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从合成社区到合成生态系统：探索植物 - 微生物 - 环境相互作用的因果关系
植物微生物群研究领域已迅速从旨在获得对微生物群组成的描述性理解的努力转变为重点是获取对微生物群功能和装配规则的机械见解。这一进化是由我们建立综合成本构成的植物相关的微生物和toreconstructMeaningfulmicrobial合成群落（Syncoms）的能力所驱动的。我们认为，这种强大的解构 - 重建策略可用于重建日益复杂的合成生态系统（Synecos），并机械地理解高级生物组织。从简单到更高级，完全易处理和可编程的gnotobiotic合成生物的过渡正在进行中，并旨在通过工程来合理地简化自然生态系统。这种重构生态方法代表了弥合生态生物学和功能生物学之间差距以及揭开植物的差距的尚未开发的策略 - 微生物群 - 调节生态系统健康，组装和功能的环境机制。
动态缩小的季节性海洋预测北美东海岸生态系统
摘要。使用西北大西洋的1 /12°区域模型（MOM6-NWA12），我们从1°全球前铸型模型中降低了回顾性季节性预测的阶段。为了评估降尺度是否提高了表面温度，盐度和腐蚀温度的预测技能，将彼此的全局和缩放预测进行比较，并使用异常相关性进行了持久性的参考预测。还根据平均偏差和集合扩散评估了两组预测。我们发现，在美国东北部大型海洋生态系统中，缩小缩小显着提高了每月海面温度异常的预测技能，这是全球模型在历史上努力熟练地预先预先预先预测的地区。在大多数初始化月份和交货时间中，该区域的降量表海面温度（SST）的预测也比胜任基线更熟练。尽管此阶段中的某些SST预测技能源于最近的快速变暖趋势，但在删除趋势的贡献后，通常保持持久性的预测技能，并且还保留了可预测过程的技能模式。虽然缩小缩小主要提高了美国东北部地区的SST异常预测技能，但它改善了北美东海岸许多海洋生态系统的底部温度和海面盐度异常技能。al-尽管通过降尺度的异常预测改善无处不在，但混合了降尺度对预测偏差的影响。降尺度通常会降低全球模型中发现的平均表面盐度偏见，特别是在具有清晰盐度梯度的区域（北部
在热带生态系统和...
在其中，教授喜欢CA的陪伴。50位研究人员和9位实验室技术人员进行了基本，专业和应用研究工作，这些研究主要涉及生物学Sensu Lato，生物地理学，保护和进化生态学。热带组成部分是DBO的历史据点（自1948年以来自1948年以来的P. Duvigneaud的热带植物学），并且与世界上独特的研究窗口完全扩展（例如红树林的社会生态系统，热带雨林中的热带植物学和干燥的森林）。在生物多样性危机和气候变化的时代，热带生态系统及其生态系统商品和服务的功能和保护已成为地球的关键主题（例如，IUCN红色物种和生态系统，联邦可持续发展委员会的生物多样性和森林工作组）。这一热带研究概况还将加强ULB的发展合作和对南方的所有活动，ULB是我们大学的政治优先事项，可以使用相当大的资金来源（例如EC，Belspo，Ares等。）。
数据质量编排在数据生态系统中的影响
在数据生态系统中，组织之间的数据强烈交换为汇总和增长提供了机会。然而，这些生态系统中循环的数据质量差会阻碍数据驱动的计划的发展，并破坏了对数据的信心。为了解决此问题，数据质量编排旨在组织和协调生态系统中数据驱动的活动，以维持和提高数据质量。这项探索性研究研究了数据质量编排对数据生态系统总体数据质量的影响。使用重复测量的Ano-VA分析了两年内的数据质量编排（2021-2023）的数据，这些数据已在两年内收集。调查结果表明，无论涉及的组织规模如何，数据质量编排对整体数据质量都有积极影响。这项研究提供了有关数据生态系统中数据质量编排的宝贵经验和意义上的证据。关键字：数据质量编排；数据生态系统；重复测量方差分析；司法。
设计和管理受保护和保守的区域，以支持内陆水生态系统和生物多样性
