倾斜电影2017

㈠ 怎样用photoshop把图片里的倾斜的东西弄正

可以使用自由变换档液工具把斜的拉正，步骤如下：

所需材料：PS CS6示例。

一、首先打开PS，并打开倾斜的文件。

㈡ hive数据倾斜及处理

火山日常啰嗦
学习了一些大数据的相关框架后，发现应用层的东西确实不难，真正难的都是底层原理，所以我查看了很多资料，借鉴了前人的方法再加上自己的理解，写下了这篇文章。

数据倾斜的直白概念：
数据倾斜就是数据的分布不平衡，某些地方特别多，某些地方又特别少，导致的在处理数据的时候，有些很快就处理完了，而有些又迟迟未能处理完，导致整体任务最终迟迟无法完成，这种现象就是数据倾斜。

针对maprece的过程来说就是，有多个rece，其中有一个或者若干个rece要处理的数据量特别大，而其他的rece处理的数据量则比较小，那么这些数据量小的rece很快就可以完成，而数据量大的则需要很多时间，导致整个任务一直在等它而迟迟无法完成。
跑mr任务时常见行散巧的rece的进度总是卡在99%，这种现象很大可能就是数据倾斜造成的。

产生数据倾斜的原因：
1） key的分布不均匀或者说某些key太集中。
上面就说过，rece的数据量大小差异过大，而rece的数据是分区的结掘尺果，分区是对key求hash值，根据hash值决定该key被分到某个分区，进而进入到某个rece，而如果key很集中或者相同，那么计算得到它们的hash值可能一样，那么就会被分配到同一个rece，就会造成这个rece所要处理的数据量过大。
2） 业务数据自身的特性。
比如某些业务数据作为key的字段本就很集中，那么结果肯定会导致数据倾斜啊。
还有其他的一些原因，但是，根本原因还是key的分布不均匀，而其他的原因就是会造成key不均匀，进而导致数据倾斜的后果，所以说根本原因是key的分布不均匀。

既然有数据倾斜这种现象，就必须要有数据倾斜对应的处理方案啊。
简单地说数据倾斜这种现象导致的任务迟迟不能完成，耗费了太多时间，极大地影响了性能，所以我们数据倾斜的解决方案档键设计思路就是往如何提高性能，即如何缩短任务的处理时间这方面考虑的，而要提高性能，就要让key分布相对均衡，所以我们的终极目标就是考虑如何预处理数据才能够使得它的key分布均匀。

常见的数据倾斜处理方案：
1 设置参数
1）设置hive.map.aggr=true //开启map端部分聚合功能，就是将key相同的归到一起，减少数据量，这样就可以相对地减少进入rece的数据量，在一定程度上可以提高性能，当然，如果数据的减少量微乎其微，那对性能的影响几乎没啥变化。
2）设置hive.groupby.skewindata=true //如果发生了数据倾斜就可以通过它来进行负载均衡。当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个 MR Job。第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Rece 中，每个 Rece 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的Key 有可能被分发到不同的 Rece 中，从而达到负载均衡的目的；第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照Key 分布到 Rece 中（这个过程是按照key的hash值进行分区的，不同于mr job1的随机分配，这次可以保证相同的Key 被分布到同一个 Rece 中），最后完成最终的聚合操作。所以它主要就是先通过第一个mr job将key随机分配到rece，使得会造成数据倾斜的key可能被分配到不同的rece上，从而达到负载均衡的目的。到第二个mr job中，因为第一个mr job已经在rece中对这些数据进行了部分聚合（就像单词统计的例子，a这个字母在不同的rece中，已经算出它在每个rece中的个数，但是最终的总的个数还没算出来，那么就将它传到第二个mr job，这样就可以得到总的单词个数），所以这里直接进行最后的聚合就可以了。
3）hive.exec.recers.bytes.per.recer=1000000000 （单位是字节）
每个rece能够处理的数据量大小，默认是1G
4）hive.exec.recers.max=999
最大可以开启的rece个数，默认是999个
在只配了hive.exec.recers.bytes.per.recer以及hive.exec.recers.max的情况下，实际的rece个数会根据实际的数据总量/每个rece处理的数据量来决定。
5）mapred.rece.tasks=-1
实际运行的rece个数，默认是-1，可以认为指定，但是如果认为在此指定了，那么就不会通过实际的总数据量/hive.exec.recers.bytes.per.recer来决定rece的个数了。

