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原始调查|环境健康的环境黑色碳颗粒在关键记忆相关的大脑区域内
作者隶属关系：比利时Diepenbeek Hasselt University的环境科学中心（VanBrabant，Bongaerts，Plusquin，Nawrot）；比利时安特卫普大学生物医学科学系实验神经生物学部实验室神经化学和行为实验室（van dam，deyn）；荷兰瓦格宁根（Wageningen）的瓦格宁根大学和研究（WUR）营养生物学主席人类营养与健康部（Vermeiren）；哈塞尔特大学，比利时Diepenbeek科学系（Bové）；比利时Diepenbeek Hasselt University的生物医学研究所（Hellings）； Hasselt University，Biophysics，Diepenbeek，比利时（Ameloot）；荷兰格罗宁根的格罗宁根大学和大学医学中心神经病学和阿尔茨海默氏症研究中心（荷兰格罗宁根）比利时安特卫普大学（Vermeiren）安特卫普大学转化神经科学学院。
2050年代的温带森林：碳和养分自行车响应对七年升高的CO 2富集的含量
为了阐明CO 2（ECO 2），C捕获和营养可用性之间的反馈，伯明翰森林研究所（BIFOR）在英国一个成熟的温带森林中建立了一个自由空气co 2富集（面部）设施，在其中将三个面孔阵列（30 m DIA）暴露于高高的CO 2（+150 PPM）在+150 ppm上方的杂物（+150 ppm）生长时，ambient ambient ambient Ambient ambient Ampiest ambient Ampiest ambient ampient ambient ampiest ampient。1面部富集始于2017年，一直持续到迄今为止。响应于CO 2的富集，光合作用CO 2在头三年中平均增加了23％，而这种增强的吸收是由CO 2富集的第七年所维持的。2增强的CO 2摄取导致树木干物质（+10.5％）的总体显着增加，树木基础面积增量增加了28％。通过垃圾降落（+9.5％），根渗出液（+40％）以及有机和矿物质土层中的细根生物量和特异性根长的地下C分配。与确认和量化CO 2受精效应程度的环境阵列相比，在ECO 2下计算出的2021年和2022年的总净初级生产率更高约2吨。
评估和提高新地点气相传感器系统校准的可靠性，以进行环境测量和个人暴露监测
Sharad Vikram 1、Ashley Collier-Oxandale 2、Michael Ostertag 1、Massimiliano Menarini 1、Camron Chermak 1、Sanjoy Dasgupta 1、Tajana Rosing 1、Michael Hannigan 2 和 William G. Griswold 1
评估和提高新地点气相传感器系统校准的可靠性，以进行环境测量和个人暴露监测
Sharad Vikram 1、Ashley Collier-Oxandale 2、Michael Ostertag 1、Massimiliano Menarini 1、Camron Chermak 1、Sanjoy Dasgupta 1、Tajana Rosing 1、Michael Hannigan 2 和 William G. Griswold 1
评估和改进新地点气相传感器系统校准的可靠性，以进行环境测量和个人暴露监测
Sharad Vikram 1、Ashley Collier-Oxandale 2、Michael Ostertag 1、Massimiliano Menarini 1、Camron Chermak 1、Sanjoy Dasgupta 1、Tajana Rosing 1、Michael Hannigan 2 和 William G. Griswold 1
评估和提高新地点气相传感器系统校准的可靠性，以进行环境测量和个人暴露监测
Sharad Vikram 1、Ashley Collier-Oxandale 2、Michael Ostertag 1、Massimiliano Menarini 1、Camron Chermak 1、Sanjoy Dasgupta 1、Tajana Rosing 1、Michael Hannigan 2 和 William G. Griswold 1
用户指南
网络要求.................................................................................................................32 Philips Hue 设置（可选）...............................................................................................32 Nanoleaf 设置（可选）...............................................................................................32 如何重置灯板.......................................................................................................33 进入 Ambient Link 控制面板.......................................................................................33 游戏模式.......................................................................................................................34 Ambient Link.......................................................................................................................36 智能图像查找器....................................................................................................................37
在现实自动驾驶环境中利用预期环境光提示来评估人机界面缓解晕动症的效果
摘要：晕动症 (MS) 是一种与恶心、头晕和其他形式的身体不适等症状相关的综合症。自动驾驶汽车 (AV) 很容易诱发 MS，因为用户不适应这种新型的交通方式，获得的有关自身车辆轨迹的信息较少，并且可能从事与驾驶无关的任务。由于 MS 敏感性特别高的人在使用 AV 时可能会受到限制，因此对 MS 缓解策略的需求很高。事实证明，乘客的预期对症状有调节作用，从而减轻 MS。为了找到有效的缓解策略，对人机界面 (HMI) 的原型进行了评估，该界面向乘客呈现 AV 下一次转向的预期环境光提示。在一项对测试跑道上的 AV 中的参与者 (N = 16) 进行的真实驾驶研究中，根据试验期间 MS 的增加情况评估了 MS 缓解效果。通过呈现预期的环境光提示，在高度敏感的子样本中发现了 MS 缓解效果。事实证明，HMI 原型对于高度敏感的用户是有效的。未来的迭代可以缓解现场环境中的 MS 并提高 AV 的接受度。
Boreas：一种样品制备耦合激光光谱仪系统，用于同时高精度原位分析环境空气甲烷中的 δ13C 和 δ2H
摘要：我们介绍了一种新仪器“Boreas”，这是一种无低温气体甲烷 (CH 4 ) 预浓缩系统，与双激光光谱仪耦合，可同时测量环境空气中的 δ 13 C(CH 4 ) 和 δ 2 H(CH 4 )。排除同位素比尺度不确定度，我们估计环境空气样本的典型标准测量不确定度为 δ 13 C(CH 4 ) 0.07 ‰ 和 δ 2 H(CH 4 ) 0.9 ‰，这是基于激光光谱系统的最低报告值，可与同位素比质谱法相媲美。我们从约 5 L 空气中将 CH 4 (约 1.9 μ mol mol − 1 ) 捕集到填料柱的前端，随后使用氮气 (N 2 ) 作为载气，采用可控的升温梯度将 CH 4 从干扰物中分离出来，然后在约 550 μ mol mol − 1 时洗脱 CH 4 。然后将处理过的样品送至红外激光光谱仪，测量 12 CH 4 、13 CH 4 和 12 CH 3 D 同位素体的量分数。我们将一组通过重量法制备的量分数一级参考材料直接送入激光光谱仪，对仪器进行校准，该参考材料的范围为 500 − 626 μ mol mol − 1 (N 2 中的 CH 4 )，由单一纯 CH 4 源制成，该源已通过 IRMS 对其δ 13 C(CH 4 ) 进行了同位素表征。在相同处理原则下，使用压缩环境空气样品作为工作标准，在空气样品之间进行测量，从而计算出最终校准的同位素比。最后，我们进行自动测量