跨越24年的数据记录呈现出全球大气总气溶胶光学深度以及由于精细模式成分而引起的气溶胶光学深度,通常是人为起源。通过一系列双视卫星仪器以大约1公里的分辨率提供了反射率的原始测量值:沿轨道扫描辐射计2(ATSR-2),沿轨道扫描辐射计(AATSR),以及海洋和海洋和地表温度计(SLSTRS)(SLSTRS)。这些处理以10公里的分辨率检索气溶胶性能,然后在每天和每月的时间表上在1°×1°纬度宽度网格上进行整理。检索是根据气溶胶机器人网络和海上气溶胶网络的地面日晒测量值进行评估的,并将其与其他卫星衍生的数据集进行了比较。数据记录对直接限制地球的辐射预算有影响,从而使模型的基准测试和改进以代表气候系统中的气溶胶,空气质量监测并增加了与火灾,尘埃和硫酸盐污染相关的发射趋势的长期记录。发布后,SLSTR数据集将定期扩展。
摘要:随着解释机器学习(ML)模型的兴趣越来越多,本文综合了许多与ML解释性相关的主题。我们将解释性与解释性,本地解释性以及功能重要性与功能相关性区分开。我们演示和可视化不同的解释方法,如何解释它们,并提供完整的Python软件包(Scikit-templain),以允许未来的研究人员和模型开发人员探索这些解释能力方法。解释性方法包括Shapley添加性解释(SHAP),Shapley添加剂全球解释(SAGE)和累积的局部效应(ALE)。我们的重点主要放在基于沙普利的技术上,这些技术是增强模型解释性的各种现有方法的统一框架。例如,制造一致的方法,例如可解释的模型 - 不合Snostic解释(lime)和树解释器,用于局部解释性,而鼠尾草则统一了对全球解释性的置换重要性的不同变化。我们提供了一个简短的教程,用于使用三个不同数据集解释ML模型:用于对流的模型数据集用于恶劣天气预测,一个用于子冷冻道路表面预测的幕后数据集,以及用于雷电预测的基于卫星的数据。此外,我们还展示了相关特征对模型的解释性的不利影响。最后,我们演示了评估特征组的模型图案而不是单个特征的概念。评估特征组可减轻特征相关性的影响,并可以对模型提供更全面的理解。本研究中使用的所有代码,模型和数据都可以自由使用,以加速大气和其他环境科学中的机器学习解释性。
早期在线版本:该初步版本已被接受在《气候杂志》中出版,可以完全引用,并且已被分配给Doi,最终的排版复制文章将在发布时在上述DOI上取代EOR。©20神学会
在南极的表面下方是数十万年来大气组成的变化的完美记录。这个独特的档案使我们能够在1950年代现代大气监测开始之前重建大气CO 2,准确率仅为百万分之几。数据揭示了大气中的自然变化在冰川间冰期,千禧一代和百年纪念尺度上,因此随着时间的推移提供了可靠的辐射性重建。此外,可以以足够精度测量CO 2的稳定同位素,以在这些相同的时间尺度上量化CO 2的源和下沉。组合,CO 2的浓度和同位素组成使我们能够约束过去的气候灵敏度(即气候如何响应CO 2的变化)和碳气候反馈(即碳循环如何响应气候变化的碳循环))。
轴 a x 重心沿 x B 轴的“局部”(非重力)加速度分量 a z 重心沿 z B 轴的“局部”(非重力)加速度分量 n x 沿 x B 轴的载荷系数,等于 a x /g n z 沿 z B 轴的载荷系数,等于 a z /g g 级 评估局部加速度大小的指数 ¯ c 平均气动弦长 S 机翼面积 AR 展弦比 e 奥斯瓦尔德效率因子 C L 升力系数 C L 0 零迎角时的升力系数 C L α 由于迎角导致的升力系数变化 C L q 由于俯仰速度导致的升力系数变化 C L δe 由于升降舵导致的升力系数变化 C D 阻力系数 C D 0 零升力阻力系数 C D i 诱导阻力系数 C m 俯仰力矩系数 C m 0 零升力俯仰力矩系数 C m α 由于迎角导致的俯仰力矩系数变化
MACC-II 网站 (http://copernicus-atmosphere.eu) 提供可搜索的产品目录,其中包含 200 多个条目。对于每个产品,都提供了快速查看图、验证/确认结果和相应数值数据的链接。该网站还设有提供有关项目和所提供服务的背景信息的区域。此外,它还有“新闻”和“焦点”部分,重点介绍了 MACC-II 在发生特定事件(例如空气质量事件、野火、火山爆发……)或项目事件(例如大会或用户事件)时的反应。在 MACC-II 期间,已交付了 300 多个可交付成果(SESAM 系统上有 266 个可交付成果;MACC-II 网站上有 40 个额外可交付成果,例如评估报告的新问题)。绝大多数 MACC-II 交付成果均可在以下网址公开获取:http://copernicus-atmosphere.eu/documents/maccii/deliverables/。
• 用于发射和测试范围的地面激光雷达 • 机载光学大气数据系统,可选配晴空湍流、冰和火山灰检测 • 机载精密空投激光雷达,可实现更准确、更一致的有效载荷投放 • 用于改进天气和气候模型的空间大气剖面测量 • 用于风力涡轮机和风电场优化和保护的激光雷达
