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研究长期火星气候进化
行星演化模型（PEM）：我们使用的GCM是火星行星气候模型（PCM）[5]。对使用PCM的MARS过去的climentes的长期模拟是困难和成本高昂的，因为它模拟了整个时间尺度的各种过程，从短云微观物理学到长时间的冰川演变。相比之下，PEM着重于火星储层的长期变化，同时通过异步建模方法绕过亚年级变化。PEM算法以两个原则运行。首先，它基于从PCM模拟的两年中计算出的趋势来推断储层进化。它还对某些气候变量进行了随后的改编。第二，Evolution算法在
模拟深云中的二级冰生产
摘要：已经提出了多种机制来解释次级冰的产生（SIP），并且已经认可SIP在形成云冰晶体中起着至关重要的作用。但是，大多数天气和气候模型都不考虑其云微物理方案中的SIP。在这项研究中，除了默认的rime分裂（RS）过程外，将超冷的雨/细雨滴（DS）和冰上的分解 - 冰碰撞 - 冰碰撞（BR）的两种SIP过程，即粉碎/碎片化。此外，还引入了两个不同的参数化方案。进行了一系列的灵敏度实验，以研究在欧洲中部开发的基于温暖的深对流云中，SIP如何影响云微物理学和云相位分布。仿真结果表明，云微物理特性受到SIP过程的显着影响。冰晶数浓度（ICNC）增加了20倍以上，并且考虑到SIP过程，表面沉淀降低了20％。有趣的是，发现BR占主导地位，并且BR过程速率分别大于RS和DS过程速率，分别为四个和三个数量级。在实现所有三个SIP过程时，云中的液体像素数馏分在云层内部和云顶部下降，但降低取决于BR方案。模拟深度对流云中冰的增强面（IEF）的峰值为10 2-10 4，并在2 24 8 c处位于所有三个SIP过程，而IEF的温度依赖性对BR方案敏感。但是，如果仅包括RS或RS和DS操作，则IEF是可比的，峰值为6个，位于2 7 8 C，此外，关闭CASCADE效应导致ICNC和冰晶体混合率显着降低。
用于评估气候数据中热带气旋的指标
摘要：本文介绍了一个软件套件，可用于在网格气候数据中客观评估热带气旋（TCS）。使用从6小时数据得出的旋风轨迹，将一组全面的指标定义为系统地比较和对比产品。除了年度TC气候外，还要注意风暴发生和强度的空间和时间模式。可以在全球范围或区域领域进行评估。简单地将“记分卡”简单地化允许快速评估。我们展示了该套件启用的三个键文件。首先，我们比较了七个电流新一代重新分析中TC的表示，并得出结论，高分辨率模型和TC特定同化的模型包含更准确的风暴气候。第二，使用自由运行的地球系统模型（ESM），我们发现在可变分辨率的配置中需要进行完整的盆地修复来充分模拟北大西洋TC频率。上游对北非的修复对模拟风暴的发生几乎没有好处，但是空间的起源模式得到了改善。我们还表明，由ESM模拟的TCS可以对气候模型中的单个参数化高度敏感，北大西洋TC指标根据所使用的Morrison -GetTelman Microphysics包的版本而变化很大。
使用机器学习的参数化雨滴
摘要：温暖云中的雨滴形成过程主要包括凝结和碰撞 - 小云液滴的合并。一旦形成雨滴，它们就可以通过收集云滴和自我收集来继续生长。在这项研究中，我们通过使用复杂的气溶胶 - 包含300滴量尺寸的垃圾箱和机器学习方法的云模型来开发新型的模拟器来表示雨滴形成是各种物理或背景环境条件的函数。然后在天气研究和预测模型的两个微物理学方案中实施模拟器，并在两个理想情况下进行了测试。与原始模拟相比，与原始模拟相比，与模拟器的浅对流模拟显示出明显的雨滴形成的增强。另一方面，由于降雨量的变化，由于云系统中较大数量的微物理过程（即冰期过程），对对流的模拟表现出对模拟器实施的更为复杂响应。我们的结果表明，仿真器的潜力取代了常规参数化，这可能使我们能够以负担得起的综合费用来改善物理过程的表示。
Elizabeth J. Thompson -NOAA OAR物理科学...
