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结合温度和降水，以限制气溶胶对观察到的气候变化的贡献
摘要：利用过去来改善未来的预测，需要对气候和温室气体（GHG）（GHGS）对观察到的气候变化的个人气候贡献进行理解和定量，这受到气候溶液强迫和反应的大量不确定性的阻碍。为了估算历史气溶胶响应，我们通过结合观察到的热带潮湿和干燥区域观察到的变化的信号，半明确温度不对称的温度不对称，全球平均温度（GMT）以及全球平均降水（GMLP）（GMLP）的信号来归因于温度和降水的关节变化。指纹代表气候反应对气溶胶（AERS）和其余的外部强迫（NOAER；主要是GHG）源自来自历史单和所有模型的大型组合，该模型来自耦合模型对间隔项目的第6阶段的三个模型，并使用完美的模型研究选择。是由不完善的模型研究和水文灵敏度分析支持的，该分析支持了我们选择温度和降水细纹的选择。我们发现，包括温度和降水在内的诊断效果稍微更好地限制了纯粹基于温度或仅基于GMT的诊断，并允许AER冷却的归因（即使在纤维上不包含GMT时）。这些结果在来自不同气候模型的纤维上具有鲁棒性。AER和NOAER的估计贡献与其他已发表的估计值一致，包括最新IPCC报告的估计。最后，我们将气溶胶诱导的冷却的0.46 K（[2 0.86，2 0.05] k）的最佳估计归因于2010年Noaer升温的1.63 K（[1.26，2.00] k），相对于1850年至1900年，使用GMT和GMLP的综合信号。
引用：Imran M，Jannat Mishu NE，Khaliq H，Shahzad F（2025）评估机器学习模型，用于上游印度河上的降水预测
降水在有效管理水资源和维持储层水位中起着至关重要的作用。然而，气候变化发生了显着改变的降水模式，导致了极端的水文事件，例如干旱和洪水，这些事件具有深远的社会经济和环境影响。本研究的重点是使用机器学习模型预测上印度河盆地（UIB）中的降水事件。在这项研究中，采用了三种广泛使用的机器学习算法支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN）和随机森林（RF），以预测UIB中的降水事件。数据集分为培训（80％）和测试（20％）子集进行模型评估。在测试的算法中，KNN表现出最佳的预测性能，得出的平均绝对误差（MAE）为2.662，根平均平方误差（RMSE）为16.3，R²得分为0.879，总准确度为83.16％。结果表明，KNN算法是UIB中降水预测的最有效的机器学习模型。这项研究的结果有助于改善预警系统，并在面对气候变化和极端天气事件的情况下促进有效的水资源管理。
使用大气通用循环模型miroc5-iso
水中的trip含量的抽象建模是一种有意义的方法，可以评估气候模型中水周期的表示，因为它可以追溯水周期内和储层之间的通量（平流层，对流层和海洋）。在这项研究中，我们介绍了在大气通用循环模型（AGCM）MIROC5 -ISO中的自然trimatium及其在1979 - 2018年期间的模拟。由于最近发表的trium生产计算，我们能够首次研究与11年太阳能周期对降水中Tritium的自然产量产生的影响。miroc5 -iso正确模拟了对降水中tri的大陆，纬度和高度影响。与平流层 - 对流层交换相关的季节性trip含量峰值也可以准确地模拟时间安排，即使MiroC5 -ISO低估了变化的幅度。div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div>与在南极洲的沃斯托克（Vostok）的观察结果一致，例如，我们的模拟表明，内部气候变异性在极性沉淀中在tritium中起重要作用。由于其对南极涡流的影响，南环模式增强了生产成分对南极降水的trim的影响。在格陵兰岛，由于北大西洋振荡对湿度条件的影响，在降水中检测到降水中11年太阳周期的东 - 西对比。
无氯仿的DNA提取 - 乙酸铵沉淀法
添加到1.5毫升管中。血液：在13,000rpm处离心血液样本约1分钟（到颗粒样品）。用牙签从乙醇中取出样品，然后将其印迹到组织中。几乎干燥后，将牙签转移到1.5ml管中，然后摇晃以脱落血液。取出牙签并放入消毒剂中。拭子：乙醇干燥并放入1.5毫升管中。从交换的末端扣下来，以便盖子可以关闭。羽毛：将1-3羽羽毛的鱿鱼切成小块，在无菌玻璃板上用无菌剃刀刀片切成小块，然后再添加到管中。如果羽毛很小并且尖端上存在血斑，则可以添加羽毛。
固氮蓝细菌的方解石沉淀
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年2月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.17.638518 doi：Biorxiv Preprint
西北地中海重大降水事件在温暖的气候下：稳健与不确定的变化，对流渗透模型合奏
