资金重点关注植物病理学和植物生物技术研究,以开发和维护可持续的生物系统,实现资源利用,同时考虑到流行病学和进化生物学机制。可持续作物生产方面的研究需求不断增加,例如通过现代育种技术(如基因组编辑)改良作物;使用环保农药(如“生物制剂”)开发新的作物保护方法;使用突破性创新,如使用非编码 RNA 控制植物疾病;引入生物技术方法减少磷酸盐和硝酸盐施肥;以及通过实质性的可持续生产战略提高热带和亚热带地区的作物产量。
经验研究科学家,元,元,2020年,兼职(兼职)研究科学总监和网站负责人,Facebook人工智能智能研究,Menlo Park,2018年和2019年EECS部主席,EECS,UC Berkeley,UC Berkeley,2016- 2017年,2016年至2017年访问研究科学家,Google,Google,2015-2016成员,2015-2016成员,2015-2016委员会,2015-2011113-220。工程学院,2010 - 2012年,自2009年1月以来,加州大学伯克利分校生物工程教授。主席,伯克利分校EECS部,2004 - 2006年。主席,计算机科学部,EECS,加州大学伯克利分校,2002- 2004年。科学主任,雅虎!研究伯克利研究,2007年1月至6月(访问)教授,EECS,UC Berkeley,自1996年7月起。EECS副教授,加州大学伯克利分校,1991年7月至6月1996年。EECS助理教授,加州大学伯克利分校,1986年1月至6月1991年。成员,伯克利分校的视觉科学与认知科学团体。
摘要:山上在水资源可用性中起着极大的作用,并且它们提供的水的数量和时机在很大程度上取决于温度。为此,我们提出了一个问题:大气模型捕捉山温度的程度如何?我们合成结果表明,高分辨率,与区域相关的气候模型产生的空气温度(T2M)测量比观察到的(一种“冷偏置”)更冷,尤其是在冬季雪覆盖的中纬度山脉中。我们在全球山脉的44项研究中发现了常见的冷偏见,包括单模型和多模型合奏。我们探讨了推动这些偏见的因素,并检查了T2M背后的物理机制,数据限制和观察性不确定性。我们的分析表明,偏见是真实的,不是由于观察到的稀疏性或分辨率不匹配。冷偏置主要发生在山峰和山脊上,而山谷通常是温暖的偏见。我们的文献综述表明,增加模型分辨率并不能清楚地减轻偏见。通过分析科罗拉多洛矶山脉中的地表大气中的数据集成现场实验室(SAIL)现场活动,我们测试了与冷偏见有关的各种假设,发现当地的风回流,长波(LW)辐射和地表层参数有助于在此特定位置的T2M偏见。我们通过强调在仪器高的山区位置的协调模型评估和开发工作的价值来解决,以解决T2M偏见的根本原因,并提高对山气候的预测性理解。
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可持续发展团队在2023年,奥克利的可持续发展团队从一人到五人增长,创建了一个具有多样化的行业和主题专业知识的团队。可持续性团队负责设定奥克利的战略可持续性目标,制定行动计划并嵌入我们整个公司的可持续性方法。作为这项更广泛的工作范围的一部分,可持续性团队为公司和我们的投资组合评估和管理与气候相关的风险和机会提供了专业知识和支持,开发了战略目标,以减少我们的气候影响,建立跨团队的气候知识并与私人市场合作。可持续性团队还负责为奥克利(Oakley)和投资组合收集气候指标,并有责任制定和实施奥克利(Oakley)的气候战略。
与加州大学伯克利分校的努力类似,加利福尼亚州一直在实施各种应对气候变化的举措和政策。该州制定了雄心勃勃的减排目标,旨在到 2030 年将排放量减少到 1990 年水平的 40% 以下,到 2045 年实现碳中和。作为这些努力的一部分,加州实施了一项由加州空气资源委员会管理的限额与交易计划,建立了一种以市场为基础的方法,对碳排放进行定价,以激励主要行业减少温室气体排放,包括加州大学伯克利分校等热电联产厂的排放。加州限额与交易计划的成本预计将随着时间的推移而增加,如果热电联产厂继续运营,将给加州大学伯克利分校带来财务和声誉风险。据估计,2025 年至 2050 年间,加州大学伯克利分校可能在限额与交易碳排放成本上花费 2.5 亿美元。