2.4 目前英国排放清单中人为排放的不确定性 14 2.4.1 来自 NAEI 的数据 14 2.4.2 来自 ISR 数据库的数据 14 2.4.3 公共电力生产商 16 2.4.4 焚烧 17 2.4.5 产品的生产和使用 17 2.4.6 家庭燃烧 18 2.4.7 垃圾填埋场 18 2.4.8 预算考虑 19 2.5 汞的自然排放和再排放 19 2.5.1 简介 19 2.5.2 直接测量汞交换通量 20 2.5.3 根据空气浓度变化估计的汞排放量 23 2.5.4 汞浓度和沉积物的历史水平 24 2.6 排放量的时间变化和趋势 25 2.6.1 时间变化 25 2.6.2未来排放趋势 25
南方海洋在大气CO 2隔离中起着关键作用,占现代海洋吸收的人为CO 2的约40-50%(Landschützer等,2015; Gruber等,2019)。南大洋在调节轨道和千禧年时标的地质过去的二氧化碳(P CO 2)的大气部分压力方面也起着关键作用(Anderson等,2009; Sigman等,2010; Gottschalk等,2016)。此外,南大洋对热带地区的大气和海洋循环影响远程影响,包括低纬度大气CO 2交流(Sarmiento等,2004; Hendry and Brzezinski,2014; Sigman等,Sigman等,2021)。因此,南大洋是全球气候系统的关键组成部分,其对大气CO 2在一系列时标的大气中的影响(Fischer等,2010; Rae等,2018; Dong等,2024)。然而,南大洋的过程和机制对大气P CO 2和全球气候变化的影响仍未得到充分了解。为了填补这一差距,该研究主题整合了现代观察结果,古气候数据和模型模拟的结果,以从碳周期的角度促进全球气候变化中对南方海洋的重要性的全面理解。该研究主题收集了12篇文章,其中包括11篇原始研究文章和1个观点文章。这些文章可以分类为下面探讨的三个主题。文章集中于碳和其他营养因素和水量因子的原位分析,拆卸循环对大气P CO 2的影响的最新进展以及碳循环(相关)过程的古生证重建。
阻碍了我们对底部拖网对全球碳周期的影响的理解以及对气候政策的潜在影响。保护存储在海洋沉积物,植物和动物中的有机碳已被确定为应对气候变化的有力工具(Hoegh-Guldberg等,2019)。然而,由于普遍的气候政策和碳市场,对海洋气候解决方案的吸收速度很慢,这些市场只能识别缓解活动,并对大气排放产生可衡量的影响。在当前范式下鉴定基于海洋的溶液的挑战在于量化由人为活性产生的大气排放的复杂性,该活动发生在海洋表面以下(Luisetti等,2020)。因此,解决这一挑战的研究对于发现可以利用海洋的全部潜力来促进气候变化的新机会至关重要。在这里,我们研究了1996 - 2020年间及以后的情况下释放到全球海洋中的拖网诱导的碳的命运,并估计了发射到大气的CO 2的比例。为了估计拖网诱导的CO 2排放,我们使用了Sala等人的假设和数据。(2021),迄今为止唯一一项估计拖网对海洋沉积物中Co 2级别的影响的研究,以及两类的海洋循环模型:(i)海洋循环逆模型(OCIM; 2°分辨率; Holzer等,2021),2021)和(II)NASA Goddard Institute for Space Eance(GISS 2(GISS)2(giss)。 Lerner等,2021)。The latter was used in coupled climate simulations under two realizations: prescribed atmospheric CO 2 concentrations (GISScon) and prognostic atmospheric CO 2 based on anthropogenic emissions, the land and ocean sink, and benthic trawling (GISSemis; Ito et al., 2020 ).GISS和OCIM模型用于通过模拟大气和海洋过程的复杂相互作用,来估计CO 2的空气传播和CO 2的内部海洋运输。这些模型通过对CO 2通过电流,对流,垂直混合,生物过程(仅GISS)和表面气体交换进行建模,从而提供了海洋和大气之间CO 2交换的详细时空估计。取决于地理位置和底部拖网的水深,CO 2在几个月到几个世纪内暴露于海面(Siegel等,2021年)。GISS和OCIM模型对最新观察结果进行了系统的评估,已被国际接受,并在CMIP6中被用于代表第六次评估报告(IPCC,2022年)的海洋过程(例如,空气 - 循环),并在全球碳预算中用于估算Surface PCO 2(Friedliedliedliedlingstein et Al,2020a)。