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将微生物整合到地球系统模型中以进行气候变化预测
抽象的气候变化危害人类健康，全球生物多样性和生物圈的可持续性。为了对气候变化做出可靠的预测，科学家使用了地球系统模型（ESM），这些模型（ESM）整合了在陆地，海洋和大气上发生的物理，化学和生物过程。尽管对于催化耦合的生物地球化学过程至关重要，但传统上，微生物被排除在ESM中。在这里，我们为将微生物明确整合到ESMS中的优先级，机遇和挑战的“前10名”清单。我们讨论了将粗粒度微生物信息分为功能相关类别的必要性，以及微生物迅速响应气候变化驱动因素而迅速发展的能力。微生物学家的独特位置可以收集下一代ESM所需的新颖和有价值的信息，但这需要数据协调和跨学科协作，以有效指导适应策略和缓解政策。
硬耦合水电系统模型增强了可再生能源的互补性
水和电力系统模型的软（单向）耦合是研究水资源可用性对电网性能影响的主要方法。然而，这种方法并没有明确地捕捉到电网状态与水系统层面的运营决策之间的关键动态相互依赖关系。在这里，我们解决了这一差距，并引入了一个新颖的数值建模框架，该框架将多水库系统模型和电力系统模型硬耦合起来。该框架捕捉双向反馈机制，从而使运营决策能够根据水和能源系统的状态做出。我们根据柬埔寨电网的真实案例研究评估了该框架。鉴于该国计划进一步实现电网脱碳，我们在三种电网配置上测试了该框架——原有电网和安装两种不同太阳能容量的电网。模拟实验在有反馈和无反馈的情况下进行，同时通过 1,000 个随机时间序列的流量、太阳能生产和负载探索外部强迫中的不确定性。正如我们的结果所示，水和能源系统的硬耦合降低了运营成本和二氧化碳排放量，同时增加了可再生能源的整合。在有利条件下（水库流量大且电力需求低），该系统的年运营成本节省了 44%，二氧化碳排放量减少了 53%。对水库运营和输电线路使用情况的时空分析表明，季风时间和各个电网组件之间的互连也在影响系统对硬耦合的响应方面发挥着重要作用。总体而言，像这样的模拟框架提供了一个建模框架，用于测试旨在提高水能系统性能的管理和规划解决方案。
了解长期资源计划的电力系统模型结果的初学者指南
图 1 演示了这些概念，该图显示了纽约使用大量可再生资源的电力系统的模拟运行。这种数字可能包含在综合资源计划中，以说明拟议的发电机组的预期运行方式。在此示例中，峰值需求（或最大负载）约为 35 GW，发生在 7 月 6 日，因此需要超过 35 GW 的容量才能可靠地满足需求。存储充电，即将电力转移到电池等存储设备而不是最终用户，可以增加需求，但在可变资源不生产的其他时段提供电力。例如，太阳能光伏 (PV) 仅在白天发电，总发电量根据太阳能资源波动。夜间减少的发电量通过存储和天然气发电机的电力来平衡。相反，核能发电量在整个一周期间保持稳定水平。
公里尺度的地球系统模型预穆斯特密集型...
预先注册的参与者：开尔文·德罗格梅尔（伊利诺伊大学），安德烈亚斯·普雷因（NCAR，主席），弗兰克·亚历山大（Argonne National Laboratory），Dee A Bates（伊利诺伊州Urbana-Champ），Christopher S. Brethertherthertry（Christopher S. Bretherton Instute） Chipilski（佛罗里达州立大学），Peter Dueben（ECMWF），Dale Durran（华盛顿大学），Pedram Hassanzadeh（芝加哥大学），Daniel S Katz，Daniel S Katz（伊利诺伊州Urbana-Champaign）玛格德堡（Magdeburg），Ruby Leung（Pacific Northwest National Laboratory），Maria Molina（马里兰州大学公园主席），John Shalf（劳伦斯·伯克利国家实验室），Maike Sonnewald（加利福尼亚大学戴维斯大学），邓肯·戴维斯大学，邓肯·沃森·帕里斯（duncan wats of Classion of oliver watt-mey and Instement and Instem and Instem and Insterme <预先注册的参与者：开尔文·德罗格梅尔（伊利诺伊大学），安德烈亚斯·普雷因（NCAR，主席），弗兰克·亚历山大（Argonne National Laboratory），Dee A Bates（伊利诺伊州Urbana-Champ），Christopher S. Brethertherthertry（Christopher S. Bretherton Instute） Chipilski（佛罗里达州立大学），Peter Dueben（ECMWF），Dale Durran（华盛顿大学），Pedram Hassanzadeh（芝加哥大学），Daniel S Katz，Daniel S Katz（伊利诺伊州Urbana-Champaign）玛格德堡（Magdeburg），Ruby Leung（Pacific Northwest National Laboratory），Maria Molina（马里兰州大学公园主席），John Shalf（劳伦斯·伯克利国家实验室），Maike Sonnewald（加利福尼亚大学戴维斯大学），邓肯·戴维斯大学，邓肯·沃森·帕里斯（duncan wats of Classion of oliver watt-mey and Instement and Instem and Instem and Insterme <
在GISS Modele地球系统模型中对大气棕色碳进行建模
摘要。Brown carbon (BrC) is an absorbing organic aerosol (OA), primarily emitted through biomass burn- ing (BB), which exhibits light absorption unique to both black carbon (BC) and other organic aerosols.Despite many field and laboratory studies seeking to constrain BrC properties, the radiative forcing (RF) of BrC is still highly uncertain.To better understand its climate impact, we introduced BrC to the One-Moment Aerosol (OMA) module of the GISS ModelE Earth system model (ESM).We assessed ModelE sensitivity to primary BrC processed through a novel chemical aging scheme and to secondary BrC formed from biogenic volatile organic compounds (BVOCs).初始结果表明，BRC通常贡献0.04 Wm-2的辐射效应最高的辐射效应。