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ClearPath启动保守气候领导力计划
ABOUT CLEARPATH ClearPath's mission is to develop and advance policies that accelerate innovations to reduce and remove global energy emissions.为了促进该任务，我们开发了有关清洁能源和工业创新的尖端政策解决方案。An entrepreneurial, strategic nonprofit, ClearPath (501(c)(3)) collaborates with public and private sector stakeholders on innovations in nuclear energy, carbon capture, hydropower, natural gas, geothermal, energy storage, and heavy industry to enable private-sector deployment of critical technologies.在clearpath.org上了解更多信息。在Twitter上关注我们：@clearpathaction
一项关于未来气候变化对大豆产量和对策的影响的案例研究
全球气候变化对农作物的生长，发育和产量产生了重大影响。中国东北部的大豆生产是中国传统的大豆生产地区之一，对于发展国内大豆工业并减少对进口大豆的依赖而言，具有很大的意义。因此，评估未来气候变化对中国东北大豆产量的影响至关重要，并提出合理的适应措施。在这项研究中，我们以中国东北部的富吉恩市为例，并使用了DSSAT中的Cropgro-Soybean模型（农业技术转移的决策支持系统）模拟未来气候变化对2020年代四个时期（2021-2030）的四个时期的大豆产量的影响（2041-2050）和2050S（2051-2060）在两个代表性浓度途径（RCP）方案（RCP4.5和RCP8.5）下，进一步确定最佳的农艺管理实践。结果表明，校准和经过验证的模型适合在研究区域模拟大豆。通过分析未来气候场景RCP4.5和RCP8.5在Precis区域气候模型中的气象数据，我们发现，在海伦吉安吉安吉省富士城的生长季节，平均温度，累积降水量和累积太阳辐射将主要增加。与模型仿真结果结合在一起，表明在CO 2受精的效果下，未来的气候变化将对大豆产量产生积极影响。与基线（1986-2005）相比，大豆产量将增加0.6％（7.4％），3.3％（5.1％），6.0％（16.8％）和12.3％（20.6％）和2020年代，2030年代，2040年代，2040年代和2050年度的rcp4.5（RCP4.5）（rcp8.5）。 RCP4.5（RCP8.5）分别为5月10日（5月5日）和50 mm（40mm）。在未来的气候条件下，农艺管理实践，例如在大豆增长的关键阶段推进播种日期和补充灌溉，将增加大豆产量，并使大豆增长更适合未来的气候变化。
用于评估气候数据中热带气旋的指标
摘要：本文介绍了一个软件套件，可用于在网格气候数据中客观评估热带气旋（TCS）。使用从6小时数据得出的旋风轨迹，将一组全面的指标定义为系统地比较和对比产品。除了年度TC气候外，还要注意风暴发生和强度的空间和时间模式。可以在全球范围或区域领域进行评估。简单地将“记分卡”简单地化允许快速评估。我们展示了该套件启用的三个键文件。首先，我们比较了七个电流新一代重新分析中TC的表示，并得出结论，高分辨率模型和TC特定同化的模型包含更准确的风暴气候。第二，使用自由运行的地球系统模型（ESM），我们发现在可变分辨率的配置中需要进行完整的盆地修复来充分模拟北大西洋TC频率。上游对北非的修复对模拟风暴的发生几乎没有好处，但是空间的起源模式得到了改善。我们还表明，由ESM模拟的TCS可以对气候模型中的单个参数化高度敏感，北大西洋TC指标根据所使用的Morrison -GetTelman Microphysics包的版本而变化很大。
气候变化时代的植物营养效率
