Predicting global landslide spatiotemporal distribution： Integrating landslide susceptibility
专题05 阅读理解D篇(2024年新课标I卷) (专家评价+三年真题+满分策略+多维变式) 原卷版
《2024年高考英语新课标卷真题深度解析与考后提升》专题05阅读理解D篇（新课标I卷）原卷版(专家评价+全文翻译+三年真题+词汇变式+满分策略+话题变式)目录一、原题呈现P2二、答案解析P3三、专家评价P3四、全文翻译P3五、词汇变式P4(一)考纲词汇词形转换P4(二)考纲词汇识词知意P4(三)高频短语积少成多P5(四)阅读理解单句填空变式P5(五)长难句分析P6六、三年真题P7(一)2023年新课标I卷阅读理解D篇P7(二)2022年新课标I卷阅读理解D篇P8(三)2021年新课标I卷阅读理解D篇P9七、满分策略（阅读理解说明文）P10八、阅读理解变式P12 变式一：生物多样性研究、发现、进展6篇P12变式二：阅读理解D篇35题变式（科普研究建议类）6篇P20一原题呈现阅读理解D篇关键词: 说明文;人与社会;社会科学研究方法研究;生物多样性; 科学探究精神;科学素养In the race to document the species on Earth before they go extinct, researchers and citizen scientists have collected billions of records. Today, most records of biodiversity are often in the form of photos, videos, and other digital records. Though they are useful for detecting shifts in the number and variety of species in an area, a new Stanford study has found that this type of record is not perfect.“With the rise of technology it is easy for people to make observation s of different species with the aid of a mobile application,” said Barnabas Daru, who is lead author of the study and assistant professor of biology in the Stanford School of Humanities and Sciences. “These observations now outnumber the primary data that comes from physical specimens(标本), and since we are increasingly using observational data to investigate how species are responding to global change, I wanted to know: Are they usable?”Using a global dataset of 1.9 billion records of plants, insects, birds, and animals, Daru and his team tested how well these data represent actual global biodiversity patterns.“We were particularly interested in exploring the aspects of sampling that tend to bias (使有偏差) data, like the greater likelihood of a citizen scientist to take a picture of a flowering plant instead of the grass right next to it,” said Daru.Their study revealed that the large number of observation-only records did not lead to better global coverage. Moreover, these data are biased and favor certain regions, time periods, and species. This makes sense because the people who get observational biodiversity data on mobile devices are often citizen scientists recording their encounters with species in areas nearby. These data are also biased toward certain species with attractive or eye-catching features.What can we do with the imperfect datasets of biodiversity?