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量化化石燃料造成的空气污染的经济成本...
● 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。
碳信用额可能会夸大环境利益，并作为污染的许可。
2024年下半年一直是碳市场的动荡时期，预计在最近的美国总统大选之后，波动性将继续。当选总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）表示，他将退缩环境保护和清洁能源投资，可能包括减少通货膨胀法（IRA），并再次将美国从巴黎气候协定中退出。当选总统特朗普最近对各个联邦机构的任命，虽然尚未确认，而即将上任的共和党对国会的两个议会的控制则提供了一个强有力的联盟，以实施这些全面的改革。尽管美国准备通过选举总统的放松调节议程和拟议的政府机构任命者的袭击来测试碳市场的弹性，但世界其他地区在阿塞拜疆巴库举行的第29届政党会议（COP29）上开会，以继续进行全球气候讨论。很重要的是，COP29的国家认可碳信用质量标准，这对于推出联合国支持的全球碳市场至关重要，这将使美国公司能够继续参与全球努力，以减少和进一步
对药物中硝基胺污染的风险进行自我检查
在药物中污染的亚硝胺的可能原因包括在合成过程中产生，共享设施的交叉污染，回收溶剂或试剂中的污染，使用某些包装材料以及在存储期间的产生。因此，即使在检测到硝基胺的药物以外的其他药物中也可能存在亚硝胺的可能性，这是不能否认的，重要的是要尽可能降低污染的风险。由于这些原因，我们现在已经建立了对药物中硝基胺污染风险进行自我检查的程序，如附录所示。
南亚对空气污染的具有成本效益的控制-IIASA PURE
摘要空气污染对南亚地区（SAR）的可持续性，环境健康和公共福祉构成了关键的环境挑战。这项研究确定了跨SAR的精细颗粒物（PM 2.5）的热点，分析了浓度水平和暴露。此外，它旨在全面了解这些关键领域中空气污染的各种来源，并采用收益建模框架对相关政策行动的成本和利益进行系统的评估。各种各样的来源在环境空气中有助于PM 2.5水平，有效的空气质量管理需要在这些来源之间取得平衡。当前的环境政策虽然有效地将SAR经济增长的排放效果分解为有效，但仍无法实现Ambient PM 2.5浓度的显着降低。但是，对于超出当前政策的进一步措施，存在相当大的范围，这些措施可能有助于将WHO临时目标（IT-1）带入PM 2.5更接近。最后，这表明，与常规方法相比，空气质量管理的成本优势策略可以实现明显的成本节省；但是，它们需要南亚州，地区和国家之间的合作。
中国数字经济发展对中老年人健康的影响：基于空气污染的视角
中国在数字经济发展的道路上展现出良好势头，然而也正在快速步入老龄化社会，探究数字经济的健康效应对于中国实现健康老龄化具有积极意义。本文利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）2011—2018年的微观数据和中国城市的宏观数据，重点研究数字经济与中老年人健康之间的关系。研究发现，数字经济对中老年人健康呈现出显著的倒U型关系。亚组回归结果显示，这种影响在性别、受教育程度、城乡和区域间存在异质性，女性、高学历和城市群体的个体健康与数字经济的关系更为密切；西部地区中老年群体能够更好地享受数字经济的红利，东部地区中老年群体受到数字经济的负面影响更大。在数字经济发展前期，缩小城乡收入差距、增加基本医疗资源可以促进个体健康，而在数字经济发展后期，则表现为扩大城乡收入差距、降低基本医疗资源水平，从而抑制个体健康水平。此外，空气污染在数字经济与个体健康之间表现出正向调节作用，表明空气污染强化了数字经济对健康的影响。扩展分析表明，数字经济对生理健康有负向影响。
Microsoft Word-预防和控制土壤污染的10种宏伟方法
为了确保在预防和控制土壤污染方面的长期成功，应明确所有利益相关者在实施土壤污染控制中的作用。应定义所有任务，并应加强部门间的合作和协调，以确保无缝的实施和立即的决议，集中于正确处理垃圾，适当处理污水污泥，最大程度地减少农业化学物质的使用，养殖造林，排水系统的构建，以及增强化学用途的相关法律。
申请注意清洁室材料作为机载分子污染的来源
