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分位数回归征：一种深度学习算法，用于缩小极端降水
全球气候模型（GCMS）模拟了全球范围内的低分辨率投影。GCM的本地分辨率通常对于社会级别的决策而言太低。为了增强空间分辨率，通常将降尺度应用于GCM输出。尤其是统计缩减技术，是一种具有成本效益的方法。与基于物理的动力学缩放相比，它们所需的计算时间要少得多。近年来，与传统统计方法相比，统计降尺度的深度学习越来越重要，证明错误率明显较低。但是，基于回归的深度学习技术的缺点是它们过度适合平均样本强度的趋势。极值通常被低估。问题上，极端事件具有最大的社会影响。我们提出了分位数回归征（QRE），这是一种受增强方法启发的创新深度学习al-gorithm。它的主要目标是通过训练分区数据集上的独立模型来避免拟合样品平均值和特殊值之间的权衡。我们的QRE对冗余模型具有鲁棒性，并且不容易受到爆炸性集成权重的影响，从而确保了可靠的训练过程。QRE达到了较低的均方误差（MSE）。尤其是，对于新西兰的高强度沉淀事件，我们的算法误差较低，突出了能够准确代表极端事件的能力。
对21世纪的“现实”全球变暖预测的影响和风险
IPCC AR6对与预计的21世纪气候变化相关的影响和风险的评估既令人震惊又模棱两可。根据计算机预测，根据全球气候模型（GCM）和用于模拟的共享社会经济途径（SSP）方案，全球表面温度可能会从1.3 c升至8.0 c。实际的气候变化危害分别高于工业前水平以上2.0 c和3.0 c，估计为高且非常高。最近的研究表明，大量的CMIP6 GCM运行“太热”了，因为它们似乎太敏感了，并且高/extreme排放场景SSP3-7.0和SSP5-8.5被拒绝，因为被判断为不可能，并且非常不可能。然而，IPCC AR6主要集中在此类警报方案上进行风险评估。本文研究了通过评估理论模型并将其与有关全球变暖的现有经验知识和气候变化的各种自然周期相结合而产生的21世纪“现实”气候变化预测的影响和风险。这是通过组合SSP2-4.5场景（根据国际能源机构报告的当前政策）和经验优化的气候建模来实现的。所提出的方法旨在模拟假设模型，以最佳地缩小实际可用数据。2023中国地球科学大学（北京）和北京大学。根据最近的研究，GCM宏观集合表明，从1980年到1990年到1990年至2012年至20122年观察到的最佳后广集应由以低平衡气候敏感性（ECS）（1.5 c i表明，具有SSP2-4.5场景的低ECS宏GCM的全球表面温度变暖为1.68–3.09 c，到2080-2100，而不是1.98–3.82 C，而在2.5-4.0 c范围内使用ECS获得的GCMS获得了1.98–3.82 C。 然而，如果全球表面温度记录受signi-fir-lim-lim-lim-plimator的温暖偏见的影响 - 如卫星基于卫星的较低对流层温度记录和有关城市热岛影响的最新研究所示，应将相同的气候模拟降低约30％，约为1.18-2.16 c，缩放约1.18-2.16 c，分别为2080-2100-2100-2100-2100-2100-2100。 此外，类似的中等变暖估计值（1.15–2.52 c）也通过替代性衍生的模型预测，旨在重新创建十年至千年至千年的天然气候振荡，而GCMS并未再生。 获得的气候预测表明，21世纪的预期全球表面变暖可能是温和的，即不超过2.5-3.0 c，平均而言，可能低于2.0 c的阈值。 这应该允许通过适当的低成本适应政策来缓解和管理最危险的气候变化危害。 由Elsevier B.V.代表中国地球科学大学（北京）出版。i表明，具有SSP2-4.5场景的低ECS宏GCM的全球表面温度变暖为1.68–3.09 c，到2080-2100，而不是1.98–3.82 C，而在2.5-4.0 c范围内使用ECS获得的GCMS获得了1.98–3.82 C。然而，如果全球表面温度记录受signi-fir-lim-lim-lim-plimator的温暖偏见的影响 - 如卫星基于卫星的较低对流层温度记录和有关城市热岛影响的最新研究所示，应将相同的气候模拟降低约30％，约为1.18-2.16 c，缩放约1.18-2.16 c，分别为2080-2100-2100-2100-2100-2100-2100。此外，类似的中等变暖估计值（1.15–2.52 c）也通过替代性衍生的模型预测，旨在重新创建十年至千年至千年的天然气候振荡，而GCMS并未再生。获得的气候预测表明，21世纪的预期全球表面变暖可能是温和的，即不超过2.5-3.0 c，平均而言，可能低于2.0 c的阈值。这应该允许通过适当的低成本适应政策来缓解和管理最危险的气候变化危害。由Elsevier B.V.代表中国地球科学大学（北京）出版。总而言之，不需要强制实施昂贵的脱碳和零零排放方案，例如SSP1-2.6，因为在整个21世纪保持全球变暖<2 C的巴黎协议温度目标也应与中等且务实的共享社会经济途径兼容，例如SSP2-4.5。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
Palo Alto Networks SD-WAN Instant-On网络（ION）...
