GCRI · जलवायु और संकट
जलवायु अनुमान
Climate projections describe how the climate may change under different futures of emissions and land use. They come from ensembles of global models, often downscaled to regions, and are increasingly reported by वैश्विक तापन level. This page sets out how projections are made, what their uncertainty contains, and how they serve planners who must make long-lived decisions about infrastructure, water and land.
Climate projections on the record.
Climate projections: how the risk develops.
Scenario models, ensembles and uncertainty. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Scenarios set the forcing
Shared Socioeconomic Pathways combine emissions and socioeconomic storylines. Projections are conditional on them; they are not forecasts of which future will happen.
Models differ in sensitivity
Climate models differ in how much they warm for the same forcing and in regional patterns of rainfall. Ensembles sample this spread, and some models run hotter than assessed evidence supports.
Natural variability blurs the signal
Year-to-year and decade-to-decade variability can mask or exaggerate the forced trend, especially for rainfall and at small scales. Over the next decades it is a large share of uncertainty.
Downscaling adds detail and assumption
Regional models and statistical methods add local detail. They inherit errors from the driving model and add their own, so downscaled precision is not the same as accuracy.
दुनिया भर में जलवायु संकेत।
दुनिया भर में दिन के समय सतही ताप, वर्षा और समुद्री ताप, NASA GIBS से। हर परत की अपनी तिथि होती है।
इंटरैक्टिव मानचित्र के लिए JavaScript आवश्यक है; परतों की सूची और स्रोत नीचे दिए गए हैं।
परतें 3
इस पृष्ठ के लिए जलवायु संकेत
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- प्रेक्षित (लगातार बादल अब भी अंतराल छोड़ते हैं)
- स्रोत
- VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-दिवसीय (NASA LANCE)
- प्रदाता
- NASA LANCE
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- 8 दिन; उपग्रह 8-दिवसीय संयुक्त; लगातार बादल अब भी अंतराल छोड़ते हैं
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2026-09-14
- समाधान
- लगभग 1 km ग्रिड
- अनिश्चितता
- दिखाई गई तिथि पर समाप्त होने वाले 8 दिनों में भूमि का उपग्रह-आधारित त्वचा-तापमान, ताप जोखिम-संपर्क का सूचक; यह वायु तापमान, ताप सूचकांक या ताप चेतावनी नहीं है।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- अनुमानित
- स्रोत
- GPM IMERG (NASA GES DISC)
- प्रदाता
- NASA GES DISC
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- दैनिक; उपग्रह अनुमान, लगभग वास्तविक समय
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2026-10-12
- समाधान
- लगभग 2 km ग्रिड
- अनिश्चितता
- उपग्रह अनुमान, लगभग वास्तविक समय में। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- प्रेक्षित
- स्रोत
- GHRSST MUR25 (NASA JPL PO.DAAC)
- प्रदाता
- NASA JPL PO.DAAC
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- दैनिक; उपग्रह विश्लेषण
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2026-10-12
- समाधान
- लगभग 2 km ग्रिड
- अनिश्चितता
- दिखाए गए दिन के लिए समुद्र तापमान अपने सामान्य मान से कितना भटका है, इसका उपग्रह विश्लेषण; समुद्री ताप का सूचक, प्रवाल विरंजन चेतावनी नहीं।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- प्रेक्षित
- स्रोत
- VIIRS NOAA-20 संशोधित परावर्तन (NASA LANCE)
- प्रदाता
- NASA LANCE
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- दैनिक; उपग्रह चित्र
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2026-10-14
- समाधान
- लगभग 250 m ग्रिड
- अनिश्चितता
- उपग्रह चित्र। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- मॉडल-आधारित (GIBS द्वारा प्रकाशित नवीनतम वर्ष)
- स्रोत
- MODIS Terra और Aqua भूमि आवरण (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
- प्रदाता
- NASA LP DAAC
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- वार्षिक; उपग्रह वर्गीकरण; GIBS द्वारा प्रकाशित नवीनतम वर्ष
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2024-01-01
- समाधान
- लगभग 500 m ग्रिड
- अनिश्चितता
- दिखाए गए वर्ष के उपग्रह-आधारित भूमि आवरण वर्ग, जिनमें कृषि भूमि शामिल है; ज्ञात त्रुटियों वाला वर्गीकरण, कृषि पंजीकरण नहीं।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
