Zec динамика курса: ZEC/USD (Зкеш) — курс на сегодня, онлайн график динамики цен :: РБК.Крипто

Что такое зикэш?

Итак, платформа криптовалюты Zcash создана опытной командой программистов, которая в первую очередь ставила перед собой задачу создать систему с максимально высокой степенью анонимности и защиты транзакций. Поэтому платформа криптовалюты ZEC не отображает получателя, отправителя, маршрут либо стоимость транзакции. Это делает данную систему одной из лучших на криптовалютном рынке с точки зрения анонимности и безопасности.

Платформа криптовалюты Zcash работает на протоколе с открытым кодом и по децентрализованному принципу, что не позволяет даже разработчикам указанной системы контролировать ее масштабирование, добычу новых коинов или использовать информацию о происходящих в ее сети транзакциях. Иными словами, если вы искали самые защищенные и анонимные монеты на рынке, то криптовалюта ZEC – это именно они.

Принцип работы системы Zcash следующий. Учитывая, что вся информация в защищенных транзакциях шифруется криптографическим путем, протокол платформы основывается на принципиально новом методе – доказательствах с нулевыми значениями, который команда разработчиков назвала zk-SNARKs.

Прогноз курса зикэш на декабрь 2020 года от экспертов

Свой прогноз курса зикэш опубликовал сайт Coinoracle. Его аналитики считают монету отличным инструментом для долгосрочного хранения и предсказывают рост в декабре 2020 года до $708. Это значит, что вложив сегодня $100, через год вы получите $5 600. Еще более оптимистичен их прогноз на 2023 год ― $3 184 за один zec.

В Агентстве планирования экономики считают, что коррекция криптовалютного рынка продолжится в декабре 2020 года, и только в 2021 годе. произойдет долгожданный разворот «к быкам». Специалисты АПЭКОН прогнозируют дальнейшее падение курса zec до $66 (на 49,2%) до конца будущего года и восстановление до $415 в 2021 году.

Многие эксперты обращают внимание, что Zec ― одна из немногих монет, чьи котировки почти не коррелируются с ВТС. Доказательство этому ― события «серой пятницы», когда следом за главной криптовалютой обвалилась вся верхушка рейтинга, и даже те активы, что работают на блокчейнах, несовместимых с Bitcoin. И только зикэш еще некоторое внемя продолжал двигаться вверх.

Одно останется неизменным: благодаря своей волатильности и стоимости токен zcash всегда будет интересен спекулянтам средней руки, которые научились получать высокие доходы на краткосрочных ставках с этим активом. И, что еще более важно, монета находится в сфере интересов таких крупных игроков отрасли, как Роджер Вер, Навал Равикэнт, Бари Спилберт. Серьезную поддержку монете оказывает американский финансовый гигант JP Morgan, которого, как ни странно, тоже интересуют вопросы конфиденциальности. Еще одним известным партнером проекта является крупнейшая IT-корпорация Digital Group.

Таким образом, существованию монеты в данный момент ничего не угрожает. На фоне недостаточной конфиденциальности других криптовалют zec, вероятнее всего, будет и дальше наращивать свою популярность. А какой прогноз курса окажется ближе к истине, мы сможем точно узнать только в декабре 2020 года.

Прогноз курса зикэш на декабрь 2020 года таблица

В таблице можно увидеть максимальную, минимальную и среднюю стоимость Zcash, курс на начало месяца и конец, а также изменение в процентах (%). Данные указаны в долларах за единицу 1 Zcash. Курс Zcash прогноз на декабрь 2020 года смотрите в таблице.

Месяц	Мин-Макс	Закр.	Мес,%	Всего,%
2020
Янв	65.5	54.5-65.5	58.6	-10.5%	-6.2%
Фев	58.6	47.4-58.6	51.0	-13.0%	-18.4%
Мар	51.0	39.8-51.0	42.8	-16. 1%	-31.5%
Апр	42.8	42.8-53.1	49.6	15.9%	-20.6%
Май	49.6	38.8-49.6	41.7	-15.9%	-33.3%
Июн	41.7	32.9-41.7	35.4	-15.1%	-43.4%
Июл	35.4	35.4-44.0	41.1	16. 1%	-34.2%
Авг	41.1	32.1-41.1	34.5	-16.1%	-44.8%
Сен	34.5	31.0-35.6	33.3	-3.5%	-46.7%
Окт	33.3	26.1-33.3	28.1	-15.6%	-55.0%
Ноя	28.1	28.1-34.9	32.6	16. 0%	-47.8%
Дек	32.6	32.6-40.4	37.8	16.0%	-39.5%

Что влияет на курс Zcash?

Особенностью zec и причиной ее популярности (по крайней мере в первое время) стала высокая степень приватности осуществляемых сделок. При создании монеты команда Zerocoin Electric Coin ставила своей главной целью решение проблемы неполной анонимности платежных операций в сети Биткоин. Но не так давно заявленные достоинства монеты были подвергнуты сомнению. Началось все с того, что в мае этого года разработчики зэк объявили о внедрении обновлений с целью повышения уровня приватности и масштабируемости сети. Казалось бы, обычная практика для блокчейн-проектов, которые постоянно внедряют различные инновации. Что касается учредителей Zerocoin, то для этой цели они задействуют не только все внутренние ресурсы, но и не жалеют средств для привлечения известных специалистов со стороны.

Преимущества Zcash

Как уже можно было понять главным достоинством монеты является ее анонимность. Все транзакции, проводимые с ее использованием, совершаются конфиденциально. Информация о финансовых операциях не может попасть в публичный доступ. Поэтому люди, ценящие анонимность, все больше используют в бизнесе зикеш.

Также к плюсам валюты можно отнести уровень сложности ее добычи. Криптомонеты Zcash выгодно добывать тем пользователям, кто любит получать вознаграждение за формирование криптоблоков. В связи с постоянным ростом сложности криптодобычи биткоинов, юзеры, владеющие мощными персональными компьютерами, уже не могут успешно заниматься майнингом BTC. Поэтому майнеры начали постепенно переходить на добычу альткоинов. Так, к примеру, ZCash будет выгодно добывать любому майнеру. С этой задачей справится ПК средней мощности.

Прогноз курса зикэш на декабрь 2020 года

В связи с резким ростом популярности криптовалютных инвестиций и востребованности в цифровых деньгах актуальным становится вопрос ликвидности таких платежных инструментов в будущем, а также изменение их стоимости. Что же касаемо криптовалюты zec и прогноза на декабрь 2020 года ее курса, то в связи с проблемами конфиденциальности у других подобных проектов, стоит ожидать роста популярности зикеш среди пользователей, ценящих анонимность трансакций.

Недостатки Zcash

Несмотря на массу достоинств этой криптовалюты она также имеет и некоторые минусы. К ее недостаткам можно отнести следующие особенности:

• коллегиальное решение шести пользователей дает возможность оставлять информацию о переводе средств открытой;
• необходимость в проведении множества вычислений для выполнения трансакции;
• есть возможность того, что система может быть взломана злоумышленниками или же, сами пользователи выложат конфиденциальную информацию;
• ZCash работает с использованием операционки Linux и творцы монеты пока не имеют в планах изменения этого положения.

Несмотря на перечисленные недостатки системы все же зикеш относится к числу перспективных криптовалют. По этой причине можно быть уверенным в средствах, вложенных в эту цифровую монету.

При этом, возможно, что в ближайшее время творцы проекта займутся устранением проблем, что положительным образом скажется не только на взаимодействии валюты с юзерами, но и на ее рыночной стоимости.

Стоит ли держать сбережения в Zcash в декабре 2020 года?

По мнению экспертов крипторынка в ближайшие годы ZCash может пошатнуть устойчивые позиции биткоина. Это произойдет в результате постоянно растущей популярности зикеш среди майнеров и инвесторов. Любой mining calculator ярко демонстрирует, что даже используя средний по мощности ПК, человек сможет получить прибыль от добычи этой монеты. При этом если провести анализ ситуации на рынке, можно будет понять, что на протяжении нескольких последующих лет биткоину не стоит опасаться за свои лидирующие позиции.

Также существует еще один фактор, заставляющий с осторожностью делать прогнозы. По мнению специалистов, значимость высокого уровня конфиденциальности сети зикеш сильно преувеличена. Безусловно, этот аспект привлекает некоторых пользователей, но для большинства он не может стать решающим. Так что не стоит делать ставку на анонимности при прогнозировании направления движения изменения котировок курса.

Чеканить виртуальную монету – Коммерсантъ Санкт-Петербург

Криптовалютный рынок еще находится в начале своего развития, несмотря на появление все новых валют и рост популярности уже существующих. В перспективе такая валюта вряд ли сможет заменить классическую, тем не менее будет удобным инструментов расчетов, имеющим ряд преимуществ, считают специалисты.

В списке криптовалют безоговорочным лидером по популярности пока является биткоин (BTC). Вторая по популярности валюта после биткоина — эфир (ETH) — знаменита своей функцией смарт-контрактов, говорит управляющий партнер фондового брокера Exante Алексей Кириенко, она широко используется в DeFi-проектах, например, в качестве залога при выдаче кредитов. Третья валюта в рейтинге капитализаций — это Tether (USDT), которая отличается от BTС и ETH тем, что имеет стабильный курс, привязанный к доллару, но является централизованным проектом, завязанным на частную компанию. «Сильно увеличили капитализацию в 2019–2020 годах такие валюты, как Tezos (XTZ) и ADA (Cardano), поддерживающие стейкинг, при котором средства пользователя со временем увеличиваются как банковский депозит (до 5% годовых и выше). Также стоит отметить анонимные валюты типа Monero (XMR), Dash (DASH), ZCash (ZEC)»,— отмечает эксперт. Ведущий аналитик брокера RoboForex Дмитрий Гурковский также включает в список популярных валют Ripple (XRP), Litecoin (LTC) и Chainlink (LINK).

Руководитель отдела анализа данных CEX.IO Broker Юрий Мазур указывает, что самой востребованной криптовалютой является ETH: по состоянию на конец сентября суммарный объем транзакционных комиссий в сети ETH составил $350 млн, притом что за аналогичный период комиссии за транзакции в сети биткоина достигли лишь $135 млн. Среди преимуществ ETH то, что на блокчейне Ethereum выпускается не только сама монета, но и другие токены (смарт-контракты), которые могут служить заменой классическим ценным бумагам, добавляет финансовый аналитик Raison Asset Management Николай Кленов: вместо того, чтобы проводить дорогостоящее и трудозатратное IPO и выпустить акции, компания может организовать ICO и выпустить токены, что сильно облегчает привлечение капитала.

Руководитель E.M.Finance Евгений Марченко отмечает, что по состоянию на 2020 год создано уже более 2 тыс. криптовалют, а к концу года анонсировано появление еще нескольких. Практически все криптоденьги, по его словам, находятся в корреляции с главной электронной валютой — BTC — и реагируют на ее падение или рост. «Важными факторами являются новостной фон и политика стран в отношении криптовалют. Так, запрет монет на китайской и южнокорейской биржах сыграл на понижении курса BTC и других валют»,— говорит эксперт.

В настоящее время на рынке обращается свыше 7 тыс. криптовалют, повышает ставки ведущий преподаватель школы бизнеса МИРБИС Владимир Григорьев, при этом существуют два ключевых фактора, влияющих на их курс: первый — стремление инвесторов продать крипту дороже, чем купили, и в этом случае она дорожает, следуя надеждам инвесторов, или падает, отражая их разочарование; второй — возможность использовать криптовалюту как альтернативный инструмент расчетов и платежей.

Кредит доверия

В части курса криптовалют очень важны авторитет и энтузиазм разработчиков валюты, маркетинг, наличие у проекта особой ниши и успешность в ней, например, ориентация на смарт-контракты, анонимность, возможность стейкинга, считает Алексей Кириенко. «Колоссальное значение имеет отношение государства к проектам. BTC и ETH в США добились статуса легального биржевого товара, тогда как анонимные монеты удалены со многих бирж, а корпоративным валютам типа Libra и Gram чиновники вовсе не дали запуститься»,— подчеркивает он.

Основная движущая сила криптовалютного рынка — это эмоции и доверие, так как у криптовалют нет обеспечения в виде реальных активов, говорит Дмитрий Гурковский, и курс цифровых активов движется в ту или иную сторону в зависимости от текущей конъюнктуры и рыночного настроения.

