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《研究显示，亚马逊、北美和南美的气候模式相互关联》

  • 来源专题：物理海洋学知识资源中心
  • 编译者： 张灿影
  • 发布时间：2020-10-23

  • 阿肯色大学的研究人员利用他们最新开发的亚马逊河流域树木年轮年表，建立了亚马逊河流域气候模式与南北美洲大部分地区之间的联系。这一发现有助于研究人员更好地理解大规模气候极端现象和厄尔尼诺现象的影响。树木生长是公认的气候指标。通过将亚马逊东部Rio Paru流域发现的Cedrela odorata树木的生长年轮与北美和南美洲数百个类似年表进行比较，科学家们发现了两个地区树木生长和降水分布之间存在相反的变化趋势。亚马逊地区的干旱与美国西南部、墨西哥和巴塔哥尼亚的潮湿有关，反之亦然。研究人员认为，这一过程是由厄尔尼诺现象驱动的，厄尔尼诺现象会影响赤道附近的表面风场。厄尔尼诺现象是一种大范围不规则发生的气候模式，与太平洋异常温暖的海水有关。研究人员表示，与北美洲和南美洲温带地区数百个年轮年表相比，亚马逊河流域新的Cedrela年表记录了在大面积砍伐森林或人为造成气候变化之前的几个世纪里气候和生态系统的变化。亚马逊河流域的大部分降雨记录只能追溯到70年前，但塞德雷拉斯的寿命为200~300年，从而提供了有价值的降雨指标，可以预测人类影响气候变化的时间。研究人员指出，在过去40年里，亚马逊河流域的干旱和洪水极端情况有所增加，这就存在一个问题：人类引起的气候变化和森林砍伐是否正在影响亚马逊的气候。尽管这仍然是一个悬而未决的问题，但基于Cedrela的更长的降水记录表明，过去曾出现过降雨极端的时期，而目前的极端降雨可能部分是由于自然气候节律造成的。
    相关论文链接：https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/ababc6
    （郭亚茹 编译；於维樱 审校）

  • 原文来源：https://researchfrontiers.uark.edu/climate-patterns-linked-in-amazon-north-and-south-america-study-shows/
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  • 《亚马逊技术官透露2021年改变世界的八大技术趋势》
    • 来源专题：光电情报网信息监测服务平台
    • 编译者：husisi
    • 发布时间：2020-12-21
    • 2020年12月18日，在为期三周的亚马逊re:Invent全球大会即将闭幕之际，亚马逊全球副总裁、首席技术官Werner Vogels博士发表压轴演讲，分享了他对2021年的科技趋势的预测。Werner也回顾了2020年，他表示，2020年是如此的与众不同，无论企业还是政府机构，工作和运营方式都彻底发生了改变。而帮助我们应对巨变的，是科技。在线课堂帮助孩子们继续接受教育，在线会议代替商务会议室、酒吧咖啡厅会面，在线视频让人们继续拥有电影之夜，科技帮助人们养家糊口、教育孩子和工作协同，隔离在家也能自娱自乐。2020年的疫情没有让我们放慢脚步，反而加速了我们向数字世界迈进。在他看来，正是得益于这一加速变化，2021年将成为各种变革的启动台。以下就是他对明年及未来发展的预测。 无远弗届，云将无处不在（2021年，云向边缘的推进将进一步加速） 所有云功能都集中在数据中心的时代正在开始消失。你会发现，云应用可以帮助海上船只提高性能，帮助飞机穿越天空，云应用嵌入汽车，进入家庭生活。不只是设备密集的数据中心，农村地区、野外，甚至空中、近地轨道，都可以获得强大的云存储及计算能力。云无处不在。 从AWS的视角看，AWS部署了数量众多的云数据中心区域和接入点，让云技术向全球各地的客户不断靠近。AWS Snowball被部署到夏威夷的火山边、南极洲的研究中心，收集PB级的数据。AWS Outposts将云的触角延申到客户的本地机房。AWS Local Zones将精选的云基础设施部署到更靠近客户需要的地方，帮助城市地区的客户迅速精减其累赘的数据中心。