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World File Search System保水
新的 PCR 方法可确保水产饲料中昆虫成分的真实性
随着人们对食品安全、海鲜欺诈和非法、未报告和无管制 (IUU) 捕捞的担忧日益增加，提高海鲜的可追溯性和透明度已成为海鲜行业的首要任务。这引发了验证昆虫原料真实性的努力。CIIMAR 的新方法通过确认原料来自合法来源，确保了透明度和质量，并促进了可持续性。
将机器学习应用于确保水的可持续管理（SDG6）
清洁水是生命生命的可持续性的必要性之一。，但是随着水中混合的各种富裕，饮酒的条件变得危险。各种水源，特别是饮用水的水污染。通常评估饮用水的物理和化学特征，并且需要确定每个因素的可接受范围。这可以通过结合使用机器学习算法来评估给定因素，例如在水中发现的pH，氯胺，硫酸盐和浊度。本研究论文研究了使用六种不同的机器学习算法评估水质所需的十个因素，并描述了确保水的可持续管理的最佳方法，从而实现了可持续发展目标6。随机森林能够在所有使用的机器学习算法中给出82％的最高精度。
多瑙河地区城市保水最佳实践案例
那么，解决方案是什么呢？城市地区的植被具有多种益处，包括美观、微气候调节和城市水文。绿地作为重要的生物多样性避难所，有助于减少颗粒物空气污染并调节微气候的温度。此外，它们还可以拦截降水并平衡降雨。保水措施增加了城市化表面的渗透能力（与不透水表面相比）并补充了地下水供应。植被提高了降雨储存能力并调节了微气候。