Batyypolypus和Muusoctopus的分类学长期以来一直被原始的差异和难以区分形态学分类而困惑。我们的目的是将DNA条形码与物种划界技术和成熟雄性的形态学鉴定结合在一起,以鉴定北部亚特兰氏菌中存在的沐浴型和muusoctopus物种,并提供有关物种分布的其他信息。From 298 specimens collected during biannual Deepwater Timeseries cruises and other aligned surveys undertaken by Marine Scotland onboard MRV Scotia between 2005–19, we identified Bathypolypus arcticus, B. ergasticus, B. bairdii, B. sponsalis, B. pugniger, Muusoctopus normani and M. johnsonianus as well as an unidentified我们得出的结论可能是一种新物种。我们显示了DNA条形码在识别难以区分的物种(例如深海章鱼)方面的实用性。像我们这样的研究对于对此类群体的分类法的清晰度至关重要,并确定其中物种的真实多样性和分布。
摘要:碎屑的分解途径是宏观栖息地对“蓝色碳”天然碳固相的贡献的关键过程。使用异位分解室研究了3个东北大西洋冠层海带物种的厌氧分解。thallus零件(stipes,holdfast和叶片)Hyperborea,Saccharina latis-sima和L. digitata在温度控制的黑暗条件下仍在海水中孵育。难治性(RP),第一阶分解速率(K)和相关的半衰期(T 1/2)的cal cal- cal- cal- cal。在0、7、14和21 D中测量了在孵化水中测量的溶解有机和无机碳(分别是DOC和DIC),并在每个分解阶段确定热重为重量纤维纤维纤维。氧气耗尽发生在24小时内。发布的DOC是DIC的大约5倍。Holdfast材料产生了最多的DIC,而刀片材料则释放了最大数量的DOC。S. latissima发行的文档少于L. Hyperborea和L. digitata。在整个21 d孵育中,碎片的平均(SD)RP从0.46±0.05增加到0.50±0.04。S. latissima的整个RP最高。一阶分解速率,平均在3个海带物种上,给出了27.8±2.9 d的叶片片段的半衰期(t 1/2),(k = 0.025±0.002),而定位为113.2±21.1 d(k = 0.006±0.001)。该实验在早期分解过程中表达了宏观碳的命运,因此可以控制大量藻类的蓝色碳途径的过程,从而强调了不同物种和thallus部分的分解差异。
摘要:大西洋子午翻转循环(AMOC)在气候中起着重要作用,将热量和盐传输到北大西洋亚北大西洋。AMOC的变异性对大气强迫敏感,尤其是北大西洋振荡(NAO)。由于AMOC观察值很短,因此气候模型是研究AMOC可变性的宝贵工具。然而,气候模型存在已知问题,例如不确定性和系统偏见。进行投资,评估了参与耦合模型对比项目(CMIP6)的6阶段模型的工业前控制实验。在模型的子极平均表面温度和盐度中有一个大但相关的扩散。通过将模型分成温暖的或冷的新鲜的亚极性回旋,表明温暖的 - 咸模型在拉布拉多海中具有较低的海冰盖,因此,在正阳阳性的NAO期间,较大的热量损失。层次也较弱,因此较大的与NAO相关的热量损失也会影响更大的深度。因此,在温暖的模型中,地下密度异常比倾向于冷又新鲜的模型要强得多。当这些异常沿西部边界向南传播,它们建立了一个区域密度梯度异常,从而促进了温暖的咸模型中对NAO的延迟延迟的延迟。这些发现证明了模型的含义是如何在变量之间链接并影响变异性的,这强调了改善模型中北大西洋平均状态的需求。
摘要:我们使用多个观测数据集和一个埃迪渗透的全球海洋模型来建造1950 - 2020年期间的北大西洋热预算(26 8 - 67 8 N)。在多年代时间尺度上,海洋热传输收敛控制北大西洋大多数地区的海洋热含量(OHC)趋势,对扩散过程几乎没有作用。在北大西洋亚北大西洋(45 8 - 67 8 N)中,热传输收敛是通过地质的术语来解释的,而年龄型的流质在亚热带中产生了显着的贡献(26 8-45 8 N)。在所有区域的地质贡献都由时间均值温度梯度的异常对流主导,尽管其他过程具有显着的贡献,尤其是在亚热带中。异常地质电流的时间尺度和空间分布与亚层循环中向西/西北传播的盆地尺度热rossby波的简单模型一致,并且在区域OHC中的多摄氏度变化通过定期逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐逐渐渐变来解释。全球海洋模型模拟表明,大西洋子午线倾覆循环中的多年龄变化与海洋热传输收敛同步,与传播的罗斯比波(Rossby Wave)的调节一致。
1 Laboratory of dynamic meteorology - IPSL, ENS, PSL Research University, École Polytechnique, Institut Polytechnique de Paris, Sorbonne University, CNRS, Paris, France, 2 Institut Pierre - Simon Laplace, CNRS, University Paris - Saclay, Sorbonne University, Paris, France, 3 European Research and Training Center advanced in scientific calculation, CNRS,UMR 5318法国Toulouse,4 CNRM,图卢兹大学,梅特·弗朗西斯大学,CNRS,CNRS,法国图卢兹,5个环境研究研究所,Vrije Universiteit Universiteit Universiteit Universiteit Universiteit Universiteit Universiteit netherlands,6 6皇家荷兰的环境实验室(Kniminder Interunition)科学,UMR 821222 CEA -CNRS -UVSQ,巴黎 - 萨克莱和IPSL大学,GIF-苏尔 - 法国,法国Yvette,8 Ecole des Ponts,Marne -La -la -la -vallée,法国,法国