“Quite a lot,” Daru explained. “Biodiversity apps can use our study results to inform users of oversampled areas and lead them to places – and even species – that are not w ell-sampled. To improve the quality of observational data, biodiversity apps can also encourage users to have an expert confirm the identification of their uploaded image.”32. What do we know about the records of species collected now?A. They are becoming outdated.B. They are mostly in electronic form.C. They are limited in number.D. They are used for public exhibition.33. What does Daru’s study focus on?A. Threatened species.B. Physical specimens.C. Observational data.D. Mobile applications.34. What has led to the biases according to the study?A. Mistakes in data analysis.B. Poor quality of uploaded pictures.C. Improper way of sampling.D. Unreliable data collection devices.35. What is Daru’s suggestion for biodiversity apps?A. Review data from certain areas.B. Hire experts to check the records.C. Confirm the identity of the users.D. Give guidance to citizen scientists.二答案解析三专家评价考查关键能力，促进思维品质发展2024年高考英语全国卷继续加强内容和形式创新，优化试题设问角度和方式，增强试题的开放性和灵活性，引导学生进行独立思考和判断，培养逻辑思维能力、批判思维能力和创新思维能力。
基于随机森林算法高分土壤湿度产品的构建与评估
现代电子技术Modern Electronics TechniqueDec. 2023Vol. 46 No. 242023年12月15日第46卷第24期0 引 言干旱通常发生在农作物生长的重要时期，是影响农业生产最为严重的自然灾害[1]。
湖南地处青藏高原下方，是南北冷暖空气主要交汇地，地形多样、气候复杂，旱灾风险高，抗旱形势严峻。
2013年中国南方13省遭遇重大旱灾，湖南粮食减产超过16亿斤，是受灾最为严重的省份之一。
在全球气候变暖背景下，湖南天气气候极端事件增多增强，2022年湖南干旱覆盖范围广、持续时间长，创造了1961年以来最强高温干旱纪录，给农业生产带来了严重影响。
干旱灾害防御在湖南一直受到高度重视。
干旱过程与大气状态、土壤质地类型、土壤含水量及植被情况等多种因素相关。
其演变过程极其复杂，时间空间变化随机性强，不同地区干旱特征和趋DOI ：10.16652/j.issn.1004‐373x.2023.24.027引用格式：朱宏武，罗丹，朱亮，等.基于随机森林算法高分土壤湿度产品的构建与评估[J].现代电子技术，2023，46（24）：153‐158.基于随机森林算法高分土壤湿度产品的构建与评估朱宏武1，2， 罗 丹3， 朱 亮1， 贺 炜1（1.湖南省气象信息中心， 湖南 长沙 410118； 2.气象防灾减灾湖南省重点实验室， 湖南 长沙 410118；3.湖南省气象服务中心， 湖南 长沙 410118）摘 要： 以湖南地区干旱精细化监测业务需求为牵引，基于多源卫星遥感、实时地面观测、中国气象局模式等资料，应用随机森林学习算法，建立土壤湿度因子与降水、地温、地表反照率、蒸发、植被覆盖等多种卫星遥感影响因子的降尺度模型，研制一种高分辨率土壤湿度产品（1 km×1 km ）。
对建模形成的高分辨率产品进行评估，结果表明，该产品能够很好地模拟湖南地区0~10 cm 土壤湿度时空变化，平均偏差为-0.01 m 3/m 3，相关系数为0.9，在旱情较重的夏秋季准确性较高。
基于循环神经网络的欧亚中高纬夏季极端高温年代际预测模型研究
基于循环神经网络的欧亚中高纬夏季极端高温年代际预测模型研究作者：索朗多旦黄艳艳陈雨豪王会军来源：《大气科学学报》2024年第02期摘要近幾十年来频繁发生的极端高温事件严重威胁着自然生态系统、社会经济发展和人类生命安全。
针对生态环境脆弱的欧亚中高纬地区，首先评估了当前主流动力模式（CMIP6 DCPP）对于该地区夏季极端高温的年代际预测水平，并构建了基于循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）的年代际预测模型。
多模式集合平均（Multi-Model Ensemble，MME）的评估结果显示，得益于大样本和初始化的贡献，当前动力模式对于60°N以南区域（South Eurasia，SEA）展现了预测技巧，准确预测出了其线性增长趋势和1968—2008年间主要的年代际变率，然而模式对于60°N以北区域（North Eurasia，NEA）极端高温的年代际变率几乎没有任何预测技巧，仅预测出比观测低的线性增长趋势。
基于86个初始场的动力模式大样本预测结果，RNN将2008—2020年间NEA和SEA极端高温的年代际变率预测技巧显著提高，距平相关系数技巧从MME中的-0.61和-0.03，提升至0.86和0.83，均方差技巧评分从MME中的-1.10和-0.94，提升至0.37和0.52。
RNN的实时预测结果表明，在2021—2026年，SEA区域的极端高温将持续增加，2026年很可能发生突破历史极值的极端高温事件，NEA区域在2022年异常偏低，而后将呈现波动上升。
关键词极端高温;DCPP;年代际预测;循环神经网络在全球气候变暖的背景下，自20世纪50年代以来，全球大部分地区极端高温事件频率增加，持续时间延长（Alexander et al.，2006;孙建奇等，2011），呈现出明显的非线性增长，并且事件越极端，其发生频率的增长百分比越大（IPCC，2021）。
2020年11月21日托福听力答案解析
2020年11月21日托福听力答案解析Conversation 1讲一个女生在杂志上看到一个关于iceberg的文章，觉得很有意思，就来问professor，想用这个做project，professor表示赞成鼓励，后来又讲了一个air beam，这个东西的特点和它的名字相关，最后professor询问女生去不去某个活动，女生表示不太想去。
