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关于土地表面水文方案在模拟每日最大和
气候系统包括多种互动组件，例如大气，生物圈，水圈，冰冻圈和地质。这些成分在从几天，季节和数年到数千年到具有复杂反馈机制的多个时间尺度相互作用。尤其是，研究水文周期很重要，因为气候变化对水周期预算的影响很大，例如降水，土壤水分，表面和地下表面径流以及蒸散量（Bouraoui等人 2004; Imbach等。 2012;艾伦等。 2020）。 回报，水文循环通过将水蒸气转移到大气中影响气候系统。 关于土壤水分的，还可以通过将总降水作为输入，径流和总反应作为输出来检查水文周期（Peng等人。 2019; Pereira等。 2020）。 此外，水文循环与表面能平衡之间存在直接联系，并最终与表面气候之间存在直接联系，因为太阳辐射通过裸露的土壤和植被的蒸发从地球表面到大气的垂直转移到大气中（Siler等人。2004; Imbach等。2012;艾伦等。2020）。回报，水文循环通过将水蒸气转移到大气中影响气候系统。，还可以通过将总降水作为输入，径流和总反应作为输出来检查水文周期（Peng等人。2019; Pereira等。2020）。此外，水文循环与表面能平衡之间存在直接联系，并最终与表面气候之间存在直接联系，因为太阳辐射通过裸露的土壤和植被的蒸发从地球表面到大气的垂直转移到大气中（Siler等人。2018）。由于土地表面条件在区域表面气候建模时的重要性；几项研究讨论了各种土地表面模型版本之间的比较。在重现平均空气温度和总表面降水方面，社区土地模型3.5版（CLM3.5； Oleson等人（2017）。2008）优于生物圈 - 大气转移系统（BAT； Dickinson等人。1993）如Steiner等人报道。 （2009），Wang等。 （2015）和Maurya等。 此外，当涉及建模平均空气温度和总降水时，社区土地模型4.5版（CLM4.5； Oleson等人 2013）的表现比蝙蝠方案更好（Maurya等人 2017; Chung等。 2018）。 土壤水分在控制气候系统中起着重要作用，尤其是在半干旱和干旱地区，占全球40％的地区（Reynolds等人 2007）。 对控制土壤水分变异性的因素至关重要（Srivastava等人。 2021a）。 此外，土壤水分源自生理和生物地球化学过程，例如植物蒸腾和光合作用（Seneviratne等人。 2010; Lemoine＆Budny 2022）。 的陆地膨胀面（或区域气候模型； RCMS）被认为是研究表面气候/陆地碳浮动对土壤水分变化的反应的重要工具。 例如，Lei等人。 （2014）使用了社区土地模型1993）如Steiner等人报道。（2009），Wang等。 （2015）和Maurya等。 此外，当涉及建模平均空气温度和总降水时，社区土地模型4.5版（CLM4.5； Oleson等人 2013）的表现比蝙蝠方案更好（Maurya等人 2017; Chung等。 2018）。 土壤水分在控制气候系统中起着重要作用，尤其是在半干旱和干旱地区，占全球40％的地区（Reynolds等人 2007）。 对控制土壤水分变异性的因素至关重要（Srivastava等人。 2021a）。 此外，土壤水分源自生理和生物地球化学过程，例如植物蒸腾和光合作用（Seneviratne等人。 2010; Lemoine＆Budny 2022）。 的陆地膨胀面（或区域气候模型； RCMS）被认为是研究表面气候/陆地碳浮动对土壤水分变化的反应的重要工具。 例如，Lei等人。 （2014）使用了社区土地模型（2009），Wang等。（2015）和Maurya等。此外，当涉及建模平均空气温度和总降水时，社区土地模型4.5版（CLM4.5； Oleson等人2013）的表现比蝙蝠方案更好（Maurya等人2017; Chung等。2018）。土壤水分在控制气候系统中起着重要作用，尤其是在半干旱和干旱地区，占全球40％的地区（Reynolds等人2007）。 