《自然》

无资料流域极端洪水的全球预测

英国欧洲天气预报中心Nearing Grey团队报道了无资料流域极端洪水的全球预测。相关论文近日在线发表于《自然》。

研究表明，基于人工智能，预测无资料流域的极端河流事件方面的可靠性，其提前期可达5天，与当前最先进的全球建模系统——哥白尼应急管理服务全球洪水预警系统的临近预报（零日提前期）的可靠性相似甚至更好。此外，研究团队实现了5年重现期事件的准确性，与当前1年重现期事件的准确性相似甚至更好。

这意味着人工智能可以在无资料流域更早、更大、更有影响的事件中提供洪水预警。开发的模型被纳入一个可操作的预警系统，该系统在80多个国家提供公开（免费和开放）的实时预报。

相关论文信息：

https：//doi.org/10.1038/s41586-024-07145-1

《自然-化学》

笼逃逸控制光氧化还原反应速率和量子产率

瑞士巴塞尔大学Oliver S. Wenger研究团队报道了笼逃逸控制光氧化还原反应速率和量子产率。相关研究成果近日发表于《自然-化学》。

光氧化还原催化依赖于光诱导的电子转移，从而在溶剂笼中产生包括氧化供体和还原受体的自由基对。为了发生生产性的向前反应，氧化供体和还原受体必须在经历自发的反向电子转移之前从溶剂笼中逸出。

研究人员展示了笼逃逸在3个基准光催化反应中发挥的决定性作用，即好氧羟基化、还原脱溴和氮杂-亨利反应。使用钌（II）基和铬（III）基光催化剂，它们提供了固有的不同笼逃逸量子产率，研究人员确定了光氧化还原产物形成速率和笼逃逸量子产量之间的定量相关性。这些发现在很大程度上可以在Marcus电子转移理论的框架内合理化。

相关论文信息：

https：//doi.org/10.1038/s41557-024-01482-4