坦桑尼亚许多地区的小规模农作物生产受到许多问题的制约，其中土壤肥力退化是一个主要问题。 坦桑尼亚80％以上的木薯（Manihot esculenta）产量由小规模农民完成，他们不断耕种田地，但使用有限的投入来恢复枯竭的植物养分。 这项研究的目的是研究在农民的条件下可以掺入木薯生产系统中的最佳豆科植物物种，从而提高土壤肥力和农作物产量。 毛uc豆和加拿大小木瓜都与木薯混种（Manihot esculenta）或与木薯一起轮作种植。 发现毛uc豆和加拿大肉豆蔻产生几乎相似量的生物质。 然而，这两种豆科植物的轮作生物量高于间作系统。 旋转体系中毛uc和加拿大小ava的生物量分别为6.28 t·ha-1和5.31 t·ha-1。 Mucuna的使用代表向土壤中输入的氮，其模拟的节省成本为181.42和141.96美元ha-1。 在第一年，通过将木薯（Manihot esculenta）与毛uc菜（2.41 t·ha）间作，木薯根系产量比对照（连续单一木薯）（1.44 t·ha-1）显着提高（p <0.05）。 -1）和或Canavalia ensiformis（2.25 t·ha-1）。 木薯

黑樱桃（Prunus serotina Ehrh。）是北美本地植物。 它包括五个亚种，目前正在欧洲入侵。 自西班牙前时代以来，黑樱桃就已经为美国居民所熟知并使用，其植物用途已在19世纪被报道。 本研究基于554个分类学确认的采集点的数据，描述了该物种的分类学丰富性和分类学多样性。 此外，使用19个气候参数来估计黑樱桃的当前和未来潜在分布模式，并将气候变化模型应用于北美和欧洲。 墨西哥东北部，墨西哥西北部，大美国盆地和美国密西西比河-大湖地区显示为斑节杆菌的分类群。 黑樱桃在北美的潜在分布模型显示出从墨西哥中心开始并跟随两个墨西哥主要山脉（西马德雷山脉和西马德雷山脉）的连续模式。 该模式沿墨西哥北部的两条不同路径向落基山脉和美国的阿巴拉契亚山脉延伸。 基于NOAA-CCM3气候变化模型，湿地降雨量的减少将导致美国未来格局的变化。 当应用于欧洲时，我们的模型显示的区域比以前的估计更广泛，更准确。 因此，该物种目前的潜在分布包括该大陆西部的重要地区。 气候变化对P. serotina分布的潜在影响表明，该物种的新的和更广泛的区域可能遍及整个大陆，主要分布在法国，德国和意大利。 我们建议最终考

坦桑尼亚的气象站数量不足（28个天气气象站），这些气象站稀疏分布在复杂的地形上。 许多地方，特别是农村地区，没有监测天气和气候的站点。 在本研究中，我们评估ENACT-MAPROOM产品在坦桑尼亚的性能，以评估其补充观测到的天气和气候数据的潜力，尤其是在气象站数量有限的地区。 根据来自23个气象站的观测数据，对ENACT-MAPROOM的月降水总量和月平均最低与最高温度进行了评估。 该评估仅限于分析ENACT-MAPROOM产品如何很好地再现气候趋势，年周期以及降雨，最低和最高温度的年际变化。 使用世界气象组织（WMO）建议的统计分析，其中包括相关性和趋势分析。 发现ENACT-MAPROOM产品可再现大多数站点的气候趋势，年周期和年际降雨量，最低和最高温度。 使用Pearson相关系数，ENACT-MAPROOM产品与23个气象站的观测数据之间的统计关系表明，ENACT-MAPROOM产品与观测数据具有很强的统计显着相关系数。 这里的总体评估发现ENACT-MAPROOM产品在表示坦桑尼亚的降雨和温度方面具有很高的技巧，这表明它们在规划和决策中的潜在用途，尤其是在气象站数量有限的地区

城市树木的生长条件与林地有很大不同，主要特点是种植坑小，水，养分和通气量少，高温和辐射输入以及污染和土壤压实。 特别是，全球变暖会加剧城市小气候对树木生长，公民健康和福祉的负面影响。 为了量化受城市气候影响的城市树木的生长，在一项全球性的年代学研究中，对四个气候带中的十种城市树木物种进行了评估。 该分析的重点是美国德克萨斯州休斯顿的水栎树种（Quercus nigra L.）。 与总体增长趋势相似，我们发现城市树木中的水橡树在过去几十年中呈现出加速增长的趋势。 此外，市中心的水栎生长得比休斯敦乡村地区的水橡更好，尽管这种趋势随着年龄的增长而逆转。 生长的栖息地（城市，郊区，农村和森林）显着影响树木的生长（p <0.001），城市树木的生长速度快于农村树木和林木，尽管较年轻的城市树木可能会影响发现的生长方式。 就基本方向而言，生长地点并没有显着影响树木的生长，而树木的生长更受休斯敦盛行的气候条件和城市气候的影响。 较高的温度，延长的生长季节和富营养化会导致整个气候区域内城市地区树木的生长加速。 但是，增长速度加快可能会带来负面影响，例如更快的衰老和树木死亡，这会导致新的种植和树木管理成本

