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这将受到伤害：天气异常，供应链压力和通货膨胀，WP/24/79，2024年4月
在过去三年中，世界经济经历了一系列前所未有的冲击，破坏了供应链，造成了深层衰退，并将通货膨胀推向了1970年代以来的最高水平。虽然通货膨胀处于下降轨迹，但经济活动正在延长，但脆弱性仍然存在。全球经济和金融市场最重要的风险之一是气候变化。随着人类引起的气候变化在未来几十年的加速中，极端天气条件的频率和严重程度更高，可能会对物理基础设施和经济活动产生深远的不利影响。有令人信服的证据表明，与气候相关的自然灾害对通货膨胀和经济增长有重大影响。这种关系的一个重要渠道是在全球供应链中，在商品和服务的生产和分销中，天气异常的影响（由于气候变化而引起）。在19009年大流行期间的破坏以及随之而来的全球通货膨胀的急剧增长强调了风险对全球复杂且相互依存的供应链网络的重要性。随着全球温度的上升，极端天气事件强调运输基础设施和高度联系的全球供应链，中断了产量，导致短缺并导致价格上涨。需求端因素肯定在推动通货膨胀中起着重要作用，但是本文旨在通过研究天气异常对全球供应链和通货膨胀动态的影响来缩小文献中的重要差距。我们的结果具有重要的政策影响。使用每月数据涵盖六个大型且多样化的经济体，即中国，欧元区，日本，韩国，英国和美国，在1997 - 2021年期间，我们实施了结构性矢量自动性（SVAR）模型，并追踪天气障碍对供应链和膨胀动力学的同时影响。据我们所知，这是文献中首次尝试使用SVAR模型调查天气冲击对供应链压力的影响以及通货膨胀量的替代措施，该模型可以深入了解气候变化如何影响全球供应网络和通货膨胀动态，而不是分析中使用的国家样本以外的样本。对于鲁棒性，我们还实施了局部投影（LP）方法，以跟踪温度异常对供应链和通货膨胀随时间的影响的动态影响。我们发现天气异常可能导致供应链中断，然后导致通货膨胀压力。我们的结果（基于高频数据和对替代性估计方法的鲁棒性）显示了样本中各个国家的显着异质性，我们归因于天气冲击的严重程度和供应链破坏的脆弱性的差异。天气冲击对供应链和通货膨胀动态的影响可能会随着气候变化的加速变化而变得更加明显，这种变化可能会产生非线性影响。尽管我们的经验结果并不总是显示出天气冲击与供应链中断之间的牢固积极联系，但由于某种程度上使用了聚集的供应方中断，但这并不意味着我们可以对增加天气异常的自满。例如，在巴拿马运河中，严重的干旱大大降低了水位，破坏了连接亚洲和北美的贸易路线。中央银行家应考虑天气异常对供应链和通货膨胀动态的持续影响，以防止牢固的第二轮效果和解放通货膨胀的预期。更直接地，政府可以为气候变化改编以加强关键基础设施，从而最大程度地减少供应链中断。
这将受到伤害：天气异常，供应链压力和通货膨胀，WP/24/79，2024年4月
摘要：随着气候变化的加速，极端天气事件的频率和严重性预计会恶化，并对世界各地的生态系统，物理基础设施和经济活动产生更大的不利影响。本文研究了天气异常如何影响全球供应链和通货膨胀动态。在1997 - 2021年期间，使用六个大型和多样化的经济体（中国，欧元区，日本，韩国，英国和美国）的每月数据，我们实施了一个结构性矢量自动性模型，并记录了天气异常可能会破坏供应链，随后导致通货膨胀压力。我们的结果基于高频数据，对替代性估计方法的鲁棒性表明，这些影响在各个国家 /地区各不相同，具体取决于天气冲击的严重性和供应链中断的脆弱性。天气冲击对供应链和通货膨胀动态的影响可能会随着气候变化的加速变化而变得更加明显，这种变化可能会产生非线性影响。这些发现具有重要的政策影响。中央银行家应考虑天气异常对供应链和通货膨胀动态的影响，以防止第二轮影响和对通货膨胀期望的脱身。更直接地，政府可以为气候变化改编以加强关键基础设施，从而最大程度地减少供应链中断。
气候异常和邻里拥挤在塑造旧生长和有选择性记录的热带森林中
