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行政单位：帕多瓦大学 部门：土地...
高海拔环境对气候变化特别敏感，阿尔卑斯山冰冻圈正受到非常迅速和强烈的影响。了解高海拔流域的水文响应对于管理水资源至关重要，特别是在当前气候变化的背景下，导致固体降水百分比降低、降水输入的时间重新分配和定量变化、温度升高以及夏季更持久的干旱条件。虽然剩余的冰川仍然能够确保足够的水供应，但冰川的减少速度现在非常快。自 19 世纪下半叶以来，全球范围内的山地冰川普遍退缩，例如在阿尔卑斯山，它们失去了最初面积的约三分之二，面积损失率自 2003 年以来不断加快。按照这种速度，冰川的水文缓冲作用将很快耗尽。过去几十年中特别温暖干燥的几年表明，冰川可以补偿稀缺的降雨，对相当大的盆地径流有显著的贡献，尤其是在夏季。这项研究的目的是了解不同的气候和冰川覆盖条件如何改变冰川集水区的水文响应，并分析水文响应的尺度依赖性及其对淡水可用性的影响。调查
海员海外增长和收入基金 - 概况介绍
ALPS Distributors, Inc. 是 Seafarer Funds 的分销商。本材料必须附有或先于招股说明书。查看基金的招股说明书，网址为 seafarerfunds.com/prospectus。重要风险：投资基金涉及风险，包括可能损失本金。国际投资涉及额外风险，包括社会和政治不稳定、市场和货币波动、市场流动性不足以及监管减少。新兴市场通常比发达市场波动更大，投资新兴市场涉及更大风险。固定收益投资面临额外风险，包括但不限于利率、信贷和通胀风险。价值投资面临其内在价值可能无法被大盘认可的风险。投资基金应被视为长期投资。来源：彭博指数服务有限公司。BLOOMBERG® 是彭博金融有限合伙公司及其附属公司（统称“彭博”）的商标和服务标志。彭博或彭博的许可人拥有彭博指数的所有专有权利。彭博或彭博的许可人均未批准或认可本材料，亦未保证其中任何信息的准确性或完整性，亦未对由此获得的结果作出任何明示或暗示的保证，并且在法律允许的最大范围内，两者均不对与此相关的伤害或损害承担任何责任。晨星公司不赞助、认可、出售或推广海员基金。晨星公司不向基金股东或任何公众成员就投资基金的可取性或晨星新兴市场净回报美元指数跟踪新兴市场一般股票市场表现的能力作出任何明示或暗示的陈述或保证。
重建2025会议CFP数字11-25
计划委员会伊利诺伊州伊利诺伊州穆罕默德·阿布哈特大学（Mohamed Aboukhatwa），乌尔巴纳 - 奇莱（Callie）Callie Babbitt Rochester技术学院Bert Bras Bras Georgia Georgia Tech Wan-Wanting（Grace）马萨诸塞州Chen University of Massachusetts - Lowell Dan Cooper University-洛厄尔·丹·库珀大学（Lowell Dan Cooper）阿克伦·萨米·卡拉大学（Akron Sami Kara Kara）新南威尔士大学 /澳大利亚肖恩·凯利·索尔沃斯（Sean Kelly Solvus）全球gül克里默尔大学代顿大学保罗·克里默（Paul Kremer Iowa） Schandl Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO) / Australia Chenhui Shao University of Michigan David Shonnard Michigan Technological University Margaret Sobkowicz-Kline University of Massachusetts Lowell Jeffrey Spangenberger Argonne National Laboratory Sangwon Suh Watershed Meng Tao Arizona State University Vicki Thompson Idaho National Laboratory Hilal Ezgi Toraman Pennsylvania州立大学Mark Balluk Rochester技术学院Eric Williams Rochester技术研究所Roe-Hoan Yoan Yoon Yoon Virginia Polytechnic Institute and State Zhang Zhang Zhang Zhang Zhang Virginia Polytechnic研究所和州立大学Bing Zhu Tsinghua University / frande frande frande drande <
