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主要的新GFDL耦合气候和地球系统模型
Q1：关于GFDL建立和改善社会福利的天气，海洋和气候模型的核心优势，GFDL如何利用科学和计算能力的进步来改善其关键模型？有什么优势，差距和新的边界？
热原碳分解至关重要的，这对于解决火势在地球系统中的作用至关重要
隶属关系：1。土壤科学与生物地球化学小组，苏黎世大学地理系，Winterthurerstrasse 190，CH-8057苏黎世，瑞士2.LaboratoiredeGéologie，DépartementdeGéosciences，Ecole NormaleSupérieure（ENS），24 Rue Lhomond，75231 Paris Cedex 05，法国3。廷德尔气候变化中心，东安格利亚大学环境科学学院，英国诺里奇，4。Laboratoire des Sciences du climat et de l'Ervironnement（LSCE），IPSL，CEA/CNRS/UVSQ，GIF SUR YVETTE，法国5。cnrs / ens - UMS 3194，11 Chemin de Busseau，77140 St-Pierre-lès-Nemours，法国最近，火后碳通量表明，为了通过较高的碳源型培养型耐碳量，法国必须确定，。 在这里，使用CMIP6陆地表面模型对这些传统来源和水槽途径进行量化，以估计地球的火碳预算。 在1901年至2010年，全球热源碳驱动每年的土壤碳累积为337 tgcyr -1，被传统碳损失抵消了总计-248 TGCYR -1。 这些值的残差将最大的年度热原碳矿化限制为89 tgcyr -1，而充气碳的平均停留时间为5387年，假设是稳态。 残留物在森林中是负面的，在草地 - 萨凡纳人（暗示潜在的水槽）上是阳性的，这表明植被在消防碳循环中的作用是对比的。 野火是世界许多地区的干扰恢复周期的关键驱动力。 “＃$。在这里，使用CMIP6陆地表面模型对这些传统来源和水槽途径进行量化，以估计地球的火碳预算。在1901年至2010年，全球热源碳驱动每年的土壤碳累积为337 tgcyr -1，被传统碳损失抵消了总计-248 TGCYR -1。这些值的残差将最大的年度热原碳矿化限制为89 tgcyr -1，而充气碳的平均停留时间为5387年，假设是稳态。残留物在森林中是负面的，在草地 - 萨凡纳人（暗示潜在的水槽）上是阳性的，这表明植被在消防碳循环中的作用是对比的。野火是世界许多地区的干扰恢复周期的关键驱动力。“＃$代表热源碳矿化的观察性约束，意味着，如果没有稳态，我们将无法确定整体消防碳平衡的迹象。 约束热源碳矿化速率，尤其是在草地 - 萨瓦纳（Grassland-Savannahs）上，是一项关键的研究边界，可以使人们对火在地球系统中的作用有更深入的了解，并为随之而来的土地使用和保护政策提供信息。 虽然向大气发射大量CO 2 -C（〜2 pgc yr -1，以后𝐸！代表热源碳矿化的观察性约束，意味着，如果没有稳态，我们将无法确定整体消防碳平衡的迹象。 约束热源碳矿化速率，尤其是在草地 - 萨瓦纳（Grassland-Savannahs）上，是一项关键的研究边界，可以使人们对火在地球系统中的作用有更深入的了解，并为随之而来的土地使用和保护政策提供信息。 虽然向大气发射大量CO 2 -C（〜2 pgc yr -1，以后𝐸！代表热源碳矿化的观察性约束，意味着，如果没有稳态，我们将无法确定整体消防碳平衡的迹象。约束热源碳矿化速率，尤其是在草地 - 萨瓦纳（Grassland-Savannahs）上，是一项关键的研究边界，可以使人们对火在地球系统中的作用有更深入的了解，并为随之而来的土地使用和保护政策提供信息。虽然向大气发射大量CO 2 -C（〜2 pgc yr -1，以后𝐸！
地球系统科学与政策（ESSP）
ESSP 501. 地球系统科学与政策 I。5 个学分。概述五个研究领域的基本问题：生物多样性和生态系统功能；气候和环境变化；土地和资源管理；环境政策、管理和通信；人类健康和环境。材料将在基于问题的学习环境中“情境化”呈现。ESSP 教师和客座讲师将介绍与主题相关的背景信息。学生应积极参与学习过程，方法是 1) 确定他们需要哪些进一步的信息来理解问题，2) 研究问题，3) 清楚简洁地向彼此介绍他们的研究结果。先决条件：ESSP 研究生学位。共同要求：ESSP 501R 和 ESSP 501L。
地球系统科学的第二定律
在线申请：通过Google表格在2025年1月17日之前填写申请表。选择：将根据研究相关性对应用程序进行审查。候选人将通过电子邮件通知。座位：限制35名参与者。注册：选定的参与者必须在收款电子邮件后的5天内支付费用。研讨会费用：
评估CMIP6地球系统中的全球火灾模拟...