- gibs.earthdata.nasa.gov, केवल तब जब आप लाइव मानचित्र की अनुमति दें
इस परत के बारे में
- साक्ष्य
- प्रेक्षित (बादल अंतराल छोड़ देते हैं)
- स्रोत
- VIIRS वैश्विक बाढ़ उत्पाद (NASA LANCE)
- प्रदाता
- NASA LANCE
- लाइसेंस
- NASA खुला डेटा
- संस्करण-वर्ष
- दैनिक; उपग्रह अभिज्ञान; बादल अंतराल छोड़ देते हैं
- निर्माण के समय सबसे नया
- 2026-10-14
- समाधान
- लगभग 250 m ग्रिड
- अनिश्चितता
- उपग्रह अभिज्ञान; बादल अंतराल छोड़ देते हैं। उपग्रह या मॉडल रास्टर, जैसा प्रदाता प्रकाशित करता है। बादल, स्वैथ अंतराल और पुनर्प्राप्ति त्रुटि अंतराल और शोर छोड़ते हैं; मान सूचक हैं, किसी स्थान पर माप नहीं।
- जिनके माध्यम से पहुँचा जाता है
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NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap योगदानकर्ता (ODbL) · Natural Earth
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जलवायु संकेत, विश्व पर केंद्रित।उपग्रह और मॉडल उत्पाद, जैसे NASA उन्हें प्रकाशित करता है, हर एक की अपनी तिथि के साथ। ये सूचक हैं, किसी स्थान का आकलन नहीं।
डेटा: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap योगदानकर्ता · Natural Earth · NASA EONET · NASA JPL OPERA DIST-ALERT · NASA AIRSस्रोत और लाइसेंस
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA खुला डेटा
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA खुला डेटा
- VIIRS लगभग-वास्तविक-समय उत्पाद (बाढ़, भूमि सतह तापमान, हिम आवरण, संशोधित परावर्तन), NASA LANCE; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
- GPM IMERG वर्षा, NASA वर्षा प्रसंस्करण प्रणाली; NASA गोडार्ड पृथ्वी विज्ञान डेटा और सूचना सेवा केंद्र (GES DISC) द्वारा वितरित; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
- GHRSST Level 4 MUR विश्लेषण, NASA जेट प्रणोदन प्रयोगशाला; NASA भौतिक समुद्र विज्ञान DAAC (PO.DAAC) द्वारा वितरित; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
- MODIS भूमि उत्पाद (वनस्पति सूचकांक, सकल प्राथमिक उत्पादन, भूमि आवरण), NASA LP DAAC और LANCE; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
- ASTER GDEM, METI और NASA का उत्पाद है (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। उद्धरण: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA खुला डेटा
- Natural Earth के साथ निर्मित। निःशुल्क वेक्टर और रास्टर मानचित्र डेटा @ naturalearthdata.com। सार्वजनिक क्षेत्र
- © OpenStreetMap योगदानकर्ता (ODbL), NASA GIBS के माध्यम से (तटरेखाएँ, सीमाएँ, सड़कें और स्थान-नाम)। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; चित्र NASA GIBS के माध्यम से। रंग प्रकाशित रंग-मानचित्र से फिर से बनाए गए; जहाँ दिखाया गया है, मान षट्कोणीय कोशिकाओं में औसत किए गए (संशोधित)। NASA खुला डेटा
- ग्लोब और सपाट मानचित्र पर संदर्भ: तटरेखाएँ, सीमाएँ, सड़कें और स्थान-नाम NASA GIBS संदर्भ परतों से (OpenStreetMap डेटा, ODbL, © OpenStreetMap contributors); वैकल्पिक आधार के रूप में Blue Marble इमेजरी; 3D भूभाग और ऊँचाई का पाठ्यांक ASTER GDEM ऊँचाई रंग सूचकांक से (5 m से 200 m वर्ग, पठनीयता के लिए अतिरंजित)। सीमाएँ जैसी प्रकाशित हैं वैसी ही खींची गई हैं और किसी भी क्षेत्र पर कोई रुख नहीं दर्शातीं।
- प्रत्यक्ष घटनाएँ: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET)। घटनाएँ सांकेतिक हैं और अपने मूल स्रोत लिंक रखती हैं।
- लाइव: NASA EONET की घटनाएँ संकेतात्मक हैं, आधिकारिक चेतावनियाँ नहीं।
- Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- Observed (EO): NASA AIRS. We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान, 5 दिन, PM2.5 (CAMS, Open-Meteo के माध्यम से): संशोधित Copernicus वायुमंडल निगरानी सेवा की 2026 की जानकारी शामिल है।
- पिछले वर्ष का दैनिक तापमान (ERA5, Open-Meteo के माध्यम से): संशोधित Copernicus जलवायु परिवर्तन सेवा की 2026 की जानकारी शामिल है।
- पिछले वर्ष का दैनिक तापमान और धूप (NASA POWER): यह डेटा NASA पृथ्वी विज्ञान/अनुप्रयुक्त विज्ञान कार्यक्रम द्वारा वित्तपोषित NASA लैंगली अनुसंधान केंद्र (LaRC) POWER परियोजना से प्राप्त किया गया।
- Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), द्वारा मौसम डेटा। लाइसेंस: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- Optional layers (22 sources in the layer list: live, forecast, observed and context) print their provider credit on the map and here when switched on; forecasts are model output and derived indices are estimates.
