。在这里，我们评估的技能再分析驱动的欧洲CORDEX区域气候模型在模拟降水和温度，并作为一个水文模型的驱动程序，以模拟河流流量的四个英国集水区，涵盖不同的物理，气候和水文特征。我们测试是否高分辨率RCM提供附加值，通过分析两个RCM分辨率，50公里和12.5公里，这也是偏差校正采用参数分位数映射（QM）方法，使用正态分布的温度，和伽玛（GQM）和双伽玛（DGQM）分布的降水。在一个小流域，地形复杂，12.5公里的RCM优于其50公里版本的降水和温度，但当与水文模型结合使用时，未能捕捉到观测到的河流流量分布。在其他（较大）流域，只有一个高分辨率的RCM始终优于其低分辨率版本，这意味着在这些流域使用高分辨率的RCM一般没有增加值。GQM降低了大部分模拟偏差，但极端降水和高流量除外，DGQM进一步降低了这些偏差。偏差校正并没有改善每日的时间变化的代表性，但它的月变化，特别是当应用DGQM。总体而言，RCM分辨率的增加并不意味着更好地模拟水文和偏差校正是一种替代方案，以减轻决策。

2019-07-21stat.AP

气候变化下极端降水的物理学引导概率模拟

Physics-guided probabilistic modeling of extreme precipitation under climate change

地球系统模式（ESM）是预测气候变化影响的最新技术。然而，在模拟区域和当地极端降水和相关过程的能力方面长期存在的不确定性阻碍了决策。对相关时空尺度上极端降水量变化的概率预测将是对利益攸关方的最佳支持。在这里，我们提出了一个经验贝叶斯模型，扩展了现有的技能和共识为基础的加权框架和测试的假设，非平凡的，物理指导的措施ESM技能可以帮助产生可靠的概率特征的气候极端。具体而言，该模型利用温度，大气湿度容量和极端降水强度之间的物理关系的知识，迭代加权和结合ESM和估计概率分布的回报水平。样本外验证表明，贝叶斯模型是推导可靠概率预测的可靠方法。除了极端降水之外，该框架还可以作为一种通用的、以物理学为指导的方法的基础，用于对一般气候变量、极端气候变量或其他气候变量的概率分布进行建模。

2017-07-18stat.AP

使用 Slepian 基于 ERA5 生成区域二元风速集合的在线随机生成器

Online stochastic generators using Slepian bases for regional bivariate wind speed ensembles from ERA5

针对 ERA5 二元风速集合的存储与生成挑战，本文提出一种基于 Slepian 基的在线随机生成器（OSG），通过在线更新和降维技术实现近实时模拟，在大幅降低存储需求的同时保持与全数据集训练模型相当的统计性能。

2024-10-11stat.AP

使用降水事件识别和跟踪诊断允许对流的区域模式的附加值

Diagnosing added value of convection-permitting regional models using precipitation event identification and tracking

高分辨率区域气候模式的动态降尺度可能提供在气候模拟中真实再现降水和天气事件的可能性。当分辨率降到千米级时，使用显式对流而不是参数化对流可以提供更高的保真度。然而，这些增加的模型分辨率允许并且需要越来越复杂的诊断来评估模型保真度。在这项研究中，我们使用了一套动态缩小规模的模拟夏季美国（WRF驱动的NCEP）与系统的变化参数和治疗对流作为一个测试案例模型降水的评估。特别是，我们使用了一种新的暴雨识别和跟踪算法，该算法基本上将所有降雨分配给单个降水事件（Chang et al. 2016）。这种方法允许多方面的见解，包括，至少在这些运行中，模型湿偏差是由过度的面积范围的降水事件。偏差是时间依赖性的，产生过度的昼夜周期振幅。我们发现，这种效果是由新的生产的事件，但在白天的长期降水事件的过度放大，并在域平均，降水偏差出现最好的表示为添加剂的偏移。在所有评估的模型配置中，对流允许模拟最一致地减少了降水事件特征的偏差。

2017-12-12physics.geo-phstat.AP

对时间变化的极值分位数进行估计，应用于沙漠温度

Model selection in extreme value regression for estimation of changes in return values over time applied to extreme annual regional CMIP6 desert temperatures

Lancaster University（兰卡斯特大学）；MetOcean Research Ltd（MetOcean研究有限公司）

本文基于五个CMIP6模型输出，利用广义极值分布回归方法，评估五个沙漠地区100年一遇极值温度的变化趋势，发现极端最大值和最小值在更严重的强迫情景下均显著增加。

2026-08-26physics.ao-phstat.AP

用北美（NA）- CORDEX模式和非平稳方法评估南安大略强度-持续时间-频率曲线的未来变化

Assessment of Future Changes in Intensity-Duration-Frequency Curves for Southern Ontario using North American (NA)-CORDEX Models with Nonstationary Methods

