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S_D4_8温室气体减少策略
1.4.1.4作为MONA Offshore Wind项目目前处于设计和开发的相对早期阶段，与特定网站特定设计细节的特定指标有关的数据（包括风力涡轮机的选择制造商，变电站设计等）当前不可用。因此，通过已发表的基准碳强度，将材料或燃料发射因子的应用应用于近似物质或燃料量以及已发表的LCA文献，已计算出风力涡轮机，电缆，陆上变电站和相关的现场基础设施（陆上和海上）产生的排放。可以在第8卷，附件2.1：ES的温室气体评估（APP-182）中找到评估MONA海上风项目排放的详细方法（APP-182）。
温室气体排放的测量和分析
IAEA正在与世界气象组织（WMO）合作，以支持国际技术合作项目框架中的温室气体排放跟踪。许多国家没有能力利用同位素跟踪来监测和分析温室气体排放，需要进行区域和国际合作。在IAEA支持的情况下，阿根廷正在建立有关温室气体排放同位素指纹识别的第一个区域培训和分析中心。实验室空间是由新焦点准备的，将收到必要的设备，包括同位素激光分析仪。在2022年，IAEA在Seibersdorf的IAEA实验室校准了阿根廷的稳定同位素测量专家。该专家现在将作为新中心的培训师，使阿根廷能够自给自足。
减少温室气体排放的机会...
•斯德哥尔摩环境学院：德里克·布罗克霍夫，艾米丽·戈什，费德拉·范赫伊斯和卡塔琳娜·阿克塞尔森。•俄勒冈州气候行动委员会：凯西·麦克唐纳（Cathie MacDonald）主席和基于消费的委员会的临时委员会成员：专员奥罗拉·杰克逊（Aurora Jackson），卡伦加·罗斯（Karenga Ross），诺拉·阿普特（Nora Apter）和汤姆·波蒂奥斯基（Tom Potiowsky）。•俄勒冈州能源部：艾伦·泽伦卡（Alan Zelenka）和艾米·施卢塞（Amy Schlusser）。• Tara Weidner (ODOT), Kyle Diesner (City of Portland), Scott Cassell (Product Stewardship Institute), Halina Brown and Philip Vergragt (SCORAI), David Van'tHof and Claire Prihoda (Climate Solutions), Rhys Roth (Center for Sustainable Infrastructure), Matt McRae (Lane County), Tom Bowerman (Policy Interactive), Mike Wilkerson （EconorthWest），Lauren Zimmermann（波特兰市），Jordan Palmeri（碳领导力论坛），Kellen Moody（聚会），Zechariah Heck（Odot），Cody Meyer和Ethan Stuckmayer（DLCD），Danny Norlander（ODF）和Kuri Gill（Oprd）。
社论：温室气体排放和减轻
土壤，持有约1500 pg的总碳（C）和136 pg的总氮（N），代表了这些元素最大的陆地储层（Nieder and Benbi，2008）。然而，它也是温室气体（GHG）排放的重要来源，每年贡献350多个PG CO 2等效物，从而显着影响全球变暖。多年来，大气n 2 O的浓度增加了20％以上，CH 4浓度几乎增加了两倍至1900 ppb，主要归因于微生物活性（Schaefer等，2016）。了解与温室气体的生产和减少同时的微生物机制至关重要。最近的发现，例如非典型一二氮还原酶（NOSZ II），Comammox以及新的过程，例如氧降解和CH 4的厌氧氧化，与硝酸盐，硝酸盐，熨斗和锰氧化物的还原，脑海中的脑囊性cons的作用相关的CH 4的氧化作用，该作用是piver的作用。和n，并突出了针对性策略减少温室气体排放并减轻全球变暖的途径。该研究主题包括九种文章，这些文章对影响温室气体发射的因素（尤其是N 2 O）以及微生物的潜在作用。硝化和硝化作用是产生N 2 O.肥料的施用，尤其是N-肥料，为这种有效的温室气体的排放提供了促进。因此，硝化抑制可能是减少N 2 O排放的潜在方法。在本研究主题中，Lei等人。Xie等。 比较了来自草原的n 2 o 的排放Xie等。比较了来自草原的n 2 o分析了来自48项研究的200多个数据集，发现硝化抑制剂的应用平均降低了总N 2 O排放量的60％，超过70％的土壤铵浓度增加，并降低了约50％的AOB丰度。发现强调了AOB在N 2 O排放中的重要作用，并且可以成为缓解n 2 O的更好指标和目标。
温室气体排放报告2023-24
这种减少的大部分是由于公司建筑物中的天然气使用减少所致，其余的商业建筑中的天然气使用量减少。在64个公司收费的公司站点中，有41个在2023 - 24年的使用情况下减少。气体使用的总体减少部分与该县的天气变暖有关。“加热学天”是响应外部温度所需的预期加热的量度。在此分析中，一个加热度日相当于1 O C以下15.5 O C低于15.5 o C，累积24小时。所使用的温度被当地在Donington Weather Station的当地捕获。在所有理事会建筑物中，从2022-23的1,965下降到2023 - 24年的1,847的供暖学天数量。在理事会建筑物中，供暖学天数的数量不是累积的，因此，安理会的每座建筑物在2023 - 24年都经历了1,847个供暖学天。有关加热学天数的更多信息，请参见大都会办公室气候数据门户。县大厅显示，节省300,419千瓦时的天然气使用情况最大。这主要是由于生物质锅炉的190,000 kWh（13％）的产生增加。通过公共部门的脱碳计划实现了这一代人，以及从2022年到2024年生效的公共部门脱碳计划。逃避排放量从2022-23中的59.7 TCO 2 E增加到2023 - 24年的114.9 TCO 2 E。这些排放是根据理事会在制冷和空调设备上维持的信息计算得出的，以确保遵守F-GAS法规。由于系统中泄漏的性质不同以及随后的维护以充值F-Gase，因此数据经历了较大的年度变化。
水泥中温室气体排放的定量...
