摘要。量化气候变化如何驱动21世纪的干旱是为摩洛哥提供政策和适应计划的优先事项。SPEI干旱指数是根据12个月时间尺度的降水和温度计算得出的,涵盖了9月 - 8月的农业年度,对五个模型进行了2023 - 2019年的五个模型。通过比较SPEI值的平均值和干旱区百分比(光,中度,中度和极端)来获得摩洛哥之间的平均变化。另外,通过比较不同的11年时间范围的干旱特征2023-2033、2034-2044、2045-2055、2056-2066、2067-2077、2078-2077、2078-2088和2089-2099。基于CMIP6模型的SSP2-4.5场景对未来干旱预测的研究表明,摩洛哥在本世纪下半叶的干旱恶化。中度干旱预计将占主导地位,该地区受干旱影响急剧增加,甚至在六年内达到90%。这些结果对于水资源管理中的决策者至关重要,强调需要采取策略来减轻干旱的不利影响,包括有效利用水资源。
干旱严重程度指数 (PDSI) 优于其他基于统计的干旱指数,包括标准化降水指数 (SPI) 和标准化降水蒸散指数 (SPEI)。D11 认为,鉴于 PDSI 水平衡模型的物理特性,该指数提供了对干旱严重程度的稳健估计,因为它考虑了先前的条件,而其他干旱指数则纯粹基于特定气候变量的过去统计数据。然而,D11 高估了 PDSI 在大空间尺度上真实模拟分布式土壤水分平衡的能力,而忽略了干旱现象固有的复杂性和多尺度特性,这些特性不仅与土壤的水分条件有关。在本评论中,我们讨论了干旱的复杂特征以及 PDSI 在量化各种水文系统中的干旱条件方面的局限性。我们描述了基于统计的干旱指数(包括 SPI 和 SPEI)的优势。SPI 和 SPEI 不是(也不打算成为)基于物理的指数,这一事实更为自由而非限制,尤其是当 PDSI 的物理基础受到严重质疑时。
There are no restriction sites for the following enzymes: AarI(x), Acc65I, AcuI, AfeI, AgeI, AlwI, AlwNI, ApaI, AscI, AsiSI, AvrII, BamHI, BanII, BclI, BglI, BglII, BlpI, BmgBI, BmrI, BmtI, BsaI, BsaXI, BsgI, BsmBI, BspDI, BspEI, BsrFI, BsrGI, BstBI, BstEII, BstYI, BstZ17I, Bsu36I, ClaI, DpnI, DpnI, EagI, EcoN, EcoO1 FseI, FspAI(x), HindIII, I-CeeI, I-SceI, CPNI,MBOI,MSCI,NEI,NCOI,NDEI,NGOMIV,NHEI,NENI,NSSII,NSSII,NSPI,PFLI,PFLI,PMMI,PMLI,PMLI,P; PMLI,P; PMLI,P; PMLI,PPUTMI,PPHMI,PPHMI,PPHMI,PPHMI,PPHMI,P; PSPOME,PSPXI,PVI,PVII,RSRII,SACI,SALI,SALI,SANDI(X),SAU3AI,SBFI,SFII,SFII,SFII,SGRI,SGRI,SGRI,SMAI,SMAI,SMAI,SNABI,SPEI,SPEI,SPEI,SPHI,SPHI,SPHI,SRFMI(SRFMI(X)
There are no restriction sites for the following enzymes: AarI(x), Acc65I, AcuI, AfeI, AgeI, AlwI, AlwNI, ApaI, AscI, AsiSI, AvrII, BamHI, BanII, BclI, BglI, BglII, BlpI, BmgBI, BmrI, BmtI, BsaI, BsaXI, BsgI, BsmBI, BspDI, BspEI, BsrFI, BsrGI, BstBI, BstEII, BstYI, BstZ17I, Bsu36I, ClaI, DpnI, DpnI, EagI, EcoN, EcoO1 FseI, FspAI(x), HindIII, I-CeeI, I-SceI, CPNI,MBOI,MSCI,NEI,NCOI,NDEI,NGOMIV,NHEI,NENI,NSSII,NSSII,NSPI,PFLI,PFLI,PMMI,PMLI,PMLI,P; PMLI,P; PMLI,P; PMLI,PPUTMI,PPHMI,PPHMI,PPHMI,PPHMI,PPHMI,P; PSPOME,PSPXI,PVI,PVII,RSRII,SACI,SALI,SALI,SANDI(X),SAU3AI,SBFI,SFII,SFII,SFII,SGRI,SGRI,SGRI,SMAI,SMAI,SMAI,SNABI,SPEI,SPEI,SPEI,SPHI,SPHI,SPHI,SRFMI(SRFMI(X)
