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小型行星探测器的概念研究：在金星上使用张拉整体结构
金星是太阳系中最神秘、最有趣的探索地点之一。然而，金星表面环境恶劣，岩石密布，温度、压力极高，化学腐蚀性极强。探测金星表面的行星探测车具有科学价值，但必须使用非常规方法代替传统的机器人控制和机动性。这项研究提出，张拉整体结构可以提供适应性和控制性，代替传统的机械装置和电子控制，用于金星表面和其他极端环境中的机动性。张拉整体结构重量轻且柔顺，由简单重复的刚性和柔性构件构成，仅通过张力稳定，灵感来自生物学和几何学，适合折叠、展开和适应地形。它们还可以利用智能材料和几何学的特性来实现规定的运动。根据科学探索的需要，简单的张拉整体探测车可以提供机动性和对地形和环境条件的稳健性，并可以由风等环境源提供动力。各种各样的张拉整体结构都是可能的，这里提出了一些适用于不稳定和复杂环境的初步概念。关键词：行星探测器，金星，张拉整体结构
标题：近期全球温度激增通过记录 - 低行星
摘要：在2023年，全球平均温度飙升至几乎高于工业前水平的1.5k，超过了先前的记录约0.17K。以前对包括人为变暖和厄尔尼诺现象的已知驱动因素的最佳估计值在解释温度升高时降低了约0.2k。利用卫星和重新分析数据，我们将记录的行星反照率视为弥合此差距的主要因素。显然，下降主要是由于北部中期和热带地区的低云覆盖率降低而引起的，在延续了多年趋势。进一步探讨了低云的趋势并了解其中的多少是由于内部变异性，气溶胶浓度降低或可能出现的低云反馈对于评估当前和预期的未来变暖至关重要。
从悬崖上退后：将土地管理转换为行星边界
土地利用实践，陆基行星边界与全球土地状态之间的相互作用。来源：基于Richardson等人自己的插图。（2023）。基于Buchhorn等人的土地覆盖地图。（2020）。
九个行星边界中的六个地球
人类的行星尺度环境强迫继续进行，并且各个地球系统组成的成分在越来越多地与变化条件有关。因此，后旧世地球仍在发展，最终的全球环境条件仍然不确定。古气候研究表明，地球以前在温暖时期（6，7）中以相应不同的生物圈状态经历了很大的无冰条件（6，7）。显然符合人类的利益，避免将地球系统扰动到可能会如此明显地改变全球环境条件的程度。冰盖只是许多其他地球系统尺寸的全系统变化的指标。行星边界框架框架描述了已知的生物物理和生化系统和过程，这些系统和过程已知，这些系统和过程在范围内调节了地球状态，这些范围是历史上已知的，并且在科学上很可能维持地球系统稳定性和生命支持系统，并有助于人类的福利和社会发展。
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。
在行星边界内保持全球消费
对PB犯罪的责任分配是一个有争议的，最终是规范性的问题，尤其是在气候变化的背景下。对气候变化的责任和剩余碳预算的分配长期以来一直是气候研究和国际谈判中的争论点。还有用于分配环境责任的替代方法，包括基于收入的，基于历史的，基于人群和其他方法1。从历史上看，全球北部的发达国家承担着气候变化的重大责任。例如，Hickel等人。2指出，全球北部负责历史超过全球CO 2排放的90％以上，而全球南方的许多国家都保留在其公平份额之内。但是，这项责任的分配仍然有争议，尤其是在考虑国家主权的变化时（例如，在殖民时期应对当前国家的排放责任负责）2。
使用机器学习的系外行驶信号处理
摘要本教程提供了针对系外行星的过境方法的全面介绍，重点介绍了机器学习技术的应用。我们将涵盖光曲线分析的基础知识，传统的一种方法的限制以及使用基于机器学习的方法的优势。通过动手练习，Parthcipant将学习如何将这些技术应用于现实世界数据，从而获得iDen的候选候选者系外行星的pracɵcal经验并了解其适当的经验。
建模嵌入式原球磁盘的世俗演化