2 sql语句优化
给几个具体的场景以及在这些场景下的处理方案：
1）进行表的join这种业务操作时，经常会产生数据倾斜。
原因就是这些业务数据本就存在key会分布不均匀的风险，所以我们join时不能使用普通的join（rece端join）或者可以使用普通join，但是是优化后的。

但是这种操作有个前提条件就是仅适用于小表join大表，而小表怎么定义它的大小，多小的表才算小表，这里有个参数可以确定的（但是这个参数名我暂时忘记了），如果小表的数据大小小于这个值，就可以使用map join，而是在这种情况下是自动使用map join这种方案的。所以如果是大小表join，直接用map join，避免数据倾斜。

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 ）；
这是属于表的内连接的，两张表不满足条件的记录都不保留。

方法2：检测到user_id是null时给它赋予一个新值（这个新值由一个字符串（比如我自己给它定一个 hive）加上一个随机数组成），这样就可以将原来集中的key分散开来，也避免了数据倾斜的风险。而且因为这些数据本来就是无效数据，根本不会出现在结果表中，所以，这样处理user_id（由一个字符串（比如我自己给它定一个 hive）加上一个随机数），它也无法关联的，因为有效的数据的user_id没有这种形式的，所以就算这些无效数据出现在不同的rece中还是不会影响结果的，我这样处理只是为了将它们分散开而已，所以用这种方法处理，结果表中也不会出现null这些无效数据，跟过滤处理方案得到的结果是一样的。（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;
但是这两种方案只是适用于大表join大表的内连接，两张表的无效数据都不保留。
但是如果对于左外连接或者右外连接这种情况，即使驱动表中某些记录在另一张表中没有数据与它对应，但我们是依然需要保留驱动表的这些数据的，那该怎么办呢？其实很简单，只需要将上述方法得到的结果再与驱动表的这些无数据取并集就可以了。
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)虽然都是大表，但是呢对于某些业务数据而言，其有用的部分只占它所在表的很少一部分，那么我们就可以将它们先取出来，得到的结果应该是一张小表，那么就可以使用map join来避免数据倾斜了。

场景：用户表中user_id字段为int，log表中user_id字段既有string类型也有int类型。
当按照user_id进行两个表的Join操作时，因为我们在连接时要进行user_id的比较，所以需要user_id的类型都相同，如果我们选择将log表中的String类型转换为int类型，那么就可能会出现这种情况：String类型转换为int类型得到的都是null值（这就是类型转换的问题了，String类型数据转换为int类型会失败，数据丢失，就会赋null值），如果所有的String类型的user_id都变成了null,那么就又出现了集中的key，分区后就又会导致数据倾斜。所以我们进行类型转换时不能选择将String类型转换为int，而应该将int类型转换为String,因为int转换为String不会出问题，int类型原来的值是什么，转换为String后对应的字符串就会是什么，形式没变，只是类型变了而已。
解决方法：把int类型转换成字符串类型
select * from users a
join logs b
on (a.usr_id = cast(b.user_id as string));

比如有一份日志，要你从日志中统计某天有多少个用户访问网站，即统计有多少个不同的user_id；但是呢这个网站却又恰巧遭到攻击，日志中大部分都是同一个user_id的记录，其他的user_id属于正常访问，访问量不会很大，在这种情况下，当你直接使用count(distinct user_id)时，这也是要跑mr任务的啊，这时这些大量的相同的user_id就是集中的key了，结果就是通过分区它们都被分到一个rece中，就会造成这个rece处理的数据特别大，而其中的rece处理的数据都很小，所以就会造成数据倾斜。
那么要怎么优化呢？
方法1：可以先找出这个user_id是什么，过滤掉它，然后通过count(distinct user_id)计算出剩余的那些user_id的个数，最后再加1（这1个就是那个被过滤掉的user_id，虽然它有大量的记录，但是ser_id相同的都是同一个用户，而我们要计算的就是用户数）
sql语句展示：
分组求和后降序排序，就可以得到这个数据量最大的user_id是什么，然后我们下一步操作时就过滤它，等计算完其他的再加上它这一个。
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就是最终的结果--用户数
方法2：我们可以先通过group by分组，然后再在分组得到的结果的基础之上进行count
sql语句展示：
select count(*) from (select user_id from log group by user_id) new_log;