परतें और तिथियाँ
- भू-सतह तापमान, दिन, 8-दिवसीय संयोजन: VIIRS NOAA-20 Level 3, 8-दिवसीय, NASA LANCE · 14 सितंबर 2026
- वर्षा दर, दैनिक औसत: GPM IMERG, NASA GES DISC · 12 अक्टूबर 2026
- समुद्र सतह तापमान विसंगति: GHRSST MUR25, NASA JPL PO.DAAC · 12 अक्टूबर 2026
- वास्तविक रंग: VIIRS NOAA-20 संशोधित परावर्तकता, NASA LANCE · 13 अक्टूबर 2026
- भूमि आवरण प्रकार (IGBP), वार्षिक: MODIS Terra और Aqua भूमि आवरण (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
- बाढ़ का जल, 3-दिवसीय संयुक्त: VIIRS Global Flood Product, NASA LANCE · 14 अक्टूबर 2026
Projections reach decisions through each domain’s models.
- जलयुग्मनHydrological models translate climate projections into flows.What to watchModel chain stated, with spread
- खाद्ययुग्मनCrop models translate projections into yield ranges.What to watchMulti-model crop ensembles
- ऊर्जायुग्मनHydropower planning needs projected inflows over asset lifetimes.What to watchInflow range over asset life
Projection-based analyses are designed for the दूरदर्शिता परिदृश्य शृंखला, labelled as projections under named pathways. CMIP6 and ScenarioMIP (O’Neill and others, 2016) provide the climate side; the next phase of CMIP is in preparation.
- Downscaling evaluations for a region.
- Impact model intercomparisons.
बहु-संकट दृष्टिकोण।
वह स्क्रीन जिसका उपयोग कोई टीम इस विषय का अनुसरण करने के लिए करेगी: इसके माप, अवस्थाएँ और निर्णय। नाम उदाहरण हैं और मान उदाहरणात्मक हैं।
क्या मापा जाता है, और कितनी अच्छी तरह।
प्रत्येक संकेतक अपनी इकाई, आवृत्ति, उसके पीछे के स्रोत का प्रकार और वह साक्ष्य लेबल वहन करता है जो किसी मान पर होगा। कोई मान नहीं दिखाए जाते: कोई कार्यक्रम उन्हें अपने अधिकार के तहत प्रदान करता है।
| संकेतक | इकाई | लय | स्रोत प्रकार | लेबल |
|---|---|---|---|---|
| Change in annual mean temperature | degrees Celsius at a stated warming level | per ensemble release | CMIP6 and regional ensembles | मॉडल-आधारित |
| Change in heavy precipitation | percent change in annual maximum daily rainfall | per ensemble release | Model ensembles | मॉडल-आधारित |
| Change in hot days | days above a threshold per year | per ensemble release | Model ensembles | मॉडल-आधारित |
| Ensemble spread | range across models | per ensemble release | Ensemble statistics | मॉडल-आधारित |
| Model agreement on sign of change | percent of models | per ensemble release | Ensemble statistics | मॉडल-आधारित |
| Bias against observations | difference over reference period | per model | मॉडल मूल्यांकन | अनुमानित |
स्टॉक, प्रवाह, विलंब और एक टिपिंग सीमा।
दो भंडार, दबाव और अनुकूली क्षमता, एक सुदृढ़कारी वृद्धि लूप, एक विलंबित संतुलनकारी प्रतिक्रिया और दबाव के क्षमता से आगे निकलने पर होने वाली क्षति से जुड़े हैं; सीमा पार करने पर प्रणाली पलट सकती है। बताए गए उदाहरण मानों वाला शिक्षण मॉडल, भविष्यवाणी नहीं।
नियंत्रण
- दबाव की वृद्धि
