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二氧化碳，CH4和N2O的Eddy-covariance通量...
摘要。基于清晰收获，现场制备，播种和中间稀疏的旋转林业通常是Fennoscan-dia的主要管理方法。然而，清除切割后对温室气体（GHG）排放的理解仍然有限，特别是在排水的泥炭地森林中。在这项研究中，我们报告了二氧化碳（CO 2），甲烷（CH 4）和一氧化二氮（N 2 O）的基于涡流的（基于EC的）净排放，该释放的北谷植物林中的肥沃盐水收获后1年1年。我们的结果表明，在年度上，该站点是净CO 2来源。CO 2排放主导着年度温室气体余额（23.3 T CO 2等式ha -1 yr -1，22.4-24.1 t co 2 eq。ha-1 yr-1，取决于EC间隙填充方法；总计82.0％），而n 2 o的作用（5.0 t co 2 eq。ha -1 yr -1，4.9-5.1 t co 2 eq。ha -1 yr -1; 17.6％）也很重要。该站点是一个弱的CH 4来源（0.1 T CO 2 eq。ha -1 yr -1，0.1-0.1 t co 2 eq。ha -1 yr -1; 0.4％）。开发了一个统计模型，以估计表面型CH 4和N 2 O排放。该模型基于空气温度，土壤水分和Ec ec ec ec toper toper typer的贡献。使用未占用的飞机（UAV）光谱成像和机器学习对表面类型进行了分类。我们的研究提供了有关CH 4和N 2 o频道如何受到基于表面上的模型，表面型特异性最高的CH 4散发出现在植物覆盖的沟渠和裸露的泥炭中，而表面则以活树，死木，垃圾，垃圾，暴露的泥炭为主导，是N 2 O发射的主要贡献者。
浮游植物对南大洋中细菌再生铁的反应
1塔斯马尼亚大学海洋和南极研究所，霍巴特大学，霍巴特大学，澳大利亚2号2南极气候和生态系统CRC，塔斯马尼亚大学，塔斯马尼亚大学，霍巴特大学7004，澳大利亚3 Aix Marseille Université大学（AAPP），塔斯马尼亚大学海洋与南极研究所，霍巴特大学7004，澳大利亚5地球科学院，澳大利亚国立大学，堪培拉2601，澳大利亚6海洋和生物地球化学系，F.-A。forel，日内瓦大学，1205年，日内瓦，瑞士7地球科学研究所，洛桑大学，1015年，瑞士洛桑市1015，瑞士8澳大利亚南极分部（AAD），金斯敦7050，澳大利亚澳大利亚7050，澳大利亚澳大利亚7050组织，澳大利亚霍巴特7004组织11 Laboratoired'OcéAnoghmiede Villefranche，Sorbonne Université，CNRS，CNRS，06230 Villefranche-Sur-Mer，法国 *通信 *通信：Marion.fourquez@gmail.com
全球变暖的涡流模拟中更强的海洋二氧化碳
海洋CO 2水槽的强度是由两种机制之间的平衡设置的。海洋对拟人化CO 2的摄取主要是对大气CO 2升高的化学反应，迫使二氧化碳（PCO2）在空气海界面上的不平衡不平等。碳浓缩反馈参数是一种通常用于衡量的含量的人为CO 2，海洋被海洋吸收了多少CO 2的每个单位（以PPM表示）添加到大气中，假设海洋动力学和热纳米态保持不变（Arora等人，Arora等人，2020年； boera＆arora; fried。 ＆Williams，2021年； Roy等人，2011年；然而，大气上的上升也导致了全球变暖，这改变了海洋状态。尤其是地表水的变暖和与之相关的海洋分层的增加往往会减慢碳周期，从而导致天然碳的净量超过量，并在全球范围内减少了人为碳的吸收。这种负碳气候反馈
Eddy Keming Chen 简历
• 《物理学基础》副主编 2020 年 7 月 - 2024 年 6 月 • 科学哲学协会双年会 2024 年程序委员会 • 第 21 届欧洲物理学基础会议 2023 年程序委员会 • 加州大学圣地亚哥分校逻辑哲学阅读小组组织者 2023 年至今 • 加州大学圣地亚哥分校 2023 年会议“时间之箭”联合组织者 • 科学形而上学学会 2022 年程序委员会主席 • 科学形而上学学会 2021 年程序委员会 • “40 年后，没有数字的科学”会议联合组织者 2020 年 11 月 • 加州大学圣地亚哥分校物理哲学阅读小组联合组织者 2020 年至今 • 罗格斯大学-哥伦比亚大学量子场论研讨会联合组织者 2018 年 5 月 • 罗格斯大学结构现实主义研讨会组织者 2017 年 5 月• 联合组织者，2016 年 6 月罗格斯大学多元宇宙、神义论和微调研讨会 • 组织者，2015-17 年大都会地区科学哲学讲座系列 (MAPS) • 组织者，罗格斯大学科学哲学阅读小组 2014-16 • 联合组织者，罗格斯大学形而上学阅读小组 2015-16 • 罗格斯大学哲学系座谈会委员会 2014-16
