利用数字工具识别易受气候影响的供水干管。我们委托开展了独立研究,重点研究了气候变化对供水干管的风险和影响。我们所在地区的大部分土地都已排干,富含高度可收缩的土壤,这些土壤通常具有化学侵蚀性且结构不稳定。极端温度和暴雨会导致这些土壤收缩和膨胀,加剧地面运动,从而增加供水干管故障的可能性。自 2014 年以来,我们与 MapleSky 和克兰菲尔德大学合作,研究重点关注了英格兰东部 8,241 公里的易受气候影响的供水干管。我们打算到 2060 年更新 75% 的供水干管。我们的客户告诉我们,他们希望我们投资于易受气候影响的供水干管的资产健康,因为如果不投资这些领域,适应进展将会放缓。有关泄漏的更多进展概述于“公共供水安全风险”。
电力网络与其他民事基础设施共同,将受到气候变化的身体影响以及社会和财务影响的影响。本报告提供了自2021年12月上一轮报告以来我们在适应气候变化风险方面取得的进展的最新信息。该报告专门涵盖,资格和扩展在第四轮气候变化适应报告中由天然气和电力传输和分销网络公司制定的。该报告是根据环境,食品和农村事务部提供的第四轮报告指南的结构,并重点介绍:•描述我们如何管理和嵌入SSEN分布中的气候变化行动。•提供我们的气候变化风险评估和适应计划的更新。•概述了我们识别和管理相互依赖的方法。
通过参加ARP4,CAA希望提高其自身和更广泛的航空部门减轻气候风险的能力。作为本报告的一部分,我们进行了气候风险评估,以识别和评估面对CAA和英国航空的依赖,相互依存和级联风险。评估包括诸如荒漠化,湍流变化以及从极端天气到航空基础设施的威胁所产生的硅酸盐的风险。尽管我们对许多此类风险没有直接的监管责任,但我们作为民航监管机构的作用使我们有利地鼓励该行业的最佳实践。
适应气候变化……摘要国际组织在气候变化沟通中的作用至关重要,因为全球气候移民的合作主要依赖于这些参与者。这项研究分析了国际移民组织(IOM)和联合国难民高级专员(UNDCR)如何与公众沟通有关气候移民的。对从这些组织的在线平台收集的数据进行的定性分析表明,在讨论气候移民的讨论中出现的主要框架是“移民为适应性”和“作为受害者的气候移民”。本文表明,IOM和难民署的覆盖范围中的叙述具有许多相似之处,但是他们的信息内容略有不同。难民委员会重点关注有关国家的活动,而IOM则传播了其作为气候移民的倡导者的作用。
目前,我们从地下水中抽象了大约65%的水,其余部分来自地表水,主要来自泰晤士河。我们还收到水,并向邻近的水公司提供水,称为“散装物资”。我们的地区被环境局(EA)指定为严重的水压力,并且非常容易受到气候变化的影响。同时,我们的地区是英国人口最密集,人口最密集的地区之一,人口快速增长,到2050年,住房的增长将使我们地区的水需求增加10%。我们的地区还拥有世界上罕见的,环保的粉笔流的10%。因此,我们需要减少抽象以恢复可持续的河流流量并实现我们的环境野心。
我们的设计标准是基于英国和国际工程法规和标准的最佳实践,对HS2的细微差别进行了修改。我们通过与英国标准机构(BSI)的合作作为ISO 14090适应《气候变化5标准5标准》和其他新兴标准的利益相关者来努力通过与英国标准机构(BSI)的合作来制定改善该行业的气候变化标准(请参阅案例研究:PAS适应途径标准)。ISO 14090标准提供了一个框架,允许组织在制定和实施政策,策略,计划和活动时考虑气候变化的适应。我们将其原理嵌入到气候适应工作中。我们的方法也符合英国标准8631对气候变化的适应 - 使用适应途径进行决策6,并结合了HS2技术标准的流程和要求。
跨部门气候变化改编报告小组(CCARG)于2009年建立了ENA,以解决能源网络行业中的气候变化适应报告。对每一轮气候变化适应报告都重新召集了这一组。作为RIIO-ED2价格审查的一部分,要求网络公司建立一个小组来研究气候弹性,因此在2021年成立了气候变化弹性工作组(CCRWG)。该小组涵盖了气候弹性的各个方面,主要重点是解决GEM对气候弹性指标的要求,该指标将衡量现在和将来的弹性网络对气候的影响。向CCRWG报告的气候变化改编报告小组,重新获得了第四轮报告。CCARG在2011年,2015年和2021年的每一轮报告和报告中都有符合能源网络公司的综合观点的报告。根据第四轮适应性报告,根据2008年《气候变化法》对报告当局提出的要求,已制定了该评估报告。ARP整理了天然气和电力网络报告,以形成能源网络行业对气候变化的反应。ARP4旨在提供ARP3中现有风险的更新,同时提供缓解措施和计划,并考虑相互依存关系和未来的气候风险。本报告继续以来第三轮报告以来取得的进展,应与第三轮报告一起阅读。
效率的提高是以不透明性和偏见为代价的 [1, 21, 29]。人们越来越关注透明度和解释,以发现和减轻机器学习算法引入的偏见和错误。在这些解释方法中,基于代理的模型解释(现在称为代理解释)是最常用的 [16]。代理方法训练代理来模仿分类器的结果。选择此代理是因为其设计简单、高度透明且易于理解。在他们的调查中,Bodria 等人 [6] 将代理解释分为三类:(a)特征归因,(b)规则和(c)基于示例的解释。每个解释都有不同的目的(本文首先提出),最终影响解释的生成方式和呈现给用户的方式。