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SRG/EROSITA扩散软X射线背景
上下文。SRG/EROSITA全套调查（ERASSS）结合了完整的天空覆盖范围的优点和电荷夫妇设备提供的能量分辨率，并提供了迄今为止漫射软X射线背景（SXRB）的最整体和最详细的视图。当太阳能电荷交换排放最小，提供SXRB的最清晰的视图时，第一个ERASS（ERASS1）以太阳能最小值完成。目标。我们旨在从西部银半球中SXRB的每个组成部分中提取空间和光谱信息，重点是局部热气泡（LHB）。方法。，我们通过将天空分为相等的信号到噪声箱，从西部银半球的几乎所有方向提取并分析了Erass1光谱。我们将所有垃圾箱装有已知背景成分的固定光谱模板。结果。我们发现LHB的温度在高纬度（| b |> 30°）处表现出南北二分法，南方更热，平均温度为Kt = 121。8±0。6 eV，北部为kt = 100。8±0。5 eV。 在低纬度时，LHB温度向银河平面，尤其是朝向内星系升高。 LHB发射度量（EM LHB）朝着银河杆近似增强。 EM LHB图显示了与局部灰尘柱密度的清晰抗相关性。 特别是，我们发现尘埃腔隧道充满了热等离子体，可能形成更广泛的热星介质网络。 这可能表明LHB向高银河纬度开放。5 eV。在低纬度时，LHB温度向银河平面，尤其是朝向内星系升高。LHB发射度量（EM LHB）朝着银河杆近似增强。EM LHB图显示了与局部灰尘柱密度的清晰抗相关性。特别是，我们发现尘埃腔隧道充满了热等离子体，可能形成更广泛的热星介质网络。这可能表明LHB向高银河纬度开放。假设恒定密度，我们还通过EM LHB构建了三维LHB模型。LHB的平均热压为P热 / K = 10 100 + 1200 - 1500 cm-3 K，值低于典型的超新星残留物和风吹出的气泡。
行政命令2023-03（一个西雅图树计划）
西特市市长布鲁斯·阿·哈雷尔（Bruce A.WHEREAS, urban trees, forests, and riparian ecosystems are critical green infrastructure that provide essential benefits by helping to cool our city during increasing heatwaves, lessen the urban heat island effect, mitigate stormwater runoff, sequester carbon, filter other pollutants, provide habitat for urban wildlife, improve physical and mental health for residents, and, in ways that are relevant to location and species, maintain cultural heritage and部落身份；鉴于，最近的研究表明，西雅图的树冠覆盖层在2016年至2021年之间有所减少，这是由我们城市公园和邻里住宅区内树冠的下降所领导的；鉴于西雅图的边缘化社区不成比例地缺乏树冠。数据显示，与主要富裕的白人社区相比，黑色，土著和有色人种（BIPOC）社区的覆盖率较低（在10％至20％之间）。贸易和气候变化继续促进新型物种引入本地生态系统和城市树冠。另外两个危险的害虫，铜桦树钻和海绵蛾，已经到达西雅图。该城市的特定底层地区包括雷尼尔谷，下杜瓦米什和乔治敦；而且，西雅图的目标是将其树冠的覆盖范围从2021年的28.1％增加到到2037年至少30％，并改善了树木的健康状况，并改善了整个城市的树木健康和公平的树木分配，以支持健康的社区并提高对气候变化的弹性；鉴于气候变化正在创造更热，干燥的环境。改变季节性降水会造成干旱压力，威胁着树木的健康，并使年轻树木难以建立；鉴于，在西雅图种植的许多树木既不是本地的，也不是适应气候的，但它们的寿命末期或某种结合的终结，使它们无法承受延长的夏季干旱；鉴于，在未来几十年中，引入疾病和害虫对该市的树冠构成了重大威胁。翡翠灰bore虫（Emerald Ash Borer）于2022年在波特兰发现了全国各地的灰树，并有可能消灭西雅图的整个灰树种群。虽然健康的树木可以更好地抵御害虫和疾病，但干旱压力的树木和更高的温度更容易受到损害和死亡的影响；和
CHAP E4120 Ben O'Shaughnessy 教授 3 分 先决条件：热力学、初等概率论和统计过程、微积分。
课程背景 统计力学解释热力学并能够根据分子计算材料特性。 当热力学刚刚发展起来时，人们并不知道物质是由分子组成的！因此，热力学定律的起源也是未知的。 (1) 热力学并没有告诉我们定义材料的状态函数是什么，E(S,V,N) 还是 F(T,V,N) 还是 G(T,P,N) 还是 H(S,P,N) 等。这些函数是热力学定律的输入数据，必须针对每种材料进行测量。我们不能使用热力学来计算这些函数。 (2) 热力学也没有基本的微观基础——它基于经验假设。第二定律和熵特性的存在基于经验假设，通常是“热量不会自发地从一个物体流向另一个更热的物体。”为什么这是真的？热力学无法回答这个问题。统计力学给出了答案，而且非常简单。1874 年，奥地利物理学家路德维希·玻尔兹曼 (Ludwig Boltzmann) 提出了著名的熵假说，将宏观（热力学）世界与微观世界联系起来：𝑆= 𝑘 𝐵 𝑙𝑛 Γ 。其中 Γ 是可能状态的数量（与约束条件一致），𝑘 𝐵 是玻尔兹曼常数。因此，我们所要做的就是计算分子可能处于多少种状态，这就可以得出熵（从中可以得到所有其他热力学函数，如 F、G、H、Ω ）。因此，如果分子是已知的（因此它们的相互作用也是已知的，等等），那么就可以得到所有的热力学函数，并且可以预测所有材料在不同过程中的性质和行为。第二定律 ΔS 宇宙 > 0 是玻尔兹曼假设的必然结果，也是合乎逻辑的。很明显，这一定律完全是材料分子性质的结果。它解释了时间之箭，这是牛顿和量子力学基本自然定律中缺失的，这些定律表现出 t→-t 不变性（想象一下台球桌上两个球的碰撞——如果你倒着播放这部电影，你不会知道，因为牛顿定律仍然适用）。基于分子的工程设计。因此，统计力学提供了微观和宏观、分子世界和材料世界之间的联系。因此，它为现代分子工程时代打开了大门，这是化学工程的现在和未来的核心。统计力学使我们能够设计分子（甚至构建全新的分子，如聚合物），这些分子将构成具有所需特性的新材料，构建利用分子应用于传感和其他新技术的纳米级设备，或了解活细胞中的分子机制，从而指导疾病的治疗和预防。统计分析的计算技术。当然，统计力学是关于统计学。它是统计分析的科学，其概念和工具旨在分析和理解涉及大量变量的复杂随机过程。当今用于解决涉及大量变量的统计问题的计算方法库主要诞生于统计力学领域。如今，这些方法不仅用于分子系统的研究，还用于从大脑神经回路到人工智能再到数据科学的各种应用。