3.3.1。TLS密钥建立方案中涉及的两个当事方之一的操作完全在被验证的模块的加密边界内执行。IV的计数器部分是由该模块在其加密边界内设置的。当静脉输入给定的会话密钥的最大值数量时，遇到此条件的第一方，客户端或服务器将触发握手以建立新的加密密钥。如果模块的功率丢失然后恢复，则应确定与AES GCM加密/解密一起使用的新键。
加勒比战略2023长版本最终草稿
在减少灾害风险和气候变化的领域中，IOM目前支持加勒比海中全球政策的实施（例如，《联合国未来巴黎协定》（UNDCCC巴黎协定，GCM，Sendai框架和Nansen议程）），以解决突然和慢速疾病的迁移挑战，以解决突然的疾病和法国的支持。移民资源分配委员会（MIRAC）。IOM通过在该地区的关键人员的能力建设中继续扩大对加勒比准备能力的支持，并在发生灾难时介绍了准备分发的关键人道主义援助（NFI）。
混合机器学习参数化中夹带封闭的在线学习
摘要这项工作将机器学习整合到大气参数化中，以目标不确定的混合过程，同时保持可解释，预测和建立良好的物理方程。我们采用涡流质量频阵（EDMF）参数化来对各种对流和湍流制度的统一建模。为避免流失和不稳定性，随后与气候模型相结合，我们陷入了离线训练的机器学习参数化，我们将学习作为一个逆问题：数据驱动的模型嵌入了EDMF参数化中，并将其嵌入在一个二维的在线培训中，以一维垂直气候模型（GCM）列。训练是针对太平洋中GCM模拟的大型大规模条件的大型模拟（LE）的输出进行的。我们的框架不是优化亚网格尺度趋势，而是直接针对感兴趣的气候变量，例如熵和液态水路的垂直剖面。具体来说，我们使用集合卡尔曼反转来同时校准edmf参数和管理数据驱动的侧向混合速率的参数。校准的参数化优于现有的EDMF方案，尤其是在当前气候的热带和亚热带位置，并且在模拟AMIP4K实验的海面温度下增加的海面温度下，在模拟浅层积木和层状机制方面保持了高忠诚度。结果展示了物理上约束数据驱动模型的优势，并通过在线学习直接针对相关变量，以构建强大而稳定的机器学习参数化。
保留分位数趋势以模拟未来气候影响
摘要：全球气候模型 (GCM) 是理解气候系统及其在情景驱动排放路径下演变趋势预测的重要工具。其输出结果被广泛应用于气候影响研究，用于模拟气候变化的当前和未来影响。然而，与气候影响研究所需的高分辨率气候数据相比，气候模型输出结果仍然较为粗糙，并且相对于观测数据也存在偏差。在现有的全球尺度上经过偏差调整和降尺度处理的气候数据集中，分布尾部的处理是一个关键挑战；许多此类数据集使用了分位数映射技术，而这些技术已知会抑制或放大尾部的趋势。在本研究中，我们应用分位数增量映射 (QDM) 方法 (Cannon 等，2015) 进行偏差调整。在偏差调整之后，我们应用一种名为“分位数保留局部模拟降尺度”（QPLAD）的新型空间降尺度方法，该方法旨在保留分布尾部的趋势。这两种方法都集成到一个透明且可重复的软件流程中，我们将其应用于耦合模式比较计划第六阶段 (CMIP6) 实验 (O'Neill et al., 2016) 的历史实验和四种未来排放情景（从积极缓解到无缓解）的全球每日 GCM 地表变量输出（最高和最低温度以及总降水量），即 SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0 和 SSP5-8.5 (Ri-
2020-2025 战略 - 国际伙伴关系
