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大气非线性对ENSO不对称性和极端El Nino事件的主要贡献
极端的厄尔尼诺事件产生了巨大的影响，并促成了厄尔尼诺南部振荡（ENSO）温暖/冷相不对称。目前尚无对海洋和大气非线性对这些不对称性的重要性的重要性的共识。在这里，我们使用大气和海洋的一般循环模型，可以很好地再现ENSO不对称的方式来量化大气中的非线性贡献。使用集合大气实验分离了风应力对海面温度（SST）异常的线性和非线性成分，并用于迫使海洋实验。风应力-SST非线性由对SST的深度大气对流响应主导。这种风压力非线性占极端厄尔尼诺事件的峰值幅度的约40％，〜55％的东部太平洋变暖的55％，直到第二个夏天。出现这种巨大的贡献是因为非线性始终驱动赤道西风异常，而在秋季和冬季，西太平洋的东太平洋异常效率较小，使较大的线性成分的效率降低了。总体而言，风压力非线性完全解释了东太平洋正偏度。我们的发现强调了大气非线性在塑造极端厄尔尼诺事件以及更普遍的ENSO不对称性中的关键作用。
新闻稿Greenko太阳能Medak Limited
季风对印度农业的重要性是毫无疑问的，因为它是农业活动的关键水源。该国约50％的净播种区域依靠季风降雨，这也补充了水库。夏季季风季节，涉及6月至9月，占年降雨量的80％，与主要的农作物生长季节相吻合，哈里夫（Kharif）。季节负责生产大水稻，豆类，油料，棉花和甘蔗等主要农作物。获得灌溉机会有限的状态更加严重地依赖于正常的季风。尽管对印度的GVA仅贡献了约18％，但农业雇用了该国劳动力的一半（Niti Aayog，2022年）。改善农业生产也可以减轻食品通货膨胀的压力，尤其是在谷物和豆类中。因此，一个有利的季风对于支持农村需求并控制食品价格至关重要。2023年正常季风的前景正常季风的概念是基于降雨量与长期平均水平（LPA）的不同。通常，如果季风在LPA的+/- 4％之内，则将季风称为正常。在过去四年中，印度目睹了一个正常的季风。然而，在今年印度季风的不利信号中，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）表明，到今年中旬，埃尔·尼诺（El Nino）到达的可能性很可能。el Nino是指影响全球气候的赤道太平洋地区表面海水的异常变暖。在印度的情况下，埃尔尼诺（El Nino）的发生与贫穷的季风有关，这意味着在6月至9月期间，降雨量低于正常或不足。根据NOAA在4月份发布的最新月度更新，与早期的预测相比，MJJ（5月至6月至7月）期间，El Nino开发的可能性从MJJ（5月至6月至7月）的40％急剧增加到62％（请参阅图表1）。这一时期与印度季风季节的开始相吻合。但是，在今年后期，El Nino发展的机会甚至更高，在80％-90％之间。9月以后的El Nino的到来并不是印度季风的主要问题。
具有体拓扑的 Nielsen-Ninomiya 定理：...中的对偶性
Nielsen-Ninomiya 定理是高能和凝聚态物理中关于手性费米子在静态晶格系统中实现的基本定理。本文我们扩展了动态系统中的定理，其中包括静态极限中的原始 Nielsen-Ninomiya 定理。原始定理对于块体手性费米子来说是行不通的，而新定理由于动态系统固有的块拓扑而允许它们实现。该定理基于对偶性，可以统一处理周期性驱动系统和非厄米系统。我们还给出了受对称性保护的非手性无间隙费米子的扩展定理。最后，作为我们的定理和对偶性的应用，我们预测了一种新型的手性磁效应——非厄米手性磁肤效应。