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温度极端的概率分布
增强了极端热量，这是温度时间序列[1]的创纪录高数，损害人类健康，福利和基础设施的损害以及生态系统[2，3]。热量的影响随温度和其他热量指数非线性增加[4]。因此，重要的是要准确预测有关当前天气动态和持续气候变化的信息的极端风险[5]。通常，极端温度是使用统计极端价值理论建模的，该理论可以渐近地描述最极端值的分布，这是从任何广泛的概率分布中提取的足够大数量集中的分布[6]。通常通过使用电台观测值或天气和气候模型输出的年度最高温度（表示为TXX [7]）的时间序列来实现这一目标。基于极值理论，假定TXX值是从广义极值分布（GEVD）[8]中生成的。使用最大似然或其他合适的方法从TXX数据估算GEVD参数后，可以估计温度超过任何指定阈值的可能性[9-12]。为了说明气候变化的影响，GEVD通常被认为是非平稳的，其位置参数将其模型为全球平均温度的线性函数，并且可能是其他协变量[13]。极端温度已使用类似的归因研究方法进行了建模，该方法旨在量化观察到的最近的热波的风险的人为升高[14-17]。由世界天气归因协作开发的此类归因研究的标准方法是估计of of of of of of of temere热量的可能性，假设TXX或其他基于温度的时间序列遵循GEVD，将位置参数作为全球平均温度的线性函数。将这种概率与从同一统计模型中得出的概率进行比较，当时全球平均温度设置为工业化前基线，而人为变暖增加了因素（概率比），从而增加了观察到极端的可能性[18，19]。
干旱、盐度和极端温度
植物不断受到各种环境胁迫，这些胁迫对其生长、发育和生产力产生重大影响。其中，干旱、盐度和极端温度是最有害的。了解植物抗逆性的潜在机制对于制定提高作物抗逆性和确保粮食安全的战略至关重要。本综述全面探讨了植物对干旱、盐度和极端温度的生理、生化和分子耐受机制。我们讨论了胁迫感知和信号传导、渗透调节、抗氧化防御、激素调节以及遗传和表观遗传修饰的作用。此外，我们还重点介绍了旨在提高作物抗逆性的育种和生物技术方法的最新进展。
朝着AI辅助的标准化框架，图像...
与隔离发生的危害相比，风和降雨极端的同时出现会产生更大的影响。这项研究评估了从两个角度来看，冬季，在冬季，热带气旋（ETC）产生的化合物极端。首先，我们用极端的风和降雨进行评估；使用风严重程度指数（WSI）和降雨严重程度指数（RSI）来测量占地面积的严重程度，该指数（RSI）占了这两种危险的强度，持续时间和面积。其次，我们评估了6小时的风和降雨量的局部共发生。我们从这两个角度量化了复合极端的可能性，并在控制（1981 - 2000年）和Future（2060 - 2081，RCP8.5）中的许多驱动程序（喷气流，旋风轨道和前线）中进行了表征，来自当地对流的2.2 KM Crimate Promimate Proimate Proime jections and Futor and Future（2060 - 2081，RCP8.5）。模拟表明，将来在同一风暴中产生极为严重的WSI和RSI的ETC的可能性增加，发生的频率高3.6倍（与对照中的18年相比，每5年一次）。这种频率的增加主要是由降雨强度增加驱动的，这主要是热力学驱动因素。但是，未来的风也随着强度增强的喷射流而增加，而这些事件中向南的流离失所的喷气和旋风轨道会导致温度的动态增强。这与Clausius-Clapeyron一致，这加剧了降雨，并且由于额外的潜热能而可能导致风速。未来的模拟还表明，在当地相互发生的风和极端降雨时，土地面积有所增加；尽管相对增加在冷锋附近最高，这在很大程度上解释了降雨量增加，这表明对流活动增加。在严重的WSI和RSI的暴风雨中，这些本地共同发生的极端情况更有可能，但不仅仅是局部共发生的，因此需要在ETC内部单独的驱动因素的巧合。总的来说，我们的兴趣揭示了许多促成复合风和降雨极端及其未来变化的因素。需要进一步的工作来通过对其他气候模型进行抽样来了解将来响应中的不确定性。
生物多样性和气候极端 - 半人马座
M. D. D. D. D. D. Dorid：https：/orcid.org/0003-0 ttts：//orcid.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org，n. orcid：htts：httts：https：https：https：https：/orcid：/orcid：/ hettts：/orcid.org/orgid.org/ordinary.org/ordinary.org 2001- 5758-601，希克勒（Hickler） H./orcid，H。Cariid：Lidid：Lidid：/orcid：/orcid：/orcid：/orcid：/orcid：/orcid：/orcid：/orcid：/orcid。 001-6 ORID：httts：/orcid.org/00002-002-002-002-0 thttps：/orcid.org/orgid.org/orginary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary..org，A.Oricid：oricid：https：https：https：https：https：https：https：https：https：https：https：https： htts：/orcid.org/orcid.org/orcid.org/orcid.org/orchid。 