● 基于最近关于化石燃料燃烧对全球空气污染物水平的贡献以及空气污染对健康的影响的研究进展,首次对化石燃料造成的空气污染的全球经济成本进行评估。● 据估计,2018 年化石燃料造成的空气污染的经济成本为 2.9 万亿美元,占全球 GDP 的 3.3%,远远超过快速减少化石燃料使用可能产生的成本。● 据估计,2018 年有 450 万人因接触化石燃料造成的空气污染而死亡。平均而言,每例死亡导致寿命损失 19 年。● 化石燃料 PM2.5 污染造成 18 亿天的工作缺勤、400 万例儿童哮喘新发病例和 200 万例早产,以及影响医疗成本、经济生产力和福利的其他健康影响。
摘要:噪声污染,即所有类型的污染中最少的污染都被大多数人忽略了,这些人可以回收并变成电源。噪声就像阳光一样有效的电力来源。噪声(声音)能量可以转换为可行的电力来源。有多种声音来源没有被忽略,其中之一是行业产生的噪音。声波(噪声污染)转化为能量证明噪声可以作为替代能源。这项研究旨在设计和开发具有将噪声转换为电力并将其存储以进行紧急使用的设备。具体目标如下:确定根据硬件和软件开发基于噪声污染的电力库所需的组件;描述基于噪声污染的电力库电路和设计体系结构;确定要收获的噪音或分贝以创造力量;将噪声作为电源来处理噪声;并确定基于噪声污染的电力将产生电压,电流和电阻;在使用不同的移动小工具进行测试时,确定基于噪声污染的电力组的效率。
环境污染的暴露,包括空气,土壤,水,光和噪声污染,是可能暗示心理健康结果的关键问题。极端的天气状况,例如飓风,流浪,野性场和干旱,也可能引起长期的严重关注。但是,目前对与这些暴露相关的可能精神疾病的知识尚未得到很好的传播。在这篇综述中,我们的目标是总结有关环境污染和极端天气条件对心理健康的影响的当前知识,重点是焦虑症,自闭症谱系障碍,精神分裂症和抑郁症。在空气污染研究中,PM2.5,NO2和SO2的浓度升高与焦虑,精神分裂症和抑郁症状的加剧最密切相关。我们概述了所涉及的潜在的病理机理。我们强调,与环境污染相关疾病的发病机理是多因素的,包括增加的氧化应激,系统炎症,血脑屏障的破坏和表观遗传失调。光污染和噪声污染与神经退行性疾病的风险增加相关,尤其是阿尔茨海默氏病。此外,讨论了土壤和水污染的影响。诸如原油,重金属,天然气,农用化学物质(农药,除草剂和肥料),多环或多核芳香芳烃(PAH),溶剂,铅(PB)和石棉对精神健康的影响相关的化合物。极端天气状况与抑郁症和焦虑症障碍有关,即PTSD。应实施一些政策建议和宣传运动,并主张提高高质量城市化,缓解环境污染,并因此增强居民心理健康。
煤炭处理厂中的抑制系统。seil确保了控制逃亡煤炭的有效机制。- SEIL提供了在煤炭破碎机和煤层堆场运行的粉尘抑制系统,即兴干燥的雾气抑制系统(DFDS)也安装在传输点,以最大程度地减少逃亡灰尘,沿着院子的两侧提供了沿着任何逃亡者的供应。
抽象蔬菜是植物的可食用部分。蔬菜微生物变质的发生被认为是对人和动物的潜在健康危害的根源。该研究的重点是隔离微生物,尤其是细菌和真菌与销售蔬菜。样品,并使用标准的微生物学分析来分离细菌和真菌。分离出的八个细菌分离株是Brevibacillus brevi,枯草芽孢杆菌,branmehamlla cattarhalis,Escherichia coli,Salmonella Typhi,Pseudomonas atruginosa,Serrratia Marcscen和Chaphyloccus sp。也分离出四个真菌分离株;曲霉曲霉,尼日尔曲霉,青霉人SP,糖疗法sp。胡椒(Capsicum Annuum)的细菌计数最高(6.53×10 9 CFU/mL),而Shoko(Argentia celosia Argentia)的真菌计数最高(5.45×10 9 CFU/mL)。