数字

世界知识产权组织目前公布的2005年全球专利报告显示，去年全球申请的专利数量已经破记录的达到134073项。中国排在全球第十位，去年申请的专利已经达到2452项。     

参加全球气候变化国际研讨会上的专家们呼吁--防止气候变暖刻不容缓

今年2月，参加英国埃克塞特举行的气候研讨会上的科学家发出警告。时光飞逝，情况窘迫。不断攀升的二氧化碳水平和逐渐升高的气温将迅速促进潜在地灾难性气候变化的发展，而逆转恶化的气候则要耗时数百年乃至数百万年。     

经济全球化呼唤科技名词规范化——三谈科技名词审定和统一工作

经济全球化是当前不可逆转的一种世界发展趋势。它是以科学技术迅猛发展为动力，以跨国公司的全球运作为载体而进行的一场全球范围内的产业结构调整。经济全球化不仅带来经济市场化和体制规范化，而且也推动科技信息和人才教育等许多方面的全球化。     

全球气候变化与塔里木盆地古城绿洲演变关系

我国西部地区地形复杂,气候的地域差异性大.特别是青藏高原的突起给塔里木盆地的环境带来了巨大的变化,导致盆地气温降水的突变.从而使塔里木盆地水流分布状态发生改变,导致盆地中原有的古绿洲的蜕变,进而直接影响到整个人类的发展历史.历史研究表明,塔里木盆地气候服从于全球气候变化,并且与某些人文事件,特别是古城绿洲兴盛与消亡有着十分一致的耦合关系.所以,全球环境变化对古城绿洲发展影响重大.     

2005年全球经济增长的几个不确定因素

2005年全球经济增长的不确定的因素有三个：美国财政“双赤字”；世界石油价格上涨；发达国家房地产市场的泡沫。     

草可作为清洁能源的来源

一项新的研究发现，一种可以在欧洲及美国种植的高高的装饰性植物能够向人们提供大量的清洁能源，而这不会引发全球变暖等不良后果。     

政策

温家宝总理政府工作报告中涉及电子政务的部分；政协一号提案呼吁加快农村信息服务体系建设村信息服务体系建设的建议案》；我国年内筹建电子监管体系提高网络交易信誉度；全球信息化排名：新加坡第一，中国升至41位；国信办发布政府网站绩效评估结果。     

海洋超微型蓝细菌聚球藻的生态学研究进展

海洋超微型蓝细菌是地球上数量最多的光合自养原核类群,主要由聚球藻(Synechococcus)和原绿球藻(Prochlorococcus)两个属组成,贡献了约25%的海洋净初级生产力.聚球藻是一个古老且多样性非常高的类群,从赤道到极地都有分布.聚球藻与异养细菌及蓝细菌病毒的相互作用维系了微食物环的结构和复杂性,对于海洋生源要素生物地球化学循环过程至关重要.在全球变化的大背景下,基于模式预测,聚球藻将会在生态系统中发挥更重要的作用.本文从海洋聚球藻对初级生产力的贡献、遗传多样性,及其与异养细菌、蓝细菌病毒的互作机制4个方面综述该领域研究的新进展.     

基于CMIP6集合优化数据集的全球陆地极端气候变化预估

预估极端气候事件趋势能够降低其引起的灾害风险.该文基于CMIP6集合优化数据集EPTGODD-WHU,选取5个极端气候指数,即最高气温极大值(TXx)、最高气温极小值(TXn)、最低气温极大值(TNx)、最低气温极小值(TNn)和最大月降水量(PXx),并结合GIS分析手段,对2021—2100年SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的全球陆地极端气温及降水进行预估.结果表明：1)相较于CMIP单一模式,EPTGODD-WHU数据集模拟性能显著提升,气温及降水的空间相关系数分别达到0.99和0.81.2) SSP5-8.5情景下,年最低气温和最高气温均上升明显,且这种上升趋势年内波动不大,地球陆地极寒地区将面临升温的风险,而赤道等极热地区将处于年内长时间酷热状态.3)六大洲在SSP5-8.5情景下的极端降水整体上升趋势最剧烈,但北美洲密西西比平原和滨海平原的地区在SSP5-8.5情景下在未来面临较高的旱灾风险.4)中国西南部地区的极端降水在三个情景下均呈稳定的增幅,且增幅高达60%,预示面临较高的洪灾风险.     

星载激光雷达GEDI数据林下地形反演性能验证

【目的】新一代天基测高系统全球生态系统动力学调查(GEDI)对森林观测及经营具有重要意义,为探究GEDI V2(GEDI第2版)数据反演林下地形的性能,利用机载雷达数据验证林下地形反演精度,并探究反演精度的影响因素。【方法】分别以美国西波拉森林与中国帽儿山森林为研究对象,利用G-liht及帽儿山高精度机载雷达数据验证GEDI V2数据在针叶林及针阔叶混交林下反演地形的性能,并分析不同光束强度、光斑时间、坡度及植被覆盖度对地形反演精度的影响。【结果】美国西波拉针叶林地区地形反演精度均方根误差(RMSE)为2.33 m,平均绝对误差(MAE)为1.48 m;帽儿山针阔叶混交林地区地形反演精度RMSE为4.49 m, MAE为3.33 m。随着坡度、植被覆盖度增大,两种森林类型地形反演精度均降低。【结论】GEDI V2数据反演针叶林林下地形精度要优于针阔叶混交林,强光束优于覆盖光束,湿润地区白天效果更优,干旱地区黑夜效果更优;平缓地区数据使用效果极好,陡峭地区精度降低;中低植被覆盖度区域地形反演精度较高,高植被覆盖区域地形测定性能有所下降。