国际自然保护联盟IUCN帮助世界找到了我们最紧迫的环境和发展挑战的实用解决方案。 IUCN从事生物多样性，气候变化，能源，人类生计和绿化世界经济，通过支持科学研究，管理世界各地的现场项目，并带来政府，非政府组织，联合国和公司一起制定政策，法律和最佳实践。 IUCN是世界上最古老，最大的全球环境组织，拥有来自政府和非政府组织的1400多名成员，还有15,000多名志愿专家志愿专家。 IUCN的工作得到了50多个国家 /地区的950名员工的支持，以及全球公共，非政府组织和私营部门的数百个合作伙伴。国际自然保护联盟IUCN帮助世界找到了我们最紧迫的环境和发展挑战的实用解决方案。IUCN从事生物多样性，气候变化，能源，人类生计和绿化世界经济，通过支持科学研究，管理世界各地的现场项目，并带来政府，非政府组织，联合国和公司一起制定政策，法律和最佳实践。IUCN是世界上最古老，最大的全球环境组织，拥有来自政府和非政府组织的1400多名成员，还有15,000多名志愿专家志愿专家。IUCN的工作得到了50多个国家 /地区的950名员工的支持，以及全球公共，非政府组织和私营部门的数百个合作伙伴。
检查气候变化对当地生态系统和社区的影响
我们使用气候模型，现场数据和社会经济分析来研究温度升高，变化的降水模式以及极端天气事件的频率的特殊影响。我们的调查结果表明，在局部生态系统中，物候，生物多样性和物种分布都在显着变化。生态系统服务在内，包括授粉，净化和碳固存受到这些变化的阻碍。二十一世纪人类面临的最重要的环境问题之一是气候变化。世界上最富有，最贫穷的国家都受到气候变化的影响。在易感性的地区，例如，生长季节较短，干旱较短，正在降低农业生产力并导致粮食不安全。除了环境影响外，当地居民还面临重大的财务挑战。根据经济评估，与气候相关的灾害（例如洪水和干旱）对基础设施和人民都有重大的财务影响。
SYMBIO：基于循环设计供应链塑造生物基工业生态系统共生关系
在大数据和人工智能的支持下，SYMBIO 塑造了可在欧盟层面复制的高盈利能力和可持续性的共生商业模式，以扩大生物基产品的市场，并提供一个系统来模拟、测量和监测共生及其社会、经济和环境影响。
主权人工智能生态系统：驾驭全球人工智能基础设施和数据治理
了解人工智能 (AI) 基础设施的战略发展和强大的数据治理从未如此重要。本报告探讨了这些紧迫问题，绘制了全球立法格局，分析了数据治理框架对 AI 物理基础设施的影响，强调了数据中心和超级计算机的作用。通过研究主要监管框架对 AI 基础设施发展的全球影响，该报告提供了有关各国如何应对复杂的监管环境、确保合规性并促进创新的宝贵见解。了解和战略性地管理这些要素对于各国在日益互联的数字世界中推动经济稳定和技术进步至关重要。
应用无人机和人工智能监测和保护自然生态系统
摘要 近年来，无人机与人工智能 (AI) 技术的融合已成为保护和管理自然生态系统的一种有前途的方法。本文探讨了无人机和人工智能在监测和保护这些宝贵环境中的应用。无人机配备了各种传感器，如摄像头、激光雷达和热成像，为大面积和难以接近的区域的数据收集提供了前所未有的能力。结合人工智能算法，这些平台可以快速准确地分析大量数据，为生态系统健康、生物多样性和环境变化提供宝贵的见解。人工智能的使用使物种识别、栖息地测绘和异常检测等任务自动化，大大提高了监测工作的效率和效果。机器学习算法可以在大型数据集上进行训练以识别模式和异常，从而实现对非法采伐、偷猎和栖息地破坏等威胁的实时检测。此外，配备人工智能系统的无人机可以通过向决策者提供及时和准确的信息来促进自适应管理策略。通过监测植被、水质和野生动物种群的变化，保护从业者可以实施有针对性的干预措施，以减轻威胁并促进生态系统的恢复力。本文重点介绍了无人机和人工智能成功应用于生态系统监测和保护的几个案例研究，范围从热带雨林到珊瑚礁和稀树草原。这些例子证明了该方法在不同栖息地和地理区域之间的多功能性和可扩展性。
一种机器学习模型，其表现胜过常规的全球下午预测模型
苔原和北方生态系统涵盖了北部圆形冻土区域，并正在经历快速的环境变化，对全球碳（C）预算具有重要意义。我们分析了多年时间序列，其中包含在70个永久冻土和非层状生态系统中的二氧化碳（CO 2）通量的302次估计，以及在181个生态系统中对夏季CO 2通量的672次估计。，尽管夏季的吸收率相似，但我们发现在非冻土生态系统中的年度CO 2下沉量增加，但没有多年冻土生态系统。因此，最近的非生长季节CO 2损失显着影响了多年冻土生态系统的CO 2平衡。此外，对年际变异性的分析显示，在推定的氮限制地点和在夏季降水量不太依赖用水的地方，夏季更温暖会扩大C周期（提高生产率和呼吸）。我们的发现表明，水和养分的可用性将是这些生态系统对未来变暖的C周期反应的重要预测指标。