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World File Search SystemGMST
深海的温度是在新生代期间全球平均表面温度的强大代理
摘要重建全球平均表面温度（GMST）是古气候科学在解决社会相关问题时可以做出的关键贡献之一，并且需要确定均衡气候敏感性（ECS）。gmst是从深海温度（T D）的温度得出的，先前的工作表明，在上新世之前，简单的T d d -GMST缩放系数为1。然而，由于极性放大是过去温暖的气候状态的无处不在的特征，并且在高纬度上形成了深层水，因此这个因素缺乏强大的机械基础，实际上很难设想。在这里，我们使用一套精选的数据汇编和两组古气候模型模拟来询问和至关重要的原因，这种关系是否存在。我们表明，模型和数据完全一致，即1：1的关系是一个很好的近似值。在一起，两组气候模型表明，（a）在深水形成的季节中，SST的敏感性较低，而不是高纬度的年度SST，响应气候强迫，而（b）（b）更大程度的土地与海洋表面变暖是两个过程，它们是对高平衡的两种可能抵消对极性扩增的偏向于对T d -d -d -d -d -gmsS的偏向。使用这些知识，我们提供了新生代的GMST记录。我们的估计值比以前在大部分古近元中的类似努力要温暖得多，因此与深度高CO 2气候状态下相当高的EC一致。
在访问-ESM-1.5
浓度和d）相对于1850-1900基线的全球平均表面温度（GMST）异常，在访问ESM1-5历史和SSP5-8.5模拟（黑色）和净零温室气体发射模拟中（从黄色到红色到红色的发电量）。净零排放模拟始于2030，2035，2040，2045，2050，2055和2060。D中显示了每个净零排放模拟的最后30年的全球变暖水平。
使用RWWA软件包
▶ For precipitation (X), find the parameters of a distribution f X ( X ) that scales exponentially with GMST and positive Niño3.4 ▶ For PET (Y), find the parameters of a distribution f Y ( Y ) that shifts linearly with GMST and positive Niño3.4 ▶ Use the cumulative distribution functions (CDFs) of these two distributions to compute the probabilities u and v of exceeding the values在每个时间t观察到，因此u t = p（x≤xt）和v t = 1 - p（y≤yy t）▶估计关节累积分布函数C是从边际超过u和v估计的，c（u，v）= p（u，v）p c（u≤u，v）p c（u，v）p pocula u和v cove u and v fute u和v copula u and v futue（uf）p fute（uf）p futifus的u和v fut的u和v。在2023年气候（实线）和1.2℃的气候变化（虚线）中，具有相同关节超出概率/回报期的PET▶气候变化的PET较少于2023年的PET和降水量稍微降低了（圆形标记）（圆形标记）比在1.2°C Cooler气候下的少量（较少的情况下）在2023年的情况下（圆形标记）比20°C cooler cool ate ni ni ni ni sarecrimate Marker（square Marker）在square Marker中相同预计在中立或拉尼娜年（钻石标记）；宠物仅比中立的一年略高。
flat10mip：以排放驱动的实验来诊断对正，零和负CO2排放的气候反应，本杰明·桑德森，胜利
图3：试验Flat10MIP中全球平均表面温度（GMST）响应的摘要结果。彩色线表明温度从（a）前工业水平（b，c）T100yR（ESM-FLAT10年度91-110年的平均温度）在每个参与的ESM中的平均温度。阴影区域是指简单的气候模型的概率分布，范围为第10-90个百分位。此分布显示为每种情况的最后一次步骤中的小提琴图，其中阴影显示了完整的结果范围，垂直线表示中间位于中位数的第10-90个百分位数。应用20年的移动平均线240
18气候变化影响评估
Abbreviation Description Ab Absolute Emissions Be Baseline Emissions BESS Battery Energy Storage System BSI British Standards Institution CCC Climate Change Committee CCRA Climate Change Risk Assessment CCRA3 The Third Climate Change Risk Assessment CEMP Construction Environmental Management Plan CFC Chlorofluorocarbons CH 4 Methane CO 2 Carbon Dioxide g CO 2 /kWh Grams of Carbon Dioxide per Kilowatt hour CO 2 e Carbon Dioxide Equivalent COP21 21 st Conference of the Parties (Paris) DESNZ Department for Energy Security and Net Zero DOC Dissolved Organic Carbon (organic substances from peat dissolved in water) EBRD European Bank