傾斜電影2017

㈠ 怎樣用photoshop把圖片里的傾斜的東西弄正

可以使用自由變換檔液工具把斜的拉正，步驟如下：

所需材料：PS CS6示例。

一、首先打開PS，並打開傾斜的文件。

㈡ hive數據傾斜及處理

火山日常啰嗦
學習了一些大數據的相關框架後，發現應用層的東西確實不難，真正難的都是底層原理，所以我查看了很多資料，借鑒了前人的方法再加上自己的理解，寫下了這篇文章。

數據傾斜的直白概念：
數據傾斜就是數據的分布不平衡，某些地方特別多，某些地方又特別少，導致的在處理數據的時候，有些很快就處理完了，而有些又遲遲未能處理完，導致整體任務最終遲遲無法完成，這種現象就是數據傾斜。

針對maprece的過程來說就是，有多個rece，其中有一個或者若干個rece要處理的數據量特別大，而其他的rece處理的數據量則比較小，那麼這些數據量小的rece很快就可以完成，而數據量大的則需要很多時間，導致整個任務一直在等它而遲遲無法完成。
跑mr任務時常見行散巧的rece的進度總是卡在99%，這種現象很大可能就是數據傾斜造成的。

產生數據傾斜的原因：
1） key的分布不均勻或者說某些key太集中。
上面就說過，rece的數據量大小差異過大，而rece的數據是分區的結掘尺果，分區是對key求hash值，根據hash值決定該key被分到某個分區，進而進入到某個rece，而如果key很集中或者相同，那麼計算得到它們的hash值可能一樣，那麼就會被分配到同一個rece，就會造成這個rece所要處理的數據量過大。
2） 業務數據自身的特性。
比如某些業務數據作為key的欄位本就很集中，那麼結果肯定會導致數據傾斜啊。
還有其他的一些原因，但是，根本原因還是key的分布不均勻，而其他的原因就是會造成key不均勻，進而導致數據傾斜的後果，所以說根本原因是key的分布不均勻。

既然有數據傾斜這種現象，就必須要有數據傾斜對應的處理方案啊。
簡單地說數據傾斜這種現象導致的任務遲遲不能完成，耗費了太多時間，極大地影響了性能，所以我們數據傾斜的解決方案檔鍵設計思路就是往如何提高性能，即如何縮短任務的處理時間這方面考慮的，而要提高性能，就要讓key分布相對均衡，所以我們的終極目標就是考慮如何預處理數據才能夠使得它的key分布均勻。

常見的數據傾斜處理方案：
1 設置參數
1）設置hive.map.aggr=true //開啟map端部分聚合功能，就是將key相同的歸到一起，減少數據量，這樣就可以相對地減少進入rece的數據量，在一定程度上可以提高性能，當然，如果數據的減少量微乎其微，那對性能的影響幾乎沒啥變化。
2）設置hive.groupby.skewindata=true //如果發生了數據傾斜就可以通過它來進行負載均衡。當選項設定為 true，生成的查詢計劃會有兩個 MR Job。第一個 MR Job 中，Map 的輸出結果集合會隨機分布到 Rece 中，每個 Rece 做部分聚合操作，並輸出結果，這樣處理的結果是相同的Key 有可能被分發到不同的 Rece 中，從而達到負載均衡的目的；第二個 MR Job 再根據預處理的數據結果按照Key 分布到 Rece 中（這個過程是按照key的hash值進行分區的，不同於mr job1的隨機分配，這次可以保證相同的Key 被分布到同一個 Rece 中），最後完成最終的聚合操作。所以它主要就是先通過第一個mr job將key隨機分配到rece，使得會造成數據傾斜的key可能被分配到不同的rece上，從而達到負載均衡的目的。到第二個mr job中，因為第一個mr job已經在rece中對這些數據進行了部分聚合（就像單詞統計的例子，a這個字母在不同的rece中，已經算出它在每個rece中的個數，但是最終的總的個數還沒算出來，那麼就將它傳到第二個mr job，這樣就可以得到總的單詞個數），所以這里直接進行最後的聚合就可以了。
3）hive.exec.recers.bytes.per.recer=1000000000 （單位是位元組）
每個rece能夠處理的數據量大小，默認是1G
4）hive.exec.recers.max=999
最大可以開啟的rece個數，默認是999個
在只配了hive.exec.recers.bytes.per.recer以及hive.exec.recers.max的情況下，實際的rece個數會根據實際的數據總量/每個rece處理的數據量來決定。
5）mapred.rece.tasks=-1
實際運行的rece個數，默認是-1，可以認為指定，但是如果認為在此指定了，那麼就不會通過實際的總數據量/hive.exec.recers.bytes.per.recer來決定rece的個數了。