在这项研究中,这些蔬菜的真菌和细菌污染的高流行率在耕种,收获,运输或销售时描绘了对这些食物材料的卫生处理。因此,需要通过适当清洗和消毒这些产品来保护最终消费者的健康,这些产品以其原始形式消费。键盘:细菌分离株,微生物负荷,蔬菜。简介蔬菜一词在15世纪初首次用英语记录。它来自旧法国,最初用于所有植物。在生物学环境中,这个词仍然在这种意义上使用。它源自中世纪的拉丁植物,意为“成长”,“繁荣”(沃顿,1970年)。蔬菜是植物的可食用成分。这通常意味着植物的叶子,茎,灯泡,种子和根。但是,蔬菜一词不是科学的,其含义主要基于烹饪和文化传统(ICMSF,1986; Bankefa,2013; Akinyele等al。,2013年)。蔬菜是食物的重要保护成分,对维持健康和预防疾病非常有益。它们含有不同比例的维生素,例如维生素A,K,B6,Provitamin,饮食
电子邮件:solaja.oludele@oouagoiwoye.edu.ng摘要 - 塑料废物污染在全球范围内构成了重大的环境挑战,尤其是在尼日利亚等发展中国家,其中有限的废物管理基础设施加剧了问题。本文研究了人工智能(AI)技术解决发展中国家塑料废物的潜力,重点是尼日利亚的情况。通过对挑战,机遇,案例研究,政策含义和建议的全面分析,本文强调了AI在废物管理中的变革性作用。挑战诸如基础设施差距,数据稀缺和道德考虑之类的挑战,以及创新,效率和可持续性的机会。发达国家和发展中国家的案例研究说明了在收集,分类,回收和污染监测中成功的AI应用程序。政策的影响强调了全面立法,基础设施和技术投资,公众意识和跨部门合作的重要性。建议包括扩展的生产者责任政策,垃圾填埋场,教育运动和国际合作。发展中国家AI驱动的塑料废物减少的未来取决于技术进步,协作伙伴关系,投资增加,支持性政策和监管框架。通过利用AI技术和集体行动的力量,发展中国家可以解决塑料废物危机,促进环境可持续性,并为所有人提供更清洁,更绿色的未来。关键字 - 减少塑料废物,AI技术,发展中国家,废物管理,环境可持续性doi:http://dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38 [如何引用本文:Solaja,O。M.(2024)。释放了人工智能的力量:革命性的塑料废物管理为发展中国家的可持续发展。废物技术,12(1),28-38 doi:http://dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38]简介
●然后,在2016年,在伊利诺伊州费舍尔(Fisher Illinois)附近,从人们的天然气拥有的燃气存储设施中泄漏了甲烷进入Mahomet含水层。气体污染的井远至Mahomet(城市)。八年后,在新的供水的设计上花费了数百万美元,但受影响的居民仍然依靠瓶装水进行日常使用。
水是所有人类活动的必要组成部分。根据联合国世界水评估计划,每天,200万吨污水,制造和农业废物被排放到世界水中。由于人口需求和减少清洁水供应以及可用的水污染管理机制;迫切需要使用计算方法智能管理可用的水。本文提出了人工神经网络,特别是卷积神经网络(CNN),用于自动化水杂质检测。为了完善模型,使用管道中的浑浊水的图片来检测事件。深度学习的算法通过4220张图像的数据集进行了大量培训后达到96.3%的准确性,反映了各种污染的污染。这表明该模型可用于水系统污染检测。
它指的是鱼的污染,导致颜色、质地、味道、气味、外观等发生不良变化。鱼的腐败也被称为“腐烂”。鱼腐败可能是由于酶降解、细菌降解、化学分解和机械损伤引起的。我们可以通过观察颜色变化、鱼腥味、皮肤和鳞片的粘性、肉的硬度、脊骨的变色等来表征腐烂的鱼。
