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World File Search System变暖
11_气候变化和全球变暖
全球变暖是指自工业革命以来的平均全球温度升高。自1880年以来，平均全球温度升高了一个以上。全球变暖是一个持续的过程；科学家预计，到2035年，全球平均温度将增加0.3至0.7摄氏度。
全球变暖加速度：原因和后果
Diffusion models [17, 33, 35] have emerged as a promising generative approach to produce high- quality samples, which is observed to outperform generative adversarial nets on image and audio synthesis [9, 23], and underpins the recent success in text-to-image creators such as DALL · E2 [30] and Stable Diffusion [31], and the text-to-video generator Sora [26]。尽管不同的使用模型可以捕获复杂且高维数据分布，但它们可能与偏见或公平关注的来源相比[25]，并且训练过程（尤其是对于上述大型模型）会占据相当大的时间和extert。就产生的样品质量和可控性而言，对改善分解模型的兴趣越来越大。一种直接的方法是使用预验证的（Di usion）模型作为基本模型来定制为特定任务定制的采样器。例如，在图像/视频生成中，我们旨在提高散析模型，以增强美学质量并防止扭曲的内容。随着人类相互交互平台（例如Chatgpt）的出现，有很大的需求将生成模型与用户/人类的偏好或反馈保持一致。最近的工作[2，11，12]提出了通过增强学习（RL）和[44]通过直接偏好优化进行填充模型。在这些工作中，奖励功能是通常学习的统计模型，例如图像生成中的美学奖励是人类评估者真正美学偏好的排名模型。上面的方法允许将扩散模型填充以生成具有较高名义奖励的样品。有限数量的人类评级。）但是，它们可能导致灾难性的遗忘或奖励崩溃[36]，这是一种指的现象，指的是过度付出的奖励（例如，由例如换句话说，就某些可能无法概括的人等级分数而言，分散模型是对某些人评分的细分。专门利用奖励也损害了多样性，这是生成建模的核心。为了减轻奖励崩溃并增强多样性，[41]提议在损失目标中添加相对于预算模型的熵调节器。这产生了熵调查的细胞调整，这是预处理模型产生的倾斜度倾斜，可以看作是“软”的分歧指导[9，18]。开发了一种随机控制方法来效仿
在2度变暖时，全球土地气候的样子是什么样的？ 5
与名义CMIP6 GCM预测（1°〜2°空间分辨率）相比，NEX-GDDP数据（0.25°×0.25°）通常提供16至64倍的空间88次信息。在缩小数据中捕获的空间89变化通常是标称GCM 90空间分辨率的函数增加的（图S10,11）。例如，每1°标称GCM的空间分辨率增加，降水的空间CV增加8.2％91（图S11）。另一个值得注意的点92是每个气候变量的空间CV显着差异，并清楚地表明如何在2040年代发生93个异质变化。与其他气候95变量相比，温度，下降的94个长波辐射和SWBGT p95在全球范围内显示出更低的CV。此差异表明温度的广泛且均匀升高，96个向下的长波辐射和SWBGT P95，而其他气候变量的变化预计为空间异质性。98
在全球变暖水平上评估CMIP6不确定性
IPCC报告和气候变化影响研究通常基于不同的社会经济途径和气候模范来利用气候预测的合奏，这提供了合理的未来气候的时间演变。但是，《巴黎协定》和许多国家和国际承诺都考虑针对未来全球变暖水平的适应和缓解计划。模型的不确定性和场景不确定性通常会影响未来变暖水平的交叉时间和在给定的全球变暖水平上的气候特征。在这项研究中，我们评估了季节性和区域温度和降水促进的多模型多模型CMIP6集合（MME）中的不确定性。，我们表明，如果在特定的全球变暖水平上考虑，区域温度预测的不确定性将大大降低，并且发射方案的影响有限，而GCM敏感性的影响降低了。我们还详细描述了与某些地区GCM的不同行为相关的大型不确定性。
耦合气候模型系统地低估了对表面变暖的辐射反应
摘要，对表面变暖的顶部大气（TOA）辐射反应的现实表示是信任气候模型预测的关键。我们表明，具有自由发展的海洋大气相互作用的耦合模型系统地低估了552个模拟中观察到的全球TOA辐射趋势。在局部，即使模拟自发地重现了观察到的表面温度趋势，TOA辐射趋势的可能性要低于高估。这种反应偏见源于模型无法再现观察到的大规模表面变暖模式以及影响短波辐射的大气物理学的误差。模型更好地表示TOA辐射对局部表面变暖的响应具有相对较低的气候灵敏度。我们的偏见度量是一种基于过程的新方法，它将模型的当前反应与气候变化与未来的行为联系起来。
fennoscandia上的千尺度模拟显示，由于气候变暖，苔原损失了很大
