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World File Search System雪腐
初始雪况对北落基山脉大气河流数值天气模拟的影响
摘要：雪的热和辐射特性对陆地表面能量平衡产生强烈影响，从而对其上方的大气产生影响。山区的陆地表面积雪信息知之甚少。很少有研究检查过中纬度冷季高分辨率、对流允许的数值天气预报模型中初始陆地表面积雪条件的影响。使用天气研究和预报 (WRF) 模型的高分辨率 (1 公里) 配置，测试陆地表面积雪对大气能量输送和随后的地面气象状态的影响程度，包括平静条件和 3 月下旬温暖大气河流的天气特征。一组合成但真实的雪状态被用作模型运行的初始条件，并比较了产生的差异。我们发现，在这两个时期，雪的存在 (不存在) 会使 2 米空气温度降低 (升高) 多达 4 K，并且大气通过从邻近地区平流湿静态能量来响应雪扰动。雪量和积雪面积都是影响 2 米空气温度的重要变量。最后，WRF 实验产生的气象状态用于强制离线水文模型，表明融雪率可以增加/减少 2 倍，具体取决于主天气模型中使用的初始雪况。我们提出，中尺度模型中陆地表面雪特性的更真实表示可能是水文气象可预报性的来源
快速的傅里叶 - 切比雪夫方法kubo公式的真实空间模拟
Kubo公式是我们对近平衡转运现象的理解的基石。虽然从概念上优雅，但Kubo的S线性响应理论的应用在有趣的问题上的应用是由于需要准确且可扩展到一个超出一个空间维度的大晶格大小的算法。在这里，我们提出了一个一般框架来研究大型系统，该系统结合了Chebyshev扩展的光谱准确性与分隔和串扰方法的效率。我们使用混合算法来计算具有超过10个位点的2D晶格模型的两端电导和大量电导率张量。通过有效地对数十亿次Chebyshev矩中包含的微观信息进行采样，该算法能够在存在猝灭障碍的情况下准确地解决复杂系统的线性响应特性。我们的结果为未来对以前难以访问的政权进行运输现象的研究奠定了基础。
大麦二萜类植物抗毒素抑制禾谷镰刀菌感染但增强大麦根部根腐病菌定植
植物免疫是一个多层次的过程，包括识别病原体的模式或效应物以引发防御反应。这些包括诱导通常会限制病原体毒力的多种防御代谢物。在这里，我们在代谢物水平上研究了大麦根与真菌病原体根腐病菌 ( Bs ) 和禾谷镰刀菌 ( Fg ) 之间的相互作用。我们发现大麦烷是一组以前未描述过的具有抗菌特性的罗丹烷相关二萜类化合物，是这些相互作用中的关键参与者。Bs 和 Fg 感染大麦根会引发 600 kb 基因簇中的大麦烷合成。在酵母和本氏烟中异源重建生物合成途径产生了几种大麦烷，包括功能最丰富的产品之一 19-b-羟基大麦三烯酸 (19-OH-HTA)。该簇二萜合酶基因的大麦突变体无法产生大麦烷，但出乎意料的是，Bs 的定植率却降低了。相比之下，另一种大麦和小麦真菌病原体禾谷镰刀菌在完全缺乏大麦烷的突变体中的定植率要高 4 倍。因此，19-OH-HTA 可增强 Bs 的发芽和生长，而抑制其他致病真菌，包括 Fg。显微镜和转录组学数据分析表明，大麦烷可延缓 Bs 的坏死营养期。综上所述，这些结果表明，诸如 Bs 之类的适应性病原体可以破坏植物的代谢防御，以促进根部定植。
引用Daranagama Das和Takeuchi W（2025）智能手机应用于在油棕中检测和可视化基础茎腐病阶段。正面。 r
