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大西洋子午海洋循环中千禧一代变化的表面浮力控制
摘要。dansgaard – oeschger（do）事件是冰川气候的广泛特征。被广泛接受的是，在北大西洋地区最多概述的气候变化是由强度和/或北向循环的强度和/或北端的突然变化引起的，可能源自大洋 - 冰冰 - 冰峰系统的自发过渡。在这里，我们使用一种地球系统模型，该模型会产生类似的事件，以表明发生千禧一代AMOC变化的气候条件由表面海洋浮力片控制。在特殊情况下，我们发现，当北大西洋北部大西洋从负面变成正变成积极时，浮力浮游在拉布拉多和北欧海中具有深水形成的当今对流模式变得不稳定。在这一点的接近度中，该模型在与强和弱AMOC状态相关的不同对流模式之间产生跨性别。浮力浮标取决于表面的淡水和热孔以及海水系数的温度依赖性海水的温度依赖性。我们发现，较大的冰盖倾向于通过减少净淡水流量来稳定对流，而CO 2诱导的冷却降低了浮力损失，并破坏对流的稳定。这些结果有助于解释事件出现的条件，并且是对突然气候变化机制的改进理解的一步。
据报道，欧盟/EEA
•将普通人群的风险评估为低，因为大多数感染都以轻度的童年疾病形式，尽管可能会发生一些并发症。•考虑到病毒循环的不确定性，孕妇的妊娠风险不到20周，妊娠的风险是低至中度的，估计有30-40％的育龄妇女易受感染，并且在一小部分感染妊娠中发生严重的结果。•被评估为中度的免疫抑制人的风险，因为这些患者无法清除感染，并且可能患有慢性贫血，全年的贫血，移植物丧失或功能障碍和器官侵入性疾病。•患有慢性血液疾病患者的风险（例如镰状细胞疾病，丘脑症等）被评估为中度，因为B19V感染会导致瞬时性相位危机。
脑血液循环数字孪生为个人提供最佳医疗护理
利用个人（甲）的脑循环数字孪生，可以根据其脑循环数据确定风险因素的值。每次检查都会提供风险因素的值，然后将其与代表疾病状态的临床信息一起发送到“脑循环人体数字孪生”。通过对许多个人实施此操作并积累数据，可以创建一个“脑循环人体数字孪生”，描述风险因素的纵向变化与疾病进展之间的关系。利用它，可以预测另一个人（乙）的疾病进展。换句话说，通过分析从乙的脑循环数字孪生和“脑循环人体数字孪生”中获得的风险因素和健康状况的纵向变化，医生将能够预测乙的疾病进展。该图展示了在患病前预测疾病转变的一个例子。
冬季水文气象极端事件由安大略省南部大气循环调节
摘要。极端事件在世界范围内广泛研究，因为它们对许多社会，尤其是流浪者的主要影响。这些事件通常是根据降水量或温度极端指数研究的，这些指数通常不适合受雪融化造成的流量影响的区域。雪指数上的降雨已被广泛使用，但它忽略了只有雨的事件，这些事件预计将来会更加频繁。在这项研究中，我们确定了一个新的冬季化合物指数，并评估了大湖区这些事件的大气大气循环的过去和未来演变。使用加拿大区域气候模型大型连接（CRCM5-le）的温度和降水预测该指数的未来演变。这些气候数据被用作降水径流建模系统（PRMS）水文模型的输入，以模拟安大略省南部三个流域中高流量的未来演变。我们还使用了北美东北部的五次复发大气循环模式，并确定了它们如何控制新创建的索引和高流量的过去和未来变异性。结果表明，每日降水高于10 mm，温度高于5℃是在这三个流域中产生高流量的必要历史条件。在历史时期，这些大雨和温暖的事件的发生以及高流量与两个主要模式相关，其特征是以Z 500异常为中心，以东部大湖区（HP政权）和大西洋（南大西洋）（南方政权）（南政权）。在不久的将来，这些水文学极端事件仍将与相同的大气模式有关。该指数的未来演变将由气候系统的内部变异性调节，因为东海岸的Z 500较高将扩大事件数量的增加，尤其是温暖的事件。将来，随着积雪减少和雨水成为高流量产生的主要组成部分，极端天气指数和高流量之间的关系将在未来进行修改。这项研究显示了CRCM5-LE数据集在加拿大东部模拟水文极端事件中的价值，并更好地了解与气候内部变异性相关的不确定性。
RSero：一个用户友好的 R 包，用于根据血清流行率研究重建病原体传播历史
