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国家公园与经济发展
过去十年，美国政府在公共土地管理和保护方面的政策经历了几次重大转变。奥巴马政府创建了创纪录数量的保护区，但推迟了国家公园系统中许多现有公园的维护。1 在特朗普政府的领导下，犹他州和阿拉斯加州数百万英亩联邦土地的保护被取消，但建立了四个新的国家公园，《美国大户外法案》大幅增加了公园系统的资金。2021 年，拜登政府宣布了到 2030 年保护 30% 美国土地和水域的目标。这些政策变化的一个共同主题，无论是朝着保护方向还是远离保护方向，都是强调经济影响。例如，现任政府认为 30 by 30 指令“不仅会保护我们的土地和水域，还会促进我们的经济并支持全国的就业。”2 鉴于这些既定目标，了解不同土地管理和保护方法的经济影响似乎至关重要。在本文中，我们研究了美国国家公园系统 (NPS) 对当地就业和收入的影响。 NPS 是世界上规模最大、知名度最高的国家级自然保护机构。目前，它包括 400 多个公园，预算超过 40 亿美元，每年接待超过 3 亿游客。100 多个国家的国家公园明确模仿了 NPS——因此，了解公园对当地经济的影响可能对其中一些国家也有帮助。我们收集并数字化了我们认为最全面的 NPS 历史数据集。该数据集追溯了公园的历史，包含有关行政历史（例如名称和边界变化）以及年度游客、预算和规模（面积）的信息，从而创建了一个公园级面板。我们将其与县级经济变量相结合，以便使用事件研究规范估计 NPS 对当地就业和收入的影响。我们的第一项练习估计了国家公园 (NP) 的影响。这些通常被称为 NPS 的“皇冠上的宝石”，是该系统中最知名和最显眼的区域。在过去 50 年中，几乎所有国家公园都是通过升级现有公园而建立的。因此，在本次练习中，我们估计了授予国家公园称号的影响
航空航天杂志-2022 年 1 月.pdf
上个月，半个世纪前，英国退出了太空竞赛的太空发射部分，当时英国的黑箭火箭搭载着普洛斯彼罗卫星从澳大利亚伍默拉发射升空，成为英国火箭技术的告别之作。今天，2021 年，备受期待的国家太空战略 (NSS) 的发布令人欣喜，它展示了英国太空领域自 50 年前以来如何扩张，包括卫星、数据和服务，以及未来在轨道上的潜在机会，并立志成为小型卫星发射的领导者。尽管英国自诩为“银河系英国”，但 NSS 悄然放弃了之前的目标，即到 2030 年占领全球太空市场的 10%——这一目标在 2021 年之前就已越来越遥不可及。然而，如果英国决心实现 2022 年轨道太空发射这一备受瞩目的公共目标，它就需要加快步伐，因为倒计时正在迅速倒计时。设得兰群岛的安斯特岛是 ABL 系统公司和 Skyrora 公司以及英国洛克希德马丁公司建造的 SaxaVord 太空港的发射基地，截至本《AEROSPACE》于 10 月中旬付印时，该岛仍在等待设得兰群岛议会的规划许可，该议会正在考虑以环境和遗产为由反对苏格兰自然保护机构 NatureScot 和苏格兰历史环境局提出的开发计划。如果获得批准，SaxaVord 太空港最终将为安斯特岛创造 140 个就业岗位，每年为这个小岛的经济注入 490 万英镑。虽然安斯特岛上的小型火箭垂直太空港设施更像是 Rocket Lab 公司在新西兰的微型发射设施，而不是美国宇航局位于佛罗里达州的卡纳维拉尔角的 VAB、龙门架、巨型履带和爆破坑，但仍需要铺设混凝土、拓宽道路、安装桅杆等。如果英国明年重返太空竞赛的计划因传统的进步障碍——议会繁文缛节而受阻，那将颇具讽刺意味（但对于《银河系漫游指南》的粉丝来说可能并不意外）。
将数据保护原则应用于生成人工智能
