国产肉丝女
地区:山西省
  类型:塞舌尔剧
  时间:2024-07-03 16:33
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  中新网北京7月3日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下学术期刊《自然-通讯》最新发表一篇气候变化研究论文称,相比过去250年,阿拉斯加朱诺冰原自2005年以后的冰流失速度加快。

  这项研究发现,阿拉斯加朱诺冰原2015年至2019年面积缩小的速度是1979年至1990年间的5倍。论文作者提醒说,这一趋势的持续可能会让冰川退缩超出可能恢复的程度。

雪崩峡谷显示出陡峭的冰川裂谷,背景是吉尔基冰川(图片来自Bethan Davies)。施普林格·自然/供图

  该论文介绍,已有研究表明,气候驱动的冰川和冰原的冰流失会导致海平面上升,预计到2100年,阿拉斯加仍将是造成这一影响的最大地区。阿拉斯加冰川对气候变化格外敏感,因为这里的冰川通常“头重脚轻”(海拔越高面积越大),而且位于高原上。此外,这些因素使得阿拉斯加冰川更容易出现临界行为,即超过某个临界点会导致不可逆的衰退。要了解气候变化对这些冰川的影响,需要阿拉斯加冰川变化的长期记录。

朱诺冰原吉尔基(Gilkey)冰川上的沃恩刘易斯冰瀑(图片来自Bethan Davies)。施普林格·自然/供图

  在本项研究中,论文第一作者兼通讯作者、英国纽卡斯尔大学Bethan Davies和合作者一起,利用历史记录、航拍照片、3D地形图和卫星图像重建了朱诺冰原在过去250年里的冰川行为。他们观察到在1770年至1979年间,冰川体积以每年约0.65立方千米的速度稳定减少;在1970年至2010年间,加速到了每年约3立方千米,随后在2010年至2020年间近乎翻倍,达到每年5.9立方千米;在2010年至2020年间冰川加速流失的同时,冰川变薄速度也比1979年至2000年间高1.9倍,冰原破碎程度加剧。

  论文作者认为,冰原积累面积的减少正在造成一个正反馈循环,深色岩石等表面的暴露降低了阳光反射率,进一步造成了冰川退缩。

在朱诺冰原塔库冰川平坦的高原地区滑雪(图片来自Bethan Davies)。施普林格·自然/供图

  论文作者总结指出,他们的研究结果表明,一种物理机制可能导致冰原走向不可逆的冰川退缩临界点。这项加深对阿拉斯加冰川流失机制的理解,或有助于改善对近未来海平面上升的预期。(完)

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杨智钧
最新评论(770+)

陈庆麟

发表于2分钟前

回复 陈宛惟 :人工智能凭借其广泛的渗透性、3😅🟣💑较强的替代性、🥄◽🛹明显的协同性、✅🦸&突出的创新性、🥿🗡全面的赋能性、🐀📙😮强大的自生成性等特征,🏬💑🥀通过与制造业深度融合,👦🌉👐👻加快推进新型工业化。🚽🕰从渗透性看,⛹🎠🌌🎅人工智能作为通用性目的技术,🚴🚟能够深度融入制造业各环节及上下游产业链,🌊💍🚑🎁对产业发展起到赋能、🍆🩲🥔😇赋智、🕋🦑🎈🗺🍉赋值作用。😆🪒🎲🧜从替代性看,🏠🔂人工智能除了对劳动力要素的直接替代,🧄✊🦄🚱还表现出对高强度、⛹🚘高难度劳动过程的间接替代,🎂🤼以及对人的脑力活动的逐渐深层替代。🔊♓🔛📯🟢人工智能将在更多领域和岗位实现自动化、🪐🦓😃智能化替代,▪🆖从而优化要素投入结构,🏊🖲提升全要素生产率。🕌🐐📮从协同性看,☦🌔🪂🗣人工智能将消费领域、🧓😔🦽🤢生产领域及流通和分配领域有机衔接在一起,⏪🔮👖有助于提升整个社会再生产过程的协调性、©💙🤱🗡🛄有序性和高效性。🐳🧶从创新性看,▶🌋🧭人工智能通过深度学习与快速迭代,🍎🧏📙能够实现技术的自我进化和自我升级,🧎🎧🥐😳进而引致整个行业领域的优化升级。🍜🌸❗从赋能性看,🌬↙🗑😷人工智能可以赋能各生产要素向多元化、🥴🦹🛀高级化和复杂化方向发展,🌋🀄😁实现要素属性的延伸。⏲💧🎐🚻🥝被赋能的要素表现出价值创造的“乘数倍增效应”,🗃🐂🥻实现要素价值的显著增值。😨😃💅从自生成性看,🛳💏🍦人工智能不仅具备传统的分析、🛤💊🔖判断和决策功能,🤝🥁🚏还具有基于自我学习归纳的再演绎和创新属性,☦💪🛠🔁进一步加速人工智能模型从决策式、🆕👵🔯分析式向生成式的跃升演化。📉⏸⬜🚝目前,⏹🤑💅👬以生成式人工智能等为代表的智能经济活动正在快速增长,🍃🧴🍬🍾🔻越来越多面向垂直场景的行业大模型涌现出来,🔍🚨📯🗽并成为推动制造业智能化改造与数字化转型、🔜💺🧿🦗加快推进新型工业化,🎳😪😛进而培育发展新质生产力的新引擎。📆🔛🎒🎦


李文蓁

发表于3分钟前

回复 张致远 :3月21日电 据中国老龄协会网站消息,🔄🧱🛺💶2024年3月21日上午,🟫🌷🈵🚰中国老龄协会在北京发布2023年度全国老年人权益保护典型案例。🌏🧓📁🟠


张珮莲

发表于2分钟前

回复 李于婷 :国际最新研究:阿拉斯加朱诺冰原冰流失加速 或致冰川退缩难以恢复


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