Sensitivity tests indicate that explicitly simulating BrC (separating it from other OAs), including secondary BrC, and simulating chemical bleaching of BrC contribute distinguishable radiative effects and should be accounted for in BrC schemes.This addition of prognostic BrC to ModelE allows greater physical and chemical complexity in OA representation with no apparent trade-off in model performance, as the evaluation of ModelE aerosol optical depth against Aerosol Robotic Network (AERONET) and Moderate Res- olution Imaging Spectroradiometer (MODIS) retrieval data, with and without the BrC scheme, reveals similar skill in both cases.Thus, BrC should be explicitly simulated to allow more physically based chemical compo- sition, which is crucial for more detailed OA studies like comparisons to in situ measurement campaigns.我们在本文结尾的Modele内包含了BRC代表的最佳实践摘要。
与模型相关的结果差异在具有扇区耦合的功率系统模型 - 量化和驱动器
德国航空航天中心（DLR），网络能源系统研究所，象征者。4, 70563 Stuttgart, Germany b Stuttgart Research Initiative on Integrated Systems Analysis for Energy (STRise), Keplerstraße 7, 70174 Stuttgart, Germany c German Institute for Economic Research (DIW Berlin), Mohrenstraße 58, 10117 Berlin, Germany d Research Center for Energy Economics (FfE), Am Bl¨utenanger 71, 80995 Munchen，德国E Reiner Lemoine Institute，Rudower Chaussee 12，12389柏林，德国柏林F学院高压设备和电网研究所，数字化和能源经济学，数字化和能源经济学（IAEW），RWTH AACHEN大学，Schinkelstraße6 52056 Aachen，德国ACHEN，DEMACHINCE ISACE ISACHENICERIADS ACHENICTION for POLIVERINGIAL POLESICTIST和ELECTRIVE） J¨agerstraße 17-19, 52066 Aachen, Germany h Institute for Power Generation and Storage Systems (PGS), E.ON ERC, RWTH Aachen University, Mathieustraße 10, 52074 Aachen, Germany i J¨ulich Aachen Research Alliance, JARA-Energy j Chair for Management Science and Energy Economics (EWL), University of Duisburg-Essen, Universit¨atsstr.11，45117德国埃森K能源经济学与理性能源使用研究所（IER），斯图加特大学，Heßbréuhlstraße49a，70565德国斯图加特，德国
使用户外锂离子储能系统模型进行 UL 9540A 安装水平测试
本报告介绍了 2020 年 6 月 19 日至 7 月 9 日在伊利诺伊州诺斯布鲁克的 UL 大型火灾测试设施中进行的三项安装级测试的结果。安装级测试包括一个模拟启动储能系统 (ESS) 单元和两个目标单元，安装在配备防爆燃通风口的国际标准化组织 (ISO) 容器内。所有测试均采用相同的锂离子 (li-ion) 电池配置进行。启动 ESS 单元包括九个模块，总容量为 28.9 kWh。每个模拟模块包含九个模拟电池。每个模拟电池由 30 个 18650 锂离子电池组成，每个模拟电池的等效容量为 99 Ah。目标单元的装载容量为启动单元的三分之一。
土壤碳浓缩和CMIP6地球系统模型中的碳气候反馈
摘要。实现气候目标需要缓解气候变化，也需要理解土地和海洋碳系统的反应。在这种情况下，全球土壤碳库存及其对环境变化的反应是关键。本文量化了CMIP6中的地球系统模型（ESMS），量化了由于大气CO 2的变化以及气候变化而导致的全球土壤反馈。一种标准方法用于计算碳含量反馈，此处将其定义为土壤碳浓缩（βS）和碳气候（γs）反馈参数，这些反馈参数也被分解为驱动土壤碳变化的过程。对CO 2的敏感性显示为占主导地位的土壤碳的变化至少达到大气CO 2的两倍。但是，发现土壤碳对气候变化的敏感性在较高的大气CO 2浓度下成为越来越重要的不确定性来源。
考虑辅助服务的生产成本建模研究混合系统模型：预印本
本论文由美国国家可再生能源实验室 (National Renewable Energy Laboratory) 撰写，该实验室由可持续能源联盟有限责任公司 (Alliance for Sustainable Energy, LLC) 运营，受美国能源部 (DOE) 委托，合同编号为 DE-AC36-08GO28308。本研究由美国能源部电力办公室的 GMLC 项目 (合同编号为 AC36- 08GO28308 (FlexPower)) 和电力办公室的高级电网建模项目 (R2D2 项目) 资助。本文表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留；出版商在接受发表本文时，即承认美国政府保留非独占、已付费、不可撤销的全球许可，可以出于美国政府目的出版或复制本论文的已出版形式，或允许他人这样做。
关于下一代地球系统模型方案的观点：朝向代表性发射途径（REP）
凯瑟琳·贝耶（Kathleen Beyer）6，格雷格·博德克（Greg Bodeker）7，奥利维尔·布歇（Olivier Boucher）12，埃里希·菲舍尔（Erich Fischer）13，福斯特24,25，克里斯·伦纳德（Chris Lennard）26，塔比亚·利斯纳（Tabea Lissner），27，亚历山大4：1,21，格伦·彼得斯28，安娜·皮拉尼29.30 ，贝德斯43：44，托库塔45，