1 AMAP（植物与植被建筑的植物学和建模），蒙彼利埃大学，Cirad，CNRS，CNRS，Inrae，IRD，IRD，Montpellier，法国； 2 UMR Ecofog（Agroparistech，Cirad，CNRS，Inrae，Antilles，Antilles，圭亚那大学），法国库鲁； 3 Cirad，UMR Ecofog（Agroparistech，CNRS，Inrae，Antilles，Antilles，圭亚那大学），法国库鲁； 4奥地利维也纳维也纳大学微生物和环境系统科学中心； 5佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州的生物科学系； 6英国牛津大学牛津大学环境变革学院地理与环境学院6； 7 Inrae，洛林大学，Agroparisech，Umr Silva，法国南希； 8奥地利维也纳自然资源与生命科学大学植物学研究所； 9美国马里兰州埃奇沃特市史密森尼环境研究中心； 10森林全球地球天文台，史密森尼热带研究所，巴拿马城，巴拿马和11个布鲁塞尔大学，布鲁塞尔，比利时，布鲁塞尔大学
研究文章的一个混合LSTM-KNN检测市场微观结构异常的框架：信用DEFA中的高频跳跃行为的证据
本文提出了一个新型混合LSTM-KNN框架，用于检测高频信用违约互换（CDS）市场中市场微观结构异常。该框架将长期短期记忆网络的时间学习能力与K-Nearthert邻居分类的模式识别强度相结合，以识别价格上涨和市场异常。通过分析2020年至2023年的高频CD市场数据，包括来自五个主要CD指数的250万个数据点，该研究表明跳跃检测准确性有了显着提高。混合模型的准确率达到92.8％，与独立的深度学习方法相比，比传统统计方法提高了15.2％，增强了8.5％。该框架保持计算效率，平均处理延迟为48.2毫秒，从而实现了实时市场应用。经验分析揭示了检测到的跳跃与市场流动性状况之间的密切相关性，而投标差价和订购书籍失衡被确定为关键预测指标。该研究在风险管理和市场监视中对市场微观结构动态和实际应用有助于理论理解。
无线电掩盖建模实验（Romex）
摘要：强大的2023–24厄尔尼诺尼诺（ElNiño）是否辜负了炒作？尽管气候预测是继承的概率，但许多用户将厄尔尼诺事件与预期影响的确定性映射（例如，湿或干燥区域）进行了比较。在这里，使用此事件作为指南，我们表明没有ElNiño完全匹配理想的图像，并且观察到的异常只会部分匹配预期的图像。实际上，气候异常与预期的ENSO影响与事件的强度相比的程度倾向于扩展。2023–24事件通常与美国各地的ENSO期望很好。但是，情况并非总是如此，因为分析表明，与历史ENSO的影响模式更大，而某些气候变量比其他偏见（例如温度）更容易出现（例如降水）。用户应将这种固有的不确定性纳入其风险和决策分析中。
项目129：由岸上启动的AUV
图1。DIVE-LD Geophysical Survey Build................................................................................. 2 Figure 2.DIVE-LD Geophysical Survey Sensors ............................................................................. 2 Figure 3.Side Scan Sonar, Magnetometer, and Combined Image of Overlapping Cable ................ 3 Figure 4.Mission Control View of Test Area ................................................................................... 4 Figure 5.Dive Spotter Anomalies Detected ...................................................................................... 5 Figure 6.潜水重新启动路径...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................SBP Anomalies Detected ................................................................................................... 7 Figure 8.Manual Control of DIVE-LD from Support Vessel ........................................................... 10