厨房里，健身房的自行车上，边缘设备可以借助AWS IoT Greengrass彼此相连。随着5G网络的扩展，运营商开始部署AWS Wavelength区域，让5G终端上的应用可以充分发挥5G网络低延迟、高带宽的优势。当网络的最远端都能高速地连接到云端，伟大的事情就会发生。 当延迟消除了，一些需要极低延迟的操作，从自动驾驶到自然语音处理和翻译，对重要基础设施的主动管理，就不再需要往返于地球的偏远角落和中心服务器之间，可以在最需要结果的地方就地进行。结果是什么呢？无人驾驶汽车成为现实，您可以开始与智能语音助手Alexa进行更自然的对话，工厂、住宅和办公室空间变得更加高效灵活。而且，如果你喜欢玩游戏，无论身在何处，都不必担心延迟影响游戏体验，可以将你的游戏技能发挥到极致。 云的概念从一个中心点延伸出来，进入人们日常的生活、工作环境，将有越来越多原本在云中运行的软件在身边运行，改善人们的生活，从医疗保健到交通运输、娱乐、制造等等。2021年，云向边缘的推进将进一步加速。 机器学习的互联网（机器学习从云端延伸到边缘） 数据正在爆炸式增长。今天，一小时产生的数据，比2000年全年产生的数据还要多。未来三年内产生的数据，将比过去30年的还要多。2020 年，科学研究人员、制药公司、政府和医疗机构将所有资源转向疫苗开发、新的疗法，以及其它帮助我们对抗疫情的手段。无论你是不是数据科学家，都会对数据增长曲线有所认识。我们需要处理海量数据的能力。无论是医疗还是别的什么应用，处理所有这些信息的唯一实际方法，就是使用数据摄取和聚合工具，跟机器学习模型相结合，帮助我们理解这些信息。因此，毋容置疑，机器学习在2020年已经成为主流。 机器学习历来是一个计算量很大的工作负载，只能在最强大的硬件上运行。但是随着软件和芯片技术的进步，情况正在改变。通过组合使用AWS多种技术，软件和硬件在边缘端适配，可以发挥出比以往更大的作用。 云向边缘端不断地推进，明年将有更多行业和政府机构加速采用机器学习。在制造业，机器学习将融入生产线，实时发现生产异常。在农业领域，机器学习可以帮助农民更明智地使用宝贵的资源，例如土壤和水。 在世界上以小农户为主的地区，例如整个东南亚和非洲，将机器学习模型的使用推向新的应用领域，在更边缘的地方收集数据，带来的改变将是革命性的，将有助于农户提高收成，并且帮助他们提高售价。 Werner说他曾在东南亚拜访过一个AWS客户叫HARA。HARA总部位于印度尼西亚雅加达，他们使用机器学习分析东南亚成千上万小农户的数据。通过人员和设备在田间收集数据，包括农场的季节性生长周期，种植作物需要多少投入，从中可以获得多少收入。这种分析有助于农户获得合理的信贷。随着新冠疫情全球爆发，HARA正在使用其平台识别最需要食物的地方和人，与拥有食物的农户相匹配，并找出两者之间最佳的物流方式。新冠疫情为人类带来棘手的问题，但是科技可以帮助解决这些问题。 机器学习不断扩展，机器对机器的连接将呈爆炸式增长。根据思科的年度互联网报告, 2018年，互联网上只有33%的连接是机器对机器的连接。如果你有一个Echo智能家居产品，或者正在关注汽车行业的快速发展，那么你应该已经看到即将发生的事情，连接云的传感器和设备正在激增。Werner预计，到2021年，这一比例将超过50%。 机器对机器的连接不断增加，更多的数据注入机器学习模型，将出现更多针对机器学习的定制芯片。通过AWS Inferentia，可以在电力和计算方面降低机器学习成本。成本不断降低，性能不断提高，越来越多的机器学习应用场景在边缘执行运算，在边缘建立新模型。对于需要低延迟的应用 来说，这是一个颠覆性的创新。 现实的例子是今年席卷澳洲丛林或者美国西海岸的山火。未来，在边缘设备运行的机器学习模型可以帮助人们，根据历史上的火灾情况，在地面逐秒模拟当前的情况，不用回到中央数据中心，就可以预测火灾危险。边缘设备产生的数据，可以帮助救灾机构预防和扑灭火灾，让我们在世界各地可以看到更准、更快版本的 "今日火灾风险"提示。 如上，机器学习应用在医疗保健领域，用于为最需要的人提供食物，应对山火等气候变化的影响，技术、专家与决策者和社区合作，可以对人们身边的世界产生积极的影响。 