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World File Search System海面温度
二十世纪初的海面温度观测中的冷偏见
电荷掺杂代表调节材料特性的最成功的方法之一。常规化学掺杂不可避免地涉及淬灭疾病的侧面影响，有时会受到掺杂元素的选择限制。相反，静电掺杂使以干净的方式将载体注入材料；但是，在具有高背景载体浓度的材料中，由于筛选长度极短，静电掺杂的工作距离受到限制。在这项工作中，基于频段对齐的考虑，我们通过将srrruo 3的单单核电储存层插入srRuo 3 / ndnio 3的人工晶格，以各种周期性的定期级别的ndnio 3 matrix插入ndnio 3 matrix。通过X射线吸收光谱揭示了从SRRUO 3到NDNIO 3的电子转移，并随附轨道重建。这种电子掺杂大大调节了ndnio 3的金属 - 磁性和抗铁磁过渡。此外，在超级晶格中观察到散装的E'抗反磁性顺序，NDNIO 3层降低到单个单位细胞，该单元与界面离子交换相关，这与超级限制的强电子传递增强了。我们的工作提高了使用有效的调节掺杂定制人工氧化物材料的前景，这可能导致自然晶体无法实现的新兴功能。
2023温度反映了稳定的全球变暖和内部海面温度可变性
主要是由绿色房屋气体排放驱动的人类全球变暖，其稳定速度约为0.2°C/十年，SinceatLeast1970 1.然而，几个阶段性地点在全球平均表面温度的速度上逐渐升高（GSTA）左右（GSTA）的全球平均水平升高（GSTA）的次数较小（GSTA），这是4个4号（GSSA），并增加了1990年4月4日。海水含量积累的加速度6。 因素因人为排放而导致的，包括富集的温室气体堆积，以及硫排放清理7后人为气溶胶的冷却损失，尤其是在中国和全球运输部门。 尽管变暖速率明显增加，并且赤道过渡到ENSO阳性状态，但通过2023年记录的创纪录的表面温度异常令人惊讶。 所有主要温度Seriesshow 2023是有记录以来最温暖的一年。 设定记录的边距约为0.15°C，也是不寻常的，但在强劲的厄尔尼诺时代却没有前所未有的。 值得注意的是，几个海洋盆地在一年中的大部分时间里都有前所未有的表面温度，包括赤道和北太平洋，北大西洋和南大洋8、9。 一个核心问题是，这种强烈的异常是与内部变异性10和已知的衰老量表区域强迫一致，还是表明气候系统的迅速变化，或者我们对其的影响4、11。 清理运输排放量与2021 Hunga Tonga Volcano 13一样，以及与气雾相关的透露措施的抗态度高于预期的气候敏感性。主要是由绿色房屋气体排放驱动的人类全球变暖，其稳定速度约为0.2°C/十年，SinceatLeast1970 1.然而，几个阶段性地点在全球平均表面温度的速度上逐渐升高（GSTA）左右（GSTA）的全球平均水平升高（GSTA）的次数较小（GSTA），这是4个4号（GSSA），并增加了1990年4月4日。海水含量积累的加速度6。因素因人为排放而导致的，包括富集的温室气体堆积，以及硫排放清理7后人为气溶胶的冷却损失，尤其是在中国和全球运输部门。尽管变暖速率明显增加，并且赤道过渡到ENSO阳性状态，但通过2023年记录的创纪录的表面温度异常令人惊讶。所有主要温度Seriesshow 2023是有记录以来最温暖的一年。设定记录的边距约为0.15°C，也是不寻常的，但在强劲的厄尔尼诺时代却没有前所未有的。值得注意的是，几个海洋盆地在一年中的大部分时间里都有前所未有的表面温度，包括赤道和北太平洋，北大西洋和南大洋8、9。一个核心问题是，这种强烈的异常是与内部变异性10和已知的衰老量表区域强迫一致，还是表明气候系统的迅速变化，或者我们对其的影响4、11。清理运输排放量与2021 Hunga Tonga Volcano 13一样，以及与气雾相关的透露措施的抗态度高于预期的气候敏感性。然而，可能性仍然是2023 GSTA记录仅仅是正在进行的原子源性影响的组合，以及在观察到的年际和际变异性范围内的海面温度模式。