生成式人工智能 (genAI) 系统已经问世，并将持续存在，支持个人和企业用户大规模快速地生成音频、代码、图像、文本和视频内容。在 genAI 工具广泛用于公众的短时间内，我们见证了世界各地个人和组织的广泛采用。OpenAI 的 ChatGPT 现在每周拥有超过 2 亿活跃用户，1 微软的 Github Copilot 拥有超过一百万付费用户，2 根据麦肯锡技术委员会 2024 年的一项研究，65% 的全球组织已在至少一个业务功能中采用了 genAI 系统。3 一般而言，genAI 系统依赖于通用人工智能 (AI) 模型（也称为基础模型 4），这些模型通常使用大量数据进行训练以实现各种目的。例如，大型语言模型使用来自多种来源的数十亿字节文本数据进行训练，例如来自网络的公开数据（其中可能包括个人数据）、许可数据以及学术和行业数据集。 5 从这些庞大而多样化的数据集中，genAI 模型经过训练，能够识别单词与其他数据（如图像、视频和音频）之间的统计关系，以响应各种用户提示，并做出概率预测，从而生成有用的输出。 6 此外，genAI 模型可以进一步“微调”和个性化，使用专门策划的数据，以便更好地完成特定目的。例如，genAI 模型可以使用医疗数据进行微调，以协助医生和医护人员做笔记和临床记录。 7 模型还可以个性化，以在客户参与或个性化辅导环境中回答新问题。 GenAI 系统要求用户输入提示以获得生成的输出，输入和输出有时可能包括个人甚至敏感信息。 8 在部署期间，genAI 模型可能会泄露或披露来自训练数据集的个人数据，并生成与个人相关的不准确数据（也称为“幻觉”），恶意行为者可以使用各种方法绕过为避免泄露 genAI 模型中的个人数据而设置的保护栏。因此，数据保护机构、其他监管机构以及研究人员越来越多地讨论数据保护法是否以及如何适用于 genAI 工具，这些系统可能给数据保护带来哪些新的风险，以及如何解决某些数据保护原则与 genAI 之间的潜在紧张关系。本讨论文件考虑了以下关键的隐私和数据保护概念，并探讨了如何将它们有效地应用于 genAI 模型和系统的开发和部署：
1998 年国家环境管理法案（法案编号 107...
4.1 提议者必须确保对第 2.1.1 段中设想的环境主题进行场地敏感性验证检查，以确认足迹的环境敏感性是否如筛选工具 4 所识别的那样。 4.2 专家可以对“非常高”或“高”的环境敏感性评级提出异议，只要提供证据和动机来证实这种环境敏感性的变化。 4.3 场地敏感性验证必须按照以下要求进行： 4.3.1 针对拟进行第 3 段中设想的拟议活动的足迹以及线性基础设施的拟议走廊； 4.3.2 由在进行验证的领域和所考虑物种的分类群（如相关）方面具有专业知识的专家进行；并且 4.3.3 在与确定感兴趣的具体物种或植被最相关的季节进行。 4.4 场地敏感性核查检查必须是实物检查，可以利用任何可用的桌面信息进行补充，包括省级环境保护部门、省级保护机构或相关市政当局（如有）提供的任何精细数据。 4.5 如果在核查过程中使用了第 4.4 段中确定的补充信息，则应在场地敏感性核查报告中标明此信息。 4.6 对于动植物物种主题，相关专家必须确认在筛选工具 5 确定为“中等”敏感性的足迹内是否存在、可能存在或不存在需要保护的物种。 4.7 如果在足迹上发现需要保护的物种或已确认可能存在需要保护的物种，则此排除条款不适用，并且必须提交环境授权申请。 4.8 建议在进行场地敏感性核查时，核查工作应在足迹周围设置一个缓冲区，以便进行细微调整，而无需重新提交本规范 7 中所述的注册申请，该缓冲区必须明确标明，并且必须包围足迹。4.9 场地敏感性核查的结果必须以场地敏感性报告的形式记录，该报告确认筛选工具针对第 2.1.1 段所述主题确定的“低”或“中等”环境敏感性，或对这些主题的“非常高”或“高”环境敏感性提出异议，并包括相关证据。4.10 场地敏感性报告必须由注册环境评估从业人员或环境科学家编写，并由相关专家签字。所有这些人都必须符合本规范中环境影响评估条例第 13(1) 条的要求。
EPA-454_R-19-003.pdf
