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对流 - 渗透的区域气候模型是否为地中海流量的投影带来了新的观点？
摘要。洪水是法国地中海地区的主要自然危害，每年造成损害和致命。这些流量是由以时间和空间范围有限的特征的重大预言事件（HPE）触发的。已经开发了新一代的区域气候模型，在公里量表上已经开发出来，允许对对流的深度表示，并对诸如HPE等局部规模现象的模拟进行了明确表示。对流 - 渗透区域气候模型（CPM）几乎没有用于水文影响研究中，而区域气候模型（RCMS）仍然不确定地中海流量的实体投影。在本文中，我们使用CNRM-AROME CPM（2.5 km）及其驾驶CNRM-Aladin RCM（12 km）在每小时的时间表上模拟位于法国地中海地区的Gardon d'Anduze流域上的浮游。气候模拟通过CDF-T方法纠正。使用了两个水文模型，一个集体和概念模型（GR5H）和一个基于过程的分布式模型（CREST），该模型已使用CPM和RCM的历史和未来气候模拟强迫。与RCM相比，CPM模型证实了其更好地产生极端小时降雨的能力。该附加值在流量峰的繁殖中传播在流量模拟上。未来的预测在水文模型之间是一致的，但两个气候模型之间有所不同。使用CNRM-Aladin RCM，
地中海西北部与微纤维有关的弧菌属和其他潜在致病细菌
无论是合成的还是天然的，微纤维在环境中的数量都急剧增加，成为海洋中最常见的颗粒类型，并使水生生物面临多种负面影响。采用结合形态学（扫描电子显微镜 - SEM）和分子分类学（高通量 DNA 测序 - HTS）的方法，我们研究了在地中海西北部收集的漂浮微纤维 (MF) 中的细菌组成。纤维表面 100 μ m 2 中细菌的平均数量为 8 ± 5.9 个细胞；通过将其外推到整根纤维，这代表每根纤维有 2663 ± 1981 个细菌。附着的细菌群落以 Alteromonadales、Rhodobacterales 和 Vibrionales 为主，包括潜在的人类/动物病原体副溶血性弧菌。这项研究揭示了 MF 上细菌定植率很高，并表明这些颗粒可以寄生许多细菌物种，包括假定的病原体。即使我们无法仅根据分类学确认其致病性，这也是首次描述这种附着在地中海 MF 上的致病弧菌。识别 MF 定植菌对于评估健康风险很有价值，因为它们的存在可能对沐浴和海鲜消费构成威胁。考虑到 MF 可以作为整个海洋中潜在致病微生物和其他污染物的载体，这种污染可能产生生态和经济后果。
监测地中海和黑海中脆弱物种的意外捕获：数据收集方法
兼捕——广泛用于指在捕捞作业中除目标物种之外意外捕获的渔获物，包括丢弃物和偶然捕获的脆弱物种——被认为是对渔业盈利能力和可持续性以及海洋环境和生态系统保护的最重要威胁之一。在地中海，对偶然捕获脆弱物种的研究仅涵盖了整个捕捞活动的一小部分。此外，在多种渔具、多个国家和/或次区域以及时间尺度上存在一些重要的知识空白，并且只有少数措施用于保护脆弱物种。监测计划和对偶然捕获的调查遵循统一的方法，允许在各次区域之间比较结果，这对于提高对这一问题的认识以及随后支持确定潜在的缓解方法和工具以及相关管理措施是必不可少的。本出版物及其所包含的方法旨在为地中海和黑海中遇到的所有脆弱物种（即板鳃类、海洋哺乳动物、海鸟、海龟和大型底栖无脊椎动物）的开发和实施高效、标准化的数据收集和监测系统提供一个框架。这是通过船上观察实现的，
东地中海能源资源与能源安全及能源转型：区域视角
摘要 自 2009 年以来，东地中海能源资源因其巨大的能源储量而受到越来越多的关注。这些能源资源可以为该地区及其他地区带来诸多好处。事实上，它们有助于改善各国之间的互联互通，这对于实现能源安全、增长和发展以及脱碳至关重要。为了实现这些积极成果，各国需要应对和克服一些挑战，例如缺乏基础设施、经济制约和国家间竞争。随着欧洲国家寻求摆脱对俄罗斯天然气的依赖，该地区可以为欧盟多元化计划做出贡献。同时，扩大区域能源资源的覆盖范围至关重要，开始包括可再生能源和潜在的氢气。
为地中海沿海地区的气候变化改编而催化融资：私营部门的作用
地中海盆地，包括其沿海地区和海洋地区，面临着污染，人口增长，不可持续的土地和海使用的巨大风险。这些风险因气候变化影响而加剧，温度升高0.9-5.6°C，平均降水量降低了22％。威胁自然生态系统和人类生计，这些将导致更极端的天气事件，加剧干旱和洪水，海平面上升，土地损失增加以及农业损害。受影响的主要经济部门包括旅游，农业，水，渔业，运输，制造，林业和能源，以及诸如缩水供水，农作物产量降低，鱼类捕捞量下降以及森林火灾增加的影响。适应这些挑战需要将气候考虑因素纳入国家和地方战略，并动员所需的投资，包括通过获得气候融资和参与，在私人部门相关的情况下，以实施可持续的适应实践。