总的来说就是，数据倾斜的根源是key分布不均匀，所以应对方案要么是从源头解决（不让数据分区，直接在map端搞定），要么就是在分区时将这些集中却无效的key过滤（清洗）掉，或者是想办法将这些key打乱，让它们进入到不同的rece中。

性能调优是指通过调整使得机器处理任务的速度更快，所花的时间更少，而数据倾斜的处理是hive性能调优的一部分，通过处理能够大大减少任务的运行时间。

除了数据倾斜的处理之外，hive的优化还有其他方面的，例如where子句优化：
select * from a left outer join b on (a.key=b.key) where a.date='2017-07-11' and b.date='2017-07-11';
这是一个左外连接。
这个sql语句执行的结果是：得到的结果是表a与表b的连接表，且表中的记录的date都是'2017-07-11'。
而这个sql语句的执行过程是：逐条获取到a表的记录，然后扫描b表，寻找字段key值为a.key的记录,找到后将b表的这条记录连接到a表上，然后判断连接后的这条记录是否满足条件a.date='2017-07-11' and b.date='2017-07-11'，如果满足，则显示，否则，丢弃。
因为这是一个左外连接，且a为驱动表，连接时在a中发现key而在b中没有发现与之相等的key时，b中的列将置为null，包括列date，一个不为null，一个为null，这样后边的where就没有用了。
简答的说这个方案的做法就是先按连接条件进行连接，连接后再看where条件，如果不满足就丢弃，那之前连接所做的那些功夫就浪费了，白白耗费了资源（cpu等），增加了运行的总时间，如果有一种方案可以在未进行连接之前就直接判断出不满足最终的条件，那么就可以直接丢弃它，这样对于这样的记录就不要浪费资源以及时间去连接了，这样也是能提升性能的，下面就看看这种方案：
sql语句：
将刚才的where限制条件直接放到on里面，那么就变成了满足这三个条件才会进行连接，不满足的直接过滤掉，就像上面所说的，少了无效连接那一步，就相对地节约了时间，如果这样的无效连接的记录很多的话，那么采用这种改进版的方案无疑能够较大程度地提高性能。
select * from a left outer join b on (a.key=b.key and a.date='2017-07-11' and b.date='2017-07-11'）;

不管怎么说，我们在运行任务时，总是希望能加快运行速度，缩短运行时间，更快地得到结果，即提升性能，这是我们的目的，这就是我们所谓的性能调优。

关于小表join大表的补充：
表join时的操作是这样的：
当操作到驱动表的某条记录时，就会全局扫描另一张表，寻找满足条件的记录，而当扫描它时，为了读取速度更快，一般都选先将它加载到内存，而内存的大小是有限的，为了不占据过多的内存或者避免内存溢出，加载进入内存的表一般是小表，即数据量比较小，map join就是这样做的。
即驱动表不放进内存，而另一张表（即要连接到驱动表的那一张表）就要先加载进内存，为了扫描速度更快，提高性能。
比如select * from a left outer join b on (a.key=b.key);
左外连接，驱动表是a，表b的记录是要被连接到表a的，所以每在a上连接一条记录就要被全局扫描一次的表是b，所以表b应先加载到内存（前提是表b是小表，如果是大表的话，估计会产生oom异常--out of memory内存溢出异常）。

select * from aa right outer join bb on (a.key=b.key);
右外连接，驱动表是bb，aa应先加载到内存（前提是小表）。

