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改变了21世纪气候变化的韦德尔海洋温暖和密集的水通路
摘要。水块用海洋循环的运输是全球气候系统的关键组成部分。在这种情况下，韦德尔南部的Filchner槽非常重要，因为它是跨架子爆破茂密的架子水和温暖的深水的热点。我们介绍了Lagrangian粒子跟踪实验的结果，其中包括冰架腔，其中包括冰架腔，并在南韦德尔海洋大陆架上具有涡流分辨率。通过向后和前进实验，我们评估了当今的变化与未来（SSP5-8.5）的时间切片，以延伸到Filchner Ice Bront的水的起源，以及离开它的水域的命运。我们表明，从开阔的海洋到达冰架正面的颗粒起源于2100的深度173％（中位数； 776 m，而今天为284 m），而沃特斯（Waters）将空腔朝向开阔的海洋的深度为35％（550 m，而当今为850 m）。离开大陆架的水的途径越来越多地发生在上海，而可能到达冰架的水域的架子上流动，即在更深的层，到2100年变得更加重要。同时，在向后（向前）的经验中，Filchner冰架前部和大陆架断裂（Intrease）之间的中位过渡时间减少了6（9.5）个月。总而言之，我们的研究证明了南部韦德尔海南部地区循环模式对持续的气候变化的敏感性，这对冰架基础熔体速率和局部生态系统产生了直接影响。
2023公园摘要年度报告
nyungwe是非洲最古老的雨林之一，也是卢旺达最大的森林景观，覆盖了1,019公里的茂密的Afromontane森林，竹制覆盖的山坡，草原和湿地。它位于世界两条河流和尼罗河世界两条河流的分水岭鸿沟上，提供了该国淡水的很大一部分。nyungwe是一个区域生物多样性热点，位于艾伯丁裂谷生物多样性热点内，具有令人难以置信的高物种多样性和植物，鸟类和哺乳动物的道德。超过1,068种记录的植物物种，320种鸟类和75种已知的哺乳动物，包括13种非洲灵长类动物 - 尤其是黑猩猩和难以捉摸的Hamlyn's和L'Hoest's Monkeys，Nyungwe的Rich Fauna和Fllaa和Flla and Floola又暴露于猖po式的销售，非法的矿业和农作物，其独特的是其独特的侵害。承认与卢旺达发展委员会（RDB）的成功伙伴关系，该委员会看到了阿卡格拉国家公园的生态和经济复兴，卢旺达政府邀请非洲公园在2020年签署了20年的协议，以管理公园，并确保其对野生动植物和社区的保护。Nyungwe国家公园是完整的森林和泥炭沼泽，沼泽，灌木丛和草地的所在地，为高度多样化的动植物提供了栖息地，也被国际上被认为是保护的优先地点，并且由于其最近的自然UNESCO World Endiaction Inters而言，其重要的分水岭是重要的。
使用机载激光扫描仪数据进行冠层高度生长测量的变化检测技术
摘要 本文使用 82 棵苏格兰松样本树，分析了机载激光扫描仪数据在北方森林中测量单株树高生长的潜力。使用 Toposys 83 kHz 激光雷达系统于 1998 年 9 月和 2003 年 5 月获取了照亮 50% 树梢的点云（10 个点/平方米，光束大小 40 厘米）。使用野外视距仪测量松树的参考高度和高度生长。从代表每棵树的点云中提取了三种不同类型的特征；它们是最高 z 值之间的差异、树冠 DSM 之间的差异以及对应于树冠的冠层高度直方图的第 85、第 90 和第 95 个百分位数之间的差异。与现场测量结果的最佳对应关系为 R 2 值为 0.68，RMSE 为 43 厘米。结果表明，可以使用多时相激光测量来测量单棵树的生长情况。我们还演示了一种用于树木间匹配的新算法。在基于单棵树木进行业务生长估计时需要该算法，尤其是在茂密的云杉林中。该方法基于最小化 N 维数据空间中树梢之间的距离。实验表明，使用树木的位置（来自激光数据）和高度足以提供可靠的树木间匹配。将来，匹配中还应包括第四维（树冠面积）。
苏格兰政府的林地扩张理由
