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1961-90 年平均月陆地气候的开发
描述了除南极洲外全球陆地区域 0.5 � 纬度 � 0.5 � 经度表面气候学的构建。气候学代表 1961-90 年期间，包括九个变量：降水量、湿日频率、平均温度、昼夜温差、水汽压、日照、云量、地面霜冻频率和风速。气候表面是根据 1961-90 年站点气候平均值的新数据集构建的，数值介于 19 800（降水量）和 3615（风速）之间。使用薄板样条函数将站点数据作为纬度、经度和海拔的函数进行插值。使用交叉验证和与其他气候学进行比较来评估插值的准确性。与早先发表的全球陆地气候学相比，这一新气候学取得了进步，因为它严格限制在 1961-90 年期间，描述了一系列扩展的地表气候变量，明确将海拔作为预测变量，并包含与此和其他常用气候学相关的区域误差的评估。研究人员已经在生态系统建模、气候模型评估和气候变化影响评估等领域使用了该气候学。数据可从气候研究单位获得，所有月度字段的图像都可以通过万维网访问。
领导者指示完成...
1. 补水简介：即使少量的水分流失也会对您的表现产生重大影响。轻度脱水（以体重变化来衡量）不到 1% 会对认知功能产生负面影响。症状包括工作记忆减慢、焦虑和疲劳增加以及与视觉警觉相关的错误率更高。2% 的脱水会对心理功能、情绪和能量水平产生更严重的影响。因此，保持适当的液体摄入量以确保最佳健康至关重要。无论年龄或表现水平如何，每个人都应该保持充足的水分以发挥最佳功能。2. 影响液体需求的因素：您需要摄入的液体量可能因您的工作量、热应激和出汗率而异。许多因素都会影响您的汗液流失，例如年龄、训练、适应状态、运动强度和持续时间、气温、湿度、风速、云量、衣服和个人出汗率。 3. 补水来源：液体对于补水至关重要，20-25% 的摄入量来自食物，75-80% 来自饮料。水、咖啡、茶、汤、水果和蔬菜可提供水分来支持补水。虽然茶或咖啡中的少量咖啡因（<200 毫克）不会对补水水平产生负面影响，但大量饮用
云端量子计算：分析作业和机器特性
摘要 — 随着量子计算的普及度不断提高，通过云访问量子机器对于全球学术和行业研究人员都至关重要。随着云量子计算需求呈指数级增长，资源消耗和执行特性的分析对于供应商端和客户端高效管理作业和资源至关重要。虽然资源消耗和管理分析在传统 HPC 领域很流行，但对于量子计算等新兴技术来说，这种分析严重不足。本文是首创的学术研究，分析了量子云系统上作业执行和资源消耗/利用的各种趋势。我们专注于 IBM Quantum 系统，并分析了两年内的特征，涵盖了 6000 多个作业，其中包含 600,000 多个量子电路执行，相当于 20 多台量子机器的近 100 亿次“拍摄”或试验。具体来说，我们分析的趋势重点关注（但不限于）量子机器上的执行时间、云中的排队/等待时间、电路编译时间、机器利用率，以及作业和机器特性对所有这些趋势的影响。我们的分析确定了与传统 HPC 云系统的几个相似之处和不同之处。根据我们的见解，我们提出了建议和贡献，以改善未来量子云系统的资源和作业管理。
BAMS 2020 年气候状况，第 2 章全球气候