- प्रति वर्ष 6.0%
- दबाव कम करने में क्षमता की प्रभावकारिता
- प्रति वर्ष 4.0%
- अनुभूत दबाव पर निवेश प्रतिक्रिया
- 20%
- बोध में देरी
- 4.0 वर्ष
- दबाव की टिपिंग सीमा
- 60 सूचकांक
- सीमा के पार प्रवर्धन
- 2.0 गुना
- अनुकरण किए गए वर्ष
- 50 वर्ष
पाठ्यांक
- अधिकतम दबाव
- 113 सूचकांक
- अंत में क्षमता
- 186 सूचकांक
- सीमा से ऊपर के वर्ष
- 15.8 वर्ष
संख्याएँ, विधियाँ और स्रोत
| वर्ष | दबाव | क्षमता | अनुभूत |
|---|---|---|---|
| 0 | 20.0 | 50.0 | 20.0 |
| 4 | 23.3 | 44.9 | 21.2 |
| 8 | 27.2 | 42.2 | 24.0 |
| 12 | 31.7 | 42.3 | 27.7 |
| 16 | 36.8 | 45.5 | 32.2 |
| 20 | 42.3 | 51.5 | 37.2 |
| 24 | 47.9 | 60.3 | 42.6 |
| 28 | 53.2 | 71.3 | 48.0 |
| 32 | 57.8 | 84.3 | 53.1 |
| 36 | 66.4 | 98.4 | 58.4 |
| 40 | 82.7 | 115.9 | 69.7 |
| 44 | 97.8 | 139.7 | 83.8 |
| 48 | 109.1 | 169.4 | 97.3 |
पद्धतियाँ
- सिस्टम डायनेमिक्स Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- क्रांतिक संक्रमण और टिपिंग बिंदु Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- कारणात्मक लूप आरेख Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- अनिश्चितता पंखा (प्राचल मोंटे कार्लो) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- एक-एक करके संवेदनशीलता (टॉरनेडो) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
डेटा
No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.
छह स्तंभों में, Nexus Consortium के नेतृत्व में
- प्रयोग लैब
- में निर्मित Foundry में जलवायु और संकट
- परीक्षण स्थल Universe में जलवायु और संकट
- में संहिताबद्ध Standards में जलवायु और पृथ्वी प्रणालियाँ
- में प्रकाशित Reports में जलवायु और संकट
- में पढ़ाया जाता है Academy में पृथ्वी और पर्यावरण विज्ञान संकाय
साक्ष्य कहाँ से आता है।
नामित सार्वजनिक डेटासेट और संस्थागत अभिलेख, प्रत्येक अपने लाइसेंस वर्ग के साथ। समझौते द्वारा प्राप्त स्रोतों का उपयोग केवल उनकी शर्तों के तहत होता है और कभी पुनः प्रकाशित नहीं किया जाता।
| स्रोत | यह क्या देता है | लाइसेंस वर्ग |
|---|---|---|
| CMIP6 archive via the Earth System Grid Federation | Global climate model output for standard experiments | Open, CC BY 4.0 for most models (to check per model) |
| CORDEX regional climate downscaling | Regional model ensembles for defined domains | Open, terms per domain and model (to check) |
| IPCC WGI Interactive Atlas | Regional projections and observations by warming level and scenario | Public, CC BY 4.0 |
| NASA NEX-GDDP-CMIP6 | Statistically downscaled daily projections | Open, NASA data policy |
| Copernicus Climate Data Store projections | Global and regional projections with documentation | Free and open with attribution, Copernicus licence (to check current terms) |
Model climate projections as a system. Run the cascade.
Assembled from the Nexus Standards area profile जलवायु जोखिम मानक: the hazards it names, the प्रणालियाँ and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full सिस्टम बिल्डर.