hetttts：/orcid.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org，C.，albaboni，albour，10000，1000002-5 hettts：//orcid.org/orgid.org/orgid.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/org/orcid.orcid.orcid：orc.orcorc：：orcorc：：orcorc：：orcorc： htts：/orcid.org/orcid.org/orchid。 Hetts:/orcid.org/orgid.org/ordinary.org/hergid.rg/0001-7276-766X, Duveiller, G Hettps:/orcid.org/orgid.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org, A. ARCID: htts：/pronery：/orcid.org/ord.org/ord.org/ord.org/ord.org/ord.org/ordinary。 tttts：/orcid.org/orgid.org/ordinary.org/ordinary.org/ordinary.org，Guerra，C.A.Corid：htts：htts：/orcid.org/orcid.org/00000000000000000000000000000000000000000003-4917-2105-2105，
极端气候预测的人工智能
•自21世纪初以来，人为的气候强迫已经加速了，这主要是由于全球经济不断增长并降低了土地和海洋Co 2水槽的吸收效率（Canadell等，2007）。基于较旧的归因期的研究经常低估全球变暖对未表现的近期极端可能性的影响，这反映了归因期间频率和样本外验证期间频率之间的差异（Diffenbaugh，2020年）。•驱动极端事件发生的物理过程之间的发生时间尺度不同，提出了独特的研究问题，并需要对事件的不同定义来了解基本机制。•过去的极端事件的数量本质上很小，由于观测值的稀缺性，可能会忽略许多事件（Seneviratne等，2021）。因此，动态模型的集合通常被其驱动程序的检测和归因委托，并且可能由模型限制引起的误解。•最新的数值气候模型中关键过程和反馈机制的不良表示，结合了初始状态下的不确定性，使复杂和混乱的系统（如大气）中的预测变得复杂（Faranda等，2017）。
用于预测极端气候的人工智能
为应对这些挑战，国际科学界在过去二十年中迈出了重要一步。一方面，世界气候研究计划 (WCRP) 在新生的地球系统建模核心项目 (https://www.wcrp-climate.org/esmo-overview) 内制定了有关近期气候预测的具体工作计划，同时开展了解释和预测地球系统变化的灯塔活动 (EPESC，Findell 等人，2021 年，参见 https://www.wcrp-climate.org/epesc)。这些焦点小组旨在开发亚季节到年代际变化和可预测性的数值实验，重点是改进预测，并通过强大的基于过程的检测和归因，定量了解地球系统正在发生的具体变化。
降雨的同时气象极端变化和...
1广州大学，广州大学建筑与城市规划学院，中国510006； chenzijinggzhu@outlook.com（Z.C. ）; haojuny1202@outlook.com（H.Y. ）; lijianjun@gzhu.edu.cn（J.L. ）; chengliang.fan@gzhu.edu.cn（c.f.） 2广州大学的建筑设计与研究所，中国510405； ikeccch@outlook.com（B.C. ）; chewy0917@outlook.com（q.r。） 3广东污染过程和控制的广东省级主要实验室，环境科学与工程学院，广东大学石化技术大学，摩梅山525000，中国4号国家主要的实验室，土木工程和运输学院主要实验室。 mingl6371@outlook.com 5汤吉大学设计与创新学院，上海200092，中国； Zhoushiqi1965@outlook.com 6 Bartlett建筑学院，伦敦大学学院，伦敦WC1N 1EH，英国； ucbqy55@ucl.ac.uk 7新加坡南南技术大学的民用与环境工程学院，新加坡639798； ctansk@ntu.edu.sg *通信：landwangmo@outlook.com（M.W. ）; dqzhang3377@outlook.com（d.z。）1广州大学，广州大学建筑与城市规划学院，中国510006； chenzijinggzhu@outlook.com（Z.C.）; haojuny1202@outlook.com（H.Y.）; lijianjun@gzhu.edu.cn（J.L.）; chengliang.fan@gzhu.edu.cn（c.f.）2广州大学的建筑设计与研究所，中国510405； ikeccch@outlook.com（B.C. ）; chewy0917@outlook.com（q.r。） 