研究声明I研究了海洋上的降水，云系统和耦合的海洋 - 大气边界层过程。这包括云微物理学，对降水和云层的大规模强迫以及云，降水，空气通量和耦合边界层演化如何相互影响。我还研究这些过程如何影响天气和气候变化。i收集和分析现场观察结果，使用卫星观察以及与建模团队合作，以提高过程水平的理解，发展算法，确定观察能力和需求，并使用面向过程诊断的模型进行评估。研究兴趣空气通量及其在大气和海洋边界层共同发展中的作用；使用对云和雨水，雨，卫星和序列仪的双极和单极化雷达的观测值进行气象，降水和云的研究；定量降水估计，降水分类和近地表海洋稳定性的算法；对卫星和原位观察的气象和物理海洋学过程的调查；基于观察性的大气动力学，物理海洋学以及天气尺度和中尺度气象的研究；使用原位测量值来评估和改善环境预测模型和遥感产品。教育2012-2016博士大气科学，科罗拉多州立大学顾问：史蒂文·A·鲁特里奇；联合顾问：詹姆斯·N·穆姆（俄勒冈州立大学）论文：“热带温暖池降雨的变化和对上海的影响
文章 - AMS 期刊 - 美国气象学会
摘要：向太空发射的长波辐射 (OLR) 是地球能量预算的基本组成部分。有许多相互交织的物理过程会影响 OLR，并推动和应对气候变化。光谱解析观测可以解开这些过程，但技术限制阻碍了精确的空间光谱测量，覆盖 100 至 667 cm −1（波长在 15 至 100 µ m 之间）的远红外 (FIR)。因此，地球的 FIR 光谱基本上无法测量，即使至少一半的 OLR 来自此光谱范围。该地区受到对流层上部和平流层下部水蒸气、温度递减率、冰云分布和微物理的强烈影响，所有这些气候系统中的关键参数都变化很大，而且仍然很少被观察和理解。为了覆盖地球观测中这一未知领域，远红外外向辐射理解与监测 (FORUM) 任务最近被选为 ESA 的第九个地球探测器任务，将于 2026 年发射。FORUM 的主要目标是首次以高绝对精度测量光谱分辨 OLR 的远红外分量，具有高光谱分辨率和辐射精度。该任务将提供全球观测的基准数据集，这将大大增强我们对地球大气关键强迫和反馈过程的理解，从而能够更严格地评估气候模型。本文介绍了该任务的动机，强调了新测量预期带来的科学进步。
使用机载微波折射仪在印度进行高分辨率无线电折射率研究
为了将以前未开发的电磁波谱部分用于丰富的复杂新服务（通信），需要在对流层中测量无线电折射率的微小变化。关于地球大气边界层（与大陆和海洋直接热接触和摩擦接触的空气）无线电折射率精细结构的高分辨率信息可用于许多应用，例如航天器跟踪、卫星导航、无线电干涉测量、遥感等。最新的发展使得我们能够通过现场和遥感技术在所有重要的空间和时间尺度上研究大气的这一区域。由于传统气象系统（如无线电探空仪、投投探空仪等）的内在缺陷，无线电折射率的大多数急剧梯度都被消除了。机载微波折射仪是一种非常精密的仪器，可以近乎实时地提供无线电折射率的精细结构信息数据。它的垂直高度分辨率约为一米或更低。它是唯一适合获取亚折射和超折射以及管道发生统计数据的仪器，可用于无线电和雷达操作的实时评估。该折射仪有助于了解热带边界层的微物理特性以及设计厘米波和毫米波无线电系统。该地区的物理特性是非平稳的，因为该地区的特点是存在温度和湿度逆变，这会导致无线电折射率以层的形式出现严重的不均匀性。这种高分辨率无线电气候信息在印度几乎不存在。为了收集此类信息，本文作者开发了一种机载微波折射仪（Sarma 等人，1975 年），并在后来几年考虑到工程和航空电子方面改进了设计，并于 1983 年、1985 年和 1988 年进行了飞行测试。