2 sql語句優化
給幾個具體的場景以及在這些場景下的處理方案：
1）進行表的join這種業務操作時，經常會產生數據傾斜。
原因就是這些業務數據本就存在key會分布不均勻的風險，所以我們join時不能使用普通的join（rece端join）或者可以使用普通join，但是是優化後的。

但是這種操作有個前提條件就是僅適用於小表join大表，而小表怎麼定義它的大小，多小的表才算小表，這里有個參數可以確定的（但是這個參數名我暫時忘記了），如果小表的數據大小小於這個值，就可以使用map join，而是在這種情況下是自動使用map join這種方案的。所以如果是大小表join，直接用map join，避免數據傾斜。

方法1：（普通join）
select * from log a join users b on （a.user_id is not null and a.user_id = b.user_id ）；
這是屬於表的內連接的，兩張表不滿足條件的記錄都不保留。

方法2：檢測到user_id是null時給它賦予一個新值（這個新值由一個字元串（比如我自己給它定一個 hive）加上一個隨機數組成），這樣就可以將原來集中的key分散開來，也避免了數據傾斜的風險。而且因為這些數據本來就是無效數據，根本不會出現在結果表中，所以，這樣處理user_id（由一個字元串（比如我自己給它定一個 hive）加上一個隨機數），它也無法關聯的，因為有效的數據的user_id沒有這種形式的，所以就算這些無效數據出現在不同的rece中還是不會影響結果的，我這樣處理只是為了將它們分散開而已，所以用這種方法處理，結果表中也不會出現null這些無效數據，跟過濾處理方案得到的結果是一樣的。（普通join）
select *
from log a
join users b
on case when a.user_id is null then concat(『hive』,rand() ) else a.user_id end = b.user_id;
但是這兩種方案只是適用於大表join大表的內連接，兩張表的無效數據都不保留。
但是如果對於左外連接或者右外連接這種情況，即使驅動表中某些記錄在另一張表中沒有數據與它對應，但我們是依然需要保留驅動表的這些數據的，那該怎麼辦呢？其實很簡單，只需要將上述方法得到的結果再與驅動表的這些無數據取並集就可以了。
如下：
select * from log a
left outer join users b
on a.user_id is not null
and a.user_id = b.user_id
union all
select * from log a
where a.user_id is null;
2)雖然都是大表，但是呢對於某些業務數據而言，其有用的部分只佔它所在表的很少一部分，那麼我們就可以將它們先取出來，得到的結果應該是一張小表，那麼就可以使用map join來避免數據傾斜了。

場景：用戶表中user_id欄位為int，log表中user_id欄位既有string類型也有int類型。
當按照user_id進行兩個表的Join操作時，因為我們在連接時要進行user_id的比較，所以需要user_id的類型都相同，如果我們選擇將log表中的String類型轉換為int類型，那麼就可能會出現這種情況：String類型轉換為int類型得到的都是null值（這就是類型轉換的問題了，String類型數據轉換為int類型會失敗，數據丟失，就會賦null值），如果所有的String類型的user_id都變成了null,那麼就又出現了集中的key，分區後就又會導致數據傾斜。所以我們進行類型轉換時不能選擇將String類型轉換為int，而應該將int類型轉換為String,因為int轉換為String不會出問題，int類型原來的值是什麼，轉換為String後對應的字元串就會是什麼，形式沒變，只是類型變了而已。
解決方法：把int類型轉換成字元串類型
select * from users a
join logs b
on (a.usr_id = cast(b.user_id as string));

