a 跨部门和跨学科的共同设计加强了 SRIA。本 SRIA 考虑了 2023 年秋季举行的主题战略研讨会上提出的观点和建议,主题包括 (i) 创新治理、(ii) 海洋观测和 (iii) 社会科学和法律观点,以及成员国、联系国和欧盟委员会的贡献。此外,来自欧洲海盆和大西洋网络的利益相关者的磋商也促进了宝贵的贡献。SRIA 2024 由其成员国或联系国任命的起草小组编写。关于世界海洋状况的全面、可靠和一致的数据,涵盖全球和区域层面的物理(蓝色)、海冰(白色)和生物地球化学(绿色)方面。公众可以定期和有组织地免费访问这些宝贵的信息。
人工智能的前景更加广阔,人工智能可能会进一步加速绿色技术的发展。随着基础模型的不断进步,人工智能越来越被认为是下一代通用技术,它将推动通用智能的发展,加速临界点的到来,并推动突破性技术在各个经济领域的部署——例如核聚变和太阳能、量子化学、替代蛋白质设计等等。人工智能还将对数据分析、建模和预测以及提高生产流程和供应链的效率和生产力产生越来越强大的影响。这些应用已经用于应对气候变化,包括用于提高农业生产力和恢复力的作物分析(X,无日期)、气候变化与北极海冰消融之间复杂相互作用的分析(Dungate,2021)以及能源需求管理,其中人工智能对于改善需求预测至关重要。
在两倍的大气二氧化碳浓度下推导的LROM一般循环模型的主要平衡变化表明,全球平均温暖在1.5至4.5英寸C之间,>最佳猜测>最佳猜测> 2.5'c,在冬季,高纬度地区的表面温暖,但在夏季的全球平均水平高于全球平均水平,而降水量则较小。海冰和季节性雪覆盖 区域气候场景,例如 对于Fennoscandian区域,模拟平均冬季温度甚至5-6英寸C;但是,区域变化的估计值,尤其是降水和蒸发的变化非常不可靠。在两倍的大气二氧化碳浓度下推导的LROM一般循环模型的主要平衡变化表明,全球平均温暖在1.5至4.5英寸C之间,>最佳猜测>最佳猜测> 2.5'c,在冬季,高纬度地区的表面温暖,但在夏季的全球平均水平高于全球平均水平,而降水量则较小。海冰和季节性雪覆盖区域气候场景,例如对于Fennoscandian区域,模拟平均冬季温度甚至5-6英寸C;但是,区域变化的估计值,尤其是降水和蒸发的变化非常不可靠。暂时确定了温室引起的气候变化对环境的潜在后果。在审查了过去气候变异性(包括由于自然原因引起的突然变化和急剧变化)之后,注意力集中在特定的气候敏感过程和现象上,例如哭泣的过程(冰川过程,冰川,雪覆盖,多年冻土降解),斜坡稳定性,SLOPE稳定性,北部Peatland,北部Peatland,northern Peatland,northern Peatland的变化,素食ZONES和其他Ecosystem ecosystems and ecosystem ecosys whights and ecosys and ecosys whings ecosys响应。在评估气候变化对生态系统和景观的潜在影响时,地貌杂质生态过程的动态反应中的不确定性导致研究推荐。
摘要。上升的温室气体浓度和全球气溶胶排放量的下降正在导致能量以越来越多的速度积聚在地球气候系统中。对地球能量不平衡和海洋变暖的增加的不完全理解可降低准确准备近期气候变化和相关影响的能力。在这里,基于卫星的地球能量预算和海洋表面温度的观察与1985 - 2024年的ERA5大气再分析相结合,以提高人们对地球净能量不平衡变化和导致海洋表面变暖的物理理解。将地球能量失衡从2001 - 2014年的0.6±0.2 wm-2增加到2015 - 2023年的1.2±0.2 wm-2,主要是由于吸收的与海洋中与云辐射效应相关的吸收阳光的增加。观察到的吸收阳光的增加并未被ERA5完全捕获,并且由云层在全球海洋上反射的阳光的广泛减少确定。强烈有助于减少阳光的反射,但韦德尔海和罗斯海最近的南极海冰下降也是最近的南极海冰。在年际时间尺度(2000-2023)中,发现了每年1 Wm-2增加地球能量不平衡的每年增加0.1 o c/yr的增加。只有在混合层下方的热通量中没有并发响应时,才可以从简单的海洋混合层能量预算来理解这一点。基于这种简单的能量平衡方法和观察性证据,发现从2022年到2023年的近乎全球海洋表面变暖在0.27 o c上,与1.85±0.2 wm-2的较大能量失衡在物理上是一致的与从la nina到El Ni〜NO条件的过渡有关的混合层下方的通量。对地球能源预算的驱动因素的这种新解释及其与海洋变暖的联系可以提高对近期变暖和气候预测的信心。