1 CNRM，de toulouseUniversitéde toulouse，Météo -France，CNRS，Toulouse，法国，2 Laboratoire Alterato Milieux Milieux观察时代人/Institut Pierre Simon Laplace（IPSL） （DWD），德国奥登巴赫，4大气与气候科学研究所，苏黎世，苏黎世，瑞士，瑞士5 Wyss自然学院，伯恩大学，伯恩大学，瑞士6气候与环境物理，物理学，物理学，物理学研究所，伯恩，伯恩，伯恩，伯恩，伯尔尼，贝尔特，贝尔特，贝尔特，贝尔特，贝尔尼挪威奥斯陆气象学院，9卡尔斯鲁希技术研究所（KIT），德国卡尔斯鲁希，德国10个气候服务中心（Gerics），Helmholtz -Zentrum thermholtrum thermhore gmbh，德国汉堡，德国，11个研究所，乔格尔（Josci），乔格（Ibgg -3）德国，英国埃克塞特市大都会办公室12号办公室，德国勃兰登堡技术大学大气进程主席13，德国科特布斯，德国科特布斯，荷兰皇家气象研究所（KNMI）14号，荷兰，荷兰15 Fondazione Centro -Meditertro -Mediterraneo suiiii camcaty climcicali climccy climccy climccy climccy， Abdus Salam国际理论物理中心（ICTP），意大利Trieste，17 Faculdade deCiências，Instituto dom Luiz Instituto dom Luiz，Lisboa大学，里斯本，里斯本，葡萄牙，CESR 18 CESR（环境系统研究中心）
磷酸钾（KTIOPO4）纳米晶体的合成和表征：水热和共沉淀方法与草酸含量上限剂的影响
钛基磷酸钾（KTIOPO 4），通常称为KTP，以其在量子和光学技术中的应用而闻名。这项研究的重点是采用水热和共沉淀方法的KTP纳米晶体的合成，采用草酸作为封盖剂。X射线粉末衍射（XRD）分析证实了正骨KTP晶体的成功合成。傅立叶变换红外（FT-IR）光谱进一步验证了KTP内的键结构，其特征带对应于其在所有光谱中始终观察到的晶体结构。定量分析表明，水热方法产生的KTP纳米颗粒的平均晶粒大小约为35 nm，而共沉淀方法产生的较小的纳米颗粒，平均晶粒尺寸为22 nm。值得注意的是，在水热法中将草酸作为封盖剂的引入将晶粒尺寸降低15％至约30 nm，而在共沉淀法中，它意外地将晶粒尺寸增加了20％，导致纳米颗粒的平均晶粒尺寸为26 nm。此外，与通过热液方法合成的样品（约0.5％）相比，在共同沉淀的样品中发现晶格内的应变更高（约0.8％）。这些发现强调了合成方法和封盖剂对KTP纳米颗粒的大小，形态和结构完整性的重要影响。这种见解对于优化针对光学设备，光子学和量子技术的各种应用量身定制的KTP纳米颗粒的合成至关重要。水热方法显示出在产生较大纳米颗粒的功效，而草酸作为涂料剂的存在在控制晶粒尺寸和增强结构稳定性方面起着关键作用。
冬季温度和降水驱动阈值的阈值在九个全球气候区域和相关生物群落
在全球范围内，冬季温度正在上升，积雪正在缩小或完全消失。div>以前的研究和发表的文献综述，尚不清楚全球生物群落是否会在冬季温度和降水中跨越重要的阈值，从而导致重大的生态变化。在这里，我们将广泛使用的Köppen-Geiger气候分类系统与最糟糕的案例结合了全球每月温度和降水的预计变化，以说明到本世纪末，跨地球的多个气候区如何体验到冬季条件。然后，我们检查这些变化如何影响相应生物群落内的生态系统。我们的分析表明，在北极，北方和凉爽的温带区域中，极度冷（<-20°C）的潜在普遍损失。我们还表明了温度温度和旱地地区的冰冻温度可能消失（<0°C）和大幅下降。
评估美国巨大的年度降水极限...
了解美国大平原（USGP）的氢化气候极端（USGP）对于有效的水资源管理，农业系统的弹性以及缓解气候变化影响至关重要。这项研究研究了USGP中的氢化气候状况的改变，重点是使用网格的Prism气候数据集中的降水数据，过去119年（1904- 2022）在过去119年（1904-2022）中的年度降水趋势和极端。我们将年度降水总数分为六类的氢化气候极端：（1）孤立的湿极端，（2）孤立的干燥极端，（（3）干燥的重复极端极端极端，（4）（4）潮湿到湿的重复反复出现的极端极端，（5）（5）干燥的旋转鞭打极端的极端极端，以及（6）湿至湿的鞭打般的鞭打极端极端。“重复出现”和“鞭打”都是化合物极端的类型。为了评估棱镜数据的准确性，我们首先将年度Prism降水总数与整个地区的气象站进行了比较。我们发现在257个站中251个站点的相关性（R²≥0.75），几乎没有整体偏见，这表明棱镜数据对于年度降水动力学的区域尺度表征可靠。从年度降水量总计，我们观察到东部和北USGP的大部分趋势都显着增加。从氢化气候的极端情况下，我们观察到，孤立的湿和干燥极端物往往在USGP上分布相当均匀，而化合物极端却显示出更为明显的空间模式。这些发现对美国大平原的水资源管理和农业系统具有重要意义，强调了需要适应不断变化的氢化气候条件的自适应策略。干燥的重复极端极端，而潮湿潮湿的重复极端极端在明尼苏达州，爱荷华州，内布拉斯加州，内布拉斯加州和北达科他州北达科他州 - 南达科他州边境地区。