ISSN: 2157-7617

Revista de Ciencias de la Tierra y Cambio Climático

Acceso abierto

Nuestro grupo organiza más de 3000 Series de conferencias Eventos cada año en EE. UU., Europa y América. Asia con el apoyo de 1.000 sociedades científicas más y publica más de 700 Acceso abierto Revistas que contienen más de 50.000 personalidades eminentes, científicos de renombre como miembros del consejo editorial.

Revistas de acceso abierto que ganan más lectores y citas
700 revistas y 15 000 000 de lectores Cada revista obtiene más de 25 000 lectores

Indexado en
  • Índice de fuentes CAS (CASSI)
  • Índice Copérnico
  • Google Académico
  • sherpa romeo
  • Acceso en Línea a la Investigación en Medio Ambiente (OARE)
  • Abrir puerta J
  • Revista GenámicaBuscar
  • TOC de revistas
  • Directorio de publicaciones periódicas de Ulrich
  • Acceso a la Investigación Global en Línea en Agricultura (AGORA)
  • Centro Internacional de Agricultura y Biociencias (CABI)
  • Búsqueda de referencia
  • Universidad Hamdard
  • EBSCO AZ
  • OCLC-WorldCat
  • Invocaciones de proquest
  • Catálogo en línea SWB
  • publones
  • Pub Europeo
  • ICMJE
Comparte esta página

Abstracto

Climatic Trend of Lapse Rate Considering the Impression of AOD over a Tropical Coastal Station

Middey A, Kumar N and Rao PS

Changes in boundary layer lapse rate with changing aerosol loading in the atmosphere bring about some interesting information concerning climate feedbacks. Aerosols have direct and indirect effects on climate system by various physical mechanisms. Some of them are well understood while some require more reasoning and interpretations. The present study used satellite derived data of Aerosol Optical Depth (AOD) and Solar Radiation along with radiosonde upper air sounding data over a coastal station Dabolim, Goa (15.38°N, 73.83°E) of India to investigate their effect on changing the boundary layer (upto 850 hPa) lapse rate over the years. Twelve years (2001- 2012) radiosonde winter season (December, January and February) data have been analyzed to develop a multiple linear regression model to predict boundary layer lapse rate over the site and subsequently a univariate Markov chain prediction model is introduced to anticipate the future scenario.