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分位数回归征：一种深度学习算法，用于缩小极端降水
全球气候模型（GCMS）模拟了全球范围内的低分辨率投影。GCM的本地分辨率通常对于社会级别的决策而言太低。为了增强空间分辨率，通常将降尺度应用于GCM输出。尤其是统计缩减技术，是一种具有成本效益的方法。与基于物理的动力学缩放相比，它们所需的计算时间要少得多。近年来，与传统统计方法相比，统计降尺度的深度学习越来越重要，证明错误率明显较低。但是，基于回归的深度学习技术的缺点是它们过度适合平均样本强度的趋势。极值通常被低估。问题上，极端事件具有最大的社会影响。我们提出了分位数回归征（QRE），这是一种受增强方法启发的创新深度学习al-gorithm。它的主要目标是通过训练分区数据集上的独立模型来避免拟合样品平均值和特殊值之间的权衡。我们的QRE对冗余模型具有鲁棒性，并且不容易受到爆炸性集成权重的影响，从而确保了可靠的训练过程。QRE达到了较低的均方误差（MSE）。尤其是，对于新西兰的高强度沉淀事件，我们的算法误差较低，突出了能够准确代表极端事件的能力。
激发率预测的机器学习方法
摘要。运输网络公司（TNCS）面临两种典型情况，即需求较高和需求低。在高需求下，TNC使用浪涌乘数或激增率来平衡骑手的高需求，并使用可用的驱动器。驾驶员的意愿，骑手的意愿支付更多和适当的浪涌利率在最大化TNC的利润中起着至关重要的作用。否则，可以通过驾驶员或骑手来删除大量旅行。本文解释了组合分类和回归模型的应用，以进行电涌率预测。在本文中，考虑了26个不同的机器学习（ML）算法进行分类，并且将29个ML算法视为回归。总共考虑了55毫升算法进行涌现的预测。本文表明，旅行的估计距离，旅行价格，获得的日期和时间，旅行的完成时间，旅行的开始时间，搜索半径，基本价格，风速，湿度，湿度，风能，温度等等等。确定是否将应用激发率或浪涌乘数。每分钟的价格适用于当前旅行或分钟价格，基本价格，通货膨胀或通货紧缩后旅行的成本（即旅行价格），对旅行或搜索半径的应用半径搜索，潮湿，旅行的接受日期，日期和时间，气压压力，风速，最低旅行价格，每公里的价格，每公里的价格等等，对激增率进行了讨论的案例研究，以实施案例研究，以实施拟议的algorithm。
极端方案与西妥昔单抗和顺铂有关，有利于头颈癌细胞死亡和免疫原性与诱导抗癌免疫反应
摘要：（1）背景：复发/转移性头部和颈部颈部癌（HNSCC）的第一条治疗方法最近随着针对抗PD-1免疫检查点的免疫疗法的批准而进化。但是，只有约20％的患者表现出持久的客观肿瘤反应。通过治疗诱导的免疫原性死亡调节癌细胞免疫原性，以便能够提高对免疫检查点阻断免疫疗法反应的患者的速率。（2）方法：使用人类HNSCC细胞系模型和小鼠口腔癌的合成性模型，我们已经分析了前蛋白质方案（使用抗EGFR Cetuximab抗体和铂基化学疗法的联合治疗）的能力，以修饰HNSCC细胞的免疫性。（3）结果：我们表明，西妥昔单抗和顺铂的组合通过细胞周期抑制和诱导凋亡细胞死亡而降低了细胞的生长，独立于p53。此外，发现极端方案的不同成分在可变程度上诱导，并以细胞依赖性的方式诱导免疫原性死亡介质的发射，包括钙网蛋白，HMGB1和I型I型Interferon响应性趋化因子。有趣的是，单独的西妥昔单抗或与IC 50剂量的顺铂结合使用，可以在体内诱导抗肿瘤免疫反应，但与高剂量的顺铂结合时不会诱导抗肿瘤的免疫反应。（4）结论：我们的观察结果表明，在中等凋亡诱导的条件下，仅极端方案或西妥昔单抗能够引起免疫系统的动员和HNSCC中的抗肿瘤免疫反应。
2022年夏季干旱跨越欧洲的森林干旱的影响
摘要。欧洲的森林在2022年夏季经历了破纪录的干旱条件。各种森林类型在生长季节中对极端气候的反应的方向取决于一系列内部和外部因素。这些因素包括极端条件的范围和严重性以及适合环境线索的树生态生理特征，这些特征表现出显着的区域变化。在这项研究中，我们的目的是（1）量化2022年典型土壤和大气干燥的程度和严重性，与过去的两个最极端的年份（2003年和2018年）相比，（2）量化不同森林类型对大气和土壤干燥性的响应，以罐装褐色和照片的形式相关，以及森林的效果，以及森林的效果，以及森林的特征，以及森林的特征，以及森林的特征，以相关的特征，以相关的特征，以下特征是构成范围的特征。冠层水平。为此，我们在2000年至2022年之间使用了空间气象数据集来识别具有极端土壤和大气干性的条件。我们使用了植被（NIR V）的近红外反射，该反射来自中等分辨率成像光谱仪（MODIS）和全球OCO-2太阳能诱导的荧光（GOSIF）作为生态系统的观察性代理，以量化可在Cansy Prodiphy Leaster casepy层的森林响应。在2022年夏季，欧洲南部地区经验丰富的大气和土壤干燥。与2018年的干旱相比，这些极端条件导致森林中GOSIF的普遍下降30％，并且与2003年干旱相比的普遍下降60％。尽管大气和土壤干旱得分更为广泛，并且在2018年com-