1 传染病数学建模部，巴黎城市大学巴斯德研究所，U1332 INSERM，UMR2000 CNRS，法国巴黎，2 巴黎城市大学，INSERM，IAME，F-75018，法国巴黎，3 巴斯德研究所，抗菌药物逃避流行病学和建模研究部，法国巴黎，4 巴黎萨克雷大学，UVSQ，INSERM，CESP，抗感染逃避和药物流行病学研究小组，法国蒙蒂尼勒布勒托讷，5 MRC 全球传染病分析中心，伦敦帝国理工学院公共卫生学院，英国伦敦，6 普林斯顿大学生态与进化生物学系，美国新泽西州普林斯顿，7 全球卫生系，传染病流行病学和分析 G5 部门，法国巴黎西岱大学巴斯德研究所，8 英国剑桥大学遗传学系
评估印度尼西亚西爪哇省万隆市的绿色空间管理改进的评估
摘要。从2015年至2022年（8年）成功地进行了1/24º分辨率3维区域循环的1/24º分辨率的模拟，涵盖了ElNiño2015年的Enso年和LaNiña2022在Banda Sea（NBS）的LaNiña2022。海面温度/高度的模型和数据比较很好地再现了观察到的卫星数据集，相关系数高于0.9。表明，NBS中的平均循环是由西部布鲁（Western Buru）和曼帕海峡（Manipa Strait）的两种流入液，导致蜿蜒的向东平均循环，累积在东NBS中的温度较高的水，与Buru以南的高电流方差相关，并沿着Manipa海峡沿线。海洋学参数的季节性变化在研究区域占主导地位。例如，在东南（西北）季风期间，海水温度最低（最高），盐度最大（最小）。此外，年间的时间尺度ENSO和IOD显着调节了海水温度和盐度变化，尤其是在热跃层层（110 m）。与2015年的ElNiño有关，较冷和盐水较高，与较高的IOD相关，与LaNiña2022年期间的温暖和更新鲜的水相比，iod较温暖和更新鲜的水。
Glenn循环在肺动脉畸形的手术模型中引起早期和进行性分流
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。此预印本的版权持有人（此版本发布于2024年4月7日。; https：//doi.org/10.1101/2024.04.04.04.04.03.588015 doi：biorxiv Preprint
主题：Stefan Rahmstorf涉及到达到大西洋子午翻转循环的临界点的风险
...观察数据表明，真正的AMOC位于双态度中，这意味着相对接近临界点。相比之下，在大多数模型中，AMOC处于远离临界点的单个稳定状态（请参阅Weijer等人的评论，2019年）。原因显然是模型中大西洋盐度分布中微妙的偏见。可以将这种盐度分布推向更现实的，观察到的盐度值，而不是让盐度在计算的降雨，蒸发和洋流的影响下自由进化。在气候模型中完成此操作时，AMOC在二氧化碳浓度的情况下崩溃了，而在原始的未调节模型中仍然保持稳定（Liu等，2017）。
利用机器学习，以准确处理一般循环模型中重叠的不透明度物种
要了解系外行星和棕色矮人的高精度观察结果，我们需要详细且复杂的一般循环模型（GCM），这些模型（GCM）结合了水动力学，化学和辐射。在这项研究中，我们专门研究了GCMS中化学和辐射之间的耦合，并比较了相关化学中不同化学物种在相关性假设中混合的不同方法，当无法假设平衡化学时。我们提出了一种基于DeepSet（DS）的快速机器学习方法，该方法有效地结合了单个相关性-K的不相差（K-table）。我们与其他已发表的方法（例如自适应等效灭绝（AEE））以及与重新融资和求职（RORR）的随机重叠一起评估了DS方法。我们将这些混合方法集成到我们的GCM（Expert/MitGCM）中，并评估了它们的准确性和性能，以热木星HD 209458 b的示例。我们的发现表明，DS方法既适合GCM使用率准确又有效，而RORR太慢了。此外，我们观察到AEE的准确性取决于其特定的实现，并可能在实现辐射转移解决方案收敛时引入数值问题。然后，我们在简化的化学不平衡情况下应用了DS混合方法，在那里我们建模了Tio和Vo的雨水，并确认TIO和VO的雨水会阻碍平流层的形成。为了进一步加快GCM中一致的不平衡化学计算的发展，我们提供了文档和代码，用于将DS混合方法与相关-K辐射传递求解器耦合。DS方法已进行了广泛的测试，足以适合GCM。但是，可能需要加速大气检索的其他方法。
机密，不得广泛传播 仅供参考 主题 经济原则和税收制度基本原理概述
1 《了解爱尔兰的收入不平等》 Roantree (2020) 2 普华永道 2020 年纳税报告显示爱尔兰在欧盟保持领先地位 3 2020 年纳税报告 - 总体排名和数据表