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一个新的框架，用于估计和分解气候预测的不确定性
摘要：通过运行全球气候模型（GCM）获得的气候预测会受到多元化的不利影响。基于分析此类不确定性的方差分析（ANOVA）的现有框架无法包括GCM和内部气候变异性之间的相互作用效应，该效果仅排名为GCM在意义上的主要效应。在这项研究中，提出了三向方差分析框架，并研究了所有主要影响和相互作用。结果表明，尽管总体不确定性（O）主要由主要影响贡献，但反应效应却相当大。特别是在二十一世纪，全球平均值（在网格细胞水平上计算，然后平均，同样在以下）所有主要影响的相对贡献为54％，温度为82％；所有相互作用效应的效果分别为46％和18％。由于三向方差分析无法投资不确定性来源引起的不确定性组成部分，因此通过推断出由不确定性来源引起的不确定性组成部分与主要影响和交互作用效应产生的不确定性组成部分之间的关系得到改善。通过改进的三向方差分析，O分解为由发射方案，GCM（M）和内部气候变异性（V）产生的不确定性组成部分。结果表明，O在二十世纪的降水中主要由M贡献，而在2060年代之前，M造成了M。通过研究V表征的鲁棒性，通过研究V的差异对随附的集合成员的数量进行了研究。V贡献的低估程度大约为降水量为4％，温度平均为1％。
使用缩小的
摘要。气候变化可能会严重影响阿拉伯半岛国家的经济，并使他们的人口容易受到极端天气的影响。这项研究旨在使用针对参考期（1976-2005）的本世纪中叶（2036-2065）（2036-2065）（2036-2065）（2036-2065）（2036-2065）（2036-2065）（2036-2065）（2036-2065）（2036-2065）（2036-2065）（2036-2065）（2036-2065）（2071-2100）来研究未来温度和降水量极端指数的变化（1976-2005）。为此，使用国际理论物理学中心（ICTP）区域气候模型（REGCM4），使用WCRP耦合模型对阶段5（CMIP5）的三个全球气候模型（GCMS）模拟在阿拉伯半岛上进行了缩小。结果表明，温暖的白天/夜晚（TX90P/TN90P）将比阿拉伯半岛的大部分地区增加50％以上。温暖的咒语持续时间指数（WSDI）将在阿拉伯半岛上增加，而在高发射情况下，本世纪中叶的寒冷持续时间指数（CSDI）将减少。在21世纪中叶，在阿拉伯半岛的大部分地区，寒冷的天/晚数量（TX10P/TN10P）的数量将减少。在两种情况下，整个阿拉伯半岛的非常潮湿的天数（RCP4.5和RCP8.5）将增加。朝着本世纪末，在两种情况下，中部和南部地区都会下降。大雨日将在本世纪中叶的阿拉伯半岛上升。在本世纪末，重度日期的数量将减少并增加，这取决于区域到区域和模型的模型。总体而言，在两种情况下，极端的降水预计会增加而不是在年底下降。在本世纪中叶的中等情况下，连续干燥天数（CDD）将在中部和西部半岛的大面积上增加，而在高发射情况下它将减少。目前的发现表明，为政策目的以及气候变化影响和适应性研究，需要仔细解释气候预测。
田间作物研究