现在比以往任何时候都更明显地对气候弹性的需求更为明显，气候变化的阴影对我们的未来产生了巨大的不确定性。这种紧迫性在农业中显着相交，在农业中，实现粮食安全的双重目标以扩大全球人口和采用可持续生产实践至关重要。可持续农业的核心是对营养物质的有效利用，尤其是氮，鉴于其对农作物生产力和环境福祉的深远影响。由于气候变化，天气不足，温度升高以及影响农作物吸收的养分吸收和肥料的有效性，养分管理的复杂性被气候变化所增强。因此，优化养分管理超越了提高产量；这是关于强化农业反对气候诱发的逆境。在农业方面的最新技术进步已经在提高养分效率方面的归零，这标志着在升级气候和环境挑战的研究中，研究中的关键时刻。研究现在必须集中于在不断发展的天气条件下不同作物的精确需求，同时优先考虑土壤和节水，并降低温室气体的排放。从经济上讲，使这些创新负担得起和可扩展的农民至关重要。但是，此类创新的可伸缩性，成本和农民的可及性，尤其是在不太发达地区的，需要仔细考虑。将这些技术适应各种农作物和气候提出了其他挑战。这篇社论封装了最近发现对营养效率和气候弹性的本质和含义，主张未来，高级技术符合可持续的农业以以环保的方式确保食品。Bhavya等人的文章。对CO 2水平升高如何影响水稻种植有细微的理解，特别关注产量，质量和营养含量。在增加的CO 2条件下，耕种者的数量有所增加，但
气候政策创新者青年营
ii。目标是增强气候变化过程中青年的技术能力和理解，尤其是在决策和实施中。这个能力建设将使他们能够有效地参与政策讨论，并促进在各自国家的NAP和NDC的制定和实施。还设想了青年营，以强调儿童，妇女和女孩的作用，以及青年在气候行动以及塑造新野心方面的作用。考虑到创新的方法和快节奏的学习，该营地还将提供有关外交，新工具和方法的动手培训，以及包括温室气体库存，气候预测和建模，以及透明度和报告，旨在更好地为年轻人提供政策讨论和参与过程中的年轻人。
关于气候变化的声明-Caixabank
在Caixabank，我们认为经济增长和较低的排放是互补的目标。在这方面，向碳中性经济的过渡也涉及财务机会。为了实现这些问题，有必要继续提供可行的解决方案，以涵盖我们的客户和利益相关者的期望和要求，并支持他们向排放中立的过渡。作为这些解决方案的一部分，Caixabank多年来一直在为可再生能源，基础设施和可持续农业项目等资助中发挥了积极作用，以及与客户和发射器积极对话，以促进和支持他们过渡到更可持续的商业模式。同样，我们的资产和养老金计划部门促进了可持续和有影响力的投资。
植物蛋白水解酶：改善粮食可用性针对气候变化效应的贡献和挑战
蛋白酶在原核生物和真核生物中都起着无处不在的作用。在植物中，这些酶在多种生理过程中充当关键调节剂，侵蚀性蛋白质瘤，细胞器开发，衰老，播种，蛋白质加工，环境应激反应，环境应激反应和程序性细胞死亡。蛋白酶的主要功能涉及肽键的分解，导致蛋白质的不可逆翻译后修饰。它们还充当信号分子，最终调节细胞活性，分别分裂并激活了脱肽。此外，蛋白酶通过将错误折叠和异常蛋白质降解为氨基酸而导致细胞修复机制。此过程不仅有助于细胞损伤修复，而且还可以调节生物学对环境压力的反应。蛋白酶在植物素的生物发生中也起着关键作用，该植物激素的生长，发育和对环境挑战的反应（Moloi和Ngara，2023年）。现代农业努力满足由于气候变化和人口迅速增长而导致的粮食，饲料和原材料需求的增加。气候变化是对作物产量潜力产生负面影响的主要因素。在植物防御生化机制内部，蛋白水解酶是几种生理过程的关键调节剂，包括环境应激反应。与动物不同，植物不具有带有移动防御者细胞的自适应免疫系统，因此它们具有通过激活触发生理，形态和生化变化的不同保护机制来适应和适应环境条件的策略。
在富营养化过程中气候变化与人为压力之间的相互作用 - 卷II
富营养化被认为是对全球河口和沿海生态系统健康的最大威胁之一。这是一种全球现象，对食物网，水质和水生化学反应有显着影响。富营养化是向河口和沿海地区供应生态系统生态能力的结果（Nixon，2009； Rabalais等，2009）。营养负荷也可能导致养分比的变化，这可能会在海洋生态系统中产生“不良干扰”。在这一目标中，至关重要的是，沿海地区可以实现良好的环境地位（GES）。引起沿海富营养化的驾驶员设置在多个人类诱发的压力源和富营养化的影响的较大框架内（例如生物多样性，生态系统降解，有害藻类绽放和底部水中的氧气表现出现的损失似乎受到与其他压力的协同作用的加剧，包括过度的压力，沿海沿海发育过度，沿海发育和气候驱动的升高，海水表面温度，海洋酸性和沿海沿岸排放。实际上，气候变化会影响养分的投入和行为，并可能加剧富营养化及其相关的负面影响（Statham，2012; Malone and Newton，2020; Rozemeijer等，2021）。富营养化对水生环境的健康的重要性及其与多种压力的联系导致汇编了当前的研究主题：“在富营养化过程中，气候变化与人为压力之间的局限性，第二卷”。然而，气候变化与富营养化之间的联系很复杂，主要与温度，风向模式，水文周期和海平面上升有关，导致淡水系统的淹没，地层的变化，流动时间和流动性时间和植物生产力，生产力，沿海风暴的活动，沿海风暴活动，物种和ecosys的变化（2012年）。
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。