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Walsh, JE、WL Chapman、F. Fetterer 和 S. Stewart。2019. 网格化月度海冰范围和浓度，1850 年以后，版本 2。美国科罗拉多州博尔德。NSIDC：国家冰雪数据中心。doi：https://dx.doi.org/10.7265/jj4s-tq79。目录网格化月度海冰范围和浓度...................................................................................................................... 1 1850 年以后，版本 2 ......................................................................................................................... 1 1 摘要 ............................................................................................................................................................. 3 2 这些数据的应用 ............................................................................................................................. 3 3 产品开发背景 ............................................................................................................................. 4 4 数据文件：格式和说明 ............................................................................................................. 6
1 摘要 气候模型和再分析通常需要覆盖很长一段时间（大约一个世纪）的网格化泛北极海冰数据集。然而，卫星时代之前的基于观测的数据集在信息内容和格式上是异构的，因此难以用于长期数据记录。在这里，历史来源的观测是自 1850 年开始的每月网格化海冰浓度产品的基础。历史观测有多种形式：船舶观测、海军海洋学家的汇编、国家冰服务机构的分析等。1979 年，这些来源让位于单一来源：卫星被动微波数据的浓度。网格化每月海冰范围和浓度，1850 年以后建立在早期的数据产品（Chapman 和 Walsh 1991）的基础上，增加了历史来源，改进了用于合并来自不同来源的数据的技术，并向前和向后扩展了记录。数据以月度海冰浓度的形式在 netCDF4 文件中提供。这些字段代表单个月中日，而不是月平均值。数据位于四分之一度纬度乘以四分之一度经度的网格上，覆盖北半球 30 度以北。除了浓度变量外，相应的源变量还指示 18 个可能源中的每一个的使用位置。逗号分隔变量文件中的区域和北极范围的冰范围和面积时间序列以及其他辅助文件也包括在内。
Walsh, JE、WL Chapman、F. Fetterer 和 S. Stewart。2019. 网格化月度海冰范围和浓度，1850 年以后，版本 2。美国科罗拉多州博尔德。NSIDC：国家冰雪数据中心。doi：https://dx.doi.org/10.7265/jj4s-tq79。目录网格化月度海冰范围和浓度...................................................................................................................... 1 1850 年以后，版本 2 ......................................................................................................................... 1 1 摘要 ............................................................................................................................................................. 3 2 这些数据的应用 ............................................................................................................................. 3 3 产品开发背景 ............................................................................................................................. 4 4 数据文件：格式和说明 ............................................................................................................. 6
1 摘要 气候模型和再分析通常需要覆盖很长一段时间（大约一个世纪）的网格化泛北极海冰数据集。然而，卫星时代之前的基于观测的数据集在信息内容和格式上是异构的，因此难以用于长期数据记录。在这里，历史来源的观测是自 1850 年开始的每月网格化海冰浓度产品的基础。历史观测有多种形式：船舶观测、海军海洋学家的汇编、国家冰服务机构的分析等。1979 年，这些来源让位于单一来源：卫星被动微波数据的浓度。网格化每月海冰范围和浓度，1850 年以后建立在早期的数据产品（Chapman 和 Walsh 1991）的基础上，增加了历史来源，改进了用于合并来自不同来源的数据的技术，并向前和向后扩展了记录。数据以月度海冰浓度的形式在 netCDF4 文件中提供。这些字段代表单个月中日，而不是月平均值。数据位于四分之一度纬度乘以四分之一度经度的网格上，覆盖北半球 30 度以北。除了浓度变量外，相应的源变量还指示 18 个可能源中的每一个的使用位置。逗号分隔变量文件中的区域和北极范围的冰范围和面积时间序列以及其他辅助文件也包括在内。