Рынок криптовалют все еще продолжает быть сугубо миноритарным в сравнении с рынком свободно конвертируемых валют, напоминает Юрий Мазур, и спекулятивность на нем остается на весьма высоком уровне. «Также можно с уверенностью говорить, что не менее 10% от всей эмиссии BTC находится в руках узкого круга майнеров, не говоря уже о десяти крупнейших майнинговых пулах, которые суммарно владеют более чем 75% хешрейта в сети BTC. В СМИ за последние три года нередко появлялись статьи с заголовками, что в мире есть несколько крупных участников рынка, владеющих 100 тыс. и более BTC. Такое утверждение совсем не выглядит неправдоподобным. Поэтому спекулятивное влияние на рынке криптовалют по-прежнему очень велико. Свидетельством этому можно считать распродажу 2 сентября этого года, когда майнеры продали достаточно большое количество монет BTC, чтобы предотвратить появление новых крупных игроков в майнинговой сети биткоина»,— рассказывает эксперт.

Криптовалюты — это один из наиболее рискованных активов, поэтому при панических настроениях на финансовых рынках возможна аналогичная динамика и у криптовалют, отмечает директор по развитию Trading View Виталий Кирпичев. При этом в противовес негативной динамике инвесторы могут активно покупать определенные криптовалюты при возникновении перспектив по их масштабному использованию в мире.

Даже при высокой скорости транзакций и минимальной комиссии большинство потребителей не захочет использовать инструмент, который может подорожать на 5% за день, а за неделю потерять 20% стоимости, то же самое касается и представителей бизнеса, считает аналитик компании «КСП Капитал УА» Михаил Беспалов. «С какой-либо точностью оценить фундаментальную стоимость криптовалюты с помощью классических инструментов анализа крайне сложно, если вообще возможно, а вкладывать средства в актив, не представляя, за счет чего он будет приносить доходность, на наш взгляд, является крайне рискованной стратегией»,— подчеркивает он.

Расчеты по старинке

Одними из первых легализовали криптовалюты Швейцария и Япония, и если раньше швейцарские банки славились своей надежностью, то теперь — инновационностью. «В свое время они удивили мир тем, что начали оказывать населению услуги по управлению криптоактивами, хранению криптовалют и прочим операциям с ними как с другими привычными активами. Постепенно этот опыт перенимают другие страны Европы, тогда как США более консервативны»,— напоминает управляющий партнер Exante. Так, в Европе к странам, благосклонно настроенным к криптовалюте, относятся Германия и Великобритания, добавляет эксперт CEX.IO Broker: в Германии такие финансовые активы не подлежат налогообложению, но при этом считаются частной собственностью, что делает страну криптовалютной налоговой гаванью.

Николай Кленов отмечает, что Китай уже несколько лет разрабатывает цифровой юань и собирается запустить его в оборот к Олимпиаде-2022 в Пекине, банк Швеции тестирует цифровую крону, а Евросоюз задумался о цифровом евро. Главный редактор русскоязычной версии Investing.com Анастасия Кошелева добавляет в список благоприятных для криптовалютного рынка стран Мальту, Бермудские острова и Гибралтар, которые предлагают легкую налоговую политику на BTC и другие виртуальные валюты. Евгений Марченко в числе стран, уже принявших ряд законов, которые регулируют статус электронных монет и принимают их наравне с другими валютами, называет Австралию, Гонконг, и Люксембург.

Впрочем, считают эксперты, несмотря на ряд преимуществ, криптовалюты пока все равно не могут заменить классические деньги. Рынок криптовалют в сравнении с сектором реальных денег находится на заре своего развития, поэтому явных преимуществ перед привычными валютами у него нет. Чтобы криптовалюты с течением времени заменили реальные деньги, нужны несколько факторов: за ними должно стоять что-то реальное, технологии должны прочно войти в повседневную жизнь, а цифровые деньги должны быть легко применимы в повседневной жизни, говорит ведущий аналитик RoboForex.

Скорее всего, в будущем криптовалюты займут нишу между золотом и обычными валютами: они станут инструментами для накопления средств и биржевой спекуляции, но не всегда удобными как платежное средство, считает Алексей Кириенко. Вряд ли криптовалюта заменит традиционные деньги, потому что многие криптовалюты позволяют делать анонимные финансовые переводы, что противоречит логике современных органов контроля, отмечает Юрий Мазур. Кроме того, многие сервисы, предоставляемые на основе криптовалют, уже успешно реализованы с применением фиатных денег.

Судьба криптовалют во многом будет зависеть от законодательства и судебной практики, но тренд на цифровые деньги точно не переломить, уверен Николай Кленов, и, вероятно, в будущем криптовалюта действительно заменит традиционные деньги. «Несмотря на оптимизм и надежды адептов криптовалюты в 2017–2018 годах, кажется, что даже они уже сникли и перестали верить, что когда-нибудь BTC можно будет расплачиваться за пиццу в любом городе мира, им никогда больше не придется пользоваться классическими валютами, а крупнейшие технологические компании начнут выплачивать сотрудникам зарплату в криптовалютах. Крупнейшие экономики мира опасаются такого сценария (замены классических валют криптой.— BG), он неизбежно приведет к росту теневых операций, поэтому поверить в замену классической валюты криптовалютой пока невозможно»,— подчеркивает госпожа Кошелева.

Способствовать замену классической валюты виртуальной будет развитие законодательства в области цифровых финансовых активов, в первую очередь, в странах G7 и России, считает технический директор Chronotech Михаил Савченко. «Медвежью услугу оказала эпидемия коронавируса, многие страны начали форсированный отказ от бумажных денег, что подстегнуло интерес и скорость внедрения цифровых финансовых технологий, включая криптовалюты»,— добавляет он.

Дмитрий Быков

Zcash — курс, график, прогноз, динамика

Курс Zcash. Мы представили график курса Zcash. Узнайте об изменениях курса на: год, год и на все времена !.

Zcash — еще одна децентрализованная одноранговая валюта, которая когда-то была просто еще одной вилкой Биткойн. Основное отличие, которое положительно повлияло на стоимость Zcash, — это возможность частных транзакций. В отличие от Биткойна, Zcash использует криптографический метод — доказательство с нулевым разглашением — который не только обеспечивает точность транзакций блокчейна, но и сохраняет конфиденциальность отправителя, получателя и суммы перевода.

Еще одним фактором, влияющим на конкурентоспособный обменный курс Zcash, является его взаимозаменяемость. Чтобы каждый токен оставался равноценным и заменяемым, ZEC отключает их от истории. Поскольку история токенов, использующих безопасные транзакции, неизвестна, все токены Zcash остаются ценными, независимо от того, для чего они использовались в прошлом.

Доказательство с нулевым разглашением — это уникальный метод шифрования, который создает благодатную почву для создания нового класса децентрализованных приложений и может способствовать устойчивому росту ценовых графиков Zcash.Помимо прочего, Zcash позволяет проводить скрытые и зашифрованные транзакции в цепочке блоков. Пользователи могут в полной мере использовать эту монету и быть уверены, что их личная финансовая информация не станет общедоступной.

Основы графиков Zcash

Если вы посмотрите на рыночную капитализацию и цену Zcash сегодня, вы можете заметить, что он сохраняет сильные позиции в топе. Среди факторов, негативно влияющих на график цены Zcash, как ни странно, стоит выделить его главное преимущество. Скрытые транзакции и анонимность пользуются большим спросом у тех, кто занимается преступной деятельностью, и это не влияет положительно на репутацию валюты.Более того, это также может способствовать усилению регулирования валюты, и цены Zcash в долларах находятся в рискованном состоянии.

Вы можете легко проверить графики zcash онлайн на нашем сайте. Тем, кто только набирается опыта в торговле, мы рекомендуем не только проверять графики в реальном времени, но и сделать хотя бы несколько первых прогнозов. Взгляните на график цены zcash, и вы увидите, что существует довольно много типов стилей бара, хотя профессиональные трейдеры обычно используют для работы «подсвечник».Он отображает больше данных, чем линия простого графика, включая самую низкую, самую высокую цену и цену закрытия. И цвета имеют значение: если свеча красная, значит, цена закрытия была ниже.

Глядя на дорожную карту валюты на 2018 год, мы видим, что это важный год, и сегодняшние графики Zcash подтверждают эту точку зрения. Хотя цена zcash сейчас не та, что была в начале года, общая динамика остается вполне удовлетворительной.

Сюрпризы 23-го века: Долгосрочная динамика климата и углеродного цикла при сценариях как высоких, так и чистых отрицательных выбросов

Статус проверки : этот препринт в настоящее время находится на рассмотрении для журнала ESD.

• ¹ Отдел климатических и экосистемных наук, Национальная лаборатория Лоуренса Беркли, Беркли, Калифорния, США
• ² Канадский центр климатического моделирования и анализа, Окружающая среда и изменение климата Канада, Университет Виктории, Виктория, Британская Колумбия, Канада
• ³ IPSL, CNRS, Университет Сорбонны, Париж, Франция
• ⁴ Лаборатория климата и глобальной динамики, Национальный центр атмосферных исследований, Боулдер, Колорадо, США
• ⁵ Centre Européen de Recherche et de Formation Avancée en Calcul Scientifique, (CERFACS), Тулуза, Франция
• ⁶ Évolution & Diversité Biologique, Университет Тулузы Поль Сабатье III, Тулуза, Франция
• ⁷ Met Office Hadley Center, Exeter, UK
• ⁸ Колледж климата и энергетики, Школа географии, наук о Земле и атмосфере, Мельбурнский университет, Парквилл, Виктория, Австралия
• ⁹ Географический факультет, Университет Саймона Фрейзера, Бернаби, Британская Колумбия, Канада
• ¹⁰ Климат Ресурс, Виктория, Австралия
• ¹¹ Институт арктических и альпийских исследований, Университет Колорадо, Боулдер, Колорадо, США

• ¹ Отдел климатических и экосистемных наук, Национальная лаборатория Лоуренса Беркли, Беркли, Калифорния, США
• ² Канадский центр моделирования и анализа климата, Окружающая среда и изменение климата Канада, Университет Виктории, Виктория, Британская Колумбия, Канада
• ³ IPSL, CNRS, Университет Сорбонны, Париж, Франция
• ⁴ Лаборатория климата и глобальной динамики, Национальный центр атмосферных исследований, Боулдер, Колорадо, США
• ⁵ Centre Européen de Recherche et de Formation Avancée en Calcul Scientifique, (CERFACS), Тулуза, Франция
• ⁶ Évolution & Diversité Biologique, Университет Тулузы Поль Сабатье III, Тулуза, Франция
• ⁷ Met Office Hadley Center, Exet эр, Великобритания
• ⁸ Колледж климата и энергетики, Школа географии, наук о Земле и атмосфере, Мельбурнский университет, Парквилл, Виктория, Австралия
• ⁹ Географический факультет Университета Саймона Фрейзера, Бернаби, Британская Колумбия, Канада
• ¹⁰ Climate Resource, Виктория, Австралия
• ¹¹ Институт арктических и альпийских исследований, Университет Колорадо, Боулдер, Колорадо, США

Будущие климатические проекции на основе моделей системы Земли (ESM) обычно сосредоточены на временной шкале этого столетия.Мы используем набор из четырех ESM и одну модель системы Земли средней сложности (EMIC) для изучения динамики климата Земли и углеродных циклов при контрастных траекториях выбросов за пределами этого столетия, до 2300 года. Траектории включают очень высокие выбросы, сценарий неограниченного использования ископаемого топлива, а также второй сценарий смягчения последствий, который отличается от первого сценария после 2040 года и имеет «превышение», за которым следует стабилизация атмосферных концентраций CO ₂ посредством большого чистого отрицательного CO ₂ выбросы.В обоих сценариях и для всех рассматриваемых здесь моделей наземная система переключается из чистого поглотителя в нейтральное состояние или в чистый источник углерода, хотя по разным причинам и с центром в разных географических регионах, в зависимости как от модели, так и от модели. сценарий. Углеродная система океана остается поглотителем, хотя и ослаблена обратной связью между климатом и углеродом, во всех моделях по сценарию высоких выбросов и переключается от поглотителя к источнику в сценарии превышения. Аномалия глобальной средней температуры обычно следует траекториям кумулятивных выбросов углерода, за исключением того, что потепление 23-го века продолжается после прекращения выбросов углерода в нескольких моделях, как в сценарии с высокими выбросами, так и в одной модели в сценарии превышения.В то время как реакции океанического углеродного цикла качественно согласуются как в глобальной интегрированной, так и в среднезональной динамике в обоих сценариях, модели суши качественно расходятся в средней зональной динамике, в относительной роли растительности и почвы в движущих потоках углерода, в реакции стока. на CO ₂ , а также во времени перехода от поглотителя к источнику, особенно в сценарии с высокими выбросами. Отсутствие согласия между моделями суши в отношении механизмов и географических моделей обратных связей углеродного цикла, наряду с возможностью запаздывающей физической динамики климата вызвать потепление спустя долгое время после того, как концентрации CO ₂ стабилизировались, указывают на возможность неожиданностей в климатической системе за пределами временного горизонта 21-го века, даже при относительно смягченных сценариях глобального потепления, которые следует учитывать при разработке глобальной климатической политики.