Vandaele，R。Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-0693-8011，Dance，S。L. Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-1690-1690-3338 and ojha and ojha and ojha and ojha，v. orcid：https：https：https：https：https：// orcid 全球历史海洋数据工作的例子 del sarto，G。Orcid：https：//orcid.org/0009-0006-3257-6903，Bröcker，J.Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-0864-6530 饮食炎症指数，睡眠时间和睡眠质量 绿色的功能模型比较项目（GFMIP ... 超音速分离向可持续气体去除和碳捕获 2023温度反映了稳定的全球变暖和内部海面温度可变性 热和机械强大的自我修复超分子聚氨酯具有脂肪族酰胺端盖
垃圾屏幕是由均匀间隔的杆或网格制成的结构，安装在涵洞或排水系统的入口处，以防止碎屑造成可能进一步下游并损坏关键资产（例如，泵站或管道）的堵塞（Benn等人。2019）。条间距通常设计为仅捕获可能造成损坏的碎片。如图1所示，一旦碎屑开始在多个条上桥接，然后开始逐步积累，阻塞水路并可能引起浮动事件（Blanc 2013; Benn等2019）。因此，清除被阻塞的垃圾屏幕是最重要的，尤其是在大雨的发作之前（Speight等人。2021）。实际上，这意味着地方当局需要制定更好的策略来清除这些资产。当前，这些垃圾屏幕是通过手动检查摄像机或常规时间表来维护的，但是在需要清除特定垃圾屏幕的情况下，这可能证明不具备。此外，虽然垃圾屏幕的阻塞可能会严重恶化流量事件（Streftaris et al。2013），据我们所知，这些信息从未被整合到投入预测系统。使用观察到的或建模的河流排放来为图中的排放提供信息（例如Hooker等人，2023）。因此，知道垃圾屏幕的位置和状态可以被认为是自动选择此类洪水淹没图的有价值信息。例如，模拟库可以包含根据不同垃圾屏幕阻塞方案计算的地图，并且根据垃圾屏幕状态的知识选择了正确的映射。
交互式海洋动力学对大西洋海面温度变化的影响
摘要：通过比较完全耦合的大气 - 海洋 - 冰模型与同一大气模型与海洋替换为无动感的平板层（因此Fornless Slab Slab Ocean模型），研究了交互式海洋动力学对大西洋海面温度（SST）内部变化的影响。两种模型之间的SST变异性差异是通过优化技术诊断出的，该优化技术发现了差异尽可能不同的组件。这项技术表明，大西洋SST的可变性在两个模型之间显着不同。平板海洋模型中具有最大SST方差的两个组件类似于与北大西洋振荡（NAO）和大西洋多年代变化（AMV）模式相关的Tripole SST模式。该结果支持以前的主张，即AMV不需要海洋动力学，尽管海洋动力学导致AMV和NAO Tripole的记忆略有增加。完全耦合模型中SST方差最极端增强的组件类似于大西洋尼诺尼诺模式，并确定了我们技术隔离已知需要海洋动力学的物理模式的能力。在完全耦合模型中具有更大差异的第二个组件是一种亚置SST变异性的模式。SST异常的重新出现和海洋热传输的变化都会导致SST差异和记忆力增加。尽管SST的平均值和变异性差异很大，但两种模型之间的大气变异性非常相似，并确定大气变异性是由内部大气动力学产生的。
进行最后一次退化>的模拟和重建海面温度的时空比较
摘要。越来越多的气候模型模拟已成为从最后一次冰川最大值到全新世的过渡。评估模拟的可靠性需要针对环境代理记录进行基准测试。迄今为止，没有建立的方法可以比较一段时间内的这两个数据源与背景条件的变化。在这里，我们根据其偏离轨道和千禧一代温度变化的重建幅度和时间效率的新算法来对模拟进行对模拟进行排名。使用代理前向建模可以考虑影响温度重新结构的非气候过程。它进一步避免了从稀疏和不确定的代理数据中重建网格场或区域平均温度时间序列的需求。首先，我们在具有处方脱气温度历史的理想化实验中测试了我们的质量的可靠性和鲁棒性。我们通过构建嘈杂的伪抛物性来量化有限的时间分辨率，年代不确定性和非气候过程的影响。虽然模型– DATA比较结果随着不确定性的增加而变得不那么可靠，但我们发现该算法在现实的非气候噪声水平下很好地区分了模拟。获得可靠，可靠的排名，
预测海面温度和海洋热浪发生的机器学习方法：地中海海