• 2016 年《关于难民和移民的纽约宣言》，包括《综合难民应对框架》（CRRF） • 2018 年《全球难民契约》（GCR）和 2019 年第一届全球难民论坛的成果 • 2018 年《安全、有序和正常移民全球契约》（GCM） • 2015 年通过的《2030 年可持续发展议程》 • 2016 年《人道主义议程》 • 2015 年《2015-2030 年仙台减少灾害风险框架》 • 2015 年《巴黎气候变化协定》 • 1992 年《21 世纪环境与发展议程》 • 2014 年《萨摩亚途径》 - 小岛屿发展中国家快速行动方式 • 2015 年《亚的斯亚贝巴发展筹资行动议程》 • 2016 年《新城市议程》
木星对流层的全球气候建模以及干与湿对流对喷气机的影响
目标。木星的大气的特征是带状喷气机，包括赤道超旋转射流，具有强烈的潮湿的影响活动，以及涡流，波浪和湍流所施加的扰动。即使在对木星的太空探索任务和木星的详细数值建模之后，关于带喷头的机制以及干燥和湿对流在维护这些喷气机中所起的作用仍然存在问题。方法。我们使用称为Jupiter-Dynamico的全球气候模型（GCM）报告了木星天气层的三维模拟，该模型将其在二十面体网格上与详细的辐射传输计算结合在二十面体网格上。我们添加了一个用于木星的热羽流模型，该模型通过干燥和潮湿的对流羽流，模仿热，动量和示踪剂的效果，这些羽流在GCM网状间距中未解决，并使用基于物理学的方法尚未解决。结果。我们的木星 - dynamico全球气候模拟表明，大规模的Jovian流，尤其是喷气结构，可能对对流层中的水丰度高度敏感，并且存在赤道超级旋转的丰度阈值。与我们的干燥（或弱潮湿）模拟相比，包括观察到的对流层水量的模拟在赤道处显示出明显的超级旋转向东，而十二个向东的中纬度喷气机则不会迁移极点。幅度与观测值一致。如闪电观测所表明的那样，通过我们的热羽模型模拟的对流活性比中部至高纬度地区弱。无论它们是干燥还是潮湿，我们的模拟都会在Zonosrothic Congime中观察到的从小（涡流）到大尺度（JET）的逆向能量级联反应。
将新型生成扩散模型应用于降水降压
机器学习（ML）在统计缩减中起着越来越有价值的作用。能够利用培训数据中潜在的复杂的非线性关系，社区表现出ML学习缩小映射的巨大潜力。遵循完美预后（PP）方法，可以对ML模型进行历史重新分析数据的培训，以了解粗糙预测因子与更高分辨率之间的关系（即缩小）预测。一旦受过训练，这些模型就可以在一般循环模型（GCM）输出上进行评估，以产生区域缩小的结果。由于培训的计算成本相对较低和利用这些模型，它们可用于有效地降低气候模型的大集合，而不是区域与全球域。
土耳其国家报告 - 联合国全球遗传资源管理
国家测绘局、测绘总司令部撰写 简介 作为土耳其的国家测绘局，测绘总司令部 (GCM) 负责建立和维护大地测量网络，收集和构建地形数据、地理空间信息以及制作土耳其标准地形图系列。GCM 的使命是及时、经济地为所有用户和社区提供各种充足、一致、最新的地理空间产品。地理空间产品是现代国家信息基础设施的重要组成部分之一，是各级政府运作、国家可持续发展和信息社会发展必不可少的组成部分。空间信息的特殊作用源于其应用的全球性、其内容的丰富性、获取和维护的成本、以及它服务于的多种目标。对空间信息的需求快速增长，加上信息和通信技术的蓬勃发展，促使土耳其采取各种举措以及政府和自治项目，旨在实现系统现代化和发展空间信息基础设施。每年，暴风雨和洪水都会给地球带来重大问题。这只是几个例子，说明影响我们生活的几乎所有事情都与地理的某些方面有关。我们对该地区了解得越多越好。我们掌握的信息越多，我们就能更恰当地采取行动、规划和分配资源、处理损害、管理风险、实施预防措施并确保我们做好准备。地理空间信息的收集和存储仍然是当今测绘界的难题。数据存储在不同的数据库系统中，基于不同的规范或质量不明确。查找感兴趣的数据或访问此类数据也可能很困难。因此，为用户提供搜索、查找和访问所需数据的便利至关重要。建立空间信息基础设施的主要目的是：