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社区资源策略-CMIS>公司治理
这些目标中的许多目标不仅依赖于理事会和居民，而且还依赖其他相关的公共，私人和第三部门利益相关者来实现。特别是，从心理健康支持到青年俱乐部服务，为社区提供各种服务的自愿和社区部门（VCS）网络创造了一个基础基础，以建立所有信任关系，互惠和社区互动，这些关系对社区的凝聚力和弹性非常重要。在居民和公共机构之间，社区内的更大的信任本身对于与偏见和犯罪和犯罪的斗争以及对所有人的福祉提高至关重要。
CMIP6 GCM每日降雨降雨
全球气候模型（GCM）是确定气候系统将如何响应的复杂工具。但是，GCM的输出具有粗分辨率，这不适合盆地级建模。全球气候模型需要以局部/盆地量表进行缩小，以确定气候变化对水文反应的影响。本研究试图评估如何使用Arti B CIAL神经网络（ANN），变更因子（CF），K-Neareast邻居（KNN）和多个线性回归（MLR）在印度35个不同位置的各种大规模预测变量如何在印度35个不同位置繁殖局部规模的降雨。根据相关值进行预测变量的选择。作为潜在的预测因子，空气温度，地理电位高度，风速分量和特定B C时相对湿度的相对湿度，选择了海平面压力。比较四种不同统计数据的繁殖，例如，在选定站点的每日降雨量的PDF估算的各种统计数据，如所选位置的平均值，标准偏差，分位数 - 分位数，累积分布函数和内核密度估计。CF方法在几乎所有站点上的其他方法都优于其他方法（R 2 = 0.92 - 0.99，RMSE = 1.37 - 28.88 mm，NSE = - 16.55 - 0.99）。这也与IMD数据的概率分布模式相似。
CMIP6模型中大西洋的大量变暖
摘要：在海洋中，人为热量的储存在地理上是不均匀的，导致主要海洋盆地具有显着区域气候影响的主要海盆中的变暖率差异。我们对基于观察的数据集的分析表明，自1960年以来，大西洋的平均变暖速率比印度 - 帕基海的强大近三倍。该功能通过耦合模型对比项目（CMIP6）的6阶段的历史模拟来强烈捕获，并预计将持续到未来。在CMIP6模拟中，海洋通过表面热量的热吸收在塑造山间天间变暖对比度中起着核心作用。除了在某些现有研究中所压力的大西洋子午线过度循环的放缓之外，温室变暖下的大气条件的改变对于增加地表热量向北大西洋增加也是必不可少的。特别是，自1980年代以来，北大西洋的人为气溶胶浓度减少了，这对CMIP6 Mod-Els的大西洋热吸收的增强有利。另一个以前被忽视的因素是大西洋的地理形状，与印度河口的海洋相比，它在中低位相对较宽，在低纬度地区狭窄。结合了大气循环的极向迁移，这导致了表面热吸收的子午线模式，由于地表风速降低和云覆盖率，在中部海洋中广泛增强的热量吸收，地理形状效应使大西洋学中较高的盆地平均热量吸收。
CMIP6模型中大西洋的大量变暖
摘要：在海洋中，人为热量的储存在地理上是不均匀的，导致主要海洋盆地具有显着区域气候影响的主要海盆中的变暖率差异。我们对基于观察的数据集的分析表明，自1960年以来，大西洋的平均变暖速率比印度 - 帕基海的强大近三倍。该功能通过耦合模型对比项目（CMIP6）的6阶段的历史模拟来强烈捕获，并预计将持续到未来。在CMIP6模拟中，海洋通过表面热量的热吸收在塑造山间天间变暖对比度中起着核心作用。除了在某些现有研究中所压力的大西洋子午线过度循环的放缓之外，温室变暖下的大气条件的改变对于增加地表热量向北大西洋增加也是必不可少的。特别是，自1980年代以来，北大西洋的人为气溶胶浓度减少了，这对CMIP6 Mod-Els的大西洋热吸收的增强有利。另一个以前被忽视的因素是大西洋的地理形状，与印度河口的海洋相比，它在中低位相对较宽，在低纬度地区狭窄。结合了大气循环的极向迁移，这导致了表面热吸收的子午线模式，由于地表风速降低和云覆盖率，在中部海洋中广泛增强的热量吸收，地理形状效应使大西洋学中较高的盆地平均热量吸收。
cmip6模型很少模拟南极冬季海冰异常，如2023年所观察到的那样大
普通语言摘要在2023年，冬季南极海冰地区降至自1978年底开始以来卫星记录以来最低的。仍在争论中，自然变化可以解释这一低范围，以及气候变化可以解释多少。全球气候模型是用于研究过去和预测未来全球变化的工具。我们表明，在没有气候变化的情况下，这些模型的最新一代极不可能模拟从2023年冬季观察到的均值的均值减少。包括强烈的气候变化四倍，使这种减少的机会很少，但是机会仍然很低。当模拟这些罕见的减少时，海冰大约需要10年才能恢复到一个新的，较低的区域：这表明南极海冰在未来几十年中可能会过渡到新的，较低的状态。
为什么CMIP6模式集合平均值对北极温度的模拟比全球温度更准确？