上下文。原月经磁盘由于角动量保护而在其母体分子云周围形成新生恒星。随着它们逐渐发展和消散，它们也形成行星。尽管许多建模效果都专门用于它们的形成，但它们的世俗进化问题，从所谓的0类嵌入阶段到II类阶段，据信被认为是隔离的II级阶段，但仍然很熟悉。目标。我们旨在探索嵌入式阶段与II类阶段之间的演变。我们着重于磁场演化以及磁盘与包膜之间的长期相互作用。方法。我们使用GPU加速IDEFIX进行3D，正常，非理想的磁性水力动力学（MHD）世俗核心崩溃模拟，该模拟涵盖了赛车前核心的系统进化，直到第一次降低了液压核心和脉冲定位后，直到100 kyr的100 kyr降低，同时又垂直地定位了垂直的垂直和垂直的效果。 au）正确解决磁盘内部动力学和非轴对称扰动。结果。磁盘的演化导致开普勒旋转中的幂律气体表面密度，该旋转延伸至几个10 au。在初始塌陷期间，磁盘被困在磁盘中的磁性弹力从磁盘形成下的100 mg降低到1 mg，到1 mg。在第一个静水压核形成后，系统分为三个阶段。结论。第一阶段，具有较小的（〜10 au），不稳定，强烈积聚（〜10-5m⊙yr -1）磁盘，在第一阶段中失去了磁性弹力，第二阶段，第二阶段，磁性磁盘通过平稳的磁盘呈圆形，并通过囊罩的速度呈粒料，并具有感知的动量，并具有感知的动量，并具有一定的感光性，并具有一定的感光性，并具有一定的固定磁盘。 Au磁盘在几个10-7 m⊙yr -1处积聚。 初始各向同性包膜最终会进食大规模扩展的吸积流液，其吸积速与原恒星相似（〜10-6 m yr-1）。 一些流媒体材料与磁盘的外边缘碰撞并产生吸积冲击，但材料的一小部分土地在磁盘表面上没有产生任何明显的不连续性。 虽然初始磁盘尺寸和磁化是通过磁制动设定的，但自我实现最终会驱动吸积，因此磁盘最终以重力调节状态。 这种从磁制动到自我重力的演变是由于磁盘沉降后气体和磁场之间的弱耦合所致。 在I类阶段末端（B z〜1 mg）的弱磁场是磁盘中磁性频率稀释的结果，因为它从其初始相对较小的尺寸膨胀。 这种膨胀不应将其解释为粘性膨胀，因为它是由具有较大特定角度动量的大规模彩流人的新吸收材料驱动的。第一阶段，具有较小的（〜10 au），不稳定，强烈积聚（〜10-5m⊙yr -1）磁盘，在第一阶段中失去了磁性弹力，第二阶段，第二阶段，磁性磁盘通过平稳的磁盘呈圆形，并通过囊罩的速度呈粒料，并具有感知的动量，并具有感知的动量，并具有一定的感光性，并具有一定的感光性，并具有一定的固定磁盘。 Au磁盘在几个10-7 m⊙yr -1处积聚。初始各向同性包膜最终会进食大规模扩展的吸积流液，其吸积速与原恒星相似（〜10-6 m yr-1）。一些流媒体材料与磁盘的外边缘碰撞并产生吸积冲击，但材料的一小部分土地在磁盘表面上没有产生任何明显的不连续性。虽然初始磁盘尺寸和磁化是通过磁制动设定的，但自我实现最终会驱动吸积，因此磁盘最终以重力调节状态。这种从磁制动到自我重力的演变是由于磁盘沉降后气体和磁场之间的弱耦合所致。在I类阶段末端（B z〜1 mg）的弱磁场是磁盘中磁性频率稀释的结果，因为它从其初始相对较小的尺寸膨胀。这种膨胀不应将其解释为粘性膨胀，因为它是由具有较大特定角度动量的大规模彩流人的新吸收材料驱动的。
深度学习衍生的行星边界层高度从传统的气象测量
摘要。行星边界层（PBL）高度（PBLH）是各种流星和气候研究的重要参数。本研究提出了一个多结构深神经网络（DNN）模型，该模型可以通过整合早晨的温度纤维和表面气象观测来估计PBLH。DNN模型是通过利用富含的PBLH数据集而开发的，该数据集是从长期存在的辐射记录中得出的，并以高分辨率的微脉冲激光雷达和多普勒激光雷达观测来增强。我们以10个成员的合奏访问DNN的性能，每个成员都有独特的隐藏结构，从1994年到2020年，在南部大平原上共同产生了强大的27年PBLH数据集。各种气象因素对PBLH的影响是通过重要性测试严格分析的。此外，还评估了DNN模型的准确性，以针对辐射观测值进行评估，并与传统的遥感方法并置，包括多普勒激光雷达，天花板，拉曼激光雷达和微脉冲激光雷达。DNN模型在各种条件下表现出可靠的性能，并且相对于遥感方法表现出较低的偏见。此外，最初在普通区域进行训练的DNN模型在应用于山羊山（Green Ocean Amazon; Tropical Rainforest）和Cacti（云，Aerosol和Aerosol，Aerosol和复杂的地形相互作用; Middle lat Lattlative Mountains; Middle Lattlative Mountains）活动中遇到的异质地形和气候时，表现出显着的适应性。这些发现证明了深度学习模型在估计PBLH中的有效性，增强了我们对边界层过程的理解，对改善PBL在天气预测和气候建模中的表示的影响。
