印度地形气候趋势与变率的分析
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2025-01-24 v2 人工智能
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摘要
气候变化是当今严重关切。气候变化的影响在全球范围内具有前所未有的规模。此外,气候变化的微小扰动会影响不仅是原始生态系统,也会影响社会经济部门。具体而言,气候变化的影响与频繁的灾难性事件有关。这使得深入分析社会-气候趋势和变率变得至关重要。本工作提供了对印度气候趋势的综合分析,强调地区差异,特别是深入探讨了德里独特气候。具体而言,本研究通过融合涵盖印度多样化地貌的广泛数据集,揭示了温度模式的时空变化。该研究使用先进的统计工具和方法来细致分析温度的年际和季节变率。来自该严格分析的见解可能为区域规划策略、调整措施以及在复杂气候变化影响下做出明智决策提供宝贵的贡献。通过搭建更广泛的气候趋势与局部影响之间的鸿沟,本研究旨在促进更有效的措施以缓解和适应气候变化的多面挑战,确保更细致和量身定制的方法。我们利用 Mann-Kendall 检验和 Theil-Sen 的斜率估计器来分析数十年来气候条件的趋势和变率。结果显示,过去十年的温度变化平均增加了 0.58°C。此外,过去十年,印度各州的变率显示,拉加尔德 facing 了最高的变化(0.87°C),突显海岸地区的脆弱性,而孟买 observed 到的最低变化为 0.07°C。
引用
@article{arxiv.2501.04577,
title = {A 65 nm Bayesian Neural Network Accelerator with 360 fJ/Sample In-Word GRNG for AI Uncertainty Estimation},
author = {Zephan M. Enciso and Boyang Cheng and Likai Pei and Jianbo Liu and Steven Davis and Michael Niemier and Ningyuan Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.04577},
year = {2025}
}
备注
7 pages, 12 figures