对于“永恒的冰”而言,这么多。两极的融化和北极的温度比全球平均水平快两到三倍。温度较高的温度正在打破海冰,使越来越多的船只穿越西北通道,海上通过北极海洋连接大西洋和太平洋。他们还导致覆盖格陵兰的冰盖遭受了相当大的损失 - 带来了全球后果。冰川融化时,海平面上升。局势的严重程度在2021年8月14日变得明确:那天,格陵兰的高空气象站报道了降雨。这从来没有发生过,只要科学家一直在该站记录天气数据 - 海拔3216次。冰融化在整个岛屿上。在2021年的热浪峰值上,冰盖在一天之内损失了约120亿吨的质量,大约12.5千克。
课程材料:没有现有文本包含班级将要涵盖的大部分材料。但是,有许多关键出版物将为班级提供主要的书面资源。这些包括:数学和气候,Hans Kaper和Hans Engler,2013年;建模生命科学家的生命,微积分和概率,第三版,弗雷德里克·R·阿德勒(Frederick R. Adler),2013年; Sea Ice,第三版,David N. Thomas(编辑),2017年;海冰生态系统,凯文·阿里戈(Kevin Arrigo),2014年。此外,班上的许多材料都将取自他对这些主题的著作和讲座。实践考试及其解决方案,课程材料,教学大纲,额外的资源和有趣的物品,气候系统,极地生态系统等。将在画布上可用。
自动荧光硅藻生物组件的季节性变化,并跟踪气候变化对这些批评生物的影响。”高夫告诉《节目日报》:“我们关注的一件事是,较早的海冰融化将导致较早的硅藻布鲁姆,这意味着不匹配的营养级联反应[食物链破坏],这意味着水中的微观生物依赖于硅藻的食物来生长,当diatomm脱离底层时,可能已经在掉落冰上的冰上掉了。”最终,这种破裂破坏了硅藻在无机碳,无机氮和无机磷的固定中的重要作用“我们需要就此过程的变化进行纵向研究。,但是现在在一个季节内,我们已经可以看到变化是什么。我们也期待在其他条件下看到会发生什么。”
美国国家航空航天局 (NASA) 和印度空间研究组织 (ISRO) 合作开展的美国国家航空航天局–印度空间研究组织合成孔径雷达 (NISAR) 任务将每月重复 4-6 次,对几乎整个地球陆地和冰层进行全天候、昼夜成像。NISAR 的轨道雷达将以 5-10 米的分辨率进行成像,以识别和跟踪地球陆地和海冰的细微运动,甚至提供有关地表以下发生情况的信息。NISAR 还将提供有关农作物面积和森林生物量随时间变化的信息,其细节足以揭示田间尺度的变化。产品预计在观测后 1-2 天内提供,并在灾难发生后数小时内提供,为许多应用提供可操作的及时数据。
3美国美国美国媒体推进实验室摘要气候建模联盟(CLIMA)正在开发旨在从数据中学习并使用最先进的计算技术的地球系统模型(ESM)。Clima的ESM结合了多个子模型,包括土地,大气,海洋和海冰。我们将介绍Clima的土地模型Climalm,该模拟物质地面过程。climalsm是高度模块化的,分为组成部分,包括土壤,雪,冠层和河流,每种都可以单独运行,校准或组合在一起以串联运行。CLIMALSM的模块化扩展到组件本身内的参数化,从而使新用户可以轻松添加和测试其他参数化模型。我们将使用全局数据演示如何使用全局数据来校准Climalsm,并以太阳能诱导荧光的空间观测为特定示例。关键字
2000/01 年挪威南极研究考察队 (NARE) 使用飞机将人员和设备从南非运送到毛德皇后地,开启了挪威南极研究和后勤的新纪元。这样一来,陆地团队可以更早开始他们的计划,减少运输时间,还可以选择在季中前往或离开南极。此外,海洋团队可以晚点离开开普敦,避免 12 月经常遇到的麻烦的海冰状况。最后但并非最不重要的是,这为非常短暂的南极访问打开了大门,就像在 2000/01 年 NARE 期间所做的那样,当时一个检查小组、一名政治家和一个国际飞行评估小组乘坐季中航班降落,在毛德皇后地度过了两天(和两夜!)的美好时光。