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全球变暖加速了。为什么？后果是什么？
从前，地球科学很幸运能拥有出色，清晰的科学领导者，例如朱尔·查尼（Jule Charney）和弗朗西斯·布雷瑟顿（Francis Bretherton），他们的知识和概述是对气候科学的知识和概述。还有许多其他科学家对科学方法有深刻的了解，他们帮助刺激了该领域的进步并确保了进步的认可。顶级科学作家，例如沃尔特·沙利文（Walter Sullivan），可以依靠这样的科学研究人员对主要问题的敏锐描述和解决方面的进步。我们回想起彼得·斯通（Peter Stone）向麻省理工学院（MIT）的同事学习，他曾在NASA Goddard太空研究研究所担任气候研究的主要顾问，回溯到查尼（Charney）试图决定全球平衡气候敏感性是否增加了2°C还是4°C，这是更大的。正确的答案将具有巨大的实际含义。
IPCC全球变暖潜在值
所有其他甲烷排放的来源，包括化石燃料的燃烧，应使用甲烷 - 非化石GWP值。“非化石” GWP不包括对CO 2效应的氧化，因为有争议的碳被认为不是碳循环的净添加（即，生物原始起源），或者是从同一来源中的CO 2发射中所考虑的。“非化石” GWP应用于燃烧排放（即移动和固定燃烧），因为GWP还不包括对CO 2的甲烷氧化，因为通常已经通过对同一发射源的燃烧CO 2的燃烧CO 2进行估算来解释这种辐射强迫；因此，应用更高的化石GWP值将是双重计数。ii
审查全球变暖，其原因，环境影响...
接受：9/5/2024发布：30/6/2024摘要本评论旨在确定有助于全球变暖的原因，并提供最有可能的原因。此外，此页面为全球变暖问题提供了各种缓解策略。解决全球变暖问题的最实用的经济和技术解决方案是同时采用缓解和适应技术。全球变暖是由于过度使用旧燃料作为一种能源而引起的人类活动的主要结果，这导致了增加数量的“温室气体”（GHG）。大气中含有增加地球平均表面温度的气体，例如二氧化碳，甲烷，一氧化二氮和水蒸气。全球变暖现象已成为一个全球问题，由于冰川融化，二氧化碳溢出（CO 2）以及水生体的温暖，对环境的各个部分负面影响。一般性人们仍然没有意识到全球变暖，并且在未来几年中不认为这是主要问题。关键字：全球变暖；温室气体；气氛;人类活动；环境。
全球变暖加速度：原因和后果
Diffusion models [17, 33, 35] have emerged as a promising generative approach to produce high- quality samples, which is observed to outperform generative adversarial nets on image and audio synthesis [9, 23], and underpins the recent success in text-to-image creators such as DALL · E2 [30] and Stable Diffusion [31], and the text-to-video generator Sora [26]。尽管不同的使用模型可以捕获复杂且高维数据分布，但它们可能与偏见或公平关注的来源相比[25]，并且训练过程（尤其是对于上述大型模型）会占据相当大的时间和extert。就产生的样品质量和可控性而言，对改善分解模型的兴趣越来越大。一种直接的方法是使用预验证的（Di usion）模型作为基本模型来定制为特定任务定制的采样器。例如，在图像/视频生成中，我们旨在提高散析模型，以增强美学质量并防止扭曲的内容。随着人类相互交互平台（例如Chatgpt）的出现，有很大的需求将生成模型与用户/人类的偏好或反馈保持一致。最近的工作[2，11，12]提出了通过增强学习（RL）和[44]通过直接偏好优化进行填充模型。在这些工作中，奖励功能是通常学习的统计模型，例如图像生成中的美学奖励是人类评估者真正美学偏好的排名模型。上面的方法允许将扩散模型填充以生成具有较高名义奖励的样品。有限数量的人类评级。）但是，它们可能导致灾难性的遗忘或奖励崩溃[36]，这是一种指的现象，指的是过度付出的奖励（例如，由例如换句话说，就某些可能无法概括的人等级分数而言，分散模型是对某些人评分的细分。专门利用奖励也损害了多样性，这是生成建模的核心。为了减轻奖励崩溃并增强多样性，[41]提议在损失目标中添加相对于预算模型的熵调节器。这产生了熵调查的细胞调整，这是预处理模型产生的倾斜度倾斜，可以看作是“软”的分歧指导[9，18]。开发了一种随机控制方法来效仿
