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估算城市环境中的屋顶太阳能
目前，许多岛屿社区在很大程度上取决于化石燃料资源的能源，因此大量可再生能源资源在很大程度上尚未开发。尽管已经开发了各种太阳能潜在的建模工具，但大多数需要高分辨率数据，这些数据目前不存在许多发展中国家或偏远地区。在这里，我们使用低成本的，易于获得的数据和方法来计算屋顶太阳系的潜力。这种方法可以由当地社区和决策者复制，以在投资更详细的分析之前获得太阳能的估算。我们说明了在加拉帕戈斯群岛（厄瓜多尔），波多黎各Baquerizo Moreno和Puerto Ayora的两个主要城市中心上使用这些方法。我们的结果表明，必须分别由当今的太阳能生产技术覆盖至少21％和27％的屋顶区域，以满足波多黎各Baquerizo Moreno和Puerto Ayora的当前电力需求。此外，结果表明，波多黎各莫雷诺（Baquerizo Moreno）的生产潜力比阿约阿拉港（Puerto Ayora）具有更高的生产潜力，这使其成为太阳能开发的有吸引力的选择，它不与稀缺的土地资源竞争，其中大多数必须保留为自然保护区。
自动化核图分析，用于早期检测遗传和神经退行性疾病：一种混合机器学习方法
微生物在土壤中起关键作用。众所周知，气候因素，edaphic特性和植物群落影响土壤微生物多样性和社区组成（Delgado-Baquerizo等，2016;Köninger等，2022）。尽管如此，如果我们旨在将土壤微生物特征纳入生态系统模型中，以提高其预测能力，则需要更深入地了解土壤微生物，植被和土壤特性之间的关系（Fry等，2019）。在这种情况下，海拔梯度被认为是有用的“自然实验”，可以评估各种环境因素对土壤微生物群落的影响，因为它们的特征是气候变化和短期地理距离的生物特征发生了巨大变化（Körner，2007年）。在过去的几年中，关于土壤微生物和海拔的研究激增。已经确定了土壤微生物多样性和升高丰度的不同模式，这些模式是由温度，降水，土壤pH值，养分含量，碳/氮比和植物生产率驱动的，具体取决于给定的梯度及其地理位置及其地理位置；但是，也已经报道了这种模式的缺乏（Looby and Martin，2020）。这指出需要进一步研究的需要。此外，土壤养分含量和土壤有机物变化的化学成分随升高（Bardelli等，2017; Siles等，2017）。了解这些变化是如何由土壤微生物控制的，反之亦然，与最先进的生态模型有关。在这种情况下，目前的研究主题是动机的。本研究主题的目的是为研究人员提供一个平台，以分享其关于海拔梯度及其驱动因素的土壤微生物的新研究。该研究主题特别有兴趣汇编有关季节性动态，网络结构以及土壤微生物群落和垃圾分解的新信息，沿着整个地球的高度梯度。