2021年，图像、视频和音频的表达将超过文字 几年前，《连线》杂志的一篇文章中，Werner谈到了声控计算的迅速崛起，新兴的用户界面，让人类可以用更自然的方式与机器交流、进行人与人之间的交流。这一趋势进入2021年及以后，Werner认为键盘会继续没落，以渐进的方式被淘汰。 在过去一年，全球疫情让人们与外界隔离，越来越多地通过音频、视频和图像进行通信。随着人们更多地使用多媒体的方式进行交流，在屏幕上产生的文字数量相对减少。在Twitter上，平均每天有80%的消息包含图像或视频，或者仅仅是图像或视频。今年夏天，Twitter开始为iOS用户推出音频推文，进一步明晰了这一趋势。快速降低的成本和在云中存储数据的能力，对这一趋势起到了一定的推动作用。 企业要与客户保持联系，更要敏锐地意识到这些习惯的变化，客户会不再依靠键盘、鼠标或其它机械的方式，与企业的产品和服务进行互动。所以企业应该探索从键盘转向更自然的用户界面。Alexa允许客户用语音进行亚马逊购物，其应用情况令人兴奋。 向更自然的交流方式的转变，也让服务和信息的获取更加公平。对那些从未学会读写的人来说，声音可能是他们获取信息的唯一方式。例如在加纳，Cow Tribe公司通过简单的语音命令向牧民分派疫苗、饲料和兽医。不能操作触摸板或键盘的残疾人，可以通过语音，让屏幕显示去年夏天的照片，从附近的餐馆点菜，或者让智能音箱给孩子打电话。 另外， Twitter和其它地方的所有视频、音频和图像都将成为数据源，可以提供新的洞见，产出新的产品和服务。拿音乐来说，随着人们向数字音乐过渡，音频已成为分析数据的来源，不仅可以播放你喜欢的歌曲，而且帮助你跟踪潮流趋势，发现新的艺术家；结合乐曲、流派和艺术家的历史，将音乐匹配到情绪、言语片段或位置地点。 2021年及以后，从社交平台到业务运营的所有领域，音频、视频和图像的使用将继续取代文字，云技术将发挥重要作用，满足这一需求。 科技将改变现实世界，就像改变数字世界一样 2020年，社交隔离闯入人们的生活。隔离让人们有机会审视、再思考，我们的城市是如何运作、如何呼吸、如何流动的。我们生活和工作的许多地方，都是建立在几十年的假设之上（或者有几百年的历史，取决于你的居住地），这些假设不再成立，或者说在此次全球疫情中表现不佳。 在高级数据分析的帮助下，2021年人们将开始思考，如何更好地设计城市，既能做到社交隔离，又不会感到相互之间遥不可及。这将会是数字和物理世界的真正融合。 例如，使用先进的数据分析技术和机器学习，城市能够分析人员流量，了解行人在不同情况下如何走动，如何进入体育场、出入杂货店和地铁站。多年来，大型商场一直在使用这种技术分析特定时刻的人流量，让人们在最佳时刻路过广告或促销牌子。将机器学习模型加入进来，我们就可以在瓶颈和危险点出现之前对其进行预测。 我们可以预测每小时的行人流量，在夏季旅游旺季或冬季流感季提供安全通勤建议。试想在一座博物馆，可以借助这些技术，很快知道如何摆放艺术品最好，更好地设计洗手间出入口，防止人们相互碰撞，保持安全的社交距离。 现实世界的另一个巨大转变，更大程度上将体现在金融方面，人们口袋里的现金正在迅速消失。新冠疫情带来的最大变化之一是无现金支付兴起。世界各地的一些酒吧和餐馆开始禁止使用现金。新的在线支付平台在崛起，他们的业务建立在云上，以区块链为例，底层加密和分类账系统（区块链是一个去中心化的电子分类账系统)是基于云的。这样的支付选择会越来越多，全世界将进一步加速采用数字技术，取代陈旧的、持续了几个世纪的支付方式。 远程学习在教育中挣得一席之地 在过去几年里，几乎每个行业都发生了根本性的变化，只有教育是个例外，大多数教育机构的运作方式，仍然与我很多很多年前上学时并无二致。然而，当在线课程项目如Coursera或在线服务Chegg出现、教育方式正在出现一些缓慢变化时，新冠疫情让教育界经历了一场快速且不可逆转的重塑，其程度几乎超过了其它任何行业。 Werner说，最近他和波兰华沙的一些高中生进行了交谈，他们在用社交学习网站Brainly完成学校课业，通过线上课堂互相帮助。在疫情中绝望的父母们，都希望确保孩子在新的远程教育环境中真正在学习，因此，像Brainly这样的在线学习工具应运而生，爆炸性增长。 