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M(3) – 2023 年 3 月 28 日普通理事会会议 - 阿尔卑斯郡
我们对维多利亚州布莱特市沿途树木砍伐计划表示担忧。树木是我们镇自然美景的重要组成部分，砍伐树木将大大降低该地区的审美吸引力。我们敦促阿尔卑斯郡考虑替代解决方案，在保留树木美丽和价值的同时实现预期结果。社区参与和合作在此过程中至关重要。请重新考虑砍伐树木的提议，并与社区合作，找到一种平衡社区需求和自然环境保护的解决方案。
Alpine Bioviverity会议，6月12日论坛Alpinum 2024，6月13日至14日
高山生物多样性会议的目的是提出《高山公约》加强生物多样性保护的努力，这是对2022年通过的全球生物多样性框架（GBF）的实施的贡献。此外，目标是收集来自阿尔卑斯网络的相关决策者，专家，科学家和代表的前瞻性活动的反馈和建议。《阿尔卑斯公约》的斯洛文尼亚总统职位将提出政策摘要草案，该摘要将作为参与者在保护，连通性和自然恢复领域的深入互动讨论的基础。该会议还将从《生物多样性公约》和《喀尔巴阡公约公约》中提出意见，这是为实施三个公约之间签署的合作备忘录的贡献。
时段基准和家用电器对高寒地区建筑可再生配额的影响
摘要：欧洲的脱碳目标推动了高性能建筑的设计，最大限度地利用可再生能源。因此，欧洲 RED II 指令和意大利法律提高了新建筑和重大翻修所需的最低可再生能源份额。目前，可再生能源比率 (RER) 用于强制性验证，通过每月准稳态计算获得，而许多科学文献使用自耗系数 (SCF) 和负载覆盖系数 (LCF)，通常通过动态模拟计算。然而，使用月度余额意味着通过净计量机制将国家电网用作虚拟电池。在没有昂贵的电力存储的情况下，可再生能源覆盖的实际份额必然会更低。不同指数之间的联系、计算中使用的时间基准的影响以及建筑物实现的实际可再生能源份额（也考虑监管验证框架中没有的插头负载）仍然是悬而未决的问题。本研究分析了在以供暖为主的气候条件下，即特伦托市山区，新建建筑可实现的实际可再生能源份额。通过对建筑和能源系统进行耦合动态模拟，评估可再生能源份额。结果表明，在没有和有额外家用电器负载的情况下，从月度平衡切换到瞬时平衡时，RER 分别下降 13% 和 15%。同样，模拟显示了时间间隔基数如何影响 RER 指数和光伏能源 LCF 之间的差异。
冰川静修会重新组织河流栖息地，使高山无脊椎动物生物多样性不佳1
Alpine River Biotiverity在冰川撤退中受到快速变暖驱动的冰川撤退的威胁，但是我们预测专业冷水物种的未来分布的能力目前有23个限制。在这里，我们将未来的冰川预测，水文路由方法和物种24分布模型联系起来，以量化冰川对整个欧洲阿尔卑斯山的15 25阿尔卑斯河无脊椎动物物种的人口分布的变化，从2020年到2100年。冰川26对河流的影响预计将稳步下降，河网的河流以每十年1％的速度扩展为27个海拔。物种预计将经历上游分布的变化28，其中冰川持续存在，但在功能上灭绝了冰川完全消失。预计有几个29个高山集水区为冷水专家提供气候避难。但是，当今的30个受保护区网络提供了对这些未来避难所的相对较差的覆盖范围，31表明高山保护策略必须改变以适应32个全球变暖的未来影响。33
气候变化破坏了高山生态系统中植物和土壤微生物养分循环的季节性耦合
fi g u r e 2在高山草原中评估的全范围植物和土壤特性的季节性动态。属性按最大季节进行分组：（a）春季； （b）夏天； （c）秋天。在灌木膨胀下，某些特性明显更高（ + s）或较低（-s）。AOA，氨氧化古细菌； AOB，氨氧化细菌； CBH，几核酸水解酶； GLC，β-葡萄糖酶； NAG，N-乙酰葡萄糖氨基酶； Per，过氧化物酶； Pho，磷酸酶；痘，苯酚氧化酶； URE，尿布； xyl，β-二基固醇酶。 出于可视化的目的，将所有变量缩放为平均值为0，标准偏差为1。 对未量化的数据进行统计分析n = 8。 有关更多详细信息，包括实际均值和SE，精确的P和χ2值，请参见表S1 – S3。AOA，氨氧化古细菌； AOB，氨氧化细菌； CBH，几核酸水解酶； GLC，β-葡萄糖酶； NAG，N-乙酰葡萄糖氨基酶； Per，过氧化物酶； Pho，磷酸酶；痘，苯酚氧化酶； URE，尿布； xyl，β-二基固醇酶。出于可视化的目的，将所有变量缩放为平均值为0，标准偏差为1。对未量化的数据进行统计分析n = 8。有关更多详细信息，包括实际均值和SE，精确的P和χ2值，请参见表S1 – S3。
