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如何影响...
摘要：了解中尺度对流如何与西非的天气规模循环相互作用，这是为了改善区域天气预报和开发对流参数化以解决气候模型中的偏见。使用10年的泛非对流 - 渗透模拟和当前气候条件的相应参数化模拟来计算昼夜周期中概要区域周围围绕循环预算的循环预算，从而将循环趋势（涡流积累和涡流倾斜）调节繁殖平均值和自然贡献。动态场在下午和隔夜对流中围绕着凝血细胞组成，以了解中尺度对流如何调节概要尺度过程，并将复合材料与观察案例进行比较。发现循环趋势的主要过程是天气尺度的涡度调节，这在两个模拟中是相似的。模拟预算之间最大的区别是倾斜期限。我们提出，倾斜项受到与该地区边界的沉淀系统相关的对流动量传输的影响，而拉伸项依赖于该地区暴风雨引起的收敛和差异。具有参数化对流的仿真捕获了与明确对流的模拟相似的加热场，但是对流动量传输有明显的差异。必须在参数化中模拟准确的垂直收敛结构以及动量传输，以正确表示对流对循环的影响。
在南加州野火事件中评估WRF在模拟风和表面气象中的性能
近年来，加利福尼亚（CA）野火的强度和频率增加，造成了对人类健康和财产的重大损害。2007年10月，许多小型火灾事件，共同称为巫婆溪火或女巫大火，在加利福尼亚南部开始，并在强烈的圣安娜风中加剧。作为当前中尺度建模功能的测试，我们使用天气研究和预测模型（WRF）模型在气象条件下模拟2007年野火事件。本研究的主要目标是研究水平网格分辨率和行星边界层（PBL）方案对与大火相关的气象条件模型模拟的影响。我们评估了WRF模型的预测能力，以模拟关键气象和火灾天气预测参数，例如风，水分和温度。这项研究的结果表明，可以通过将区域数值预测产物降低到1 km的分辨率来实现与更好预测野火相关的温度和风速相关的预测。此外，对近地表条件的准确预测取决于行星边界层参数化的选择。与YSU参数化相比，MYNN参数化得出更准确的预测。以1 km的分辨率下的WRF模拟可以更好地预测温度和风速的预测，而不是2007年女巫大火期间的相对湿度。总而言之，具有更精细的网格分辨率模拟的MYNN PBL参数化方案可改善野火事件期间近地表气象条件的预测。
2022年气候状态：北极-AMS期刊
摘要：海洋中尺度涡流混合通过重新分布热，盐和碳在地球气候系统中起着至关重要的作用。对于许多海洋和气候模型，仍需要对中尺度的涡流进行参数化。这通常是通过涡流扩散率K来完成的，该K设置了湍流降级示踪剂的强度。众所周知的效果是在存在背景电位涡度（PV）梯度的情况下对K的调节，该梯度抑制了PV梯度方向的混合。地形斜率可以通过地形PV梯度诱导这种抑制。但是，这种效果几乎没有引起关注，而k的参数化通常不包括地形效应。在这项研究中，我们表明，可以使用简单的随机表示 - 涡流相互作用来描述地形对k分析中K的影响。我们获得了深度平均K作为底坡的函数的分析表达式，我们可以根据数值模型来验证被诊断的涡流扩散率。所获得的分析式 - 可以推广到任何恒定的正压PV梯度。此外，该表达与以前研究相对于地形而不是涡流扩散率的经验参数化是一致的，并为这些参数化提供了物理合理化。新表达有助于了解涡流扩散如何在整个海洋中变化，从而在中尺度涡流如何影响海洋混合过程。
最大坐标中的线性季度最佳控制
摘要 - 线性季度调节器（LQR）是线性和线性化系统的效率控制方法。典型，LQR在最小坐标（也称为广义或“关节”坐标）中实现。然而，其他坐标是可能的，最近的研究表明，在使用高维非微小状态参数化对动态系统时，可能存在数值和控制理论的优势。这样的参数化是最大坐标，其中多体系统中的每个链接都通过其整个六个自由度进行参数化，并且链接之间的关节用代数约束对其进行建模。这样的约束也可以代表封闭的运动循环或与环境接触。本文研究了最小和最大坐标LQR控制定律之间的差异。将LQR应用于简单的摆和模拟的案例研究，比较了最小和最大坐标LQR控制器的吸引力和跟踪性能的盆地，这表明与在非线性系统中应用最小值的LQR相比，最大值的LQR可实现更大的鲁棒性，并提高了更高的稳健性，并提高了跟踪性能。
内大陆架内部潮汐饱和度...
摘要：在此，我们开发了一个框架来理解第一部分中提出的观测结果。在这个框架中，由于随着水深 H 的减小幅度受限，内潮在变浅时会饱和。从这个框架可以推导出内潮平均能量的估计值；具体来说，能量 h APE i 、能量通量 h FE i 和能量通量发散 › xh FE i 。由于我们观察到耗散 h D i ' › xh FE i ，我们也将 › xh FE i 的估计值解释为 h D i 。这些估计值代表了内潮在内大陆架饱和时的能量参数化。参数化完全取决于深度平均分层和水深测量。总结一下，h APE i 、h FE i 和 › xh FE i 的跨陆架深度依赖性与冲浪区浅滩表面重力波的依赖性类似，这表明内陆架是内潮汐的冲浪区。针对一系列数据集对我们的简单参数化进行的测试表明，它具有广泛的适用性。
XYZ 咨询公司安全审计报告
防止 SQL 注入攻击的最有效方法是对所有数据库访问使用参数化查询（也称为准备好的语句）。此方法使用两个步骤将可能被污染的数据合并到 SQL 查询中：首先，应用程序指定查询的结构，为每项用户输入留下占位符；其次，应用程序指定每个占位符的内容。由于查询的结构已在第一步中定义，因此第二步中的格式错误的数据不可能干扰查询结构。您应该查看数据库和应用程序平台的文档，以确定可用于执行参数化查询的适当 API。
马提尼 3 粗粒度力场：小分子
Martini 粗粒度力场 Martini 3 的最新重新参数化提高了该模型在预测分子动力学模拟中的分子堆积和相互作用方面的准确性。在这里，我们描述了如何在 Martini 3 框架内精确参数化小分子，并提供了一个经过验证的小分子模型数据库。我们特别关注脂肪族和芳香族环状结构的描述，这些结构在溶剂和药物等小分子或蛋白质和合成聚合物等大分子的构成块中普遍存在。在 Martini 3 中，环状结构由使用更高分辨率粗粒度颗粒（小颗粒和微小颗粒）的模型描述。因此，本数据库构成了校准新 Martini 3 小颗粒和微小颗粒尺寸的基石之一。这些模型表现出出色的分配行为和溶剂性能。还捕获了不同本体相之间的可混溶性趋势，从而完成了参数化过程中考虑的一组热力学性质。我们还展示了新的珠子尺寸如何能够很好地表示分子体积，从而转化为更好的结构特性，例如堆叠距离。我们进一步介绍了设计策略，以构建复杂度更高的小分子的 Martini 3 模型。