上下文或问题：未来的气候场景对可持续棉花生产提出了重大挑战。制定有效的适应策略对于减轻这些威胁至关重要。客观或研究问题：本研究评估了气候变化对不同耕作系统和氮施用率下棉质棉布产量的影响，以识别潜在的适应策略。方法：在田纳西州的杰克逊（Jackson）进行了长期的棉花场实验（39年），其中有两个耕作系统（无耕种和常规耕作）和四个氮（N）施用速率（0、33、67和101 kg ha⁻⁻）。使用两种代表性浓度途径（RCP4.5和RCP8.5）和五个全球循环模型（GCMS），用于模拟2025年至2057年的棉质棉绒产量，涵盖接近任期（2025 - 2035），中期（2036 - 2046），以及2077.207-207-207-207-207-207-207-207-207-207-结果：在所有情况下，在两个耕作系统下，氮的施用率都会增加对棉质棉绒产量产生积极影响。然而，无耕作始终超过常规耕作，特别是在RCP8.5下，表明其在不断变化的气候中的潜在益处。模型预测表明，虽然观察到初始收益率，但随着气候影响加剧，这些预期可能会随着时间而减少。在RCP4.5下，近期产量增加，但在中期和遥远的期间显示趋势下降。在RCP8.5下，尽管最初的韧性，所有模型都预测，中期和远程的产量显着下降，MRI-CGCM3模型中最明显的降低。结论：这项研究强调了自适应策略的重要性，例如无耕种在减轻气候对棉花产量的负面影响中的重要性。的含义或意义：实施无耕种实践与优化的氮管理相结合可以在未来的气候情况下提高棉花生产力，尤其是在RCP8.5
保留分位数趋势以模拟未来气候影响
摘要：全球气候模型 (GCM) 是理解气候系统及其在情景驱动排放路径下演变趋势预测的重要工具。其输出结果被广泛应用于气候影响研究，用于模拟气候变化的当前和未来影响。然而，与气候影响研究所需的高分辨率气候数据相比，气候模型输出结果仍然较为粗糙，并且相对于观测数据也存在偏差。在现有的全球尺度上经过偏差调整和降尺度处理的气候数据集中，分布尾部的处理是一个关键挑战；许多此类数据集使用了分位数映射技术，而这些技术已知会抑制或放大尾部的趋势。在本研究中，我们应用分位数增量映射 (QDM) 方法 (Cannon 等，2015) 进行偏差调整。在偏差调整之后，我们应用一种名为“分位数保留局部模拟降尺度”（QPLAD）的新型空间降尺度方法，该方法旨在保留分布尾部的趋势。这两种方法都集成到一个透明且可重复的软件流程中，我们将其应用于耦合模式比较计划第六阶段 (CMIP6) 实验 (O'Neill et al., 2016) 的历史实验和四种未来排放情景（从积极缓解到无缓解）的全球每日 GCM 地表变量输出（最高和最低温度以及总降水量），即 SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0 和 SSP5-8.5 (Ri-
计算研究有希望的蛹虫草来源的生物代谢物和新型抗菌肽以及非小细胞肺癌基因的影响
蘑菇被认为是安全有效的药物之一，因为它们具有无数的生物学特性，因而具有巨大的经济意义。蛹虫草含有具有抗氧化、抗菌和抗癌特性的生物活性化合物。这项研究旨在分析生物代谢物的潜力，并从蛹虫草中提取抗菌肽和蛋白质。对生物代谢物和抗菌肽进行了体外分析，以研究它们的药理潜力，然后对提取的蛋白质进行了定量和表征。对定量化合物进行了非小细胞肺癌基因 (NSCLC) 的计算分析，以解释蛹虫草中的生物代谢物，这些生物代谢物可能是具有高特异性和效力的潜在候选药物分子。使用 GCMS 分析共鉴定出 34 种化合物，占总检测成分的 100%，使用 LC-MS 鉴定出 20 种化合物，这些化合物表现出强的生物活性。 FT-IR 光谱显示强大的瞬时峰，表明蛹虫草甲醇提取物中存在不同的生物活性成分，包括羧酸、酚、胺和烷烃。在蛹虫草中，70% 浓度的蛋白质提取物（500 μ g/ml ± 0.025）中蛋白质浓度较高。甲醇提取物的最佳抗氧化活性（% 自由基清除活性）为 80a ± 0.03，抗糖尿病活性为 37 ± 0.057，抗炎活性为 40 ± 0.021（12 mg/ml）。不同浓度的冬虫夏草蛋白和甲醇提取物的抗菌活性显著相关（p < 0.05）。2-（4-甲基苯基）吲哚嗪具有最大的结合亲和力（微摩尔）和优化的特性，被选为主要抑制剂。它与 NSCLC 的 RET 基因活性位点有良好的相互作用，具有神经保护和肝脏保护作用。
