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通货膨胀削减法案对气候的影响
根据参议院多数党领袖舒默办公室的分析，IRA将有助于在2030年之前将气候污染在2005年的水平上减少40%。拜登政府也计算出了类似的40%的估计值。这些估计也得到了独立专家的证实。一项由荣鼎咨询公司进行的分析提出，到2030年排放量减少37.5%作为其核心估计值。第二项由能源创新公司进行分析，发现到2030年排放量将减少39%的核心估计值，并且“此外，IRA石油和天然气条款每增加一吨排放量，其他条款至少可以避免24吨排放量。”第三项由普林斯顿大学快速能源政策评估和分析工具包（REPEAT）项目进行的分析发现，到2030年，IRA将使排放量减少41%。
气候资本论坛 - 投资者呼吁通过生产税收抵免和绿色金属支持 - 媒体发布2025年2月4日
堪培拉，2025年2月5日 - 气候资本论坛是一个投资者，行业，气候金融专家和慈善家的网络，呼吁联邦政府在本周期间立即通过生产税收抵免立法（PTC）。PTC激励措施构成了澳大利亚未来的财务骨干，其付费付费模式可确保仅一旦产品成功生产该产品才能投资于行业。总理安东尼·阿尔巴尼斯（Anthony Albanese）的承诺鼓励论坛，即通过生产税收抵免立法是他的第一个优先事项，我们鼓励议会的各个方面团结这项民族建设立法。气候资本论坛代表本周在堪培拉举行，与议会议员会面，以确保澳大利亚能源安全的未来。以下代表的进一步评论。气候资本论坛的关键要求
使用环境和地球观察，改善了更好整合气候和生物多样性方法的监控
Call: HORIZON-CL6-2024-CLIMATE-01 Topic: EU-China international cooperation on improving monitoring for better integrated climate and biodiversity approaches, using environmental and Earth observation Type of Action: HORIZON-RIA Acronym: BioClima GA Number: 101181408 Duration: 48 months Start Date: 01 Jan 2025 Project Cost: €4,999,437.50
基础设施的气候变化风险考虑相互依存和级联危害
开发解决方案本报告提出了一种总体风险评估方法，用于评估通过气候变化对关键基础设施构成的风险。虽然提出的方法是通过审查国家和国际研究以及作者在开发风险评估方面的经验而开发的，但成功实现该项目目标的关键要素是与多个基础设施部门的关键利益相关者的广泛互动。这种参与提供了有关当前实践以及实施有意义的风险评估时面临的挑战和障碍的宝贵信息。同样，跨部门利益相关者的存在强调了确保可以实现跨部门的风险方法评估基础设施的机会和挑战。从这些交互中，提出了有关关键问题的建议，例如数据收集，数据共享，数据安全，资源需求和监视制度，可以在爱尔兰语境中合理实施。
利用潮汐平硅的力量打击气候变化
韩国仁川根特大学全球校园环境与能源研究中心； b比利时奥斯达德蓝桥，根特大学生物科学工程学院动物科学与水生生态学系； C BIO环境科学技术（最佳）实验室，根特大学全球校园，韩国仁川；布鲁塞尔应用科学与艺术大学，比利时布鲁塞尔；比利时根特的植物系统生物学中心； f藻类（SAG）的实验性植物学和培养物收集，哥廷根大学，德国哥廷根； G比利时根特大学生物学系生物学和水生生态学实验室； H Waddenacademie，Huis Voor de Wadden，Leeuwarden，荷兰； I荷兰Yerseke皇家尼奥斯和乌得勒支大学河口和三角洲系统系； J根特大学绿色化学技术系，比利时根特； K韩国仁川根特大学全球校园生物系统与生物技术数据科学中心； l印度Bareilly的MJP Rohilkhand University植物科学系； M Life Sciences，生命科学学院与生物工程学院，仁川国立大学，韩国仁川
