随着小型无人机系统 (sUAS) 和人工智能 (AI) 等并行技术的融合,濒海空域正成为一个竞争环境。由于濒海空域距离陆地更近、小型机载武器系统在历史上占有先例,以及美国空军不愿进入传统空中力量作用不太明确的空间,美国陆军开始在濒海空域宣示主权。濒海空域本质上是一个门槛:它既是传统地面资产与空军负责的专用空中资产之间的门槛,也是过渡空间。因此,濒海空域边界模糊,让人感到不安,而且缺乏明确性,即使在最好的情况下,在其中开展行动也很困难。
COVID-19的大流行证明,即使我们处理传染病的丰富经验,高影响力的低样子事件仍然可能带来毁灭性和不平等的社会和经济后果。人类没有对高可能的气候事件的生活经验,甚至我们对其影响的最佳预测也可能低估了。因此,至关重要的是,我们将对小费系统的理解加深,以减少其可能性的不确定性,并最大程度地提高我们为其影响做准备的时间。人工智能(AI)的进步有望对我们检测到小费系统的动态和时间尺度的能力进行重大改进,但是如果观察结果的耦合,将数据转换为可行的知识将有挑战性。
物理学家的注意,这是:地面的平均温度是否受到大气中存在热气体的存在影响?傅立叶‡坚持认为气氛就像炎热的房子里的玻璃一样,因为它可以通过
至关重要的是,对于临界点何时发生或其影响可能是什么,存在着很大的不确定性。确定可能引发崩溃到另一种状态的累积外部压力水平对于任何给定系统来说都是一项艰巨的任务。除了这些在某种程度上是确定性的(尽管仍然受到极其复杂的动态影响)的外部压力之外,地球系统的某些部分还包含从根本上随机的环境变化(称为“噪音”或随机变化),因此永远无法准确预测。2 此外,跨越地球系统临界点而产生的新状态将超出当前人类经验的范围,没有历史先例。这些方面使阈值和影响的建模变得困难。1
(Sche效和Carpenter,2003; Sche Quer等人,2001)。例如,当由于外部活动而缓慢地升高浅层湖中的营养水平时,它最终可能会碰到一个临界点,导致营养动力学改变,从而将湖泊从透明的湖泊转变为浑浊的湖泊。从更广泛的角度来看,Lenton等人。(2008)识别地球系统中的小费元素,例如格陵兰冰盖和亚马逊雨林,每个冰片都有独特的倾斜点。当权衡变更变量的潜在利益或成本与政权转变的经济影响之间的交易时,经济学变得相关(De Zeeuw and Li,2016年)。使用浅层湖的例子,在清晰的湖泊中进行娱乐和锻炼,它们也可能提供农业废水处理。然而,这些好处是将可能将湖泊转变为墨尔族人的州的警告。以常规动态优化为基础的管理理论有时会错过标记,假定独特的最佳解决方案(Levin等人。,2013年; Starrett,1972年)。这有可能监督多种潜在结果。但是,临界点经济学的最新发展应对这些挑战,拥抱这种非跨性别
1美国休斯顿大学休斯顿大学物理系77204,美国2杜克大学,北卡罗来纳州达勒姆大学27708,美国3 Helmholtz研究学院HESSE HESSE HESSE(HFHF)GSI HELMHOLTZ HELMHOLTZ中心GSI HELMHOLTZ CENTRIC for ION heave Ion Physicics fornis frankfurt,60438 Frankfurtirant frankfurtirant frankfurt。 Physik,Johann Wolfgang Goethe-Universität,Max-von-laue-STR。1,D-60438德国法兰克福5 GSIHelmholtzentrumfürSchwerionenforschungGmbh,Planckstrasse 1,D-64291 D-64291德国Darmstadt,德国6宾夕法尼亚州立大学,宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州16801,宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州立大学Universit`A di Torino和INFN Torino大学,通过P. Giuria 1,I-10125,I-10125,意大利的I-10125,8物理学系和量子理论实验室,极端理论,伊利诺伊州芝加哥,伊利诺伊州芝加哥,伊利诺伊州芝加哥大学60607,美国9 Kadanoff理论中心,芝加哥大学,芝加哥,伊利诺伊州芝加哥大学6066637,美国芝加哥,
...观察数据表明,真正的AMOC位于双态度中,这意味着相对接近临界点。相比之下,在大多数模型中,AMOC处于远离临界点的单个稳定状态(请参阅Weijer等人的评论,2019年)。原因显然是模型中大西洋盐度分布中微妙的偏见。可以将这种盐度分布推向更现实的,观察到的盐度值,而不是让盐度在计算的降雨,蒸发和洋流的影响下自由进化。在气候模型中完成此操作时,AMOC在二氧化碳浓度的情况下崩溃了,而在原始的未调节模型中仍然保持稳定(Liu等,2017)。
至关重要的是,对于临界点何时发生或其影响可能是什么,存在着很大的不确定性。确定可能引发崩溃到另一种状态的累积外部压力水平对于任何给定系统来说都是一项艰巨的任务。除了这些在某种程度上是确定性的(尽管仍然受到极其复杂的动态影响)的外部压力之外,地球系统的某些部分还包含从根本上随机的环境变化(称为“噪音”或随机变化),因此永远无法准确预测。2 此外,跨越地球系统临界点而产生的新状态将超出当前人类经验的范围,没有历史先例。这些方面使阈值和影响的建模变得困难。1
至关重要的是,准确地何时发生临界点或可能是什么影响。确定可能触发崩溃到替代状态的累积外部压力的水平是任何给定系统的重要任务。以及这些外部压力,这些压力在某种程度上是确定性的(尽管仍然具有非常复杂的动力学),但地球系统的一部分包含环境变异性,这些变化从根本上是随机的(称为“噪声”或随机变异性),因此永远无法预测。2此外,越过地球系统临界点而产生的新国家将超出当前人类经验的范围,没有历史先例。这些方面混淆了阈值和影响的建模。1