3广东污染过程和控制的广东省级主要实验室，环境科学与工程学院，广东大学石化技术大学，摩梅山525000，中国4号国家主要的实验室，土木工程和运输学院主要实验室。 mingl6371@outlook.com 5汤吉大学设计与创新学院，上海200092，中国； Zhoushiqi1965@outlook.com 6 Bartlett建筑学院，伦敦大学学院，伦敦WC1N 1EH，英国； ucbqy55@ucl.ac.uk 7新加坡南南技术大学的民用与环境工程学院，新加坡639798； ctansk@ntu.edu.sg *通信：landwangmo@outlook.com（M.W. ）; dqzhang3377@outlook.com（d.z。）2广州大学的建筑设计与研究所，中国510405； ikeccch@outlook.com（B.C.）; chewy0917@outlook.com（q.r。）3广东污染过程和控制的广东省级主要实验室，环境科学与工程学院，广东大学石化技术大学，摩梅山525000，中国4号国家主要的实验室，土木工程和运输学院主要实验室。 mingl6371@outlook.com 5汤吉大学设计与创新学院，上海200092，中国； Zhoushiqi1965@outlook.com 6 Bartlett建筑学院，伦敦大学学院，伦敦WC1N 1EH，英国； ucbqy55@ucl.ac.uk 7新加坡南南技术大学的民用与环境工程学院，新加坡639798； ctansk@ntu.edu.sg *通信：landwangmo@outlook.com（M.W. ）; dqzhang3377@outlook.com（d.z。）3广东污染过程和控制的广东省级主要实验室，环境科学与工程学院，广东大学石化技术大学，摩梅山525000，中国4号国家主要的实验室，土木工程和运输学院主要实验室。 mingl6371@outlook.com 5汤吉大学设计与创新学院，上海200092，中国； Zhoushiqi1965@outlook.com 6 Bartlett建筑学院，伦敦大学学院，伦敦WC1N 1EH，英国； ucbqy55@ucl.ac.uk 7新加坡南南技术大学的民用与环境工程学院，新加坡639798； ctansk@ntu.edu.sg *通信：landwangmo@outlook.com（M.W.）; dqzhang3377@outlook.com（d.z。）
温度极端影响死亡率和发病率...
与温度相关的死亡率提高预计将是全球气候变化造成未来经济损害的最大贡献者之一，在某些地区，与其他地区的死亡人数增加相关的死亡人数下降，而其他地区的死亡人数增加了。温度的变化也可能影响非致命的健康结果，其总体社会负担很大，但对温度如何影响发病率的整体水平和分布知之甚少。使用2006年至2017年加利福尼亚州急诊室就诊，死亡率和每日温度的地理因素数据，我们表明温度对死亡率的影响与对ED访问的影响有很大不同：在极端热量和寒冷中，死亡率增加，而ED访问在极度冷热下会增加，但在极度冷热下会增加。这些差异反应从根本上塑造了未来气候变化的负担：我们预测，由于温度的变化到本世纪中叶，加利福尼亚的死亡率将降低0.32％，而寒冷死亡的减少量的下降量超过了热死亡的增加，但ED访问量的增加将在同一时间内增加0.46％，代表1990万次过分的验证。我们的发现表明，未来变暖对死亡率的预计影响，包括许多领域的益处，可能是发病率影响的糟糕指南。
夏季温度极端变化的速度
夏季温度极端可能会对人类和生物圈产生很大的影响，极端热量是气候变化最明显的症状之一。多种机制，可以预测极端热量的速度比典型的夏季更快，但目前尚不清楚这是否发生。在这里，我们表明，在观察和历史气候模型模拟中，最热的夏日在每个半球和1959年至2023年的热带地区都以与全球中位数相同的速度变暖。相比之下，最冷的夏日比全球平均平均水平中的中位数更慢，在28个CMIP6模型中，该信号在262个模拟中均未模拟。观察到的冷尾伸展表明，尽管缺乏炎热的日期扩增，观察到的夏季温度却变得更加可变。与中位数相比，可以根据表面辐射净辐射和蒸发分数的变化从表面能量平衡的角度来解释热和冷极端变暖的年际变化和趋势。热带炎热的日期放大预计将来会出现（2024- 2099，SSP3-7.0场景），而北半球的热热预计将继续跟随中位数。
亚洲地区的复合天气和极端气候
4环境科学系，科学与工程学院，阿特尼奥·德·马尼拉大学，奎松市，菲律宾，5芬纳环境与社会学院，澳大利亚国立大学，堪培拉，澳大利亚法案，6印度地格尼特主义研究所，孟买，孟买，印度，印度7号，环境科学学院，7山，国际山，国际山，国际山，印度，国际，印度，国际，国际汇率，国际汇率尼泊尔，9号地球与环境科学学院，首尔国立大学，首尔，韩国共和国，大韩民国，人工智能的10个跨学科计划，韩国首尔大学，韩国首尔大学，马尼拉州11号马尼拉天文台，马尼利亚大学校园，菲律宾，菲律宾，菲律宾，菲律宾，菲律宾，12号，海洋学，海洋学，国际资源，自然资源，Q. Singda，Q. Singda，