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国家移民数据战略的制定
移民数据对于加强证据基础至关重要，政策制定者、从业人员和公众需要这些证据基础来理解和驾驭复杂且快速变化的移民环境，从而制定有意义且有用的政策，全面应对津巴布韦的移民趋势。因此，津巴布韦于 2023 年 8 月推出了国家移民政策 (NMP)，该政策将数据驱动的政策作为其支柱之一。移民数据对于此类政策的制定至关重要，《2021 年移民治理指标概况》[2] 指出，分类数据的可用性存在巨大差距，这限制了政策制定的范围。此外，该国还有部门政策，重点关注劳动力移民（国家劳动力移民政策，2021 年）、与侨民的接触（津巴布韦侨民政策 2016 年）和反贩运（人口贩运法 2014 年）。尽管存在数据差距，但津巴布韦在制定这些政策方面取得了重大进展。然而，有必要通过推进实施《全球移民契约》（GCM）来进一步改善移民治理，该契约通过 GCM 目标 1 指出了数据的重要性：收集和利用分类数据作为基于证据的政策的基础。
04 WRF和LOCA2 Pro
David W. Pierce, Stefan Rahimi, Daniel R. Cayan, Julie Kalansky, Scripps Institution of Oceanography, UCSD & UCLA CEC-funded agreement: EPC-20-006 Development of Climate Projections for California and Identification of General Use Projections December 2023 Methods and Prior Relevant Work Global climate models use millions of calculations and estimations to represent interactions in the earth system.This information and data are extremely useful for understanding the climate system and predicting its future change.However, all models have errors.Systematic model errors are called biases.Examples of climate model biases include overly wet winters or heat waves that are not as extreme as observed.The process of reducing model biases is called bias correction .There are many different kinds of model biases and numerous bias correction methods.因此，由于使用了具有不同目标和结果的不同方法，因此对气候方案数据的用户的描述可能会使用户混淆。通过天气研究和预测（WRF）模型以及在统计缩减局部化的局部构造的模拟版本2（以下内容）中描述了通过天气研究和预测模型（WRF）模型使用的偏差校正方法的具体细节。1本备忘录的目的是对偏差校正进行高级概述，以便气候数据用户可以更好地了解不同产品中偏见校正的使用方式不同。Biases tend to be complicated functions of time of year and how extreme the value is.例如，由于描绘雪过程的模型错误，冬季的温度偏见可能与夏季不同，或者由于大气河流的模拟方式，“平均”潮湿天的降水偏见可能不同于“平均”潮湿天数。因此，偏差校正方法通常是按月或季节应用的，有时会考虑随着值变得更加极端的变化而考虑如何变化（例如Panofsky和Brier，1968; Thrasher等，2012）。LOCA2和WRF产品都始于全球各个团体产生的全球气候模型（GCM）预测。GCM通常具有较大的偏见。例如，模拟冬季降水的GCM是加利福尼亚观察到的两倍。LOCA2运行使用Presrat对GCM值进行偏差校正（Pierce等人2015）在降尺度步骤之前的方法。presrat计算偏差校正
投影格陵兰的外围冰川对未来气候变化的反应：冰川损失，海平面影响，淡水贡献和P
gcm变体天气分辨率（°）时间覆盖范围参考BCC-CSM2-MR R1I1P1F1 fgoals-f3-f3-f3-l r1i1p1f1 1.00 1850-2100（YU，2019）CESM2-WACCM R1I1F1 R1I1F1 R1I1F1 1.25 1850-2100（Danabasoglu，2019年） INM-CM4-8 R1I1P1F1 2.00 1850-2100（Vololin et al。，201 a）INM-CM-0 R1I1P1P1F1 MPI-ESM1-HR R1I1P1F1 0.94 0.94 1850-2100等，2019）1850-2100（Seland等，2020）