苏格兰是一个相对茂密的国家。并非总是如此，当前情况是森林砍伐的几个世纪的结果，这主要是人类的活动的结果。在上个世纪初，苏格兰的林地覆盖率下降到约5％（图1）。在1919年引入了一项州造林计划，导致林地地区的稳定增长，主要是通过建立针叶树种植园，如今苏格兰的林地覆盖物约占土地面积的17％。这大约是其他欧盟国家平均水平的一半（图2），不到林地地区的四分之一，曾经覆盖苏格兰大部分地面。森林地区的扩展是英国40个可持续林业指标之一。伍德兰在帮助实现苏格兰政府对一个更成功国家的愿景方面起着独特的作用，并通过增加可持续的经济增长，为整个苏格兰蓬勃发展。与苏格兰政府的战略目标联系在一起，如图3所示。时间是正确的，考虑我们将如何通过林地扩张来增加公共福利交付。苏格兰部长已经确认了他们希望增加苏格兰林地的数量，以帮助实现苏格兰政府的战略目标，尤其是在应对气候变化和刺激经济发展方面。有价值的辩论是在更广泛的土地上发表，部长们发起了一个土地使用项目，可以探索全部土地利用政策驱动因素。当前的林地资源启动农村发展合同，并努力增加国家森林房地产的贡献，这表明了一个新的积极分娩阶段。
Semois山谷国家公园（比利时）国家公园的野生蜜蜂多样性 朝着金丝雀岛的条形码数据库用于土壤生物多样性：揭示了岛状土壤中隐性和未记录的螨虫物种多样性 可培养的嗜热细菌多样性来自Kotli Azad Jammu和Kashmir的Tata Pani Hotspring 通过在史密森尼国家自然历史博物馆收集陆地节肢动物来增强DNA条形码参考库 黑暗分类墙中的另一个裂缝：富含物种和普通的eurytomidae（膜翅目，chalcidoidea）的定制DNA条形码方案
鉴于当前的生物多样性损失率，保护必须是政府和组织保护生态系统运作并确保可持续未来的全球优先事项（Diaz 2019）。在这种情况下，发起了一个项目的呼吁，以在比利时沃伦尼亚建立前两个国家公园。在其中，半山谷于2022年12月9日正式指定了国家公园。Semois Valley国家公园（SVNP）跨越卢森堡和Namur省的28,903公顷。以其茂密的森林和河流网络而闻名，该公园主要以塞莫斯河为中心，森林占其地区86.54％。公园包含使用欧洲自然信息系统（EUNIS）分类的栖息地，其中包括介质的草原（E2--9％的NP区域），季节性湿和湿的草地（NP区域的E3-0.7％），河流和FEN磨砂膏（NP区域的F9-0.3％）。此外，SVNP的特征是由历史人类活动所塑造的独特栖息地，例如19世纪的不活动的板岩采石场，曾经是该地区板岩行业的一部分。这些以前的工业活动，曾经对瓦洛尼亚具有经济意义，现在有助于塑造公园的景观（Remacle 2007）。公园还需要覆盖15,648公顷的各种保护名称（大约占其总面积的54％；图1），包括10个Natura 2000站点。此外，它包含四个在生物学上重要的湿地，总计3.10公顷（parc National de la lavalléedela semois 2021）。在公园的大部分地区，广泛的保护地位强调了保护景观及其生物多样性的强烈区域承诺。
RAS 初赛 2024
9. 答案 (1) • 加德西萨尔湖，斋沙默尔：该湖由马哈拉瓦尔·加德西·辛格于 14 世纪修建，以满足其干旱土地的用水需求。考虑到其重要性，人们在湖周围修建了许多小寺庙和神殿，将其变成了朝圣中心和旅游景点。 • 巴萨曼德湖，焦特布尔：巴萨曼德湖位于焦特布尔-曼多尔路上，距焦特布尔约 5 公里。该湖建于公元 1159 年，最初计划作为水库供曼多尔使用。后来，巴萨曼德湖宫建在湖岸上，作为夏宫。湖周围是郁郁葱葱的绿色花园，园内有芒果树、木瓜树、石榴树、番石榴树和李子树等树木。豺狼和孔雀等动物和鸟类也称此地为家 • Gaib Sagar 湖，Dungarpu r 该湖以岸边的 Shrinathji 神殿而闻名。神殿建筑群包含许多雕刻精美的寺庙和一个核心寺庙 - Vijay Rajrajeshwar 寺庙。这座湿婆神庙展示了 Dungarpur 著名雕塑家或“shilpkars”的精湛工艺。 • Siliserh 湖，Alwar ：位于 Alwar 西南 12 公里处。Siliserh 水上宫殿位于通往 Sariska 的路上，湖泊被低矮的树木繁茂的山丘环绕。宁静的湖泊坐落在山丘之中；湖面波光粼粼，面积约 20 平方公里，四周环绕着茂密的森林，湖岸上有宏伟的纪念碑。1845 年，Maharaja Vinay Singh 为他的王后 Shila 建造了一座皇家狩猎小屋/宫殿。
