Concentrați-vă pe Eurasia de Nord în schimbările, interacțiunile și sistemele globale ale Pământului și ale sistemelor umane
Redactori invitați
Pavel Groisman Centrul Național de Date Climatice NOAA
Shamil Maksyutov Institutul Național de Studii de Mediu Erwan Monier Institutul de tehnologie din Massachusetts Dmitry Schepaschenko Institutul Internațional pentru Analiza Sistemelor Aplicate
Domeniul de aplicare
Pentru a aborda aceste întrebări, nouă focare NEFI de cercetare au fost identificate și studiile care abordează aceste focare în nordul Eurasiei vor fi binevenite în mod special în cadrul acestei probleme de concentrare. Acestea includ:
- încălzirea Arcticii;
- schimbarea frecvenței, modelului și intensității condițiilor de mediu extreme și inclemente;
- retragerea criosferei;
- modificări ale ciclurilor terestre ale apei;
- schimbări în biosferă;
- presiuni asupra utilizării terenului;
- schimbări în infrastructură;
- acțiuni societale ca răspuns la schimbările de mediu;
- cuantificarea rolului Eurasiei de Nord în Sistemul Pământesc Global.
Datorită feedback-urilor puternice dintre Pământ și Sistemele Umane din Eurasia de Nord, se propune ca modelele de evaluare integrată să fie dezvoltate ca etapă finală a evaluării schimbărilor globale, care va include evaluarea dezvoltării durabile în Eurasia de Nord. Acest obiectiv general al efortului de modelare NEFI va permite evaluarea deciziilor economice ca răspuns la schimbarea condițiilor de mediu și justificarea eforturilor de atenuare și adaptare.
Sunt invitate majoritatea articolelor cu temă centrală, dar sunt încurajate și contribuțiile nesolicitate. Dacă credeți că aveți în pregătire un articol adecvat scrisorii de cercetare, vă rugăm să trimiteți interogarea înainte de trimitere fie echipei de publicare a jurnalului [email protected], fie editorilor invitați ai numărului enumerat mai sus. Toate articolele trebuie trimise folosind formularul nostru online de trimitere.
Articolele enumerate mai jos sunt primele contribuții acceptate la colecție și completări suplimentare vor apărea în mod continuu.
Cercetare
Revizuire
Erwan Monier et al 2017 Environ. Rez. Lett. 12 083001
Jiquan Chen et al 2018 Environ. Rez. Lett. 13 123004
Hârtii
T I Moiseenko și N A Gashkina 2020 Environ. Rez. Lett. 15 115013
Mahdi Akbari et al 2020 Environ. Rez. Lett. 15 115002
Qi Luo et al 2020 Environ. Rez. Lett. 15 115001
K M Bergen et al 2020 Environ. Rez. Lett. 15 105007
Rezumat social media
Landsat dezvăluie tendințele antropice de utilizare a terenurilor pe termen lung în Siberia și Extremul Orient rus
Gang Dong et al 2020 Environ. Rez. Lett. 15 095009
Hisashi Sato et al 2020 Environ. Rez. Lett. 15 095006
Jingya Han et al 2020 Environ. Rez. Lett. 15 045007
Alexander A Vasiliev et al 2020 Environ. Rez. Lett. 15 045001
Sistemul global de observare a climei și rețeaua globală de observare terestră au identificat permafrostul ca o „variabilă climatică esențială”, pentru care temperatura solului și dinamica stratului activ sunt variabile cheie. Această lucrare prezintă datele climatice pe termen lung și monitorizarea permafrostului în șapte situri reprezentative ale diverselor condiții climatice și de mediu din vestul Arcticii Rusiei. Regiunea de interes se confruntă cu unele dintre cele mai ridicate rate de degradare a permafrostului la nivel global. Din 1970, temperaturile medii anuale ale aerului și precipitațiile au crescut la rate de la 0,05 la 0,07 ° C an -1 și respectiv 1 până la 3 mm an -1. Ca răspuns la schimbarea climei, toate cele șapte situri examinate arată dovezi ale degradării rapide a permafrostului. Temperaturile medii anuale ale solului cresc de la 0,03 la 0,06 ° C an -1 la adâncimea de 10-12 m au fost observate în zona de permafrost continuu. Tabelul de permafrost la toate locațiile s-a redus, până la 8 m în zona discontinuă de permafrost. Trei etape ale degradării permafrostului sunt caracterizate pentru vestul Arcticului rus pe baza observațiilor raportate.
