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从政治生态学视角理解北极气候变化的影响
摘要 气候变化是一个至关重要的全球性问题，对环境、社会和经济有着深远的影响。政治生态学研究政治制度、社会不平等和生态问题与气候变化之间的关系。它关注权力动态、资源分配和政治决策如何影响脆弱性、适应和减缓努力，强调政治、生态和气候变化影响之间的相互关联。北极气候变化对原住民产生了深远的地缘政治、环境和社会经济影响。然而，很少有研究从政治生态学的角度来研究这些相互作用。本文，我们从政治生态学的视角回顾和分析塑造北极气候变化和受其影响的复杂关系和权力动态，以了解政治、经济和社会因素如何相互作用，从而推动气候变化的影响和应对。我们引入“北极政治生态学”一词来理解这些动态。本文探讨了原住民知识、环境治理和原住民主权在控制生产资源、促进可持续实践以及应对气候变化挑战方面的重要性。我们强调，需要采取一种综合的方法，将北极气候变化的政治生态纳入考量，以理解资本主义、殖民主义和资源开发之间的相互作用。
北极苔原积雪特性的多物理合奏建模
摘要。复杂的积雪模型，例如Croscus和Snekpack，难以正确模拟北极积雪中的密度和特定表面积（SSA）的预测，这是由于风诱导的压实压实的低估，碱性植被的流动性融合量和水分流动量不足而陈述。To improve the simulation of profiles of density and SSA, parameterisations of snow physical pro- cesses that consider the effect of high wind speeds, the pres- ence of basal vegetation, and alternate thermal conductivity formulations were implemented into an ensemble version of the Soil, Vegetation, and Snow version 2 (SVS2-Crocus) land surface model, creating Arctic SVS2-Crocus.默认和北极SVS2-Crocus的合奏版本是由原位气象数据驱动的，并使用了Snowpack特性（Snow Water Eorsevent，Swe； Depth; Depth; Depth;密度；密度；密度；密度； SSA）在越野谷溪（TVC），Northwest Terrories，加拿大，加拿大，超过32岁，1991年至202年。结果表明，默认和北极SVS2-Crocus都可以模拟SWE的正确幅度（root-Mean-Square误差，RMSE，RMSE，对于两个合奏 - 55 kg m-2）和降雪深度（默认的RMSE - 0.22 M;北极RMSE - 0.18 m）在TVC上与测量值相比。在北极SVS2-Crocus内有效地压实了积雪的表面层，增加了密度，并将RMSE降低了41％（176 kg m-3至103 kg m-3）。
神经退行性疾病的全球领导者-Bioarctic
•本演示文稿包括前瞻性语句。这些前瞻性陈述涉及已知和未知的风险，不确定性和其他因素，这可能会导致生物二氧化碳的实际结果，绩效，成就或行业结果与这些前瞻性陈述所表达或暗示的陈述实质上不同。前瞻性陈述仅在本演讲之日起说明，而生物敏捷的陈述明确违反了本演示文稿中对任何前瞻性陈述的任何更新或修订的任何义务或承诺，这是由于生物极点期望的任何变化或这些前瞻性陈述所基于的事件，条件或情况的任何变化而导致的。
首次签署了Braintransporter技术协议-Bioarctic
•本演示文稿包括前瞻性语句。这些前瞻性陈述涉及已知和未知的风险，不确定性和其他因素，这可能会导致生物二氧化碳的实际结果，绩效，成就或行业结果与这些前瞻性陈述所表达或暗示的陈述实质上不同。前瞻性陈述仅在本演讲之日起说明，而生物敏捷的陈述明确违反了本演示文稿中对任何前瞻性陈述的任何更新或修订的任何义务或承诺，这是由于生物极点期望的任何变化或这些前瞻性陈述所基于的事件，条件或情况的任何变化而导致的。
2024 年 7 月至 9 月中期报告 - BioArctic
长期关注我们的各位都知道，除了我们的旗舰产品Leqembi之外，我还看到了我们自主研发的BrainTransporter平台的巨大潜力。它不仅在神经退行性疾病领域，在其他治疗领域也都有应用潜力。因此，我很高兴我们最近在巴塞罗那的PEGS会议上展示了BrainTransporter平台的临床前验证数据。除其他内容外，该演示还展示了BrainTransporter技术可以使淀粉样β蛋白抗体的脑暴露量高达70倍，并能使抗体快速、广泛、深入地分布于整个大脑。因此，与目前的治疗方法相比，该技术有望提供更好的临床疗效、更少的副作用和更低的剂量。这项技术已经应用于我们所有项目组合，我们预计在未来几年内，第一个BrainTransporter项目将进入临床阶段。我们也看到了大家的浓厚兴趣，这为未来的合作打开了大门。
荷兰的南极和北极科学-NWO
教育，文化和科学部基础设施和水管理部外交部农业，自然和食品质量部，经济事务和气候政策部的农业，自然和食品质量部，这些部委在荷兰的跨部门委员会中定期开会，该委员会支持变革，以支持变更，准备变更，20211-2025（链接）。该战略取决于国际合作，科学研究和可持续性的支柱。五个部委运行了两个资金计划：极地活动计划 - 政府缩减任务的较小基金 - 荷兰极地计划（NPP）进行科学研究。与国家政策战略同时，NPP发布了极地研究策略，PolePosition -NL 3.0（链接）。
北极鱼类资源渔业管理计划...
委员会的政策是积极主动地采用明智和负责任的渔业管理做法，这些做法基于可靠的科学研究和分析，以确保渔业资源的可持续性，防止无管制捕捞，并保护相关生态系统，造福当前用户和子孙后代。在过去 30 年里，委员会的阿拉斯加渔业管理政策已纳入前瞻性的保护措施，以应对不同程度的不确定性。近年来，这项管理政策被称为预防性方法。认识到生产力的潜在变化可能是由自然海洋条件、渔业和其他非捕捞活动的波动引起的，委员会打算继续采取适当措施，确保管理物种的持续可持续性。它将通过考虑《马格努森-史蒂文斯法案》中所述的合理、适应性的管理措施来实现这一目标，并符合《国家标准》、《濒危物种法案》、《国家环境政策法案》和其他适用法律。这项管理政策考虑到了美国国家科学院关于可持续渔业政策的建议。
使用AI/ML技术监测北极降水
kandivali（东部），孟买，马哈拉施特拉邦，印度摘要：在气候变化和环境转变的背景下，监测北极降水已成为一个关键问题，尤其是在研究不足的地区，在数据稀缺的地区有效预测。本文通过采用先进的机器学习技术，包括随机森林（RF），XGBOOST和LOGISTIS回归提出了一种创新的方法来增强降水预测的准确性。结果表明，逻辑回归达到了98％的最高精度，而随机森林和Xgboost均表现出88％的精度。通过利用包含关键参数的全面数据集，例如日期，云覆盖，阳光，全球辐射，温度指标，降水水平和积雪深度，我们的模型旨在提供及时，精确的预测。该方法将这些机器学习算法整合在一起，以分析和解释气象因素之间的复杂相互作用，最终改善了预测结果。我们的发现表明，与传统方法相比，这种综合方法显着提高了预测准确性，这使其成为偏远北极地区实际应用的可行解决方案。通过促进早期发现和对降水模式的理解，这项研究有助于更好的资源管理，并为应对气候变异性带来的挑战而有助于理解决策，最终旨在减轻弱势弧菌生态系统变化降水动态的影响。关键字：降水预测，气候变化，机器学习，随机森林（RF），XGBoost，Logistic回归，气象数据分析。