从欧洲阿尔卑斯山的观察记录中检测气候变化对高山质量运动的影响
a Laboratory of Hydraulics, Hydrology, and Glaciology (VAW), ETH Zurich, H ¨ onggerbergring 26, Zurich 8093, Canton Zurich, Switzerland b Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research WSL, Zürcherstrasse 111, Birmensdorf 8903, Canton Zurich, Switzerland c WSL Institute for Snow and Avalanche Research SLF，Flüelastrasse11，Davos Dorf 7260，Canton Grison，瑞士D气候变化，高山地区的极端和自然危害，CERC研究中心CERC，Flüelastrasse11，Davos Dorf 7260，Canton Grison，Canton Grison，瑞士E研究院E研究所E andarta for National for National for Geo-Hyological for National for Geo-Hyological for National for Geo-Hyological for Cance，National for contara for National for Geo-Hyological of Corcepand， Torino 10135，意大利f g´eoazur，observatoire de la c ˆ ote d'Azur，Universit'e c fout瑞士苏黎世，气候变化影响和风险在人类世界（C - CIA），日内瓦大学环境科学研究所，66 Boulevard Carl - Vogt - Vogt - Vogt，日内瓦，日内瓦，1205年，Canton Geneva，Canton Geneva，史威尔郡，IMR 6042 CNR，UMR 6042 CNR，CLERMIT-630 CLERMENT-CLERMENT-CLERMENT-CLERMONT，CLERMONT，CLERMONT，CLERMONT，CLERMONT，CLERMONT，CLERMONT AUVERER，AUVERER，AU u.ant au u.ant，法国J umr ige，Inrae，CNRS，IRD，Grenoble INP，Grenoble Alpes，2 Rue de la Papeterie，Saint Martin d'H`H`H`H`H`H`H`H`H`H`H`38400了，法国K地理技术工程学院Eth Zurich，Sonneggstrasse 5，苏黎世8092，瑞士广州苏黎世M山风险工程研究所，土木工程和自然危害系，Boku University，Peter Jordanstr。82，维也纳1190年，奥地利N Edytem实验室，大学e de Savoie，CNRS，5，Bd de la Mer Caspienne，Le Bourget Du Lac，Cedex，Cedex，73376，法国o农业，森林和食品科学学院瑞士州伯恩，瑞士P Dendrolab。
使用元基因组采矿方法从高山土壤的质体中寻找新的降解酶
塑料材料，包括微塑料，即使在欧洲阿尔卑斯山等偏远和寒冷的环境中也积聚在所有类型的生态系统中。这种污染对环境和人类构成了风险，需要解决。使用大约3,000 m a.s.l.的东部瑞士阿尔卑斯山收集的土壤的shot弹枪DNA宏基因组学，我们确定了可能降解塑料的基因及其蛋白质。我们通过差异丰度分析筛选了质体和大块土壤的宏基因组，并与专门针对推定的塑料降解基因的特定数据库进行了基于相似性的筛选，并选择了具有信号肽的高概率的基因，用于信号肽的细胞外导出和高信任的功能率。此过程导致了9个候选基因的最终列表。预测蛋白的长度在425至845个氨基酸之间，预测产生这些蛋白质的属主要属于Caballeronia和Bradyrhizobium。我们使用异源表达进行了功能验证，然后进行上清液的酶测定。测试的九种蛋白质中的五种显示出我们使用酯酶测定时的活性显着增加，而从候选基因（一种水解酶型酯酶）中的五种蛋白质中的一种显然具有最高的活性，高于双倍以上。，我们仅用来自酯化酯酶测定中五个候选基因的蛋白质对塑料类型的塑料降解和生态®进行荧光测定，但是像阴性对照一样，这些蛋白质并未显示出任何偶尔的活性。相比之下，阳性对照的活性（包含文献中已知的Pla降解基因插入物）是阴性对照的20倍以上。这些发现表明，在计算机筛选中进行功能验证，适合查找新的降解酶。尽管我们只发现了一种新的酯酶酶，但我们的方法有可能应用于任何类型的土壤和各种生态系统中的塑料，以快速有效地寻找新的塑料降解酶。
