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05-SCA-280-108-EN对试验二磷酸盐的分析为... 评估生物炭的总有机碳含量 Shimadzu测试机制造100周年 河水中微塑料的材料分析 使用UV-1900I 04-AD-AD-0290-EN硝酸盐和亚硝酸盐的定量分析
简介电解质溶液是典型的锂离子电池的关键部分，由Li盐组成（例如，LIPF 6）和有机碳酸盐。基于磷的和其他有机产品的分解和形成已经开始在电解质的生产阶段。只要数量足够低，这种分子的形成就不会对电解质/电池质量产生负面影响。相反，几种分解产物对LIB阳极上所谓的SEI表面（实心电解质界面）的形成具有积极影响，这对于电池功能至关重要。尽管如此，这是一个连续的化学过程，某些分解产物的增加数量是电池/电解质的进行性衰老的明显指标。该应用证明了对试验二磷酸盐的GCMS分析作为碳酸盐和LIPF 6盐的反应产物。选择该化合物作为电化学电池老化的标记是由于以下事实，它们的形成非常慢，仅取决于一些外部参数，从而可以通过对分析物含量之前/后的简单比较来研究电化学老化（电荷/放电）。
narclim-下一代气候模型数据 - adaptnsw
注意：1。由Access1-0和Access1-3 GCM驱动的NARCLIM1.5 RCMS模拟至2100；由Canesm2 GCM驱动的NARCLIM1.5 RCM模拟至2099年，这是因为Canesm2 GCM在Narclim1.5生产时未模拟2100。2。天气研究和预测（WRF）模型。3。关于排放场景（SRES）A2的特别报告是“商业 - 常常”方案。4。中度（RCP4.5）的代表性浓度途径（RCP）和很少的（RCP8.5）缓解。5。共享的社会经济途径（SSP）； SSP1-2.6和SSP3-7.0数据可从2024年获得，SSP2-4.5数据可在2025年提供。6。国家环境预测中心（NCEP）； ERA = ECMWF（欧洲中范围天气预报中心）重新分析临时（2015年）和ERA5（2020）。
气候模型降尺度的多变量硬物理约束
全球气候模型（GCM）是模拟气候演变并评估气候变化影响的主要工具。但是，它们通常以粗糙的空间分解运行，从而限制了它们在繁殖局部规模现象方面的准确性。利用深度学习的统计缩减方法通过近似粗略变量的局部尺度气候场来解决此问题，从而实现了区域GCM的投影。通常，感兴趣的不同变量的气候场是独立缩小的，从而违反了互连变量之间的基本物理特性。本研究研究了此问题的范围，并通过温度的应用为引入多变量硬约束的框架奠定了基础，该框架可以保证与降低气候变量的群体之间的身体关系。
如何创建气候变化预测？
v3气候预测是按照国际科学界使用的最佳实践来创建的。The key ingredients to produce regional climate change projections using dynamical downscaling are: (a) high-frequency (preferably at least 6-hourly) driving fields (vertical profiles of temperature, winds, and humidity, surface pressure, and sea surface temperature) from the GCMs, and (b) a regional climate model to dynamically downscale the coarse-resolution GCM projections to high-resolution regional and local projections (the need and动力学缩小的方法如图3.1-3.3所示。一旦有关键成分，下一步就是执行产生区域气候变化预测的实际过程。虽然GCM数据是由全球气候建模社区生产的，但V3中使用的区域气候模型是在CCR中内置自定义的。v3，大气变量的投影（温度，降雨，风，湿度等）是使用动力学缩减进行的，而海平面投影是使用基于CMIP6 GCM的数据进行的，通过局部海平面和垂直土地移动信息进一步增强。
凤凰城大都会区供热经济评估
年温度变化：评估 20 年间隔内的平均影响有助于解释环境的变化性质。但与此同时，这种方法可能无法捕捉到具有重大经济后果的急性高温事件。例如，仅在 2020 年，凤凰城就打破了 100°F（145 天）以上天数的记录。虽然本研究没有提供特定短期事件期间的结果，但在整个分析过程中都注意保持年温度变化：温度预测基于真实历史数据的变化，对十个全球气候模型 (GCM) 1 进行了不作为成本分析以呈现一系列结果，并在所有处理结束时对时间段进行平均，以保持每日温度变化的峰值和谷值。2
各种干燥方法对生物农药的影响...
