수명이 짧은 식물종은 기후에 더 민감합니다. 무료 기술 라이브러리 뉴스

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수명이 짧은 식물 종은 기후에 더 민감합니다.

31.03.2021

생성 시간이 짧은 식물 종은 생성 시간이 긴 식물 종보다 기후 변화에 더 민감합니다. 이것은 독일 통합 생물다양성 연구 센터(iDiv), 마틴 루터 대학교 할레-비텐베르크(MLU) 및 환경 연구 센터의 과학자들이 수행한 합성 연구 결과 중 하나입니다. 헬름홀츠(UFZ).

국제 팀은 식물 개체군이 기후 변화에 어떻게 대응하고 있는지에 대한 질문에 답하기 위해 유럽과 북미를 중심으로 전 세계에서 사용할 수 있는 데이터를 종합적으로 수집했습니다. 이 연구는 생성 시간과 같은 식물의 특성이 종들이 기후 변화에 얼마나 민감한지를 예측할 수 있음을 보여줍니다. 이는 기후 변화로 인해 가장 주의를 기울여야 하는 식물 종을 예측하는 데 중요합니다.

기후 변화는 식물 다양성에 대한 가장 큰 위협 중 하나로 간주됩니다. 세계의 어느 지역과 어떤 종이 기후 변화의 위협에 특히 취약한지를 아는 것은 올바른 방식으로 보전 정책의 우선 순위를 정하는 데 중요합니다.

워크숍에서 국제 전문가들을 모으는 iDiv sDiv 합성 센터 내에서 작업 그룹은 인구 성장률을 정량화하는 모든 장기 식물 연구를 모았습니다. 그들은 연구 기간 동안의 기후 요인, 특히 강우량과 기온이 인구 증가율에 어떻게 영향을 미치는지 평가했습니다. 그 후, 그들은 세대 길이와 같은 식물 종의 특징이 과거에 식물 개체군의 성장률이 기후 변화에 얼마나 빨리 반응했는지에 어떻게 영향을 미치는지 테스트했습니다.

과학자들은 수명이 기후 변화에 대한 종의 감수성을 나타내는 유용한 지표라는 것을 보여줄 수 있었습니다. 평균적으로 몇 년에 불과한 짧은 수명을 가진 식물이 장수종보다 훨씬 더 많은 기후 극한으로 고통받는 것으로 밝혀졌습니다. 기후 변화의 주요 제한 요소는 온도 상승 자체가 아닙니다. 강우량은 온도보다 식물 개체군에 XNUMX배의 영향을 미칩니다.

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미니 에어컨 소니 레온 포켓 5 09.05.2024

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우주선을 위한 우주 에너지 08.05.2024

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데이터 처리용 양자 컴퓨터 10.08.2013

물리학자 Seth Lloyd는 대규모 데이터 세트에서 패턴을 찾는 것은 가까운 미래에 양자 컴퓨터를 사용할 수 있는 작업이라고 말합니다.

대규모 데이터 세트에서 패턴을 자동으로 검색하는 것은 기계 학습 분야에 속하는 작업입니다. "(머신 러닝 방법의) 장점은 데이터 세트의 개별 기록을 (수동으로) 분석하지 않고도 패턴을 찾을 수 있다는 것입니다. 예를 들어 인간 DNA의 전사체에서 패턴을 식별하는 것에 대해 이야기하는 경우 이러한 패턴을 검색할 수 있습니다. 예를 들어 자신의 기록과 같이 각 개인이 안전하게 보관할 수 있는 방법입니다."라고 Lloyd가 설명했습니다. 이제 그는 양자 컴퓨터를 위한 그러한 기계 학습 알고리즘을 개발하고 있습니다.

미국 매사추세츠 공과대학(Massachusetts Institute of Technology)의 세스 로이드(Seth Lloyd)는 자신의 책 "프로그래밍(Programming)"의 러시아어 번역 프레젠테이션에서 "데이터에서 패턴 검색 - 양자 컴퓨터가 곧 유용할 작업이라고 생각합니다. 우주 ", 양자 기술에 관한 두 번째 국제 회의의 틀에서 개최되었습니다.

"(지금까지는 양자 컴퓨터가 주로 사용되었습니다) 다른 양자 시스템이 어떻게 작동하는지 모델링하고 이해합니다. 우리는 양자 시스템이 어떻게 잘 작동하는지 이해하지 못하지만 양자 시스템을 이해하는 데 도움이 될 양자 컴퓨터를 구축할 만큼 충분히 이해합니다. 이것이 현시점에서 주된 용도라고 생각합니다."라고 물리학자가 설명했습니다.

현대 러시아 역사상 가장 큰 과학 포럼 중 하나인 양자 기술에 관한 두 번째 국제 회의가 최근 모스크바에서 개최되었습니다. 회의는 모스크바 시의 과학, 산업 정책 및 기업가 정신과 RVC OJSC의 지원으로 러시아 양자 센터에서 조직했습니다.

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