基于 AI/ML 的气候服务 S2S 预测工具
有很多 Python 包可用，但没有一个可以处理气候数据集的多维。它安装起来非常容易（一行命令），不需要任何特殊的计算机，并且适用于 Window、Mac 和 Linux/Unix 系统。Xcast 并行化代码，因此速度更快。它包括所有传统方法（MLR、PCR、CCA）和最先进的 AI/ML 方法（如 ANN、随机森林等）。它读取 NetCDF/Grib2/Zar 数据，而传统工具需要“ASCII 格式”。它还可以读取任何模型输出（NMME、C3S、S2S 和 SubX 或您自己的）。它不仅仅是一个“Jupyter 笔记本”，而是一个 Python 包。
在气候变化下维持城市供水
关于气候与能源的市长盟约（GCOM）是城市气候领导力最大的全球联盟，与13,000多个城市和地方政府和100多个支持伙伴组成的全球联盟结合了全球联盟。GCOM的城市和合作伙伴具有支持自愿行动以打击气候变化以及朝着韧性和低排放社会的长期愿景。GCOM通过与城市/地区/地区网络，国家政府和其他合作伙伴合作来实现我们的愿景，通过动员和支持其社区中雄心勃勃，可衡量，计划的气候和能源行动来为城市和地方政府提供服务。联盟包括6大洲和144个国家的城市，占全球人口的10亿以上人口。
气候变化影响方法手册... - IPCC
本手册的最新版本（1.3 版；1996 年 10 月）被发展中国家的几个国家研究小组用于进行影响和适应性评估。安提瓜和巴杜阿、喀麦隆、爱沙尼亚和巴基斯坦的国家研究小组在 UNEP/GEF 项目“气候变化影响和适应性评估国家案例研究”中专门测试了该手册。他们的评论、建议和改进建议已纳入此版本。除此之外，应编辑的要求，国际公认的专家（见致谢）审查了部门章节。这些评论由召集编辑汇编并发送给主要作者审议。编辑们确信，上述意见，加上新的组织，特别是在一般问题章节中，大大改进了本版手册。
天气和气候预测中的人工智能
摘要 天气和气候预测主要受高维性、许多不同空间和时间尺度上的相互作用以及混沌动力学的影响。这使得该领域的许多问题变得相当复杂，而且尽管计算成本巨大，但最先进的数值模型仍不足以满足许多应用的需求。因此，使用人工智能等新兴技术来解决这些问题很有吸引力。我们表明，可以使用深度神经网络模拟高度简化的大气环流模型的完整动态，既能提供未来几天模型状态的良好预测，也能提供稳定的长期气候时间序列。这种方法也部分适用于更复杂和更现实的模型，但只能用于预测未来几天模型的天气，而不能用于创建气候运行。使用 50-100 年的数据来训练网络就足够了。可以将相同的神经网络方法与数值集合天气预报的奇异值分解相结合，以便使用神经网络生成概率集合预报。从更基本的层面上讲，我们表明，在简单的动态系统设置中，前馈神经网络推广到系统新区域的能力似乎存在局限性。这是由于网络的不同部分学习对系统的不同部分进行建模所致。相反的是，对于另一个简单的动态系统，这被证明不是一个问题，这让人怀疑在更复杂的模型背景下简单模型的结果的实用性。此外，我们表明神经网络在某种程度上能够“学习”缓慢变化的外部强迫对系统动力学的影响，但只有在给定足够广泛的强迫机制的情况下才能做到这一点。最后，我们提出了一种补充操作天气预报的方法。给定初始场和过去天气预报的误差，使用神经网络预测新预报的不确定性，仅给定新预报的初始场。
拆开气候变化话语中风险语义的包装
摘要。气候变化评估社区依赖于广泛接受的风险及其组成部分的定义，例如危害，暴露和脆弱性，由著名的国际组织气候变化小组（IPCC）提供。这些年来，这些风险的定义一直在发生变化，并以一种一般和“常识”的形式提出，因为公共社会需要理解它们，并容纳了不同研究流所接受的风险概念。但是，这些定义在操作气候风险评估程序中已证明无效，这暴露了歧义的关键需求。本文通过解开IPCC最新定义和词汇表的基于的关于价值和风险（掩盖）的共同本体的定义和词汇表，以解决气候变化评估中的风险和同源概念的语义清晰度。这项研究为气候变化研究中的风险提供了更精确，更精致的本体论基础，可以更好地与场景和评估的复杂性保持一致，并通过支持更有效的沟通和对气候相关风险的更有效沟通和评估，从而有助于气候变化研究，并对其进行缓解和适应。