Чарльз Ковен и др.

Просмотрено

• HTML: 947
• PDF: 298
• XML: 23
• Всего: 1,268
• BibTeX: 9
• Конечное примечание: 9

Просмотрено (географическое распределение)

Всего просмотров статьи: 1069 (включая HTML, PDF и XML) Из них 1069 с географическим определением и 0 с неизвестным происхождением.

Процитировано

Последнее обновление: 26 авг. 2021 г.

Есть ли в трубопроводе потепление? Мультимодельный анализ обязательства по нулевым выбросам CO2

Allen, M.Р., Дубе, О. П., Солеки, В., Арагон-Дюран, Ф., Крамер, В., Хамфрис, С., Кайнума, М., Кала, Дж., Маховальд, Н., Мулугетта, Ю., Перес, Р., Вайриу, М., и Зикфельд, К.: Обрамление и контекст, в: Глобальное потепление 1,5 ^∘ C. Специальный доклад МГЭИК о воздействии глобального потепления 1,5 ^∘ C выше доиндустриальных уровней и соответствующих глобальных парниковых газов пути выбросов в контексте усиления глобального реагирования на угроза изменения климата, устойчивого развития и усилий по искоренению бедность, Всемирная метеорологическая организация, Кембридж, Великобритания и Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, 2018 г.а, б, в, г, д

Эндрюс Т., Грегори Дж. М. и Уэбб М. Дж .: Зависимость радиационной принуждение и обратная связь по эволюционирующим моделям изменения температуры поверхности в климатические модели, J. Climate, 28, 1630–1648, 2015. a, b, c

Арчер Д. и Бровкин В. Тысячелетнее время жизни в атмосфере антропогенный CO ₂ , Climatic Change, 90, 283–297, 2008. a

Арчер Д., Эби М., Бровкин В., Риджвелл А., Цао Л., Миколаевич У., Кальдейра, К., Мацумото, К., Мунховен, Г., Черногория, А., и Токос, К .: Время жизни углекислого газа из ископаемого топлива в атмосфере, Annu. Преподобный Земля Pl. Sc., 37, 117–134, 2009. а

Арора, В. К., Бур, Г. Дж., Фридлингштейн, П., Эби, М., Джонс, К. Д., Кристиан, Дж. Р., Бонан, Г., Бопп, Л., Бровкин, В., Кадул, П., Ильина Т. Х., Линдси К., Тджипутра Дж. Ф. и Ву Т .: Концентрация углерода. и углерод-климатическая обратная связь в моделях системы Земли CMIP5, J. Климат, 26, 5289–5314, 2013. a

Арора, В. К., Катавоута, А., Уильямс, Р.Г., Джонс, С.Д., Бровкин, В., Фридлингштейн, П., Швингер, Дж., Бопп, Л., Баучер, О., Кадул, П., Чемберлен, Массачусетс, Кристиан, младший, Делире, К. ., Фишер, Р.А., Хаджима, Т., Ильина, Т., Йетцджер, Э., Кавамия, М., Ковен, К., Крастинг, Дж., Лоу, Р.М., Лоуренс, Д.М., Лентон, А., Линдси , K., Pongratz, J., Raddatz, T., Séférian, R., Tachiiri, K., Tjiputra, JF, Wiltshire, A., Wu, T., and Ziehn, T. климатические обратные связи в моделях CMIP6 и их сравнение с моделями CMIP5, Обсудить биогеонауки., https://doi.org/10.5194/bg-2019-473, в обзоре, 2019. a, b, c

Бэнкс, Х. Т. и Грегори, Дж. М .: Механизмы поглощения тепла океаном в соединенный климатическая модель и ее значение для прогнозов температуры океана на основе индикаторов освоение, Geophys. Res. Lett., 33, L07608, https://doi.org/10.1029/2005GL025352, 2006. a

Best, MJ, Pryor, M., Clark, DB, Rooney, GG, Essery, RLH, Ménard, CB, Edwards , Дж. М., Хендри, М. А., Порсон, А., Гедни, Н., Меркадо, Л. М., Ситч, С., Блит, Э., Баучер, О., Кокс, П. М., Гриммонд, С. С. Б. и Хардинг, Р. Дж .: Объединенный симулятор наземной среды Великобритании (ДЖУЛС), описание модели — Часть 1: Потоки энергии и воды, Geosci. Model Dev., 4, 677–699, https://doi.org/10.5194/gmd-4-677-2011, 2011. a

Бровкин В., Бендцен Дж., Клауссен М., Ганопольски А., Кубацки К., Петухов В., Андреев А. Круговорот углерода, растительность и климат. динамика в голоцене: эксперименты с моделью CLIMBER-2, Global Биогеохим. Cy., 16, 86–1, 2002.a

Burger, FA, Frölicher, TL, and John, JG: Увеличение изменчивости и экстремальных значений кислотности океана при увеличении CO в атмосфере ₂ , Обсуждение биогеологических наук, https://doi.org/10.5194/bg-2020-22 , в обзоре, 2020. a

Бирн, Б. и Гольдблатт, Ч .: Радиационное воздействие при высоких концентрациях хорошо перемешанные парниковые газы, Geophys. Res. Lett., 41, 152–160, 2014. a

Cao, L., Eby, M., Ridgwell, A., Caldeira, K., Archer, D., Ishida, A., Joos, F., Matsumoto, K., Миколаевич, У., Моуше, А., Орр, Дж. К., Платтнер, Г.-К., Шлитцер, Р., Токос, К., Тоттерделл, И., Чуми, Т., Яманака, Ю., и Йул , A .: Роль морского транспорта в поглощении антропогенного CO ₂ , Biogeosciences, 6, 375–390, https://doi.org/10.5194/bg-6-375-2009, 2009. a

Чарни, Дж., Аракава, А., Бейкер, Д., Болин, Б., Дикинсон, Р., Гуди, Р., Лейт, К., Стоммель, Х. и Вунш, К.: Двуокись углерода и климат: a научная оценка: отчет специальной исследовательской группы по двуокиси углерода и климат, лесная яма, Массачусетс, 23–27 июля 1979 г., до исследования климата правление, собрание математических и физических наук, национальные исследования Совет Национальной академии наук, Совет по исследованиям климата, Вашингтон, округ Колумбия, США, 1979 г.a

Кларк, Д.Б., Меркадо, Л. ., Harding, RJ, Huntingford, C., и Cox, PM: Joint UK Land Environment Simulator (JULES), описание модели — Часть 2: Потоки углерода и динамика растительности, Geosci. Model Dev., 4, 701–722, https://doi.org/10.5194/gmd-4-701-2011, 2011. a

Данабасоглу, Г., Ламарк, Ж.-Ф., Бакмайстер, Дж., Бейли, Д. А., ДюВивье, А.К., Эдвардс, Дж., Эммонс, Л.К., Фасулло, Дж., Гарсия, Р., Геттельман, А., Хэнней, К., Холланд, М.М., Большой, РГ, Лоуренс, Д.М., Ленертс, Д.Т.М., Линдси, К., Липскомб, У.Х., Миллс, М.Дж., Нил, Р., Олесон, К.В., Отто-Блиснер, Б., Филлипс, А.С., Сакс, В., Тилмес, С., ван Кампенхаут, Л., Вертенштейн, М. ., Бертини, А., Деннис, Дж., Дезер, К., Фишер, К., Фокс-Кемпер, Б., Кей, Дж. Э., Киннисон, Д., Кушнер, П.Дж., Лонг, М.С., Микельсон, С. , Мур, Дж., Ниенхаус, Э., Полвани, Л., Раш, П. Дж., И Стрэнд, В. Г.: Модель системы Земли сообщества 2 (CESM2), J. Adv. Модель. Earth Sy., Обзор, 2020. a

Дэвис, С. Дж. И Соколов, Р. Х .: Учет обязательств по выбросам CO ₂ , Environ. Res. Lett., 9, 084018, https://doi.org/10.1088/1748-9326/9/8/084018, 2014. a

Davis, S.J., Caldeira, K., and Matthews, H.D. .: Будущие выбросы CO ₂ и изменение климата от существующей энергетической инфраструктуры, Science, 329, 1330–1333, 2010. a

Дечарм, Б., Delire, C., Minvielle, M., Colin, J., Vergnes, J.-P., Alias, A., Сен-Мартен, Д., Сефериан, Р., Сенези, С., и Волдуар, А .: Последние изменения в системе земной поверхности ISBA-CTRIP для использования в CNRM-CM6 Климатическая модель и глобальные автономные гидрологические приложения, J. Adv. Модель. Earth Sy., 11, 1207–1252, https://doi.org/10.1029/2018MS001545, 2019. a

Delire, C., Séférian, R., Decharme, B., Alkama, R., Carrer, D. ., Йетцьер, Э., Морель, X., Роше, М .: Глобальный углеродный цикл суши смоделировано с помощью ISBA, J.Adv. Модель. Земля Sy., https://doi.org/10.1029/2019MS001886, сначала онлайн, 2020. a

Данн, Дж. П., Джон, Дж. Дж., Адкрофт, А. Дж., Гриффис, С. М., Холлберг, Р. В., Шевлякова, Э., Стоуфер, Р. Дж., Кук, В., Данн, К. А., Харрисон, М. Дж., Krasting, JP, Malyshev, SL, Milly, PCD, Phillipps, PJ, Sentman, LT, Samuels, BL, Spelman, MJ, Winton, M., Wittenberg, AT, and Zadeh, N .: GFDL’s ESM2 global connected климат-углерод модели земных систем. Часть I: Физическая формулировка и характеристики базового моделирования, J.Климат, 25, 6646–6665, 2012. a

Данн, Дж. П., Джон, Дж. Г., Шевлякова, Э., Стоуфер, Р. Дж., Крастинг, Дж. П., Малышев, С. Л., Милли, П., Сентман, Л. Т., Адкрофт, А. Дж., Кук, В., Данн, К. А., Гриффис, С. М., Холлберг, Р. В., Харрисон, М. Дж., Леви, Х., Виттенберг, А. Т., Филлипс, П. Дж., И Заде, Н.: глобальные связанные модели климат-углеродной земной системы GFDL ESM2. Часть II: формулировка углеродной системы и базовые характеристики моделирования, J. Climate, 26, 2247–2267, 2013. a

Eby, M.: Проект взаимного сравнения моделей обязательств по нулевым выбросам, Глобально усредненные данные и репозиторий данных EMIC, Университет Виктории, доступно по адресу: http://terra.seos.uvic.ca/ZEC, последний доступ: июнь 2020 г. a

Eby, M. , Зикфельд, К., Черногория, А., Арчер, Д., Мейснер, К. Дж., И Уивер, А. Дж .: Продолжительность антропогенного изменения климата: тысячелетние шкалы времени Потенциальный CO ₂ и возмущения температуры поверхности, J. Climate, 22, 2501–2511, https://doi.org/10.1175/2008JCLI2554.1, 2009. a

Ehlert, D. and Zickfeld, K .: Что определяет приверженность к потеплению после прекращение выбросов CO ₂ ?, Environ. Res. Lett., 12, 015002, https://doi.org/10.1088/1748-9326/aa564a, 2017. а, б, в, г

Елисеев А .: Оценка изменения характеристик климата и углерода. цикл в 21 веке с учетом неопределенности наземной биоты значения параметров, Известия, Атмос. Океан. Физ., 47, 131, https://doi.org/10.1134/S0001433811020046, 2011.a