是什么驱动了北大西洋涛动的温度异常模式？第一部分：地表气温异常的增长和衰减
综合分析用于研究驱动与北大西洋涛动 (NAO) 相关的地表气温异常模式增长和衰减的物理过程。利用欧洲中期天气预报中心在其再分析模型中实施的热力学能量方程，我们表明异常风对气候温度场的平流驱动了两个 NAO 阶段的地表气温异常模式。非绝热过程与这种温度平流强烈相反，最终导致地表气温异常恢复到其气候值。具体而言，在格陵兰岛、欧洲和美国，长波加热/冷却与水平温度平流相反，而在北非，垂直混合与水平温度平流相反。尽管表皮温度和地表气温异常模式之间存在明显的空间对应关系，但发现驱动与 NAO 相关的这两个温度异常的物理过程是不同的。表层温度异常模式由向下的长波辐射驱动，而如上所述，地表空气温度异常模式由水平温度平流驱动。这意味着，尽管地表能量预算是了解表层温度变化的有用诊断工具，但不应将其用于了解地表空气温度变化。
新型数字异常、海马萎缩和突变扩大了 Houge 型 X 连锁综合征智力发育障碍 (MRXSHG) 中 CNKSR2 的基因型和表型谱
推荐引文 推荐引文 Ghasemi，Mohammad Reza；法塔赫，萨汉德·德赫拉尼；本-马哈茂德，阿菲夫；古普塔，维杰；拉拉·G·斯图恩；莱斯卡、盖坦；查特伦，尼古拉斯；康拉德·普拉泽；埃德里，帕特里克；萨德吉，侯赛因；伊西多尔，伯特兰；本杰明·科涅；舒尔茨，海蒂 L.；克劳斯佩-施图贝克，伊洛纳；佩里亚萨米，拉达克里希南；南普蒂里，席拉；米尔法赫莱，礼萨；阿利扬普尔、萨哈尔；西尔布，史蒂芬；普法伊弗，乌尔里希；斯普兰格，斯蒂芬妮；格伦德曼-豪瑟，凯瑟琳；哈克，托比亚斯·B.；帕帕佐普卢，玛丽亚·T.；达·席尔瓦·贡萨尔维斯，泰琳； Panagiotakaki, Eleni；Arzimanoglou, Alexis；Tonekaboni, Seyed Hassan；Lacassie, Yves；等人，“新型数字异常、海马萎缩和突变扩大了 Houge 型 X 连锁综合征性智力发育障碍 (MRXSHG) 中 CNKSR2 的基因型和表型谱”(2024)。医学院教职员工出版物。3292。https://digitalscholar.lsuhsc.edu/som_facpubs/3292 10.1002/ajmg.a.63963
引用Taksande A，Jameel PA，Rao R，Taksande B，DamkeS。胎儿中心脏异常的患病率诊断为心脏内回声焦点：
ntracardiac回声焦点（ICEF）是由胎儿心脏内部的超声来进行的，其亮度与骨骼的亮度相当。它首先由Schechter等人描述。[1]在1987年，在胎儿心脏的左心室中，它们归因于弦的增厚。通常，焦点没有声阴影，位于乳头肌肉附近或内部。它与房室瓣膜同步移动。在执行基本的回声二维图时，可以在4个腔室视图中可视化它[2]。ICEF最常在左心室中可视化，在右侧或两种情况下较少见。虽然左心室中的一个ICEF是最常见的发现，但经常会看到多个焦点。这些焦点的大小变化，但通常小于6 mm [1，2]。回声局灶性焦点表明对弦和乳头状肌肉的微观量化。回声灶与心脏结构异常和染色体异常越来越多。
探索胎儿大脑：成像，预后和咨询
BST分钟会议1：第一三个月的演讲者 - 前缀，全名，国家 /地区08：00 10欢迎和简介Francesco d'Antonio（意大利）08:10 20 20筛查和诊断性胎儿神经形态图：ISUOG指南ASMA Khalil（UK）（英国）08:30 20 20 efter termester afirster afirst imemosemosemosion simainsiman sigration inlimantions abreations necrioning asemantion inly of inagrions of 50（ Spina Bifida 11-14周Simon Meagher（澳大利亚）09:10 20 3D评估Rabih Chaoui（德国）09:30 09:30 30小组讨论 - 实时问答10:00教职员工10:00 20早产时间2：Sesond中期：SESOND MIDERS：SESOND COND MISTERS：COMMON CNS ANOMALIES 10:20 ANOMALIES 10：20 10:40 20 Callosum Callosum Simon Meagher（澳大利亚）