引入清洁室的每种材料都是空气传播分子污染（AMC）的潜在来源。材料的化学成分，其表面积，其热行为和温度最终通过特定组件确定了引入洁净室环境中的污染水平。那些在关键过程成分上凝结的污染物可能会导致“ AMC缺陷”，例如晶片，不受控制的硼和磷掺杂，蚀刻速率变化，阈值电压移位，晶片和丙键率偏移和高接触率和高接触电阻的变化。随着微电子设备的线路宽度缩小了“ AMC缺陷”已成为一个主要问题，需要在洁净室的设计中考虑。
使塑料污染者支付城市和国家如何收回塑料污染的上涨
acc美国化学委员会AFL-CIO美国劳工联合会和工业组织国会AG律师总检察长ALEC美国立法交易所委员会API美国石油研究所ASTM美国测试与材料学会（以前）BPA BISPHENOL A CAA CAA CAA CAA CAA CAA CAA CAA CAA CA. FMCG fast-moving consumer goods FTC Federal Trade Commission MassPIRG Massachusetts Public Interest Research Group MCRWM Massachusetts Coalition for Responsible Waste Management MOU memorandum of understanding MTBE methyl tert-butyl ether NAAQS National Ambient Air Quality Standards NAS National Academy of Science PCB polychlorinated biphenyls PET polyethylene terephthalate PVC polyvinyl chloride TSCA有毒物质控制法
微生物生物表面活性剂：念珠菌作为重金属污染的环境的潜在补救措施
1东北生物技术网络（Renorbio），佩南布科联邦乡村大学，Rua Dom Manuel de Medeiros，Recife 52171-900，PE，巴西； renatabiology2015@gmail.com 2环境过程开发（PPGDPA），Pernambuco天主教大学，Rua do do dopríncipe，n。 526，Boa Vista，Recife 50050-900，PE，巴西； Juliovasconcelos05@gmail.com 3高级技术与创新研究所（IATI），Rua Potira de Brito，N.216，Boa Vista，Recife 50050-900，PE，巴西； hugo_morais15@hotmail.com（H.M.M.）; leonie.sarubbo@unicap.br（L.A.S.）4卫生与生命科学学院，佩南布科天主教大学，鲁阿·杜·普里普，n。 526，RECIFE 50050-900，PE，巴西； sergio.almeida@unicap.br 5 ICAM科技学校，佩南布科天主教大学，Rua do dopríncipe，n。 526，Boa Vista，Recife 50050-900，PE，巴西 *通信：Juliana.luna@unicap.br;电话。： +55-81-9-9989-1980
从生态学角度使用深度学习来解决气候变化和空气污染的评论
物种，并估计大数据集中的生物多样性，例如录音，视频和摄像头照片。本评论论文表明，大多数生态学学科，包括管理和保护等应用环境，都可以从深度学习中受益。本评论还确定了有关深度学习应用的频繁问题，例如建立深度学习网络的过程，可用的资源以及需要什么样的数据和处理能力。人类面临的最大问题之一是气候变化，作为深度学习（DL）专家，您可能想知道我们如何提供帮助。在这里，我们介绍了机器学习（ML）如何成为切割温室气体排放并协助社会适应不断变化的环境的有效工具。我们与各个部门合作，发现关键问题，例如预防灾难和智能电网，DL可以弥合当前差距。本文在实际空气污染数据上使用深度学习网络对建模进行了彻底的研究。在这项研究的支持下，我们希望在未来建立深度学习的空气污染结构，并通过深度学习研究的最新发展的知识，包括生成的对抗性网络（GAN）（GAN），改善了结果，这些知识将彼此相互抑制两个竞争对手网络，以产生准确的数据并预测国家。