ps：希望我的分享能帮助到有需要的伙伴哦。我不是大神的哦，如果文中有误，还请大家不吝赐教，帮忙指正，谢谢了！！！

㈢ ai字体怎么倾斜

如下：

操作设备：戴尔灵越竖念槐7400

操作系统：win10

操作软件：ai2017

1、首先我们打开ai，点击文件-新建。

㈣ 林忆莲最好听的十首歌

林忆莲最好听的十首歌：《至少还有你》、《伤痕》、《不必在乎我是谁》、《为你我受冷风吹》、《当爱已成往事》、《听说爱情回来过》、《倾斜》、《词不达意》、《再见悲哀》、《爱上一个不回家的人》。

1、《至少还有你》

《至少还有你》是林忆莲演唱的歌曲，由林夕作词，Davy Chan作曲，Jim Ling、刘志远编曲，收录于林忆莲2000年1月18日发行的专辑《林忆莲s》中。2001年，歌曲获得首届华语流行乐传媒大奖。2010年，获得港台十年十大金曲。

㈤ 2022年退休金怎么涨

2022年退休金调整方案如下：
（一）定额调整
凡符合2022年基本养老金调整范围的退休人员，每人每月增发55元。
（二）挂钩调整
1.按缴费年限调整。缴费年限15年以内，每年按1元增加；缴费年限16年至30年的，每年按2元增加；缴费年限超过30年的，从第31年起，每年按4元增加。缴费年限是指按国家和自治区规定缴纳基本养老保险费的累计年限(含视同缴费年限，不含折算工龄)，不满1年的按1年计算。缴费年限不满15年的，增加15元。
2.按基本养老金基数进行调整。按本人2021年12月份按月领取的基本养老金为基数，每月增加1.6%（四舍五入到元）。
（三）倾斜调整
对高龄退休人员和考虑艰苦边远地区因素予以倾斜。
1.2021年12月31日前年满70周岁至74周岁的退休人员，每人每月增发10元；年满75周岁至79周岁的，每人每月增发15元；年满80周岁及以上的，每人每月增发35元。2022年1月1日后，年满70周岁，从到龄之月起，企业退休人员按2017年企业累加的高龄倾斜标准执行；机关事业单位退休人员按机关事业累计的高龄倾斜标准执行。
2.考虑艰苦边远地区因素适当提高调整水平。二类地区每人每月增发10元；三、四类地区每人每月增发15元；五、六类地区每人每月增发35元。
3.企业退休人员中原军队转业干部基本养老金调整后，其基本养老金月水平达不到2022年自治区企业退休人员平均养老金水平的，按平均水平计发。
四、此次基本养老金调整具有什么特点？
此次基本养老金调整将继续采取“定额调整、挂钩调整与适当倾斜相结合”的调整办法。定额调整体现社会公平，退休人员调整标准一致；挂钩调整体现基本养老保险多缴多得、长缴多得、多得多调的激励约束机制，使在职时多缴费、长缴费的人员调整养老金时增加的也相对较多；适当倾斜体现重点关怀，主要是对高龄退休人员、艰苦边远地区退休人员等群体予以照顾。
法律依据
《人力资源社会保障部、财政部关于2022年调整退休人员基本养老金的通知》
二、调整水平。全国调整比例按照2021年退休人员月人均基本养老金的4%确定。各省以全国调整比例为高限，确定本省调整比例和空轿水平。
三、调整办法。采取定额调整、挂钩调整与适当倾斜相结合的办法，并实现企业和机关事业单位退休人员调整办法统一。定额调整要体现公平原则；挂钩调整要体现多缴多得、长缴多得的激虚亏凳励机制，应与退休人员本人缴费年限（或工作年限）和基本养老金水平挂钩；对高龄退休人员、艰苦边远差旅地区退休人员，可适当提高调整水平。继续确保安置到地方工作且已参加基本养老保险的企业退休军转干部基本养老金不低于当地企业退休人员基本养老金平均水平。要进一步强化激励，适当加大挂钩调整所占比重。

