水文频率分析计算是水利工程规划设计、施工以及运行管理的基础工作,传统的水文频率分析计算的一个基本前提是水文序列满足一致性假设。近几十年来,受气候变化和人类活动影响,许多河流的径流序列存在非一致性,导致传统基于一致性假设的水文频率计算方法的适用性受到严峻挑战,因此研究非一致性条件下水文频率分析方法具有重要的意义。在总结了国内外最新的非一致水文序列频率分析研究成果的基础上,将该研究方向的研究重点、难点和热点归纳为如下四方面:1)单变量水文序列的非一致性诊断;2)单变量水文序列非一致性的数学描述与归因分析;3)非一致性条件下的单变量随机事件重现期定义和估计;4)多变量非一致水文序列的频率分析。

天气预报越来越精准，人类是如何监控天气变化的？

气候模型是从天气预测模型演变而来的，而天气预测模型是基于物理学规律的。天气是一个典型的混沌系统，它处于秩序和无序之间。它在短期内是随机的，在长期内则在一定范围内波动。当然，从理论上讲，有可能建立可靠的气候模型，可以预测未来几十年，甚至几个世纪，但天气的波动往往会造成巨大的计算误差。影响气候变化的条件是极易变化的。

在今年的 拉尼娜 事件之前就发现了异常的副热带高压，而中东部赤道太平洋的平均SST上升0.5℃就会对气候变化产生影响。准确的气候模型的关键是将快速的天气变化作为噪音纳入气候计算，并反映这些噪音对气候的影响。气候系统中复杂的相互作用正在被更彻底地描绘出来，气候模型也变得更加复杂，特别是在卫星测量和天气观测的帮助下。

这些模型清楚地表明，温室效应正在加速：自19世纪中期以来，大气中的二氧化碳数量增加了40%。继气候变化模型之后，克劳斯-哈塞尔曼开发了识别人类对气候系统影响的方法。他发现这些模型以及观测和理论结果包含了关于噪音和信号特性的足够信息。例如，太阳辐射、火山颗粒或温室气体水平的变化都会留下独特的信号、指纹，可以被分离出来。类会根据自然现象的一些变化来预测天气,如通过天上云层的变化来看云识天...暴雨等灾难性天气,同时可以监视森林火灾。

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我们有着地上气象站来检测各个地区的风速，风向气温，湿度气压，降水量，对照时间积雪深度等各个气相精准的数据，还有地面气象里打印来检测空中云朵当中的水雾凝结成情况，还有气象卫星用于分析云朵当中高低层各种阶段性的气象变化用现在的互联网来进行精确计算。