气候变化对极端降雨可能产生的影响评价对工程结构设计和社会经济资源开发具有重要意义。虽然许多研究已经使用全球和区域气候模式（RCM）预测评估了气候变化对设计降雨量的影响，但迄今为止，还没有在区域尺度上对强度-持续时间-频率（IDF）统计数据进行全面的比较或评估，考虑到未来气候的固定与非固定模式。为了了解极端降水如何可能对未来的IDF曲线做出反应，我们使用了三个RCM参与北美（NA）-CORDEX域的集合，其中包括安大略省南部的八个雨量站，安大略省南部是加拿大人口最稠密的主要经济区之一。IDF关系来自多模型RCM模拟，并与基于站的观测值进行比较。我们模拟降水极值，在不同的持续时间使用极值分布考虑参数，无论是固定的或非固定的，作为时间的线性函数。我们的研究结果表明，未来气候强迫驱动的极端降水强度显示，相对于1970-2010年的基线期，2050年代（2030-2070）的10年事件的强度显着增加。然而，对于较长的回报期，注意到相反的趋势。令人惊讶的是，在设计风暴方面，没有显着差异时，发现比较固定和非固定的IDF估计方法为未来（2050年代）的较大重现期。这些研究结果是针对区域降水极端情况的，没有立即引起警觉的理由，但需要根据全球变暖逐步更新设计标准。

2017-05-31physics.ao-phphysics.data-anstat.AP

气候变化与技术对未来作物产量影响的贝叶斯集成预测

A Bayesian Ensemble Projection of Climate Change and Technological Impacts on Future Crop Yields

本研究提出全概率下的贝叶斯层次建模框架，扩展计量作物产量模型纳入国别误差方差，分解预测不确定性来源，在全球小麦产量分析中显著提升预测校准度与概率准确性，为农业气候战略制定提供风险敏感的决策支持。

2025-07-29econ.EMstat.AP

跨领域影响高被引研究人员的区域和领域分布吗？

Does Cross-Field Influence Regional and Field-Specific Distributions of Highly Cited Researchers?

根据基于Web of Science数据库的引文分析，Clarivate Analytics每年11月都会公布高被引研究人员（HCR），以表彰过去十年中各自领域的真正先驱者，他们是千分之一。然而，多年来，HCR选择背后的科学计量规则不断发展;因此，在2018年之前和之后，当交叉领域开始被纳入HCR统计数据时，HCR的学术相关性之间的比较研究是必不可少的。本文通过分析不同地区和基本科学指标（ESI）领域的HCR分布，评估了2017年和2018年测量的一致性，研究了在原始21个ESI领域中引入交叉领域类别的影响，并描绘了不受测量偏差影响的地区和主题HCR分布的准确图像。交叉场被认为对区域和特定领域的HCR分布产生很大影响，特别是对于HCR计数大于150的研究领域。在纳入跨领域HCR后，增长势头最大的是除美国和中国以外的其他国家和地区。

2022-08-11cs.DLstat.AP

关于大混沌系统线性预测的一个注记

A note on linear prediction of large chaotic systems

在短时间到中时间范围内对大型混沌系统进行可靠的预测在许多领域都很有意义，包括气候学、生态学、地震学和经济学。本文将混沌理论和统计理论的结果相结合，提出了建立混沌系统线性预测模型的规则。规则进行测试的问题确定为很难在气候文献中，跨季节的区域季节性降水的年际预测。在预测的测试中，该方法在4个地区的5个季节中产生了第三季的预测结果，这些预测结果击败了NOAA气候预测中心对同一地区和季节的半季预测。在使用无量纲气候模式推断气候系统参数的测试中，产生了对全球平均地表空气温度增加的非常准确的估计。

2013-12-14nlin.CDphysics.ao-phstat.AP

在同化的古气候重建中评估代用影响--检验两个空间过程集合的交换性

Evaluating proxy influence in assimilated paleoclimate reconstructions -- Testing the exchangeability of two ensembles of spatial processes

气候场重建（CFR）试图使用气候代用指标（如树木年轮、冰芯和珊瑚）来估计过去气候变量的时空场。数据同化（DA）方法是一种最新的和有前途的新手段，获得CFRs的最佳融合的气候代理与气候模式输出。尽管越来越多的应用DA为基础的CFRs，很少有人知道同化代理改变气候模式数据的统计特性。为了解决这个问题，我们提出了一个强大的和计算效率高的方法，功能数据深度的基础上，评估两个时空过程的分布差异。我们应用我们的测试来研究全球和区域代理的影响DA为基础的CFRs通过比较的背景和分析状态，这被视为两个样本的时空场。我们发现，分析状态显着改变，从气候模式为基础的背景状态，由于同化的代理。此外，分析状态和背景状态之间的差异随着代理的数量而增加，即使在远远超出代理收集站点的区域中也是如此。我们的方法使我们能够表征代理的附加值，表明分析状态在何处以及何时与背景状态不同。

2020-08-05stat.APstat.ME

北极遥相关对气候和臭氧污染的影响：美国东部极地急流路径

Arctic teleconnection on climate and ozone pollution in the polar jet stream path of eastern US

The University of Sydney（悉尼大学）；Chennai Mathematical Institute（马德拉斯数学研究所）；AI 4 Water LTD（AI 4 Water有限公司）；Institute for Interdisciplinary Research（跨学科研究所）；School of Computational and Integrative Sciences, Jawaharlal Nehru University（贾瓦哈拉尔·尼赫鲁大学计算与综合科学学院）

研究探讨了北极海冰变化通过大气路径影响美国东部臭氧水平的机制，发现北极海冰通过气象间接机制影响臭氧，内陆地区敏感性最高，沿海受海洋边界层过程调节。

2026-04-30physics.ao-phphysics.data-anstat.AP