讨论了抽象的二氧化碳去除(CDR),以抵消残留的温室气体排放,甚至逆转气候变化。符合巴黎协定的“远低于2℃”的升温目标的政府间跨政府间小组的所有排放场景包括CDR。海洋碱度增强(OAE)可能是一种可能的CDR,其中人造碱度增加了海洋的碳吸收。在这里,我们研究了OAE对两个观察到的大型扰动参数集合中建模的碳储层和通量的影响。oae在技术上是成功的,并将其作为SSP5-3.4温度过冲场景中的额外CDR部署。涉及大气CO 2反馈的权衡导致碱度驱动的大气CO 2降低-0.35 [ - 0.37至-0.37至-0.33]摩尔碱度添加(技能加权平均值和68%C.I.)。已实现的大气CO 2降低以及相应的效率,比直接碱度驱动的海洋吸收的增强小两倍以上。碱度驱动的海洋碳吸收部分被从陆地生物圈中释放出来的碳和降低的海洋碳汇所抵消,以响应OAE下的大气中降低的大气CO 2。在第二步中,我们使用CO 2峰模拟中的Bern3D-LPX模型在理想化的情况下解决表面空气温度变化(∆ SAT)的滞后和时间滞后,其中∆ SAT增加到〜2°C,然后根据CDR的结果下降至〜1.5℃。∆ SAT滞后于18 [14-22]年的CO 2降低,这取决于各个集合成员的平衡气候灵敏度。这些折衷和滞后是地球系统对大气CO 2变化的响应的固有特征,因此对于其他CDR方法同样重要。
非盲反卷积的目的是从鉴定获得的内核中恢复其模糊的图像。iS iSTING TEEP神经体系结构通常是基于大型地面真相图像的大型数据集建立的,并接受了监督训练。并不总是可用的,尤其是针对生物化应用,敏锐的高质量地面真相图像并不总是可用的。这严重阻碍了当前方法在实践中的适用性。在本文中,我们提出了一种新型的非盲卷曲方法,该方法利用了深度学习和经典迭代反卷积算法的力量。我们的方法结合了一个预先训练的网络,从输入图像中提取深度特征以及Itera的Richardson-Lucy反卷积步骤。随后,采用零射击优化过程来集成反浏览特征,从而产生高质量的重建图像。通过使用经典的迭代反卷积方法进行初步重构,我们可以有效地利用较小的网络来产生最终图像,从而加速重建,同时减少需求量,以减少有价值的计算资源。我们的方法证明了各种现实世界应用程序中的显着改进。