最小的机器学习冰川质量平衡模型
摘要。冰川撤退提出了重要的环境和社会挑战。了解旋转驱动器对冰川进化的局部影响至关重要，大规模平衡是一个核心概念。这项研究介绍了最小的机器学习模型Miniml-MB，该模型旨在针对非常小的数据集实现年度点表面质量平衡（PMB）。基于极端的梯度提升（XGBoost）体系结构，将最小MB应用于瑞士阿尔卑斯山中各个地点的PMB建模，强调需要适当的训练框架和降低降低技术。最小值MB的实质性附加值是其数据驱动的局部质量平衡关键驱动因素的识别。使用两个预测指标实现了最佳的PMB预测性能：平均空气温度（5月至8月）和总降水量（10月至2月）。最小MB模型PMB准确，平均绝对误差（MAE）为0.417 m W.E.在所有站点上。值得注意的是，Miniml-MB证明了相似的，并且在大多数情况下，具有出色的预测能力（PDD）模型（MAE为0.541 M W.E.）。与PDD模型相比，最小值MB在重现极端质量平衡阀方面的有效性较小（例如，2022）属于其训练范围。因此，只要缺少一年的气候条件在训练范围内，最小值MB作为一个不完整的PMB测量站点的空隙填充工具显示出希望。这个
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。
Doliam 推出用于医疗技术的工业加速器……
上周在格勒诺布尔举行的首届 Tech & Fest 再次成为展示格勒诺布尔地区强大创新活力的机会，特别是在电子和医疗保健领域。家族企业 Doliam（在法国和美国拥有 500 名员工）是医疗技术领域的全球领导者，尤其是超声波传感器领域的专家，已通过三个实体在阿尔卑斯山的首府开展业务，该公司利用此次活动与 Linksium 签署了战略合作伙伴关系。其旨在加速医疗科技和深度科技初创企业向工业阶段的转型。医疗技术工业园区。这是 Doliam 领导的位于圣马丹代雷的 MedTech 工业园区项目的目标。 2023 年底，Doliam 收购了前道达尔大楼（5,000 平方米），以便从今年年中开始在那里安置其三个实体的格勒诺布尔员工：IC'Alps、ID4us 和 Moduleus。他们将住在这栋建筑的一半空间里。剩下的 2,500 平方米将专门用于初创企业，体现企业孵化器的精神。 “他们将能够受益于专家的建议和创新技术的加速扩展，从而促进他们的解决方案在市场上的快速实施，”纯粹来自格勒诺布尔的 Doliam 集团高级业务开发人员 Laurent Jamet 解释说，他曾在意法半导体、CEA 工作，也是初创公司 Isorg 的联合创始人。共用的洁净室。目前，他正带领团队收集初创企业的需求，希望能够共享标准微电子设备，以降低生产成本。目标是能够为初创企业提供 4,000 平方米的洁净室，以使他们能够进行小批量和中批量生产。该工业设备与现有建筑位于同一块土地上，预计将于 2025 年底或 2026 年初投入使用。“目标是
骑自行车穿越亚洲 - 古腾堡计划
本书由一系列速写组成，描述了自行车环球旅行中最有趣的部分——我们穿越亚洲的旅程。我们并不是想创造自行车旅行的“记录”，尽管我们骑着自行车行驶了 15,044 英里，这是世界上陆地上最长的连续旅行。在密苏里州圣路易斯的华盛顿大学毕业的第二天，我们动身前往纽约。1890 年 6 月 23 日，我们乘船前往利物浦。仅仅三年后，还差二十天，我们就骑着自行车来到了纽约，就像“绕地球一圈”一样。我们的自行车之旅始于利物浦。在沿着不列颠群岛许多人迹罕至的路线旅行后，我们抵达了伦敦，在那里我们制定了穿越欧洲、亚洲和美洲的计划。我们被告知，在这样的旅程中，最危险的地区是中国西部、戈壁沙漠和中国中部。自马可·波罗时代以来，从未有欧洲旅行者成功从西方穿越中国帝国到达北京。我们穿过英吉利海峡，穿过诺曼底到达巴黎，穿过法国西部的低地到达波尔多，向东翻越小阿尔卑斯山到达马赛，沿着里维埃拉进入意大利。游览完半岛上所有重要城市后，我们于 1890 年最后一天从意大利布林迪西离开，前往希腊科孚岛。从那里我们前往帕特雷，沿着科林斯湾前往雅典，在那里过冬。我们去了君士坦丁堡
