Jeffrey作者在澳大利亚新南威尔士州的研究地点，沿着水文和地形梯度划定了三个采样区，从以白千层树为主的低地湿地森林延伸到以混交林和草为特征的高地地区。他们在每个区域对

热带气旋可以卷走鸟类和昆虫，并将它们带到很远的地方。2019年8月初，超强台风“利奇马”袭击中国大陆后，一些鸟类出现在它们以前从未出现过的地方。一项新研究揭示了它们到达那里的可能原因。鸟类和昆虫等飞行生物——有时被称为生物散射体——可能会被困在热带气旋的眼墙内，并随着气旋移动而迁移。目前，多数研究都关注生物的主动迁徙，只有少数研究使用雷达追踪被困在风暴眼内的生物。2019年8月8日，NASA的Terra卫星拍摄到了超级台风利奇马接近台湾时的图像。一项新的研究表明，鸟类和昆虫有可能被困在台风眼中。图片来源：NASA,

Computation这本期刊填补了科研人员在地球和空间科学中使用机器学习或人工智能的一个关键性空白。有了这本期刊，我们就有了一个专门的平台，可以对我们的相关研究进行严格的同行评审。”JGR:

人工智能算法未能解决天气预报中的一个关键限制。历史上，天气预报一直依赖于使用超级计算机来处理复杂的数学方程，这种方法既耗时又耗能。一个新兴的替代方案是训练人工智能(AI)来预测当前的大气条件将如何演变。然而，在一项新的研究中，Selz和Craig报告称，基于人工智能的模型未能考虑到一个对天气可预测性构成基本限制的过程：蝴蝶效应。蝴蝶效应描述的是微小扰动的后果如何迅速发展，对系统的最终结果产生重大影响，就像巴西的一只蝴蝶扇动翅膀，最终会影响德克萨斯州龙卷风的发展这个示例一样。在气象科学中，这些快速增长的不确定性通常与对流和降水有关。但这种初始变化在人工智能系统中的增长速度要比现实中慢得多，可能导致人工智能的天气预测变得不可靠。这并不意味着人工智能在天气预报方面毫无用处。目前，蝴蝶效应还不是天气预报的限制因素，因为大气测量误差仍然很大，蝴蝶效应相对可以忽略不计。在目前的测量误差水平下，人工智能可以很好地模拟中纬度条件下的天气，但Selz和Craig指出，在特殊的气象条件下，准确性可能会有所不同。科学家们或许还可以改进人工智能算法，例如，通过人工生成额外的训练数据，让这些算法了解到蝴蝶效应的影响。在大气中，微小的波动可能会以不可预测的方式增长。人工智能无法捕捉到这种所谓的“蝴蝶效应”。图片来源：NASA,

https://doi.org/10.1029/2022JD038025点击下方“阅读原文”访问Wiley

新西兰构造板块的一个新模型可以识别地震可能性增加的区域。新西兰的地震并不鲜见。科学家估计每年发生超过2万起地震，其中最致命的可能会使整个国家发生震动。该国的地震活动源于其位于澳大利亚和太平洋构造板块交界处的位置，这两个板块以每年3-5厘米的速度碰撞。了解板块相互作用的位置和方式对于确定地震风险至关重要。根据一种新的板块边界模型，新西兰的一些地区可能比之前预期的风险更大。Hirschberg和Sutherland开发了一种新的澳大利亚-太平洋板块边界的运动学模型，该模型使用断层滑动率测量，以及没有滑动率时基于物理学的估计。作者对新西兰南岛的Hope

研究人员采用一种新的高分辨率方法结合多种类型的遥感污染数据，开发出一款应用程序，可为城市通勤者绘制最健康的路线。联合国1已将改善城市的步行友好性和骑行友好性确定为一项关键目标，旨在减少对排放温室气体的汽车的依赖，提倡日常锻炼以促进公众健康。然而，增加步行和骑自行车也会带来健康风险。例如，在户外逗留的时间，加上其他因素，会增加与空气中污染物的接触。对人体健康危害最大的一类污染物包括直径小于2.5微米的可吸入颗粒，即PM2.52。据估计，全世界每年有400多万例过早死亡3可归因于这些污染物。为了帮助减少这些污染对健康的危害，Tong等人开发了一种新的方法，通过卫星观测来估计地面PM2.5浓度，并将其整合到一个移动地图应用中，该应用程序可以识别香港的交通道路，以最大限度地减少行人暴露在PM2.5中的风险。2018年1月，卫星拍摄的香港。图片来源：Axelspace