水泥行业是由于其原材料处理和能源需求而产生二氧化碳（CO 2）排放的部门之一。CO 2作为温室气体（GHG）排放，有助于全球变暖，从而导致环境，健康和经济损失。为了解决这些问题，印度尼西亚致力于到2050年减少工业部门的温室气体排放。为了有效计划减少公司产生的温室气体排放，本研究旨在量化一家水泥公司的排放，代表印度尼西亚水泥行业，以了解公司碳足迹的当前状态并确定可行的缓解措施。水泥行业利用温室气体定量系统来计算原材料处理，热能消耗和电力购买的排放。在2021年至2050年的Vensim PLE软件（在业务上（BAU）条件下，使用Vensim PLE软件的计算结果用于系统动力学建模，并具有各种减排策略。结果表明，在BAU条件下具有减少排放策略的温室气排放到2050更密集地采用脱碳技术，过程优化研究以及政府政策（例如碳税和碳交易）需要实现碳中性目标。作为一个群岛地区，印度尼西亚预计会受到气候变化的影响关键字：水泥，减轻排放，温室气体排放，排放定量，系统动力学简介1全球变暖是由温室气体（GHG）引起的，例如二氧化碳（CO 2）以及其他对气候影响的气体，估计在2030年-2052 -2052 -2052（Fankhauser and 2030 -2052）估计增加了1.5°C。
野生动物信托的温室气库
自2019-20财年以来，我们的GHG帐户范围已扩大到包括逃犯，在家中工作，废物，购买的商品和服务（以前以有限的物质使用方式报告），购买的资本货物，上游租赁，上游运输和分配以及与燃料和燃料相关的活动。还对数据收集和准确性进行了迭代改进。表2在我们致力于到2030年努力在所有范围内致力于净零温室气体排放的背景下列出了我们的温室气体排放，并违反了我们的2019 - 20年基线。购买的商品和服务和购买的资本货物的排放量在单独的专栏中分配。对基线数字的总排放和变化不包括这些类别，可以与基线进行更清晰的比较。与2019 - 20年的基线相比，在2022-23财年，购买商品和服务以及购买的资本货物的总排放量减少了14％。包含购买的商品和服务和购买的资本货物，范围3的排放显然是自基线以来的最大增加，而范围1和2排放都下降了，范围2（购买的电力）降低了42％。表2。到2030年目标对我们的净零进展。
温室气体排放库存摘要
•大学公园校园和校园建筑物•大学公园北部住房•USC健康科学校园（不包括HC2，HC2，HC3，HC4，HC4，NOR，NTT，NTT，SST）•USC Wrigley环境研究所在Catalina Catalina•USC Pacific Pacific Aisian Museum Museum•USC Hotel•USC•USC的卫生范围越过了赛车范围，而不是整个组织的纽带。排放。运营边界基本上保持不变：USC跟踪其范围1和范围2排放（即电源，通风，供暖和冷却建筑物；机队燃料；制冷剂和肥料。）范围3所选来源的3个排放量（即通勤，商务旅行，废物处置以及燃料和能源相关的活动（FERA））也报道了。本报告是由Unlimited Carbon Assist Network创建的，该网络是一家独立顾问，分析了客户的GHG排放管理工作。它是评估USC在气候和可持续性目标方面的进步的工具。
气候管理：温室气体排放
海湾使用泰国温室气体管理组织（公共组织）（TGO）方法对泰国的所有电力项目进行了碳足迹评估，这些方法已经完成了至少一年的商业运营。此外，海湾还为其所有项目（在泰国和海外）收集和分析温室气体排放，并根据GRI标准验证特定指标：