1国际气候与环境科学中心，大气物理研究所，中国科学院，北京，北京，100029，中国2，中国2号地理与环境科学系，读书大学，雷丁大学，RG6 6AB，英国3号，英国3号，耶鲁大学，纽黑文，纽黑文，New Haven，New Haven，ct 06511，美国4个州钥匙实验室，用于综合氛围，并进行杂种综合氛围。中国科学院物理学，北京，100029，中国5大气，气候和地球科学司，西北地区西北国家实验室，华盛顿州里奇兰市99354，美国6 Norce Norce Norwegian Research Center和Bjerknes Center for Bergen Center for Bergen，伯格宾，伯格尼，5838，Norway Norway Nerway Centerniquiquiquiquiquiquique，Dequiquiquique te Recuouse te re use ter te uooter te ter te ter ter te uooter， Météo-France，CNRS，Toulouse，31000，法国8瑞典气象与水文研究所（SMHI）（SMHI），Norrköping，60176，瑞典9 Karen Clark＆Company，波士顿，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州02116，美国10号，美国科学和技术学院，诺维利亚科学和技术部，Norwem and Ecosement and Ecosement and Ecomention and 7419。隆德大学，隆德，22362，瑞典12气候和全球动力学实验室，国家大气研究中心，博尔德，CO 80305，美国
项目标题：在高分辨率耦合地球系统模型
项目的目标和方法区域海洋和天气预报对于管理经济和保护我们沿海和开放水域的海洋生物至关重要。预测诸如海洋热浪和风暴之类的恶劣天气事件尤其重要，因为它们可能会严重影响人类的活动和生态系统，而对后者的不确定性很大。例如，天气预报（和气候预测）假定海洋颜色是固定的。然而，卫星观察结果表明，由于浮游植物活动，海洋颜色在西北欧洲架子上差异很大。Skákala等。（2022）表明，由于浮游植物而改变海洋颜色的考虑，会显着影响春季的海面变暖：在浮游植物的盛开期间，光被困在靠近地面，增加了近乎表面的变暖并增加了混合层深度。这种效果然后以浮游植物的形式反馈，将其开花前进了几天。在极端热量事件中，影响可能会明显更高。
GLOBE Observer：利用人工智能驱动的公民科学推进地球系统知识的案例研究
公民科学和人工智能 (AI) 相互补充，充分利用了人类和机器的优势。公民科学生成数 TB 的原始数字、文本和图像数据，对这些数据的分析需要自动化技术才能有效地进行处理。相反，AI 计算机视觉技术在训练过程中可能需要数以万计的图像，而公民科学项目非常适合提供大型数据库。在此，我们描述了 AI 工具如何应用于 GLOBE Observer 公民科学数据生态系统，其中图像识别算法支持数据提取过程、保护用户隐私并提高数据保真度。GLOBE 公民科学数据已用于开发自动数据分类程序，从而实现蚊子幼虫和土地覆盖标签的信息发现。这些进步使 GLOBE 公民科学家数据可用于环境和健康研究，以及 GeoAI 一般领域工作的机器学习科学家。
地球系统中的根部区域
1 Key Laboratory of Geographic Information Science (Ministry of Education), School of Geographic Sciences, East China Normal University, Shanghai 200241, China 2 Water Resources Section, Delft University of Technology, Delft, the Netherlands 3 Stockholm Resilience Centre (SRC), Stockholm University, Stockholm, Sweden 4 Bolin Centre for Climate Research, Stockholm University, Stockholm, Sweden 5 Potsdam Institute for Climate Impact Research (PIK), Member of the Leibniz Association, Potsdam, Germany 6 Eawag, Swiss Federal Institute of Aquatic Science and Technology, Dubendorf, Switzerland 7 Zhejiang Tiantong Forest Ecosystem National Observation and Research Station, School of Ecological and Environmental Sciences, East China Normal University, Shanghai 200241, China 8 Key Laboratory of Hydrometeorological Disaster机制和警告，水资源部/水文与水资源学院，南京信息科学技术大学，NANJING 210044，中国9东部森林环境威胁评估中心，USDA森林服务南部研究站，研究三角研究站，Triangle Park，Triangle Park，Triangle Park，NC 27709，USA