Елисеев А.В., Мохов И.И .: Неопределенность реакции климата на природные и антропогенные воздействия из-за различных сценариев землепользования, Adv. Атмос. Наук, 28, 1215, https://doi.org/10.1007/s00376-010-0054-8, 2011. a

Елисеев А.В., Мохов И.И., Чернокульский А.В.: Ансамблевой подход к моделированию СО ₂ выбросов от природных пожаров, Biogeosciences, 11, 3205–3223, https://doi.org/10.5194/bg-11-3205-2014, 2014. a

Энтинг, И.Г., Вигли, Т., и Хейманн, М .: Будущие выбросы и концентрации двуокиси углерода: ключевые анализы океана / атмосферы / суши, CSIRO, Австралия, 1994. a

Etminan, M., Myhre, G., Highwood, E., and Shine, K .: Радиационное воздействие на углекислый газ, метан и закись азота: значительный пересмотр радиационное воздействие метана, Geophys. Res. Lett., 43, 12614–12623, 2016. a

Айринг, В., Бони, С., Мил, Г.А., Сеньор, Калифорния, Стивенс, Б., Стоуфер, Р.Дж., и Тейлор, К.Э .: Обзор связанного Проект по взаимному сравнению моделей, фаза 6 (CMIP6), экспериментальное проектирование и организация, Geosci.Model Dev., 9, 1937–1958, https://doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016, 2016. a, b, c

Фридлингштейн, П., Кокс, П., Беттс, Р., Бопп, Л., фон Бло, В., Бровкин, В., Кадул, П., Дони, С., Эби, М., Фунг, И., Бала, Г., Джон, Дж., Джонс, К., Джус, Ф., Като, Т., Кавами, М., Норр, В., Линдси, К., Мэтьюз, Х. Д., Раддац, Т., Райнер, П., Рейк, К., Рокнер, Э., Шницлер, К. Г., Шнур, Р., Штрассманн, К., Уивер, А. Дж., Йошикава, К., и Цзэн, Н.: Анализ обратной связи между климатом и углеродным циклом: результаты модели C4MIP Взаимное сравнение, Дж.Климат, 19, 3337–3353, 2006. a

Frölicher, T. L. и Joos, F .: Обратимые и необратимые воздействия выбросы парниковых газов в многовековых прогнозах с помощью NCAR global комбинированная модель углеродного цикла и климата, Клим. Dynam., 35, 1439–1459, 2010. a, b, c, d

Frölicher, T. L. и Paynter, D.J .: Расширение взаимосвязи между глобальное потепление и совокупные выбросы углерода в многотысячелетние временные рамки, Environ. Res. Lett., 10, 075002, https://doi.org/10.1088/1748-9326/10/7/075002, 2015.a, b, c, d, e

Frölicher, T. L., Winton, M., and Sarmiento, J. L .: Continued global потепление после прекращения выбросов CO ₂ , Нат. Клим. Смена, 4, 40–44, 2014. а, б

Frölicher, T. L., Sarmiento, J. L., Paynter, D. J., Dunne, J. P., Krasting, Дж. П., Винтон, М .: Доминирование Южного океана в антропогенной среде. поглощение углерода и тепла в моделях CMIP5, J. Climate, 28, 862–886, 2015. а, б

Ганопольский А., Петухов В., Рамсторф С., Бровкин В., Клауссен М., Елисеев, А., Кубацки, Ч .: Альпинист-2: модель климатической системы промежуточная сложность. Часть II: чувствительность модели, Клим. Динам., 17, 735–751, 2001. a

Геден, О.: Реальная климатическая цель, Nat. Геоши., 9, 340, https://doi.org/10.1038/ngeo2699, 2016. а

Джиллетт Н., Арора В., Зикфельд К., Маршалл С. и Меррифилд В.: Постоянно. изменение климата после полного прекращения выбросов углекислого газа, Nat. Geosci., 4, 83–87, 2011. a, b

Goll, D.С., Винклер, А. Дж., Раддац, Т., Донг, Н., Прентис, И. К., Кайс, П., и Бровкин, В.: Взаимодействие углерода и азота в идеализированных моделях с помощью JSBACH (версия 3.10), Geosci. Model Dev., 10, 2009–2030, https://doi.org/10.5194/gmd-10-2009-2017, 2017. a

Goodwin, P., Williams, R.G., Follows, M.J. ., и Дуткевич, С .: Разделение антропогенного углекислого газа на атмосферу и океан через столетие временные рамки, Global Biogeochem. Cy., 21, GB1014, https://doi.org/10.1029/2006GB002810, 2007.а

Гудвин П., Уильямс Р. Г. и Риджуэлл А .: Чувствительность климата к совокупные выбросы углерода за счет компенсации тепла океана и углерода поглощение, нат. Geosci., 8, 29–34, 2015. a

Goosse, H., Brovkin, V., Fichefet, T., Haarsma, R., Huybrechts, P., Jongma, J., Mouchet, A., Selten , F., Barriat, P.-Y., Campin, J.-M., Deleersnijder, E., Driesschaert, E., Goelzer, H., Janssens, I., Loutre, M.-F., Morales Maqueda , MA, Opsteegh, T., Mathieu, P.-P., Munhoven, G., Pettersson, E.Дж., Ренссен, Х., Рош, Д. М., Шеффер, М., Тартинвилл, Б., Тиммерманн, А., Вебер, С. Л .: Описание модели земной системы средней сложности LOVECLIM версии 1.2, Geosci. Model Dev., 3, 603–633, https://doi.org/10.5194/gmd-3-603-2010, 2010. a

Gregory, J., Ingram, W., Palmer, M., Jones, Г., Стотт, П., Торп, Р., Лоу, Дж., Джонс, Т., и Уильямс, К .: Новый метод диагностики радиационного воздействие и чувствительность климата, Geophys. Res. Lett., 31, L03205, https: // doi.org / 10.1029 / 2003GL018747, 2004. a, b, c

Грегори, Дж. М., Эндрюс, Т., и Гуд, П .: Непостоянство преходящего параметр климатической реакции при увеличении CO ₂ , Philos. T. R. Soc. А, 373, 20140417, https://doi.org/10.1098/rsta.2014.0417, 2015. a, b

Хайтес, Э., Ямин, Ф., и Хёне, Н.: Возможные элементы законодательства 2015 г. Соглашение об изменении климата, рабочий документ IDDRI SciencesPo, 1–24, доступно по адресу: http://theredddesk.org/sites/default/files/resources/pdf/ Возможные элементы Юридического соглашения 2015 года об изменении климата.pdf (последний доступ: 10 июня 2020 г.), 2013. a

Хадзима, Т., Ватанабэ, М., Ямамото, А., Татебе, Х., Ногучи, М.А., Абэ, М., Огайто, Р., Ито, А., Ямадзаки, Д., Окадзима , Х., Ито, А., Таката, К., Огочи, К., Ватанабе, С., и Кавамия, М.: Разработка модели системы Земли MIROC-ES2L и оценка биогеохимических процессов и обратных связей, Geosci. Model Dev., 13, 2197–2244, https://doi.org/10.5194/gmd-13-2197-2020, 2020. a

Харе, Б. и Майнсхаузен, М .: Сколько мы стремимся к потеплению и в какой степени? можно избежать ?, Изменение климата, 75, 111–149, 2006.a, b, c

Холден, П. Б., Эдвардс, Н. Р., Риджвелл, А., Уилкинсон, Р., Фредрич, К., Лункейт, Ф., Поллитт, Х., Меркюр, Ж.-Ф., Салас, П., Лам, А., Кноблох, Ф., Чуприча, У., и Виньюалес, Дж. Э .: Неопределенности климат – углеродный цикл и Парижское соглашение, Nat. Клим. Change, 8, 609–613, https://doi.org/10.1038/s41558-018-0197-7, 2018. a

Holden, PB, Edwards, NR, Rangel, TF, Pereira, EB, Tran, GT , и Уилкинсон, RD: PALEO-PGEM v1.0: статистический эмулятор климата плиоцена – плейстоцена, Geosci.Model Dev., 12, 5137–5155, https://doi.org/10.5194/gmd-12-5137-2019, 2019. a

Ильина Т., Сикс К. Д., Сегшнайдер Дж., Майер-Реймер Э., Ли Х. и Нуньес-Рибони, И .: Глобальная модель биогеохимии океана HAMOCC: Модель архитектура и производительность как компонент модели системы MPI-Earth в различные экспериментальные реализации CMIP5, J. Adv. Модель. Earth Sy., 5, 287–315, 2013. а

МГЭИК: Резюме для политиков, в: Вклад Рабочей группы I в Пятая оценка Межправительственной группы экспертов по изменению климата Отчет об изменении климата 2013: основы физических наук, под редакцией: Александр, Л., Аллен, С., Биндофф, Н. Л., Бреон, Ф.-М., Черч, Дж., Кубаш, У., Эмори, С., Форстер, П., Фридлингштейн, П., Джиллет, Н., Грегори, Дж., Хартманн, Д., Янсен, Э., Киртман, Б., Кнутти, Р., Каникичарла, К. К., Лемке, П., Мароцке, Дж., Массон-Дельмотт, В., Миль, Г., Мохов, И., Пиао, С., Платтнер, Г.-К., Дахе, К., Рамасвами, В., Рэндалл, Д., Райн, М., Рохас, М., Сабин, К., Шинделл, Д., Стокер, Т. Ф., Талли, Л., Воган, Д., и Се, С.-П., Cambridge University Press, Кембридж, Великобритания и Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 2013.a

Jeltsch-Thömmes, A., Battaglia, G., Cartapanis, O., Jaccard, S. L., and Joos, F.: Низкое земное хранение углерода на Последнем ледниковом максимуме: ограничения на основе данных с несколькими прокси, Clim. Past, 15, 849–879, https://doi.org/10.5194/cp-15-849-2019, 2019. a

Дженкинсон, Д., Адамс, Д., и Уайлд, А.: Модельные оценки CO ₂ выбросы из почвы в ответ на глобальное потепление, Nature, 351, 304–306, 1991. a

Jones, C. D., Frölicher, T. L., Koven, C., MacDougall, A.Х., Мэтьюз, HD, Зикфельд, К., Рогель, Дж., Токарска, КБ, Жиллет, Н.П., Ильина, Т., Майнсхаузен, М., Менгис, Н., Сефериан, Р., Эби, М., и Бургер, Ф.А.: Проект взаимного сравнения моделей обязательств по нулевым выбросам (ZECMIP), вклад в C4MIP: количественная оценка фиксированных изменений климата после нулевых выбросов углерода, Geosci. Model Dev., 12, 4375–4385, https://doi.org/10.5194/gmd-12-4375-2019, 2019. a, b, c, d

Joos, F., Roth, R., Fuglestvedt , JS, Питерс, GP, Enting, IG, фон Бло, В., Бровкин, В., Берк, Э. Дж., Эби, М., Эдвардс, Н. Р., Фридрих, Т., Фрёличер, Т. Л., Халлоран, П. Р., Холден, П. Б., Джонс, К., Кляйнен, Т. ., Mackenzie, FT, Matsumoto, K., Meinshausen, M., Plattner, G.-K., Reisinger, A., Segschneider, J., Shaffer, G., Steinacher, M., Strassmann, K., Tanaka , К., Тиммерманн, А., и Уивер, А.Дж .: Диоксид углерода и функции импульсной реакции климата для расчета показателей парниковых газов: многомодельный анализ, Atmos. Chem. Phys., 13, 2793–2825, https: // doi.org / 10.5194 / acp-13-2793-2013, 2013. a

Knutti, R., Rugenstein, M. A., and Hegerl, G.C .: Климат за пределами равновесия чувствительность, Нат. Geosci., 10, 727–736, https://doi.org/10.1038/ngeo3017, 2017. a

Law, RM, Ziehn, T., Matear, RJ, Lenton, A., Chamberlain, MA, Stevens, Л. Е., Ван, Ю.-П., Србиновский, Дж., Би, Д., Ян, Х., и Фохралик, П.Ф .: Углеродный цикл в симуляторе климата и земной системы Австралии (ACCESS-ESM1) — Часть 1 : Описание моделей и доиндустриальное моделирование, Geosci.Model Dev., 10, 2567–2590, https://doi.org/10.5194/gmd-10-2567-2017, 2017. a