摘要。Fennoscandian Boreal和山区有各种各样的植被类型，从北方森林到高山苔原和贫瘠的土壤。该区域正面临着超过全球平均水平的空气温度以及温度和降水模式的变化。这将有望改变芬诺斯卡尼斯植被组成，并改变面部土地使用的条件，例如林业，旅游和驯鹿饲养。在这项研究中，我们使用了独特的高分辨率（3 km）气候场景，这是由于强烈增加二氧化碳散发而导致的相当温暖，以研究气候变化如何改变蔬菜组成，生物多样性和适当驯鹿的可用性。使用动态植被模型，包括新的潜在驯鹿放牧的新实施，并在如此长的时间内和空间范围内重新塑造了前所未有的高分辨率的模拟植被图。使用植被清单在当地评估结果，并针对基于卫星的植被图的整个区域进行评估。在六个“热点”区域进行了对威胁物种统计的植被转移的更深入分析，其中包含稀有和威胁性物种的记录。在这种高发射情况下，模拟显示了植被组成的急剧变化，并在本世纪末加速了。令人震惊的是，结果sug-
AERA-MIP：排放途径，剩余预算和碳循环动态兼容，与1.5ºC和2ºC全球变暖稳定
1气候与环境物理学，瑞士伯恩大学物理研究所2 Oeschger气候变化研究中心，伯恩大学，瑞士大学3 Woods Hole Oceanographics Institution，美国马萨诸塞州伍兹霍尔，美国4个大气，海洋和行星物理学，牛津大学，牛津大学牛津大学牛津大学牛津大学的牛津大学，牛津大学牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学5个。超级计算中心，西班牙巴塞罗那7 LMD-IPSL，CNRS，Ecole NormaleSupérieure / PSL，SorbonneUniversité，Ecole Polytechnique，Paris，France，8 Max Planck气象学研究所 11 Faculty of Environment, Science and Economy, University of Exeter, Exeter, UK 12 Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology, Yokohama, Japan 13 NASA Goddard Institute for Space Studies, New York, NY, USA 14 Applied Physics and Applied Mathematics, Columbia University, New York, NY, USA 15 GEOMAR Helmholtz Centre for Ocean Research Kiel, Kiel, Germany 16 CICERO Center for International Climate Research,奥斯陆，挪威17诺斯挪威研究中心和BJERKNES气候研究中心，挪威卑尔根，挪威18号牛津电子研究中心，工程科学系，牛津大学，牛津大学，英国牛津大学
在变暖下对均值和极端降水的区域预测的约束
在当前气候模型中，全球变暖下的水文周期的预计变化仍然高度不确定。在这里，我们证明了观察性过去的变暖趋势可用于有效地在全球和区域尺度上的平均值和极端降水中有效地占领。这种约束的物理基础依赖于各个模型中相对恒定的气候灵敏度以及模型之间区域水文敏感性的合理一致性，这受大气湿度的增加而支配和调节。对于高排放情况，在全球平均水平上，预计的平均降水量变化从6.9降低至5.2％，而在极端降水中的降水量从24.5降低至18.1％，而间模型方差分别降低了31.0和22.7％。此外，约束可以应用于中间 - 高纬度地区的区域，特别是在土地上。这些约束会导致空间解决的校正，这些校正偏离了全局平均校正。本研究提供了全球范围内受到限制的水文反应，对特定区域的气候适应性有直接影响。
全球变暖加速度：Hope vs Hopium常见顺序学习的贝叶斯设计原理
我们开发了一种一般理论，以优化顺序学习概率的频繁遗憾，其中有效的强盗和强化学习算法可以从统一的贝叶斯原理中得出。我们提出了一种新颖的优化方法，以在每一轮中产生“算法信念”，并使用贝叶斯后代做出决定。创建“算法信念”的优化目标，我们称其为“算法信息比”，代表了一种有效地表征任何算法的频繁遗憾的Intrinsic复杂性度量。据我们所知，这是以通用且最佳的方式使贝叶斯型算法保持不含和适用于对抗设置的第一种系统性方法。此外，算法很简单且通常可以实现。作为一种主要应用，我们为多臂匪徒提供了一种新颖的算法，该算法在随机，对抗性和非平稳环境中实现了“最佳世界”的表现。我们说明了这些原理如何在线性匪徒，强盗凸优化和增强学习中使用。
全球变暖：原花性或自然因素？
国际地层学委员会（ICS）宣布了新的年代地层学量表国际地质科学联盟（IUGS）执行委员会的批准。这些变化尤其影响了全新世 - 第四纪最年轻的部门。根据多年的研究，建议将全新世分为三个层：早期的蒙古格陵兰舞台，中蒙古中部北流感阶段和蒙古晚期的巨型巨型舞台。所有这些都是根据与气候变化相同的碳的同位素组成的急剧变化时间来确定的[1]。类比与公认的“全新世”（持续了过去12000年的时代），生态学家尤金·斯托勒（Eugene Stormer）介绍了“人类世”一词 - 与生态系统相关的人类活动具有破坏性的时期。人类世的一个特征是，人类活动对地球的影响比自然地质过程更大[2]。人类正处于其历史上最大的阶段过渡之一的边缘。重要的事件是原子测试，化石燃料发电厂的广泛使用，野生物种灭绝的人和宠物的数量急剧增加，大气中的CO 2含量增加，海洋的微塑性污染，对肥料的使用以及对食物的种植，源于外国（入侵性的植物）和新的养分型。尽管Vernadsky的作品是100年前写的，而Lovelock的作品 - 50年前，人类对环境宏观过程的理解水平仍处于起步阶段。