柱状水蒸气相对于 1981-2010 年的平均值较高，海洋上空为 0.75 至 1.06 毫米，陆地上空为 0.58 至 0.94 毫米，但未达到 2016 年的创纪录值。在地表，海洋上空的比湿达到创纪录的高水平（0.23 至 0.41 g kg −1 ），陆地上空的比湿远高于平均值（0.14 至 0.36 g kg −1 ）。相反，陆地上空的相对湿度远低于平均值（-1.28 至 -0.68 %rh），延续了长期下降趋势。与 2019 年相比，降水量有所增加，主要是受陆地值的影响，但很少有极端降水事件，再加上大部分陆地上的云量低于平均水平。与 2019 年相比，更多湖泊出现正水位异常，在东非，由于雨季潮湿，维多利亚湖的水位上升了一米多。土壤水分和陆地水储量的区域差异比往年更明显，东非和印度尤其潮湿。全球干旱面积在一年中的大部分时间里持续增加，在 10 月达到顶峰，根据帕尔默干旱报告，全球第三大陆地面积遭遇极端干旱
适应日益增长的量子云的作业和资源管理
摘要 — 随着量子计算的普及度不断提高，通过云高效访问量子机对全球学术和行业研究人员都至关重要。随着云量子计算需求呈指数级增长，资源消耗和执行特性分析是供应商端和客户端高效管理作业和资源的关键。虽然作业/资源消耗和管理的分析和优化在传统 HPC 领域很流行，但对于量子计算等新兴技术来说，它却严重缺乏。本文提出了优化的量子云自适应作业调度，注意主要特征，例如排队时间和跨机器的保真度趋势，以及其他特征，例如服务质量保证和机器校准约束。该提案的关键组成部分包括 a) 基于编译电路特征（例如电路深度和不同形式的错误）预测跨机器保真度趋势的预测模型，以及 b) 基于执行时间估计的每台机器的排队时间预测。总体而言，该提案在模拟 IBM 机器上针对多种量子应用程序和系统加载场景进行了评估，与传统作业调度程序相比，它能够在特定用例中将等待时间减少 3 倍以上，并将保真度提高 40% 以上。
气候服务部
enso是热带太平洋中SST持续变暖和冷却的不规则循环。温暖的极端被称为厄尔尼诺（ElNiño）和寒冷的极端，LaNiña。厄尔尼诺（ElNiño）一词被赋予了南美秘鲁海岸附近的海洋温暖，圣诞节前后出现。科学家现在将厄尔尼诺事件称为中部和东部地球大部分地区的大部分地区持续变暖。这种变暖通常伴随着南方振荡指数（SOI）的持续负值，贸易风的强度或逆转降低，赤道太平洋地区的Dateline附近的云量增加，以及大多数斐济的降雨量减少（不是直接的效果（因为在滞后时期），尤其是在中度到强大的事件中，尤其是在中度到中期的事件中，降低了降雨量。LaNiña是中部和东部赤道太平洋的持续冷却。冷却通常伴随着SOI的持续正值，赤道贸易风的强度增加，赤道太平洋数据线附近的云状态减少，而大多数斐济的降雨量都高于平均降雨量（不是直接的效果（由于滞后时期），有时是频繁的，有时是严重的洪水，尤其是在潮湿的季节中，尤其是在潮湿的季节中（11月至4月）。
全球气候变化下太阳能潜力的未来：CMIP6 多模型集合分析
联合国可持续发展目标 (SDG) 强调了利用可再生能源在不损害全球排放目标的情况下增加清洁能源使用量的重要性。本研究探讨了气候变化对近期（2015 年至 2040 年）和远期（2041 年至 2100 年）全球太阳能潜力的影响。评估使用了参与耦合模型比较计划第 6 阶段 (CMIP6) 的五个大气环流模型 (GCM) 模拟的三个不同共享社会经济路径 (SSP) e SSP1-2.6、SSP2-4.5 和 SSP5-8.5 的能源变量。研究发现，北半球秋季印度次大陆和中国的光伏 (PV) 潜力下降了 6% 至 10%（相对于 1981 至 2014 年的气候数据），这可能与季风后云量增加有关。北美和澳大利亚出现了持续下降，而在欧洲，即使在最坏的排放情景 (SSP5-8.5) 下，光伏潜力的预计下降也仅限于北半球冬季，因此不会对未来的光伏电力规划构成真正的威胁。然而，南半球夏季非洲光伏潜力的轻微下降和全球聚光太阳能 (CSP) 的持续下降与早期的研究相矛盾。© 2022 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
