Advertisement

关于气候变化下全球极端天气事件对GDP影响的评估研究.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本研究探讨了气候变化导致的全球极端天气事件对各国GDP的影响,通过数据分析和模型预测,评估其经济损失,并提出应对策略。 本段落探讨了在不同碳排放情景下未来70年全球气温上升的可能性,并量化了极端天气事件对全球经济(GDP)可能造成的损失。首先,研究使用DICE模型评估了每十年全球GDP年度损失率的离散概率分布;接着,提出了一种新的广义对数正态分布函数来拟合未来每十年中GDP年损失的概率分布。最后,文章通过计算在极端天气事件发生频率分别为0.5%、1%和5%时对应的GDP损失范围,分析了不同碳排放情景下尾部概率分布的差异,并探讨了温度变化对这些损失的影响。 研究结果显示,在各种不同的碳排放情境中,全球年GDP损失率的概率密度曲线尾端均呈现出小概率事件导致重大经济损失的特点。这项研究成果可为相关机构在气候变化背景下进行巨灾风险量化分析提供参考依据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • GDP.pdf
    优质
    本研究探讨了气候变化导致的全球极端天气事件对各国GDP的影响,通过数据分析和模型预测,评估其经济损失,并提出应对策略。 本段落探讨了在不同碳排放情景下未来70年全球气温上升的可能性,并量化了极端天气事件对全球经济(GDP)可能造成的损失。首先,研究使用DICE模型评估了每十年全球GDP年度损失率的离散概率分布;接着,提出了一种新的广义对数正态分布函数来拟合未来每十年中GDP年损失的概率分布。最后,文章通过计算在极端天气事件发生频率分别为0.5%、1%和5%时对应的GDP损失范围,分析了不同碳排放情景下尾部概率分布的差异,并探讨了温度变化对这些损失的影响。 研究结果显示,在各种不同的碳排放情境中,全球年GDP损失率的概率密度曲线尾端均呈现出小概率事件导致重大经济损失的特点。这项研究成果可为相关机构在气候变化背景下进行巨灾风险量化分析提供参考依据。
  • 如何生物多样性?-与生物多样性系PPT
    优质
    本PPT探讨了气候变化对全球生物多样性的影响,分析了温度升高、极端天气事件频发等现象导致的物种迁移、灭绝风险增加等问题。 气候变化对生物多样性的影响在地质历史上是显著的。当气候条件发生变化时,生态系统中的物种分布、种群数量以及物种间的相互作用都会受到影响。这可能导致一些物种灭绝或迁移,从而改变生态系统的结构与功能,并可能促进新物种的形成。因此,了解过去气候变化如何影响生物多样性的变化模式对于预测未来可能出现的情况具有重要意义。
  • 分区矢量数据
    优质
    全球气候变化分区矢量数据提供了不同区域未来气候预测的详细空间信息,包括温度和降水变化趋势,助力科学研究与决策制定。 全球气候类型划分矢量数据格式为shp,数据精度为1km。
  • TECA:分析工具包,内含用检测与分析算法集锦
    优质
    TECA是一款专业的极端气候分析软件工具包,包含了一系列针对极端天气事件进行检测和深入分析的高效算法。 TECA是一个气候分析工具包,它包含了一系列用于检测和跟踪极端天气事件的算法。这些算法在可扩展并行框架下实现,并且已经在DOE超级计算机上大规模运行过。 TECA的核心代码使用现代C++编写,并结合了MPI + X(X可以是线程、OpenMP或GPU)进行并行处理,同时支持分布式数据并行性和map-reduce等多种设计模式。尽管高性能的现代C++提供了最佳性能表现,但Python绑定使得该工具包更加易于操作。 文档资料涵盖了TECA的工作原理以及如何在大规模环境中运行它等内容。 Subversion存储库中包含了来自先前教程的幻灯片和示例代码,这些内容说明了如何利用TECA进行大规模分析。此外,用户还可以通过PyPi或从源代码安装Python版本的TECA。 持续集成与测试部分提供了最新的回归套件结果。 TECA版权所有(c)。
  • Kaggle竞赛:挑战
    优质