研究人员模拟研究了人类社会的八个关键方面对水文循环的影响。在全球范围内，人类每年使用约4万亿立方米的淡水，用于从作物灌溉到冷却制造设备再到发电等各种用途。在最近的一项研究中，Kåresdotter等人模拟了我们对水不可或缺的需求如何影响四个水文变量：径流、蒸散发、土壤水分和总蓄水量。研究人员从八个研究目标和过程来考察人类的用水：流域间转移(在河流流域之间移动水的系统)、水坝、水库、道路等不透水表面、家庭和工业用水需求、牲畜用水需求、灌溉农业和水“开采”(抽取地下水用于灌溉)。他们发现，这八个因素改变了所有四个水文变量，但世界不同地区的变化方向和幅度不同。日本长野县的Yasuoka大坝，水流倾泻而下。资料来源：Qurren,

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科学家们首次直接观测到被称为STEVE现象的天空辉光从明亮的红色极光弧迅速演变为薄的白色或紫色极光弧的过程。Martinis等人[2022]展示了2015年3月17日新西兰强烈地磁暴期间惊人的极光观测结果，揭示了明亮的红色极光弧是如何演变成薄的白-淡紫色极光弧的，这一现象被称为强热辐射速度增强(STEVE)。STEVE是一种新型极光现象，最早由业余极光爱好者在2018年发现。从那时起，科学家们就对STEVE的形成过程深感困惑，因为我们目前对极光物理学的理解似乎不适用于STEVE。一位公民科学家在新西兰达尼丁拍摄到的极光图像的时间演变。(左)9点27分观测到的大范围稳定极光红(SAR)弧，(中)9点51分观测到的STEVE极光弧，(右)10点02分观测到的带有绿色栅栏结构的部分极光弧。资料来源：Martinis等[2022]，图1a这些观测结果为

中国科学技术大学李泽峰研究员利用机器学习方法，总结了全球3000多个5.5级以上地震的震源时间函数特征，全景式地展示了全球地震破裂过程的相似性和多样性，深化了对地震能量释放模式的认识，对地震早期预警具有启示意义。地震是人类社会面对的重要自然灾害之一，近20年来全球中大地震已经造成近100万人伤亡，经济损失不计其数。地震破裂过程多种多样，客观衡量它们的相似性和差异性，有助于认识地震物理过程和地震震级的早期预测。然而，前人研究或是叠加多个地震的平均破裂过程，无法衡量全球地震差异范围，或是基于某些破裂特征的统计，无法做到整个破裂过程的系统比较。李泽峰研究员利用深度学习中的变分自编码器(Variational

Studio原文信息扫码阅读原文https://doi.org/10.1029/2021JA029635详见Eos

Advances原文链接：https://eos.org/editor-highlights/the-flowers-that-bloom-in-the-spring-but-laterText

Netherlands原文链接：https://eos.org/editors-vox/tools-for-improved-drought-and-flood-responseText

中国科学技术大学李泽峰课题组与牛津大学黄晖博士合作，发展了无监督学习方法，从复杂的火山地震中成功分离了长周期事件、混合事件和火山构造事件,发现2018年夏威夷基拉韦厄火山爆发前3个月，地下岩浆已经有显著的异常活动。该方法可以追踪火山爆发前数月的地下岩浆的活动，在监测火山活动、预报和预警火山灾害活动方面有重要应用前景。夏威夷基拉韦厄火山是世界上最活跃的火山之一。2018年5月到8月，基拉韦厄火山经历了一系列大规模喷发事件（图1），喷发出的岩浆覆盖了约35.5平方千米的土地，摧毁了700余所房屋，造成超过2亿美元的直接经济损失。提前了解地下岩浆活动、火山内部应力状态，预测和预警火山爆发，对于减轻火山灾害造成的人员财产损失有重要意义。虽然GPS和InSAR等大地测量仪器可以测量火山地表形变以及岩浆湖高度变化，对于火山爆发短临预警有较高的准确率，但是它们无法做到对火山活动早期岩浆状态的监测。而地震监测可以在火山出现明显地表现象前了解火山活动性，追踪内部岩浆踪迹。图1.

基于1998-2017年径流泥沙观测数据对比SAT模型和传统的水沙关系曲线(MRC)的模拟效果（SAT模型的NSE和R2均优于和传统的水沙关系曲线，提升超过20%）图4

用于量化降水误差的新指标表明，允许对流的模拟优于较粗分辨率的模拟。对复杂物理过程的模拟总是伴随着各种各样的误差。这些误差可以有不同的正负，在使用传统的性能指标，比如偏差误差指标时可能会相互抵消。Di

