图11.1.图11.1a 显示了对加的斯湾和直布罗陀海峡进行数据同化后,对实时多学科预报的预测温度的融合估计,图11.1b 显示了对数据同化后的预测叶绿素的融合估计,图11.1c 绘制了与图11.1a 的估计场相关的预测误差,该估计场由 ESSE 方法(Lermusiaux and Robinson,1999;Lermusiaux,1999)执行,图11.1d 描绘了根据预测和预测误差自适应设计的采样轨道,图11.1e 描绘了遥感海面温度场,图11.1f 显示了遥感 (SeaWiFS) 叶绿素场。11.1e 和 11.1f 的数据均被同化到多学科实时预报场中(图11.1a、b、c)。图11.1a、b、c、d 显示在 RR97 演习网站上。
基于数据同化和机器学习的组合是一种新颖的方法。新的混合方法是为两个范围设计的:(i)模拟隐藏的,可能是混乱的,动态的,并且(ii)预测其未来状态。该方法在于应用数据同化步骤,在这里进行集合Kalman滤波器和神经网络。数据同化用于最佳地将替代模型与稀疏嘈杂数据相结合。输出分析在空间上完成,并用作神经网络设置的训练来更新替代模型。然后迭代重复两个步骤。数值实验是使用混乱的40变量Lorenz 96模型进行的,证明了所提出的杂种方法的收敛和实用技能。替代模型显示出短期的预测技能,最多两次Lyapunov时,检索正lyapunov指数以及功率密度频谱的更伟大的频率。该方法对关键设置参数的敏感性也会显示:预测技能会随着观察噪声的增加而平稳降低,但如果观察到少于模型域的一半,则突然下降。数据同化与机器学习之间的成功协同作用在这里通过低维系统证明,鼓励对具有更复杂动力的此类混合体进行进一步研究。
图11.1.图11.1a 显示了对加的斯湾和直布罗陀海峡进行数据同化后,对实时多学科预报的预测温度的融合估计,图11.1b 显示了对数据同化后的预测叶绿素的融合估计,图11.1c 绘制了与图11.1a 的估计场相关的预测误差,该估计场由 ESSE 方法(Lermusiaux and Robinson,1999;Lermusiaux,1999)执行,图11.1d 描绘了根据预测和预测误差自适应设计的采样轨道,图11.1e 描绘了遥感海面温度场,图11.1f 显示了遥感 (SeaWiFS) 叶绿素场。11.1e 和 11.1f 的数据均被同化到多学科实时预报场中(图11.1a、b、c)。图11.1a、b、c、d 显示在 RR97 演习网站上。
目录 致谢 iii 图片列表 ix 序言 xi 第一章 介绍 1 环境问题是棘手的问题 3 定义的工作 6 争议 14 塑料文献 19 论行动 24 章节提纲 28 第二章 定义污染:自然阈值和允许限度 污染定义的技术背景 32 污水处理的技术统治 36 一条不那么武断的界线:斯特里特、菲尔普斯和同化能力 41 大自然的 S 形性质 48 污染的技术性质 56 污染的经济性质 61 持不同意见或不持不同意见 63 第三章 事物分崩离析:通过塑料重新定义污染 67 介绍:塑料 68 海洋塑料70 同化未完成 70 同化出错 74 塑料旅行 79 令人不安的定义 81 增塑剂和内分泌干扰物 84 未完成的水平和阈值 85 新的毒理学 90 复杂的因果关系 93 重新定义污染 100 重新定义自然 103
摘要:需要更绿色的过程满足平台化学物质的需求,以及从人类活动中重复使用CO 2的可能性,最近鼓励了对生物电化学系统(BESS)的设置,优化和开发的研究,以从无线电碳(Co 2,Hco 3-co 3 - )中进行有机化合物的电合合成。在本研究中,我们测试了糖氯丁基乙二醇N1-4(DSMZ 14923)的能力,从而产生乙酸盐和D-3-羟基丁酸的D-3-羟基丁酸,从CO 2:N 2气体中存在的无机碳中产生。同时,我们测试了Shewanella Oneidensis MR1和铜绿假单胞菌PA1430/CO1财团的能力,以提供降低的能力以维持阴极的碳同化。我们测试了具有相同布局,接种物和介质的三个不同系统的性能,但是使用1.5 V外部电压,1000Ω外部负载,并且没有电极或外部设备之间的任何连接(开路电压,OCV)。我们将CO 2同化速率和代谢产物的产生(甲酸盐,乙酸3-D-羟基丁酸)与非电气对照培养物中获得的值进行了比较,并估计了我们的BESS用来同化1摩尔的CO 2的能量。我们的结果表明,当微生物燃料电池(MFC)连接到1000Ω外部电阻器时,糖链球菌NT-1的最大CO 2同化(95.5%),并以Shewanella / Pseudomonas conscontium作为电子来源。此外,我们检测到C. saccharoperbutylacetonicum nt-1的代谢发生了变化,因为它在BES中的活性延长。我们的结果开放了在碳捕获和平台化学物质的电气合成中利用BES的新观点。