比如有一份日誌，要你從日誌中統計某天有多少個用戶訪問網站，即統計有多少個不同的user_id；但是呢這個網站卻又恰巧遭到攻擊，日誌中大部分都是同一個user_id的記錄，其他的user_id屬於正常訪問，訪問量不會很大，在這種情況下，當你直接使用count(distinct user_id)時，這也是要跑mr任務的啊，這時這些大量的相同的user_id就是集中的key了，結果就是通過分區它們都被分到一個rece中，就會造成這個rece處理的數據特別大，而其中的rece處理的數據都很小，所以就會造成數據傾斜。
那麼要怎麼優化呢？
方法1：可以先找出這個user_id是什麼，過濾掉它，然後通過count(distinct user_id)計算出剩餘的那些user_id的個數，最後再加1（這1個就是那個被過濾掉的user_id，雖然它有大量的記錄，但是ser_id相同的都是同一個用戶，而我們要計算的就是用戶數）
sql語句展示：
分組求和後降序排序，就可以得到這個數據量最大的user_id是什麼，然後我們下一步操作時就過濾它，等計算完其他的再加上它這一個。
select user_id,count(user_id) from log group by user_id desc limit 2;
select count（distinct user_id）+1 as sum from log;
sum就是最終的結果--用戶數
方法2：我們可以先通過group by分組，然後再在分組得到的結果的基礎之上進行count
sql語句展示：
select count(*) from (select user_id from log group by user_id) new_log;

總的來說就是，數據傾斜的根源是key分布不均勻，所以應對方案要麼是從源頭解決（不讓數據分區，直接在map端搞定），要麼就是在分區時將這些集中卻無效的key過濾（清洗）掉，或者是想辦法將這些key打亂，讓它們進入到不同的rece中。

性能調優是指通過調整使得機器處理任務的速度更快，所花的時間更少，而數據傾斜的處理是hive性能調優的一部分，通過處理能夠大大減少任務的運行時間。

除了數據傾斜的處理之外，hive的優化還有其他方面的，例如where子句優化：
select * from a left outer join b on (a.key=b.key) where a.date='2017-07-11' and b.date='2017-07-11';
這是一個左外連接。
這個sql語句執行的結果是：得到的結果是表a與表b的連接表，且表中的記錄的date都是'2017-07-11'。
而這個sql語句的執行過程是：逐條獲取到a表的記錄，然後掃描b表，尋找欄位key值為a.key的記錄,找到後將b表的這條記錄連接到a表上，然後判斷連接後的這條記錄是否滿足條件a.date='2017-07-11' and b.date='2017-07-11'，如果滿足，則顯示，否則，丟棄。
因為這是一個左外連接，且a為驅動表，連接時在a中發現key而在b中沒有發現與之相等的key時，b中的列將置為null，包括列date，一個不為null，一個為null，這樣後邊的where就沒有用了。
簡答的說這個方案的做法就是先按連接條件進行連接，連接後再看where條件，如果不滿足就丟棄，那之前連接所做的那些功夫就浪費了，白白耗費了資源（cpu等），增加了運行的總時間，如果有一種方案可以在未進行連接之前就直接判斷出不滿足最終的條件，那麼就可以直接丟棄它，這樣對於這樣的記錄就不要浪費資源以及時間去連接了，這樣也是能提升性能的，下面就看看這種方案：
sql語句：
將剛才的where限制條件直接放到on裡面，那麼就變成了滿足這三個條件才會進行連接，不滿足的直接過濾掉，就像上面所說的，少了無效連接那一步，就相對地節約了時間，如果這樣的無效連接的記錄很多的話，那麼採用這種改進版的方案無疑能夠較大程度地提高性能。
select * from a left outer join b on (a.key=b.key and a.date='2017-07-11' and b.date='2017-07-11'）;

不管怎麼說，我們在運行任務時，總是希望能加快運行速度，縮短運行時間，更快地得到結果，即提升性能，這是我們的目的，這就是我們所謂的性能調優。

關於小表join大表的補充：
表join時的操作是這樣的：
當操作到驅動表的某條記錄時，就會全局掃描另一張表，尋找滿足條件的記錄，而當掃描它時，為了讀取速度更快，一般都選先將它載入到內存，而內存的大小是有限的，為了不佔據過多的內存或者避免內存溢出，載入進入內存的表一般是小表，即數據量比較小，map join就是這樣做的。
即驅動表不放進內存，而另一張表（即要連接到驅動表的那一張表）就要先載入進內存，為了掃描速度更快，提高性能。
比如select * from a left outer join b on (a.key=b.key);
左外連接，驅動表是a，表b的記錄是要被連接到表a的，所以每在a上連接一條記錄就要被全局掃描一次的表是b，所以表b應先載入到內存（前提是表b是小表，如果是大表的話，估計會產生oom異常--out of memory內存溢出異常）。