Лоуренс Д. М., Фишер Р. А., Ковен С. .Д., Олесон, К.В., Свенсон, С.С., Бонан, Г., Коллиер, Н., Гимире, Б., ван Кампенхаут, Л., Кеннеди, Д., Клюзек, Э., Лоуренс, П.Дж., Ли, Ф., Ли, Х., Ломбардоцци, Д., Райли, В.Дж., Сакс, В.Дж., Ши, М., Вертенштейн, М., Видер, В.Р., Сюй, К., Али, А.А., Барсук, А.М., Бишт, Г., ван ден Брук, М., Брунке, Массачусетс, , Бернс, С.П., Бьюзен, Дж., Кларк, М., Крейг, А., Dahlin, K., Drewniak, B., Fisher, JB, Flanner, M., Fox, AM, Gentine, P., Hoffman, F., Keppel ‐ Aleks, G., Knox, R., Kumar, S. , Ленертс, Дж., Люнг, Л. Р., Липском, У., Лу, Ю., Пандей, А., Пеллетье, Дж. Д., Перкет, Дж., Рандерсон, Дж. Т., Риччиу, Д. М., Сандерсон, Б. М., Слейтер, А., Субин, З.М., Танг, Дж., Томас, Р.К., Вэл Мартин, М., и Цзэн, X .: Модель земли сообщества, версия 5: Описание новых функций, сравнительный анализ и влияние факторов неопределенности, J. Adv. Модель. Земля Sy., 11, 4245–4287, https://doi.org/10.1029/2018MS001583, 2019. a

Lienert, S. and Joos, F .: Ассимиляция данных байесовского ансамбля для ограничения параметров модели и выбросов углерода при землепользовании. Biogeosciences, 15, 2909–2930, https://doi.org/10.5194/bg-15-2909-2018, 2018. a

Lowe, J. A., Huntingford, C., Raper, SC B., Jones , К. Д., Лиддикоут, С. К., и Гохар, Л.К .: Насколько сложно оправиться от опасных уровней глобальное потепление ?, Environ. Res. Lett., 4, 014012, https: // doi.org / 10.1088 / 1748-9326 / 4/1/014012, 2009. a

MacDougall, A.H .: Океаническое происхождение не зависящих от пути углеродных балансов, Sci. Rep.-UK, 7, 10373, https://doi.org/10.1038/s41598-017-10557-x, 2017. a

MacDougall, AH: Ограничения 1% эксперимента как эталонного идеализированного эксперимента для углеродного цикла взаимное сравнение в C4MIP, Geosci. Model Dev., 12, 597–611, https://doi.org/10.5194/gmd-12-597-2019, 2019. a

Майер-Реймер, Э. и Хассельманн, К .: Транспортировка и хранение CO ₂ в океан: модель углеродного цикла неорганической океанической циркуляции, Clim.Dynam., 2, 63–90, 1987. a

Мэтьюз, Х. и Уивер, А .: Совершенное потепление климата, Nat. Геоши., 3, 142–143, 2010. а, б

Мэтьюз, Х. и Зикфельд, К.: Климатическая реакция на нулевые выбросы парниковые газы и аэрозоли, Нац. Клим. Change, 2, 338–341, 2012. a, b, c, d

Мэтьюз, Х. Д .: Растущая приверженность будущим выбросам CO ₂ , Environ. Res. Lett., 9, 111001, https://doi.org/10.1088/1748-9326/9/11/111001, 2014. a

Matthews, H.D.и Калдейра, К .: Для стабилизации климата требуется близкая к нулю выбросы, Геофиз. Res. Lett., 35, L04705, https://doi.org/10.1029/2007GL032388, 2008. а, б, в, г

Мэтьюз, Х. Д. и Соломон, С .: Необратимость не означает неизбежность, Science, 340, 438–439, 2013. a, b

Мауритсен, Т. и Пинкус, Р.: Выявленное потепление на основе наблюдений, Nat. Клим. Change, 7, 652, https://doi.org/10.1038/nclimate3357, 2017. a, b, c

Mauritsen, T., Bader, J., Becker, T., Behrens, J., Биттнер, М., Брокопф, Р., Бровкин, В., Клауссен, М., Крюгер, Т., Эш, М., Фаст, И., Фидлер, С., Флешнер, Д., Гайлер, В., Джорджетта, М., Голл, Д.С., Хаак , Х., Хагеманн, С., Хедеманн, К., Хоэнеггер, К., Ильина, Т., Янс, Т., Хименес-де-ла-Куэста, Д., Юнгклаус, Дж., Кляйнен, Т., Клостер, С., Крахер, Д., Кинне, С., Клеберг, Д., Ласслоп, Г., Корнблю, Л., Мароцке, Дж., Матей, Д., Меранер, К., Миколаевич, У., Модали, К., Мёбис, Б., Мюллер, Вашингтон, Набель, JEMS, Нам, CCW, Notz, D., Nyawira, S.-S., Paulsen, H., Peters, K., Pincus, R., Pohlmann, H., Pongratz, J., Popp, M., Raddatz, TJ, Rast, S., Redler, R., Reick, CH, Rohrschneider, T., Schemann, V., Schmidt, H., Schnur, R., Schulzweida, U., Six, KD, Stein, L., Stemmler, I. , Стивенс, Б., фон Шторх, Й.-С., Тиан, Ф., Фойг, А., Врезе, П., Винерс, К.-Х., Вилкеншельд, С., Винклер, А., и Рёкнер , Э .: События в Модель земной системы MPI-M версии 1.2 (MPI-ESM1. 2) и ее реакция на Повышение CO ₂ , Дж.Adv. Модель. Земля Сы., 11, 998–1038, 2019. а

Мил, Г. А., Вашингтон, В. М., Коллинз, В. Д., Арбластер, Дж. М., Ху, А., Буя, Л. Э., Стрэнд, В. Г., и Тенг, Х .: Насколько больше глобальное потепление и повышение уровня моря ?, Science, 307, 1769–1772, 2005. a

Миль, Г. А., Стокер, Т. Ф., Коллинз, В. Д., Фридлингштейн, П., Гэй, Т., Грегори, Дж. М., Китох, А., Кнутти, Р., Мерфи, Дж. М., Нода, А., Рапер, С., Уоттерсон, И., Уивер, А., Чжао, З.-К .: Глобальные климатические прогнозы, в: Изменение климата 2007: основы физических наук.Вклад работы Группа I Четвертого оценочного доклада Межправительственной группы экспертов по Изменение климата, под редакцией: Соломон, С., Цинь, Д., Мэннинг, М., Чен, З., Маркиз М., Аверит К., Тиньор М. и Миллер Х., Кембриджский университет. Press, Кембридж, Великобритания и Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 2007. a

Менгис, Н., Келлер, Д.П., Макдугалл, А., Эби, М., Райт, Н., Мейснер, К.Дж., Ошлис, А. , Шмиттнер, А., Мэтьюз, HD, и Зикфельд, К .: Оценка климатической модели системы Земли Университета Виктории, версия 2.10 (UVic ESCM 2.10), Geosci. Модель Dev. Обсудить., Https://doi.org/10.5194/gmd-2019-373, обзор, 2020. a

Menviel, L., Timmermann, A., Mouchet, A., and Timm, O .: Meridional реорганизация морской и наземной продуктивности во время Генриха события, Палеоокеанография, 23, PA1203, https://doi.org/10.1029/2007PA001445, 2008. a

Мохов И., Елисеев А .: Моделирование глобальных климатических изменений в 20–23 вв. С новыми сценариями антропогенного воздействия RCP, в: Доклады наук о Земле, 443, с.532, Springer Science & Business Media, Москва, Российская Федерация, 2012. a

Мохов И., Елисеев А., Гурьянов В. Модельные оценки глобального и региональные изменения климата в голоцене, Докл. наук о Земле, 490, 23–27, https://doi.org/10.1134/S1028334X20010067, 2020. a

Mouchet, A .: 3D-модель биогеохимических циклов океана и чувствительности климата исследования, докторская диссертация, Université de Liège, Льеж, Бельгия, http://hdl.handle.net/2268/98995 (последний доступ: 10 июня 2020 г.), 2011 г.а

Майр, Г., Хайвуд, Э. Дж., Шайн, К. П., и Стордал, Ф .: Новые оценки радиационное воздействие из-за хорошо перемешанных парниковых газов, Geophys. Res. Lett., 25, 2715–2718, 1998. a, b

Oka, A., Tajika, E., Abe-Ouchi, A., и Kubota, K .: Роль океана в контроль концентрации CO в атмосфере ₂ в процессе глобального оледенения, Клим. Dynam., 37, 1755–1770, 2011. а

Плантон, С .: Приложение III: Глоссарий, в: Изменение климата 2013: Физические Основа науки.Вклад Рабочей группы I в Пятый оценочный отчет Межправительственной группы экспертов по изменению климата, Кембридж University Press, Кембридж, Великобритания и Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, 2013. a, b, c

Платтнер, Г.-К., Кнутти, Р., Джоос, Ф., Стокер, Т., фон Бло, В., Бровкин, В., Камерон, Д., Дришарт, Э., Дуткевич, С., Эби, М., Эдвардс, Н. Р., Фичефет Т., Харгривз К., Джонс К. Д., Лутр М. Ф., Мэтьюз Х. Д., Муше, А., Мёллер, С.А., Наврат, С., Прайс, А., Соколов, А., Штрассманн, К.М., Уивер А. Дж .: Прогнозируемые долгосрочные климатические обязательства с моделями климат – углеродный цикл, J. Climate, 21, 2721–2751, 2008. a, b

Ритц, С. П., Стокер, Т. Ф., и Джоос, Ф .: Связанный динамический океан-энергия. модель баланса атмосферы для палеоклиматических исследований, J. Climate, 24, 349–375, 2011. a

Rogelj, J., Schaeffer, M., Meinshausen, M., Knutti, R., Alcamo, J., Riahi, K., и Хейр, В .: Цели нулевых выбросов как долгосрочные глобальные цели в области климата. защита, Environ. Res.Lett., 10, 105007, https://doi.org/10.1088/1748-9326/10/10/105007, 2015. a

Rogelj, J., den Elzen, M., Höhne, N., Fransen, T., Fekete, H. , Винклер, Х., Шеффер, Р., Ша, Ф., Риахи, К., Майнсхаузен, М .: Парижское соглашение предложения по климату нуждаются в повышении, чтобы поддерживать потепление ниже 2 C, Nature, 534, 631–639, https://doi.org/10.1038/nature18307, 2016. a

Rogelj, J., Shindell, D., Jiang, K., Fifita, S., Forster, P., Гинзбург, В., Ханда Ч., Хешги Х., Кобаяши С., Криглер, Э., Мундака, Л., Сефериан, Р. и Виларино, М. В. Пути смягчения последствий, совместимые с 1,5 C в контексте устойчивого развития, в: Глобальное потепление 1,5 ^∘ C. Специальный доклад МГЭИК о воздействии глобального потепления 1,5 ^∘ C выше доиндустриальных уровней и соответствующих глобальных парниковых газов пути выбросов в контексте усиления глобального реагирования на угроза изменения климата, устойчивого развития и усилий по искоренению бедность, Всемирная метеорологическая организация, Кембридж, Великобритания и Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, 2018 г.a, b, c, d

Рогель, Дж., Форстер, П. М., Криглер, Э., Смит, К. Дж. и Сефериан, Р .: Оценка и отслеживание оставшегося углеродного бюджета для жесткого климата. Targets, Nature, 571, 335–342, https://doi.org/10.1038/s41586-019-1368-z, 2019a. a, b

Rogelj, J., Huppmann, D., Krey, V., Riahi, K., Clarke, L., Gidden, M., Николлс, З., Майнсхаузен, М .: Новая логика сценария для Парижа. Согласование долгосрочной цели температуры, Nature, 573, 357–363, https://doi.org/10.1038/s41586-019-1541-4, 2019b.а

Роуз Б. Э., Армор К. К., Баттисти Д. С., Фельдл Н. и Колл Д. Д. зависимость переходной чувствительности климата и радиационных обратных связей от пространственная картина поглощения тепла океаном, Geophys. Res. Lett., 41, 1071–1078, 2014. a, b, c, d

Roth, R., Ritz, SP, and Joos, F .: Обратная связь между захоронением и питательными веществами усиливает чувствительность атмосферного углекислого газа к изменениям реминерализации органического вещества, Earth Syst . Dynam., 5, 321–343, https://doi.org/10.5194/esd-5-321-2014, 2014.а