[1 ] 戴[2011](下称D11)指出,帕尔默干旱严重程度指数(PDSI)优于其他基于统计的干旱指数,包括标准化降水指数(SPI)和标准化降水蒸散指数(SPEI)。D11认为,鉴于PDSI水平衡模型的物理特性,该指数考虑了先前的条件,因此可以提供可靠的干旱严重程度估计值,而其他干旱指数则纯粹基于特定气候变量的过去统计数据。然而,D11高估了PDSI在广阔空间尺度上真实模拟分布式土壤水分平衡的能力,而忽略了干旱现象固有的复杂性和多尺度特性,这些特性不仅与土壤的水分条件有关。在本文中,我们讨论了干旱的复杂特征以及PDSI在量化各种水文系统中的干旱条件方面的局限性。我们描述了基于统计的干旱指数(包括 SPI 和 SPEI)的优势。SPI 和 SPEI 不是(也不打算成为)基于物理的指数,这一事实带来的是解放而非限制,尤其是当 PDSI 的物理基础受到严重质疑时。
[1 ] 戴[2011](下称D11)指出,帕尔默干旱严重程度指数(PDSI)优于其他基于统计的干旱指数,包括标准化降水指数(SPI)和标准化降水蒸散指数(SPEI)。D11认为,鉴于PDSI水平衡模型的物理特性,该指数考虑了先前的条件,因此可以提供可靠的干旱严重程度估计值,而其他干旱指数则纯粹基于特定气候变量的过去统计数据。然而,D11高估了PDSI在广阔空间尺度上真实模拟分布式土壤水分平衡的能力,而忽略了干旱现象固有的复杂性和多尺度特性,这些特性不仅与土壤的水分条件有关。在本文中,我们讨论了干旱的复杂特征以及PDSI在量化各种水文系统中的干旱条件方面的局限性。我们描述了基于统计的干旱指数(包括 SPI 和 SPEI)的优势。SPI 和 SPEI 不是(也不打算成为)基于物理的指数,这一事实带来的是解放而非限制,尤其是当 PDSI 的物理基础受到严重质疑时。
标准化降水指数(SPI)用于表征气象干旱。SPI将特定时间段内的降水与同期的气候进行比较。因此,可以将SPI值视为观察到的异常偏离气候的标准偏差数量。1个月的SPI值是每月降水异常以及土壤水分和植被健康的良好表示。3个月的SPI值是季节性降水异常的良好表示。标准化降水蒸散指数(SPEI)与SPI相似,但也考虑了蒸散量(因此温度对水需求的影响)。
矩阵类型:DNA协调器:JRC-IHCP验证类型CRL / INHOUSE分析类型类型:定性目的:识别说明:EURL GMFF测试了常规父母康乃馨线(负面对照样品)和GM系27531的基因组DNA样品的方法(正对照样本)。使用靶向花青素合酶康乃馨基因(ANS)和GM系27531的双链PCR进行了重复进行测试。通过琼脂糖凝胶电泳分离放大的PCR产物,并在紫外线下可视化。分别通过SPEI和TAQI酶的限制消化进一步证实了它们。通过更改PCR反应分量来测试该方法的鲁棒性。通过使用GM双链系统扩增检测限(LOD),每个反应具有25或5 gm拷贝数的两个不同的GM级别。每次稀释测试了60次重复。
甲基化不敏感的ISSCHIZOMER(市售)Aflii Cttaag 1 5 Asei Attaat 2 4 Avrii CCTAGG 1 5 BAMI GTATCC 1 5是的是-Bcli GCCNC TGTACA 1 5 BCLI GCCNC TGTACA 1 5 BSTEIIIIC 5 econnnagg ii aagctt 1 5是kpni ggtac 5 1是是msci tggcca 3 3 muni/mfei caattg 1 5是Ncoi Cctggg 1 5是Ndei catatg catatg catatg ctgcag 5 1 ctgcag 5 1 yes pvuii is是的Sphi xbai stuit stuig 5是xmni gaannttc 5 5是是