摘要。驱动性旋风和大气河流的爆炸性发展对于在延期中部的极端天气中(例如复合风暴 - 流量事件)起着至关重要的作用。尽管众所周知的旋风和大气河流都有充分的了解,并且以前已经对其关系进行了研究,但我们对温暖气候如何影响其同意的理解仍然存在差距。在这里,我们专注于评估当前的气候学,并评估北大西洋大气河流与爆炸性气旋之间未来同意的变化。为实现这一目标,我们独立检测和跟踪大气河流和热带气旋,并研究它们在ERA的同意。与文献一致,大气河流在爆炸性旋风的附近经常被检测到所有数据集中的非爆炸旋风,并且将来大气河强度在所有情况下都会增加。此外,我们发现,与没有的河流相关的爆炸性气旋比没有的河流往往更长,更深。值得注意的是,我们确定了旋风和大气河并发的显着而系统的未来增加。最后,在高排放情况下,爆炸性的旋风和大气河并发显示了与西欧相比的增加和模型一致性。因此,我们的工作在CMIP6气候预测中提供了爆炸性气旋和大气河之间的新统计关系,以及其强度和位置的关节变化的表征。
1 National Centre for Atmospheric Science, University of Cambridge, Cambridge, UK 2 Yusuf Hamied Department of Chemistry, University of Cambridge, Cambridge, UK 3 National Oceanography Centre, Southampton, UK 4 Department of Earth and Environmental Science, Centre for Atmospheric Science, University of Manchester, Manchester, UK 5 British Antarctic Survey, Cambridge, UK 6 Facility for Airborne Atmospheric Measurements Airborne Laboratory,英国克兰德大学的克兰菲尔德大学7普利茅斯海洋实验室,英国普利茅斯,瑞士日内瓦市8世界气象组织8世界气象组织9沃尔夫森大气化学实验室,约克大学化学系,英国,英国,约克大学,英国10号曼彻斯特曼彻斯特市曼彻斯特市曼彻斯特大学大气中心,曼彻斯特大学大气中心,约克大学,曼彻斯特大学大气中心,大气层,曼彻斯特大学大气中心,英国雷丁,雷丁,雷丁,13化学学院,利兹大学,利兹大学,英国14 14 ESA ESRIN,意大利弗拉斯卡蒂15年极性观察与建模中心,英国利兹大学,利兹大学16 ESA气候,Harwell,Harwell,Harwell,UK 17,17利兹,利兹,英国,通讯:Alex T. Archibald(ata27@cam.ac.uk)和Bablu Sinha(bablu@noc.ac.ac.uk)
鉴于上述因素的紧迫性,本研究旨在分析生态(气候和环境)和空间变量对北大西洋北大大西洋库科的遗传变异和适应性的影响。更具体地说,我们将检查我们分析中包含的cumacea物种的16S rRNA线粒体基因的区域的遗传结构之间是否存在遗传适应性。如果是这样,我们将确定哪些变量显示了该部分序列的特定段(即窗口)的最大差异,并使用生物信息学工具来研究潜在的相关蛋白质来解释其生物学相关性。我们的方法包括确认各种Phylogeographic模型²并更新Aphylogeo的Python软件包(目前在Beta),以促进这些分析。
摘要:区域气候模型(RCM)是模拟和研究区域气候变化和变化的重要工具。但是,它们的高计算成本限制了区域气候预测的全面合奏,涵盖了各个地区的多种情况和驱动全球气候模型(GCM)。RCM模拟器基于深度学习模型最近被引入了一种具有成本效益且有希望的替代方案,仅需要简短的RCM模拟来训练模型。因此,评估其转移性到不同时期,场景和GCMS成为一个关键而复杂的任务,其中GCM和RCMS的固有偏见起着显着的作用。在这里,我们通过考虑文献中引入的两种不同的仿真方法的关注,并在这里分别称为完美预后(PP)和模型输出统计量(MOS),遵循良好建立的降水术语。除了标准评估技术外,我们还通过可解释的人工智能(XAI)的方法扩展了分析,以评估模型学到的经验联系的物理一致性。我们发现,两种方法都能够在不同的时期和场景(软传递性)中模仿RCM的某些气候特性,但是仿真函数的一致性在AP的范围之间有所不同。虽然PP学习了鲁棒且身体上有意义的模式,但MOS结果在某些情况下依赖于GCM,并且在某些情况下缺乏物理一致性。这限制了其适用于构建RCM结束的适用性。由于存在GCM依赖性偏差,将仿真函数转移到其他GCM(硬传递性)时都面临问题。我们通过为未来的申请提供前景来得出结论。
荷兰是世界上最具竞争力的经济体之一。Brainport生态系统是深技术和关键启用技术开发的经济引擎。有34,000多人从事研发活动,由于其聪明的人以及众多的研究和教育机构,该地区可以提供所需的脑力。这导致了多个关键启用技术领域中独特且全球认可的知识地位。虽然Brainport生态系统曾经与飞利浦的消费产品相关联,但如今,它涉及ASML,DAF,NXP,VDL,象征和前瞻性技术等公司,所有这些技术都开发了高级技术产品和企业对业务工业市场的高级技术产品和系统,并以高复杂性和低量和低量为特征。为了扩大成功的初创企业的数量,所有区域伙伴都与国家生态系统建立了广泛的联系。