2022 年俄乌战争
1 Mark Galeotti，《普京的战争：从车臣到乌克兰》（英国牛津：Osprey Publishing，2022 年）。2 同上。3 David Hambling，“乌克兰如何应对俄罗斯的‘蜂群’无人机攻势”，《福布斯》（2022 年 9 月 28 日），访问自 https://www.forbes.com/sites/davidhambling/2022/09/28/how-can-ukraine-counter-russias- swarm-drone-offensive。4 Daniel Brown，“据报道，俄罗斯的 Uran-9 机器人坦克在叙利亚表现糟糕”，Business Insider（2019 年 7 月 9 日），2022 年 12 月 13 日访问自 https://www.businessinsider.com/russias-uran-9-robot-tank-performed-horribly-in-syria-2018-7?r=US&IR=T 。5 David Hambling，“乌克兰战斗机器人加入对抗俄罗斯入侵的战斗”，福布斯（2022 年 6 月 16 日），访问自 https://www.forbes.com/sites/davidhambling/2022/06/16/ukrainian-combat-robots-join-fight-against-rus sian-invasion/?sh=5f7a0e703678 。6 Paul Scharre，《无人军队：自主武器和战争的未来》（纽约：WW Norton Company，2018 年）。7 Joseph Chapa，《远程战争道德吗？》从 7,000 英里外权衡生死问题（纽约：PublicAffairs Hatchette Book Group，2022 年）。8 Jack Watling 博士和 Nick Reynolds，“乌克兰战争为从生存到胜利铺平了道路”，皇家联合服务研究所国防和安全研究特别报告，2022 年 7 月 4 日，访问自 https://rusi.org/explore-our-research/publications/special-resources/ukraine-war-paving-road-survival-victory。9 南华早报，“自主无人机飞过中国竹林”，视频取自 https://www.youtube.com/watch?v=rPul9WKQ6oQ 。10 Edd Gent，“观看一群无人机在茂密的森林中飞行——同时保持队形”，《科学》（2020 年 12 月 16 日），取自 https://www.science.org/content/article/watch-swarm-drones-fly-through- heavy-forest-while-staying-formation 。
加利福尼亚州森林弹性的碳融资
