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使用机器学习算法和孟加拉国气候变化方案的未来地下水潜力映射
该研究的目的是根据机器学习算法和气候变化方案来估计未来的地下水潜在区域。14个参数（即曲率，排水密度，坡度，粗糙度，降雨，温度，相对湿度，谱系密度，土地使用和土地覆盖，一般土壤类型，地质学，地质学，地形学位置（TPI），地形湿度（TWI）用于开发机器学习量学算术。使用三种机器学习算法（即人工神经网络（ANN），逻辑模型树（LMT）和逻辑回归（LR））用于识别地下水潜在区域。根据ROC曲线选择了最佳拟合模型。代表性浓度途径（RCP）为2.5、4.5、6.0和8.5降水的气候场景，用于对未来的气候变化进行建模。最后，基于最佳的机器学习模型和未来的RCP模型，在2025、2030、2035和2040年确定了未来的地下水潜力区。根据发现，ANN比其他两个模型显示出更好的准确性（AUC：0.875）。ANN模型预测，土地的23.10％处于非常高的地下水潜力区域，而33.50％的地下水潜在区域则为33.50％。该研究在不同的气候变化方案（RCP2.6，RCP4.5，RCP6和RCP8.5）下预测降水值的2025、2030、2035和2040使用ANN模型，并使用ANN模型显示每个场景的空间分布图。最后，为将来的地下水潜在区域生成了16个场景。政府官员可以利用该研究的结果为国家一级的水管理和规划提供基于证据的选择。
增强气候应力测试的场景
1。引言全世界的几位中央银行和财务主管都在评估其监督下的银行和金融机构的气候风险。根据其监管目的，这些练习可能以不同的名称进行，例如“气候压力测试”或“气候场景分析”，但它们具有类似的挑战和解决方案。中央银行和财务主管通常会根据中央银行网络和金融系统的金融系统（NGFS）与一群气候科学家和经济学家的绿色金融体系（NGFS）共同开发的气候场景进行这些评估。这些方案是使用称为“基于过程的集成评估模型”的一类模型生成的（Weyant，2017年），在这里称为“ IAMS”。1 NGFS方案已被公共金融机构和中央银行使用（例如欧洲中央银行[ECB]；参见Alogoskoufis等，2021）以及私人金融机构（例如银行和保险公司）在其内部气候压力测试练习中。
模型和情景如何限制气候缓解的可能性
摘要 本文揭示了在享有认知权力的专家机构，特别是政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 手中，使用综合评估模型 (IAM) 作为主要工具，对气候变化缓解作为一项政策问题进行社会建构的行为。这对于应对气候变化的政治至关重要，因为 IPCC 模型和情景深刻地影响了人们所认为的可行的未来和缓解政策选择。分析技术官僚治理机构如何处理气候变化、其缓解以及相关的经济成本和影响，揭示了气候变化技术官僚政治内部的争论。通过 IAM 和 IPCC 情景对缓解作为一项政策问题进行的特定社会建构具有重要而真实的社会生态影响。这种对缓解技术官僚政治的参与使输入建模的五个关键假设变得复杂，并揭示了它们在政治上为何以及如何重要。我们还强调了 IPCC IAM 中内置的有争议的假设如何破坏其在规划缓解战略方面的可信度和实用性。
100% 可再生能源情景
联盟成员 Anna Strobl（原姓 Skowron 前世界未来理事会）、Lotta Pirttimaa（欧洲海洋能源）、Steven Vanholme（EKOenergy）、Andrzej Ceglarz（可再生能源电网倡议）、Lena Dente（世界未来理事会）、Namiz Musafer（IDEA Kandy）、Julie Ducasse（加拿大）、 Hans-Josef Fell 和 Thure Traber（均为 EnergyWatch Group）、Rehsmi Ladwa (GWEC)、Benjamin Lehner (DMEC)、Karim Megherbi (Dii Desert Energy)、Marta Martinez (Iberdrola)、Bharadwaj Kummamuru (世界生物能源协会)、Gavin Allwright (IWSA)。 Oliphant (ISES) [现代表 WWEA]；以及 IRENA 同事 Ilina Radoslavova Stefanova、Jarred McCarthy、Giedre Viskantaite、Asami Miketa、Bilal Hussain、Juan Pablo Jimenez Navarro、Juan Jose Garcia Mendez、Michael Taylor 和 Anindya Bhagirath（IRENA 知识、政策和金融中心前主任）。 Ute Collier（IRENA 知识、政策和金融中心代理主任）。
木材半纤维素溶解度在生物质分馏过程中的作用
实验室位于生物产品和生物系统系内。生物产品和生物系统系 (Bio2) 是阿尔托大学化学工程学院的三个系之一，在利用自然资源开发先进材料的基础和应用研究方面享有国际领先声誉。它是欧洲领先的基于可再生资源利用的可持续化学和工程领域的研究和高等教育机构之一。Bio2 旨在为开发新颖的解决方案做出贡献，以实现可持续的初级生产和加工系统，从而可以生产出投入更少、对环境影响更小、温室气体排放更少的材料。在生物科学领域，该系开展生物过程技术、分子生物技术、酶技术、代谢工程、合成生物学、生物分子和生物混合材料的研究。该系的其他优势包括基于木质纤维素的可持续材料和产品，从纳米材料到新型纤维素基纺织品。