Рюгенштейн, М.А., Грегори, Дж. М., Шаллер, Н., Седлачек, Ю. и Кнутти, Р .: Многолетняя корректировка радиационного воздействия между океаном и атмосферой. J. Climate, 29, 5643–5659, 2016. a

Sabine, C.L., Feely, R.A., Gruber, N., Key, R.M., Lee, K., Bullister, J. Л., Ваннинхоф, Р., Вонг, К., Уоллес, Д. В., Тилбрук, Б., Миллеро, Ф.Дж., Пэн, Т.-Х., Козырь, А., Оно, Т., и Риос, А.Ф .: The океанический Поглотитель антропогенного CO ₂ , Science, 305, 367–371, 2004. a

Сармьенто, Дж.Л. и Грубер, Н .: Биогеохимическая динамика океана, Принстон. University Press, Princeton, New Jersey, USA, и Oxford, UK, 2006. a

Sarmiento, J. L., Orr, J. C., and Siegenthaler, U .: Моделирование возмущений. поглощения CO ₂ в модели общей циркуляции океана, J. Geophys. Res.-Oceans, 97, 3621–3645, 1992. a

Шур, Э., Макгуайр, А., Шедель, К., Гросс, Г., Харден, Дж., Хейс, Д., Хугелиус, Г., Ковен, К., Кухри, П., Лоуренс, Д., Натали, С. М., Олефельд, Д., Романовский, В. Е., Шефер, К., Турецкий, М. Р., Трит, К. К., и Вонк, Дж. Э .: Изменение климата и обратная связь углерода вечной мерзлоты, Nature, 520, 171–179, 2015. a

Сефериан, Р., Набат, П., Мишу, М., Сен-Мартен, Д., Волдуар, А., Колин, Дж., Дечарм, Б., Делир, К., Бертэ, С., Шевалье, М., Сенези, С., Франшистеги, Л., Виаль, Дж., Малле, М., Йетцьер, Э., Жоффруа, О., Гереми, Ж.-Ф., Мойн, М.-П., Мсадек, Р., Рибес, А., Роше, М., Рериг, Р., Салас-и-Мелиа, Д., Санчес, Э., Terray, L., Valcke, S., Waldman, R., Aumont, O., Bopp, L., Deshayes, J., Éthé, C., и Madec, G .: Оценка модели CNRM Earth-System, CNRM-ESM 2-1: роль системы Земля процессы в современном и будущем климате, J. Adv. Модель. Earth Sy., 11, 4182–4227, https://doi.org/10.1029/2019MS001791, 2019. a

Sellar, A. A., Jones, C. G., Mulcahy, J., Tang, Y. , Йул, А., Уилтшир, А., О’Коннор, Ф.М., Стрингер, М., Хилл, Р., Пальмиери, Дж., Вудворд, С., де Мора, Л., Кулбродт, Т., Румбольд, С.Т., Келли, Д.И., Эллис, Р., Джонсон, К.Э., Уолтон, Дж., Абрахам, Н.Л., Эндрюс, МБ, Эндрюс, Т., Арчибальд, А.Т., Берту, С., Берк, Э., Блокли, Э., Карслав, К., Далви, М., Эдвардс, Дж., Фолберт, Джорджия, Гедни, Н., Гриффитс, П. Т., Харпер, А.Б., Хендри, Массачусетс, Хьюитт, Эй-Джей, Джонсон, Б., Джонс, А., Джонс, С.Д., Кибл, Дж., Лиддикоут, С., Моргенштерн, О., Паркер, Р.Дж., Предой, В., Робертсон, Э., Сиахан, А., Смит, Р.С., Сваминатан, Р., Вудхаус, М.Т., Цзэн, Г., Зеррукат, М.: УКЭСМ1: Описание и оценка британской модели системы Земли, J. Adv. Модель. Earth Sy., 11, 4513–4558, https://doi.org/10.1029/2019MS001739, 2019. a

Shaffer, G., Malskr Olsen, S., и Pepke Pedersen, JO: Презентация, калибровка и проверка модель земной системы DCESS низкого порядка (версия 1), Geosci. Model Dev., 1, 17–51, https://doi.org/10.5194/gmd-1-17-2008, 2008. a

Зигенталер, У. и Джус, Ф .: Использование простой модели для изучения океанических распределение трассеров и глобальный углеродный цикл, Tellus B, 44, 186–207, 1992 г.a

Смит, К. Дж., Форстер, П. М., Аллен, М., Фуглестведт, Дж., Миллар, Р. Дж., Рогель Дж. И Зикфельд К .: Существующая инфраструктура ископаемого топлива еще не обязуем нас 1,5 ^∘ C потепление, Нат. Commun., 10, 101, https://doi.org/10.1038/s41467-018-07999-w, 2019. а, б, в, г

Соколов, А., Киклайтер, Д., Шлоссер, А., Ван, К., Монье, Э., Браун-Штайнер, Б., Принн, Р., Форест, К., Гао, X., Либардони, А., и Истхэм, С.: Описание и оценка модели системы Земли Массачусетского технологического института (MESM), J.Adv. Модель. Earth Sy., 10, 1759–1789, 2018. a

Соломон, С., Платтнер, Г.-К., Кнутти, Р., Фридлингштейн, П .: Необратимое изменение климата из-за выбросов углекислого газа, P. Natl. Акад. Sci., 106, 1704–1709, 2009. a, b

Swart, NC, Cole, JNS, Kharin, VV, Lazare, M., Scinocca, JF, Gillett, NP, Anstey, J., Arora, V. , Кристиан, младший, Ханна, С., Цзяо, Ю., Ли, В.Г., Маджесс, Ф., Саенко, О.А., Зайлер, К., Сейнен, К., Шао, А., Сигмонд, М., Сольхейм, Л., фон Зальцен, К., Янг Д. и Винтер Б.: Модель канадской системы Земли, версия 5 (CanESM5.0.3), Geosci. Model Dev., 12, 4823–4873, https://doi.org/10.5194/gmd-12-4823-2019, 2019. a

Tachiiri, K., Hargreaves, JC, Annan, JD, Oka, A. , Abe-Ouchi, A., и Kawamiya, M .: Разработка системы, имитирующей глобальный углеродный цикл в моделях системы Земли, Geosci. Model Dev., 3, 365–376, https://doi.org/10.5194/gmd-3-365-2010, 2010. a

Tjiputra, JF, Schwinger, J., Bentsen, M., Morée, A .Л., Гао, С., Бетке, И., Хайнце, К., Горис, Н., Гупта, А., Хе, Ю.-К., Оливи, Д., Селанд, О., и Шульц, М. .: Биогеохимия океана в норвежской модели системы Земли, версия 2 (NorESM2), Geosci. Model Dev., 13, 2393–2431, https://doi.org/10.5194/gmd-13-2393-2020, 2020. a

Tong, D., Zhang, Q., Zheng, Y., Caldeira, К., Ширер, К., Хун, К., Цинь, Ю., и Дэвис, С. Дж .: Предполагаемые выбросы от существующей энергетической инфраструктуры. подвергнуть опасности 1,5 Климатическая цель ^∘ C, Nature, 572, 373–377, 2019.а

ЮНЕП: Отчет о разрыве выбросов за 2018 г., Отчет, ЮНЕП, Найроби, Кения, ISBN 978-92-807-3726-4, 2018. a

Организация Объединенных Наций: Парижское соглашение: Двадцать первая конференция сторон Рамочная конвенция Организации Объединенных Наций об изменении климата, Организация Объединенных Наций, Женева, Швейцария, 2015 г. а, б

Wigley, T.M .: Обязательства по изменению климата, Science, 307, 1766–1769, 2005. a

Wigley, T. M. и Schlesinger, M.E .: Аналитическое решение для определения влияния увеличение CO ₂ от средней глобальной температуры, Nature, 315, 649–652, 1985.а, б, в

Уильямс, Р. Г., Руссенов, В., Фрёличер, Т. Л., и Гудвин, П .: Водители продолжающегося потепления поверхности после прекращения выбросов углерода, Geophys. Res. Lett., 44, 10633–10642, 2017. а, б, в, г, д

Винтон, М., Такахаши, К., и Хелд, И. М .: Важность поглощения тепла океаном эффективность в отношении кратковременного изменения климата, J. ​​Climate, 23, 2333–2344, 2010. а, б, в, г

Винтон, М., Адкрофт, А., Гриффис, С. М., Холлберг, Р. В., Горовиц, Л. В., и Стоуфер, Р. Дж.: Влияние компонентов океана и атмосферы на моделируемые климатическая чувствительность, J. Climate, 26, 231–245, 2013. a

Всемирная программа исследований климата: проект взаимного сравнения связанных моделей, фаза 6, Министерство энергетики США, доступно по адресу: https: //esgf-node.llnl. gov / projects / cmip6 /, последний доступ: июнь 2020 г. a

Се П. и Валлис Г. К .: Пассивный и активный характер поглощения тепла океаном. в идеализированных экспериментах по изменению климата Clim. Dynam., 38, 667–684, 2012. а

Юл, А., Попова Э. Э. и Андерсон Т. Р.: MEDUSA-2.0: биогеохимическая модель морского цикла углерода средней сложности для исследований изменения климата и закисления океана, Geosci. Model Dev., 6, 1767–1811, https://doi.org/10.5194/gmd-6-1767-2013, 2013. a

Занна, Л., Хативала, С., Грегори, Дж. М., Изон, Дж., И Хаймбах, П .: Global реконструкция исторического накопления тепла и транспорта океана, П. Нац. Акад. Sci. USA, 116, 1126–1131, 2019. a

Zickfeld, K., Eby, M., Weaver, A.Дж., Александр, К., Креспин, Э., Эдвардс, Н. Р., Елисеев, А. В., Фойльнер, Г., Фичефет, Т., Форест, К. Э., Фридлингштейн, П., Гусс, Х., Холден, П. Б., Джоос, Ф., Кавамия, М., Киклайтер, Д., Кинерт, Х., Мацумото, К., Мохов, И.И., Монье, Э., Олсен, С.М., Педерсен, Й.О.П., Перрет, М., Филиппон-Бертье, Г., Риджуэлл, А. ., Шлоссер, А., Шнайдер фон Даймлинг, Т., Шаффер, Г., Соколов, А., Спани, Р., Штайнахер, М., Тачиири, К., Токос, К.С., Йошимори, М., Зенг, Н., Чжао Ф.: Долгосрочные обязательства в отношении изменения климата и обратимость: EMIC Взаимное сравнение, J. Climate, 26, 5782–5809, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-12-00584.1, 2013. a

Зин, Т., Чемберлен, М., Лоу, Р., Лентон, А., Бодман, Р., Дикс, М., Стивенс, Л., Ван, Ю.-П., Србиновский, Дж .: Модель системы Земли Австралии: ACCESS-ESM1.5, Журнал систем Земли Южного полушария Наука, в обзоре, 2020.

Coinbase для изучения добавления 5 новых крипто-монет к своей платформе, поскольку биткойн упал на

Coinbase, самая популярная платформа цифровых валют в США.С., поздно вечером в пятницу, заявил, что изучает возможность добавления пяти новых криптовалют к своему набору предложений, который в настоящее время включает биткойн и эфир Ethereum.

На рассмотрение предлагается следующий крипто-квинтет, согласно Coinbase:

• Cardano Тикер: ADA— Актив часто сравнивают с Ethereum, который предлагает возможности смарт-контрактов.
• Basic Attention Token Ticker: BAT— Монета имеет свои корни в том, чтобы позволить рекламодателям обращать внимание на внимание пользователей.
• Люмен Stellar Тикер : XLM — Сеть Stellar известна в кругах финтех
• Zcash Тикер: ZEC— Zcash — популярная конфиденциальная монета.
• 0x Ticker : ZRX — Монета представляет собой открытый протокол, который используется для смарт-контрактов и работает с блокчейном Ethereum или распределенным реестром.

Прочтите: 7 криптовалют, на которые стоит обратить внимание в 2018 году, если вы ищете следующий биткойн

Торговая платформа заявила, что изучает, а не просто добавляет вышеупомянутые монеты, «является частью усилий, направленных на то, чтобы быть максимально открытыми и прозрачными, и соответствует нашему процессу добавления новых активов, — сказал Кили Хопкинс, внешний представитель Coinbase.