在疫情期间，技术在儿童教育方面发挥了巨大作用。明年，当人们验证了远程学习的有效性，而且对某些人来说或许是更好的选择，远程学习将在教育中发挥更积极和持久的作用。 另一个很好的例子，是黑人女孩代码（BGC）创始人Kimberly Bryant所做的项目。与所有教育者一样，在疫情期间，Kimberly只能在线上为7-17岁的女孩开设计算机科学课程。以往，BGC教室一年能招收约5500名学生，但今年春季仅用一个月的时间，学生数量就几乎达到了全年数量的一半，加入的女孩来自世界各地。Kimberly说，BGC不再会只有面授的教学形式了，她已经看到了自己能达到的规模，以及她可以帮助更多的来自世界各地的女孩。 今年的疫情大流行以及其它显而易见的变化，都迫使人们做出适应。但在线课程的意义不只是发生了全球健康危机才能体现。任何时候都可以选择接受远程教育（和工作）意味着，孩子们生病时也可以呆在家里上课，不会落后于同学。如果根本没有学校可上，只要有互联网，至少有可能接受某种形式的教育。 毫无疑问，应该把孩子们送回教室，让他们有面对面的交流，但还是可能有其它事件的干扰。远程课堂能使学校的教学系统和学生们，灵活应对各种突发事件，无论遇到疫情大流行、自然灾害还是人为灾难，都能确保学习不被中断。 小企业竞相上云，东南亚和撒哈拉以南的非洲将成为领跑者 2021年及以后，一个巨大的变化是，小企业开始利用先进的云技术服务客户。大量优秀的技术和服务提供商将会涌现，服务于这些小企业。技术将帮助小企业做各种事情，从启动一个聊天机器人回答常见问题，到几分钟内让一个超简单的CRM系统就绪运行。小企业能够拥有复杂架构和应用带来的益处，却无需投入时间和金钱来搭建它们。 实现这一点源于云无所不在的趋势。在过去的一年里，大多数小企业都体验到，在许多情况下，利用技术的能力决定了一个企业的生死存亡。很少有人知道，美国只有47%的中小企业拥有自己的网站，预计这一数字在2021年会有所增长。放眼全球，预计东南亚国家，如印度尼西亚、菲律宾、泰国和越南，以及非洲的肯尼亚、尼日利亚和南非，将引领这一趋势。 2020年之前，Werner花大量时间在世界各地与客户交谈，倾听他们利用科技克服挑战的故事。在这些地区，他看到了中小企业的巨大潜力，也从他们的故事中受到启示。在撒哈拉以南的非洲地区，90%的公司都是小企业，占国内生产总值的40%，经济总量达7000亿美元。而东南亚国家的一些重要行业中，小型和微型企业占了99%，主要集中在旅游业和手工业。目前，这些国家的在线普及率已经位居世界前列，即使周围的世界正在停摆，这些小微企业依然可以通过互联网与外界进行交易。 以印度尼西亚的Warung Pintar为例，这家公司通过云端连接食品小店，将技术服务与小企业结合。在印度尼西亚、东南亚和世界其它地方，随处可见这种街边小吃摊和小杂货店，它们通常都是独自经营，可以在那里买冷饮，买零食，也可以给手机充值。Warung Pintar小店提供了所有这些功能，只是这些小店和它们的运营都是连接到云上的。Warung Pintar的小店经营者通过一个亮黄色的小盒子，就可以实现库存管理和跟踪、销售分析、无现金支付、WIFI连接等。以前，这些小店生意的好坏只有依赖路边的人流量，现在小店店主们可以开始了解和培育他们的客户群。以前，他们库存和进货主要凭直觉采购，现在他们可以分析，了解卖什么最赚钱，什么货只是占地儿。 随着这些小企业将其独特的做法和独具特色的商品推向世界，他们很可能打破发达国家的许多商业惯例。他们既没有传统技术的负担，也没有固有思想的羁绊，因此发展空间广阔无限。 2021年，量子计算将蓬勃发展 过去，一次又一次证明，一旦最先进、最复杂的技术被普及，让大众都买得起、用得到、能理解，巨变就会发生。 在 2019年 re:Invent大会上，AWS发布了一项全托管的量子计算服务Amazon Braket，帮助研究和开发人员加速研究，发现量子计算的潜力。2020年，AWS把这项服务开放给了所有人。 Amazon Braket出现前，只有全球顶尖的研究机构或最具经济实力的公司才能使用量子计算硬件，现在，任何人都可以用低至0.30美元的价格使用量子机器。 