使用机器学习模型绘制高山谷（意大利北部）中的土壤有机碳库存和不确定性
摘要：在这项研究中，我们对两个土壤层（0-10 cm和0–30 cm; Soc股票10和SOC 10和SOC 30）的土壤有机碳库存（SOC库存）和相关的不确定性进行了全面分析。，我们在不同的机器学习模型中采用了数字土壤图（DSM）方法，包括多元自适应回归花纹（MARS），随机森林（RF），支持向量回归（SVR）和Elastic Net（ENET）。我们的数据集包含来自110个Pro文件的土壤数据，考虑到存在岩石碎片的存在，所有基于散装密度（BD）的所有采样点的SOC库存计算，无论是测量还是估计。作为我们研究的环境协变量，我们使用了环境变量，尤其是从数字高程模型（具有20 m像素分辨率），土地覆盖数据和气候图中得出的地貌学参数。为了评估模型的有效性，我们使用确定的系数评估了他们预测SOC股票10和SOC股票30的能力（R 2）。SOC股票10的结果如下：火星0.39，ENET 0.41，RF 0.69和SVR 0.50。对于SOC库存30，相应的R 2值为：MARS 0.45，ENET 0.48，RF 0.65和SVR 0.62。此外，我们计算了均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），偏差和Lin的一致性相关系数（LCCC），以进行进一步评估。使用RF模型的由此产生的SOC库存图显示了SOC股票10的RMSE = 1.35 kg m -2的精度，而SOC库存的RMSE = 3.36 kg m -2的精度。为了绘制SOC库存的空间分布并解决两个土壤层中的不确定性，我们选择了RF模型，因为它的性能更好，如最高R 2和最低的RMSE和MAE所示。为了进一步评估和说明土壤图的精度，我们通过分析了表现最佳的RF模型的50个迭代的标准偏差（SD），进行了不确定性评估和映射。该分析有效地强调了我们土壤图中获得的高精度。不确定性的地图表明，与SOC股票相比，RF模型可以更好地预测SOC股票10。预测SOC股票的正确范围是该方法论的主要局限性。
库存，起源和未来的轨迹隐藏土壤有机碳在高山高山地区的块状田野中
多年冻土由于全球温度的升高而变暖，从而改变了这些环境中的碳循环。研究主要集中于北极冻土，但我们缺乏有关高山冻土区潜在C积累和释放的时间和幅度的数据。这些环境在带有和没有图案的地面上包含山顶（> 2900 m）上的块状场，这些地面主要不含植被，因此被认为不含土壤有机碳（SOC）。以冰冻和融化的粗糙和细材料分离的事实，我们的目的是测试没有植被的高山区域是否确实不含SoC，或者它们是否含有隐藏的碳，这可能代表气候变暖后可能代表CO 2来源。通过在相同或稍低的海拔地区采样植被土壤，我们想测试在不久的将来，在气候变暖下，Blockfields中的SOC股票将如何发展。
高山生态中的多尺度高分辨率地形模型：机载激光雷达和无人机立体摄影测量技术的优缺点
摘要：高山环境易受气候变化影响，迫切需要准确建模和了解这些生态系统。过去十年来，使用数字高程模型 (DEM) 来获取代理环境变量的普及度不断提高，特别是因为 DEM 可以相对便宜地以非常高的分辨率 (VHR；<1 米空间分辨率) 获取。在这里，我们实现了一个多尺度框架，并比较了由光检测和测距 (LiDAR) 和立体摄影测量 (PHOTO) 方法产生的 DEM 衍生变量，目的是评估它们在物种分布建模 (SDM) 中的相关性和实用性。以瑞士西部阿尔卑斯山两个山谷的北极高山植物 Arabis alpina 为例，我们表明 LiDAR 和 PHOTO 技术均可用于生成用于 SDM 的 DEM 衍生变量。我们证明，PHOTO DEM 的空间分辨率至少为 1 米，其精度可与 LiDAR DEM 相媲美，这在很大程度上要归功于与市售的 LiDAR DEM 相比，PHOTO DEM 可以根据研究地点进行定制。我们获得了空间分辨率为 6.25 厘米 - 8 米（PHOTO）和 50 厘米 - 32 米（LiDAR）的 DEM，其中我们确定 SDM 中 DEM 衍生变量的最佳空间分辨率在 1 到 32 米之间，具体取决于变量和站点特征。我们发现 PHOTO DEM 范围的缩小改变了所有衍生变量的计算，这对它们的重新计算产生了特殊影响