Adrien Berthelot、Eddy Caron、Mathilde Jay、Laurent Lefèvre。使用基于 LCA 的方法评估生成式人工智能服务对环境的影响。CIRP LCE 2024 - 第 31 届生命周期工程会议，2024 年 6 月，意大利都灵。第 1-10 页。 hal-04346102v2
随着数字服务越来越多地部署和用于各种领域，信息和通信技术 (ICT) 对环境的影响令人担忧。人工智能正在推动这一增长，但其环境成本仍未得到深入研究。大型生成模型（如 ChatGPT）的最新趋势尤其引人注目，因为它们的训练需要大量使用专门的计算资源。这些模型的推理以服务的形式在网络上提供，使用它们还可以调动最终用户终端、网络和数据中心。因此，这些服务加剧了全球变暖，加剧了金属短缺，增加了能源消耗。这项工作提出了一种基于 LCA 的方法，用于对生成 AI 服务的环境影响进行多标准评估，考虑了训练模型、从模型中推断和在线托管模型所需的所有资源的具体成本和使用成本。我们以稳定扩散服务为例来说明我们的方法，这是一种可在线访问的开源文本到图像生成深度学习模型。此用例基于对稳定扩散训练和推理能耗的实验观察。通过敏感性分析，探索了估计使用强度对影响源影响的各种场景。
物种的壁模型大型模拟 -
在超音速飞行期间，冷却膜可以保护光窗免受热湍流边界层的影响。必须在冷却效率和产生的光学扭曲之间达到平衡。光畸变是由于密度差异和导致连贯流量结构的不稳定性而导致的。作为巴黎圣母院与新墨西哥州立大学之间的合作研究项目的一部分，进行了壁模型的大型模拟，对两个动荡的边界层流在带有冷却膜的光学窗口上的两个湍流边界层流。考虑了三种不同的冷却膜气体（空气，二氧化碳和氦气）。模拟的条件与巴黎圣母院SBR-50超音速风洞中的实验相匹配。外流与冷却膜速度和密度之间的差异会影响混合层的湍流和压力扭矩涡度产生。将冷却膜物种浓度和光路失真的根平方与巴黎圣母院的测量进行了比较。对物种不匹配的病例的基于密度的正交分解揭示了有助于光学扭曲的连贯结构。
基于学习的深度涡流粘度建模，用于改善虚张声势的风压
准确预测建筑物的风压对于设计安全有效的结构至关重要。现有的计算方法，例如Reynolds-平均Navier-Stokes（RANS）模拟，通常无法在分离区域准确预测压力。本研究提出了一种新型的深度学习方法，以增强涡轮闭合泄漏范围内的涡流建模的准确性和性能，尤其是改善了虚张声板体空气动力学的预测。经过大型涡流模拟（LES）数据的深度学习模型，用于各种虚张声势的身体几何形状，包括扁平屋顶的建筑物和前进/向后的台阶，用于调整RANS方程式中的涡流粘度。结果表明，合并机器学习预测的涡流粘度可显着改善与LES结果和实验数据的一致性，尤其是在分离气泡和剪切层中。深度学习模型采用了一个神经网络体系结构，具有四个隐藏层，32个神经元和Tanh激活功能，该功能使用ADAM优化器进行培训，学习率为0.001。训练数据由LES模拟组成，用于向前/向后面向宽度比率为0.2至6的步骤。研究表明，机器学习模型在涡流粘度方面达到了平衡，从而延迟了流动的重新安装，从而比传统的湍流闭合（如K-ωSST和K-ε），导致更准确的压力和速度预测。灵敏度分析表明，涡流粘度在控制流，重新分布和压力分布中的关键作用。此外，研究强调了RANS和LES模型之间的涡流粘度值的差异，从而强调了增强湍流建模的需求。本文提出的发现提供了实质性的见解，可以告知针对工程应用程序量身定制的更可靠的计算方法，包括结构性设计的风负荷考虑以及不稳定空气动力学现象的复杂动态。
使用机器学习，轻型使用效率模型和全球涡流协方差数据估算森林总生产
