本文件旨在供金融中介机构使用。本文件中的信息仅供参考,不应被视为向客户提供建议。尽管我们已采取合理措施确保信息的准确性,但 Sanlam 及其任何子公司均不对因使用或以任何方式依赖本文件中提供的信息而产生的任何直接、间接或后果性损失承担任何责任。费用和收费表以及最高佣金可从管理人 Glacier Management Company (RF) (Pty) Ltd(“Glacier”)处获得,该公司是集体投资计划的注册和批准管理人。集体投资计划通常是中长期投资。投资有风险。投资组合的表现取决于基础资产和可变的市场因素。投资价值的变化可能会导致投资下跌或上涨。本金或业绩不保证或担保,投资组合不能实现其目标。投资者可能会亏损,包括可能损失本金。基金可能不时投资于外国工具,这可能伴有额外风险。集体投资按现行价格交易,并可进行借入和借出股票。集体投资按净资产价值计算,即投资组合中所有资产的总市值,包括任何应计收入,减去任何可扣除费用,如审计费、经纪费和服务费。
摘要。冰川撤退提出了重要的环境和社会挑战。了解旋转驱动器对冰川进化的局部影响至关重要,大规模平衡是一个核心概念。这项研究介绍了最小的机器学习模型Miniml-MB,该模型旨在针对非常小的数据集实现年度点表面质量平衡(PMB)。基于极端的梯度提升(XGBoost)体系结构,将最小MB应用于瑞士阿尔卑斯山中各个地点的PMB建模,强调需要适当的训练框架和降低降低技术。最小值MB的实质性附加值是其数据驱动的局部质量平衡关键驱动因素的识别。使用两个预测指标实现了最佳的PMB预测性能:平均空气温度(5月至8月)和总降水量(10月至2月)。最小MB模型PMB准确,平均绝对误差(MAE)为0.417 m W.E.在所有站点上。值得注意的是,Miniml-MB证明了相似的,并且在大多数情况下,具有出色的预测能力(PDD)模型(MAE为0.541 M W.E.)。与PDD模型相比,最小值MB在重现极端质量平衡阀方面的有效性较小(例如,2022)属于其训练范围。因此,只要缺少一年的气候条件在训练范围内,最小值MB作为一个不完整的PMB测量站点的空隙填充工具显示出希望。这个
第四章:雪崩的统计偏差建模.....................................................................................................................91 4.1 简介..............................................................................................................................91 4.2 数据来源回顾..............................................................................................................93 4.3 alpha-beta 偏差模型................................................................................................96 4.4 数据集描述.........................................................................................................................98 4.4.1 异常值的识别.........................................................................................................98 4.4.2 残差的正态分布检验....................................................................................100 4.4.3 用于回归分析的数据集的描述性统计.............................................................101 4.4.4 回归模型变量之间的相关性....................................................................104 4.5 方法.............................................................................................................................107 4.5.1 雪崩剖面和确定最佳拟合模型.....................................................................108 4.5.2 Alpha-beta滑行模型结果................................................................................................110 4.6 验证...................................................................................................................115 4.7 将三个预测因子(公式 4.6)应用于高速公路雪崩路径的示例......................................................................................................116 4.8 在偏远地区仅应用 beta 值的示例(公式 4.7).............................................................119 4.9 讨论......................................................................................................................119 4.9.1 潜在的错误来源....................................................................................................123
故事《冰川跳蚤游戏》是使气候变化与儿童相关的有效工具。这种互动活动引入了冰川跳蚤,这是一种在冰川冰上繁衍生息的当地昆虫,以证明冰川撤退如何威胁其栖息地。与远处的符号(例如北极熊)不同,冰川跳蚤可以帮助儿童将气候变化与周围环境联系起来,从而促进了对当地和全球环境影响的认识。以奥地利最大的冰川冰川的戏剧性背景为背景,这种学习场景结合了讲故事,娱乐和动手活动。它强调了温度上升如何导致冰融化,危害各种物种的栖息地,冰川跳蚤是更广泛的生态挑战的象征。