对控制土壤水分变异性的因素至关重要（Srivastava等人。 2021a）。 此外，土壤水分源自生理和生物地球化学过程，例如植物蒸腾和光合作用（Seneviratne等人。 2010; Lemoine＆Budny 2022）。 的陆地膨胀面（或区域气候模型； RCMS）被认为是研究表面气候/陆地碳浮动对土壤水分变化的反应的重要工具。 例如，Lei等人。 （2014）使用了社区土地模型2007）。对控制土壤水分变异性的因素至关重要（Srivastava等人。2021a）。此外，土壤水分源自生理和生物地球化学过程，例如植物蒸腾和光合作用（Seneviratne等人。2010; Lemoine＆Budny 2022）。的陆地膨胀面（或区域气候模型； RCMS）被认为是研究表面气候/陆地碳浮动对土壤水分变化的反应的重要工具。例如，Lei等人。（2014）使用了社区土地模型
美国陆军组织表。1917
最大兵力 18 34 最小兵力 19 35 野战通信营，最大和最小兵力 20 36 航空中队，最大和最小兵力 21 37 师、步兵或骑兵的总部 22 38 步兵师，最大兵力 23 39
基因组学，人口差异和世界上最大和濒危蝴蝶的历史人口统计学，亚历山德拉女王的鸟翼
世界上最大的蝴蝶是微观的巴布亚新几内亚鸟鸟鸟。尽管有多年的保守努力来保护其栖息地并繁殖最大的28厘米蝴蝶，但该物种仍然存在着在IUCN红色列表中濒临灭绝的人，并且只有两个同种群中仅占据了总共约140公里的同种异体种群。在这里，我们旨在组装涉及该物种的涉及基因组，以研究其基因组多样性，历史人口统计学，并确定人口是否是结构化的，这可以为试图培育这两个种群的保护计划提供指导。使用长和短的DNA读取和RNA测序的组合，我们组装了tribe troidini的六个参考基因组，与O. alexandrae的四个带注释的基因组和两个相关物种的基因组和相关物种的基因组，鸟翅目priamus priamus and Troides and rorides and robones gromongomaculatus。我们估计了这三种物种的基因组多样性，并使用两种基于多态性的方法来考虑了低多形形态无脊椎动物的特征。的确，染色体尺度的组件显示，整个Troidini的核杂合性非常低，O. alexandrae（低于0.01％）似乎异常低。人口分析表明，在整个O. Alexandrae历史上，NE稳定下降，大约10，000年前的两个不同人群的分歧。这些结果表明O. alexandrae的分布已经很长时间了。它还应使本地保护计划意识到这两个人群的基因组差异，如果试图跨越两个人群，则不应忽略。
AMB2025-01基准测量和挑战问题
•基准挑战CHAL-ABS2025-01-SR：预测平均固体尺寸，平均最大和最小隔离的NB和MO在细胞壁和细胞内部的NB和MO的质量分数，以及在AS-Buuguign微型结构中不包括氧化物的沉淀物的体积分数。预测在870°C的应力释放热处理1小时后，在微观结构中的沉淀物的体积分数（不包括氧化物）。 •基准挑战CHAL-BAMB2025-01-H：在细胞壁和细胞内部的NB和MO分别预测NB和MO的平均固定细胞大小，平均最大和最小隔离质量分数，以及在构造的微观结构中排除氧化物的沉淀物的体积分数。预测在1150°C均质热处理1小时后，在微观结构中的沉淀物的体积分数，不包括氧化物。
驾驶员对仪表板照明水平的偏好
本报告确定了驾驶员对仪表盘亮度/对比度水平的偏好。共有 30 名驾驶员（10 名年轻美国人、10 名老年美国人和 10 名日本人）参与。在密歇根州安娜堡 17 英里路线的 9 个地点获得了判断（最小、首选、最大和耀眼）。每位驾驶员都针对 5 种测试条件（白天 - 电子除尘器，带和不带太阳镜；夜间 - 电子、绿色模拟和白色模拟集群）提供了判断。对比度方差分析 (ANOVA) 显示，夜间 3 个集群之间存在显著差异（电子=l78:1、绿色=82:l 和白色=51:l）。t 检验显示带太阳镜（14:l）和不带太阳镜（1 1:1）的电子面板之间存在显著差异。