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World File Search System对流的
整体预测策略的新趋势：粗网格计算流体动力学的不确定性定量
工业和地球物理流体的抽象数值模拟通常无法求解确切的Navier-Stokes方程。因此，它们会通过强烈的本地错误。对于某些应用程序（例如耦合模型和测量结果），需要准确量化这些错误，而整体预测是实现此目标的一种方式。本文回顾了朝着这个方向提出的不同的处理。通过谎言运输对位置不确定性和随机对流的模型特别关注。此外，本文引入了一种新的基于能量预算的随机亚网格方案，以及在不确定性下进行参数化模型的新方法。最后，提出了新的整体预测模拟。将新随机参数化的技能与位置不确定性下的动力学和随机初始条件方法的动力学进行了比较。
TiMREX 质量控制高空探测数据集...
During the Terrain-Influenced Monsoon Rainfall Experiment (TiMREX), which coincided with Taiwan's Southwesterly Monsoon Experiment—2008 (SoWMEX-08), the upper-air sounding network over the Taiwan region was enhanced by increasing the radiosonde (‘‘sonde'') frequency at its operational sites and by adding several additional sites (three that were land based and two that were ship基于）和飞机Dropsondes。在Timrex的特殊观察期（2008年5月15日至6月25日）中，2330辐射观测成功地从增强的网络中获取。处理来自13个Upsonde站点的数据的挑战的一部分是，使用了四种不同的SONDE类型（Vaisala RS80，Vaisala RS92，Meisei和Graw）。对SONDE数据的后期分析表明，在许多SONDES中，尤其是在Vaisala rs80 rs80 sondes的数据中存在显着的干偏见，这些数据在四个地点使用。此外，船舶结构对SONDE数据的污染导致在关键海洋部位的低质量低级热力学数据。本文研究了用于质量控制SONDE数据的方法，并在可能的情况下纠正它们。特别注意校正湿度场及其对各种对流措施的影响。对校正后的SONDE湿度数据与独立估计的比较表明良好的一致性，表明校正有效地消除了许多SONDE湿度错误。检查对流的各种措施表明，使用湿度校正的SONDES对TIMREX期间对流的特征有很大不同的观点。例如，在RS80站点，使用校正的湿度数据的使用增加了平均斗篷； 500 j kg 2 1，平均对流率（CIN）降低80 j kg 2 1，并使中级对流质量流量增加了70％以上。最终，这些校正将为诊断分析和建模研究提供更准确的水分领域。
大黄金集合的线性时间不变模型
摘要：系统识别中的方法用于获得线性时间不变的状态空间模型，这些模型可以描述大量集合集合的水平平均温度和湿度如何随时间在小强迫下而演变。此处研究的整个集成集成在辐射 - 对流平衡中模拟了云系统解析模型。识别模型扩展了过去研究中使用的稳态线性响应函数，并提供了转移函数，噪声模型以及与二维重力波耦合时的转移函数，噪声模型和对流的行为。开发了一种新的程序，将状态空间模型转换为可解释的形式，该形式用于阐明和量化积云对流中的记忆。此处研究的线性问题是为获得数据驱动和解释的Coarteption的更一般努力的有用参考点。
全基因组CRISPR激活屏幕确定SARS-COV-2条目的候选受体
由SARS-COV-2引起的2019年冠状病毒疾病爆发（Covid-19）造成了全球健康危机。SARS-COV-2感染已知受体ACE2低或几乎不存在的组织种类，表明存在替代病毒进入途径。在这里，我们进行了全基因组的条形码 - 脆性筛查，以识别能够使SARS-COV-2感染的新型宿主因子。超过已知的宿主蛋白，即ACE2，TMPRSS2和NRP1，我们确定了多个宿主成分，其中LDLRAD3，TMEM30A和CLEC4G被证实为SARS-COV-2的功能受体。所有这些膜蛋白都直接与Spike的N末端结构域（NTD）结合。在神经元或肝细胞中已经确认了它们的必不可少的生理作用。尤其是LDLRAD3和CLEC4G以与ACE2无关的方式介导SARS-COV-2进入和感染。新型受体和进入机制的识别可以提高我们对SARS-COV-2的多机器人对流的理解，并可能阐明Covid-19-19的对策的发展。
AAV生产拟合建模的机器学习
腺相关病毒（AAV）是将基因疗法递送到靶器官的重要车辆。因此，控制其靶向是极大的治疗兴趣。通常，在搜索具有理想的对流的AAV病毒的过程中，筛选了突变的衣壳的大量库。但是，在任何一个实验中筛选的衣壳的数量通常远小于搜索的序列空间。因此，一开始将搜索空间限制为那些会产生可行病毒的衣壳将是有用的。在这里，我们介绍了在此过程中设计为助手的机器学习模型的结果。他们预测了氨基酸序列的生产拟合度，用于在可变区域中的AAV Capsid蛋白VP1中携带插入突变的AAV9病毒8。我们演示了模型的性能，并展示了它们如何用作预筛选工具，以构建具有高平均生产适应性和高度多样性的热带主义筛查的衣壳库。
通过非线性语音>在HGTE中光引起的理想Weyl半学
热带降水极端及其随着表面变暖的变化，使用全球风暴解析模拟和高分辨率观察结果进行了研究。模拟表明，对流的中尺度组织是不能以常规的全球气候模型来物理代表的过程，对于热带每日累积降水极端的变化很重要。在模拟和观察结果中，每日降水极端在更有条理的状态下增加，与较大但频繁的风暴有关。重复模拟以使气候变暖会导致每月均值每日降水极端的增长。较高的降水百分位数对对流组织具有更大的敏感性，预计随着变暖而增加。没有组织变化，热带海洋上最强烈的每日降水量以接近Clausius-Clapeyron（CC）缩放的速度增加。因此，在未来的温暖状态下，组织的增加，海洋的每日极端降水量最高的速度比CC缩放更快。
每月气候公告
9月30天的OLR异常图显示了美国萨摩亚对南部库克群岛和法属波利尼西亚的负OLR（对流增加）的区域。新喀里多尼亚和新西兰之间存在着另一个区域。在北半球的Palau，FSM，RMI，Nauru和Kiribati上，异常高的OLR（对流减少）的区域显而易见。在南半球的大多数PNG，所罗门群岛，瓦努阿图，斐济，瓦利斯和富图纳和图瓦卢，也观察到了对流的区域。注意：OLR下面的全球地图突出显示了云彩增加或减少的区域。顶部面板是每平方米瓦的总OLR（w/m 2），底部面板是异常（当前减去1979-1998的气候平均值），w/m 2。在底部面板中，负值（蓝色阴影）表示正常的云状，而正值（棕色阴影）表示低于正常的浑浊。
朝着新西兰地壳温度模型
扩展具有明显表面表达的外部区域外的地热能使用的关键部分是对地壳热结构有很好的了解。但是，新西兰大部分地区的地壳温度分布尚不清楚。高质量的地壳温度测量值稀疏且分布不均。此外，新西兰的热流动方式很复杂，对流体对流和对流的影响很大，以及与相对年轻且高度构造的陆地相关的瞬态过程（例如，最近的沉积和侵蚀）。由于缺乏关于地壳岩石热性能的良好数据，预测地壳温度的进一步限制。我们正在使用一维瞬态热流建模方法开发国家温度图。为了支持该模型，我们已经建立了热性能测量能力，并将测量与地球化学和矿物学数据结合使用来确定热性能。本文为将各种数据集集成到新西兰的国家温度模型中介绍了进展。