At Sea 9:00 a.m. Open for Cash Games/Tournaments 9:15 a.m. $260 NL Tournament 9:45 a.m $160 Limit Omaha Hi-Lo Survivor (1 in 5 wins $600) 11:30 a.m Beginners lesson 1:15 p.m $170 Survivor (1 in 5 wins $625) 3:00 p.m Beginners Cash Game 7:00 p.m.下午7:15开放$ 160超级卫星(20%赢得$ 600的主赛事 + $ 25现金)晚上现金游戏
orcID:0000-0002-9701-0824 * - 0000-0002-9701-0824 1- 0000-0000-0003-0276-4437 2抽象食品生产已成为与各个国家的关键问题,对于与经济发展的水平持续不断变化,持续的气氛持续潮流。 天。因此,这对粮食生产(农业,水产养殖,肉类和乳制品)具有直接和间接的影响。在西伯利亚(俄罗斯北部)造成严重冰川融化的冰川质量大量质量损失的地区之一。以及气候变化和冰川融化的预计会对该地区的食品和食品生产的可用性产生负面影响。在这项研究中,我们试图引起人们注意俄罗斯北部地区全球变暖对粮食生产的影响。为此,对俄罗斯北部地区观察到了多年的一些气候参数(温度,降水量,雨天,湿度,湿度,1991-2021; Sunshine持续时间,1999 - 2019年)。由于研究的结果,平均温度:5.7 0 c±10.268;最小温度:1.9 0 c±9.412;最高温度:9.0 0 c±11.00;总降水量:678 mm年-1±14.607;湿度:76%±8.039;雨天数量:89天-1±0.831;阳光持续时间:6.3小时一天-1±4.345。在该地区的气候变化和粮食生产的其他研究中,可以说粮食生产受到全球变暖的影响,这种情况显示出越来越多的趋势。关键词:全球变暖,冰川融化,粮食生产,俄罗斯研究文章收到的日期:2024年10月28日接受日期:2024年12月23日引言冰川是大量的冰块,在降雪大于融化时,在降雪大的地区长时间从压实的积雪中产生了大量冰。它们可以在北极地区以及高空山区地区找到。冰川被认为是自然最好的“温度计”之一,因为它们充当录音机和气候变化的敏感指标(Pollack,2010年),并且它们对大多数关键的气候品粉进行整合并反应,例如降水,温度,湿度,浑浊和辐射(Thompson等,2004)。冰块,海冰和冰川的累积量损失是全球变暖对当代地球表面生态系统中冰裂层的相当大影响的结果(Howat and Eddy,2011; Kochtitzky等,2022; 2022; Lindsay et al。俄罗斯的北区,由于其凉爽的气候和冰川的丰富度,它受到冰川融化的影响,包括西伯利亚和俄罗斯北极等地区(Fondahl等,2020; Vorobyeva et al。,2015)。在19世纪中叶,在最近几十年中,与地球的任何其他地区相比,在最近几十年中,气候变化的增长量(评估,2004年)。
摘要。近年来,由于观察和/或计算机约束,由于全球冰川进化模型代码以及空间广泛的地理验证数据的可用性,因此,由于观察和/或计算的约束,在预先明显不可行的地区开发和验证冰川模型。热带安第斯山脉中的冰川代表了世界上观察到的一些最少和建模的冰川,使其在气候变化下的轨迹不确定。迄今为止的研究通常采用了表面能量平衡和冰流的经验模型,以模拟气候变化下的冰川进化,但是这些可能会错过未来冰川质量变化的重要非线性。我们结合了两种具有全球能力的建模代码,可提供这些过程的物理表现:(i)英国联合土地环境模拟器(Jules)解决了雪和冰的全部能量平衡,以及(ii)开放的全球冰川模型(OGGM),该模型(OGGM)解决了划定层次繁殖的shllow-ice-ice ecementing of the Hallow-ice-ace-ice equalitation equiplation equiplation cool coply cop&repl&repl&repl。Jules – Oggm适用于秘鲁Vilcanota-urubamba盆地的500多个热带冰川,这是80万人的所在地,这些人主要居住在社会经济发展较低的农村社区,并且易于气候变化。该模型是针对可用的冰川和大地质量平衡观测值评估的,以实现使用建模工作流的潜力,以模拟十年时间表上的热带冰川进化。我们表明Jules -OGGM模型可以参数化
Alpine River Biotiverity在冰川撤退中受到快速变暖驱动的冰川撤退的威胁,但是我们预测专业冷水物种的未来分布的能力目前有23个限制。在这里,我们将未来的冰川预测,水文路由方法和物种24分布模型联系起来,以量化冰川对整个欧洲阿尔卑斯山的15 25阿尔卑斯河无脊椎动物物种的人口分布的变化,从2020年到2100年。冰川26对河流的影响预计将稳步下降,河网的河流以每十年1%的速度扩展为27个海拔。物种预计将经历上游分布的变化28,其中冰川持续存在,但在功能上灭绝了冰川完全消失。预计有几个29个高山集水区为冷水专家提供气候避难。但是,当今的30个受保护区网络提供了对这些未来避难所的相对较差的覆盖范围,31表明高山保护策略必须改变以适应32个全球变暖的未来影响。33
在过去的几十年中,抗生素耐药基因的传播对人类健康构成了重大威胁。尽管植物层代表了至关重要的微生物库,但对人类干扰较少的自然栖息地中ARG的概况和驱动因素知之甚少。为了最大程度地减少环境因素的影响,我们在这里收集了从初级植被继承序列的早期,中和晚期阶段收集的叶片样品,以研究植物层在自然栖息地中如何发展。拟层gr。细菌 - 养分和叶片营养素含量,以评估其对植物圈args的贡献。总共确定了151个独特的ARG,涵盖了几乎所有公认的主要抗生素类别。我们进一步发现,由于植物圈的波动栖息地和植物个体的特定选择效应,在植物群落继承过程中存在一些随机和核心集。由于植物群落继承过程中植物层细菌的多样性,综合性的复杂性和叶片养分含量的减少,Arg的丰度大大减少。虽然土壤和落叶之间的紧密联系导致叶子中的arg丰度比新鲜的叶子更高。总而言之,我们的研究表明,植物圈在自然环境中拥有广泛的ARG。这些植物层args由各种环境因素驱动,包括植物群落组成,宿主叶特性和植物圈微生物组。
世界人口的16%以上依赖冰川和融雪作为水的来源(Barnett等,2005)。在热带和亚热带干旱和半干旱地区,人类使用的淡水中有80%来自山脉(Messerli,2001; Vuille等,2008)。Cauvy-Fraunié和Dangles(2019)将冰川覆盖率和熔融率(除其他因素)确定为可以调节分类单元敏感性的关键变量。温度和沉淀(PR)变化预计会对冰圈过程产生相当大的影响(Beniston等,2018)。此外,大气温室气体浓度的增加也会导致气候变化的变化(Boer等,2000)。到目前为止仍然鲜为人知的一个主题是这些气候过程在冰川化的地区如何运作,在冰川地区,原位详细的测量通常很少或不存在。