摘要。海洋热浪（MHWS）具有显着性和生态影响，因此需要预测这些极端事件，以防止和减轻其负面后果，并向与MHW相关风险的决策者提供有价值的信息。在这项研究中，使用机器学习（ML）技术来预测地中海16个地区的海面温度（SST）时间序列和海洋热浪。mL算法，包括随机森林（Rforest），长期记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN），用于为SST创建竞争性的预测工具。ML mod-eL旨在预测向前7 d的SST和MHW。对于每个区域，我们对ML技术进行了15种不同的实验，从1981年到2017年逐渐滑动训练和4年的测试窗口。沿侧面的SST，其他相关的大气变量被用作MHW的潜在预测指标。来自欧洲航天局气候变化计划（ESA CCI SST）v2.1的数据集和欧洲中范围的天气预报中心（ECMWF）ERA5从1981年到2021年重新分析用于训练和测试ML技术。对于每个区域，结果表明，所有ML方法在1 d交货时间内用微型根平方误（RMS）进行了约0.1°C，最大值在7 d提货时约为0.8°C。在所有区域中，Rforest和LSTM都在所有交货时间内都超过了CNN模型。LSTM在所有交货时期的11个区域中具有最高的预测技能。用于MHW预测，ML用于MHW预测，ML重要的是，ML技术显示了SST和MHW预测的动态哥白尼预测系统（MEDFS）的结果，尤其是在预测的早期日期。
评估几内亚海湾上海面温度的偏置校正GCM CMIP6
摘要：本研究使用ERE5重新分析的SST数据集重新网格重新网格，该数据集具有0.25°×0.25◦历史（1940- 2014年）的空间分辨率（纬度×经度）为0.25°×0.25◦（1940- 2014年），并预测（2015-2100）期。SSP5-8.5场景下的SST模拟是通过八个通用循环模型（GCM）的输出进行的。使用历史（1940- 2015年）和Future（2030-2100）时期的经验分位数映射（EQM）开发了偏置校正的数据集，同时评估了CMIP6模型模拟的每月5个月度观察到的CMIP6模型仿真，以观察到几内亚景点的温度的重新分析数据。总体而言，基于SSP5-8.5的CMIP6模型在2030 - 20100年的未来模拟场景表明，对于几内亚墨西哥湾，SST的预计将增加4.61℃，从2030年的31℃增加到2030年的31℃至2100°C，并在2.6°C in the Western Gog（Sahel）。基于Linux的NCVIEW，雪貂和CDO（气候数据运算符）软件包用于执行进一步的数据重新网格，并评估有关数据的统计功能。此外，ArcGI被用于开发输出图，以可视化GCM的历史和未来输出的空间趋势。相关系数（R）用于评估CMIP6模型的性能，分析显示访问0.1，CAMS CSM 0.2，CSM 0.3，CMCC 0.3和MCM 0.4，表明所有模型在捕获SSTS的气候模式方面都表现出色。CMIP6偏置校正的模型模拟表明，在远处，GOG上的SST变暖会高于近期气候情况。这项研究确认，CMIP6预测可用于与气候和水文影响研究有关的多种评估以及在变暖气候下的缓解措施的制定。
历史和未来最高海面温度
海洋热浪会影响海洋生态系统，并有望变得更加频繁和强烈。Earth System模型重现极端海洋温度统计的能力尚未进行定量测试，从而使其未来海洋热浪预测的可靠性不确定。我们证明，在39年的全球卫星观测中，每日平均海面温度（SST）中的年度最大值通过广义极值分布很好地描述了。如果模型可以重现观察到的SST极端分布，这会增加对海洋热浪投影的信心。14 CMIP6模型的历史实现重现了基于卫星的分布及其参数的空间模式。我们发现，在2°C的温暖下，最高海洋温度会变暖（在3.2°C的温暖下加热1.07°±0.17°C和2.04°±0.18°C）。这些变化主要是由于SST的平均增加，SST季节性增加略有增强。我们的研究量化了海洋温度的极端，并为模拟海洋热浪的预测提供了信心。
受到热带海面温度变化的影响
摘要：使用社区地球系统模型2（CESM2-LE）的大型仿真，研究了热带海面温度（SST）变化对MADDEN - JULIAN振荡（MJO）的影响，但可以通过共享的社会经济经济途径（SSP370 SECARIO）。特征是三种SST变化模式，以赤道前景变暖的变化的区域梯度为特色。MJO特征及其链接连接响应是为集群组合的，并且检查了它们与区域SST梯度变化的关系。的结果表明，与异常的弱弱的ElNiño相比，异常强的ElNiño（例如SST变化模式都显着增强MJO振幅并增强其向东扩展，例如SST变化模式。MJO振幅中的这些变化是通过A框架解释的。我们还发现，在三种SST变暖模式之间，在统计学上没有不同的土地地球地位高度重音到MJO，这可能是由于强烈的内部气候变异性。簇之间的罗斯比波源的变化也显示出与MJO远程连接的弱关系。我们的结果强调了Indo-Paci-paci-paci-Zonal SST梯度对MJO的变化的重要性，但对MJO远程触发的影响有限。