    本竞赛聚焦于应对全球气候变化,参赛者需利用历史气象数据进行深度分析与建模预测,旨在激发创新思维,推动气候研究及环境保护行动。 在这个标题中,“climate”指的是气候变化或气候研究,而“Kaggle运动”则可能是指在Kaggle平台上进行的一项与气候相关的数据分析或预测竞赛。Kaggle是Google主办的一个数据科学社区,用户可以参与各种数据竞赛,解决实际问题并学习新的数据分析技能。因此,这个标题暗示了这是一个关于气候科学的项目,可能是通过使用数据科学工具和技术来探索气候变化模式或者进行气候模型的构建。 描述非常简洁,只提到了“气候”这个词,再次强调了这个项目的核心主题。“Kaggle运动”与标题相呼应,进一步确认这是一项在Kaggle上的活动,可能涉及参与者用数据来分析气候现象、预测未来气候变化趋势,或者评估人类活动对气候的影响。由于描述没有提供更多的信息,我们只能依据上下文进行推测。 Jupyter Notebook是一个交互式计算环境,允许用户编写和运行Python、R和其他语言的代码,并以Markdown格式展示文本、图像和图表。在气候科学项目中,Jupyter Notebook是常用的数据分析和可视化工具,因为它的可读性强,便于分享和协作。用户可以在Notebook中加载数据,进行数据清洗、预处理、建模和结果解释,同时还能在同一个文档中记录整个分析过程。 基于以上信息,我们可以推测这个压缩包文件可能包含以下内容: 1. **气候数据**:来自气象站、卫星或其他观测平台的气候历史数据,用于分析温度、降雨量等参数的变化。 2. **数据预处理**:使用Python的Pandas库进行数据清洗和格式化,包括处理缺失值、异常值以及时间序列数据的整理。 3. **数据分析**:可能包含统计方法(如相关性分析、回归分析)和机器学习模型(如决策树、随机森林、神经网络),以探索气候模式和趋势。 4. **可视化**:使用Matplotlib或Seaborn等库创建图表,展示气候变化的地理分布、季节变化以及长期趋势。 5. **模型解释**:通过特征重要性分析等方式来理解影响气候变化的关键因素,并解释模型结果。 6. **Jupyter Notebook文件**:记录了整个数据分析过程,包括代码、注释和可视化结果。 7. **报告或README文档**:介绍项目的背景、目标、方法以及主要发现的总结性文本。 这个项目旨在利用数据科学工具来深入理解气候系统,并为政策制定者及科研人员提供有关气候变化的重要洞察。参与这样的项目不仅可以提升数据分析技能,也有助于提高公众对全球气候变化问题的认识。
  • 分区图栅格数据.zip
    优质
    本资源提供全球气候变化分区的栅格数据集,以高分辨率网格形式呈现不同区域的气候变迁情况,适用于气候研究和环境分析。 全球气候分带图栅格数据(shp格式)在开发过程中需要用到。
  • 环境——大价与绘图工具
    优质
    “环境影响评估软件——大气评价与绘图工具”是一款专为环保专业人士设计的应用程序。它能够高效地进行空气质量预测、污染源分析及绘制专业图表,帮助用户快速准确完成项目中的大气环境影响评估工作,是环境科学和工程领域不可或缺的实用工具。 环评软件即环境影响评价软件,在环保领域用于评估建设项目或活动对环境潜在的影响。本段落重点介绍大气评价及绘图功能的软件,这类工具专门针对大气环境进行分析,并具备绘制相关图形的功能。在环境保护、城市规划以及工业项目审批等过程中,此类软件扮演着关键角色,帮助分析人员理解和量化大气污染状况,以便制定有效的环保措施。 大气评价通过收集和分析气象数据、污染源排放数据及现有空气质量监测数据来预测建设项目实施后的大气污染物浓度分布情况。这一过程通常包括以下步骤: 1. **数据收集**:获取项目周边的气象资料(如风向、风速、温度、湿度等)、污染源排放信息以及环境质量现状。 2. **模型选择**:根据项目的特性,选用合适的扩散模型,例如ADMS或AERMOD,这些模型能模拟污染物在大气中的传播和转化过程。 3. **输入数据**:将收集的数据导入选定的模型中,包括地形地貌、气象条件等信息。 4. **计算与分析**:运行模型以确定不同时间和地点下的污染物浓度,并进行结果解读。 5. **图形绘制**:软件通常提供绘图功能,如浓度分布图和污染源贡献比例图表,帮助用户直观理解模拟数据。 绘图功能在大气环境影响评价中至关重要。例如: - **等值线图**:显示空间上污染物的分布情况,密集程度反映变化速率。 - **贡献度分析**:揭示不同来源对总体污染水平的影响大小。 - **风玫瑰图**:展示各种风向出现频率和强度,帮助理解风向如何影响污染物扩散。 大气环境影响评价计算软件可能包含上述所有功能。用户通过输入相关参数完成评估,并生成图形化报告。这类工具不仅提高了工作效率,还增强了评估结果的准确性和科学性,为决策者提供了有力的支持依据。在实际应用中,使用者需要熟悉操作流程和模型原理以正确使用并解读软件输出的结果。