背景在2017年，EPA最终确定了关于空气质量模型指南的修订（“指南”，以附录W至40 CFR第51部分发表，该修订建议一种两层方法，以解决对臭氧（O 3）的新源或修改的源影响（O 3）和二级颗粒物的影响，而二级颗粒物和小于2.5微米（PM 2.5）（PM 2.5）（PM 2.5）（PM 2.5）（美国环境保护局（美国环境保护机构）（2017年）（2017年），2017年）。第一层（或第1层）涉及使用排放和技术上可信的关系和从现有建模研究产生的环境影响之间的使用，而这些研究被认为足以评估项目源的影响。第二层（或第2层）涉及化学转运建模（例如，使用Eulerian Grid或Lagrangian模型）的更复杂的病例应用。As EPA introduced in the preamble to the 2015 proposed revisions to the Guideline , Modeled Emission Rates for Precursors (MERPs) can be viewed as a type of Tier 1 demonstration tool under the Prevention of Significant Deterioration (PSD) permitting program that provides a simple way to relate maximum downwind impacts with a critical air quality threshold (e.g., a significant impact level or SIL) (U.S. Environmental Protection Agency, 2018).本文件的目的是告知许可申请人，MER的形式已从原始指导文件（美国环境保护局，2019年）更改为与关键的空气质量阈值相比提供更大的灵活性。与当前的现实世界实践一致，许可证申请人应开发出归一化的空气质量影响，以与本文档中详细介绍的关键空气质量阈值相比。在指南文档中或通过在线工具上发表的任何MERP不应用于支持许可证申请，因为该工具的这种形式明确包括可能不再适合的关键空气质量阈值。适当支持的MERP提供了一种直接的方式，可以将模型的下风影响与空气质量阈值联系起来，该阈值用于确定这种影响是否导致或导致违反适当的国家环境空气质量标准（NAAQS）。可以将使用MERP估算的特定空气质量影响与包括SIL的任何关注的空气质量阈值（“关键的空气质量阈值”）进行比较。实际上，MERP是与特定建模的排放水平相关的标准化模型的空气质量影响，该水平旨在用作PSD空气质量分析的分析工具。对于PM 2.5，假设来源的前体排放增加的模型空气质量影响以µg/m 3的单位表示。对于O 3，模型的空气质量影响在PPB中表达。对于O 3，模型的空气质量影响在PPB中表达。
海洋监测手册 2001 年 3 月 - JNCC 开放数据
20 世纪 90 年代，人们开始呼吁保护海洋生物多样性。全球生物多样性公约、欧盟栖息地指令以及奥斯陆和巴黎公约的最新发展都向前迈出了重要一步。在每种情况下，海洋保护区都被认为在维持海洋生物多样性方面发挥着关键作用。栖息地指令要求维护或恢复欧洲关注的自然栖息地和物种，并使其处于有利的保护状态，而管理特别保护区 (SAC) 网络是实现这一目标的主要手段之一。在该指令附件 I 和 II 中规定的栖息地和物种中，有几个是海洋特征，英国已经为其中许多海洋特征选定了 SAC。但要有效管理特定栖息地和物种，需要清楚了解它们的分布、生物学和生态学以及它们对变化的敏感性。在此基础上，可以得出和应用有关管理和监测的现实指导。目前正在进行的一项旨在帮助实施《栖息地指令》的举措是英国海洋 SACs LIFE 项目，该项目涉及英国自然、苏格兰自然遗产、威尔士乡村委员会、环境和遗产服务、联合自然保护委员会和苏格兰海洋科学协会之间的四年合作（1996-2001 年）。