XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System平衡成分
量子和拓扑纳米光子学 (QTN)
非平衡系统中的非互易过程正引起整个科学研究领域（从社会学到化学、材料科学和纳米技术）日益增长的兴趣，包括最近的一项研究，即非互易相互作用可能在生命起源（即物质到生命的转变）中发挥了关键作用。最近，一种新型光子纳米光机械超材料结构被证明表现出由光的非互易力驱动的向时间晶体状态的转变。这种晶体是一种新的活性物质形式，活性物质被定义为由非平衡成分组成的物质，它们将能量源转化为功，例如以运动的形式。这种形式的时间晶体活性物质打破了时间平移对称性、遍历性和
评估水稻种植业的能源和水足迹以提高水资源生产率
水是地球上生命的重要元素之一。在全球范围内，农业、国内消费和工业三大部门争夺水资源。印度目前拥有世界第二大人口，并且印度的农产品净出口量可能还会继续增长。这些发展将导致农业部门在不久的将来对水的需求增加。水资源管理正在成为影响向不断增长的人口提供和分配本已稀缺的淡水的关键问题。关于用水量和水资源可用性的数据尚不可用，这对水资源的可持续管理和开发构成了挑战。因此，测量和量化能量足迹、水足迹和水平衡成分对于了解有效水管理系统的水文行为至关重要。本章的目的是讨论不同种植方式下水稻与其他作物的水足迹，并讨论与水管理和水平衡研究相关的关键挑战和问题，特别是在印度河流流域，以及研究水足迹和能量平衡成分的先进方法的必要性。全球稻米生产的水足迹为 784 立方米/年，平均值为 1325 立方米/吨。谷物的平均水足迹约为 1644 立方米/吨。其中，小米的水足迹相对较大（4478 立方米/吨），而玉米的水足迹相对较小（1222 立方米/吨）。不同的耕作制度和灌溉技术会导致水生产率不同，我们将对此进行讨论。水稻的平均水足迹（1673 立方米/吨）接近所有谷物的平均水足迹。印度有大约 20 个河流流域，目前它们是灌溉部门等许多部门的地表水和地下水来源。有必要对流域的水预算组成部分进行估算，以便合理利用水资源，因为印度的水资源和河流系统在不久的将来可能面临缺水局面。在本章中，我们讨论了可用于精确估算这些主要河流流域水量预算成分的现代工具、技术和模型，例如遥感、GIS 和水文模型（如 METRIC 和 SEBAL）。
在瑞士阿尔卑斯山三个不同的山地冻土区进行长期能量平衡测量
摘要。地表能量平衡是影响地面热状况的关键因素。随着气候变化，了解地表和地下各层中各个热通量的相互作用及其对多年冻土热状况的相对影响至关重要。分析了一组独特的高海拔气象测量数据，以确定瑞士阿尔卑斯山三个山地多年冻土站点（Murtèl–Corvatsch、Schilthorn 和 Stockhorn）的能量平衡，这些站点自 1990 年代末以来一直在瑞士多年冻土监测网络 (PERMOS) 框架内收集数据。所有站点都配备了四分量辐射、空气温度、湿度、风速和风向以及地面温度和积雪高度的传感器。这三个站点的表面和地面物质成分以及地面冰含量差异很大。能量通量是根据二十年的实地测量计算得出的。虽然辐射收支和地面热通量的确定相对简单（通过钻孔内的四分量辐射传感器和热敏电阻测量），但湍流显热和潜热通量的确定存在较大的不确定性。我们的结果表明，Murtèl–Corvatsch（1997–2018 年，海拔 2600 米）的平均气温为 −1.66 ◦ C，在测量期间上升了约 0.8 ◦ C。在 Schilthorn 站点（1999–2018 年，海拔 2900 米），测得的平均气温为 −2.60 ◦ C，平均上升了 1.0 ◦ C。Stockhorn 站点（2003–2018 年，海拔 3400 米）记录到的气温较低，平均为 −6 ◦ C。 18 ◦ C 并增加了 0.5 ◦ C。测量到的净辐射作为地表最重要的能量输入，显示出显著的差异，Murtèl–Corvatsch 的平均值为 30.59 W m − 2，Schilthorn 的平均值为 32.40 W m − 2，Stockhorn 的平均值为 6.91 W m − 2。使用鲍文比方法计算的湍流通量显示所有站点的值约为 7 到 13 W m − 2，使用总体方法计算的湍流通量显示所有站点的值约为 3 到 15 W m − 2。在融化积雪所用的能量方面观察到了很大的差异：在 Schilthorn 计算出的值为 8.46 W m − 2，在 Murtèl–Corvatsch 为 4.17 W m − 2，在 Stockhorn 为 2.26 W m − 2，反映了三个站点积雪高度的差异。总体而言，我们发现不同地点的能量通量存在相当大的差异。这些差异有助于解释和阐释大气变暖的原因。我们认识到净辐射和地面热通量之间存在很强的关系。我们的研究结果进一步证明了长期监测的重要性，以便更好地了解地表能量平衡成分的变化对永久冻土热状况的影响。所提供的数据集可用于改进永久冻土建模研究，例如，提高对永久冻土融化过程的了解。此处显示和描述的数据可在以下网站下载：https://doi.org/10.13093/permos-meteo-2021-01 (Hoelzle et al., 2021)。