使用CMIP6型号捕获和归因于西非萨赫勒的降雨量加强
摘要：Sahel的降雨每天对多年时间尺度的变化极为变化，挑战气候模型，以现实地模拟其过去和未来的演变，并质疑其与定义合适的气候变化适应策略的相关性。可以通过（i）评估其再现观察到的气候进化和（ii）归因这些演变的能力来实现气候模型中的提高信心。此外，从最终用户的角度来看，有必要考虑相关的插曲指标。完全耦合（CMIP6-AOGCM）具有理想化的检测和归因强制（DAMIP）以及仅大气模拟（AMIP）的模型，用于研究Sahelian降雨降雨法规的外部强迫因素和内部气候变化的各自作用。我们表明，CMIP6模型包含了过去35年来从区域每日观察网络中检测到的降雨状况的迹象。潮湿日的强度和发生的增加以及每日降雨的降雨都非常有效地通过融合了人为强迫因子的历史模拟，具有人为气溶胶，造成了这一趋势的最大份额。虽然受模型结构不确定性的影响更大，但温室气体强迫也表现出明显的健壮功能。模型显示出模拟观察到的干燥极端进化的失败。这些发现激励了进一步研究驱动萨赫勒降雨状态在区域范围内进化的基本物理机制。此外，应探讨萨赫勒（Sahel）的未来水电气候术语，尽管需要考虑要考虑哪种降雨指标。
在最近的高影响力极端事件上验证深度学习天气预报模型
摘要：机器学习的预测准确性（ML）天气预测模型正在迅速改善，导致许多人谈到“天气预报的第二次革命。”有了多种方法正在开发和有限的物理保证，ML模型提供了对这些新兴技术的全面评估的迫切需要。虽然这一需求已被基准数据集完成了部分满足，但它们几乎没有提供有关稀有和有影响力的例外事件或复合冲击指标的信息，因为该模型的准确性可能由于变量之间的依赖而降低了。为了解决这些问题，我们比较了ML天气预测模型（Graphcast，Pangus-Weather和Fourcastnet）和ECMWF在三个案例研究中的高分辨率预测系统（HRES）：2021年西北西北热场，2023年南亚Humid Heatwave，以及2021年North American Winter Storm in 20221。我们发现，ML天气预测模型在局部实现了与创纪录的西北热波上的HRE相似的精度，但是当在时空和时间上汇总时表现不佳。但是，他们预测复合冬季风暴基本上是赌注。我们还强调了HRES和ML模型的误差如何构建该事件的结构差异。ML预测缺乏重要的变量，用于详细评估2023湿热的健康风险。使用可能的替代变量，预测误差显示了ML模型估计的孟加拉国危险水平最高的空间模式。通常，案例研究 - 以影响为中心的驱动，以影响为中心的评估可以补充现有的研究，增加公共信任，并有助于开发可靠的ML天气预测模型。
基于对流的气候模拟
摘要。大雨是水侵蚀的主要驱动力，这是对全球土壤和水资源的威胁。由于气候变化，降水（尤其是极端降水）在温暖的世界中正在增加，导致降雨侵蚀的增加。然而，常规的全球气候模型努力代表降雨事件，并且无法在高时空分辨率下提供降水数据，这是对未来降雨侵蚀的估算所需的。对流允许模拟（CPSS）提供高分辨率的降水数据，并更好地表示极端降雨事件，但它们大部分仅限于相对的小空间范围和短时间。在这里，我们第一次介绍了大型模型领域（例如中欧），基于使用代表性浓度路径8.5（RCP8.5）发射现象生成的高分辨率CPS气候数据。我们计算了过去（1971-2000），现在（2001- 2019年），不久的将来（2031–2060）和Far Future（2071–2100）的雨水侵蚀率。我们的资产表明，该地区河流河流的降雨侵蚀的未来侵蚀的未来可能会达到84％。这些增加远高于基于平均降水的回归估计的先前估计。我们确定，尽管剩余的局限性，CPS仍具有对土壤侵蚀的气候影响研究的敌对且目前尚未开发的潜力。因此，土壤侵蚀建模统一性应紧密遵循气候建模的最新和未来进步，以利用新的CPS来进行临床影响研究。
阿拉斯加的极端事件指数的预测更改
