重建更新世的冰川时间和程度对于理解古气候至关重要。虽然已在北美山脉的西部进行了广泛的研究,但晚更新世的冰川山脉,但科罗拉多州西部麋鹿范围的冰川历史仍在研究中,尤其是在东河水域(East River Watershed),这是一个强烈的科学焦点。在这里,我们使用宇宙基因核素暴露和深度 - 轮廓约会方法来确定东河流域冰川的时机。我们使用冰川建模来重建古射液仪,并量化过去的气候条件。我们的发现表明,东河冰川从其最大位置撤退了约17-18 ka,转移到13至15 ka之间的衰老位置,然后经历了更大的静修至13 ka左右的高海拔。冰川建模表明,与现代条件相比,与现代条件相比,温度降低约为17-18 ka的最大冰扩展可能是维持的。此外,温度降低约为-4.0°C的温度降低可能支持13-15 ka的冰位。这些结果提供了有关东河分水岭和更广阔的西麋鹿范围以及晚期更新世期间更广阔的西麋鹿范围以及古气候条件的见解,这可能有助于对东河流域关键区域进化的未来研究。
准确量化径流源并了解冰川山盆地中的水文过程对于面对气候变化的有效水资源管理至关重要。这项研究旨在通过利用集成的陆地表面,冰川能量平衡和河流路线模型来确定吉尔吉斯斯坦内部蒂恩 - 山山脉中各种径流源的贡献。考虑了对太阳辐射和云传播过程的局部地形影响,降低了网格的气象强迫数据。然后,对观察到的排放,冰川质量平衡和雪水等效的综合模型进行评估,重点是Kara-Batkak冰川参考位点。短波辐射校正对于提高模型模拟的准确性尤为重要。结果表明,峰值冰川熔体的贡献发生在7月和8月,一些盆地达到54%。每年,盆地中冰川的平均贡献为19%,而融雪和降雨的比率分别为58%和23%。这项研究强调了综合建模方法在理解和量化数据筛分高山区域中的径流组件方面的实用性。掺入观察到的冰川数据对于在当前气候条件下准确表示水文过程至关重要。这些发现强调了考虑冰川动态及其对水资源的影响,以告知冰川山区盆地的有效水管理策略。
摘要:古气候代理揭示了在过去的冰川间隔中被称为Dansgaard - Oeschger(DO)事件的北大西洋气候的突然过渡。DO事件的主要特征是在绿地中突然变暖,标志着相对温和的相对阶段,称为间质。这些表现出数百至几千年的逐渐冷却,直到最终的降低使温度恢复到冷场水平。到目前为止,这种千禧一代可变性背后的确切机制仍然没有定论。在这里,我们提出了一个令人兴奋的模型来解释Dansgaard - Oeschger Cycles,该模型以噪声诱导的状态空间偏移而发生,在该模型中。我们的模型包括代表北极大气温度,北欧海洋温度和海冰覆盖的四个动态变量之间的相互尺度相互作用,以及大西洋子午线翻转循环。该模型的大气 - 海洋热量由海冰主持,这又受到快速发展的间歇性噪声动态产生的大型扰动。如果超临界,扰动触发了类似的状态空间段游览,在此期间,所有四个模型变量都经历了定性变化,而定性变化始终类似于相应的代理重新质量中的星座的特征。作为一个产生噪声的物理间歇过程,我们提出了海洋或大气阻塞事件中的对流事件。我们的模型准确地重现了DO循环形状,返回时间以及间质和体积持续时间对背景条件的依赖性。与普遍的理解可变性是基于基础动力学的双态性的相反,我们表明,多尺度,单稳定的兴奋动态为解释与事件相关的千禧年气候变化提供了一种有希望的替代方案。
喜马拉雅山脉及其周边地区拥有巨大的冰川,可与极地地区的冰川媲美,为印度河,恒河和婆罗门河提供重要的融化,为饮酒,权力和农业的下游居民提供支持。随着加速冰川熔体的变化模式,这些盆地中的理解和投射冰川流过程是必须的。本综述评估了喜马拉雅山脉各种冰川流浪学模型中的演变,应用和关键挑战,在复杂的阶段,例如消融算法,冰川动力学,Ice Avalanches和Dermafrost等复杂性。以前的发现表明,与恒河和布拉马普特拉相比,印度河中年度runo的冰川融化贡献更高,在21世纪中叶之前,后者盆地的耐药性峰值在后一个盆地的峰值熔融较小,与由于其较大的糖化区域而导致的印度河流预期的延迟。在喜马拉雅盆地中模拟的runo效分中,不同的建模研究仍然存在很大的不确定性;未来冰川融化的预测在不同的耦合模型对比层层培养项目(CMIP)方案下,在不同的喜马拉雅山子basins处的预测在不同的喜马拉雅山子basins中有所不同。我们还发现,缺乏可靠的气象强迫数据(尤其是降水误差)是喜马拉雅盆地中冰川 - 溶糖建模的主要不确定性来源。此外,多年冻土降解使这些挑战更加复杂,从而使对未来淡水的可用性的评估变得复杂。这些努力对于这个关键的冰川依赖性生态系统中的知情决策和可持续资源管理至关重要。紧急措施包括建立全面的原位观察,创新的遥感技术(尤其是对于多年冻土冰监测),以及推进冰川 - 氢化学模型以整合冰川,雪和多年冻土过程。