Jiaxi Yang et al 2020 Environ. Rez. Lett. 15 035010
Kiunnei Kirillina et al 2020 Environ. Rez. Lett. 15 035009
Chuanzhun Sun et al 2019 Environ. Rez. Lett. 14 125006
Alexander Polukhin 2019 Environ. Rez. Lett. 14 105007
Martin W Miles et al 2019 Environ. Rez. Lett. 14 075008
E S Izhitskaya și colab. 2019 Environ. Rez. Lett. 14 065005
Datorită desecării catastrofale, Marea Aral de astăzi este formată din câteva bazine reziduale separate, caracterizate de condiții ecologice diferite (Aralul Mare, Lacul Tshchebas, Aralul Mic). Acest studiu este primul raport privind concentrațiile de metan dizolvat în aceste bazine. Per total, au fost obținute și analizate 48 de probe de apă pentru conținutul de metan. Valorile ridicate ale metanului dizolvat în stratul anaerob al Marii Mari Aral, inclusiv în Golful Cernîșev, sunt aparent cauzate de amortizarea amestecării verticale și descompunerea materiei organice abundente în condiții anoxice. Fluxul de metan estimat de la suprafața Marii Aral este de fapt mai mare decât cel din multe alte lacuri din lume. Pentru stratul anoxic al Aralului Mare, s-au găsit anumite relații între distribuțiile de metan și alți parametri hidrochimici, inclusiv oxigenul dizolvat și hidrogenul sulfurat. În Marea Aral Mică salmatică, conținutul de metan a fost moderat. Lacul Tshchebas prezintă condiții intermediare între Marea Aral Mare și Marea Mică în ceea ce privește salinitatea și concentrația de metan. Diferențele observate de conținut de metan și distribuții în bazine reziduale separate sunt corelate cu diferențele dintre regimurile lor de amestecare și oxigenare.
Elena Parfenova et al 2019 Environ. Rez. Lett. 14 065004
Gaodi Xie et al 2019 Environ. Rez. Lett. 14 065002
Andrii Bilous et al 2017 Environ. Rez. Lett. 12 105001
Inventarul forestier și cartarea biomasei sunt sarcini importante care necesită intrări din mai multe surse de date. În această lucrare implementăm două metode pentru regiunea ucraineană Polissya: pădure aleatorie (RF) pentru predicția speciilor de arbori și k-cei mai apropiați vecini ( k-NN) pentru creșterea volumului stocului și cartografierea biomasei. Am examinat adecvarea imaginii de satelit RapidEye cu cinci benzi pentru a prezice distribuția a șase specii de arbori. Precizia RF este destul de mare:
99% pentru masca forestieră/non-forestieră și 89% pentru predicția speciilor de arbori. Rezultatele noastre demonstrează că includerea cotei ca variabilă predictivă în modelul RF a îmbunătățit performanța clasificării speciilor de arbori. Am evaluat diferite valori de distanță pentru k-Metoda NN, incluzând distanța Euclideană sau Mahalanobis, vecinul cel mai similar (MSN), gradientul cel mai apropiat vecin și analiza componentelor independente. MSN cu cei mai apropiați patru vecini ( k = 4) este cel mai precis (conform abaterii rădăcină-medie-pătrat) pentru prezicerea atributelor pădurilor din zona de studiu. k-Metoda NN ne-a permis să estimăm volumul în creștere al stocului cu o precizie de 3 m 3 ha -1 și pentru biomasa vie de aproximativ 2 t ha -1 în zona de studiu.
Xingcai Liu et al 2017 Environ. Rez. Lett. 12 115010
Dehai Luo et al 2017 Environ. Rez. Lett. 12 125002
Kumiko Takata et al 2017 Environ. Rez. Lett. 12 125012
Andre Deppermann et al 2018 Environ. Rez. Lett. 13 025008
Martin Wegmann și colab. 2018 Environ. Rez. Lett. 13 025009