农产品，使其成为满足各种需求的首选。此外，棕榈油发挥了至关重要的经济作用，对生产国，尤其是马来西亚和印度尼西亚的国内生产总值（GDP）做出了重大贡献（Jazuli等，2022）。为了确保一致的生产并支持其经济重要性，油棕行业的可持续性至关重要（Siddiqui等，2021）。油棕种植园面临各种植物疾病和害虫的显着威胁，由真菌Ganoderma Boninense引起的基础茎腐病（BSR）是最关键的挑战，尤其是在马来西亚和印度尼西亚（Baharim等人，2024年，2024年； Liaghat等人； Liaghat等人，2014年）。BSR显着降低了产量，通常会降低50％至80％，并且可能在成熟的油棕架上导致高达80％的死亡率到其25年寿命的中点（Murphy等，2021）。年轻的棕榈通常在显示症状的6 - 24个月内屈服，而成熟的棕榈也可以额外生存2 - 3年（Siddiqui等，2021）。病原体感染了树干的木质部，破坏了水和营养分布。这会导致症状，例如黄色和坏死叶，未打开的长矛，冠层尺寸减小以及特征性的裙子状冠状形状（Baharim等，2024）。然而，这些叶面症状通常出现在感染的晚期阶段，使得早期发现很难（Baharim等，2024）。最大程度地减少BSR的影响仍然是产生油棕国家的主要挑战，尤其是马来西亚和印度尼西亚（Baharim等，2024）。，例如，Maeda-Gutiérrez等。早期发现BSR感染可以及时治疗感染的油棕，从而防止了对树的进一步损害（Husin等，2020）。BSR检测可以大致分为三种方法：手动，基于实验室和远程技术（Husin等，2020）。传统的手动方法涉及劳动密集的视觉检查，这些视觉检查通常对大型种植园而言通常不具体（Husin等，2020）。相比之下，实验室程序，例如Ganoderma选择培养基（GSM），聚合酶链反应（PCR）和与多克隆抗体（ELISA-PABS）的酶连接的免疫吸附测定是时间耗时，昂贵，并且缺乏精确。此外，这些方法通常只有在疾病已经明显升级时才产生结果（Bharudin等，2022； Tee等，2021）。遥感技术包括基于基的方法，例如陆层激光扫描（Husin等，2020）和电子鼻系统（Abdullah等，2012），以及基于UAV的成像（Ahmadi等，2023; Baharim等，2023）和Satellite Platferal（2021）和2021的空中方法。然而，这些方法通常面临诸如高运营成本，有限的空间解决方案以及在广泛采用方面的困难之类的挑战。这强调了对早期检测BSR的更快，更具成本效益的方法的关键需求（Bharudin等，2022）。深度学习的进步在各种计算机视觉任务中取得了巨大的成功，尤其是在图像分类中（Barman等，2024）。同样，Ahad等人。卷积神经网络（CNN）已成为视觉识别的主要结构（Barman等，2024）。（2020）评估了五个CNN模型，包括Alexnet（Krizhevsky等，2012），Googlenet（Szegedy等，2015），Inception v3（Szegedy等，2016），2016年），Resnet 18和Resnet 18，and Resnet 50（He He et and for Goognet coogne for Anee for Sneas and and and and and and nine nine nine nine nine nine nine nine nine nine nine类型， 99.72％。（2023）证明了CNN对水稻疾病分类的潜力，其中一个集合框架（DEX）
用户手册有效微生物（EM
1. 使用 EM 加速落叶的分解。将 1 杯（200 CC）EM 与 1 罐（10 升）水混合，然后倒在落叶堆上。如果有新鲜的草，可以将其混合进去。因为新鲜草中的水分以另一种方式有助于加速分解。 （如果有牛粪，可以将其混入发酵过程中。）给整堆落叶浇水。用保鲜膜覆盖。混合原料每周一次，当落叶开始分解时，同时浇注 EM。将土壤混入栽植床。与腐叶混合，比例为土壤：腐叶堆肥 1：3。 2. 为消除异味，将 1 杯膨胀 EM（200 CC）与 1 个喷壶（10 升）混合。倒在需要除臭的地板或材料堆上。放置 10-15 分钟。如果该区域有异味，请用刷子刷洗。再倒入清水清洗即可。3.是制作植物生长素，鲜奶素，发酵其他废弃物的原料。4.是制作EM Ball微生物球的原料。
新闻稿 MDKA 报告 2024 年第四季度业绩强劲......
