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Metocean评估建模扩展报告
与Rijksdienst Voor Ondernemend Nederland（RVO）合同，DHI A/S（DHI）在北海的荷兰独家经济区进行了详细的Metocean研究，在北海，整个模型域涵盖了荷兰海军界的所有离岸风场搜索区。这项研究的重点是OWFS IJMUIDEN VER和NEDERWIEK。Metocean研究分为两个部分：•高分辨率风，水位，电流和波浪建模，共同称为Metocean建模，涵盖了从1979年1月到2023年9月的44年以上。该模型的空间覆盖范围是图0.1所示的完整可行性域，在Ijmuiden Ver，Nederwiek和Doordewind风电场区域中具有更高的分辨率。
多材料激光粉末床融合中的操作数相映射
观察到的温度记录将海面温度与陆地上的近地表空气温度相结合，对于理解气候变化和变化1-4至关重要。然而，由于测量技术和实践的变化，部分文档5-8以及不完整的空间覆盖范围9，全球平均表面温度的早期记录不确定。在这里我们表明，基于从海洋或土地数据的全球平均表面温度的独立统计重建，二十世纪初（1900-1930）对海洋温度的现有估计太冷。尽管在所有其他时期一致性很高，但基于海洋的重建平均比陆基的重建低约0.26°C。海洋冷异常是没有强制性的，气候模型中的内部变异性无法解释观察到的土地差异。基于归因，时间尺度分析，沿海网格细胞和古气候数据的几条证据支持了20世纪初期观察到的全球海面温度记录中存在实质性冷偏见的论点。尽管自19世纪中叶以来对全球变暖的估计没有影响，但纠正海洋冷偏见将导致二十世纪初期更适中的趋势趋势10，从工具纪录3中推断出的衰减量表3的估计值较低，而模拟和观察到的变暖比现有数据量更好的是比现有数据的更好的一致性2。
使用大型人工智能模型改进全球天气和海浪预报
摘要 特别是近年来人工智能技术的飞速发展，催生了若干大参数人工智能天气预报模型。这些模型代表了重大突破，克服了传统数值天气预报模型的局限性，并预示着大气-海洋预报的巨大潜在工具的出现。本研究探讨了这些先进的人工智能预报模型的演变，并根据发现的共同点，提出了大型天气预报模型的“三大规则”：参数数量多、预测对象数量多、潜在应用范围大。我们讨论了人工智能彻底改变数值天气预报的能力，简要概述了天气预报显着改进的根本原因。在承认大型人工智能预报模型高精度、计算效率高、易于部署的同时，我们也强调传统数值预报不可替代的价值，并探讨了大型人工智能大气-海洋预报模型未来发展面临的挑战。我们认为，大气-海洋天气预报的最佳未来在于实现人工智能与传统数值模型的无缝集成。预计这种综合将为改进大气-海洋预报提供更先进、更可靠的方法。最后，我们通过构建全球海浪预报的人工智能模型，通过一个例子来说明预报员如何利用大型天气预报模型。
DOSI IPCC深海知识差距政策摘要2024年11月
广泛的存储能力和停留时间是深海（深度低于200 m的区域）调节地球气候的能力。该区域是地球上最大的碳储层，迄今为止，大气中吸收了30％的人为co。深海还吸收了由于大气成分的人为变化而导致的多余热量的90％，这显着减慢了陆地上的瞬时全球变暖。它占地球宜居空间的95％，支持众多独特的生态系统和潜在的重要营养资产，以应对日益增加对粮食安全威胁的威胁。尽管最初已知的重要性，但深海仍然在很大程度上没有开发，并且不确定性围绕着我们对其基本物理，化学和生物学特性的理解，包括基线状态和可变性，过程和敏感性。
跨CBD目标的海洋酸化
海洋酸化是由人类活动的二氧化碳（CO₂）升高驱动的，对海洋生态系统和全球生物多样性越来越严重。海洋从大气中吸收了大约30％的人类收成的Co co（WMO Green House Gas Bulletin，2023年），从而导致海洋化学的广泛变化。这些上升的CO₂水平触发化学过程，从而减少了海水的pH值并以损害许多海洋生物的方式改变了海洋的化学。在沿海地区，诸如营养素爆发和污染等因素会加剧酸化，从而形成Rapi d ph Cha n ge的“热点”。tly，tly cha nese dis cha nes con prupt ma rine food w ebs，dimi nish ecosy stem servi ces ces，并对依靠海洋资源依靠其生计，foo d和文化实践的数十亿人构成了重大风险（Bindoff等，2019）。
加拿大海洋企业2024 | Cove
海洋经济多种多样。它代表了世界上许多地区，生态系统和行业，并被广泛归因为高价值。但在加拿大缺乏行业或政府认可的定义。本研究的目的是继续评估加拿大海洋企业公司的规模和经济影响的工作。海洋企业是蓝色经济的业务部分，由两个主要类别组成：“提供者”和“中介”。海洋企业活动包括提供与世界海洋，海岸和潮汐覆盖环境有关的技术以及增值产品和服务的公司，以及加拿大的大湖系统。该研究并未扩展到获得社会或经济福利和服务的最终用户。
全球海洋微生物多样性的季节性模式
Andrew Bissett、8 Jodie van de Kamp、8 Josep M. Gasol、9 Ramon Massana、9 Yi-Chun Yeh、10 Jed A. Fuhrman、11 Julie LaRoche 1 * 1 西澳大利亚大学西澳海洋研究所，澳大利亚克劳利；2 加拿大新斯科舍省哈利法克斯达尔豪斯大学生物系；3 澳大利亚尼德兰兹百老汇 Minderoo 基金会；4 德国基尔 GEOMAR 亥姆霍兹海洋研究中心；5 德国不来梅港阿尔弗雷德·魏格纳研究所亥姆霍兹极地和海洋研究中心；6 德国不来梅马克斯·普朗克海洋微生物研究所；7 英国普利茅斯普利茅斯海洋实验室；8 澳大利亚霍巴特联邦科学与工业研究组织； 9 CSIC 海洋研究所，西班牙加泰罗尼亚巴塞罗那； 10 卡内基科学研究所，斯坦福大学，加利福尼亚州，美国； 11 南加州大学生物科学系，美国加利福尼亚州洛杉矶
