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World File Search System变暖
作物的反照率是一种基于自然的气候解决方案，用于全球变暖
抽象表面反照率会影响能量预算，然后引起气候的局部变暖或冷却。当我们将大部分土地转化为农业时，土地表面特性就会改变，包括反照率。通过选择作物和管理，可以增加农作物反照率，以获得更高水平的局部冷却效应，以减轻全球变暖。仍然，对农作物系统的独特特征可能导致反照率升高，因此几乎没有了解耕地的降温潜力。为了解决这个紧迫的问题，我们在五个生长季节中对表面反射率进行了季节性测量。草原。我们发现农作物种类，农艺强度，季节性和植物候学对反照率具有重大影响。反照率的平均±SD在多年生作物中最高（Panicum virgatum; 0.179±0.04），早期继任农作物中的中间作物（0.170±0.04）（0.170±0.04），在降低的输入玉米系统（0.154±0.02）中最低。 在大豆（-0.450 kg Co 2 E m -2 yr - 1）和开关草（-0.367 kg co 2 e m -2 yr - 1）中发现了最大的冷却电位，并提供高达-0.265 kg co 2 e m -2 e m -2 e m -2 e m -2 e m -2 yr -1的局部climate cool cool Anlyalliame Anno，并提供多达-0.265 kg Co 2 e m -0.265 kg co 2 e m -2 yr -1）。反照率的平均±SD在多年生作物中最高（Panicum virgatum; 0.179±0.04），早期继任农作物中的中间作物（0.170±0.04）（0.170±0.04），在降低的输入玉米系统（0.154±0.02）中最低。在大豆（-0.450 kg Co 2 E m -2 yr - 1）和开关草（-0.367 kg co 2 e m -2 yr - 1）中发现了最大的冷却电位，并提供高达-0.265 kg co 2 e m -2 e m -2 e m -2 e m -2 e m -2 yr -1的局部climate cool cool Anlyalliame Anno，并提供多达-0.265 kg Co 2 e m -0.265 kg co 2 e m -2 yr -1）。我们还展示了多样化的生态系统，叶冠层和农艺实践如何影响表面反射率，并为减少局部尺度下的全球变暖提供了另一种潜在的基于性质的解决方案。
大型语言模型可以估计公众对全球变暖的看法吗？算法保真度和偏见的经验评估
大型语言模型（LLM）可用于估计人类的态度和行为，包括公众舆论的衡量标准，这一概念称为算法忠诚度。本研究评估了LLMS在估计有关全球变暖的公众舆论时的算法忠诚度和偏见。llms是根据人口统计和/或心理协变量来进行调查反应的条件。的调查结果表明，LLM可以有效地再现总统投票行为，而不是全球变暖意见，除非包括相关的协变量。在以人口统计和协变量为条件的情况下，GPT-4表现出改善的准确性，在预测对全球变暖的信念和态度方面，范围从53％到91％。此外，我们发现了一种算法偏见，低估了黑人美国人的全球变暖意见。在强调LLMS有助于社会科学研究的潜力时，这些结果强调了调节，模型选择，调查问题格式和偏见评估的重要性。
2023年全球变暖尖峰是由ElNiño/ ... div>驱动的
表A1：picontrol模型和每月均值表面温度的年数（“ TS”）。仅对于GFDL CM2.1，Flor和CCSM3，由于特别虚假的模型漂移，我们排除了头20年。百年千年的长度漂移对于Δ𝑇）是无关紧要的，因为尖峰被定义为年际变化，并通过降低来解释在ONI中。模型名称实现年度
全球变暖的全球增长将多少？
* NATH：旧金山联邦储备银行；拉米：胡佛机构，NBER，CEPR；克莱诺：斯坦福大学和NBER。我们感谢大卫·霍姆斯（David H H'mous），本·琼斯（Ben Jones）和詹姆斯·斯托克（James Stock）进行了深思熟虑的论文讨论，以及阿德里安·比拉尔（Adrien Bilal），马歇尔·伯克（Marshall Burke），塔玛·卡尔顿（Tamma Carleton），史蒂夫·凯西拉（Steve Cicala），格雷厄姆·埃利奥特（Graham Elliott），詹姆斯·汉密尔顿（James Hamilton），詹姆斯·汉密尔顿（James Hamilton），所罗门·赫斯安（Solomon Hsiang）克里斯托弗·西姆斯（Christopher Sims），约翰·范·雷宁（John Van Reenen）以及参加许多会议和研讨会的参与者，以获取有益的评论。Jean-Felix Brouillette，Valeska Kohan和Walker Lewis提供了出色的研究帮助。 本文中表达的任何观点都是作者的观点，不一定代表美联储或其员工的观点。 联系信息：inth33@gmail.com，vramey@stanford.edu和klenow@stanford.edu。Jean-Felix Brouillette，Valeska Kohan和Walker Lewis提供了出色的研究帮助。本文中表达的任何观点都是作者的观点，不一定代表美联储或其员工的观点。联系信息：inth33@gmail.com，vramey@stanford.edu和klenow@stanford.edu。
审查全球变暖，其原因，环境影响...