该项目的总体目标是在 12 个候选海洋 SAC 站点上建立管理方案。该项目的一个关键组成部分是评估人类活动与这些站点上的附件 I 和 II 兴趣特征之间可能发生的相互作用。通过定义可能产生有益、中性或有害影响的活动，并举例说明可以防止或尽量减少不利影响的管理措施，这一理解将为更好地管理这些特征提供依据。英国海洋 SAC 项目的任务 3.2 旨在“确定和开发适当的方法来记录、监测和报告附件 I/II 利益的自然特征和条件以及相关环境因素”。任务 3.2 的主要成果是出版一本“关于监测方法和程序的出版书籍”，供英国政府法定自然保护机构工作人员及其主要合作伙伴在制定欧洲海洋遗址监测计划时使用。《海洋监测手册》满足了这一要求。《海洋监测手册》介绍了监测英国水域海洋 SAC 内附件一栖息地和选定附件二物种背后的原则和程序，以根据指令的相关要求和英国的现场监测通用标准评估其状况。《海洋监测手册》提供了有关不同选项及其相对成本和收益的指导，并描述了当前监测附件一栖息地和海洋 SAC 内宽吻海豚、灰海豹和普通海豹的最佳实践，以协助评估其状况。它借鉴了英国海洋 SAC 项目任务 1.2 下进行的实地试验提供的信息，以确保所有建议都有合理的实际基础。本手册旨在提供海洋现场监测工具包，使那些进行监测的人能够选择和使用适当的方法。它并未规定所需监测的性质，但能够根据资源可用性和其他实际情况做出良好的监测决策。
斯特拉特福入侵植物管理计划
简介 入侵物种被认为是加拿大对本土生物多样性生存的最大威胁之一。非本土物种通过几种不同的途径从世界其他地方无意中进入，或通过园艺或宠物贸易故意引入。当它们在非本土范围内建立、传播并造成负面的生态、社会或经济影响时，它们就被视为入侵物种。这些物种通常是意外进入的，并且在没有天敌的情况下建立。由于安大略省城市化程度高，人口流动量大，是国际贸易中心，因此其入侵植物种类比加拿大其他任何省份都多，新物种引入的风险最高（MNRF，2012 年）。这些植物通常会胜过本土植物，为本土动物创造质量较差的栖息地，损害人类的娱乐活动和审美价值，并且管理成本高昂且劳动密集。入侵植物对农业和森林生态系统构成威胁，因为它们能够迅速传播、胜过农作物和森林植物，并破坏土壤质量。一些入侵植物甚至会带来健康风险和安全隐患，例如大豕草，接触后会导致皮肤严重化学灼伤，而芦苇（以下称为入侵芦苇）则会阻碍驾驶员的视线。在加拿大，市政当局处于入侵物种管理的最前线。据估计，市政当局每年在入侵物种上的支出为 2.479 亿美元，2021 年全国市政支出调查的大多数受访者表示，他们预计未来五年管理成本会增加（Vyn，2021 年）。在安大略省最常报告的五种优先考虑的入侵物种中，其中三种（入侵芦苇、大豕草和野生防风草）是植物（Vyn，2021 年）。在安大略省，市政当局和保护当局为预防、检测、控制和管理入侵植物投入了巨额资金。 2019 年的一项调查发现，市政当局和保护机构仅在入侵芦苇上就花费了 130 多万美元，占入侵物种总支出的 6.3%（Vyn，2019 年）。在本次调查报告的 25 种入侵物种中，有 11 种是入侵植物，其中 4 种是成本最高的 10 种入侵物种之一。为了减少入侵物种的长期影响，各级政府都需要在预防方面加大投资。投资预防带来的经济回报比物种到达并传播后的管理成本高出 100 倍（图 1）。随着时间的推移，管理成本增加，根除的可能性降低。在某个时候，生态系统中的某些物种将无法根除，要么由市政当局承担管理费用，或者任由它们蔓延到整个景观中，对经济、社会和环境造成越来越大的影响和损失。尽管预防是减轻入侵物种影响最具成本效益的方法，但安大略省各市政府在预防计划上花费的资金不到 20.4%，而市政府可用预算中估计有 79.6% 用于控制和管理（Vyn, Richard. 2019）。这表明，扩大对预防的投资可以减少社区的长期