1个计算机科学学院，中国劳资关系大学，北京100048，中国； tzhenkun@hotmail.com 2北京技术与商学院数学与统计学院，北京100048，中国3号地球表面流程和资源生态学国家主要实验室，北京师范大学，北京北部大学，北京100875，中国； tzhou@bnu.edu.cn 4北京师范大学的地理科学学院环境变化和自然灾害的主要实验室，北京100875，中国5地球与环境科学学院，皇后学院，皇后学院，纽约市，纽约市，纽约市，纽约市，纽约，纽约，11367，美国，美国； chuixiang.yi@qc.cuny.edu 6地球与环境科学系，纽约市纽约市研究生中心，纽约，纽约，纽约10016，美国7 Barry Commoner Health and The Environalser and The Environalser，Queens College，Queens College，纽约市纽约市，纽约，纽约，纽约，纽约，纽约，11367，美国，美国； eric.kutter@qc.cuny.edu 8 Dalian技术大学水与环境研究机构，达利安116024，中国； zhangqinhan@mail.dlut.edu.cn（Q.Z. ）; nkrakauer@ccny.cuny.edu（N.Y.K。） 9土木工程系和NOAA-CREST，纽约市纽约市纽约市纽约市10031，美国 *通信：yingyingfu2015@hotmail.com1个计算机科学学院，中国劳资关系大学，北京100048，中国； tzhenkun@hotmail.com 2北京技术与商学院数学与统计学院，北京100048，中国3号地球表面流程和资源生态学国家主要实验室，北京师范大学，北京北部大学，北京100875，中国； tzhou@bnu.edu.cn 4北京师范大学的地理科学学院环境变化和自然灾害的主要实验室，北京100875，中国5地球与环境科学学院，皇后学院，皇后学院，纽约市，纽约市，纽约市，纽约市，纽约，纽约，11367，美国，美国； chuixiang.yi@qc.cuny.edu 6地球与环境科学系，纽约市纽约市研究生中心，纽约，纽约，纽约10016，美国7 Barry Commoner Health and The Environalser and The Environalser，Queens College，Queens College，纽约市纽约市，纽约，纽约，纽约，纽约，纽约，11367，美国，美国； eric.kutter@qc.cuny.edu 8 Dalian技术大学水与环境研究机构，达利安116024，中国； zhangqinhan@mail.dlut.edu.cn（Q.Z.）; nkrakauer@ccny.cuny.edu（N.Y.K。）9土木工程系和NOAA-CREST，纽约市纽约市纽约市纽约市10031，美国 *通信：yingyingfu2015@hotmail.com9土木工程系和NOAA-CREST，纽约市纽约市纽约市纽约市10031，美国 *通信：yingyingfu2015@hotmail.com
2022年气候状态：北极-AMS期刊
摘要：海洋中尺度涡流混合通过重新分布热，盐和碳在地球气候系统中起着至关重要的作用。对于许多海洋和气候模型，仍需要对中尺度的涡流进行参数化。这通常是通过涡流扩散率K来完成的，该K设置了湍流降级示踪剂的强度。众所周知的效果是在存在背景电位涡度（PV）梯度的情况下对K的调节，该梯度抑制了PV梯度方向的混合。地形斜率可以通过地形PV梯度诱导这种抑制。但是，这种效果几乎没有引起关注，而k的参数化通常不包括地形效应。在这项研究中，我们表明，可以使用简单的随机表示 - 涡流相互作用来描述地形对k分析中K的影响。我们获得了深度平均K作为底坡的函数的分析表达式，我们可以根据数值模型来验证被诊断的涡流扩散率。所获得的分析式 - 可以推广到任何恒定的正压PV梯度。此外，该表达与以前研究相对于地形而不是涡流扩散率的经验参数化是一致的，并为这些参数化提供了物理合理化。新表达有助于了解涡流扩散如何在整个海洋中变化，从而在中尺度涡流如何影响海洋混合过程。
碳复合材料的先进涡流检测
摘要 碳复合材料因其特殊性能而应用于各个行业，尤其是航空航天工业。广泛使用的碳纤维增强聚合物 (CFRP) 甚至已应用于飞机主要结构。开发能够轻松检测和识别碳纤维材料退化的先进诊断技术仍然是各种无损检测方法面临的挑战。本文介绍了应用涡流 (EC) 检测碳复合材料结构的可能性。开发并测试了两种类型的涡流探头，并获得了优异的结果。新的传统涡流探头能够可靠且轻松地检测表面和地下不连续性，例如分层和厚度变化。针对不同类型的碳复合材料（基质和增强材料类型、铺层）描述了探头设置参数。精确的设置对于成功的涡流检测必不可少。经确定，对于样品，可靠检测的最小表面缺陷尺寸为 Ø1.5 mm，并且根据碳复合材料的类型，涡流能够穿透厚度高达约 4 mm。此外，本文还介绍了涡流检测与超声相控阵法 (PAUT) 的比较。复合材料飞机结构很容易受到通常使用 PAUT 检测的冲击损伤。因此，冲击数据的灵敏度和分辨率分析