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售后服务上门服务电话，智能分配单据：气候变化最新研究：全球热应激加剧

　　北京6月23日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-气候变化》最新发表一篇论文发现，全球热应激在白天、夜间以及昼夜交替期间的各类事件中都在加剧。这项研究结果表明，与20世纪70年代相比，每年有额外10亿人面临至少一天的极端热应激。

本项研究相关示意图(图片来自论文)。施普林格·自然 供图

　　据论文介绍，热应激是指个体所承受的净热负荷，受温度、湿度、风和辐射等因素的影响，可通过“通用热气候指数”(UTCI)来评估热应激，该指数是一种“体感温度”测量指标，综合考虑了多种影响因素，并模拟了人体对环境的反应。尽管热浪正变得越来越频繁、持续时间更长且更加严重，但人们所经历的全球热应激变化，包括夜间热应激以及昼夜连续热应激，在全球范围内仍缺乏充分的量化评估。

　　在本项研究中，论文第一作者和通讯作者、英国的欧洲中期天气预报中心Rebecca Emerton与同事一起，分析了1950年至2024年间全球人类热应激数据集，发现自20世纪70年代以来，最热日夜的体感温度均有所上升。每年最热的十个夜晚变暖速度快于最热的十个白天，全球平均升温速率分别为每十年0.32°C和0.27°C。

　　如今，各大洲都更频繁地出现极端体感温度。与20世纪70年代相比，包括北美南部、欧洲南部、非洲北部和南部以及南美在内的亚热带地区，每年经历强至极端热应激(UTCI值分别≥32°C和≥46°C)的天数增加了多达50天。全球人口中至少经历1天极端热应激的情况已从16%上升至22%，相当于新增10亿人。

本项研究相关示意图(图片来自论文)。施普林格·自然 供图

　　论文作者总结认为，无论白天还是夜晚，全球热应激在频率、强度和持续时间上都在增加。他们建议，制订热健康行动计划、建立预警系统、实施城市降温措施，以及将热应激指标纳入气候风险评估，都有助于降低脆弱性。(完)

今日行业报告更新新成果气候变化最新研究：全球热应激加剧

　　北京6月23日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-气候变化》最新发表一篇论文发现，全球热应激在白天、夜间以及昼夜交替期间的各类事件中都在加剧。这项研究结果表明，与20世纪70年代相比，每年有额外10亿人面临至少一天的极端热应激。

本项研究相关示意图(图片来自论文)。施普林格·自然 供图

　　据论文介绍，热应激是指个体所承受的净热负荷，受温度、湿度、风和辐射等因素的影响，可通过“通用热气候指数”(UTCI)来评估热应激，该指数是一种“体感温度”测量指标，综合考虑了多种影响因素，并模拟了人体对环境的反应。尽管热浪正变得越来越频繁、持续时间更长且更加严重，但人们所经历的全球热应激变化，包括夜间热应激以及昼夜连续热应激，在全球范围内仍缺乏充分的量化评估。

　　在本项研究中，论文第一作者和通讯作者、英国的欧洲中期天气预报中心Rebecca Emerton与同事一起，分析了1950年至2024年间全球人类热应激数据集，发现自20世纪70年代以来，最热日夜的体感温度均有所上升。每年最热的十个夜晚变暖速度快于最热的十个白天，全球平均升温速率分别为每十年0.32°C和0.27°C。

　　如今，各大洲都更频繁地出现极端体感温度。与20世纪70年代相比，包括北美南部、欧洲南部、非洲北部和南部以及南美在内的亚热带地区，每年经历强至极端热应激(UTCI值分别≥32°C和≥46°C)的天数增加了多达50天。全球人口中至少经历1天极端热应激的情况已从16%上升至22%，相当于新增10亿人。

本项研究相关示意图(图片来自论文)。施普林格·自然 供图

　　论文作者总结认为，无论白天还是夜晚，全球热应激在频率、强度和持续时间上都在增加。他们建议，制订热健康行动计划、建立预警系统、实施城市降温措施，以及将热应激指标纳入气候风险评估，都有助于降低脆弱性。(完)

近日，在第三届智慧牧业发展校企联盟年会上，由西北农林科技大学动科学院李曼菲副教授牵头研发的一个面向智慧牧业的产学研一体化人工智能创新平台—司牧大模型发布，为中国畜牧业高质量发展将注入智慧新动能、发展新引擎。

司牧大模型以通用大模型为基座，融合了智慧牧业前沿技术、养殖大数据等专业数据，以“算力、算法、平台、人力、数据、应用”六大能力为支柱，在功能设计上围绕三大方向展开：一是实现了智慧教学。支持知识精准整合与智能查询，构建贯穿学生职业发展全周期的个性化知识体系，缓解新农科专业师资力量不足的问题；二是增加了科研赋能。提供畜牧领域文献智能检索与综述生成，辅助科研流程设计，推动学科实验与前沿探索；三是提供了行业支持。支持产业数据查询、趋势分析与辅助决策，提供专业数据处理工具，赋能养殖管理、疾病防控等实际场景。并开放企业API接入能力。目前，司牧大模型高质量数据集建设，已汇聚超过1亿条养殖行业数据，涵盖疾病、饲养、繁育、标准、管理流程等内容；构建了猪、牛、羊等知识图谱。

司牧智慧牧业垂类大模型由智慧牧业发展校企联盟主导、教育部智慧牧业科学与工程虚拟教研室倾力打造、科大讯飞提供技术支撑。智慧牧业发展校企联盟理事会理事长、西北农林科技大学原副校长陈玉林发布了司牧大模型，指出该模型通过改善通用大模型在专业领域的“水土不服”与“AI幻觉”问题，能提供高质量智慧牧业知识服务，推动行业在数据确权、模型共享等方面形成共识，可应用于教育教学、科学研究、行业应用等多个领域，在产学研用深度融合方面打造一个面向智慧牧业的产学研一体化人工智能创新平台。

华商报大风新闻记者任婷

来源：华商网-华商报

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