㈥ 2021年养老金调整，60岁、65岁和70岁的老人分别会怎么调整

我国政府在每年的养老金调整中，对于 高龄退休老人 都会额外调整增加一部分养老金。

2021年也不例外，4月16日人社部和财政部联合下发的文件中，明确对于 高龄退休人员 、艰苦边远地区退休人员，可适当提高养老金的调整水平。

因为具体的实施方案是由各个省份根据自身实际情况确定的，所以不同地区的具体做法差别还是很大的。

5月12日，上海市率先公布了2021年的养老金调整方案，明确对于 2020年底前女年满60周岁、男年满65周岁的人员，每人每月增加20元 。

也就是说按照上海的政策， 女性60周岁，男性65周岁就算是高龄退休人员了 ，可以享受到一定的倾斜调整。

这个依据的应该是我国的退休年龄。目前退休年龄派此女性正常是55周岁，男性是60周岁，也就是上海的职工退休5年后，就能够得到高龄倾斜调整。

而其他省市目前还未公布具体的养老金调整方案，但是正常情况下相比2020年不会有太大变动。

依据2020年的调整方案， 我们可以将高龄倾斜的调整类型分为以下七种：

上海、山西和福建 的调整方式差不多，对于年龄都是一刀切，没有再划分具体的年龄段。

不过上海还分了男性和女性两个年龄段，而山西和福建都只对年满70周岁的退休人员，每人每月再增加一定金额。

这种调整方式是 安徽省 的独特做法，2020年安徽省的文件是这么写的：

这种调整方式是什么意思呢？下面我们以企业退休人员为例：

2020年的时候，假如王爷爷70岁，那么他可以调整增加140元；而李爷爷71岁，那么他能够调整增加多少钱，还要看2019年的政策。

2019年安徽省企业退休人员年满70—74周岁、75—79周岁、80—84周岁、85周岁及以上的，每人每月分别增加 140元、180元、260元和330元 。

可以看出2020年和2019年，年满70—74周岁的退休人员的 调整金额是一样的 ，所以71岁的李爷爷2020年高龄倾斜调整上，并没有调整增加。

而99岁的吴爷爷，因为2020年85周岁及以上的企业退休人员的高龄倾斜标准是390元，比2019年的330元增加了60元，所以吴爷爷会增加60元的高龄调整养老金。

天津市 的养老金倾斜调整总体方式也是划分年龄段，但是它还针对女性有额外的高龄调整。

2020年天津的高龄调整方式如下：

天津市与其他地方最大的差别就是最后一句话，“ 对于女年满65周岁不满70周岁的，每人每月增加5元”。

新疆 的高龄调整方式是比较特别的，甚至很多人都理解不了它的调整方式。

2020年，新疆的高龄倾斜调整方式如下：

这段话也是按照年龄段调整，但是第二段就有点复杂了：

按照“累加的高龄倾斜标准执行”，是怎么样一种执行方式呢？

我们可以回看新疆2015年的养老金调整政策，其中明确：

而2016年是这么写的：

2017年则是这么写的：

从2018年开始，则是“ 企业退休人员按2017年企业累加的高龄倾斜标准执行；机关事业单位退休人员按机关事业累加的高龄倾斜标准执行 ”。

对于企业退休人员而言，年满70周岁的人员 2017年企业累加的高龄倾斜标准就是， 2015年的225元加上2016年的20元加上2017年的10元，等于255元。

所以对于新疆的退休人员来说，70岁的时候养老金会有一个非常明显的提升。

假设王爷爷2020年刚好70岁，那么可以调整增加255元；而71岁的李爷爷只能调整增加20元。

而对于 机关事业单位退休人员而言 ，目前累加的高龄倾斜标准还比较低，所以不是按照2017年的标准，而是需要继续肢羡蔽不断累加。

山东省 的高龄调整除了按照年龄区间进行调整以外，同时还综合考虑不同年龄、不同情况人员以往年度倾斜标准等因素， 对达到相应年龄的有关人员，再适当增加一定数额的养老金。

