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World File Search System大气候
大气候数据库，版本1.1背景报告
早在2018年，Vlak政府在其气候和空中提案中提出了各种产品的气候标签。在那场合，气候部长邀请食品行业在2019年3月进行有关食品气候标签的辩论，当时的信息很明显：创建一个真正指导消费者的气候标签是很困难且非常复杂的。此外，还强调任何潜在的气候标签都应是欧洲，并包括营养方面。随后，政府宣布将重点关注有关气候友好饮食的建议和准则，而不是实际的气候标签。
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事实表明，全球变暖、海平面上升和积雪减少这三大气候指标的测量结果已经发生了显著变化。欧洲国家仍在呼吁到 2050 年将全球二氧化碳排放量减少 50%，以遏制全球变暖。在上届哥本哈根气候峰会上，联合国不幸只就最低的政治分母达成一致——只有“两度目标”得到承认和同意。当前形势更迫切地要求每个人采取行动，减少二氧化碳排放。
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Aggarwal 先生是公司的发起人。他拥有印度理工学院孟买分校的计算机科学与工程学士学位。2010 年，他创立了由 ANI Technologies Private Limited 运营的叫车平台 Ola Cabs，目前担任 ANI Technologies Private Limited 的董事长兼董事总经理。2014 年，他被《福布斯印度》评为“30 位 30 岁以下印度人”，2018 年被《时代》杂志评为“先驱者”类别下最具影响力的 100 人之一，2023 年被《时代》杂志评为 100 大气候人物之一。此外，2017 年，他还被《经济时报》评为“年度企业家”。
气候变化研讨会2024 |冰
根据全球气候指数ND-GAIN，索马里是世界上第二大气候范围的国家，也是应对气候问题的准备最少的国家之一。然而，该国是全球温室气体排放的最低贡献者之一。索马里面临严重的气候变化影响，危害其社会经济发展和人类安全。•从1901年到2022年，温度稳步升高，导致更加极端和不可预测的天气模式。预测表明，到2050年，索马里的年度温度将增加1.5-2.3°C。•农业是72％人口的主要生计，极易受到气候变化的影响。反复出现的干旱和洪水导致了大量农作物失败，牲畜的丧失以及供水减少，从而严重影响了粮食安全。2020-2022的干旱导致大量收获失败，牧场条件和牲畜损失，造成多达710万人有急性营养不良风险的人，并在2022年12月之前迫切需要人道主义援助。•根据全球气候流动性中心的说法，与气候相关的灾难导致索马里广泛流离失所。从1990年到2023年，干旱和洪水影响了超过3000万人。到2023年1月，更多
法学气候变化是一种现实，它在...
气候变化 - 法学气候变化是一种现实，它对极端天气事件，不规则降水，冰川熔体，海平面上升，不对称温度趋势，较高的海洋温度以及对自然生态系统的损害和生物多样性的损害在全球范围内都在全球范围内观察到。在南亚地区，像巴基斯坦这样的大多数发展中国家可能不是造成气候变化的主要因素，但是，承认和面对其后果是必不可少的，尤其是为了打击气候变化带来的高风险。1根据全球气候风险指数，巴基斯坦目前是世界上第五大气候脆弱的国家。同时，巴基斯坦还面临着世界上一些最高的灾难风险水平，根据2024年信息风险指数，在194个国家中排名第23位。2这种风险尤其是由于该国暴露于洪水，地震，热带气旋及其相关危害的原因。正是这些令人震惊的统计数据强调了应对气候变化并减轻其对人及其生计的影响的必要性。自1990年代以来，几乎没有任何与环境相关的索赔，或更具体地说是基于气候权利的诉讼，法院法学发展的最新趋势是使用宪法作为提高环境相关索赔的基础的公共利益诉讼的指数增加。直到1994年，巴基斯坦最高法院在开创性的案件3中就
地球绿化会减轻极端温度的极端，尽管二氧化碳>上升降低了效果
气候引起的热温极端的不断升级威胁构成了全球可持续性挑战，影响了生态系统和公共卫生。虽然已知叶子面积指数的增强（LAI；又名地球绿色）可以冷却全球平均空气温度，但知识差距在缓解效果中对热温极端的影响存在，尤其是在过去三十年中的Rising Co 2下。我们的研究结合了耦合的土地大气候气候模型（IPSL -CM）模拟与全球观察结果，表明地球绿色已降低了炎热的天数频率指数（TX90P）和温暖的夜晚频率指数（TN90P），以-0.26±0.10天数量降低了-10天和-0.11 and -0.11 and -0.11及以-11±0.11及5.11;全球。然而，上升的CO 2水平部分降低了这些缓解效果，没有这些效果，地球绿化可能会抵消TX90P的7.7％，而TN90P的10.0％。我们的发现阐明了Earth Greening减轻极端温度的潜力，为更具弹性和可持续的气候适应和缓解提供了一种途径。关键字：叶区索引；极端气候；蒸散;地球系统模型；缓解气候变化；升高的CO 2浓度