-TPO部分对应参考 (TPO2-C1)Lecture 1讲的是玛雅毁灭的原因，有一种说法是干旱。
气候学家说发现了一种G开头是物质(TPO里一个cave里面提过这种物质)。
在玛雅一个城市附近的lake里，说明气候很干旱。
后来又有研究发现，说是一个城市并不是因为干旱而毁灭的，具体原因忘了。
后来说研究了很多wetland anima，发现绝大部分都有数量下降。
最后说因为玛雅人砍伐树林过度产生了很严重的后果。
-TPO部分对应参考(TPO32-L3)-TPO对应词汇environmentalprotection 环境保护environmentally-friendly环保的preservev.保护，保存污染：pollute,pollution, pollutantcontaminantn.污染物contaminatev.污染ecosystem生态系统ecologyn.生态学antisepticadj.防腐的atmosphericpollution大气污染preservev.保护disastrous灾难性的, devastation破坏, havedisastrous effec t on…对。
有灾难性的影响危害植物：vegetation植被,deforestation森林消失tropicalrain forest热带雨林landslide山体滑坡, mudslide泥石流危害环境：Landscape自然风景carbondioxide二氧化碳,acidrain酸雨(erode腐蚀)greenhouseeffect温室效应(worsening,deteriorate, deterioration恶化) globalwarming世界变暖unleadedpetrol无铅汽油Lecture 2讲的是很难确定一些物种是不是endangered。
植被指数 python
植被指数 python植被指数的 Python 实现简介植被指数是一种遥感技术，用于量化和比较植被的健康状况和数量。
它通过分析特定波段的反射率来得出，这些波段对植被敏感。
在 Python 中，可以使用各种库来计算植被指数，例如 NumPy、SciPy 和 GDAL。
常用的植被指数归一化植被指数 (NDVI)：NDVI 基于近红外 (NIR) 和红光波段，反映叶绿素含量和植物活力。
归一化差异植被指数 (NDVI)：NDVI 基于 NIR 和红光波段，但使用了差值而不是比值，以提高对植被浓密区的敏感性。
增强型植被指数 (EVI)：EVI 是一种改进的 NDVI，考虑了大气散射和土壤背景的影响。
土壤调整植被指数 (SAVI)：SAVI 是一种适用于低密度植被区域的 NDVI 变体，考虑了土壤亮度。
Python 实现以下代码段展示了如何使用 NumPy 计算 NDVI：```pythonimport numpy as np# 加载波段数据nir_band = np.load('nir_band.npy')red_band = np.load('red_band.npy')# 计算 NDVIndvi = (nir_band - red_band) / (nir_band + red_band)```应用植被指数在各种遥感应用中得到了广泛应用，例如：监测作物健康状况和产量评估森林砍伐和退化识别干旱和洪水等环境压力研究土地覆盖变化和植被格局注意事项植被指数受到大气条件和观测几何的影响，因此在使用时需要考虑这些因素。
不同的植被指数对特定植被类型的敏感性不同，因此选择合适的方法至关重要。
植被指数是一种相对值，不同场景之间的比较应谨慎进行。
结论植被指数是一种强大的工具，可用于定量评估植被状况。
通过使用 Python 等编程语言，可以轻松高效地计算各种植被指数，将其用于广泛的遥感应用程序。
ROMSTOOLS中文翻译
ROMSTOOLS中文翻译表的内容介绍安装系统要求获取文件教程︰南部格拉示例入门︰处理输入的文件构建网格让风和其他表面通量初始和侧边界条件得到的径流强迫编译模型配置参数︰param.hcppdef.h数值模拟和物理选项︰编译脚本︰运行模式长时间的模拟得到的结果诊断程序潮汐生物地球化学年度间模拟表面的强迫数据得到从CFSR（推荐）NCEP2再分析获取表面强迫数据每月气候学数据获取侧边界条件运行年际运行的模型嵌套嵌套网格的制备编译和运行模型海洋预报︰Forecat_tool参考书目吉尔达斯由布莱特PenvenPatrickMarcheiello和Laurent鲁研究所倒leDéveloppement（税务局）44大道de敦刻尔克，CS90009法国介绍区域海洋建模系统(ROM)是新的一代海洋环流模式（Shchepetkin和威廉姆斯，2005年），已专为区域海洋系统的准确的模拟。
读者可参考Shchepetkin和威廉姆斯（2003年）、Shchepetkin和威廉姆斯（2005年）为模型的完整描述。
ROM已经申请区域模拟研究各种不同地区的世界海洋（例如Marcheielloetal.，2003年;Penvenetal.，2001年;麦克格雷迪etal.，2002年;海德福格尔等人，2000年;DiLorenzoetal.，2003年;Blanke等人，2002年）。
若要执行区域模拟ROM，建模者需要提供特定格式的多个数据文件︰水平网格，海底地形表面强迫、侧边界条件......他还需要对模型输出分析。
这里描述的工具原本是为了执行这些任务。
目标是要能够建立一个标准的区域模型配置在最短的时间。
安装在ROMSTOOLS包中包含所有其他必要Matlab工具箱（即海-气、面具、netcdf或m_map......）。
全球数据集，例如地形（史密斯和桑德，1997年），水文（Conkright等人，2002年）或地表通量（DaSilvaetal.，1994年），也被包括在内。
基于PredRNN++模型对南海中尺度涡旋的预测研究
doi: 10.11978/2023060基于PredRNN++模型对南海中尺度涡旋的预测研究赵杰, 林延奖, 刘燃, 杜榕复旦大学大气与海洋科学系, 上海 200438摘要: 基于26年的海表面高度异常、海表面风速异常、海表面温度异常资料, 利用时空序列预测模型PredRNN++, 本文预报 1~28d 时效的南海中尺度涡旋轨迹和南海西部偶极子活动。
结果表明, PredRNN++模型能从整体上考虑整个南海区域时空演变特征和环境风场、温度场的作用, 在短期(1~2周)、中期(3~4周)预报上具有良好的性能。