比如2020年的方案，对于2019年1月1日至12月31日期间达到70周岁、75周岁和80周岁的企业退休人员，每人每月分别增加290元、190元和360元。

可以看到 山东省的退休人员在70周岁、75周岁和80周岁三个年龄，养历州老金都能够有较大幅度的提升 。

对于 广西自治区 和 贵州省 的高龄退休人员，他们的高龄倾斜养老金的计算直接体现在年龄上，年龄 每增加1岁便增加一定金额 。

比如广西2020年的方案：

这是大多数省份的高龄倾斜调整方式 ，比如北京市、广东省，青海省、河北省、陕西省、云南省、江苏省都是这么做的。

其中年龄段分得最详细的要属广东省 ，并且调整金额也非常高。

广东省将退休人员分为六个年龄段，额外发放不同标准的养老金：

这种调整方式简单易懂，处于哪个年龄区间，就倾斜增加多少的养老金。

假设王爷爷今年69岁，那么他不参加倾斜调整；李爷爷73岁，那么他今年因高龄调整增加60元；吴爷爷今年99岁，那么调整增加350元。

大多数地区对于高龄人员的标准是定在70周岁以上，只有个别地区对于60周岁或者65周岁以上人员就进行一定的倾斜调整。

同时，一些省市2020年的高龄调整政策还区分了机关事业单位和企业，但是按照2021年人社部和财政部的文件， 企业和机关事业单位退休人员调整办法要 统一，这对于这些省市会是一个比较大的调整改变。

㈦ 地球的倾斜可能加剧南极的融化

南极洲的冰盖在地球向海洋倾斜时，对其倾斜的角度最为强烈。（快门）“KDSPs”作为温室气体二氧化碳上升和全球变暖的水平，南极的冰将更容易受到天文学规模的循环，特别是地球的倾斜是绕着它的轴旋转的。“KDSPE”“KDSPs”的新研究发现，超过3000万年的历史，南极的冰盖。当冰层延伸到海洋中时，地球对其轴线倾斜的反应最强烈，与水流的相互作用会使温水拍打在其边缘上，导致融化增加。如果人类无法控制排放量，当二氧化碳水平与科学家预测的下一个世纪相似时，倾斜的影响达到峰值。[崩塌的美丽：南极洲的Larsen Ice Shelf形象]“KDSPE”“KDSPs”随着二氧化碳水平的增加超过百万分之400，气候将变得更加敏感，地球的倾斜，或倾斜，研究人员1月14日在《自然地球科学》杂志上发表文章。“KDSPE”“KDSPs”“非常关键的是大气中二氧化碳的含量，”研究合著者Madison威斯康星大学的古气候学家Stephen Meyers说。“KDSPE”“KDSPs”是一种高二氧化碳和高倾角的情景，可能会给人以极大的破坏性。迈尔斯说：“大约40000年前，KDSPE”重建了过去的“KDSPS”，地球的轴心“摇摇晃晃”，前后摇摆。目前，这种倾角约为23.4度，但可能只有22.1度或24.5度。

这种倾角关系到阳光何时何地照射到地球上，从而影响气候。

重建了南极冰对这种倾角的反应历史，迈耶斯和他的合著者使用了一些关于地球过去气候的信息来源。其中一个来源是来自海底的碳酸钙，被称为底栖有孔虫的单细胞生物留下。这些有机体在自身周围分泌碳酸钙外壳，锁定在一个全球范围内，海洋和大气化学的连续记录。

南极附近的沉积物记录提供了气候史的另一个来源——一个研究的专业，合著者和来自GNS科学和新西兰惠灵顿维多利亚大学的古气候学家Richard Levy。这些沉积物，从海底钻取长柱状岩芯，也保存着过去的记录。例如，冰川会在其所在的地方倾倒一种独特的泥、沙和砾石混合物。迈耶斯说，这些冰芯提供了一幅非常详细的冰盖曾经的位置图，但记录中存在空白。