我们提出了一个名为DN3的开源Python库,旨在加速使用脑摄影数据的深度学习(DL)分析。该库的重点是使实验快速且可重复,并促进了公共和私人数据集的集成。此外,DN3的设计是为了验证包括但不限于许多数据集的分类和回归的DL过程,以证明泛化能力。,我们通过为受语音识别启发的人歧义的人辩护,探讨该图书馆的有效性。这些是由通常短的(尽管是任意的,虽然是任意的)电脑电图(EEG)数据序列创建的,这些数据序列唯一地识别用户相对于其他用户。T-向量通过使用近1秒长的序列对近1000人进行分类,并有效地概括为在培训中从未见过的用户。广义性能在两个常用且公共可访问的运动成像任务数据集上证明,这对于内部和受试者间信号变异性臭名昭著。根据这些数据集,可以通过简单地采用最近相邻的T-Vector的标签来以高达97.7%的精度来识别受试者,而即使会话分隔为几天,也不依赖于执行任务,并且对记录会话的依赖也很少。来自两个数据集的T-向量的可视化均显示数据集之间的受试者没有汇合,并指示了受试者良好的t-vector歧管。我们首先得出结论,这是基于脑电图的生物识别技术的理想范式转变,其次是该歧管值得进一步研究。我们提议的图书馆提供了各种基本工具,以促进T-向量的发展。T-向量代码库是使用DN3的未来项目的模板,我们鼓励利用提供的模型进行未来的工作。
利息溢价和外部头寸:一种国家依赖的方法 小型开放经济体的经济增长:从维谢格拉德集团国家吸取的教训 小型开放经济体中的利息溢价、突然停止和调整 带有搜索和匹配摩擦的估计开放经济 DSGE 模型:以匈牙利为例 收敛、资本积累和名义汇率 楔形发展核算:六个欧洲国家的经验 高收入国家的国际消费模式:来自 OECD 数据的证据 最佳移民和文化同化模型 国际贸易中的文化障碍 少数民族和多数民族:同化的动态模型
实现空间NWP能力的主要障碍是缺乏近实时的中间大气状态测量来同化。在中层中唯一可用的气象观测来源是国防气象卫星计划(DMSP)特殊传感器微波成像仪/声音器(SSMIS)仪器的上部空气响料(UAS)通道提供的。 迄今为止,此数据已经未被充分利用,因为:1)典型的全局NWP模型不会跨越所需的垂直范围(表面至100 km),因此不包括中层; 2)在数据同化系统中使用的快速辐射转移(RT)模型缺乏对Zeeman效应对氧气分子与高于40 km高度的微波磁场范围内的氧气相互作用的明确处理。 社区辐射转移模型(CRTM)的版本2已实施了UAS通道所需的Zeeman分拆光谱计算。 在此海报中,我们评估了通过使用一致的剑术温度概况将辐射与CRTM计算进行比较,评估了UAS(UPP-UAS)通道新开发的SSMIS统一统一前处理器的实用性。 我们还展示了使用海军全球环境模型(NAVGEM)的示例UAS同化分析。在中层中唯一可用的气象观测来源是国防气象卫星计划(DMSP)特殊传感器微波成像仪/声音器(SSMIS)仪器的上部空气响料(UAS)通道提供的。迄今为止,此数据已经未被充分利用,因为:1)典型的全局NWP模型不会跨越所需的垂直范围(表面至100 km),因此不包括中层; 2)在数据同化系统中使用的快速辐射转移(RT)模型缺乏对Zeeman效应对氧气分子与高于40 km高度的微波磁场范围内的氧气相互作用的明确处理。社区辐射转移模型(CRTM)的版本2已实施了UAS通道所需的Zeeman分拆光谱计算。在此海报中,我们评估了通过使用一致的剑术温度概况将辐射与CRTM计算进行比较,评估了UAS(UPP-UAS)通道新开发的SSMIS统一统一前处理器的实用性。我们还展示了使用海军全球环境模型(NAVGEM)的示例UAS同化分析。