犹他州对全球变暖和气候变化有何看法？
4 USU环境与社会部人为气候变化 - 自1800年代以来主要由人类活动驱动的温度和天气模式的长期变化 - 是21世纪最紧迫的经济，社会和环境问题。解决气候变化需要协调的努力来减轻其原因并适应地方，区域，国家和全球规模的变化（美国全球变更研究计划，2023年）。但是，可以实施成功的政策和行动的程度部分取决于公众舆论。在美国西部，气候变化正在推动积雪下降（Siirila-Woodburn等，2021），这使犹他州的供水处于危险之中。从2010年至2020年，犹他州是美国增长最快的州（Kem C. Gardner政策研究所，2021年）。 它也是最干燥的人之一，人口在很大程度上依靠饮用水，灌溉和娱乐的季节性积雪下降（Hotaling＆Becker，2024年）。 犹他州的气候影响程度将取决于居民对气候变化的看法，并支持实施政策以帮助国家适应较高的温度，更极端的天气事件以及其他相关变化。 在这里，我们集成了多个数据源，以总结犹他州对气候变化意见的状态和趋势。从2010年至2020年，犹他州是美国增长最快的州（Kem C. Gardner政策研究所，2021年）。它也是最干燥的人之一，人口在很大程度上依靠饮用水，灌溉和娱乐的季节性积雪下降（Hotaling＆Becker，2024年）。犹他州的气候影响程度将取决于居民对气候变化的看法，并支持实施政策以帮助国家适应较高的温度，更极端的天气事件以及其他相关变化。在这里，我们集成了多个数据源，以总结犹他州对气候变化意见的状态和趋势。
极热对中国湖泊变暖的影响
背景：一种非侵入性子宫内膜癌检测工具，可以准确地有症状的女性进行定义测试，这将改善患者护理。尿液是一种吸引人的生物流体，用于癌症检测，因为它的简单性和易于收集性。这项研究的目的是确定可以区分子宫内膜癌患者与症状对照的基于尿液的蛋白质组学特征。方法：这是一个前瞻性案例 - 对症状的绝经后妇女的控制研究（50个癌症，54例对照）。无效的自我收集的尿液样品进行质谱法处理，并使用所有理论质谱（Swath-MS）的顺序窗口采集进行运行。机器学习技术用于识别重要的歧视性蛋白质，随后使用逻辑回归将其合并在多标记面板中。结果：用于子宫内膜癌症检测的最高歧视性蛋白单独表现出适度的准确性（AUC> 0.70）。但是，结合最歧视性蛋白的算法在AUC> 0.90中表现良好。表现最好的诊断模型是一个10标记的面板，将SPRR1B，CRNN，CALML3，TXN，FABP5，C1RL，MMP9，ECM1，S100A7和CFI结合在一起，并预测子宫内膜癌的AUC为0.92（0.96 - 0.96 - 0.97）。基于尿液的蛋白质特征显示出早期癌症检测的良好精度（AUC 0.92（0.86 - 0.9））。结论：一种患者友好的，基于尿液的测试可以在有症状的女性中提供非侵入性子宫内膜癌检测工具。有必要在较大的独立队列中进行验证。
海洋光合作用和全球变暖缓解
海洋光合作用有助于通过允许海洋植物和藻类从大气中吸收二氧化碳（CO 2）来减轻全球变暖。这些生物使用光合作用将阳光，水和Co 2转化为有机分子，从而释放氧作为副产品。这种机制隔离了大量的碳，将其存储在生物质和沉积物中，尤其是在红树林，海草和盐沼等“蓝色碳”栖息地中。此外，微观浮游植物在海洋表面层中进行大规模光合作用，从而显着助长了这一努力。保护和恢复海洋栖息地对于改善碳封存和防止气候变化至关重要。
全球变暖 - 物理学家的观点02
http://www.wmo.int/pages/themes/climate/climate_observation_networks_systems.php Actirere：超过11,000个天气站，以及卫星，船只和飞机进行测量。1040个站点以提供高质量的气候数据。国家有特殊网络（例如参考气候站），区域（例如区域基本气候网络）和全球量表。（例如全球气候观察系统-GCOS-表面网络，GSN）。
全球变暖对病毒性疾病严重程度的影响
摘要：随着人口不断增长，粮食安全仍然是未来几年的核心问题。食品生产对环境的影响程度促使人们评估从肉类到鱼类和海鲜的饮食转变对环境和健康的好处。水产养殖可持续发展的主要问题之一是气候变暖导致的动物传染病的出现和传播。我们进行了一项荟萃分析，以调查全球变暖对养殖水生动物因病毒感染导致的死亡率的影响。我们发现温度升高和病毒毒力增加之间存在正趋势，水温每升高 1 ◦ C，感染 OsHV-1 的牡蛎死亡率增加 1.47-8.33%，感染 CyHV-3 的鲤鱼死亡率增加 2.55-6.98%，感染 NVV 的鱼死亡率增加 2.18-5.37%。我们认为全球变暖将带来水产养殖业病毒性疾病爆发的风险，并可能危及全球粮食安全。