冰周期

结合两个来源的数据，研究人员拼凑出了3400万至500万年前南极洲的历史。莱维.巴斯比鲁说，南极洲上的第一大冰原形成于3400万年前，全年的海冰仅在300万年前就成了常态，当时二氧化碳含量降到了百万分之400以下。“KdSPE”“KDSPS”从大约3400万年前到大约2500万年前，二氧化碳含量很高（600到800 ppm），南极的大部分冰是陆基的，不与海洋接触。研究人员发现，此时大陆的冰进退对地球的倾斜相对不敏感。在大约2450万年到1400万年前，大气中的二氧化碳降到了400到600 ppm之间。冰原更常向海中推进，但没有多少漂浮的海冰。此时，地球对地球轴心的倾斜变得相当敏感。[融化的图像：地球消失的冰]“KDSPE”“KDSPs”在1800万年前，二氧化碳水平再次下降，低至200 ppm。漂浮的海冰变得更加突出，冬天在开阔的海面上形成一个地壳，夏天才变薄。对地球倾斜的敏感度下降。

“kdSPS“KDSPE”大约1500万年前，当大气二氧化碳含量在400到600 ppm之间时，南极洲缺少海冰（左）。今天，欧洲大陆被海冰（右）包围，而海冰正受到气候变化的威胁。（Richard Levy）

Levy告诉《生活科学》杂志，目前还不完全清楚为什么会发生这乱凳种对倾斜敏感度的变化，但原因似乎涉及到冰和海洋之间的接触。在高度倾斜的时候，极地地区变暖，赤道和两极之间的温差变得不那么极端。这反过来又改变了风和洋流的模式——很大程度上是由这种温差驱动的——最终增加了流向南极洲边缘的暖洋流。

当冰主要是陆上的时，这种洋流不会接触到冰。但当冰盖靠着海底搁浅，与洋流接触时，温水的流动就非常重要。漂浮的海冰似乎阻挡了一些水流，降贺陪档低了冰盖融化的趋势。但是当二氧化碳含量足够高时，漂浮的海冰融化，没有什么能阻止这些暖流。地球的倾斜似乎是最重要的，发生在2450万到1400万年前。

这段历史给南极洲的未来带来了麻烦。2016，地球大气层中二氧化碳的含量持续超过400 ppm。莱维.巴斯比鲁说禅乱，在地球地质史上的最后一次，二氧化碳是如此之高，在南极洲没有全年的海冰。莱维.巴斯比鲁说，如果排放量继续保持下去，海冰就会动摇，“我们将回到一个已经存在了数百万年的世界。”KDSPE“KDSPs”“南极脆弱的海洋冰盖将感受到我们目前相对高的倾斜的影响，南极大陆的海洋变暖将被放大，他说，

周一（1月14日），另一组研究人员报告说，南极的融化速度已经是几十年前的六倍。研究人员发现，从1979年到1990年，欧洲大陆每年损失约4000亿吨的冰。在2009年到2017年之间，它平均每年损失252亿吨的冰。

研究人员现在正在研究他们发现的三种大模式对地球倾斜的敏感性的微小变化，但主要信息已经很清楚了，列维说，

“南极海冰显然很重要，“他说。”我们需要继续努力，找出达到排放目标的方法。

冰影像：南极洲将在令人难以置信的鸟瞰图中给你带来惊喜坍塌的美景：南极洲拉森冰架影像：南极奥德赛-雄伟的跨大西洋山脉

最初发表在《生命科学》杂志上。

㈧ 一个类似于眼球带三圈环绕圈的飞船斜着飞向地球的是什么电影

莫斯科陷落

《莫斯科陷落》由俄罗斯导演费多尔·邦达尔丘克执导，欧列格·缅希科夫、林奈·穆罕默托夫、Alexander Petrov主演的科幻电影，于2017年1月26日以IMAX格式在俄罗斯上映。[1] 影片讲述一艘外星飞船在迫降的过程中给莫斯科造成毁灭性的打击的故事。
中文名
莫斯科沦陷
外文名
Attraction、Притяжение
其它译名
异星引力(台)
出品时间
2017年1月16日