毫无疑问，这种深奥难懂的计算方法还处于早期阶段，但这也正是Braket的要点所在。在探索时期尤为重要的一点是，要让尽可能多的人涉足到量子计算领域。随着企业和机构开始初步尝试量子技术，这种专业知识开始走出学术界，围绕量子未来的各种商业计划、产品与服务雏形就会陆续出现，这也是Braket从实验室走向应用的途径。正如我们在机器学习发展过程中看到的，当软件生态系统真正能够服务于硬件时，成千上万的应用程序就会出现。 在未来十年左右的时间里，量子计算将改变很多领域，如化学工程、材料科学、药物发现、投资组合优化、机器学习等，但只有当越来越多的人现在开始设想这条未来之路，这些改变才能实现。 鉴于AWS有经验让所有人用得起、用得上和能理解先进的云技术，Werner认为2021年将是量子计算开始蓬勃发展的一年。 2021年，云技术将在太空方面取得最大进步 Werner说，为使科技发挥潜力，帮助全世界的人过上更好的生活，我们走遍世界，更应该走到世界的上空。 2019年，我们推出了AWS Ground Station卫星地面站服务。利用该服务，客户能够控制卫星通信、处理数据，扩大运营规模，而不必操心地面站基础设施的建设或管理。这项服务已经取得巨大成效，但我们认为这仅仅是一个开始。我预测，2021年及以后，太空将是我们在云技术方面取得最大进步的领域。 目前，卫星数据的接入和处理技术，已经用于帮助研究人员追踪冰川消退，海事机构保护脆弱的海洋保护区，农学家更准确预测粮食供给。同时，一些初创公司正在探索利用太空发展新一代快速而安全的网络。通过让每个开发者都能负担得起接入太空的费用，我期待看到这些创新能落地变成现实，帮助所有人成长和成功。
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  • 《气候模式和地质学揭示了东亚季风的新见解》
    • 来源专题：物理海洋学知识资源中心
    • 编译者：张灿影
    • 发布时间：2019-11-11
    • 季风系统的强度在大约 500 万年前达到顶峰，当时该地区经历了明显强于今天的“超级季 风”。东亚季风覆盖了地球上最大大陆的大部分地区，携带着来自印度洋和太平洋的潮湿空气， 导致日本、朝鲜和中国大陆大部分地区夏季出现大量降雨。了解季风的运动轨迹至关重要，因 为它为 15 亿多人提供农业、水力发电和工业发展用水。本研究利用气候模型和地质记录，了 解东亚季风在长期时间尺度上的变化。 结果发现，东亚季风随时间变化显著，在某些时 期，东亚季风强度比今天强得多，甚至在 500 万年前 达到‘超级季风’状态。研究还发现，过去季风如此 大的变化是当地和全球地理变化的结果，例如西藏的 高度和范围以及北美是否存在海道。与此相对，在过 去更暖的世界中，季风对二氧化碳浓度变化的敏感性 似乎很小。结果还显示，与过去 2300 万年前东亚季风相比，在过去 1 亿 4500 万年中，东亚季 风一直持续存在，除了 100~6500 万年前，在这个时间段中，东亚地区变得极度干燥。 在研究中，采用重建历史季风的方法，并与地质记录中的观测结果相对比，这些观测结果 为降雨量的变化提供了证据，而气候模型则改变了二氧化碳，从而可以探索二氧化碳对气候变 化的影响。研究中整理了来自“代理”的数据，重构了过去 1.45 亿年来东亚地区降雨的变化， 其中包括比今天大气温暖得多的时间段。观测结果表明，这一时期东亚地区的降雨量发生了重 大变化。然而，确定这些变化的原因是相当困难的，因为代理资料具有较差的空间和时间分辨 率，并且不能对不同影响因素的作用进行分析。相反，可以使用气候模型，通过模拟过去 1.45 亿年的气候变化来分析其根本原因，并帮助解释替代资料的结果，而且，至关重要的是，可以 了解导致东亚季风在地质时期发生变化的重要过程。 这项研究工作很好地证明了将气候模型和地质学结合起来的重大作用。基于沉积物和化石 的气候推断让我们了解过去气候变化的发展过程，而模型则让我们了解气候物理过程以及这些 过程对不同因素（如二氧化碳和地理）的敏感性的能力。 （郭亚茹 编译；於维樱 审校）
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