使用聚类自动编码器技术识别气候模式
摘要：在不同投影场景下，气候模拟的时空分辨率的复杂性产生了多种气候模式。本文通过一种无监督的深度学习技术提出了一种新的数据驱动的气候分类工作，该技术可以在尺寸上降低大量时空数值气候投影数据中的大量紧凑表示。我们旨在确定捕获多个气候变量的不同区域以及在不同气候变化方案下的未来变化。我们的方法利用卷积自动编码器与K-均值聚类（标准自动编码器）和在线聚类相结合，基于sindhorn - Knopp算法（群集自动编码器），整个Conterminous美国（CONUS）（CONUS）（CONUS）捕获来自数据驱动的气候型号的独特气候式的goldement offeration Androm intery Demplyicals todlement todlement todlemant througation dynerical offer -Gromys toym intery dynerical demancortial dynerical ofderational dynerical officolt offer。 （GFDL-ESM2G）。开发的方法在多个变暖方案下以0.125 8的0.125 8将70年的GFDL-ESM2G仿真压缩为较低维空间的空间分辨率为660000倍，然后在150年的GFDL-ESM2G仿真数据中测试了150年。结果表明，五个气候群体捕获了与人类专家定义的已知气候类别相匹配的物理合理和空间稳定的气候效果。结果还表明，与使用标准自动编码器相比，使用群集自动编码器可以将聚类的计算时间限制为9.2倍。我们五个独特的气候模式是由深度学习引起的 - 基于较低维空间的聚类，从而使我们能够在整个综合美国立即提供有关水力气学及其空间异质性的见解，而无需下载大量的大气候数据集。
通过将随机天气发生器与动态模型相结合
进行准确的亚季节预测仍然是科学界的挑战（White等人2022）。中期时间范围位于中期每日天气预报和季节性预测之间（Vitart等人，2017年）。为了改善季节前的前提，已经做出了巨大的努力来理解不同的过程，相互作用和可预测性的来源（Domeisen等人。，2022; Robertson＆Vitart，2019年； White等。，2022）。中季可预测性与大气，海洋和土地过程有关（Robertson＆Vitart，2019年）。亚季节范围最重要的预性能力来源如下：Madden-Julian振荡（Lau＆Waliser，2011; Vitart等人，2017年），由于其对热带和外界全球天气的影响（Cassou，2008; Deflorio等人，2019年）;土壤水分（Koster等人，2010年），因为这会影响较低的大气温度和局部预言（Domeisen等人，2022; Wei＆Dirmeyer，2019年）；雪覆盖（Lin＆Wu，2011年），尤其是极地和中纬度地区（Penny等人，2019年）;海洋条件（Woolnough等人，2007年），显示出在某些地区增强降水和温度预测的能力（Subramanian等人，2019年）;以及对降水和温度的影响滞后的strato-everhere（Butler等人，2019年）。，2020年；纽曼等人。，2003年； Rashid等。，2011年； Vitart，2014年）。，2022; Mariotti等。改善亚季节预测还与模型物理的改善有关，通过纳入了地球系统的辅助过程和许多组成部分，例如海洋和海冰，以及在与前面提到的可预测性不同来源之间相互作用相关的初始条件下的不确定条件（Merryfield等。下午预测变得更加准确（Robertson＆Vitart，2019年）。NWP的预测在过去几十年中有所改善（Magnusson＆Källén，2013年）。NWP模型已从概率的方法转变为概率方法。的确，集合（概率）预测通过为预测变量产生一组概率来帮助捕捉大气混乱（Palmer，2000）。因此，一个概率的预测通过更大的结合预测提供了最有可能的情况和与之相关的不确定性，从而可以更自信地验证亚季节预测。由于上述所有努力，亚季节合奏预测已经展示了其潜在的，以提供有价值的预测和早期对重大气候和天气事件的警报（Domeisen等人，2018年； Robertson＆Vitart，2019年）。这些