for Reconstruction and Development EIA Environmental Impact Assessment EIB European Investment Bank EU European Union EV Electric Vehicles GHG Greenhouse Gas GMST Global Mean Surface Temperature GWh Gigawatt hours GWP Global Warming Potential ha Hectare HCFC氢氯氟烷ICT信息与通信技术IEMA环境管理和评估研究所IPCC气候变化IRENA IRENA IRENA IRENA RENEWABLE RENEWABLE ENSTRACTAL ENSYRABLE ENSYRABLE ENSYRABLE ENSYRABLE ENSICY ANICANION M米3立方米MW MEG MW MEGAWATT MW MEGAWATT N 2 O氧化物NDC NITC NATC NITCE NITCAL NITCAL NITCAL NITCAL NITCAL NITCAL NITCAL贡献NPF4国家计划npf4 National Divertrip npf4 National Planching Forks nper Nation Diverterm
案卷编号 9348-22 参考
亲爱的，这是关于您根据《美国法典》第 10 篇第 1552 条提出的更正海军记录的申请。在仔细认真地考虑了您的海军记录和申请的相关部分后，海军记录更正委员会（委员会）发现，您提交的证据不足以证明可能存在重大错误或不公正。因此，您的申请被拒绝。尽管您的申请没有及时提交，但委员会认为放弃诉讼时效并根据实际情况审议您的案件符合公正的原则。委员会由三名成员组成的小组于 2023 年 2 月 14 日举行执行会议，审议了您的申请。小组成员的姓名和投票结果将应要求提供。我们已根据适用于本委员会议事程序的行政法规和程序审查了您对错误和不公正的指控。委员会审议的文件材料包括您的申请，以及为支持申请而提交的所有材料、您的海军记录的相关部分以及适用的法规、规章和政策。委员会认为，无论有无律师陪同，您亲自出面都不会对他们对所涉问题的理解产生实质性的增进作用。因此，委员会认为无需亲自出面，并根据记录证据审议您的案件。您请求晋升为中士/E-5 军衔。委员会在审查您的整个记录和申请时，仔细权衡了所有可能的减轻罪责因素，包括您的主张。但是，委员会得出结论，海军陆战队人事手册规定，“晋升为中士将根据整个海军陆战队的空缺情况进行，并将由指挥官根据海军陆战队指挥官指示为每位合格海军陆战队员计算的综合分数进行。”晋升为中士的资格要求是“1）完成海军陆战队司令确定的最低服役等级要求，2）通过适当的通用军事科目考试（GMST），3）综合得分等于或高于其职业领域规定的最低分数，4）符合[你的]指挥官认定的其他资格。”
云型的机器学习 - 泰特里 - 观察 -
摘要。气候模型中云反馈的不确定性是未来Climeate预测的主要限制。因此，云模拟的评估和改进对于确保气候模型的准确性至关重要。我们在气候模型中相对于卫星观测值分析了云偏差和云的变化，相对于全球平均值近表面温度（GMST），并将它们与均衡气候灵敏度，瞬态气候响应和云反馈相关联。For this purpose, we develop a supervised deep convolutional artificial neural network for determination of cloud types from low-resolution (2.5 ◦ × 2.5 ◦ ) daily mean top-of-atmosphere shortwave and longwave radiation fields, corresponding to the World Meteorological Organization (WMO) cloud genera recorded by human observers in the Global Telecommunication System (GTS).We train this network on top-of-atmosphere radiation retrieved by the Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) and GTS and apply it to the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 and 6 (CMIP5 and CMIP6) model output and the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) Reanalysis version 5 (ERA5) and the Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications version 2 （Merra-2）Reanalyses。我们比较模型和卫星观测值之间的云类型。我们将偏见与气候灵敏度联系起来，并确定云类型的根平方误差与源自神经网络的均方根误差与模型平衡气候灵敏度（ECS），瞬态气候响应（TCR）和云反馈。模型集合中的这种统计关系有利于具有较高EC，TCR和云反馈的模型。但是，这种关系可能是由于当今偏见和未来预测的云变化之间使用的集合的规模相对较小或解耦。使用ebrupt-4×CO 2 CMIP5和CMIP6实验，我们表明，模拟层状减少和增加的累积云的模型往往具有比模拟层状增加和减小累积云的模型更高的EC，并且这也可以部分解释模型云类型的发生之间的关联。