评估几内亚海湾上海面温度的偏置校正GCM CMIP6
摘要：本研究使用ERE5重新分析的SST数据集重新网格重新网格，该数据集具有0.25°×0.25◦历史（1940- 2014年）的空间分辨率（纬度×经度）为0.25°×0.25◦（1940- 2014年），并预测（2015-2100）期。SSP5-8.5场景下的SST模拟是通过八个通用循环模型（GCM）的输出进行的。使用历史（1940- 2015年）和Future（2030-2100）时期的经验分位数映射（EQM）开发了偏置校正的数据集，同时评估了CMIP6模型模拟的每月5个月度观察到的CMIP6模型仿真，以观察到几内亚景点的温度的重新分析数据。总体而言，基于SSP5-8.5的CMIP6模型在2030 - 20100年的未来模拟场景表明，对于几内亚墨西哥湾，SST的预计将增加4.61℃，从2030年的31℃增加到2030年的31℃至2100°C，并在2.6°C in the Western Gog（Sahel）。基于Linux的NCVIEW，雪貂和CDO（气候数据运算符）软件包用于执行进一步的数据重新网格，并评估有关数据的统计功能。此外，ArcGI被用于开发输出图，以可视化GCM的历史和未来输出的空间趋势。相关系数（R）用于评估CMIP6模型的性能，分析显示访问0.1，CAMS CSM 0.2，CSM 0.3，CMCC 0.3和MCM 0.4，表明所有模型在捕获SSTS的气候模式方面都表现出色。CMIP6偏置校正的模型模拟表明，在远处，GOG上的SST变暖会高于近期气候情况。这项研究确认，CMIP6预测可用于与气候和水文影响研究有关的多种评估以及在变暖气候下的缓解措施的制定。
使用替代辐射转移模型增强3D行星大气模拟
a b s t r a c t这项工作引入了一种方法，可以通过将机器学习的替代模型整合到OASIS全球循环模型（GCM）中来增强3D大气模拟的计算效率。传统的GCM基于反复整合物理方程的传统GCM在一系列时间段的大气过程中进行了大气过程，这是时间密集的，导致了模拟的空间和时间分辨率的妥协。这项研究赋予了这一限制，从而在实际时间范围内实现了更高的分辨率模拟。加速3D模拟在多个域中具有显着含义。首先，它促进了将3D模型集成到系外行星推理管道中，从而从以前从JWST和JWST Instruments预期的大量数据中对系外行星进行了良好的表征。其次，3D模型的加速度将使地球和太阳系行星的更高分辨率模拟，从而更详细地了解其大气物理和化学。我们的方法用基于仿真输入和输出的训练的基于神经网络的复发模型代替了绿洲中的辐射传输模块。辐射转移通常是GCM最慢的组件之一，因此为整体模型加速提供了最大的范围。替代模型在金星大气的特定测试案例上进行了训练和测试，以基准在非生物大气的情况下基于这种方法的实用性。这种方法产生了令人鼓舞的结果，与在一个图形处理单元（GPU）上相比，与使用匹配的原始GCM在金星样条件下相比，在一个图形处理单元（GPU）上表明，ABO V E 99.0％的精度和147个速度的因子。
müller，O。V. Orcid：https：//orcid.org/000000-0001-9943-8368，McGuire，P。orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0000-0000-0000-16592-4966，Vidale，P.L。Orcid：htps：htps：/htps：/fc.