Еще в конце декабря Coinbase бесцеремонно добавила Bitcoin Cash BCHUSD, + 0,24%, цена на ценные бумаги резко возросла перед добавлением, что вызвало обвинения в инсайдерской торговле, которые преследовали одну из крупнейших мировых бирж цифровых валют. С тех пор Coinbase пытается еще больше пролить свет на свою политику добавления новых токенов и монет.

В пятницу компания в новостном блоге заявила, что не может гарантировать, что какой-либо из упомянутых активов найдет постоянное место жительства на ее бирже.

Тем не менее, количество монет, представленных для проверки, росло: Cardano выросла почти на 12% до 14 центов, Zcash торговалась почти на 16% до 178 долларов, монеты Stellar выросли на 11%, примерно по 20 центов за люмен. Монета 0x выросла на 26% до 96 центов, а монета BAT выросла на 21% до 32 центов.

Coinbase движется как биткойн BTCUSD, + 0,42%, цифровой актив №1, последние несколько недель колеблется на уровне от 6100 до 6200 долларов, что близко к минимуму 2018 года.

Цена Биткойна упала примерно на 70% с момента ее пика в конце декабря прошлого года на уровне почти 20 000 долларов и в основном находился в нисходящем тренде с момента торговли выше 9800 долларов в мае.Один биткойн торговался по $ 6211,45 поздно вечером в пятницу в Нью-Йорке, что на 0,6% ниже.

Прочтите: Стремительное падение Биткойна означает, что призывы к росту до 25000 долларов к концу года находятся под серьезной угрозой

Между тем фьючерсы на биткойн торгуются на Cboe Global Markets Inc. CBOE, -0,41% на июль НАС: XBTN8 уложился в 6 187 долларов.50, что немного выше, чем его цена закрытия предыдущего дня в размере 6 170 долларов. За неделю он упал на 6%, исходя из наиболее активного контракта на КПБЭ, а с начала года снизился на 55%. Comex обменял биткойны на поставку в июле США: BTCN8 завершила сессию на уровне 6 165 долларов, увеличившись с 6 160 долларов в четверг, при недельном снижении на 5,9% и падении с начала года на 57%.

Эти доходы по сравнению с традиционными активами, которые работают намного лучше. Например, промышленный индекс Доу-Джонса. DJIA, -0.54%, Индекс S&P 500 SPX, -0,58% и индекс Nasdaq Composite КОМП, -0,64% все стабильно выше за неделю и год.

В более широком комплексе виртуальной валюты, токены Ether ETHUSD, + 0,66% в пятницу выросли на 1,4% до 434 долларов, Bitcoin Cash торговался на 2,7% выше до 698 долларов, а монета Ripple XRP XRPUSD, + 1,10% выросла на 0,9% до 44 центов.

CryptoWatch: Проверяйте цены на биткойны и другие криптовалюты, производительность и рыночную капитализацию — все на одной панели

СЕК.gov | Превышен порог скорости запросов

Чтобы обеспечить равный доступ для всех пользователей, SEC оставляет за собой право ограничивать запросы, исходящие от необъявленных автоматизированных инструментов. Ваш запрос был идентифицирован как часть сети автоматизированных инструментов за пределами допустимой политики и будет обрабатываться до тех пор, пока не будут приняты меры по объявлению вашего трафика.

Укажите свой трафик, обновив свой пользовательский агент, включив в него информацию о компании.

Для лучших практик по эффективной загрузке информации из SEC.gov, включая последние документы EDGAR, посетите sec.gov/developer. Вы также можете подписаться на рассылку обновлений по электронной почте о программе открытых данных SEC, включая передовые методы, которые делают загрузку данных более эффективной, и улучшения SEC.gov, которые могут повлиять на процессы загрузки по сценарию. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу [email protected].

Для получения дополнительной информации см. Политику конфиденциальности и безопасности веб-сайта SEC. Благодарим вас за интерес к Комиссии по ценным бумагам и биржам США.

Идентификатор ссылки: 0.67fd733e.1630014535.88bb20f2

Дополнительная информация

Политика безопасности в Интернете

Используя этот сайт, вы соглашаетесь на мониторинг и аудит безопасности. В целях безопасности и обеспечения того, чтобы общедоступная услуга оставалась доступной для пользователей, эта правительственная компьютерная система использует программы для мониторинга сетевого трафика для выявления несанкционированных попыток загрузки или изменения информации или иного причинения ущерба, включая попытки отказать пользователям в обслуживании.

Несанкционированные попытки загрузить информацию и / или изменить информацию в любой части этого сайта строго запрещены и подлежат судебному преследованию в соответствии с Законом о компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях 1986 года и Законом о защите национальной информационной инфраструктуры 1996 года (см. Раздел 18 U.S.C. §§ 1001 и 1030).

Чтобы обеспечить хорошую работу нашего веб-сайта для всех пользователей, SEC отслеживает частоту запросов на контент SEC.gov, чтобы гарантировать, что автоматический поиск не влияет на возможность доступа других лиц к контенту SEC.gov. Мы оставляем за собой право блокировать IP-адреса, которые отправляют чрезмерное количество запросов. Текущие правила ограничивают пользователей до 10 запросов в секунду, независимо от количества машин, используемых для отправки запросов.

Если пользователь или приложение отправляет более 10 запросов в секунду, дальнейшие запросы с IP-адреса (-ов) могут быть ограничены на короткий период.Как только количество запросов упадет ниже порогового значения на 10 минут, пользователь может возобновить доступ к контенту на SEC.gov. Эта практика SEC предназначена для ограничения чрезмерного автоматического поиска на SEC.gov и не предназначена и не ожидается, чтобы повлиять на людей, просматривающих веб-сайт SEC.gov.

Обратите внимание, что эта политика может измениться, поскольку SEC управляет SEC.gov, чтобы гарантировать, что веб-сайт работает эффективно и остается доступным для всех пользователей.

Примечание: Мы не предлагаем техническую поддержку для разработки или отладки процессов загрузки по сценарию.

Измененная динамика префронтальных сетей связана с риском послеродового психоза: исследование функциональной магнитно-резонансной томографии

Это первое исследование, посвященное изучению функциональной связи в состоянии покоя и во время эмоциональной обработки у женщин с риском полипа. Наш главный вывод заключается в том, что у женщин с риском PP обнаруживают измененные статические и динамические связи в мозговых сетях, связанные с целенаправленным поведением, по сравнению со здоровыми женщинами. В частности, мы представляем первое свидетельство того, что повышенная внутренняя функциональная связь правого DLPFC в исполнительной сети, коррелирующая с лучшими когнитивными функциями до родов, может представлять собой маркер устойчивости к послеродовым рецидивам, поскольку он особенно присутствует у этих женщин. подвержены риску PP, которые остаются здоровыми.Мы также находим доказательства нарушения эмоциональной регуляции у женщин с риском PP, на что указывает их снижение эмоционально-зависимой модуляции функциональной связности исполнительной сети, которая коррелирует с более длительным временем реакции на предъявление негативных эмоциональных стимулов. Интересно, что наши данные показывают, что именно те женщины с риском РП, у которых развивается послеродовой рецидив, имеют повышенную зависимую от страха модуляцию межсетевого взаимодействия от значимости до сетей DMN, исполнительных и значимых подсетей, а также от руководителей до значимых сетей по сравнению с женщинами из группы риска, которые остаются здоровыми, что предполагает, что изменения в тройной сети могут представлять собой государственный маркер заболевания.

DLPFC участвует в исполнительной обработке, включая рабочую память, внимание, принятие решений, решение проблем и регуляцию эмоций ^21,22 , и было обнаружено, что у пациентов с шизофренией постоянно изменяется как структура, так и функция ^23,24 и биполярное расстройство ²⁵ , а также у лиц с риском психоза ^26,27 и биполярного расстройства ^27,28 . Хотя изменения префронтальной коры и связанной с ней исполнительной сети могут отражать уязвимость к развитию психоза, вполне возможно, что ее способность увеличивать связность представляет собой компенсаторный нейронный механизм, который защищает от развития расстройства.На это указывает наш вывод об увеличении внутренней связи DLPFC (связанной с лучшей когнитивной способностью) у тех женщин из группы риска, которые остались здоровыми, что также согласуется с аналогичными результатами другого исследования с участием родственников первой степени родства пациентов с шизофренией, которые не развить психоз ¹⁷ .

Управляющая сеть также снижалась синхронно при участии в боязливых эмоциях на лице у женщин из группы риска по сравнению со здоровыми женщинами, и это было значимо только у тех женщин, у которых развился рецидив в первые четыре недели после родов.Кроме того, женщины, входящие в группу риска, также показали уменьшенную временную взаимосвязь между исполнительной и заметной, DMN и исполнительной подсетями во время представления пугающих эмоций по сравнению с контролем. Это может отражать трудности в понимании и расшифровке страха у женщин из группы риска, аналогично тому, что сообщается у пациентов с психозами и биполярным расстройством ^29,30 . Кроме того, зависимое от страха межсетевое взаимодействие между DMN и руководителем, заметностью и руководителем, а также внутри исполнительных сетей, связанное с более коротким временем реакции на проявление страха, было сокращено у всех женщин из группы риска.Это также предполагает, что женщины из группы риска в целом имеют более низкую эффективность подключения к сети и могут потребовать большей способности модулировать подключение между сетями для выполнения простой задачи регулирования неявного негативного аффекта.

Предыдущие исследования нейровизуализации сообщили о снижении возможности подключения в административных сетях, сетях значимости и DMN у пациентов с психозами и биполярным расстройством. ^14,31 . Наша работа предоставляет дополнительные доказательства изменения связи между этими мозговыми сетями во время боязливой эмоциональной обработки у женщин с риском PP, другой клинической группы.В этой популяции эти дефициты в основном были вызваны женщинами из группы риска, у которых развился рецидив, при этом женщины из группы риска, которые оставались здоровыми, испытывали меньший дефицит межсетевого соединения. Возможно, что измененная модуляция исполнительных подсетей, а также DMN и сетей значимости, которые имеют решающее значение в регулировании целенаправленного поведения в исполнительной сети, которая опосредует это поведение как таковое, способствует риску и может защитить от развития психиатрический рецидив в послеродовом периоде.Мы обнаружили, что среди женщин из группы риска только у тех, кто оставался здоровым, была большая связь между сетью заметности (передняя островковая часть, дорсальная передняя поясная кора) и исполнительной сетью (префронто-теменная кора) по сравнению со здоровыми женщинами. Учитывая положительную связь между вовлечением исполнительной сети и более эффективным эмоциональным регулированием (см. Ниже), это предполагает, что модуляция значимости исполнительной сети во время обработки пугающих эмоций может играть защитную роль против развития послеродовых симптомов у женщин с риском полипа.

Женщины из группы риска, у которых развился рецидив в послеродовом периоде, также имели повышенную зависимую от страха связь от подсети значимости к сетям руководителей, значимости и DMN, а также от подсетей руководителей к DMN во время обработки пугающих эмоций, по сравнению с женщинами из группы риска. кто остался здоров. Эта повышенная зависимая от страха связность у женщин, у которых развивается послеродовой рецидив, может указывать на наличие аберрантной сетевой функции в модели тройной сети, описанной ранее, и которая была причастна к психозу.

Насколько нам известно, это первое исследование, посвященное оценке когнитивных функций у женщин с риском РП и сообщающее о худших показателях вербального обучения и памяти у этих женщин по сравнению со здоровой контрольной группой. Эти данные согласуются с доказательствами аналогичных нарушений у пациентов с аффективными и неаффективными психозами, не связанными с послеродовым периодом, как на ранней, так и на поздней стадиях заболевания ^32,33,34,35 . Интересно, что, как упоминалось выше, только у женщин из группы риска, которые оставались здоровыми, лучшая когнитивная деятельность коррелировала с более высокой правой связью DLPFC в исполнительной сети, что, возможно, представляет собой как защитный фактор от послеродовых рецидивов, так и компенсаторный механизм, который позволяет улучшить когнитивные функции.Хотя эти результаты интригуют, их следует интерпретировать с осторожностью, поскольку функция мозга оценивалась в послеродовом периоде, а размер выборки был относительно небольшим.