PT Merdeka Battery Materials (IDX: MBMA) 的镍业务表现强劲，主要得益于 SCM 矿。本季度，SCM 矿实现了创纪录的 340 万湿公吨褐铁矿和 300 万湿公吨腐泥土产量，同比分别增长 110% 和 108%。同季度，201 万湿公吨腐泥土矿石交付给 MBMA 的 RKEF 冶炼厂，410 万湿公吨褐铁矿矿石出售给 PT Huayue Nickel Cobalt，产生了 7,320 万美元的未经审计收入，平均售价为 17.9 美元/湿公吨。 MBMA 的精炼厂共生产了 30,716 吨镍产品，包括 18,823 吨镍生铁（“ NPI ”）和 11,893 吨高品位镍锍（“ HGNM ”）。这分别产生了 2.238 亿美元的未经审计收入和 1.588 亿美元的收入，平均售价分别为 11,887 美元/吨和 13,229 美元/吨。
DNA-疫苗诱导的免疫反应与雪貂模型中的病毒SARS-COV-2滴度相关
1 Neomatrix，00128罗马，意大利； compagnone@takisbiotech.it 2 Takis，00128意大利罗马； pinto@takisbiotech.it（e.p.）; salvatori@takisbiotech.it（E.S.）; lione@takisbiotech.it（l.l.）3 EVVIVAX，00128意大利罗马4 Ingm-Istituto Nazionale di Genetica Molecolare“ Romeo ed Enrica in Vernvernizzi”，20122年，米兰，意大利米兰； Marchese@ingm.org（S.M.）; defrancesco@ingm.org（R.D.F.）5免疫学，移植和传染病，IRCCS San Raffaele科学研究所，20132年意大利米兰； rava.micol@hsr.it（M.R.）; iannacone.matteo@hsr.it（m.i。）6英国卫生安全局（UKHSA），索尔兹伯里SP4 0JG，英国Porton Down； kathryn.ryan@ukhsa.gov.uk（K.R. ）; yper.hall@ukhsa.gov.uk（y.h。 ）; emma.rayner@ukhsa.gov.uk（E.R. ）; javier.salguero@ukhsa.gov.uk（F.J.S. ）; jemma.paterson@ukhsa.gov.uk（J.P。）7 Vita-Salute San Raffaele大学，20132年意大利米兰8实验成像中心，IRCCS San Raffaele科学研究所，20132年，米兰，20132年，米兰，意大利9号，99号药理学和生物学科学（DISEFEB），摩兰，2013年3月3日conforti@evvivax.com（A.C。）; aurisicchio@takisbiotech.it（L.A.）; palombo@neomatrixbiotech.com（f.p。）6英国卫生安全局（UKHSA），索尔兹伯里SP4 0JG，英国Porton Down； kathryn.ryan@ukhsa.gov.uk（K.R.）; yper.hall@ukhsa.gov.uk（y.h。）; emma.rayner@ukhsa.gov.uk（E.R.）; javier.salguero@ukhsa.gov.uk（F.J.S.）; jemma.paterson@ukhsa.gov.uk（J.P。）7 Vita-Salute San Raffaele大学，20132年意大利米兰8实验成像中心，IRCCS San Raffaele科学研究所，20132年，米兰，20132年，米兰，意大利9号，99号药理学和生物学科学（DISEFEB），摩兰，2013年3月3日conforti@evvivax.com（A.C。）; aurisicchio@takisbiotech.it（L.A.）; palombo@neomatrixbiotech.com（f.p。）
通过物理积雪模型标签从卫星SAR图像中从卫星SAR图像中湿雪检测
摘要 - 卫星成像对湿积雪的检测目前是无监督的，由于难以在极端环境中收集地面真相，因此缺乏定量评估。在本文中，我们建议考虑与物理模型相关的信息，以使用合成孔径雷达（SAR）图像进行监督学习雪性能的目的。此数据集由Sentinel-1 SAR图像构造，并增强了从数字高程模型（DEM）获得的地形信息。使用Crocus物理雪模型在北阿尔卑斯山的规模上完成此数据的标签。然后，我们对标记数据集的13种组合进行了培训，这些数据集是广泛的机器学习模型，以定量确定湿积雪检测任务的最相关学习者。结果证明了不同算法之间的一致性，在将偏振法组合和地形方向数据纳入模型的输入中时，观察到了很大的改进。通过比较法国大型Rousses的验证区域上获得的湿雪地图与现有的哥白尼产品，分数雪覆盖（FSC）和SAR湿雪（SAR湿雪（SWS）），评估了在此数据集上训练的最佳算法解决方案。我们还比较了在测试区域的一个气象站获得的时间结果。结果显示，使用监督的学习方法，在熔融期间更好地表示湿积雪，以及在冬季被分类为湿的区域的减少。
一种用于计算频谱固定辐射变量优化的雪反击的多功能方法：valhalla v1.0
摘要。在气候模型中，雪反照率方案一般仅计算窄带或宽带反照率，这导致了显着的不确定性。在这里，我们介绍了基于规格固定的辐射变量（Valhalla 1.0版）的多功能反照率计算方法，以优化光谱雪反照率计算。对于这种操作，积雪吸收的能量是由雪（tartes）和光谱辐照模型的光谱反照率模型的两流射线传递来衡量的。该计算考虑了基于降雪的辐射转移的分析近似，就考虑了入射辐射的光谱特征和雪的操作特性。对于这种方法，计算了30个波长，称为扎点（TPS），并计算16个参考iranciance pro文件，以结合吸收的能量和参考辐照度。然后，将吸收能量的能量插值，每个波长在两个TPS之间具有足够的核函数，这些核函数源自辐射转移，以降雪和大气。我们表明，吸收能量计算的准确性主要取决于参考文献对模拟的辐照度的适应（对于宽带吸收能量的绝对差<1 w m-2的绝对差<1 w m-2，绝对差<0。005用于宽带反照率）。除了准确性和计算时间的性能外，该方法还适用于任何大气输入（宽带，窄带），并且很容易适应整合到全球或区域气候模型的辐射方案中。