对于 5 种情况（戴太阳镜、不戴太阳镜、电子、绿色和白色），首选比率分别为 14:1、11:1、186:1、77:1 和 441。正如预期的那样，从低到高的对比度判断顺序为最小（30:1）、首选（67:1）、最大（84:1）和耀眼（88:1）。但是，最大和耀眼的判断并没有显著差异。这是集群有限亮度范围的函数，因为 30% 的时间最高设置不足以达到最大判断，67/0 的时间它不足以达到耀眼。因此，这两个判断的对比度被低估了。年轻人（64:1）和老年人（70:1）美国人之间存在差异，但美国男性和女性或美国和日本司机之间没有差异。为对比而开发的预测方程至少解释了首选、最大和令人眼花缭乱的判断的 84% 的变异性。
锡烯物种中种子表面结节的定量分析
摘要：在黄叶曲科中，种子表面包含各种大小和形状的细胞突起，称为结节。结节在许多物种中长期以来一直在描述，但是文献中缺乏具有大小和形状的测量的定量分析。基于光学摄影，将硅烯的种子分为四种类型：光滑，皱纹，架构和乳头状果糖。种子中的每个群体都具有特征性的几何特性：光滑的种子缺乏结节，并且在其侧视图中具有最高的圆形和坚固性值，而乳头状种子在侧面和背面视图中具有最大的结节和最低的圆形和坚固性值。在此，对于总共31种，属于Silene Subg的代表种子，获得了结节宽度，高度和斜率，最大和平均曲率值以及最大对平均曲率比率。behenantha和19至s。subg。Silene。 皱纹类型的种子的曲率值较低。 此外，在S. subg的物种中发现了较低的曲率值。 silene与S. subg相比。 behenantha。 s的种子。 subg。 behenantha具有更高的结节高度和斜率值，最大和平均曲率和最大值曲率比的值更高。Silene。皱纹类型的种子的曲率值较低。此外，在S. subg的物种中发现了较低的曲率值。silene与S. subg相比。behenantha。s的种子。subg。behenantha具有更高的结节高度和斜率值，最大和平均曲率和最大值曲率比的值更高。
黑暗天空/光影响评估
表 5b：各地方当局属于各亮度类别的百分比 43 表 5c：各地方当局的最大和平均亮度值比较（纳瓦/厘米2/sr） 44 表 6a：环境分区系统（转载自 ILP GN01/21） 46 表 6b：使用 2022 年暗夜天空地图在南牛津郡和白马谷分配环境区域 49 表 C.1：零点校准点坐标（英国国家电网） 68
脑部 MRI 定量磁化率映射
人体研究中的 ROI 分析 两位获得委员会认证的神经放射科医生（SO 和 YF，拥有 20 年经验）一致将 ROI 放置在 QSM 图像的中心切片上的以下每个区域中：GP、壳核、尾状核、黑质、红核、齿状核和脉络丛的低信号强度区域。然后使用开源软件（ImageJ，版本 1.50；美国国立卫生研究院，马里兰州贝塞斯达）将 ROI 的位置应用于来自同一患者或志愿者的 CT 图像。我们还根据 CT 和 MRI 扫描（包括 QSM、T1 加权、T2 加权和 T2* 加权图像）和临床信息在出血和钙化病变上放置了 ROI。当抗磁性病变被顺磁性区域包围时，优先选择内侧抗磁性（钙化）部分放置ROI。对于每个有病变的患者，最多选择3个病变放置ROI。计算每个ROI的平均CT衰减值和平均QSM值（磁化率）。当平均QSM值为正值（顺磁性ROI）时，还计算最大和第95百分位CT衰减值以及最大和第95百分位QSM值，以更好地理解CT衰减值和磁化率的特征，这在表观扩散系数的分析中通常采用（18）。对于平均QSM值为负值的ROI（抗磁性ROI），计算最大和第95百分位CT衰减值以及最小和第5百分位QSM值。通过以下对 CT 衰减值与磁化率之间的相关性进行评估：顺磁性 ROI 的平均 CT 衰减值与平均 QSM 值、最大 CT 衰减值与最大 QSM 值、第 95 百分位 CT 衰减值与第 95 百分位 QSM 值；抗磁性 ROI 的平均 CT 衰减值与平均 QSM 值、最大 CT 衰减值与最小 QSM 值、第 95 百分位 CT 衰减值与第 5 百分位 QSM 值。