摘要。有很高的信心，全球变暖会增强全球水周期的所有组成部分。这项工作调查了未来几十年中全球变暖对全球河流流量的可能影响。我们进行了18次全球水文模拟，以评估预计如何在不久的将来（2015 - 2050年）（1950- 2014年）的河流变化。模拟是由高分辨率模型对讲项目（HighResmip）CMIP6全球气候模型（GCM）强迫的，该模型假设了该过程的高发射方案。评估包括估计世界上所有河流的信号噪声（S / N）比和出现时间（脚趾）。与水周期强度一致，水文模拟项目从2000年开始出现了明显的正全球河流放电趋势，其自然变异性水平是自然变异的水平，到2017年，到2033年变得“不寻常”。模拟同意，气候变化信号主要由起源于中非和南亚的河流的强劲增加以及进入北极海洋的河流的强劲增长，这部分由预计的pato-nian河流的流量减少了。这种变化的潜在影响可能包括在中非和南亚河流中更频繁的流量，这是由于预计的一般循环的宏伟壮观而造成了前所未有的峰，这是额外的淡水释放中北极海洋的清新，并在Patagonia中有限地在patagogagogogaii的patagogogiata中销售了有限的wa terabilitie。这强调了在全球变暖的挑战中对与水相关的问题进行优先考虑与水相关的关注方面的关键需求。
使用伊比利亚深度学习的CMIP6地球系统和全球气候模型的高分辨率降低
摘要。深度学习（DL）方法最近引起了气候变化社区的关注，因为它采用了一种创新的方法来缩小地球系统和全球气候模型（ES-GCM）的气候变量，而水平的决议仍然太粗糙，无法将区域范围用于本地刻板现象。在耦合模型对比计划第6阶段（CMIP6）的背景下，在范围为0.70至3.75℃的决议中，对克林率变更（IPCC）的第六次评估报告（AR6）进行了ESGCM模拟。在这里，评估了四个卷积神经网络（CNN）档案的降级能力，到伊比利亚半岛上的0.1°，七个CMIP6 ESGCM的分辨率，这是一个已知的气候变化热点，这是由于其未来预测的未来变暖和干燥条件的脆弱性。该研究分为三个阶段：（1）评估四个CNN体系结构在预测平均值，最低和最高温度以及使用ERE5数据训练并与IBERIA01观察数据集进行比较的每日降水方面的性能； （2）使用训练有素的CNN体系结构对CMIP6 ESGCM进行缩小，并进一步评估与Iberia01的合奏； （3）结合基于CNN的降尺度投影的多模型集合，以在伊比利亚半岛上以0.1◦分辨率在整个21世纪的整个21世纪共享共享社会经济途径（SSP）方案。此外，使用ESGCM cli-div>的高分辨率DL降尺合奏的优点在验证和令人满意的性能评估后，DL降尺度的投影证明了与CMIP6 ESGCM合奏的总体一致，以进行温度投影，并符合预计温度和降水变化的符号。
响应气候变化而下降的湖冰降低会影响当地社区的支出
湖冰是一个重要的社会经济资源，受到气候变化的威胁。由于数十年来的空气温度温暖，预计湖冰的覆盖范围和持续时间将下降，这破坏了依赖湖冰的许多活动的先前可靠的收入来源。气候引起的湖冰损失的经济后果仍然没有依赖，从而造成了巨大的研究差距。这项研究的目的是量化与湖冰有关的货币支出以及气候变化如何影响该价值。使用一系列通用循环模型（GCM），温室气体排放场景 - iOS和湖冰盖的模型，我们预测了北半球21世纪末的冰冰的变化。我们还合成了与湖冰活动相关的支出的例子，并讨论了预期的冰覆盖物的潜在影响。我们发现，湖冰的面积将减少44,000–177,000公里2，持续时间缩短13-43天。使用31种来自Ice湖的收入的例子，我们发现Ice湖在当地社区和经济体上产生了超过20.4亿美元的支出。我们还发现，预计到本世纪末将遭受最大的冰损失的国家是目前拥有最大的GDP，最高温室气体的国家，并且最依赖于淡水戒断。我们的发现证实了由于气候变化而预期的预计冰上的损失，并量化了对当地社区的一些潜在后果。在这里，我们重点介绍了冰湖是人类引起的气候变化的另一个库，它将具有深远的社会经济影响。