该模型具备一定预报涡旋产生、消亡的能力, 且能将涡旋轨迹4周预报误差控制在42.1km, 对于生命时长小于100d 的涡旋生命中期的位置、振幅预报误差小。
此外模型在8—11月份的月平均、4天平均下的任意时间点和任意预报时效下均能较好地追踪到偶极子结构的演变、强度变化, 偶极子涡旋相关属性预报误差最小且存在年际、类型差异, 2017年涡旋1~4周振幅位置、预报、半径误差最小, 分别为40~60km 、3~5cm 、20~40km, 且气旋涡位置预报效果优于反气旋涡。
关键词: 中尺度涡旋; 越南偶极子; 海洋预报; 深度学习中图分类号: P731.3 文献标识码: A 文章编号: 1009-5470(2024)01-0016-12Prediction of mesoscale eddies in the South China Sea based on the PredRNN++ modelZHAO Jie, LIN Yanjiang, LIU Ran, DU RongDepartment of Atmospheric and Oceanic Science, Fudan University, Shanghai 200438, ChinaAbstract: Based on 26 years of data on sea level anomalies, sea surface wind speed anomalies, and sea surface temperature anomalies, using the spatiotemporal series prediction model PredRNN++, this paper predicts the trajectory of mesoscale eddies in the South China Sea and dipole activity in the western South China Sea over a period of 1 to 28 days. The results indicate that the PredRNN++model can comprehensively consider the spatiotemporal evolution characteristics of the entire South China Sea region and the role of environmental wind and temperature fields, and has good performance in short-term (1~2weeks) and medium-term (3~4weeks) forecasting. This model has the ability to predict the generation and disappearance of eddies to a certain extent, and can control the 4-cycle prediction error of eddy trajectories to 42.1 km. For eddies with a lifespan of less than 100 days, the mid-term position and amplitude prediction error are small. In addition, the model can better track the evolution and intensity change of dipole structure at any time point under the monthly average, 4-day average and any forecast time effect in August-November. The prediction error of dipole eddy related attributes is the smallest and there are interannual and type differences. In 2017, the amplitude position, prediction and radius error of eddy 1-4 cycles are the smallest, which are 40~60 km, 3~5 cm and 20~40 km respectively, and the prediction effect of cyclone position is better than that of anticyclone.Key words: mesoscale eddies; dipole off eastern Vietnam; ocean forecast; deep learning收稿日期：2023-05-12; 修订日期：2023-06-08。
CMA-GEPS_极端温度预报指数及2022_年夏季极端高温预报检验评估
doi:10.11676/qxxb2024.20230017气象学报CMA-GEPS极端温度预报指数及2022年夏季极端高温预报检验评估*彭 飞 陈 静 李晓莉 高 丽PENG Fei CHEN Jing LI Xiaoli GAO Li1. 中国气象局地球系统数值预报中心，北京，1000812. 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室，北京，1000813. 中国气象局地球系统数值预报重点开放实验室，北京，1000811. CMA Earth System Modeling and Prediction Centre，Beijing 100081，China2. State Key Laboratory of Severe Weather，Chinese Academy of Meteorological Sciences，Beijing 100081，China3. Key Laboratory of Earth System Modeling and Prediction，China Meteorological Administration，Beijing 100081，China2023-02-08收稿，2023-11-03改回.