军事法庭审判以外的退伍
1. 假设 38 USC § 5303(a) 下没有其他法定禁令适用。2. 没有法规、条例或经典案例明确说明是否必须在批准军事法庭退伍前将案件提交 GCM，才能适用 38 CFR § 3.12(d)(1)。因此，如果军事法庭旨在成为特别军事法庭 (SPCM)，则批准机构在批准军事法庭退伍前应明确说明。
通过地形PV梯度抑制中尺度涡流混合
图2。夏季每日最大HI（O C）（Abscissa）与EHI（O C）（o c）（a坐标）（a，d，g）la，（b，e，h）fl和（c，f，i）cu的散点图。（A-C）基于GCM输出，该输出已通过MBC在历史时期（1985-2014）进行了调整。 （d-f）与（A-C）相同，除了不久的将来（2031-2060）。 （g-i）与（d-f）相同，但遥远的未来（2071-2100）。 未来值基于SSP585方案。 y = x线在青色中显示。 每个点（黑色或红色）代表夏季的一个夏日。 基于双重重量标准偏差（Lanzante，1996）的6个标准偏差的点以红色给出。（A-C）基于GCM输出，该输出已通过MBC在历史时期（1985-2014）进行了调整。（d-f）与（A-C）相同，除了不久的将来（2031-2060）。（g-i）与（d-f）相同，但遥远的未来（2071-2100）。未来值基于SSP585方案。y = x线在青色中显示。每个点（黑色或红色）代表夏季的一个夏日。基于双重重量标准偏差（Lanzante，1996）的6个标准偏差的点以红色给出。
人类的流动性，灾难和气候变化：经验教训和加强伙伴关系
从2021 - 2023年开始，IGAD，IOM，ILO PDD（由UNOPS托管）和难民署以及IGAD以及IGAD和IGAD气候预测与应用中心（ICPAC）启动了第一个联合计划，启动了第一个联合计划，以促进促进IGAD地区定期迁移的途径，并评估环境风险的定期范围，并在环境中进行保护，并促进环境的保护范围，以及保护环境的保护范围，以及保护环境的范围。与全球契约的愿景和指导原则相符的降解和灾难，以确保安全，有序和正常的迁移（GCM）。它是由移民多合伙人信托基金资助的。
量子计算网络威胁：抗性算法有助于防止最先进的攻击
但是，在其主要功能界面中，WiFiprotect尚未符合CNSA的符合性。IEEE 802.11所定义的WiFi标准仅使用具有128位密钥长度的AES-CMMP密码来保护空气上的数据。较新的WiFi标准，例如802.11ac（WiFi 5）和802.11ax（WiFi 6）支持AES-CCM/GCM，并使用256位键。WiFi 5和6是Ultra Wifiprotect路线图的一部分。这些新的Wifiprotect WiFi 5和WiFi 6产品将完全符合量子电阻CNSA要求。
气候变化对科莫罗河洪水的影响...
科莫罗河是贯穿帝摩尔斯帝国首府迪利市的主要河流。Timor-Leste灾难数据库（BDDTL）包含过去20年中严重洪水的记录，DILI受到影响最大（表1）。洪水是帝汶迪利的科莫罗集水区的一个严重问题。每年，洪水会损害公共基础设施和财产。调查气候变化对包括城市地区在内的科莫罗河流域洪水的频率和严重程度的影响。使用全球循环模型（GCM）对过去和未来的降雨进行分析，以预测未来的气候条件，三种模型的GCM模型表明，平均年度降水量增加了4％至19％，预计这会加剧洪水的风险，并导致25岁和50年回流期间河流内部积累地区的频繁和严重淹没事件。频率分析的结果表明，25年和50年的回流期分别增加了1.40和1.54次，并且受到Comoro河流域的构建影响，Timor-Leste，Timor-Leste在1.62 sq km和1.88 sqm的影响下，从淹没深度为0.5 m至1.0 m的事件中，这些事件并不是散发出流行的事件。我们建议实施对策，例如在城市地区建造或修复排水系统，并清理排水通道，以最大程度地减少未来的洪水并保护这些集水区的社区。
潜在的气候区域和相关...
气候变化在与水资源管理相关的决策中起着重要作用。了解斯里兰卡的未来气候对于发展适应和缓解策略至关重要。这项研究调查了使用Köppen-Geiger气候分类系统在不断变化的气候条件下，斯里兰卡气候区域的潜在转移，并确定了相关的水文影响。这项研究利用了来自27个气象站的观察到的每日降水数据。使用链式方程（小鼠）算法使用多个插补的预测平均匹配（PMM）和正常插补方法（标准）来估算丢失的数据。使用基于与平均解决方案（EDAS）方法的距离进行评估，评估了耦合模型对比项目阶段6（CMIP6）的15个全球气候模型（GCM）的性能。在将电台数据分配到更高的空间分辨率中，进行了线性回归分析，以发展观察到的站数据点与相应气候危害组红外降水与站点数据（CHIRPS）网格单元格之间的关系。然后将计算出的梯度值（M）用于从GCM到每个Chirps细胞（0.05˚分辨率）分布历史和将来的投影数据。此外，将分布式水文模型与0.05˚×0.05°网格细胞分辨率一起使用，以计算水平衡并识别未来气候变化对盆地水文学的水文影响。