我们如何谈论算法和算法媒体期货？在数据驱动媒体个性化的公民理事会中使用小插图和方案
抽象的“新”媒体和算法规则是许多新兴技术的基础，这在现场工作中提出了特殊的挑战，因为其设计的不透明度，有时甚至是他们的真实或可感知的地位“还不是在这里”，这使得在该领域中谈论这些具有挑战性。在本文中，我们使用三阶段公民理事会的见解，调查了公民对数据驱动的媒体个性化发展的看法，以反思在数据收集的数据收集中使用未来取向的小插曲和场景的潜力，以了解用户体验，期望和算法的道德。我们介绍了以用户为中心的算法研究中使用小插曲作为数据收集方法的一部分的可能性和潜力，该研究邀请用户对算法的上下文经验，但也可以对当代数据依赖的社会中的好处进行更多的规范思考。
神经发育过程中结构性大脑不对称的大规模分析：4265名儿童和青少年的年龄和性别的关联
高度信心，气候变化对陆地，淡水，沿海和开放海洋生态系统造成了不可逆转的损害。在过去的40年中，全球发生了大约0.85 C的变暖，没有足够的缓解策略，全球表面温度将继续升高。人类影响很可能导致全球温度的升高以及极端极端诸如温暖温度的极端事件的升高（IPCC，2022年）。南亚是世界上最脆弱的地区之一，具有气候变化的影响（Sivakumar＆Stefanski，2010年），具有变暖趋势的迹象，并且极端温度极端变暖（IPCC，2022年）。气候变化已被证明会影响粮食生产，使该地区到2030年有粮食短缺，并在将来引起粮食安全问题（Acharya等，2014； Bandara＆Cai，2014）。极端温度，大雨，洪水和干旱会产生负面影响，甚至可能破坏收获（Gornall等，2010）。印度的人口非常容易受到极端温度的影响，并且热浪严重程度的增加与印度与热有关的死亡率的增加有关（Mazdiyasni等人，2017年）。热浪在过去100年中导致了许多印度死亡（De等，2005）。与印度热浪有关的死亡率在1970年至2019年之间有所增加。与其他极端天气事件相比，热浪的影响每个州有所不同。例如，安得拉邦是受热浪引起的死亡率增加60％的死亡率，随后odi-sha的影响最大，增加了20％（Ray等，2021）。印度的大部分热浪通常发生在季风前季节（4月，5月和6月），可以覆盖该国的大量范围（Pai等，2013）。但是，在夏季（6月，7月和8月，JJA）季节，高温仍然可以持续存在，因此，估计这种情况至关重要，因为在未来情况下可能会发生气候变化。例如，在印度JJA期间积极发生的季风降水也表现出发作日期的时间变化
可重复的 WiSDM：使用标准化开放数据在气候变化情景下绘制可重复的外来入侵物种风险图的工作流程
方法：我们开发了 WiSDM，这是一种半自动化工作流程，旨在使创建开放、可重复、透明的外来入侵物种风险地图变得民主化。为了方便使用 WiSDM 制作外来入侵物种风险地图，我们统一并公开发布了分辨率为 1 平方公里、覆盖欧洲的气候和土地覆盖数据。我们的工作流程能够减轻空间采样偏差，识别高度相关的预测因子，创建集成模型来预测风险，并量化空间自相关性。此外，我们还提出了一个新颖的应用程序，通过量化和可视化模型预测的置信度来评估模型的可迁移性。所有建模步骤、参数、评估统计数据和其他输出也均自动生成，并保存在一个 R markdown 笔记本文件中。
在人造二氧化碳去除方案下，格陵兰冰盖质量损失的可逆性
摘要，持续的人为CO 2排放，格陵兰冰盖（GIS）接近了不可避免的长期质量损失的关键阈值。未来的技术可能能够有效地从大气中删除CO 2，从而使我们的星球冷却。我们探讨了该概念的实现以及在何种程度上会导致GIS的重生，一旦它部分融化。使用中间复杂性登山者X的完全耦合的接地系统模型，将0至4000 GTC之间的发射脉冲释放到大气中，在1 kyr，2 kyr，2 kyr和5 kyr之后，大气中的CO 2浓度降低到其前工业价值。我们发现，一旦GIS的南部部分融化，总质量损失超过0.4 m，抑制了再生，就会抑制独立于特定轨迹。不确定性排除精确阈值的确定，但模型结果表明，接近1000–1500 GTC的累积工业时代排放量，超出了GIS的不可逆转质量损失。一旦通过了这个阈值，在接下来的几个世纪内，将需要在大规模上使用人工大气的碳去除。除此之外，人工大气去除碳的能力有限避免GIS长期质量损失。总而言之，将累积的人为排放量保持在1000–1500 GTC以下是避免GIS不可逆转的质量损失的唯一安全方法。
卫星对地量子密钥分发场景中大气背景光的测量表征
摘要：量子密钥分发 (QKD) 可实现具有信息理论安全性的私人通信。自由空间光通信允许人们实施 QKD，而不受光纤网络的限制，例如光纤中传输损耗的指数级增长。因此，通过卫星链路进行自由空间 QKD 是一种有前途的技术，可提供长距离量子通信连接。在自由空间 QKD 系统中，背景光是噪声的主要来源，必须通过光谱、空间和时间滤波来抑制背景光，以达到足够低的量子比特误码率 (QBER)。只有这样才能成功交换量子密钥。为了能够定义自由空间 QKD 系统的要求，必须更仔细地检查背景光。目前的考虑集中在无云的天空和乡村环境中。当天空部分有云时，自由空间 QKD 也会发生，最有可能也在城市环境中发生。这里概述了下行链路场景中背景光的物理原因。此外，还推导出了具有偏振编码量子位的诱饵态 BB84 协议的 QBER 与背景光之间的关系，以给出依赖关系的示例。此外，还展示了一个实验研究背景光的装置。在慕尼黑（德国）附近的 Oberpfaffenhofen 使用该装置在 C 波段获取测量数据。测量数据用于验证背景光模拟工具。结果强调模拟工具足以应对晴朗天空场景。