云中的量子计算：分析作业和机器特征
摘要 - 随着量子计算的普及，量子机上的量子机访问对全球的学术和行业研究人员至关重要。以及随着云量子计算的要求呈指数增长，对资源消耗和执行特征的分析是供应商和客户端的工作和资源有效管理的关键。虽然对资源消耗和管理的分析在经典的HPC域中很受欢迎，但对于诸如量子计算等更新生的技术，它严重缺乏。本文是一项第一本学术研究，分析了量子云系统上工作执行和资源消耗 /利用的各种趋势。我们专注于IBM量子系统，并在两年期间分析特征，包括6000多个工作，其中包含600,000多个量子电路执行，对应于近100亿个“镜头”或20次 +量子机的试验。特别是，我们分析了趋势的重点，但不限于量子机上的执行时间，云中排队 /等待时间，电路汇编时间，机器利用率以及作业和机器特征对所有这些趋势的影响。我们的分析确定了与经典HPC云系统的几个相似性和差异。根据我们的见解，我们为改善未来量子云系统的资源和工作的管理做出建议和贡献。
机载激光雷达数据中的物体检测...
在化石燃料市场价格上涨的时代，为了满足气候变化日益严重的环境和经济问题，可再生能源必须在全球能源供应中发挥重要作用。本文重点介绍一种利用机载激光雷达数据全自动评估屋顶平面太阳能潜力的新方法，并使用完整的 3D 信息进行屋顶平面检测和太阳能潜力分析。基于图像的候选区域检测算法减少了点云的数据量，并识别出包含建筑物的潜在区域，完整性较高（97%）。从建筑物候选区域中提取三维屋顶平面，并计算其方位和坡度。在 3D 点云内计算每个屋顶平面的地平线，从而以适当的方式尊重附近物体（如植被、屋顶、烟囱、天窗等）的阴影效果。与墙壁或建筑物等其他物体相比，植被具有透明特性。因此，下一步是在剩余的非屋顶点内检测植被，并通过计算每个树段平均的局部透明度测量值来引入透明阴影值。对规则分布的屋顶点进行以下太阳能潜力分析，结果包括：(i) 每个屋顶平面的直接辐射和散射辐射的年总和，以及 (ii) 有关一个屋顶内辐射分布的详细信息。通过计算晴空指数，使用来自附近气象地面站的数据考虑云量效应。
通过截断泰勒级数进行汉密尔顿模拟的 NISQ 算法
人们认为，模拟多体量子系统的动力学是量子计算机能够显示出优于传统计算机的量子优势的首批领域之一。噪声中型量子 (NISQ) 算法旨在有效利用当前可用的量子硬件。对于量子模拟，已经提出了各种类型的 NISQ 算法，它们各有优势，也各有挑战。在这项工作中，我们提出了一种新算法，即截断泰勒量子模拟器 (TQS)，它继承了现有算法的优点并减轻了一些缺点。我们的算法没有任何经典量子反馈回路，并通过构造绕过了荒芜高原问题。我们的混合量子经典算法中的经典部分对应于具有单个二次等式约束的二次约束二次规划 (QCQP)，它允许半定松弛。基于 QCQP 的经典优化最近被引入作为量子辅助特征值求解器 (QAE) 中的经典步骤，QAE 是用于汉密尔顿基态问题的 NISQ 算法。因此，我们的工作为汉密尔顿基态问题的 NISQ 算法和汉密尔顿模拟提供了概念上的统一。我们将基于微分方程的 NISQ 算法（如量子辅助模拟器 (QAS) 和变分量子模拟器 (VQS)）恢复为我们算法的特例。我们在当前云量子计算机上的一些小例子上测试了我们的算法。我们还提供了一种系统的方法来提高我们算法的准确性。