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达能水产循环经济在废物利用最大化方面的表现
本研究从适当的塑料废物分类管理或循环包装、水和碳循环以及商业循环等方面讨论了达能-AQUA 循环在最大化塑料废物价值方面的经济绩效。经济循环之所以被提出，是因为它在全球碳减排的世界问题中越来越受欢迎。选择达能-AQUA 经济循环是正确的方法，可以了解非政府组织的努力在创造可持续的经济和环境方面有多么重要。本研究通过六个循环经济维度分析了达能-AQUA 循环经济在管理和最大化塑料废物价值方面的表现，以积极的方式减少印度尼西亚塑料废物工人的影响。本研究采用系统文献综述，采用研究设计来提取研究数据。数据来自对达能印度尼西亚包装循环高级经理的采访。达能-AQUA 在最大化塑料废物价值方面的经济循环绩效有助于减少塑料瓶包装废弃物。研究证明，循环经济绩效对最大化塑料废弃物价值的影响是积极的，因为它增加了塑料瓶包装废弃物的功能并再次具有价值，并减少了塑料废弃物对环境的负面影响。在实现最大化塑料废弃物价值的绩效方面，达能-AQUA 应用了六个循环经济维度，集中在三项政策上，即包装循环、水和碳循环以及业务循环。
大气顶部地球辐射预算观察中的连续性
摘要：云与地球的辐射能量系统（CERES）能量平衡和填充（EBAF）产品 - 结合了Terra和Aqua卫星上的中等分辨率成像光谱仪（MODIS）仪器（MODIS）仪器，以创建地球辐射预算的记录（ERB）和相关的云特性。由于Terra和Aqua Orbit不再保持在固定的当地时间，EBAF最近过渡到CERES和NOAA-20上的可见红外成像辐射仪套件（VIIRS）仪器，以避免在记录中引入时间依赖性偏置。为了确保在纪录中的Terra，Terra和Aqua（Terra 1 Aqua）和NOAA-20部分之间进行平稳过渡，从任务之间的重叠期得出的区域气候调整将用于将整个记录固定在Terra 1 Aqua上。我们估计过渡后的全局月度异常中的随机误差为0.15 w m 2 2 2的大气顶（TOA）浮标为0.15 w m 2 2，云分数为0.1％，比相应异常的标准偏差小得多。由于ERB仪器的数量将从短短10年内减少到1个，因此EBAF记录中的数据差距很高，因此保持连续性的挑战。我们估计，2028年数据差距有33％的概率，2035年的概率为60％。使用一个卫星产品中计算出的TOA弹药和一项大气再分析的数据间隙桥接数据差距，导致误差比连续任务之间重叠时获得的误差大于4。
SP 142 - LD 336 鼓励研究的法案
第 3 节 委员会行动。在收到新英格兰 Aqua Ventus, LLC 或其指定附属公司提出的长期合同申请后 9 个月内，该申请将通过浮动海上风电研究阵列项目产生容量、能源或可再生能源信用额度，如缅因州修订法规第 35-A 章第 3210-H 节所定义，在本节中称为“研究阵列”，容量高达 144 兆瓦，由新英格兰 Aqua Ventus, LLC 根据联邦内政部海洋能源管理局在联邦水域的租赁条款设计、许可和运营，如果委员会确定该合同促进了本法案的目标并符合公众利益，公共事业委员会应下令谈判并指示投资者拥有的输配电公用事业公司与新英格兰 Aqua Ventus, LLC 或其指定附属公司签订至少 20 年的长期合同。
我们的创新池范围
Logistics 4 Excavation 6 Crane 8 Materials 10 Hire 12 Aqua Technics 14 Built Stronger to Last Longer 16 Graphene Nano-Tech 17 Pool ColourGuard 18 Resort Series 20 Contemporary Series 22 Piazza Series 24 Harmony Series 26 Bellagio Series 28 Bahama Series 30 Lap Pool Series 32 Villa Series 34 Alpine Series 36 Spa Series 37 Round Plunge Pools 38 Aqua Ledge 41 Quick Reference Guide 43
从多个湖泊模型的大规模校准工作中学习
1 Tu Dresden，德累斯顿，德国2 Uppsala University，Uppsala，瑞典3国立水上资源研究所（DTU Aqua），丹麦技术大学，公共。 Lyngby，丹麦4 Ecoscience系，Aarhus University，Aarhus，丹麦，这些作者为这项工作做出了同样的贡献。1 Tu Dresden，德累斯顿，德国2 Uppsala University，Uppsala，瑞典3国立水上资源研究所（DTU Aqua），丹麦技术大学，公共。Lyngby，丹麦4 Ecoscience系，Aarhus University，Aarhus，丹麦，这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
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4天前 — 与 Bragg Estates Distribution 相关的街道。（Aqua North）。街道。公共供水管线。用于信件外展的地块。用于外展的地块。
引用本文：Modeste Meliho、Abdellatif Khattabi、Driss Zejli、Collins Ashianga Orlando 和 Caleb E. Dansou (2022) 人工智能和遥感用于每日气温的空间预测：以摩洛哥苏斯流域为例，地理空间信息科学，25:2，244-258，DOI：10.1080/10095020.2021.2014765
摘要 气温（Tair）是气候研究和气候影响管理中的一个基本变量。由于气象站分布稀疏且不均匀，传统的实地观测无法准确捕捉其空间分布，尤其是在局部变异性较高的偏远地区。为了解决这个问题，本研究利用遥感和气象站数据估算了摩洛哥苏斯流域的 Tair。采用两种统计方法（包括线性回归和偏最小二乘 (PLS)）和四种机器学习算法（即 k-最近邻、随机森林 (RF)、极端梯度提升和立体主义）对 Tair 进行建模和预测，并使用随机子集和交叉验证评估其性能。中分辨率成像光谱仪预测因子包括 Terra 波段 32 发射率、Terra 夜间地表温度、Terra 当地夜间观测时间、Aqua 波段 31 发射率、Aqua 白天地表温度和 Aqua 夜间地表温度 (ALSTN)，以及辅助输入包括天空视野、海拔、坡度和山体阴影，被用作建模的输入。结果表明，Cubist 和 RF 是最准确的模型（RMSE = 2.09°C 和 2.13°C，R 2 = 0.91 和 0.90），而 PLS 的预测能力最低（RMSE = 2.71°C；R 2 = 0.83）。模型在研究区域估算 Tair 的整体性能普遍令人满意，所有模型的 RMSE 都在 3°C 以下。尽管如此，站点数据的可靠性仍然是一个问题，七个站点中只有四个站点拥有完整的气象数据。