select * from aa right outer join bb on (a.key=b.key);
右外連接，驅動表是bb，aa應先載入到內存（前提是小表）。

ps：希望我的分享能幫助到有需要的夥伴哦。我不是大神的哦，如果文中有誤，還請大家不吝賜教，幫忙指正，謝謝了！！！

㈢ ai字體怎麼傾斜

如下：

操作設備：戴爾靈越豎念槐7400

操作系統：win10

操作軟體：ai2017

1、首先我們打開ai，點擊文件-新建。

㈣ 林憶蓮最好聽的十首歌

林憶蓮最好聽的十首歌：《至少還有你》、《傷痕》、《不必在乎我是誰》、《為你我受冷風吹》、《當愛已成往事》、《聽說愛情回來過》、《傾斜》、《詞不達意》、《再見悲哀》、《愛上一個不回家的人》。

1、《至少還有你》

《至少還有你》是林憶蓮演唱的歌曲，由林夕作詞，Davy Chan作曲，Jim Ling、劉志遠編曲，收錄於林憶蓮2000年1月18日發行的專輯《林憶蓮s》中。2001年，歌曲獲得首屆華語流行樂傳媒大獎。2010年，獲得港台十年十大金曲。

㈤ 2022年退休金怎麼漲

2022年退休金調整方案如下：
（一）定額調整
凡符合2022年基本養老金調整范圍的退休人員，每人每月增發55元。
（二）掛鉤調整
1.按繳費年限調整。繳費年限15年以內，每年按1元增加；繳費年限16年至30年的，每年按2元增加；繳費年限超過30年的，從第31年起，每年按4元增加。繳費年限是指按國家和自治區規定繳納基本養老保險費的累計年限(含視同繳費年限，不含折算工齡)，不滿1年的按1年計算。繳費年限不滿15年的，增加15元。
2.按基本養老金基數進行調整。按本人2021年12月份按月領取的基本養老金為基數，每月增加1.6%（四捨五入到元）。
（三）傾斜調整
對高齡退休人員和考慮艱苦邊遠地區因素予以傾斜。
1.2021年12月31日前年滿70周歲至74周歲的退休人員，每人每月增發10元；年滿75周歲至79周歲的，每人每月增發15元；年滿80周歲及以上的，每人每月增發35元。2022年1月1日後，年滿70周歲，從到齡之月起，企業退休人員按2017年企業累加的高齡傾斜標准執行；機關事業單位退休人員按機關事業累計的高齡傾斜標准執行。
2.考慮艱苦邊遠地區因素適當提高調整水平。二類地區每人每月增發10元；三、四類地區每人每月增發15元；五、六類地區每人每月增發35元。
3.企業退休人員中原軍隊轉業幹部基本養老金調整後，其基本養老金月水平達不到2022年自治區企業退休人員平均養老金水平的，按平均水平計發。
四、此次基本養老金調整具有什麼特點？
此次基本養老金調整將繼續採取「定額調整、掛鉤調整與適當傾斜相結合」的調整辦法。定額調整體現社會公平，退休人員調整標准一致；掛鉤調整體現基本養老保險多繳多得、長繳多得、多得多調的激勵約束機制，使在職時多繳費、長繳費的人員調整養老金時增加的也相對較多；適當傾斜體現重點關懷，主要是對高齡退休人員、艱苦邊遠地區退休人員等群體予以照顧。
法律依據
《人力資源社會保障部、財政部關於2022年調整退休人員基本養老金的通知》
二、調整水平。全國調整比例按照2021年退休人員月人均基本養老金的4%確定。各省以全國調整比例為高限，確定本省調整比例和空轎水平。
三、調整辦法。採取定額調整、掛鉤調整與適當傾斜相結合的辦法，並實現企業和機關事業單位退休人員調整辦法統一。定額調整要體現公平原則；掛鉤調整要體現多繳多得、長繳多得的激虛虧凳勵機制，應與退休人員本人繳費年限（或工作年限）和基本養老金水平掛鉤；對高齡退休人員、艱苦邊遠差旅地區退休人員，可適當提高調整水平。繼續確保安置到地方工作且已參加基本養老保險的企業退休軍轉幹部基本養老金不低於當地企業退休人員基本養老金平均水平。要進一步強化激勵，適當加大掛鉤調整所佔比重。