Дифференциальная чувствительность к быстрым изменениям концентрации эстрогенов после родов была предложена в качестве механизма для объяснения быстрого появления симптомов в PP ³⁶ . Эстрогены влияют на передачу сигналов дофамина и дофамин-зависимые когнитивные процессы, а потенциал связывания дофаминового рецептора D2 в полосатом теле снижается у женщин в послеродовом периоде ^37,38 .У женщин с риском PP модуляция передачи сигналов дофамина, вызванная изменениями уровня эстрогена, может привести к дисфункции PFC и, в более общем плане, к изменениям исполнительной сети ³⁹ . Способность компенсировать эту дисфункцию префронтальной коры за счет увеличения связи в исполнительной сети (связанной с улучшением когнитивных способностей) может представлять собой защитный механизм от начала психоза. Дофамин модулирует взаимодействие внутри и между сетями ⁴⁰ и может участвовать в аномальном модулирующем взаимодействии между исполнительной властью и другими сетями.У женщин из группы риска, и особенно у тех, у кого развивается послеродовой рецидив, измененная передача сигналов дофамина может снизить взаимодействие между исполнительной, значимой и сетью DMN и исполнительной сетью, что приведет к когнитивной фрагментации и нарушению регуляции функциональной модуляции связности в ответ на эмоциональные раздражители. Более того, возможно, что повышение уровня дофамина в послеродовом периоде у женщин, у которых развился эпизод, может повысить значимость сетевой активности ⁴¹ , тем самым увеличивая модуляцию этой сети в исполнительной системе и в сетях DMN.Также возможно, что сеть значимости неэффективно модулирует другие сети мозга, что приводит к чрезмерному приписыванию значения нерелевантным стимулам и последующим симптомам ⁴² . Наконец, дофамин может уравновесить гиперактивную сеть значимости за счет усиления модуляции исполнительной сети на сети значимости, действуя как защитный фактор от рецидива у женщин с риском полипа. Таким образом, у женщин с риском ПП измененная реакция на уровни эстрогена может привести к нарушению передачи сигналов дофамина, что, если не будет компенсировано посредством модуляции функции исполнительной сети, приведет к сверхактивной сети значимости, опосредующей начало симптомов. в послеродовом периоде.Этот различный ответ на передачу сигналов дофамина может быть обусловлен несколькими факторами, включая генетические факторы и факторы окружающей среды и их взаимодействие ⁴³ .

У нашего исследования есть несколько сильных сторон и ограничений. Во-первых, важно подчеркнуть, что женщины в PP — это просто очень сложная группа субъектов для набора, особенно так близко к родам, когда они, как правило, находятся под пристальным вниманием психиатрических служб из-за риска для их здоровья и здоровье ребенка (по крайней мере, в Британской национальной службе здравоохранения), борются со своим предыдущим психическим заболеванием в контексте недавнего рождения ребенка, а у тех, кто нездоров, они испытывают депрессивные или маниакальные симптомы, которые являются неотъемлемой частью диагноза.Поэтому неудивительно, что существует так мало биологических исследований женщин в ближайшем послеродовом периоде и практически ни одного с использованием нейровизуализации за пределами нашей исследовательской группы. Помимо набора таких сложных участников, нам также удалось набрать однородную по возрасту популяцию. Однако все это не умаляет того факта, что выборка относительно небольшая, а результаты требуют независимой репликации. В частности, временные анализы, включая спектральную мощность и FNC, могли выиграть от большей статистической мощности.Что касается методологии, использование группы сравнения здоровых женщин в том же послеродовом периоде снижает шансы выявления функциональных изменений мозга, связанных с гормональными или родовыми гемодинамическими изменениями, а не с болезнью. Ввиду отсутствия предшествующих доказательств, ICA является наиболее подходящим подходом для изучения функциональной связности внутри и между сетями, поскольку он не выбирает априорные исходные регионы или временные модели. Наконец, изучение динамики мозга как в состоянии покоя, так и во время выполнения задачи позволяет идентифицировать не только связанные с задачей изменения функциональной связности, но и различия, которые не зависят от парадигмальных условий.Однако не всех путаницы можно было избежать. Например, женщины в нашем исследовании не принимали наркотики, 62,5% принимали лекарства во время МРТ, и воздействие наркотиков могло быть связано с изменениями функциональной связи ⁴⁴ . Обнадеживает то, что мы не обнаружили никакой корреляции между дозой нейролептика и функциональной связностью и поведенческими характеристиками в этом исследовании и не обнаружили межгрупповых различий в суточной дозе антипсихотика во время МРТ. Примечательно, что все четыре женщины, принимавшие литий, в послеродовом периоде оставались здоровыми, в то время как у двух женщин, принимавших антидепрессанты, симптомы развились после родов.Из-за небольшого числа субъектов, принимающих стабилизаторы настроения или антидепрессанты, мы не смогли учесть возможную роль этих препаратов в наших анализах. Дополнительным ограничением является тот факт, что у женщин из группы риска, у которых был рецидив, был более короткий интервал между родами и проведением МРТ, чем в двух других группах, и мы не можем исключить, что это могло иметь некоторое влияние на функциональную связность. Важно отметить, что МРТ можно было получить только в послеродовом периоде, и поэтому мы не можем комментировать функциональную связь до родов.

Это исследование представляет собой первый шаг к лучшему пониманию функциональной связи мозга в состоянии покоя и во время эмоциональной обработки как маркера уязвимости к послеродовым эпизодам. Наши выводы о том, что управляющая сеть и ее взаимодействие с другими сетями мозга, участвующими в целенаправленном поведении, внутренне изменены, предполагают, что они могут рассматриваться как нейронные фенотипы заболевания, и помогают улучшить наше понимание патофизиологии ПП.

Zcash (ZEC) Ценовой прогноз на сегодня

Crypto Rating представляет собой комплексный прогноз и прогноз цен Zcash, который дает лучшее представление о текущей рыночной ситуации ZEC, будущих ожиданиях в отношении ценового движения и рыночной капитализации Zcash. Это поможет понять, что происходит на криптовалютном рынке прямо сейчас, соответствующим образом скорректировать торговую стратегию, принять расчетные инвестиционные и торговые решения в будущем. Zcash — это монета, которую можно добывать, в настоящее время ее цена составляет 145 долларов.86 и имеет рыночную капитализацию 1 825 298 489 долларов, что ставит его на 59-е место в глобальном рейтинге криптовалют. В настоящее время доступный запас Zcash составляет 12 514 156 монет. Важно понимать прогнозируемые изменения в предложении, чтобы правильно рассчитать будущую рыночную капитализацию, а следовательно, и будущую цену рассматриваемой криптовалюты.

Данные об объеме торгов позволяют оценить общую силу тренда, что, в свою очередь, дает средства для более точного прогноза цены ZEC и предсказывает сдвиги в спросе и предложении, которые играют решающую роль в изменениях цен как в ближайшем, так и в ближайшем будущем. далекое будущее.По данным coinmarketcap.com объем торгов Zcash за последние 24 часа составил 370 853 205 долларов США, что представляет собой увеличение по сравнению с предыдущим днем. Текущие тенденции изменения среднего объема торгов свидетельствуют о росте спроса на монеты ZEC на фоне снижения предложения соответствующей криптовалюты.

Чтобы лучше понять недавние рыночные колебания ZEC, мы представляем индекс крипто-волатильности (CVIX), который четко отображает текущую динамику цен и предлагает некоторые подсказки о возможных сценариях будущих ценовых действий.

Большинство трейдеров приходят на рынок криптовалют в поисках цифровых активов, которые обещают высокую и чрезвычайно высокую доходность, которая достигается, среди прочего, за счет волатильности, присущей этому пространству. И хотя способность большинства криптовалют демонстрировать огромную прибыль была ограничена недавними кризисами, они по-прежнему остаются точкой притяжения для тех, кто рассматривает этот рынок как хорошую альтернативу акциям, Forex и другим традиционным рынкам. Таким образом, волатильность представляет собой чрезвычайно важный аспект криптовалютной торговли.Крипторейтинг всегда исходит из ряда факторов при анализе цены Zcash и предложении краткосрочного, среднесрочного и долгосрочного прогнозирования цен с использованием нашего запатентованного алгоритма, который успешно включает в себя искусственный интеллект и, в частности, механизмы глубокого обучения. Использование CVIX обеспечивает глубокое понимание основных настроений на рынке Zcash, поскольку он точно отображает настроение участников.

Прежде чем углубляться в более подробный прогноз цены Zcash, мы предлагаем краткий обзор истории CVIX, механизма его расчета, а также несколько важных советов о том, как торговать при низком CVIX.

Фактически, это был представитель традиционных рынков, Чикагская биржа опционов, которая послужила колыбелью индекса волатильности (VIX). Основная цель VIX — эффективно измерить ожидания участников рынка в отношении движения цены индекса S&P 500 в течение ближайших 30 дней. Напомню, что S&P 500, возможно, является наиболее важным индексом акций, который отражает результаты работы 500 крупнейших корпораций Америки, таких как Google, Facebook и Apple.

Принимая во внимание требования и специфику криптовалютного рынка, мы заново изобрели VIX. Мы использовали исходный VIX в качестве основы и добавили данные, полученные на криптовалютном рынке, который динамично развивался в течение последних нескольких лет. CVIX эффективно отражает 30-дневную ретроспективную волатильность в пределах 10% диапазона. Рассчитываем среднемесячную цену Zcash и анализируем количество отклонений в указанном диапазоне. Количество колебаний, присутствующих на рынке в данный момент времени, играет ключевую роль в определении ценности CVIX, потому что оно указывает на степень отрицательного напряжения среди участников рынка, которое мы просто называем страхом, главной движущей силой волатильности.

Мы включили CVIX в нашу модель прогнозирования цен в связи с несколькими ключевыми факторами:

1. Возможно, это один из наиболее эффективных инструментов для определения ожиданий толпы, критического элемента движения цены.
2. Индекс также учитывает события на рынке криптовалют, который имеет доказанную и растущую корреляцию с ценовым действием биткойнов, доминирующей криптовалютой, которая оказывает глубокое влияние на рынок альткойнов, включая рынок Zcash.
3. Бычья конвергенция возникает, когда CVIX снижается, тогда как цена начинает двигаться вверх. В этом случае наш алгоритм придет к выводу, что существует высокая вероятность восходящего движения в течение обозначенного периода времени.

Подводя итог, CVIX показывает, насколько участники рынка опасаются значительного падения цены Zcash за последние 30 дней, что является синонимом ожидаемой отрицательной волатильности. Если CVIX высокий (значение 51–100), он мигает красным и сигнализирует о повышенной вероятности резких колебаний цен.Зеленый CVIX (значение 1-20), с другой стороны, означает, что участники ожидают, что рынок останется спокойным и предсказуемым в течение указанного периода времени. Желтый CVIX (21-50) — умеренное значение, означающее, что трейдеры должны ожидать некоторых колебаний вверх или вниз, но без каких-либо разрушительных изменений общей структуры тренда.

CVIX Zcash в настоящее время мигает 76, что означает, что трейдеры должны быть готовы к значительным колебаниям цен, с которыми необходимо иметь дело соответственно.Самый простой подход к использованию при торговле с CVIX на любом рынке, будь то криптовалюта или акции, — это установить триггеры покупки, когда волатильность выходит за пределы. На рынке Zcash преобладает опасение, что впоследствии это приведет к существенному падению цен. Для тех трейдеров, которые уже приобрели позицию, высокий красный CVIX означает, что пришло время разработать стратегию выхода, поскольку высокая волатильность в сочетании с опасениями, как правило, приводит к значительному падению цен.Текущая цена Zcash составляет 145,86 долларов США, она установлена ​​на фоне снижения -10,00% за последние 24 часа. За последние 30 дней цена Zcash выросла на 43,54%, в то время как его достижения за годовой период составили 79,08%. Ожидаемая волатильность в следующие 10-15 дней находится на самом высоком уровне.

Для всестороннего анализа цен Zcash давайте сначала взглянем на движение цены на месячном графике, чтобы определить ключевые уровни поддержки и сопротивления, с которыми цена будет взаимодействовать на своем предполагаемом пути к историческому максимуму.

ZEC / USD — 30 дней

Наш алгоритм прогнозирования цен Zcash учитывает не только показания CVIX, но и всеобъемлющие данные об историческом поведении цен, фундаментальных характеристиках монеты и перспективах будущего развития проекта, возникающих свечных паттернах, а также сигналы, поступающие как от опережающих, так и от запаздывающих индикаторов, также дают нам возможность предвидеть степень волатильности и предсказать последующее ценовое действие.Исходя из этого, мы ожидаем, что цена Zcash изменится следующим образом: