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利用潮汐平硅的力量打击气候变化
韩国仁川根特大学全球校园环境与能源研究中心； b比利时奥斯达德蓝桥，根特大学生物科学工程学院动物科学与水生生态学系； C BIO环境科学技术（最佳）实验室，根特大学全球校园，韩国仁川；布鲁塞尔应用科学与艺术大学，比利时布鲁塞尔；比利时根特的植物系统生物学中心； f藻类（SAG）的实验性植物学和培养物收集，哥廷根大学，德国哥廷根； G比利时根特大学生物学系生物学和水生生态学实验室； H Waddenacademie，Huis Voor de Wadden，Leeuwarden，荷兰； I荷兰Yerseke皇家尼奥斯和乌得勒支大学河口和三角洲系统系； J根特大学绿色化学技术系，比利时根特； K韩国仁川根特大学全球校园生物系统与生物技术数据科学中心； l印度Bareilly的MJP Rohilkhand University植物科学系； M Life Sciences，生命科学学院与生物工程学院，仁川国立大学，韩国仁川
分析未来的气候变化 - 蓝色 - 尼尔 -
摘要。气候变化已成为当今世界上最具威胁性的问题之一，其全球背景及其对环境和社会经济驱动力的反应。然而，不同的一般循环模型（GCM）和粗空间分辨率之间的巨大不确定性使得直接使用GCM的输出很难，尤其是在区域规模上可持续水管理的尤其是对降低降压技术的需求。This study aims (i) to evalu- ate the comparative performance of two widely used sta- tistical downscaling techniques, namely the Long Ashton Research Station Weather Generator (LARS-WG) and the Statistical Downscaling Model (SDSM), and (ii) to down- scale future climate scenarios of precipitation, maximum temperature ( T max ) and minimum temperature ( T min ) of the Upper Blue Nile River basin at finer空间和时间尺度适合进一步的水文影响研究。卡尔和验证结果表明，降尺度技术（LARS-WG和SDSM）均显示出可构成的综合和良好的模拟能力，可以模拟当前的局部气候变量。仅通过同样加权和变化的统计指数的权重进行进一步的定量和定性比较性能评估。评估结果表明，使用CANESM2 CMIP5 GCM的SDSM能够再现更准确的长期平均每月降水量，但Lars-WG在捕获整个数据范围内每天的极端事件和每日预启动的分布方面表现最佳。六个选定的多模型CMIP3 GCM，即HADCM3，GFDL-CM2.1，ECHAM5-OM，CCSM3，MRI-CGCM2.3.2和CSIRO-MK3 GCMS，用于降低缩放的气候
埃尔默特谢尔本社区计划中的气候变化政策制定.docx
气候变化与洪水问题：积极应对气候变化和洪水目标：提供应对气候变化的弹性和适应性措施，以实现国家和地方实现净零碳排放的目标；并帮助约克郡和北约克郡成为第一个碳负排放子区域。根据国家洪水政策指导，制定一种弹性和适应性的方法来管理来自所有来源的洪水风险，尽可能将开发转移到洪水风险最低的地区；并与合作伙伴制定亨伯河和潮汐河流的战略。自然环境问题：确保开发压力不会威胁前塞尔比区的绿色和蓝色资产，这些资产有助于形成乡村的迷人、宁静和乡村风光，并有利于其定居点的环境，有利于健康和福祉、减缓气候变化和洪水恢复力目标：保护和加强现有的野生动物保护区和优先物种网络；独特的景观特征；绿色和蓝色基础设施；空气和水质；战略性植树以支持白玫瑰森林项目的雄心壮志，当地树木和树篱种植；自然恢复网络；防止污染，实现生物多样性净增长。2. 值得探索的潜在政策领域
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
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非洲联盟气候变化和弹性发展战略与行动计划（2022-2032）
如果没有积极主动的集体大陆努力，旨在解决气候变化的影响和负担，这妨碍了我们的整合和发展，就不可能实现非洲议程2063年。有足够的科学证据 - 由我们自己社区的各个层面的声音证实 - 尽管不到全球温室气体排放和可忽略的历史责任，但非洲仍引起了气候变化影响的首次。我们的经济极大地依赖于气候敏感的部门，这些部门在整个非洲大陆都有很大的相似性。在整个非洲大陆的气候紧急情况和冲突的频率增加继续转移我们的微薄资源，从而阻碍了我们逾期的经济发展。信息清晰 - 气候变化已经对非洲产生重大影响。我们是最容易受到气候变化的大陆。
在气候变化下维持城市供水
关于气候与能源的市长盟约（GCOM）是城市气候领导力最大的全球联盟，与13,000多个城市和地方政府和100多个支持伙伴组成的全球联盟结合了全球联盟。GCOM的城市和合作伙伴具有支持自愿行动以打击气候变化以及朝着韧性和低排放社会的长期愿景。GCOM通过与城市/地区/地区网络，国家政府和其他合作伙伴合作来实现我们的愿景，通过动员和支持其社区中雄心勃勃，可衡量，计划的气候和能源行动来为城市和地方政府提供服务。联盟包括6大洲和144个国家的城市，占全球人口的10亿以上人口。
基础设施的气候变化风险考虑相互依存和级联危害
开发解决方案本报告提出了一种总体风险评估方法，用于评估通过气候变化对关键基础设施构成的风险。虽然提出的方法是通过审查国家和国际研究以及作者在开发风险评估方面的经验而开发的，但成功实现该项目目标的关键要素是与多个基础设施部门的关键利益相关者的广泛互动。这种参与提供了有关当前实践以及实施有意义的风险评估时面临的挑战和障碍的宝贵信息。同样，跨部门利益相关者的存在强调了确保可以实现跨部门的风险方法评估基础设施的机会和挑战。从这些交互中，提出了有关关键问题的建议，例如数据收集，数据共享，数据安全，资源需求和监视制度，可以在爱尔兰语境中合理实施。
太阳能工程可以减轻农作物产量的气候变化压力
Terms of use This article was downloaded from Harvard University's DASH repository, and is made available under the terms and conditions applicable to Open Access Policy Articles (OAP), as set forth at https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/external/NGY5NDE4ZjgzNTc5NDQzMGIzZWZhMGFlOWI2M2EwYTg
国际环境与气候变化杂志
气候包括降雨是生态系统中最动态和高度多样化的组成部分，但是由于地球的旋转是相对持久的反复发生的发生，因此仍可能怀疑或解释气候的要素。旨在根据1975年至2019年的历史数据分析的2个时期的降雨模式，并进行了研究。东加利曼省省的年降雨量通常形成开放的向上曲线，两个时期的值为Q = 0，在1975- 1980年期间，降雨模式往往会因C模式（双波模式）而变化，在2010 - 2019年期间，降雨模式变成了A（单或单波）。关键字：气候；雨量;雨模式；森林。1。引言雨在水文周期中起重要作用。从海中的水蒸气（湿度）蒸发，变成云层，积聚成云朵云，然后降回地球，最后通过河流和支流返回海，再次重复回收[1]。降雨强度为
