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一个简单的雪温度指数模型暴露了重新分析雪水等效产品之间的差异
包括偏见，无偏的根平方误差（URMSE）和相关性，包括在图1和图2中。3G-I。 在所有情况下，重建的数据集都比重新分析数据集较低，相关性较高。 URMSE是通过从参考SWE和每组产品SWE值中删除平均值，然后用这些无偏数据集计算根平方误差的平均值。3G-I。在所有情况下，重建的数据集都比重新分析数据集较低，相关性较高。URMSE是通过从参考SWE和每组产品SWE值中删除平均值，然后用这些无偏数据集计算根平方误差的平均值。
密苏里河流域山区积雪报告
SNOTEL 山区积雪 SWE 站数据由美国农业部自然资源保护局 (NRCS) 提供。通常到 4 月 17 日（1991-2020 年平均值），山顶积雪 SWE 积累量已达到 100%。5 月至 7 月期间，雪融化并为主干道提供大量流入量，这些流入量被储存起来以防止下游洪水，随后用于满足主干道授权的项目目的。了解选定山区积雪区域每个月初的山区 SWE 量并不能减少相当大的径流变化，因为融化期间的天气条件会极大地影响径流量。显示了截至 5 月的每个月初的平均 SWE 积累总百分比。对于 5 月至 7 月期间，记录的百分比是该年峰值 SWE 积累量的百分比。这表明山区剩余的未融化雪量。
2021-2022 年山区积雪含水量...
2025 年 1 月 1 日，“Fort Peck 以上总水量”河段的山区雪水当量 (SWE) 为 5.4 英寸，相当于 (1991-2020) 平均值的 78%。“Fort Peck 至 Garrison”河段的山区 SWE 为 4.4 英寸，相当于 (1991-2020) 平均值的 67%。两个河段的正常峰值均出现在 4 月 17 日附近。
早期证据证明了Github Copilot对劳动力市场成果对软件工程师的影响
本文研究了Github Copilot（GHC）的影响，这是一种具有生成AI（GAI）功率的编码助手，对软件工程师的劳动力市场成果（SWE）的影响。使用LinkedIn和Github公司许可的数据，我们分析了GHC采用如何影响技能和劳动需求，供应和招聘。我们发现证据表明，与对AI的一些担忧相反，采用这种增强工具的公司雇用了更多的SWES。具体来说，GHC的采用导致每个月雇用新的SWE的可能性更高（PP），主要由更多入门级个人贡献者（IC）SWE雇员（6.6 pp提高可能性增加，每月均高3.2％），每月增加3.2％），至少每月雇用一名高级IC雇用的可能性高4.9％。GHC在新的SWE员工中提高了13.3％的非编程技能。高浓度GHC公司还看到现有SWE的非编程技能的提高，而不会降低新的编程技能速度。此外，这些公司增加了SWES的职位发布，包括一些没有学位的SWES帖子的证据。关键字：劳动，人力资本，人工智能，生产力jel分类：J24，J20，O33
通过观察系统模拟实验探索热红外遥感以改善积雪模型的潜力
摘要。从地球观察卫星中吸收数据被认为是估计山地流域中雪覆盖分布的前进的道路，从而提供了有关山水等效山水（SWE）的准确信息。可以从空间中观察到土地表面的回热（LST），但其改善SWE模拟的潜力仍然没有被忽略。这可能是由于当前热红外（TIR）任务提供的时间不足或空间分辨率。，在未来几年中，三个计划的任务将以更高的时空分辨率提供全球规模的TIR数据。为了研究TIR数据以改善SWE的价值，我们在覆盖北半球的Latitudi-Nalal梯度的五个雪地主导地点开发了合成数据同化（DA）实验。我们通过强迫ERA5-Land重新分析的能量平衡积雪模型来产生合成的LST和SWE系列。我们使用此合成的真实LST从ERA5-Land的降级版本中恢复了合成的真实SWE。我们定义了不同的观察场景，以模仿Landsat 8（16 D）的重新审视时间，以及用于高分辨率自然资源评估（TR- ISHNA）（3 d）的热红外成像卫星，同时会计云覆盖。我们在每个实验地点对实验进行了100次的回答，以评估在两个重新审视场景下，相对于云覆盖的同化过程的鲁棒性。我们使用两种不同的方法进行了同化：序列方案（粒子过滤器）和一个更光滑的（粒子批次平滑）。
有机修订对香菜种植的协同作用
摘要在过去的几十年中，普遍应用合成土壤修正案引发了环境问题，这激发了对环保农业的有机修订的迷恋。有机修订被认为可以增强植物的生长，开花，微型活性和害虫控制，但科学证据，尤其是在容器化植物生产中，仍然有限。这项研究研究了生物炭（BC），海藻提取物（SWE）的影响及其对Corainder（Cori-Andrum sativum）在POT实验中的生长和培养的组合。该研究评估了BC，SWE及其对植物发育的合并应用的影响，产生特征以及叶子中存在的宏观和微量元素水平。每10天进行测量，从10、20、20、30和40天的种子开始。评估了关键生长参数，例如种子发芽，植物高度，叶子数，节点和节间数，根长度和养分浓度（N，P，K，Mg，Ca，Ca，Fe，Mn，Mn，Zn，Cu）。的结果表明，与对照相比，BC和SWE单独或合并，显着增强了大多数形态学性状和产量成分。值得注意的是，单独或与SWE结合使用的低水平BC处理对生长和养分浓度最为明显的积极作用。发现的结果表明，有机肥料，尤其是生物炭和海藻提取物，为改善Coriandrum sativum的生长和产量提供了一种有希望的替代品。
使用亚临界水的生物活性化合物提取的最新进展
背景：由于生物活性化合物在功能食品和医疗保健中的重要作用，因此对通过绿色提取方法提取的活性成分的关注越来越多。但是，如何确保提取过程中的提取产量和生物活性是要解决的紧迫问题。亚临界水提取（SWE）是一种有前途的工程方法，它提供了一种环境友好的技术，用于从天然产品中提取各种生物活性化合物。尤其是在高温和高压下，亚临界水可以改变溶剂的极性和介电常数，从而有助于更好的提取过程，提高提取物的传质效率并维持其生物学活性，从而具有较高的应用前景。范围和方法：本综述提供了有关基本原理和生物活性化合物用亚临界水提取的更新概述。这将有助于加深对SWE的理解，并为进一步改善亚临界水的应用提供理论基础和参考价值。关键发现和结论：预计这种绿色和有效的提取技术将越来越多地应用于在不久的将来提取更多的生物活性成分。此外，未来的研究应考虑将SWE与其他物理提取技术相结合，以确保更好地保留生物成分。这些具有SWE的活性化合物在医疗保健医学和功能食品中具有巨大的潜力。同时，未来的研究应集中于消费者的可接受性，安全性，法律方面和保健产品的商业可用性。
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