संकट
- समुद्र-स्तर वृद्धि
- Coastal flood (नीचे की ओर प्रेरित)
- तूफ़ानी लहर (नीचे की ओर प्रेरित)
- High-tide flooding (set off downstream)
- Coastal erosion (set off downstream)
- Saltwater intrusion (set off downstream)
- Estuary flood (set off downstream)
- Coastal habitat squeeze (set off downstream)
- Wetland loss (set off downstream)
- Mangrove loss (set off downstream)
- Groundwater flood (set off downstream)
- Climate-driven migration and relocation (set off downstream)
- बड़े पैमाने पर विस्थापन (नीचे की ओर प्रेरित)
प्रणालियाँ और युग्मन
- जलवायु जोखिम मानक
- जल-मौसम-विज्ञानीय संकट मानक साझा कारक
- वित्तीय और आर्थिक जोखिम मानक कैस्केड
- संयुक्त और शृंखलाबद्ध संकट मानक तंत्र
- जलवायु अनुकूलन और संक्रमण जोखिम प्रतिपुष्टि
नियंत्रण
NS-0संविधान और सिद्धांतNS-1समाज को चलाने वाली UNI और कृति सूची-पत्र (व्याकरण v0.2: क्षेत्र, क्षेत्रक, भूभाग और परिवेश खंड)NS-3जोखिम अभिलेख UNI (व्याकरण, पुरानी प्रणाली से मिलान, आवंटन प्राधिकार)NS-3bडेटासेट और उत्पाद मेटाडेटा प्रोफ़ाइल (STAC, DCAT, PROV-O)NS-9प्रासंगिक UNI (परिनियोजन, इंस्टेंस, कार्यक्रम इंस्टेंस)NS-11सत्यापन और निगरानी (साक्ष्य, सत्यापन-पत्र, शून्य-विश्वास अनुरूपता अवलोकन)NS-14अनुरूपता और बाहरी मानकों से मिलानNRS-H65संकट परिवार: ग्रहीय सीमाओं का उल्लंघन (NHS-1 planet.boundary)NRS-H62संकट परिवार: मिश्रित और बहु-संकट घटनाएँ (NHS-1 sys.compound)NRS-H71संकट परिवार: गहन-काल और ब्रह्मांडीय विपत्तियाँ (NHS-1 planet.deep-time)NRS-H79संकट परिवार: मानसिक स्वास्थ्य संकट (NHS-1 health.mental)NRS-H75संकट परिवार: जलवायु-संवेदी रोग (NHS-1 health.climate-sensitive)NRS-H7संकट परिवार: बड़े पैमाने पर परिसंचरण विसंगतियाँ (NHS-1 atmo.climate-mode)
अवलोकन
- ERA5 पुनर्विश्लेषण (Copernicus Climate Data Store) (संदर्भ के लिए सूचीबद्ध)
- CMIP6 जलवायु प्रक्षेपण (Copernicus Climate Data Store) (संदर्भ के लिए सूचीबद्ध)
- NGFS Scenario Explorer (संदर्भ के लिए सूचीबद्ध)
- INFORM Risk Index (संदर्भ के लिए सूचीबद्ध)
- प्रति 100,000 जनसंख्या पर आपदाओं के कारण मृत, लापता और प्रत्यक्ष रूप से प्रभावित व्यक्तियों की संख्या
- Total greenhouse gas emissions per year
- वैश्विक GDP के सापेक्ष आपदाओं के कारण प्रत्यक्ष आर्थिक हानि
उदाहरण भूगोल
- प्रशांत द्वीपीय राज्य: 150 षट्कोणीय सेल
- आज रात की रात्रि रोशनी, बिजली कटौती (VIIRS दिन/रात बैंड), NASA GIBS
- बादलों के पार सतही जल, 30 m (OPERA DSWx-S1 रडार), NASA GIBS
- पिछले आधे घंटे की वर्षा दर (IMERG), NASA GIBS
- Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
कौन निर्णय लेता है, और साक्ष्य किसकी सेवा करता है।
Climate and Hazards prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| निर्णय कौन लेता है | प्रश्न | यह पृष्ठ जिस साक्ष्य की सेवा करता है |
|---|---|---|
| Infrastructure owners and design standards bodies | कौन-सी जलवायु परिवर्तन allowances to build into long-lived assets | Projections by warming level with spread and agreement |
| Water resources planners | How to plan supply and storage for a range of futures | Projected changes in rainfall, evaporation and extremes |
| National adaptation planning teams | Which climate futures to plan against | Projection summaries and limitation statements |
इस विषय से उत्पन्न आउटपुट
- Projection summaries by वैश्विक तापन level, with ensemble spread
- Guidance on selecting models and downscaled products for a region
- Bias evaluation notes against local observations
- Scenario limitation statements for planners
How climate projections is modelled, measured and tested.