㈥ 2021年養老金調整，60歲、65歲和70歲的老人分別會怎麼調整

我國政府在每年的養老金調整中，對於 高齡退休老人 都會額外調整增加一部分養老金。

2021年也不例外，4月16日人社部和財政部聯合下發的文件中，明確對於 高齡退休人員 、艱苦邊遠地區退休人員，可適當提高養老金的調整水平。

因為具體的實施方案是由各個省份根據自身實際情況確定的，所以不同地區的具體做法差別還是很大的。

5月12日，上海市率先公布了2021年的養老金調整方案，明確對於 2020年底前女年滿60周歲、男年滿65周歲的人員，每人每月增加20元 。

也就是說按照上海的政策， 女性60周歲，男性65周歲就算是高齡退休人員了 ，可以享受到一定的傾斜調整。

這個依據的應該是我國的退休年齡。目前退休年齡派此女性正常是55周歲，男性是60周歲，也就是上海的職工退休5年後，就能夠得到高齡傾斜調整。

而其他省市目前還未公布具體的養老金調整方案，但是正常情況下相比2020年不會有太大變動。

依據2020年的調整方案， 我們可以將高齡傾斜的調整類型分為以下七種：

上海、山西和福建 的調整方式差不多，對於年齡都是一刀切，沒有再劃分具體的年齡段。

不過上海還分了男性和女性兩個年齡段，而山西和福建都只對年滿70周歲的退休人員，每人每月再增加一定金額。

這種調整方式是 安徽省 的獨特做法，2020年安徽省的文件是這么寫的：

這種調整方式是什麼意思呢？下面我們以企業退休人員為例：

2020年的時候，假如王爺爺70歲，那麼他可以調整增加140元；而李爺爺71歲，那麼他能夠調整增加多少錢，還要看2019年的政策。

2019年安徽省企業退休人員年滿70—74周歲、75—79周歲、80—84周歲、85周歲及以上的，每人每月分別增加 140元、180元、260元和330元 。

可以看出2020年和2019年，年滿70—74周歲的退休人員的 調整金額是一樣的 ，所以71歲的李爺爺2020年高齡傾斜調整上，並沒有調整增加。

而99歲的吳爺爺，因為2020年85周歲及以上的企業退休人員的高齡傾斜標準是390元，比2019年的330元增加了60元，所以吳爺爺會增加60元的高齡調整養老金。

天津市 的養老金傾斜調整總體方式也是劃分年齡段，但是它還針對女性有額外的高齡調整。

2020年天津的高齡調整方式如下：

天津市與其他地方最大的差別就是最後一句話，「 對於女年滿65周歲不滿70周歲的，每人每月增加5元」。

新疆 的高齡調整方式是比較特別的，甚至很多人都理解不了它的調整方式。

2020年，新疆的高齡傾斜調整方式如下：

這段話也是按照年齡段調整，但是第二段就有點復雜了：

按照「累加的高齡傾斜標准執行」，是怎麼樣一種執行方式呢？

我們可以回看新疆2015年的養老金調整政策，其中明確：

而2016年是這么寫的：

2017年則是這么寫的：

從2018年開始，則是「 企業退休人員按2017年企業累加的高齡傾斜標准執行；機關事業單位退休人員按機關事業累加的高齡傾斜標准執行 」。

對於企業退休人員而言，年滿70周歲的人員 2017年企業累加的高齡傾斜標准就是， 2015年的225元加上2016年的20元加上2017年的10元，等於255元。

所以對於新疆的退休人員來說，70歲的時候養老金會有一個非常明顯的提升。

假設王爺爺2020年剛好70歲，那麼可以調整增加255元；而71歲的李爺爺只能調整增加20元。

而對於 機關事業單位退休人員而言 ，目前累加的高齡傾斜標准還比較低，所以不是按照2017年的標准，而是需要繼續肢羨蔽不斷累加。

山東省 的高齡調整除了按照年齡區間進行調整以外，同時還綜合考慮不同年齡、不同情況人員以往年度傾斜標准等因素， 對達到相應年齡的有關人員，再適當增加一定數額的養老金。

