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第八届生物科学国际会议利用生物多样性支持绿色经济和气候弹性
常规化肥，为土壤生育能力，植物活力和生态平衡提供多方面的优势。该研究研究了生物肥料的不同应用速率对菠菜培养中各种生长参数，营养同化效率，产量成分和生理反应的影响。进行了一系列的实验试验，以评估生物肥料处理的影响，包括Vermicompost，Azotobacter和磷酸盐 - 溶解细菌（PSB）对菠菜植物的影响。结果表明，与常规的肥料实践和对照组相比，生物肥料的联合应用显着增强了关键参数，包括植物高度，叶子面积，芽生物量，根生物量，养分同化效率，产量成分和生理反应，与常规的肥料实践和对照组相比。相关性和回归分析揭示了生物肥料应用水平与各种生长指标，营养同化效率，产量成分和生理反应之间的牢固正相关关系。此外，方差分析的结果证实了治疗组之间差异的统计学意义，强调了生物肥料在促进菠菜生长和生产力方面的疗效。经济评估表明，尽管初始成本更高，但使用生物量化剂会导致菠菜产量增加，从而使其成为传统施肥方法的财务可行且在环境上可持续的替代品。
机器人引发的久坐行为的社会控制
数字阴影（DS），它利用机器学习驱动的数据同化技术，例如非线性贝叶斯过滤和生成AI（Spantini，Baptista和Marzouk 2022; Gahlot，Orozco等人2024），为监视CO 2存储提供了更详细，更可靠的方法（Herrmann 2023; Gahlot等人。2023; Gahlot，Li等。2024; Gahlot，Orozco等。2024）。通过将不确定性（如渗透率）纳入储层特性，该框架提高了CO 2迁移预测的准确性，包括羽状压力和饱和度，从而降低了GCS项目的风险。但是，数据同化取决于有关储层特性的假设，将储层状态与地震特性联系起来的岩石物理模型以及初始条件。如果这些假设不准确，则预测可能会变得不可靠，进而将危害GCS操作的安全性。减轻这种风险的一种方法是增加用于训练负责数据同化过程的神经网络的预测合奏 - 将先前的预测样本映射到后部。在本演讲中，我们证明，通过合并各种岩石物理模型来增加预测集合，从而减轻了使用不准确模型的负面影响（例如，均匀与斑块饱和模型）。此外，我们发现在某些情况下，集成增强可以提高预测精度。
第四届英国国家气候影响第五
印度主要气候区的热浪质量参数 - Priyankar Kumar（IIT Kharagpur）14。WRF模型中Insat-3DR快速扫描WV/VIS/TIR AMV的同化：案例研究
请求信息（RFI）DARPA-SN-25-15 OUIJA ...
1。TA-1：开发，合格和操作一颗携带科学和任务工具的小型卫星。本RFI中描述的科学有效载荷将产生测量，以支持准确的，近实时电离层模型的开发。HF任务子系统将收到地面HF信号；在HF频段下端运行的有效天线很长，在VLEO环境中提出了太空车辆阻力挑战。该卫星现已建造，预计将于2025年6月推出。2。TA-2：在VLEO中开发同化模型以从TA-1卫星中摄入原位测量。派生的电子密度模型将被馈送到HF传播代码中，并用轨道数据验证。目标是显着提高比当前最新同化模型的忠诚度。
通知 - 日本陆上自卫队中央会计部门授权支出和负担官员
2024年8月21日 — 1. 2. 3. STANAG。STANAG 是标准化协议的缩写。它是北约成员国之间为军事技术、弹药、装备、后勤等的共同化而制定的一套标准，这些标准在成员国之间适用。
NASA PBL 孵化研究团队报告
基于这些技术的系统（结合亚轨道和地面观测、模型和数据同化）。确定了模拟器方法——涉及高分辨率 LES 模型、全球天气和气候模型、仪器正向模型、联合检索和数据同化——以探索潜在测量方法和技术的最佳组合；并确定了在科学活动中部署新兴机载仪器的方法，以评估联合检索的信息内容及其相关影响。本 PBL 研究小组报告在初步 PBL SATM 中总结了其中几项发现。本 PBL 报告强调了在未来十年组织 PBL 工作组或科学团队的迫切需要，并阐明了关于 NASA 如何利用新 PBL 计划与现有计划来汇集从事 PBL 科学、技术和应用的不同研究人员群体的几项发现。
NASA 地球系统数字孪生 (ESDT) 原型
• 建立数字孪生框架，使 NASA 遥感数据产品和陆地表面模型产品能够直接与作物生长模型耦合或同化 • 通过 NASA 土地信息系统（LIS）同化高分辨率遥感输入（例如降水、温度、土壤湿度等）以估计每日时间尺度上的陆地表面变量（水和能量通量） • 实施作物生长模型、根区水质模型和农业技术转移决策支持系统，以估计长期天气条件和预测的未来气候情景下的作物生长状态、生物量和作物产量 • 实施贝叶斯神经网络 (BNN) 模型来预测最终的县级作物产量 • 开发工具进行“假设”调查以提供农业指导 • 开发使用操作 Web 应用程序传播非机密作物进展数据、生物量和作物产量地图的能力
M. SC。其他中心的植物学课程 Bapurao B. Shingate博士 b'' b'' b'' b''
单位V.氮代谢：硝化和反硝化，硝酸盐同化，生物氮固定，氨基酸的生物合成 - 还原动画和透射，蛋白质合成，氨基酸的分类，氨基酸和蛋白质，蛋白质，蛋白质和蛋白质，
通过观察系统模拟实验探索热红外遥感以改善积雪模型的潜力
摘要。从地球观察卫星中吸收数据被认为是估计山地流域中雪覆盖分布的前进的道路，从而提供了有关山水等效山水（SWE）的准确信息。可以从空间中观察到土地表面的回热（LST），但其改善SWE模拟的潜力仍然没有被忽略。这可能是由于当前热红外（TIR）任务提供的时间不足或空间分辨率。，在未来几年中，三个计划的任务将以更高的时空分辨率提供全球规模的TIR数据。为了研究TIR数据以改善SWE的价值，我们在覆盖北半球的Latitudi-Nalal梯度的五个雪地主导地点开发了合成数据同化（DA）实验。我们通过强迫ERA5-Land重新分析的能量平衡积雪模型来产生合成的LST和SWE系列。我们使用此合成的真实LST从ERA5-Land的降级版本中恢复了合成的真实SWE。我们定义了不同的观察场景，以模仿Landsat 8（16 D）的重新审视时间，以及用于高分辨率自然资源评估（TR- ISHNA）（3 d）的热红外成像卫星，同时会计云覆盖。我们在每个实验地点对实验进行了100次的回答，以评估在两个重新审视场景下，相对于云覆盖的同化过程的鲁棒性。我们使用两种不同的方法进行了同化：序列方案（粒子过滤器）和一个更光滑的（粒子批次平滑）。