Society)。会议旨在为参会者提供可推动科研和职业发展的工具，提供可扩展个人关系网络的平台。2021年12月13

中国科学院大气物理研究所东亚中心贾根锁团队基于气象台站观测数据与遥感城市土地利用数据，评估了1980年以来中国区域夜间热浪观测记录中的城市化气候效应。每当热浪来袭的时候，生活在城市里的人们已经习惯于期待夜幕降临之后带来一丝丝凉意。然而，在全球气候变化的背景下，高温热浪事件频发，而晚上的凉意似乎也在渐渐褪去。经历了白天的热浪之后，夜间热浪对人体健康和能源消耗等有更为剧烈持续的影响。城市作为人口和各类社会经济活动的主要聚集地，一方面，其面临高温热浪的风险较乡村区域更大；另一方面，广泛而快速的城市土地利用扩张会进一步影响城市热岛与热浪的叠加效应。近日，中国科学院大气物理研究所东亚中心时子童博士、徐希燕副研究员与贾根锁研究员基于气象台站观测数据与遥感城市土地利用数据，评估了1980年以来中国区域夜间热浪观测记录中的城市化气候效应。这幅从飞机上拍摄的照片展示了城市上空的夜间景象，照片拍摄于2019年拍摄者：贾根锁该研究发现，1980-2017年中国区域春季和秋季夜间热浪发生频次显著增加。在城市区域夜间热浪持续时间的延长中，城市土地利用扩张的贡献率接近50%。城市土地利用扩张会导致地表蒸散发量降低，近地表风速减弱，引发更为强烈的城市热岛效应，并进一步加剧高温热浪。该研究对理解城市土地利用扩张对高温热浪的影响提供了新的思路，从而提高了对热浪与城市热岛叠加效应的认识。论文原文扫码访问原文https://doi.org/10.1029/2021GL093603引用Shi,

科学家们分析了影响2020年世界气候的事件，发现澳大利亚大火产生的烟雾影响了气温和风暴路径。科学家们在开始分析影响2020年世界气候的事件时，特别考虑到了与新冠疫情大流行相关的封锁措施，这些措施减少了排放，使许多城市的天空更加晴朗。但是研究发现，另一个完全不同的事件对全球气候产生了更直接的影响，即2019年末至2020年席卷澳大利亚的毁灭性森林大火1，喷出的滚滚浓烟到达平流层，环绕了南半球的大部分地区。2020年1月4日，野火烟雾笼罩澳大利亚东南部。图片来源：NASA这项新研究的主要作者、美国国家大气研究中心(NCAR)的科学家John

D.Bullard)常被称为“环境正义之父”。他是美国南德州大学Barbara

Currents：https://eos.org/articles/climate-change-is-intensifying-arctic-ocean-currents2.

eLightning快速演示专题：75分钟的实时会议，包括简短的概述/快速演示，以及在指定平台进行的30-45分钟问答环节。允许仅限在线的eLightning快速演示。iii.

黑碳气溶胶影响区域环境和全球气候，但其辐射和光学特性的模拟仍然存在很大的不确定性，准确量化其光学吸收仍是一个世界性难题。发表于JGR

Civilizations:https://eos.org/articles/drought-not-war-felled-some-ancient-asian-civilizations3.

青藏高原及周边地区被称为地球的“第三极”，是亚洲众多大江大河的发源地，同时也是大河泥沙的重要来源区。新加坡国立大学吕喜玺教授团队，以长江源区沱沱河为例，揭示了温度对高寒地区河流输沙的影响过程，认为全球变暖是该地区河流水沙通量增加的主要原因，降水增加是次要原因。相关成果发表于Water

Publications页面，了解更多AGU出版物相关内容。

Future开放的跨期刊特辑，现接收COVID-19相关研究论文，探索COVID-19与社会、环境和健康的关系，人类行为变化对地球环境的多重影响等。

https://eos.org/science-updates/agencies-collaborate-develop-a-cyanobacteria-assessment-network

研究还发现，世界各地的降水预报并没有受到重大影响，因为降雨预报已经能够依靠卫星观测。但今年3、4、5月，世界大部分地区相对干旱，因此作者警告说，随着飓风和季风季节的到来，降水预报可能会受到影响。

COVID-19疫情停工停产期间排放量显著减少，但通过从活性气体到颗粒物转化以及持久的区域输送，大气中形成的二次气溶胶的显著增强可能是造成此次重霾的原因。该发现作为AGU

https://news.agu.org/press-release/covid-19-lockdowns-significantly-impacting-global-air-quality/

Access)期刊，面向地球和空间科学的所有领域，发表全篇幅、高影响力的研究论文、评论和社论，旨在使整个地球和空间科学领域的重要科学进展更容易为更广大的公众获取，更加透明。

其中，东南亚、南亚、南美、非洲等地区的近赤道区域受ENSO影响最为显著。其他气候因子对火灾变化也有不同程度的贡献，其中与北大西洋海表温度有关的多个气候因子可以解释9%的火灾变化，仅次于ENSO循环。