由于大气中温室气体浓度的增加而逐渐形成的气候和天气异常可能对农民和资源管理者构成威胁。 越来越需要量化温度升高和气候变化对作物产量的影响，并在更精细的规模上评估影响，以便可以制定与该地点有关的具体适应战略。 我们的工作旨在使用不同的一般环流模型（GCM）及其集成的降尺度气候预测，在代表性浓度途径6.0和8.5下量化和评估未来气候异常对冬小麦（Triticum aestivum L.）产量的影响。 来自不同耦合模型比较项目GCM（CMIP5 GCM）的Marksim缩减的最高（TMax）和最低（TMin）气温，降雨量和太阳辐射（SRAD）每日数据用于模拟水和氮限制下和非限制条件下的小麦产量-未来2040-2060年的限制条件。 调查了气候变化对俄克拉荷马州冬小麦产量的潜在影响。 降级的GCM对气候变化的预测表明，气温升高，年降水量减少。 在俄克拉荷马州一个雨养半干旱的农业生态地区，这将是至关重要的。 与1980-2014年的基准年相比，在气候变化的预测下，2040-2060年的小麦平均预测产量增加。 我们的结果表明，缩小的GCM可以用于未来区域作物产量评估的气候预测方案。

本文是先前出版物“成为还是不成为……？”中提出的观点的发展。 第一部分。全球气候会改变未来的现实吗？” 在本系列的第一部分出版后，世界上发生的事件支持了这样一种观点，即天文学对地球气候的影响高于其他所有影响。 风力发电厂的数量不断增加，破坏了自然存在于大西洋上数千年的气流，这可能会对气候产生某些负面影响。 这种对环境有害的发展是由与“全球气候变化”有关的歇斯底里传播的。 除先前在第一部分中已经提出的有关“火柴养殖”造成的危害的问题外，还将在本文中进行讨论。 与“全球气候变化”有关的歇斯底里主要是由大型商业公司（即地球上的“国家”和“法律”）传播的，并因此而流失，以消耗世界人口和一些石油生产国的金钱。 。 这种歇斯底里的开始是一个社会，地缘政治和经济事件，旨在通过使用石油钱来反对俄罗斯联邦军事化，以及反对委内瑞拉的一些社会上不受欢迎的政权。 通常，大钱持有者的管辖范围超出法律和国家政府的范围。 他们想对地球人口施加额外的经济负担。

尽管极端事件对许多发展中国家的各种气候事件的频率和强度有影响，但缺乏有关每日气候趋势和气候极端事件的信息。 这项研究旨在表征摩洛哥的气候类型及其演变，特别是贝尼·梅拉尔-科尼夫拉和达拉-塔菲拉特这两个地区。 RClimdex软件已被用于计算所研究台站的高温和高温热指数，以揭示这两个地区的气候类型，其演变以及每日的极端温度和降水。 已经对1970年至2016年期间气象站的计算指标和气候趋势进行了制图表示。结果，炎热白天的温度趋势显着增加，而寒冷夜晚的数字，温暖序列和降水量则逐渐减少特别是在Khouribga和Midelt。 这些观测到的变化会对一年中的年降雨量总量，连续的湿润天，最大的雨天以及连续干旱的天数产生负面影响。 结论是，Martonne干旱指数和总热指数表明，温度和降水量的演变不会引起研究区域气候类型的变化。

大气气溶胶通过直接和间接机制促进了辐射强迫。 气溶胶效应对于计算过去，当前和未来气候的辐射强迫估算非常重要。 在这项研究中，对东非特定地点的区域气溶胶辐射强迫，气溶胶和云的光学特性（波长范围0.25-4.0μm）进行了全面评估。 气溶胶的光学特性构成了辐射传递模型（RTM）的输入。 研究的光学特性包括气溶胶光学深度（AOD），单散射反照率（SSA）和不对称参数（AP）。 在研究期间，地表（SFC），大气顶部（TOA）和大气（ATM）的气溶胶辐射强迫（ARF）估计为-18.4±1.4 W·m-2，+ 1.1±0.3 W· m-2和+19.5±2.5 W·m-2。 这对应于较低对流层中以大约0.55±0.05 K /天（0.41±0.03至0.78±0.03 K /天）的加热速率增加的净大气强迫。 研究指出了大气气溶胶在整个研究领域中对气候变化的重要作用。 考虑到可能影响研究结果的不确定性，并且不属于本研究的范围，建议进一步评估。

三河（SRTR）源区气候变暖下的植被动态及其生态影响令人严重关注。 在这项研究中，我们调查了六个生态系统在生长期（NDVIgr）和生长期开始（SOS）期间标准化差异植被指数的时空变化。 我们使用残差趋势法研究了1982年至2015年植被参数，气温，降水和土地管理之间的关系。在研究期间，NDVIgr以0.0061 / 10a的速率增加，SOS升高了0.96 d / 10a。 从1982年到2015年，所有六个植被生态系统的NDVIgr均增加。SOS显示草甸（0.1236 d / a）和草原（0.3480 d / a）的植被类型呈上升趋势，但森林，灌木，贫瘠的植被呈延迟趋势。土地和高山植被。 相关分析的结果表明，SRTR中气温的升高是解释NDVI升高和SOS进步的主要因素。 总体而言，变暖的气候和合理的人类活动对植被的生长具有积极影响，而人类活动的积极影响却弱于气候因素。 该研究为青藏高原SRTR的植被变化及其对气候变暖的响应的研究和预测提供了必要的基础。

使用Python可视化气候变化数据 使用xarray和cartopy Python库生成气候变化数据（GISTEMP v4）的图表和动画。