介绍在2022年12月,联合国大会通过第1号决议宣布2025年为冰川保护年度,并伴随着每年3月21日的宣告,作为2025年开始的冰川日。冰川的国际年和世界日旨在提高对冰川,雪和冰在气候系统以及水文周期的关键作用的认识,以及地球冰圈即将发生的变化的经济,社会和环境影响。在这方面以及解决与加速冰川融化及其后果有关的问题时,冰川的国际年和世界日也旨在鼓励有关冰川保存和适应策略的知识和最佳实践的交流。
Springtails(Hexapoda:Collembola)在冰川生态系统中在生物群落中起关键作用,并代表了这种威胁性栖息地的重要生态指标。不可用冰川片状岩体条件下在特殊条件下优化抽样工作的有效抽样协议。我们在21个采样点上测试了Sforzellina冰川(意大利中部阿尔卑斯山)上的三种抽样方法。对于每个采样点,我们进行了:1。Tullgren Funnels; 2。浮选方法; 3。陷阱陷阱。通过ANOVA和N混合模型评估不同采样方法对物种检测的潜在影响,用于浮选方法和Tullgren漏斗。使用的发病率估计量(ICE)用于测试每种采样方法的性能,以比较观察到的估计物种丰富度。我们的分析表明,采样方法影响了记录的物种和个体的数量。Tullgren Funnels收集的物种数量最多,陷阱捕获了最高的平均物种数量,但没有检测到土壤物种。观察到的/估计的物种比率高于陷阱和Tullgren漏斗的比率高于浮选。陷阱陷阱与Tullgren Funnels或Flotation方法的组合在记录的物种数量和功能类型方面最佳。浮选方法收集了两倍以上用塔尔格伦获得的标本数量,这表明从矿物质土壤中提取跳尾的能力更高。浮选方法和Tullgren Funnels从功能的角度检测到了同一社区,但只有浮选方法收集了所有最丰富的物种。这些结果表明,应评估陷阱陷阱和浮选的组合,以最大程度地利用Specie组合组成和功能类别来最大化所获得的信息。
牛津大学的地球科学系,OX1 3an牛津,英国B地理科学学院,布里斯托尔大学,BS8 1SS布里斯托尔,英国1SS布里斯托尔1。电子邮件:gawainantell@gmail.com或erin.saupe@earth.ox.ac.uk。贡献:E.E.S。提出了这个想法。i.f.编译的物种发生数据。P.J.V. 开设了气候模型。 G.T.A. 和E.E.S. 设计了分析。 G.T.A. 编程了代码,可视化数据并起草了手稿。 所有作者均编辑并批准了文本。 作者声明没有竞争利益。 简短标题:气候变化期间的热生态位暂停P.J.V.开设了气候模型。G.T.A.和E.E.S.设计了分析。G.T.A.编程了代码,可视化数据并起草了手稿。所有作者均编辑并批准了文本。作者声明没有竞争利益。简短标题:气候变化期间的热生态位暂停
在过去的几十年中,抗生素耐药基因的传播对人类健康构成了重大威胁。尽管植物层代表了至关重要的微生物库,但对人类干扰较少的自然栖息地中ARG的概况和驱动因素知之甚少。为了最大程度地减少环境因素的影响,我们在这里收集了从初级植被继承序列的早期,中和晚期阶段收集的叶片样品,以研究植物层在自然栖息地中如何发展。拟层gr。细菌 - 养分和叶片营养素含量,以评估其对植物圈args的贡献。总共确定了151个独特的ARG,涵盖了几乎所有公认的主要抗生素类别。我们进一步发现,由于植物圈的波动栖息地和植物个体的特定选择效应,在植物群落继承过程中存在一些随机和核心集。由于植物群落继承过程中植物层细菌的多样性,综合性的复杂性和叶片养分含量的减少,Arg的丰度大大减少。虽然土壤和落叶之间的紧密联系导致叶子中的arg丰度比新鲜的叶子更高。总而言之,我们的研究表明,植物圈在自然环境中拥有广泛的ARG。这些植物层args由各种环境因素驱动,包括植物群落组成,宿主叶特性和植物圈微生物组。
“强大的品牌可以彰显我们与竞争对手的不同之处,而且令人难忘。强大的俄亥俄州品牌可以统一关键信息并促进全州的经济活动,因为每次看到或听到它都会留下印记。这对于俄亥俄州 470 亿美元的旅游经济尤其重要,因为我们与其他州竞争以吸引游客的注意力和消费能力。‘俄亥俄州,万物之心’在满足有效品牌的所有条件方面有着良好的记录。”
Alpine River Biotiverity在冰川撤退中受到快速变暖驱动的冰川撤退的威胁,但是我们预测专业冷水物种的未来分布的能力目前有23个限制。在这里,我们将未来的冰川预测,水文路由方法和物种24分布模型联系起来,以量化冰川对整个欧洲阿尔卑斯山的15 25阿尔卑斯河无脊椎动物物种的人口分布的变化,从2020年到2100年。冰川26对河流的影响预计将稳步下降,河网的河流以每十年1%的速度扩展为27个海拔。物种预计将经历上游分布的变化28,其中冰川持续存在,但在功能上灭绝了冰川完全消失。预计有几个29个高山集水区为冷水专家提供气候避难。但是,当今的30个受保护区网络提供了对这些未来避难所的相对较差的覆盖范围,31表明高山保护策略必须改变以适应32个全球变暖的未来影响。33