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将季节性气候可预测性的投影变化与ENSO振幅联系起来
摘要：最近的研究表明，在整个历史记录中，潜在的可预测性和实际预测技能主要是由于自然际变异性。在这项研究中，我们探讨了未来是否预计将来可能会变化的潜在可预测性，这是对人为气候变化的独特反应。我们估计了厄尔尼诺现象的潜在预测 - 南部振荡（ENSO）以及全球表面温度，降水和大气上的循环循环异常，从1921年到2100年，在完美的模型框架内，使用五个辅助模型大型组合模型。我们发现，历史和预测的ENSO振幅变化通过ENSO驱动的季节性预测的信噪比的变化在气候可预测性中产生了全球规模的变化，Niño-3.4标准偏差的变化为10％，导致全球平均预测能力14％的标准偏差在12个月的全球平均能力上的变化14％。这种关系表明，在未来几十年中，全球大部分地区的潜在可预测性变化可能与ENSO的人为气候变化有关。然而，由于当前模型在预计的ENSO变化的符号和强度上大大不同意，因此无法确定未来全球预方法变化的轨迹。通过在五个大型合奏中看到的可预测性变化广泛变化来证明，模型表现出强大的增加，稳健的减少或预测能力的显着变化，具体取决于它们各自的预测ENSO振幅趋势。我们的结果强调了对气候模型开发的需求，旨在更好地捕获过去强迫和强制性的ENSO变异性的变化，这是必要的（如果不舒服的话），以将投影变化限制为全球气候可预测性。
就业机会季节性防御空间...
• 具备良好的沟通技巧 • 必须善于与公众互动 • 能够快速获得和学习新技能 • 客户服务经验 • 野外消防经验 • 执行可防御空间检查的经验 • 接受过森林管理、消防科学、自然资源、环境科学或其他相关领域课程教育 • 能够熟练使用现代技术，包括电脑、智能手机、平板电脑和应用程序 • 熟悉加州公共资源法典 4291 • 了解私人财产权和一览表 • 熟悉绿色垃圾处理计划 • 能够识别和命名常见的草、灌木和树木并传达它们的火灾风险 • 熟悉房屋加固并向业主传达改造方案
被子植物种类花蜜微生物群落的季节性聚集：评估气候和植物性状的贡献
摘要 植物—微生物共生关系无处不在，但分析扩散、宿主过滤、竞争和温度对微生物群落组成的影响却颇具挑战性。花蜜中栖息的微生物可以影响开花植物的健康和授粉，它们为解开群落组装过程提供了一个易处理的系统。我们将一个合成的酵母和细菌群落接种到 31 种植物的花蜜中，同时排除传粉者。我们监测天气，并在 24 小时后收集并培养群落。我们发现植物种类对最终的微生物丰度和群落组成有很强的影响，部分原因是植物系统发育和花蜜过氧化物含量，而不是花的形态。温度升高会降低微生物多样性，而最低温度升高会促进生长，表明温度具有复杂的生态效应。植物物种内一致的花蜜微生物群落可以促进植物或传粉者的适应。我们的工作支持宿主身份、特征和温度在微生物群落组装中的作用，并指出宿主相关微生物组内的多样性-生产力关系。
风疹与妊娠期间季节性增多......
3. 哪些人会患先天性风疹综合征？ 先天性风疹综合征是指易感母亲（未接种风疹疫苗或一生中曾感染过风疹）在怀孕前 12 周感染风疹病毒。在母亲感染风疹期间，病毒会穿过胎盘感染胎儿。病毒会干扰心脏、眼睛、耳朵和大脑的发育。先天性风疹综合征的风险与母亲感染时的胎儿（妊娠）年龄有关。胎儿感染的风险因母亲感染的开始时间而异。在末次月经 (LMP) 后第 0 周至第 12 周之间，风险超过 80%。在母亲 LMP 之前感染几乎不会对发育中的胚胎造成风险。在后期感染的情况下，即 LMP 后第 15 周至第 30 周之间，患 CRS 的风险会降至约 30%。孕龄超过 36 周后，婴儿会感染风疹病毒，但不会出现先天畸形。这被称为“先天性
2025 季节性栖息地保护计划助理
• 使用 Microsoft Excel、Access 和 Survey123 输入 HCP 相关数据和海龟筑巢数据。根据需要协助海龟照明专家和许可助理输入数据。数据输入和验证是此职位的主要组成部分。 • 协助志愿者计划，包括“领养海滩”和“冲刷回波观察者”；协助规划和参与国际海岸清洁活动，以及根据需要提供其他教育推广和管理机会。
认识到萨斯喀彻温省药剂师在实施公共资助的免疫计划（例如季节性流感免疫）中发挥的关键作用
鉴于萨斯喀彻温省药剂师在实施公共资助免疫计划（例如季节性流感免疫计划、COVID-19 免疫接种计划）方面发挥的关键作用，本文件重点介绍了萨斯喀彻温省卫生部/药物计划和扩展福利部门可能设定额外要求的领域。有关卫生部和 SCPP 标准之间差异的常见问题，请参阅 SCPP 的注射和其他途径药物管理常见问题解答。但是，实施公共资助计划的药房务必关注卫生部网站，以随时了解全面的要求列表。
ECDC 研究疫苗对因实验室确诊的 SARS-CoV-2 或季节性流感而住院的严重急性呼吸道感染的有效性的核心方案，版本 4.0
Cyril Barbezange、Nathalie Bossuyt、Sarah Denayer、François Dufrasne、Sébastien Fierens、Melissa Vermeulen（Sciensano，比利时）； Thomas Demuyser、Xavier Holemans、Benedicte Lissoir、Lucie Seyler、Els Van Nedervelde（Universitair Ziekenhuis 布鲁塞尔，比利时）、（沙勒罗瓦大医院，比利时）； Marieke Bleyen、Door Jouck、Koen Magerman（Jessa Ziekenhuis，比利时）； Marc Bourgeois、Benedicte Delaere（比利时鲁汶天主教大学）； Evelyn Petit、Marijke Reynders（Algemeen Ziekenhuis