मॉडल, उसकी मान्यताएँ, उसका डेटा और उसकी अनिश्चितता, उस रूप में जिसे कोई वैज्ञानिक या अभियंता जाँचेगा। संरचनाएँ प्रकाशित पद्धतियों का अनुसरण करती हैं। लिए गए मान उदाहरणात्मक हैं, निष्कर्ष नहीं।
अनिश्चितता पट्टियाँ
How far the outlook for climate projections could spread, shown as ranges rather than a single line.
- केंद्रीय अनुमान
- समुच्चय की माध्यिका
- सीमाएँ
- IPCC की अंशांकित भाषा में संभावित और अति संभावित
- समुच्चय
- सदस्य, परिदृश्य और प्रारंभिक स्थितियाँ घोषित
- साथ में पढ़ें
- प्रत्येक इनपुट के प्रति परिणाम की संवेदनशीलता
विशेषज्ञ क्या पूछते हैं।
Projection questions are about what could happen, and how far to trust it.
- Which scenarios are being used, and what do they assume about emissions and society?
- How much do models agree, and where do they disagree?
- Which part of the uncertainty comes from scenarios, from model differences and from natural variability?
- At what spatial scale can projections be trusted, and how were they downscaled?
- How should low-likelihood, high-impact outcomes be handled?
तंत्र और चालक।
Global climate models solve equations for the flow of energy, water and momentum on a grid, with processes too small to resolve, such as clouds, represented by approximations. Different models make different approximations, which is one reason they disagree. Scenarios describe possible futures for emissions and land use; they are not forecasts and carry no probability on their own.
Uncertainty has three main sources: the scenario, the model and internal variability, which is the chaotic year-to-year fluctuation of the climate. Over the next few decades internal variability and model differences dominate many regional projections; later in the century the scenario matters most. Downscaling to local scales adds detail but also adds its own assumptions.
इसका अध्ययन कैसे होता है, और पद्धतियाँ कहाँ रुकती हैं।
| पद्धति या डेटा | यह क्या दिखाता है | सीमाएँ |
|---|---|---|
| Multi-model ensembles | The range of projections across models | Models share some biases, so spread may understate uncertainty |
| Large single-model ensembles | The role of internal variability | Reflect one model’s physics |
| Statistical and dynamical downscaling | Regional and local detail | Add uncertainty and depend on the driving model |
| Bias adjustment | Projections aligned with observed statistics | Can distort physical relationships between variables |
| Emulators and storylines | Rapid exploration and coherent narratives | Simplify the underlying physics |
इसका अध्ययन कैसे होता है, और पद्धतियाँ क्या नहीं बता सकतीं।
- 01जलवायु और वायुमंडलीय विज्ञानपरिवर्तन की पहचान और कारण-निर्धारण · चरम घटना कारण-निर्धारण · प्रक्रिया-आधारित मॉडल मूल्यांकनयहाँ लागू
- 02उच्च-प्रदर्शन, क्लाउड और एज कंप्यूटिंगसमूहों को चलाना और संग्रहीत करना · डेटा के निकट विश्लेषण · प्रेक्षणों के लिए एज प्रसंस्करणयहाँ लागू
- 03स्थानिक सांख्यिकी और भू-सांख्यिकीस्टेशन डेटा का प्रक्षेप · उपग्रह और वर्षामापी डेटा का विलय · घटनाओं का स्थानिक समूहनयहाँ लागू
- 04पूर्वानुमान और काल-श्रेणी विश्लेषणसमूह पूर्वानुमान की व्याख्या · मौसमी पूर्वावलोकन का उपयोग · पूर्वानुमान सत्यापनयहाँ लागू
- 05चरम मान सिद्धांत और पुच्छ जोखिमप्रत्यावर्ती स्तर का अनुमान · अस्थिर चरम स्थितियाँ · क्षेत्रीय आवृत्ति विश्लेषणयहाँ लागू
Where this page’s references lead.
वे निकाय और दस्तावेज़ जिनके विरुद्ध यह पृष्ठ पढ़ा जाता है। स्थिति और संस्करण बदलते हैं; हर लिंक जारी करने वाले निकाय तक जाता है।
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प्रश्न और उत्तर।
What is a global warming level?
What is the difference between a projection and a forecast?
Should I use downscaled projections?
Is a scenario a prediction?
Why not just use the average of all models?
Can projections be used at the scale of a single site?
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