比如2020年的方案，對於2019年1月1日至12月31日期間達到70周歲、75周歲和80周歲的企業退休人員，每人每月分別增加290元、190元和360元。

可以看到 山東省的退休人員在70周歲、75周歲和80周歲三個年齡，養歷州老金都能夠有較大幅度的提升 。

對於 廣西自治區 和 貴州省 的高齡退休人員，他們的高齡傾斜養老金的計算直接體現在年齡上，年齡 每增加1歲便增加一定金額 。

比如廣西2020年的方案：

這是大多數省份的高齡傾斜調整方式 ，比如北京市、廣東省，青海省、河北省、陝西省、雲南省、江蘇省都是這么做的。

其中年齡段分得最詳細的要屬廣東省 ，並且調整金額也非常高。

廣東省將退休人員分為六個年齡段，額外發放不同標準的養老金：

這種調整方式簡單易懂，處於哪個年齡區間，就傾斜增加多少的養老金。

假設王爺爺今年69歲，那麼他不參加傾斜調整；李爺爺73歲，那麼他今年因高齡調整增加60元；吳爺爺今年99歲，那麼調整增加350元。

大多數地區對於高齡人員的標準是定在70周歲以上，只有個別地區對於60周歲或者65周歲以上人員就進行一定的傾斜調整。

同時，一些省市2020年的高齡調整政策還區分了機關事業單位和企業，但是按照2021年人社部和財政部的文件， 企業和機關事業單位退休人員調整辦法要 統一，這對於這些省市會是一個比較大的調整改變。

㈦ 地球的傾斜可能加劇南極的融化

南極洲的冰蓋在地球向海洋傾斜時，對其傾斜的角度最為強烈。（快門）「KDSPs」作為溫室氣體二氧化碳上升和全球變暖的水平，南極的冰將更容易受到天文學規模的循環，特別是地球的傾斜是繞著它的軸旋轉的。「KDSPE」「KDSPs」的新研究發現，超過3000萬年的歷史，南極的冰蓋。當冰層延伸到海洋中時，地球對其軸線傾斜的反應最強烈，與水流的相互作用會使溫水拍打在其邊緣上，導致融化增加。如果人類無法控制排放量，當二氧化碳水平與科學家預測的下一個世紀相似時，傾斜的影響達到峰值。[崩塌的美麗：南極洲的Larsen Ice Shelf形象]「KDSPE」「KDSPs」隨著二氧化碳水平的增加超過百萬分之400，氣候將變得更加敏感，地球的傾斜，或傾斜，研究人員1月14日在《自然地球科學》雜志上發表文章。「KDSPE」「KDSPs」「非常關鍵的是大氣中二氧化碳的含量，」研究合著者Madison威斯康星大學的古氣候學家Stephen Meyers說。「KDSPE」「KDSPs」是一種高二氧化碳和高傾角的情景，可能會給人以極大的破壞性。邁爾斯說：「大約40000年前，KDSPE」重建了過去的「KDSPS」，地球的軸心「搖搖晃晃」，前後搖擺。目前，這種傾角約為23.4度，但可能只有22.1度或24.5度。

這種傾角關繫到陽光何時何地照射到地球上，從而影響氣候。

重建了南極冰對這種傾角的反應歷史，邁耶斯和他的合著者使用了一些關於地球過去氣候的信息來源。其中一個來源是來自海底的碳酸鈣，被稱為底棲有孔蟲的單細胞生物留下。這些有機體在自身周圍分泌碳酸鈣外殼，鎖定在一個全球范圍內，海洋和大氣化學的連續記錄。

南極附近的沉積物記錄提供了氣候史的另一個來源——一個研究的專業，合著者和來自GNS科學和紐西蘭惠靈頓維多利亞大學的古氣候學家Richard Levy。這些沉積物，從海底鑽取長柱狀岩芯，也保存著過去的記錄。例如，冰川會在其所在的地方傾倒一種獨特的泥、沙和礫石混合物。邁耶斯說，這些冰芯提供了一幅非常詳細的冰蓋曾經的位置圖，但記錄中存在空白。

