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World File Search System湖泊
可再生二甘醚（rdme）轴是货币和湖泊的兼容性或橡胶材料。
*hans.van.der.meer@kiwa.com介绍当前社会在防止进一步的全球变暖方面面临巨大挑战。为了提供可持续的未来新的可持续燃料，以减少化石燃料的使用。在实施新燃料之前，应评估其使用安全性。这需要对与这些新燃料接触的橡胶材料的抵抗力进行透彻的了解。在LPG行业中，重点是引入可再生二甲基醚（RDME）作为丙烷的（部分）替代。这项研究是通过使用RDME来评估橡胶材料的性能的。为此，选择了目前正在使用LPG应用中使用的橡胶材料。Kiwa技术在2021年和2022年进行的研究表明，与丙烷混合的RDME浓度增加会导致聚合物材料的体积变化增加。它还提出了一种测量体积变化的摄影方法。结论是，将RDME添加到LPG到达并包括20％RDME的浓度被认为是可能的。对低丙烯腈含量和FKM的NBR橡胶提出了一些担忧。世界液体气体协会（WLGA）要求荷兰Kiwa B.V.（Kiwa）在丙烷环境和20％二甲基醚（DME）的环境中测试基于聚合物的材料。丙烷中的测试被用作参考，以查看DME对液化石油气体（LPG）系统实际使用的一系列材料的影响。在以下气体的液相测试了橡胶材料：•丙烷； •混合20％二甲基醚和80％丙烷。为了收集有关这些橡胶材料的性能的更多信息，测试了以下参数的更改：•通过新的照相方法更改音量； •批量提取； •机械性能。体积变化提供了有关测试橡胶材料的吸收现象的信息。使用曝光后快速捕获体积变化的一种新的照相方法。这种新方法的原理在2024年的新版本ISO 1817中采用。
基线和基于过程模型的多模型集合提高了近期湖泊预测的预测技能
湖泊和水库中的抽象水温预测是在不断变化且更可变化的气候下管理重要的淡水资源的宝贵工具，但是以前的努力尚未确定最佳的建模方法。在这里，我们演示了第一个多模型集合（MME）储层水温预测，这是一种预测方法，将单个模型强度结合在单个预测框架中。我们开发了两个MME：一个基于过程的MME和一个五模型MME，其中包括基于过程的和经验模型，以预测温带饮用水库的水温谱。我们发现，相对于单个模型和基于过程的MME，五模型MME的预测性能提高了8％–30％，并使用汇总的概率技能得分进行了量化。尽管预测不确定性增加了，但性能的这种提高是由于五模型MME的预测偏差的大大改善所致。基于过程的模型之间的高相关性导致基于过程的MME相对于基于个体的基于过程的模型，预测性能几乎没有改善。MMES的效用由两个结果强调：（a）在每个深度和地平线（将来的日子）中，任何单独的模型都没有表现最佳，并且（b）MMES避免了表现不佳，因为很少能为任何单个预测期（随着时间的时间<6％）的预测周期产生最差的预测）。这项工作提供了一个示例，说明了如何合并现有模型以改善湖泊和储层中的水温预测，并讨论了在操作预测中利用MME而非单个模型的价值。
基线和基于过程模型的多模型集合提高了近期湖泊预测的预测技能
湖泊和水库中的抽象水温预测是在不断变化且更可变化的气候下管理重要的淡水资源的宝贵工具，但是以前的努力尚未确定最佳的建模方法。在这里，我们演示了第一个多模型集合（MME）储层水温预测，这是一种预测方法，将单个模型强度结合在单个预测框架中。我们开发了两个MME：一个基于过程的MME和一个五模型MME，其中包括基于过程的和经验模型，以预测温带饮用水库的水温谱。我们发现，相对于单个模型和基于过程的MME，五模型MME的预测性能提高了8％–30％，并使用汇总的概率技能得分进行了量化。尽管预测不确定性增加了，但性能的这种提高是由于五模型MME的预测偏差的大大改善所致。基于过程的模型之间的高相关性导致基于过程的MME相对于基于个体的基于过程的模型，预测性能几乎没有改善。MMES的效用由两个结果强调：（a）在每个深度和地平线（将来的日子）中，任何单独的模型都没有表现最佳，并且（b）MMES避免了表现不佳，因为很少能为任何单个预测期（随着时间的时间<6％）的预测周期产生最差的预测）。这项工作提供了一个示例，说明了如何合并现有模型以改善湖泊和储层中的水温预测，并讨论了在操作预测中利用MME而非单个模型的价值。
AI帮助科学家发现威胁英国湖泊生物多样性的顶级污染物
研究人员能够通过将物理学与生物学结合的模型预测生活成本。合着者和墨尔本大学的研究员迈克尔·科尔尼（Michael Kearney）教授说，他们能够测试对历史领域数据的模型预测，以量化气候变暖如何影响各大洲的沙漠爬行动物。
使用地球化学湖泊沉积物数据重建定量气候的贝叶斯方法
从代理数据中获得的古气候重建提供了机会，可以在过去几千年中扩展乐器气候记录。此扩展允许识别气候趋势，这些气候趋势在短期观察期间未观察到，气候系统的上下文发生了当前的变化，并用于气候模型敏感性测试以增强未来的预测。在过去几十年中，使用代理数据重建精确的古气候到千年时间表的准确性千年时间表已经有所提高，但是高时间分辨率（1至10年）的重建受到限制。这主要是由于分辨出可用的代理记录和/或不确定时间学的抽样。微X射线荧光（M-XRF）核心扫描数据提供了有关沉积物序列变化的地球化学组成的多元信息。与诸如Varved沉积物序列的紧密结合年表结合使用时，M-XRF数据可以用作过去在年度至年度时间表上改变环境和气候条件的代理。尽管如此，尽管如此，重建仅是半定量的，因此仅用于评估气候和环境变异性的相对变化。
控制Bolshezemelskaya Tundra Permafrost Peatlands（NE Europe）的Thermokarst湖泊中的浮游动物群落的环境因素
摘要：控制了受冻土影响的湖泊中浮游动物的丰度和生物多样性的环境物理和化学因素是鲜为人知的，但它们确定了水生生态系统对正在进行的气候变化和水变暖的反应。在这里，我们评估了Bolshezemelskaya Tundra湖中浮游动物社区的当前状态（NE Europe的Permafrost Peatlands），并提供有关浮游动物的组成和结构的新信息。结果表明，浮游动物群落的结构受到湖泊形态特征和大植物湖泊过度增长程度的影响。根据浮游动物的定量发展水平，大多数苔原湖是贫营养类型的，平均湿生物量高达1 g/m 3。在小融化池塘的浮游动物群落中观察到的物种数量最多，其面积高达0.02 km 2，并且长满了大植物。对影响湖泊的形成的因素的分析表明，浮游动物的物种组成和定量特征是通过pH和水矿化控制的。与60年前收集的该地区湖泊的文献数据获得的结果比较表明，这些湖泊的生态系统处于稳定状态。总体而言，这些新见解将提高我们对控制浮游动力学的因素的知识，以独特但相当丰富的欧洲苔原的热力学湖泊，并受到持续的气候变暖。
探究加州公用事业规模光伏太阳能设施的“湖泊效应”对鸟类行为的影响
该项目研究了所谓的湖泊效应假说，即公用事业规模的太阳能设施通过模拟鸟类定位水体的视觉线索来吸引鸟类。该研究遵循了三个相互关联的主题，这些主题与鸟类被太阳能设施吸引的过程相匹配：1) 鸟类检测到有吸引力的线索（例如偏振光），导致 2) 相应地调整向太阳能设施的飞行行为，3) 导致鸟类到达太阳能设施并与之互动，可能导致鸟类死亡。实地实验的结果表明，鸟类可以看到可见光范围内的偏振光，并利用它来做出觅食决定和定位水体。太阳能电池板成像研究的结果表明，薄膜和多晶硅两种类型的电池板都会使反射的阳光偏振，与水体的反射一致。飞行中的动物显示出下降的强烈证据，但没有重新定位到太阳能设施，这与太阳能线索的吸引力一致。南加州光伏太阳能设施发现鸟类死亡的频率高于周边地区。光伏太阳能设施吸引水生栖息地鸟类可能是一个微妙的过程；然而，这种设施不太可能在任何时候都为所有水生栖息地鸟类提供湖泊的线索。这项研究的结果与湖泊效应假设基本一致，可能有助于确定减少对鸟类影响的方法（例如，破坏偏振光传输的面板技术）。证明这些解决方案可以有效降低鸟类死亡率可以降低太阳能建设和生产的监管成本，这对加州雄心勃勃的清洁能源任务和该州的纳税人来说都是有利的。
2022-climate-trends and Impacts-Summary。 ...
空气温度（图2A）接近或略高于2022年每个湖泊盆地的10年平均值。水温（图2B）随湖泊而变化，较高的水温远低于10年的平均水平。近年来，空气和水温的上升趋势在上层大湖及其盆地中尤为明显。在2022年的年度降水积累（图2C）低于除上级以外的所有湖泊盆地的10年平均值。这与近年来观察到的一般上升趋势背道而驰，尽管年际可变性很常见。水位（图2D）接近所有湖泊的10年平均水平。自2013年以来的湖泊水平在1990年代至2000年代中期持续一段时间后，湖泊水平上升了，现在又陷入了局面。