Many people point to forest restoration as a way to curb climate change, where replanted forests sequester carbon in trees and soils. But emerging evidence shows that restoration can provide non-carbon climate benefits, too — in particular, reducing heat and regulating rainfall., Here’s what we know, why it matters, and several opportunities on the horizon to expand our knowledge of the benefits of restoration for bringing back cooler, wetter conditions.
农村人口尤其容易受到日益增加的天气变化的影响，特别是因为农业。在本文中，我们利用2008年至2018年土耳其各省的纵向数据以及30多年来的降水记录，来量化标准化降水指数（SPI）的变化如何影响作为适应机制的向外迁移。通过这样做，我们记录了三个潜在因果渠道的作用：人均收入、农业产出和地方冲突。我们的研究结果表明，负SPI冲击（干旱）与农村省份的高移民率有关。一种中介调节方法进一步表明，人均收入的变化占干旱对外来移民直接影响的四分之一以上，而农业产出仅与作物产量上四分之一的省份有关。最后，我们发现有证据表明，当地冲突死亡人数随着干旱而增加，并引发向外移民，尽管这种渠道与SPI冲击对向外移民的直接影响不同。
来自13万年前沉积物岩心的气候数据显示，上一个温暖季节印度洋的变暖增加了印度洋的降雨量，但减弱了印度夏季风在陆地上的降雨量。在当前全球变暖的情况下，南亚季风减弱的可能性越来越大，这将对粮食安全和世界约40%人口的福祉产生深远影响。
对数值天气预报（NWP）模式来说，准确预测降雨，特别是最强降雨事件，仍然是一项挑战。这可能是由于在产生降雨的多尺度动力学中起关键作用的过程的子网格尺度参数化，以及降雨的强间歇性和高度倾斜、非高斯分布。在这里，我们展示了基于 U-Net 的深度神经网络可以从 NWP 集合中学习强降雨事件。我们提出了一种基于频率的损失函数加权方法，以便学习分布尾部的强降雨事件。我们在后处理步骤中应用了我们的框架，以纠正模型预测降雨量中的误差。我们的方法能更准确地表示相对降雨频率，并根据事件的大小，将强降雨事件的预报技能提高 2 到 6 倍以上。
城市雨水管理是美国许多城市面临的日益严峻的挑战。持续的人口增长、城市化以及对雨水和废水基础设施的投资不足，使许多城市面临下水道溢流、雨水泛滥和水质下降的风险。气候变化预计会增加许多地区风暴的降雨强度或降雨量，从而加剧这一挑战。人们也越来越认识到，这些脆弱性是环境正义和公平的挑战，因为洪水和其他负面后果不成比例地影响到低收入或少数族裔社区 ，匹兹堡的Negley Run流域是这些雨水管理挑战的一个典型例子，它排放了匹兹堡东区的各个地区，包括因投资不足而遭受严重损失的社区。这也代表着该市面临的一个紧迫的洪水风险挑战，因为该地区的强降雨导致一条关键道路走廊经常被淹。在这个项目中，兰德公司的研究人员使用模拟建模来评估在未来降雨不确定性的情况下，Negley Run目前和未来的下水道溢流和洪水风险。然后，作者评估了一系列分阶段的绿色雨水基础设施（GSI）投资提案 ，除了估算雨水效益和实施成本外，作者还为当地居民提供了娱乐、舒适和其他福利的经济估算；将总收益与成本进行比较；并探讨潜在的权衡。结果表明，在对未来降雨量和实施成本的一系列假设中，Negley Run的集中式雨水管理系统可以实现成本效益高的下水道溢流减少，减少街道洪水，并提供积极的净经济效益
我们研究了农业生产周期中降雨量预测和实际降雨量对均衡农业工资的影响。我们从理论上表明，对好天气的预测会降低种植阶段的工资，从而降低事前的移民，并会加剧恶劣天气对收获阶段工资的负面影响。使用描述2005-2010年期间早季移民和地区层面种植和收获阶段工资的印度家庭面板数据，我们发现结果与模型一致，表明降雨预测平均改善了劳动力分配，但由于不完美，加剧了工资波动。