经常使用合成农药会由于难以分解的残留物而对环境产生负面影响。生物农药可以是使用化学农药的替代材料，因为它很容易分解自然。生物农药的主要原材料是含有可能对害虫有毒的活性化合物的植物，例如诺伊叶。noni叶子可以用作生物农药的原料，因为它们的生物碱化合物的含量可以杀死害虫。制造生物农药最重要的过程之一是干燥原材料，旨在去除水含量，因为高水含量会干扰提取过程。本研究旨在比较使用太阳烘干机和烤箱干燥的Noni叶的含量。由于太阳能干燥机的加热有所波动，因此重要的是要回顾产生的生物农药的质量。使用GCMS分析测试使用太阳能干燥器和烤箱之间生物农药质量的结果表明，生物农药含量并没有太大不同。但是，太阳能干燥机产生的生物农药具有胺基化合物的最高含量，即乙基羟嗪，而烤箱产生的生物农药的羧酸和酯类组的含量最高。
在全球变暖水平上评估CMIP6不确定性
IPCC报告和气候变化影响研究通常基于不同的社会经济途径和气候模范来利用气候预测的合奏，这提供了合理的未来气候的时间演变。但是，《巴黎协定》和许多国家和国际承诺都考虑针对未来全球变暖水平的适应和缓解计划。模型的不确定性和场景不确定性通常会影响未来变暖水平的交叉时间和在给定的全球变暖水平上的气候特征。在这项研究中，我们评估了季节性和区域温度和降水促进的多模型多模型CMIP6集合（MME）中的不确定性。，我们表明，如果在特定的全球变暖水平上考虑，区域温度预测的不确定性将大大降低，并且发射方案的影响有限，而GCM敏感性的影响降低了。我们还详细描述了与某些地区GCM的不同行为相关的大型不确定性。
![arXiv:2208.04918v1 [astro-ph.IM] 2022 年 8 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9d15cac181c360859687f326fefb237d55bfa250.webp)
arXiv:2208.04918v1 [astro-ph.IM] 2022 年 8 月 9 日
背景。下一代望远镜的选址是在望远镜首次发射前的几十年选定的。选址通常基于近期的测量结果，但该测量结果太短，无法解释观测条件的长期变化，例如由人为气候变化引起的变化。因此，对于典型寿命为 30 年的天文设施，了解气候演变以优化观测时间至关重要。目标。在本研究中，我们分析了八个站点的天文观测条件趋势。大多数站点要么已经拥有提供现场天气参数测量的望远镜，要么是下一代望远镜的候选地。为了精细地表示地形，我们使用高分辨率模型比对项目提供的最高分辨率全球气候模型 (GCM) 集合，该集合是欧盟“地平线 2020 PRIMAVERA”项目的一部分。方法。我们评估了仅大气和耦合的 PRIMAVERA GCM 历史模拟，并与现场测量和欧洲中期天气预报中心 1979-2014 年期间的第五代大气再分析 (ERA5) 进行了比较。然后使用 PRIMAVERA 未来气候模拟分析 2015-2050 年期间当前场地条件变化的预测。结果。在大多数站点，我们发现 PRIMAVERA GCM 在温度、比湿和可降水蒸气方面与现场观测和 ERA5 相比具有良好的一致性。PRIMAVERA 模拟这些变量的能力提高了对其预测的信心。对于这些变量，模型集合预测所有站点都呈上升趋势，这将导致天文观测条件与当前条件相比逐渐变差。另一方面，预测相对湿度、云量或天文观测没有显著趋势，与观测和重新分析相比，PRIMAVERA 不能很好地模拟这些变量。因此，这些预测的信心不大。结论。我们的研究结果表明，气候变化将对天文观测的质量产生负面影响，并可能增加因场地条件恶劣而造成的时间损失。我们强调，天文学家在选址和监测过程中必须纳入长期气候预测。我们表明高分辨率 GCM 可用于分析气候变化对下一代望远镜场地特征的影响。
在秘鲁安第斯山脉Ancash地区气候变化期间与水曲台上的作物建模
秘鲁安第斯山脉农村农民经常有不稳定的生计，并且已经经历了比最近几十年的可预测天气状况。的目的是研究一个具有不确定气候未来的地区的水文和农业弹性（关于温度和降水量），我们在这里介绍了从使用Aquacrop软件来模拟农作物生长和随之而来的收获产量，从而在秘密和秘密的山谷中产生收获的产量，包括秘密和秘书的收获产量。使用RCP2.6＆RCP8.5区域气候模型（RCMS）以0.22度的空间分辨率提出了1970 - 2099年（气候变化期间的历史与未来）（在气候变化期间的历史与未来）。我们选择了从CMIP5 GCMS动态降低的CORDEX RCM数据，而不是Chelsa统计上缩减的数据，因为Cordex RCM数据的降低尺度会产生更局部的气候平均值，这与可变的平台更加一致。cordex RCM模型数据随后被偏向于1981 - 2005年的ANCASH地区（包括Yungay and Aija）的每月chirps降水和每月ECMWF ERA-INTERIM温度极端。对于我们建模的各种农作物（玉米/玉米，土豆，干豆，藜麦，小麦），我们发现了重要的年际