XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMHWS
第四太平洋太平洋气候变化会议
海面温度（SST）在整个太平洋地区一直在变暖，如过去40年的观察记录中所示。这种变暖与观察到的海洋热浪频率和持续时间（MHW），海洋温度异常高的时期有关，这些趋势可能会随着进一步的全球变暖而继续。MHWS对渔业和海洋生态系统产生了严重影响，包括提供关键栖息地，沿海防御和/或生态系统服务的渔业和生态系统（例如，珊瑚礁，海草）。对于许多严重依赖沿海和海洋资源来用于粮食安全和生计的太平洋岛国尤其重要。长时间暴露于过多的海洋热也会导致珊瑚应力反应称为珊瑚漂白。虽然珊瑚可以从漂白发作中恢复，但随着MHWS的频率和持续时间的增加，这会变得更具挑战性，从而减少了连续事件之间可用的恢复时间。度加热周（DHW）是一种常用的度量，该指标估计了珊瑚应力，考虑到MHW事件的长度和幅度。通过分析气候模型预测，我们可以更好地了解短期和长期变暖海洋和MHW的变化。这可以帮助为计划策略和适应性响应提供信息。作为瓦努阿图（Van-kirap）弹性开发的GCF资助的项目气候信息服务的一部分，在当前和未来的气候条件下，vanuatu（van-kirap）的海洋变暖和MHW的区域差异。SST和MHW指标是在历史时期和低（SSP126）和高（SSP585）排放途径的未来预测中提出的。未来的MHW预计在高排放情况下会达到危险水平，对粮食安全，生计和沿海防御产生了严重影响。比较结果强调了遵循低排放场景的重要性，该场景显示出更为适中的预计变化。在DHW分析中，对Van-Kirap Fisheries专家确定的位置的DHW分析也很明显。
材料化学 - 数字CSIC
沿海地区保护策略通常会留下更深层次的栖息地，例如中间栖息地，未受保护和暴露于人为活动。在这种情况下，考虑了27个意大利海洋保护区（MPA）作为模型，提出了一种在保护计划内部的方法。考虑到它们的测深，暴露于海洋热浪（MHW），质量死亡率事件（MME）以及使用当地的生态知识（LEK）方法，将其估计在MMES之后，MME的估计弹性。只有8个MPA包含相当大的中间区域，其MHW较强，主要发生在Shal-Low-MPA中，并且MME主要影响珊瑚质组合。即使只有10％的响应率，LEK方法也提供了有关某些物种的弹性的有用信息，使我们能够暗示附近的中虫区域的前提可以帮助面对气候变化的较浅的栖息地，从而使“深度雷德雷德”假设具有与热带栖息地有关，通常适用于地中海海洋。
预测海面温度和海洋热浪发生的机器学习方法：地中海海
摘要。海洋热浪（MHWS）具有显着性和生态影响，因此需要预测这些极端事件，以防止和减轻其负面后果，并向与MHW相关风险的决策者提供有价值的信息。在这项研究中，使用机器学习（ML）技术来预测地中海16个地区的海面温度（SST）时间序列和海洋热浪。mL算法，包括随机森林（Rforest），长期记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN），用于为SST创建竞争性的预测工具。ML mod-eL旨在预测向前7 d的SST和MHW。对于每个区域，我们对ML技术进行了15种不同的实验，从1981年到2017年逐渐滑动训练和4年的测试窗口。沿侧面的SST，其他相关的大气变量被用作MHW的潜在预测指标。来自欧洲航天局气候变化计划（ESA CCI SST）v2.1的数据集和欧洲中范围的天气预报中心（ECMWF）ERA5从1981年到2021年重新分析用于训练和测试ML技术。对于每个区域，结果表明，所有ML方法在1 d交货时间内用微型根平方误（RMS）进行了约0.1°C，最大值在7 d提货时约为0.8°C。在所有区域中，Rforest和LSTM都在所有交货时间内都超过了CNN模型。LSTM在所有交货时期的11个区域中具有最高的预测技能。用于MHW预测，ML用于MHW预测，ML重要的是，ML技术显示了SST和MHW预测的动态哥白尼预测系统（MEDFS）的结果，尤其是在预测的早期日期。
社论：不断变化的海洋粮食生产潜力
与许多其他环境一样，海洋和沿海环境容易受到气候变化的影响（IPCC，2023年）。海洋占据了世界表面的70％，具有巨大的生物量生产潜力，但是气候压力源会影响生态系统功能以及水生生物的健康和生长。了解气候变化将如何影响海洋粮食生产，因此可能的适应策略至关重要。虽然木磨坊的产量稳定或下降，但据信水产养殖在粮食安全中起着越来越重要的作用，有助于供应高质量的粮食，以满足不断增长的地方和地区社区以及全球人口的需求（Aksnes等人，2017年，2017年； FAO，2024年）。因此，我们必须考虑不断变化的海洋环境如何支持可持续的粮食生产。海洋热含量的观察记录表明，海洋变暖正在加速（Cheng等，2019）。海洋热浪（MHW）是异常的温暖海水事件，可能会对海洋生态系统产生重大影响（Oliver等，2021）。全球海平面上升和沿海流量的预测显示，随着极端事件变得更加激烈，许多物种的脆弱性水平增加了（Voustdoukas等，2018）。但是，关于气候变化对粮食生产的影响有许多知识差距，从根本上讲，由于影响暴露，风险水平和适应潜力的因素有许多不同的因素（Falconer等，2022）。研究主题，例如“不断变化的海洋中的粮食生产潜力”，以增加该主题的重点和相关性。结果该研究主题包含七个原始研究文章和一个观点。两篇研究文章考虑捕获猎犬，而其他研究则关注水产养殖。研究包括一系列实验，分析和建模方法，以解决与整体研究主题保持一致的问题。对粮食产量增加的需求正在给全球野生种群带来额外的压力，而捕虫的开发过多是一个主要风险。挑战之一是影响人口水平的多种因素，Yulianto等人研究了这一研究主题。Yulianto等人专注于印度尼西亚的蓝色游泳蟹（Portunus pelagicus）。结合了一系列方法来评估填充性的可持续性，并通过多个方面的方法来改善实践，从而整合技术，政策，监管和监测。在对Bigeye Tuna（Thunnus obesus）的薄片的分析中，Ding等人。使用鱼类库存的预测模型来分析气候变化对捕获的影响。