混合果园在地中海岛环境中的碳隔离和气候变化缓解
混合果园，种植了不同种类的树木作物，是一种传统的种植系统的形式，在地中海几千年中实践，并提供了碳固存的重要生态系统服务。我们根据现有文献和来自49个果园的数据使用了六个异形方程（M1-M6），以估计基于干生物量的C含量，以估计树的总生物量（TB）和碳固醇。A species/geographically-specific equation (M1), a genus-specific (M2), a genus/geographically-specific forest equation (M3), two generalized forest allometric equations (M4 and M5) and a generalized agricultural landscape equation (M6) were compared and yielded an average of 15.42, 10.80, 11.39, 6.12, 6.66, and 9.88 Mg c ha -1分别。在同一生产阶段的有机果园和常规果园在CO 2隔离（CO 2 SEQ）每树（分别为10.42和10 kg CO2EQ）中彼此之间没有显着差异。等式M1被认为是在多年生地中海果园中使用的最具代表性（物种和环境）。使用易于测量的树木的生物识别特性，提出了一种简单，有效，有效的方法来估算混合果园中的CO 2隔离方法。这些发现对于未来对CO 2股票的农业景观库存很重要。
缺血性心脏病的负担和地中海东部地区的流行病学转变：1990- 2019年
1心血管研究研究所，心脏康复研究中心，伊斯法罕医学科学大学，伊朗伊斯法罕，伊朗，2心血管研究研究所，高血压研究中心，伊斯法罕医学科学高压研究中心，伊朗伊斯法罕，伊朗，伊朗，伊朗，3个心血管研究所，医学研究所，医学研究所。 Qu-Health，卡塔尔大学，多哈，卡塔尔公共卫生系，不列颠哥伦比亚大学5号人口与公共卫生学院，加拿大温哥华大学，加拿大6个关节炎研究，加拿大，加拿大温哥华，7心脏和血管研究所，克利夫兰诊所阿布扎比，阿布扎比，阿布扎比，阿拉伯阿拉伯阿拉伯阿拉伯阿拉伯艾米尔，Quar op Health of Health obhaNef图，Quar Sciencess，QUAR，QUAR 8 8伊拉克医学专业委员会心脏病学科学委员会。巴格达心脏中心，伊拉克巴格达，伊拉克10号医学院，社区医学系，阿恩·沙姆斯大学，埃及大学，埃及和武装部队医学院（AFCM），开罗，埃及，埃及11号，阿勒颇大学，阿勒颇大学，阿勒颇大学，叙利亚，叙利亚，叙利亚12号。心脏病学研究中心，伊斯法罕医学科学大学，伊朗伊斯法汉，14，14号体育活动与营养研究所，迪肯大学，迪肯大学，墨尔本，澳大利亚，澳大利亚，15个国家心脏中心，阿曼皇家医院，马斯喀特，阿曼，心脏病学16号，迪拜医院，迪拜医院，迪拜，迪拜，迪拜，17，阿联酋，贝利维尔市，贝勒维尔·科特里亚尔，贝尔利维尔，贝尔利维尔，贝尔德尔，贝尔利群岛。大马士革，叙利亚，叙利亚，19号医学系，阿加汗大学医院，卡拉奇，巴基斯坦，卫生与评估研究所20研究所，华盛顿大学，美国西雅图，美国卫生指标科学系21号，美国西部，西雅图大学，美国西雅图大学，美国22个心血管研究所，ISFIAHAN CARDICAHAN CADCAHAN CASSIOVAH CASCAPAHAN CASSIOVAH CASCAPER ISFAHAN CASSIOVER研究中心，ISFAHAN CASTIOVER研究中心，ISFAHAN CASTIOVEN CENTR，ISFAHAN CASSIOVEN CENTRICER，ISFAHAN CASSIOVER研究中心伊朗
对流渗透的区域气候模型是否为地中海洪水的预测带来了新的观点？
摘要。洪水是法国地中海地区的主要自然危害，每年造成损害和致命。这些流量是由以时间和空间范围有限的特征的重大预言事件（HPE）触发的。已经开发了新一代的区域气候模型，在公里量表上已经开发出来，允许对对流的深度表示，并对诸如HPE等局部规模现象的模拟进行了明确表示。对流 - 渗透区域气候模型（CPM）几乎没有用于水文影响研究中，而区域气候模型（RCMS）仍然不确定地中海流量的实体投影。在本文中，我们使用CNRM-AROME CPM（2.5 km）及其驾驶CNRM-Aladin RCM（12 km）在每小时的时间表上模拟位于法国地中海地区的Gardon d'Anduze流域上的浮游。气候模拟通过CDF-T方法纠正。使用了两个水文模型，一个集体和概念模型（GR5H）和一个基于过程的分布式模型（CREST），该模型已使用CPM和RCM的历史和未来气候模拟强迫。与RCM相比，CPM模型证实了其更好地产生极端小时降雨的能力。该附加值在流量峰的繁殖中传播在流量模拟上。未来的预测在水文模型之间是一致的，但两个气候模型之间有所不同。使用CNRM-Aladin RCM，