冰周期

結合兩個來源的數據，研究人員拼湊出了3400萬至500萬年前南極洲的歷史。萊維.巴斯比魯說，南極洲上的第一大冰原形成於3400萬年前，全年的海冰僅在300萬年前就成了常態，當時二氧化碳含量降到了百萬分之400以下。「KdSPE」「KDSPS」從大約3400萬年前到大約2500萬年前，二氧化碳含量很高（600到800 ppm），南極的大部分冰是陸基的，不與海洋接觸。研究人員發現，此時大陸的冰進退對地球的傾斜相對不敏感。在大約2450萬年到1400萬年前，大氣中的二氧化碳降到了400到600 ppm之間。冰原更常向海中推進，但沒有多少漂浮的海冰。此時，地球對地球軸心的傾斜變得相當敏感。[融化的圖像：地球消失的冰]「KDSPE」「KDSPs」在1800萬年前，二氧化碳水平再次下降，低至200 ppm。漂浮的海冰變得更加突出，冬天在開闊的海面上形成一個地殼，夏天才變薄。對地球傾斜的敏感度下降。

「kdSPS「KDSPE」大約1500萬年前，當大氣二氧化碳含量在400到600 ppm之間時，南極洲缺少海冰（左）。今天，歐洲大陸被海冰（右）包圍，而海冰正受到氣候變化的威脅。（Richard Levy）

Levy告訴《生活科學》雜志，目前還不完全清楚為什麼會發生這亂凳種對傾斜敏感度的變化，但原因似乎涉及到冰和海洋之間的接觸。在高度傾斜的時候，極地地區變暖，赤道和兩極之間的溫差變得不那麼極端。這反過來又改變了風和洋流的模式——很大程度上是由這種溫差驅動的——最終增加了流向南極洲邊緣的暖洋流。

當冰主要是陸上的時，這種洋流不會接觸到冰。但當冰蓋靠著海底擱淺，與洋流接觸時，溫水的流動就非常重要。漂浮的海冰似乎阻擋了一些水流，降賀陪檔低了冰蓋融化的趨勢。但是當二氧化碳含量足夠高時，漂浮的海冰融化，沒有什麼能阻止這些暖流。地球的傾斜似乎是最重要的，發生在2450萬到1400萬年前。

這段歷史給南極洲的未來帶來了麻煩。2016，地球大氣層中二氧化碳的含量持續超過400 ppm。萊維.巴斯比魯說禪亂，在地球地質史上的最後一次，二氧化碳是如此之高，在南極洲沒有全年的海冰。萊維.巴斯比魯說，如果排放量繼續保持下去，海冰就會動搖，「我們將回到一個已經存在了數百萬年的世界。」KDSPE「KDSPs」「南極脆弱的海洋冰蓋將感受到我們目前相對高的傾斜的影響，南極大陸的海洋變暖將被放大，他說，

周一（1月14日），另一組研究人員報告說，南極的融化速度已經是幾十年前的六倍。研究人員發現，從1979年到1990年，歐洲大陸每年損失約4000億噸的冰。在2009年到2017年之間，它平均每年損失252億噸的冰。

研究人員現在正在研究他們發現的三種大模式對地球傾斜的敏感性的微小變化，但主要信息已經很清楚了，列維說，

「南極海冰顯然很重要，「他說。」我們需要繼續努力，找出達到排放目標的方法。

冰影像：南極洲將在令人難以置信的鳥瞰圖中給你帶來驚喜坍塌的美景：南極洲拉森冰架影像：南極奧德賽-雄偉的跨大西洋山脈

最初發表在《生命科學》雜志上。

㈧ 一個類似於眼球帶三圈環繞圈的飛船斜著飛向地球的是什麼電影

莫斯科陷落

《莫斯科陷落》由俄羅斯導演費多爾·邦達爾丘克執導，歐列格·緬希科夫、林奈·穆罕默托夫、Alexander Petrov主演的科幻電影，於2017年1月26日以IMAX格式在俄羅斯上映。[1] 影片講述一艘外星飛船在迫降的過程中給莫斯科造成毀滅性的打擊的故事。
中文名
莫斯科淪陷
外文名
Attraction、Притяжение
其它譯名
異星引力(台)
出品時間
2017年1月16日