摘要：为了对预期的气候变化做出适当的政策响应，需要准确模拟和预测未来的变暖。我们研究了 CMIP6（气候模型比较计划第六阶段）气候模型对全球和北极平均地表气温的模拟。大多数模型高估了观测到的平均全球变暖。在所考虑的 19 个模型中，只有 7 个模拟的全球变暖在 2014-2023 年平均值和 1961-1990 年参考期之间观测到的变暖平均值的 ± 15% 以内。10 个模型高估了全球变暖超过 15%，只有一个模型低估了全球变暖超过 15%。CMIP6 气候模型对北极变暖的模拟比对全球变暖平均值的模拟要好得多。原因是模型对北极变暖的高估和低估分布均匀，而大多数模型高估了全球变暖平均值。8 个模型与观测到的北极变暖的误差在 ± 15% 以内。只有三个模型对全球平均温度和北极温度的模拟准确度在±15%以内。
气候科学的模拟和存储的计算和能源成本：CMIP6
1巴塞罗那超级计算中心，PlaçaD'EusebiGüell，1-3，08034，巴塞罗那，西班牙2德国气候计算中心，Bundestraße45a，20146年，汉堡，德国3 Max Planck Institute，Hofgartenstr。8, 80539 Munich, Germany 4 Institut Pierre-Simon Laplace, 11 Bd d'Alembert, 78280 Guyancourt, France 5 Euro-Mediterranean Center on Climate Change, Via della Libertà, 12, 30121 Venice, Italy 6 Swedish Meteorological and Hydrological Institute, 601 76 Norrköping, Sweden 7 Norwegian Research Centre, Nygårdsgaten 112, 5008 Bergen, Norway 8 National Centre for Atmospheric Science, Fairbairn House, 71–75 Clarendon Rd, Woodhouse, Leeds LS2 9PH, United Kingdom 9 Royal Netherlands Meteorological Institute, Utrechtseweg 297, 3731 GA De Bilt, the Netherlands 10 European Center for Advanced Research and Training in Scientific Computing, 42 av。Gaspard Coriolis，31100法国图卢兹，法国1111气象官，菲茨罗伊路，埃克塞特，德文郡，德文郡，EX1 3PB，英国12个国家海洋与大气管理局，康德斯大街1401号，西北1401号，5128室，华盛顿室，华盛顿特区20230，美国13号高级梅多斯环境机构，霍尔特·霍尔特·霍尔，普林多特，普林多特·普林多特， 08544-1003，美国14加泰罗尼亚研究与高级研究机构，PasseigLluís公司23，08010西班牙巴塞罗那
2024 RCMI联盟国家会议
RCMI联盟目标声明RCMI协调中心与所有RCMI U54专业中心以及NIMHD领导者和员工在所有RCMI U54专业中心紧密合作，以帮助中心共同实现其目标： （2）使所有级别的研究者能够在获得竞争性的壁外支持方面变得更加成功，尤其是来自NIH，尤其是在不成比例地影响少数群体和其他健康差异人群的疾病上； （3）培养有利于提高职业的环境，特别强调早期职业调查的发展； （4）提高所有科学询问的质量，并促进有关少数民族健康和健康差异的研究； （5）与与RCMI中心合作的社区组织建立可持续关系。
使用CMIP6型号预测欧洲复合洪水的驱动因素
摘要当不同的洪水驱动器共发生时，它们会导致复合洪水。尽管复合洪水有潜在的影响，但很少有研究预测洪水驱动因素的联合可能性可能会发生变化。此外，现有的预测可能不是很健壮，因为它们仅基于5至6个气候模型模拟。在这里，我们使用耦合模型对比项目6（CMIP6）的大量模拟，以在中等和高排放场景下的欧洲潮汐量大暴风雨和降水量的关节概率进行项目变化，这是由数据量和高排放的情况下的。我们发现，西北地区的共同概率将增加，而欧洲西南部的大部分地区都会下降。在欧洲平均，到2080年，这些变化的绝对幅度为36％–49％，具体取决于情况。极端风暴潮和降水的关节概率的大规模变化与极端风速和降水的关节概率相似，但是在局部，差异可以超过变化本身。由于内部气候变异性和模型间差异，仅基于5至6个随机选择的CMIP6模型的模拟的预测概率高于10％，其概率基于多个区域的所有CMIP6模拟，尤其是在媒介中的所有区域中，尤其是在二十五世纪和更早的二十一世纪，与预测有差异。因此，我们的结果提供了比以前的预测更强大，更不确定的欧洲复合洪水的变化。