Collembola）在冰川岩溶
Springtails（Hexapoda：Collembola）在冰川生态系统中在生物群落中起关键作用，并代表了这种威胁性栖息地的重要生态指标。不可用冰川片状岩体条件下在特殊条件下优化抽样工作的有效抽样协议。我们在21个采样点上测试了Sforzellina冰川（意大利中部阿尔卑斯山）上的三种抽样方法。对于每个采样点，我们进行了：1。Tullgren Funnels; 2。浮选方法； 3。陷阱陷阱。通过ANOVA和N混合模型评估不同采样方法对物种检测的潜在影响，用于浮选方法和Tullgren漏斗。使用的发病率估计量（ICE）用于测试每种采样方法的性能，以比较观察到的估计物种丰富度。我们的分析表明，采样方法影响了记录的物种和个体的数量。Tullgren Funnels收集的物种数量最多，陷阱捕获了最高的平均物种数量，但没有检测到土壤物种。观察到的/估计的物种比率高于陷阱和Tullgren漏斗的比率高于浮选。陷阱陷阱与Tullgren Funnels或Flotation方法的组合在记录的物种数量和功能类型方面最佳。浮选方法收集了两倍以上用塔尔格伦获得的标本数量，这表明从矿物质土壤中提取跳尾的能力更高。浮选方法和Tullgren Funnels从功能的角度检测到了同一社区，但只有浮选方法收集了所有最丰富的物种。这些结果表明，应评估陷阱陷阱和浮选的组合，以最大程度地利用Specie组合组成和功能类别来最大化所获得的信息。
将环境DNA与遥感变量相结合，以绘制沿着大河的鱼类分布
河流生态系统中的生物多样性丧失速度要比限制系统更快，更严重，并且需要空间保护和恢复计划来停止这种侵蚀。关于生物多样性和物种分布的状态和变化的可靠且高度解决的数据对于有效措施至关重要。的高分辨率图仍然有限。与全球卫星传感器的耦合数据具有广泛的环境DNA（EDNA）和机器学习可以实现河流生物分布的快速而精确的映射。在这里，我们研究了使用沿瑞士和法国Rhone River的110个地点的埃德纳数据集组合这些方法的潜力。使用Sentinel 2和Landsat 8图像，我们产生了一组生态变量，描述了河走廊周围的水生栖息地和陆地栖息地。我们将这些变量与基于EDNA的存在和29种鱼类的不存在数据相结合，并使用了三种机器学习模型来评估这些物种的环境适用性。大多数模型表现出良好的性能，表明从遥感中得出的生态变量可以近似鱼类分布的生态决定因素，但是水衍生的变量比河流周围的陆地变量具有更强的关联。物种范围的映射表明该物种沿着瑞士的物种占用物的显着转移，从其瑞士阿尔卑斯山的来源到法国南部的地中海出口。我们的研究消除了将遥感和EDNA结合到大河中物种分布的可行性。该方法可以扩展到任何大河以支持保护方案。
气候变化对...
摘要。野生动物在北半球达到了空前的规模。2022年和2023年的夏天展示了野生鱼的破坏力，尤其是在北美和南欧。全球变暖会导致火灾危险的变化。特定的季节被认为变得更加极端，并将扩展到将来北部纬度地区更温和的地区。但是，在中欧地区的季节性和危险危险的季节性和严重程度将在未来发生变化，还有待调查。多项研究声称，自然的变异性和模型不确定性隐藏了在多模型气候模拟中为未来潜在易发的领域造成危险的趋势。这样的趋势可以用单模初始条件大型合奏（微笑）隔离，这有助于科学家将强制回应与自然变异性区分开。到目前为止，Smile框架仅用于在全球范围内进行危险估算。迄今为止，只有少数动态缩小的区域微笑，尽管它们在区域或局部规模上增强了气候模式的空间代表。在这项研究中，我们在中欧的一个地区使用Canadian区域气候模型版本5大型合奏（CRCM5-LE）在RCP8.5（代表性的浓度途径）场景下，从1980年到2099年，分析目前未限制预言的领域的变化。我们将加拿大待火天气指数（FWI）用作危险指标。研究区域涵盖了四个异质景观，即阿尔卑斯山，高山前陆，南格曼悬崖的低地和