使用机器学习算法来预测地中海地区的森林射击概率
通过分析主要火灾因素来确定森林火灾概率水平，可以为森林经理提供对诸如防火策略，燃油管理，消防安全措施，紧急计划以及消防团队安置等问题做出关键决策的基础。主要影响火灾因素，包括植被因素，地形因素，气候因素以及与某些特征（如道路和住宅区）的邻近性，被认为是产生森林火灾概率图。机器学习（ML）算法已成为预测森林射击概率的有效工具。这项研究旨在通过使用与地理信息系统（GIS）Tech Niques集成的两个常用ML模型（LR）和支持向量机（SVM）来生成森林火灾概率图。这项研究是在位于Türkiye的地中海城市安塔利亚市的Elale Forest Enterprise Enterprise（FEC）实施的。在研究中，影响火灾的因素是树种，冠状，树阶段，坡度，方面以及通往道路的距离。 在模型的训练阶段考虑了从2001年至2021年在FEC中发生的森林大火。 使用曲线（AUC）值的区域（AUC）值验证了火灾概率图的精度。 由于执行ML模型，在地图上进行了47 086点的估计，该估计分为五个火灾概率水平（非常高，高，中，中，低和非常低）。 根据概率图，超过一半的森林在研究区域具有很高/高的火灾概率水平。在研究中，影响火灾的因素是树种，冠状，树阶段，坡度，方面以及通往道路的距离。在模型的训练阶段考虑了从2001年至2021年在FEC中发生的森林大火。使用曲线（AUC）值的区域（AUC）值验证了火灾概率图的精度。由于执行ML模型，在地图上进行了47 086点的估计，该估计分为五个火灾概率水平（非常高，高，中，中，低和非常低）。根据概率图，超过一半的森林在研究区域具有很高/高的火灾概率水平。结果表明，LR模型生成的火概率图的准确性更好（AUC = 0.845），比SVM模型生成的MAP的准确性（AUC = 0.748）。
对肠道代谢组和微生物群的1年生活方式干预对降低能量的地中海饮食和体育活动促进的影响：一项随机临床试验
1 Ciber defisiopathologíade la optidad y Nutrici on，西班牙马德里的Salud Carlos III研究所； 2 deBioquímica生物技术，养活我们或营养或，salut心理（Anut-dsm），西班牙雷乌斯大学Rovira I Virgili； 3西班牙Reus的研究或Sanit Aria Pere Virgili（IISPV）的研究所； 4哈佛大学流行病学系陈公共卫生学院，波士顿，但美国； 5哈佛大学生物统计局陈公共卫生学院，美国马萨诸塞州波士顿； 6荷兰瓦格宁根的微生物学实验室； 7西班牙马德里卡洛斯三世健康研究所的流行病学与公共卫生（CIBRESP）； 8西班牙阿利坎特的Miguel Hern Andez University（Isabial-Emh）卫生研究所和Biom Edica de Alicante； 9西班牙瓦伦西亚瓦伦西亚大学预防医学系； 10心血管风险和营养单位，研究所医院Del Mar de Investivaciones市政EDICA D'Research（IMIM），西班牙巴塞罗那； 11 Ciber糖尿病和代谢奥利克疾病（Ciberdem），Carlos III健康研究所（ISCIII），西班牙马德里； 12内分泌学系，研究生生物，研究生物群岛，阿古斯特·苏格（IDIBAPS），西班牙巴塞罗那大学临床医院； 13研究所内分泌与营养系Biom Edica de M Alaga（Ibima），西班牙M阿拉加市Virgen de la Victoria大学医院； 14副语言和系统副手，Jaume I大学，西班牙卡斯特尔； 15西班牙帕姆普洛纳大学纳瓦拉大学预防医学和公共卫生系； 16流行病学和公共卫生，西班牙帕姆普洛纳的纳瓦拉（IDISNA）卫生研究所； 17代谢组学平台，美国马萨诸塞州波士顿的麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所； 18美国马萨诸塞州波士顿的哈佛T. H. Chan公共卫生学院营养部； 19 Channing网络医学部，医学系，杨百翰和妇女医院和哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州