由于气候在近几十年来变暖，阿拉斯加经历了各种高影响力的极端事件，包括热浪，野火，沿海风暴和寒冷的雨水。由于预计变暖将继续，因此在计划适应动作和建立弹性时，必须考虑将来的变化。在这项研究中，我们综合了有关阿拉斯加事件的未来变化的信息，该信息是从区域气候模型模拟的集合中进行的，作为北极 - 局部的一部分（协调的区域气候降尺度实验）。根据世界气候研究计划的气候变化检测和指数（ETCCDI）开发的13个极端事件指数（ETCCDI），从阿拉斯加的北极 - 局部输出中进行了评估。的13个指数，六个与温度有关，五个与总降水量，一个与风，一个降雪。在阿拉斯加七个不同气候区域中的位置的结果包括一年中五个最热和最冷的日子，在温度阈值中，温度阈值的大幅度增加（5˚C -10°C），温暖的咒语持续时间和冷咒语持续时间大大增加。寒冷的日温度阈值的变化总体上大于炎热的日温度阈值的变化，这与冬季在冬季的变暖的预测一致，而阿拉斯加的年度最大最大1天和5天的降水量以及每年的连续潮湿天数预计在所有位置都会增加。大雪日和高风速的指数显示出不同的变化，尽管结果表明在更北部地区的大雪日增加，沿海地区大风天增加。在高发射（RCP 8.5）发射方案下，极端事件指数的变化持续到2100，而这些变化通常在下部排放（RCP 4.5）方案下稳定。
温度极端的概率分布
增强了极端热量，这是温度时间序列[1]的创纪录高数，损害人类健康，福利和基础设施的损害以及生态系统[2，3]。热量的影响随温度和其他热量指数非线性增加[4]。因此，重要的是要准确预测有关当前天气动态和持续气候变化的信息的极端风险[5]。通常，极端温度是使用统计极端价值理论建模的，该理论可以渐近地描述最极端值的分布，这是从任何广泛的概率分布中提取的足够大数量集中的分布[6]。通常通过使用电台观测值或天气和气候模型输出的年度最高温度（表示为TXX [7]）的时间序列来实现这一目标。基于极值理论，假定TXX值是从广义极值分布（GEVD）[8]中生成的。使用最大似然或其他合适的方法从TXX数据估算GEVD参数后，可以估计温度超过任何指定阈值的可能性[9-12]。为了说明气候变化的影响，GEVD通常被认为是非平稳的，其位置参数将其模型为全球平均温度的线性函数，并且可能是其他协变量[13]。极端温度已使用类似的归因研究方法进行了建模，该方法旨在量化观察到的最近的热波的风险的人为升高[14-17]。由世界天气归因协作开发的此类归因研究的标准方法是估计of of of of of of of temere热量的可能性，假设TXX或其他基于温度的时间序列遵循GEVD，将位置参数作为全球平均温度的线性函数。将这种概率与从同一统计模型中得出的概率进行比较，当时全球平均温度设置为工业化前基线，而人为变暖增加了因素（概率比），从而增加了观察到极端的可能性[18，19]。
国会记录 - 烯酸盐S336
关于Barrasso先生的账单和联合决议的陈述（对他本人，R Isch先生，R Ounds先生，L Ummis女士和S Heehy先生）S。211。修改1976年《联邦土地政策与管理法》的法案，以改善放牧许可证和租赁的管理，并出于其他目的；到能源和自然资源委员会。巴拉索先生。总统先生，我要求一致同意该法案的文本印在R Ecord中。没有反对意见，该法案的文本被命令在RECORD中印刷，如下所示：S。211是由参议院和美国代表众议院在国会组成的参议院和众议院颁布的，第1节。简短标题。该法案可能被认为是“牧场和自然保护健康法案”的“弹性”。sec。2。在极端自然事件和灾难中，暂时使用放牧许可或租赁的持有人的空置放牧分配。1976年《联邦土地政策与管理法》的第四章（美国法典第43卷1751 et seq。）通过在结尾处添加来修改：‘‘sec。405。在极端自然事件和灾难期间，提供给放牧许可证或租赁的持有人提供的空置放牧分配。‘（a）腹部con的文化。在本节中，“相关秘书”一词的意思是 - ‘（1）农业秘书，并向国家森林系统土地重新了解；和‘（2）关于公共土地的秘书。‘（b）a llotments 。—’（1）一般。与持有人可以向持有人提供放牧许可或租赁的租约或租赁所发行的任何一项临时使用暂时使用的临时使用，如果'（a）1或更多地覆盖了固定或租赁的持有或租赁的允许或租赁范围或租赁范围或租赁的范围，则由于不可预见的事件或灾难（包括过度的天气事件，干旱，野火，野火，节日或枯萎病），这是由有关秘密的事件确定的，这是无法使用的；和‘（b）有关的秘书确定，空置的放牧分配是临时放牧的选择。‘（2）ter和条件。—在确定根据本小节提供的临时使用空缺的放牧分配的许可或租赁中的条款和条件，有关秘书，‘（a）应考虑最新的术语和条件。