彭飞，陈静，李晓莉，高丽. 2024. CMA-GEPS极端温度预报指数及2022年夏季极端高温预报检验评估. 气象学报，82（2）：190-207Peng Fei， Chen Jing， Li Xiaoli， Gao Li. 2024. Development of the CMA-GEPS extreme forecast index and its application to verification of summer 2022 extreme high temperature forecasts. Acta Meteorologica Sinica， 82（2）:190-207Abstract Extreme Forecast Index (EFI) provides an effective tool to extract extreme weather information from ensemble forecasts. To improve the ability of the CMA global ensemble prediction system (CMA-GEPS) for extreme weather forecast and address the difficulty of reasonably calculating the model climate distribution due to small samples of historical forecasts by CMA-GEPS and the lack of re-forecast data, this study develops a method to build the model climate distribution required by EFI using insufficient samples of deterministic forecasts. Based on the CMA global high-resolution (0.25°×0.25°) deterministic operational forecast data from 15 June 2020 to 22 July 2022, the model climate distributions are constructed for each month at different forecast lead times (1—10 d) that match the lower-resolution (0.5°×0.5°) CMA-GEPS forecast model version through extending the forecast samples in both time and space. By employing the operational forecast data of CMA-GEPS and the ERA5 reanalysis data, the forecast ability of CMA-GEPS for extreme high temperature in four representative regions both domestic and abroad for the summer of 2022 (June to August) is evaluated. Results from the relative operating characteristic curve show that the CMA-GEPS EFI has the ability to detect extreme high temperature within the short- and medium-range forecast lead times of 1—10 d. Taking the maximum TS score as the criterion, the critical threshold of EFI for issuing warning signals of extreme high temperature is determined. The forecast ability of EFI decreases with increasing forecast lead time, and different performances exhibit in different regions: the forecast ability for extreme high temperature in the middle and lower reaches of the Yangtze river in China is higher than that in North China for all lead times; the forecast ability of EFI in western Europe is better than that in central Europe for the 1—7 d lead times, yet the EFI forecast ability in central Europe for the 8—10 d lead times is better. Above results are related to the variation of ensemble forecast quality of 2 m temperature with forecast lead time and spatial location. Evaluation results from the economic value model reveal that risk decisions based on the EFI forecast information demonstrate certain economic values and reference values. Analysis results from a* 资助课题：国家自然科学基金专项项目（42341209）、国家重点研发计划项目（2021YFC3000902）、国家自然科学基金项目（U2242213、41905090、42175015）。