  • 青藏高原草本植物物空间-时间预测在暖背景.pdf
    优质
    该论文探讨了在全球气候变暖背景下,青藏高原草本植物物候变化的空间和时间预测模型,分析气候变化对植物生长周期的影响。 在气候变暖的背景下,植物物候变化是生态系统响应的重要指标之一。然而,现有的预测模型往往忽视了植物对环境适应性的考量,导致预测结果存在不确定性。为此,本段落基于2002年至2011年间青藏高原十个观测站点的数据(包括年平均气温和地面物候记录),研究了车前(Plantago asiatica)和蒲公英(Taraxacum mongolicum)主要物候事件变化的空间换时间模型预测能力及其在变暖环境下的规律。 植物的生长周期中,如展叶、开花等现象的变化对生态系统的稳定性和生物多样性有着重要影响。气候变暖背景下研究植物物候变化有助于理解植物应对气候变化的方式以及生态系统稳定性的问题。 空间换时间模型是一种常用的分析方法,通过不同海拔高度气温和实际观测数据来预测物候事件的演变趋势。本段落应用该模型探讨了车前与蒲公英在升温环境下的主要物候期(展叶始期、开花始期及黄枯普遍期)变化情况。 研究发现,空间换时间模型能够有效预示植物的主要物候阶段的变化规律。总体而言,在变暖背景下这两类草本植物的物候事件均有所调整;具体来说,气温升高与展叶和开花初期的时间提前存在一定的关联性,而黄枯普遍期则表现出不同的温度敏感度。 此研究为气候变暖影响下植物物候变化的研究提供了宝贵的科学证据,并对维护生态系统的稳定性和生物多样性具有重要的参考价值。
  • daily_translation.rar_daily_translation_matlab 降尺度分析
    优质
    本资源包提供气候变化背景下进行降尺度分析的日译资料及MATLAB代码,旨在帮助研究者更好地理解和预测局部气候趋势。 Matlab程序是统计降尺度方法的一种应用,可用于气候变化分析。
  • 地表温度数据集:应键.zip
    优质
    本数据集包含全球各地的地表温度记录,旨在帮助研究者分析和预测气候变化趋势,支持相关领域的科学决策。 气候变化与地表温度数据集包含多个文件: 1. **全球陆地和海洋及陆地温度(GlobalTemperatures.csv)**: - Date:从1750年开始记录平均陆地温度,而最高和最低陆地温度以及全球海洋和陆地的综合温度则自1850年起开始计算。 - LandAverageTemperature:表示全球平均陆地气温(以摄氏度为单位)。 - LandAverageTemperatureUncertainty:围绕上述平均值的95%置信区间。 - LandMaxTemperature:代表全球最高陆地温度(同样使用摄氏度作为测量标准)。 - LandMaxTemperatureUncertainty:给出最高的陆地气温附近的95%置信区间的范围。 - LandMinTemperature:表示全球最低平均陆地温度(以摄氏度为单位)。 - LandMinTemperatureUncertainty:提供最低地面温度的95%置信区间。 - LandAndOceanAverageTemperature:代表全球综合平均陆地和海洋气温,同样使用摄氏度作为测量标准。 - LandAndOceanAverageTemperatureUncertainty:给出全球平均陆地与海洋温度的95%置信区间的范围。 其他相关的数据文件包括: - 按国家/地区划分的全球平均陆地温度(GlobalLandTemperaturesByCountry.csv) - 各州的全球平均陆地温度(GlobalLandTemperaturesByState.csv) - 主要城市的全球陆地温度(GlobalLandTemperaturesByMajorCity.csv) - 按城市分类的全球陆地气温数据集(GlobalLandTemperaturesByCity.csv)