在内华达山脉的加利福尼亚州美国河流域恢复了弹性的森林结构，可通过增加的森林碳和易于市场的生物量利用途径来产生每英亩6,100美元的碳收入，这可能会完全资助森林管理。采用动态性能基准（DPB）框架，本研究通过森林变薄，然后是开处方的火灾对恢复对高风险森林的韧性的影响。这些做法显示出初始的碳成本，但最终减少了野火的碳排放量并增加了碳存储，与无治疗的反事实情况相比，平均每英亩35 TCO 2 E的碳排放量增加了35 TCO 2 E，而市场就绪的生物量利用途径增加了另外6-23 TCO 2 E平均每英亩平均收益。治疗方法通过将碳存储从茂密，人满为患的小树转移到更多分散的，耐火的大树并使火灾后的火力严重程度（火焰长度）降低78％五年后，可以增强碳稳定性。与预处理水平相比，治疗使景观中的树木数量减少了74％，而在25年模拟结束时，碳存储量增加了6％。为了将投资者的风险降低到基于自然的解决方案中，重点是提高火灾森林中的碳稳定性并从燃料处理中产生碳收入，需要准确的预测工具。为了最大程度地确定碳效益，景观水平处理，DPB和前碳信贷的确定性至关重要。本研究表明，传统市场或新颖的碳贡献计划的碳收入可以帮助缩小加利福尼亚州森林修复的资金差距，同时强调需要创新的保护融资机制来支持生态系统的弹性和气候缓解目标。
2024020282.pdf
古吉拉特邦（Gujarat）是一个地形，从深绿色茂密的森林到鲜明的白色盐平原的州。其1660公里的海岸线是该州一些最独特的海洋物种和地理位置的所在地，这使其成为理想的矩阵，这是由于迁徙影响的众多文化，人们，人，地点和历史的熔炉。与所有迁移一起进行了各种仪式，美食，风格的礼服，博览会和节日，庆祝活动都被合并，并成为了这个令人惊讶的多元化国家必须为我们提供的一部分。这是由于贸易，商业和古吉拉特人民的敏捷而导致的，可以接受并吸引并成为所有来这里的人的一部分。一本小册子，其中包含肯德里亚·维迪亚拉亚（Kendriya Vidyalaya）学生的古吉拉特邦（Gujarat State）各个方面的信息将有助于在2020年NEP中设想的区域背景下促进印度艺术和文化。通过协作当地知识，我们的老师可以在教授各种科目的同时确保最佳学习环境。经过本地/区域知识后，学生将在教学学习过程中发现这些概念更清晰和愉快。这种知识的整合将有助于建立“ Vasudhev Kutumbkkam”的感觉，并接受该国多样性的团结。我很高兴与古吉拉特邦Kendriya Vidyalayas的所有学生和老师分享这本小册子，并且相信这本小册子将有助于整合各种科目，并为我们的学生提供有记录的实地考察。以所有的良好祝愿。这本小册子将作为了解古吉拉特邦各种风味的小补充。我向古吉拉特邦各种KV的学识渊博，热情的老师表示衷心的感谢和感谢，这些老师塑造了以一种可观的形式提出这本小册子的想法。Shruti Bhargava副专员（KVS RO Ahmedabad）
tc-ltio：激光雷达和视觉进程降解环境的紧密耦合激光偶尔惯性进程
自动移动机器人在交付，制造，耕作，采矿和太空探索的自动化中起着重要作用。尽管这些机器人在传统上依靠其与GNSS/INS系统的本地化[1]，但在室内，室内，屋顶或茂密植被的区域，在发生信号损失的情况下，会出现挑战。为了克服这一限制，已经提出了同时定位和映射（SLAM）[2]方法。猛击通常将其分为光检测和范围（LIDAR）大满贯和视觉猛击，具体取决于所用的主要传感器。LIDAR SLAM在涉及敏捷运动和复杂结构化环境的场景中具有很高的精度和鲁棒性，这是由于其能力直接使用多个射线直接测量对象和传感器之间的距离[3]。但是，由于LiDar SLAM通过匹配每种结构扫描来执行定位，LIDAR的大满贯可以在无结构的场景中退化，例如隧道，庞大的平面和走廊[4]。另一方面，视觉猛击，利用RGB图像的纹理信息可以在无结构环境中起作用，因为它依赖基于纹理的特征，即使在缺乏明确的结构元素的场景中，也可以提取这些特征[5]。然而，视觉大满贯的规模估计有弱点，并且可以在照明条件下快速变化。为了解决LiDAR和Visual Slam的局限性，已经提出了各种LiDAR视觉大满贯方法，这些方法同时整合了LiDar和Visual Sensor的信息[6-8]。这些方法可以有效地处理结构和，因为这些方法大多数都依赖于松散耦合的方式（系统间融合）[6，7]，这两个系统中的故障都会导致总体猛击失败。为了解决松散耦合方式的弱点，已经提出了紧密耦合的方法（功能间融合）[8]。