接受：9/5/2024发布：30/6/2024摘要本评论旨在确定有助于全球变暖的原因，并提供最有可能的原因。此外，此页面为全球变暖问题提供了各种缓解策略。解决全球变暖问题的最实用的经济和技术解决方案是同时采用缓解和适应技术。全球变暖是由于过度使用旧燃料作为一种能源而引起的人类活动的主要结果，这导致了增加数量的“温室气体”（GHG）。大气中含有增加地球平均表面温度的气体，例如二氧化碳，甲烷，一氧化二氮和水蒸气。全球变暖现象已成为一个全球问题，由于冰川融化，二氧化碳溢出（CO 2）以及水生体的温暖，对环境的各个部分负面影响。一般性人们仍然没有意识到全球变暖，并且在未来几年中不认为这是主要问题。关键字：全球变暖；温室气体；气氛;人类活动；环境。
北极变暖——地缘政治竞争
本文探讨了为什么气候变化中的北极变暖对美国及其盟国的国土防御和国家安全构成了巨大挑战，这些盟国包括北美和北约在欧洲的北翼。随着气温上升，极地冰层迅速消退，使得夏季北冰洋的水面舰艇可以在很长一段时间内航行，而无需破冰船的协助。这种不断升级的趋势加剧了对北极轨迹（包括其重要海上航线）施加影响的竞争。此外，海平面变化对国际边界和专属经济区的划分产生影响，再加上各国对新经济利益的追求和对更活跃活动的准备，使北极地区成为地缘政治争夺和军事交战的前沿，涉及海、空、太空和地面领域。这一现实凸显了制定整体战略和指挥框架的迫切需要，该框架可以无缝整合美国、加拿大和北约北欧成员国的作战部队。
全球变暖：促进环境...
本研究旨在设计有效的全球变暖学习，以建立年轻人的环境意识，尤其是面临可持续发展目标（SDG）中的问题。通过协作技能概况来衡量学习效率。学习是通过考虑以前的学习，全球变暖，政府政策以及共享和跳跃任务的文献研究来设计的。开发的课程设计是在印度尼西亚万隆一所高中的十年级中尝试的。在试验期间的音频和视频中的学习过程记录了进一步分析。音频/视频用于应用协作技能指标的分析。发现，全球变暖学习非常有效，这是学生在学生中的7个协作技能指标的增长所表明的。学生可以建立对话，互相尊重，共同努力并相互关心。这项研究产生了全球变暖的课程设计，在经验上得到了验证，以激发教师的灵感。
甲烷排放：减少畜牧业单位全球变暖的策略（重点是反刍动物）
摘要：对全球变暖和温室气体的担忧增加了政府和公共部门寻找解决方案的兴趣。为了减少温室气体（尤其是甲烷）造成的全球变暖的影响，必须改变动物生产系统并采取新的战略方法。减少牲畜肠道甲烷是一个长期存在的问题，关系到饲料消耗的能源效率。在这篇综述中，研究了生产、传播和引入公认的科学和实用解决方案的来源，以减少奶牛养殖和生产单位的甲烷气体。为了进行这项研究，对 1967 年至 2022 年期间在有效数据库中发表的文章进行了彻底的搜索。共审查了 213 篇文章，经过筛选，159 篇被纳入研究并使用 PRISMA 流程图进行分析。一般来说，畜牧效率低、饲料质量低、知识缺乏和投资不足是贫穷或发展中国家排放这些气体的主要原因。另一方面，发展中国家可能并不总是能够采用工业化国家所采用的方法来减少甲烷和其他温室气体（如一氧化二氮）的产生。根据其国情，发展中国家应利用现有工具减少甲烷的生产和排放，同时考虑成本、当地知识、可行性和当地法律。未来，将更需要进行跨学科研究，以寻找可持续和可接受的方法来减少畜牧业单位（尤其是奶牛）的甲烷排放和其他温室气体。为了改变作为甲烷主要生产者的瘤胃产甲烷菌的数量，建议采取饲养管理、添加抑制剂和接种疫苗等策略。此外，还需要开展更多减少甲烷排放的应用研究。
使用AI帮助减少全球变暖的效果
全球变暖，主要是由人类活动（例如化石燃料燃烧，森林砍伐和工业过程）驱动的，这是一个关键的环境问题，具有深远的影响。温室气体（GHG）排放的增加导致全球温度的升高，导致严重的后果，包括融化极地冰盖，海平面上升以及更频繁，更激烈的极端天气事件。这些变化不仅威胁着生态系统和生物多样性，而且具有深远的社会经济影响，影响农业，水资源，人类健康和基础设施。迫切需要减轻全球变暖并适应其影响，从而探索了可以大规模运行并适应环境系统复杂性的创新解决方案。