Walsh, JE、WL Chapman、F. Fetterer 和 S. Stewart。2019. 网格化月度海冰范围和浓度，1850 年以后，版本 2。美国科罗拉多州博尔德。NSIDC：国家冰雪数据中心。doi：https://dx.doi.org/10.7265/jj4s-tq79。目录网格化月度海冰范围和浓度...................................................................................................................... 1 1850 年以后，版本 2 ......................................................................................................................... 1 1 摘要 ............................................................................................................................................................. 3 2 这些数据的应用 ............................................................................................................................. 3 3 产品开发背景 ............................................................................................................................. 4 4 数据文件：格式和说明 ............................................................................................................. 6
1 摘要 气候模型和再分析通常需要覆盖很长一段时间（大约一个世纪）的网格化泛北极海冰数据集。然而，卫星时代之前的基于观测的数据集在信息内容和格式上是异构的，因此难以用于长期数据记录。在这里，历史来源的观测是自 1850 年开始的每月网格化海冰浓度产品的基础。历史观测有多种形式：船舶观测、海军海洋学家的汇编、国家冰服务机构的分析等。1979 年，这些来源让位于单一来源：卫星被动微波数据的浓度。网格化每月海冰范围和浓度，1850 年以后建立在早期的数据产品（Chapman 和 Walsh 1991）的基础上，增加了历史来源，改进了用于合并来自不同来源的数据的技术，并向前和向后扩展了记录。数据以月度海冰浓度的形式在 netCDF4 文件中提供。这些字段代表单个月中日，而不是月平均值。数据位于四分之一度纬度乘以四分之一度经度的网格上，覆盖北半球 30 度以北。除了浓度变量外，相应的源变量还指示 18 个可能源中的每一个的使用位置。逗号分隔变量文件中的区域和北极范围的冰范围和面积时间序列以及其他辅助文件也包括在内。
29 可再生和绿色能源行业阀门 - 2022 年
距离海岸 50 公里以上的地方，风力涡轮机产生的电力一般会收集到海上变电平台上，并通过高压电缆输送。当距离更远时，电力将升压到 HVDC（高压直流电），以减少后续传输过程中的功率损耗。平台上可以连接多个风电场。
2024 年秋季 COVID-19 加强疫苗接种计划
流通名单 公共卫生主任/医务主任，公共卫生机构（用于转发给所有相关的健康保护人员） 公共卫生机构公共卫生（健康保护）助理主任 公共卫生机构护理主任 SPPG 药房和药物管理助理主任（用于转发给社区药房） 药房主任 HSC Trusts SPPG 社会关怀和儿童主任 SPPG 家庭医生服务主管（用于级联到 GP 非工作时间服务） 医务主任，HSC Trusts（用于转发给所有顾问、职业健康医生和学校医务主管） HSC Trusts 护理主任（用于转发给所有社区护士和助产士） HSC Trusts 儿童服务主管 RQIA（用于转发给所有独立提供者，包括独立医院） Joe Brogan，助理主任，战略规划和绩效小组 (SPPG) 药房和药物管理负责人（用于转发给 SPPG 药房和药物管理团队和社区药剂师） 贝尔法斯特 HSC 信托区域药物信息服务 北部 HSC 信托区域药品采购服务 Donna Fitzsimons 教授，QUB 护理与助产学院院长 Neal Cook 教授，阿尔斯特大学护理学院院长 Heather Finlay，CEC Maurice Devine，开放大学 Paul McCarron 教授，阿尔斯特大学药学与制药科学学院院长 Gavin Andrews 教授，QUB 药学院院长 北爱尔兰药学学习与发展中心研究生药学院长 Michael Donaldson，SPPG 牙科服务院长（分发给所有全科牙科医生） Raymond Curran，SPPG 眼科服务院长（分发给社区验光师） 工会方面临床咨询团队 Louise McMahon，SPPG 综合护理主任 Camille Harron 博士，NIMDTA Pascal McKeown 教授，QUB 教授 Alan Smyth 教授，QUB 教授路易丝·杜布拉斯（Louise Dubras），阿尔斯特大学
南苏丹 - 2023 – 2025 年战略
苏丹危机应急响应的重点是协助新抵达者从边境地区继续运输，在过境和接收地点提供救生援助。由于基础设施差和气候条件恶劣，继续运输变得复杂且有限，导致大量人口滞留在边境地区。随着苏丹冲突升级，预计新抵达者将增加，导致过境地点出现紧急人道主义需求的危急情况。可以继续前往原籍地或所选目的地的新抵达者可能会前往已经极其脆弱的社区。因此，该行动面临着人口群体增加、保护风险增加的问题，需要有针对性的干预措施来满足特定需求，包括针对 LGBTQI+ 个人的需求。世界粮食计划署 (WFP) 在 2024 年大幅削减粮食供应，导致保护脆弱性复杂化，由于生计选择有限，有迫切需求的难民数量增加。不断变化的风险因素包括
航空运输对巴西的价值
1 航空运输行动小组，2024 年。基于牛津经济研究院数据的《无国界航空福利》报告。 2 世界贸易和旅游理事会，2023 年。旅游数据和统计。 3 航空运输行动小组，2024 年。基于牛津经济研究院数据的《无国界航空福利》报告。 4 航空运输行动小组，《可持续发展目标与航空》。 5 航空运输行动小组，2020 年。《无国界航空福利》报告。 6 根据 2023 年的平均旅行票价和人均 GDP 估算当地人口需要工作多少天才能负担得起一次航班的费用。根据 IATA 直接数据解决方案 (2023) 和世界银行 (2023) 的数据计算得出。 7 根据 2023 年的 OD 客运量和人口估算人均航班数量。根据 IATA 直接数据解决方案 (2023) 和世界银行 (2023) 的数据计算得出。 8 当地人口需要工作多少天才能负担得起一次航班的费用，是根据 2023 年的平均机票价格和人均 GDP 估算出来的。计算依据是 IATA Direct Data Solutions (2023) 和世界银行 (2023) 的数据。 9 每周至少有一班定期航班为门槛。 10 IATA 连通性指数的计算方法是将航线总容量（以可用座位数计算）除以目的地机场的容量。连通性指数是根据 OAG (2023) 的数据计算出来的。 11 指抵达该国的国际旅客及其续程转机。例如，如果旅客抵达该国但没有乘坐国内或国际航班，则将其归类为“无续程转机”。在国内转机的旅客被归类为“国内续程转机”，抵达后转乘国际航班的旅客被归类为“国际续程转机”。