泛心论和人工智能意识
1 我们的论点与最近另一种论点有很大不同，即（某些）数字计算机可能不具备现象意识（Tononi 和 Koch 2015）。根据 Tononi 的意识整合信息理论 (IIT)，该理论认为现象意识等同于最大程度整合的信息，Tononi 和 Koch 认为两个功能相同的系统可以具有相同的输入输出功能，但其中只有一个系统整合信息，而另一个则不整合信息。根据 IIT，后一个系统（即使它在其他方面像人脑一样运作）将是一个没有意识体验的“僵尸”系统（另见 Oizumi 等人2014：第19-22 页）。此外，正如 Tononi 和 Koch (2015) 以及 Koch (2019) 所阐述的那样，由于当前的数字计算机无法像人类大脑那样以任何细粒度的方式整合信息 (Koch 2019，第页 142-4)，如果 IIT 是正确的，那么人工智能可能需要“根据大脑的设计原则构建”的神经形态电子硬件来“积累足够的内在因果力量来感受某种东西”(同上，第 150 页；另见 Tononi 和 Koch 2015，第 16 页，脚注。15)。我们的论点至少在两个方面比这更激进。首先，我们的论证意味着，即使是“神经形态”数字机器也可能无法实现连贯的宏观现象意识——因为这样的机器可能仍然无法以一种将基本现象品质组合成连贯的宏观现象流形所必需的方式操纵基本微观物理学。其次，正如我们在第 4 节中解释的那样，我们的论证意味着 IIT 本身可能是错误的。如果我们是正确的，那么人工智能拥有连贯的宏观现象意识的唯一方法可能是让它们成为以正确方式整合基本微观物理现象量的模拟机器。
Ayse Koyun是环境科学与工程系的博士后科学家以及工程与应用科学学院A
Ayse Koyun是环境科学与工程系的博士后科学家以及哈佛大学的工程与应用科学学院。她拥有维也纳技术大学技术化学（材料科学）的医生学位。在她的博士学位期间，AYSE专注于使用原子力显微镜进行材料表征，并研究了建筑材料的老化。作为哈佛大学的博士后科学家，她的研究现在以了解气候和人类健康的气溶胶的影响（悬挂在空中的微小颗粒）的影响。她探讨了诸如构造之类的活动如何产生这些粒子以及它们如何影响吸气者的福祉。在哈佛大学，Ayse采用了一种称为电动力悬浮的尖端技术，以悬浮在空中中的气溶胶颗粒，从而使她能够研究它们在经历各种条件时如何发展，例如光暴露和湿度变化。她检查了来自不同来源的颗粒，从燃烧植物产生的烟雾到特定的化合物。通过阐明这些悬浮的颗粒，她观察到它们的反应和转化，阐明了气溶胶在环境中的行为及其对气候的潜在影响。除了在哈佛大学的工作外，AYSE还为SABER（平流层气溶胶过程，预算和辐射效应）任务做出了贡献，这是一项扩展的空中科学测量计划，研究了上层对流层和下层平流层（UTLS）的运输，化学，微物理和辐射特性。利用NASA WB-57高海拔研究飞机，Ayse有助于表征任务期间收集的微型气溶胶。SABER部署提供了对气溶胶尺寸分布，成分和辐射特性的广泛详细测量，以及不同区域和季节中相关的微量气体。这些观察结果对于提高全球模型准确模拟平流层气溶胶加载变化的辐射，动力学和化学影响的能力至关重要。ayse的总体目标是提供有关气溶胶颗粒对我们世界的起源，转化和影响的关键见解。通过为气候模型的发展做出贡献，并制定了减轻气溶胶的不利影响的战略，她的目标是对气候研究和公共卫生产生有意义的影响。最终，她在实验室和Saber任务中收集的实验数据有助于完善全球化学气候模型，从而弥合了科学发现和大规模模拟之间的差距。