Sint-Jan Bugge-Oostende，比利时）； Nicolas Dauby、Marc Hainaut（CHU 圣皮埃尔，比利时）； Maja Ilić、Pero Ivanko、Zvjezdana Lovrić Makarić、Iva Pem Novosel、Goranka Petrović、Petra Smoljo、Irena Tabain（克罗地亚公共卫生研究所）； Diana Nonković（克罗地亚斯普利特-达尔马提亚县公共卫生学院教学）； Hana Orliková（捷克国家公共卫生研究所，NIPH）； Anna Maisa、Isabelle Parent、Sibylle Bernard-Stoecklin、Sophie Vaux（法国 Santé Publique）； Odile Launay、Louise Lefrançois、Zineb Lesieur、Liem Luong、Claire Rekacewicz、Yacine Saidi（I-REIVAC，法国）； Silke Buda、Ralf Dürrwald、Ute Preuß、Janine Reiche、Kristin Tolksdorf、Marianne Wedde、Carolin Hackmann、Annika Erdwiens、Barbara Biere、Djin-Ye Oh（罗伯特·科赫研究所，德国）； Gergő Túri、Krisztina J Horváth、Beatrix Oroszi（匈牙利 Semmelweis 大学）； Lisa Domegan、Róisín Duffy、Margaret Fitzgerald、Joan O'Donnell（爱尔兰卫生服务主管健康保护监测中心）； Giedre Gefenaite、Indrė Jonikaitė、Monika Kuliešė、Aukse Mickiene、Roberta Vaikutytė（立陶宛健康科学大学）； Françoise Berthet, Ala'a Al Kerwi（卢森堡国家卫生局）； Myriam Alexandre、Nassera Aouali、Guy Fagherazzi（卢森堡卫生研究所）； Marc Simon（卢森堡中心医院）； Maria-Louise Borg、John Paul Cauchi、Ausra Dziugyte、Tanya Melillo（马耳他卫生部）； Verónica Gómez、Raquel Guiomar、Nuno Verdasca、Licínia Gomes、Camila Henriques、Daniela Dias、Ausenda Machado、Ana Paula Rodrigues（Instituto Nacional de Saúde Doutor，葡萄牙）； Débora Pereira、Margarida Tavares（Unidade Local de Saúde de São João，葡萄牙）； Paula Pinto、Cristina Bárbara（Unidade Local de Saúde de Lisboa Norte，葡萄牙）； Odette Popovici（INSP 罗马尼亚）、Mihaela Lazar（“Cantacuzino”国家军事医学研究与发展研究所，罗马尼亚）； Isabela Ioana Loghin（罗马尼亚雅西传染病临床医院和“Gr. T. Popa”医药大学）； Corneliu Petru Popescu（罗马尼亚布加勒斯特卡罗尔·达维拉医药大学维克多·巴贝斯传染病和热带病临床医院博士）； Grupo SiVIRA de vigilancia y efectividad vacunal (isciii.es)（西班牙急性呼吸道感染监测系统）；伊万·马丁内斯·巴兹、卡米诺·特罗巴霍·桑马丁、艾齐贝尔·埃切维里亚、伊齐亚尔·卡萨多·布埃萨、Jesús Castilla (Instituto de Salud Pública y Laboral de Navarra – IdiSNA – CIBERESP，西班牙)； Ana Navascués、Miguel Fernández-Huerta、Carmen Ezpeleta（纳瓦拉大学医院 - IdiSNA，西班牙）。
动态缩小的季节性海洋预测北美东海岸生态系统
摘要。使用西北大西洋的1 /12°区域模型（MOM6-NWA12），我们从1°全球前铸型模型中降低了回顾性季节性预测的阶段。为了评估降尺度是否提高了表面温度，盐度和腐蚀温度的预测技能，将彼此的全局和缩放预测进行比较，并使用异常相关性进行了持久性的参考预测。还根据平均偏差和集合扩散评估了两组预测。我们发现，在美国东北部大型海洋生态系统中，缩小缩小显着提高了每月海面温度异常的预测技能，这是全球模型在历史上努力熟练地预先预先预先预测的地区。在大多数初始化月份和交货时间中，该区域的降量表海面温度（SST）的预测也比胜任基线更熟练。尽管此阶段中的某些SST预测技能源于最近的快速变暖趋势，但在删除趋势的贡献后，通常保持持久性的预测技能，并且还保留了可预测过程的技能模式。虽然缩小缩小主要提高了美国东北部地区的SST异常预测技能，但它改善了北美东海岸许多海洋生态系统的底部温度和海面盐度异常技能。al-尽管通过降尺度的异常预测改善无处不在，但混合了降尺度对预测偏差的影响。降尺度通常会降低全球模型中发现的平均表面盐度偏见，特别是在具有清晰盐度梯度的区域（北部
农场工人季节性流感疫苗 - CDPH
谁应该接种流感和 COVID-19 疫苗？6 个月或以上的每个人都应该在每年秋季或冬季接种流感和 COVID-19 疫苗。有些人更容易因这些病毒而生病，例如免疫系统较弱的人和 65 岁或以上的人，可能会被建议接种额外的 COVID-19 疫苗剂量。