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模型和情景如何限制气候缓解的可能性
摘要 本文揭示了在享有认知权力的专家机构，特别是政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 手中，使用综合评估模型 (IAM) 作为主要工具，对气候变化缓解作为一项政策问题进行社会建构的行为。这对于应对气候变化的政治至关重要，因为 IPCC 模型和情景深刻地影响了人们所认为的可行的未来和缓解政策选择。分析技术官僚治理机构如何处理气候变化、其缓解以及相关的经济成本和影响，揭示了气候变化技术官僚政治内部的争论。通过 IAM 和 IPCC 情景对缓解作为一项政策问题进行的特定社会建构具有重要而真实的社会生态影响。这种对缓解技术官僚政治的参与使输入建模的五个关键假设变得复杂，并揭示了它们在政治上为何以及如何重要。我们还强调了 IPCC IAM 中内置的有争议的假设如何破坏其在规划缓解战略方面的可信度和实用性。
威尔士研究简报中的碳捕获利用率和存储（CCU）
政府间气候变化小组（IPCC）是联合国的机构，用于评估与气候变化有关的科学，并为政府制定气候政策提供了科学基础。IPCC使用集成评估模型（IAM）来预测未来的排放情况。iams将能源技术模型与经济和气候模型相结合。IAM会产生达到排放靶标的途径，并量化后果。CCS是大多数减少途径的关键技术
符合巴黎协定的行业基准
SIAMESE（带能源系统模拟器的简化综合评估模型）是一种复杂度较低的 IAM，它考虑到经济增长和能源消耗之间的复杂相互作用，在国家或州一级提供成本最优的排放路径（Sferra 等人，2018b）。在缩小给定模型（例如 IEA/ETP 2017）的能源部门结果的同时，SIAMESE 考虑了一套符合“中间路线”社会经济故事情节的连贯假设，例如（Dellink、Chateau、Lanzi 和 Magné，2017；Fricko、Havlik、Rogelj、Klimont 和 Gusti，2017）。该故事情节依赖于国家（或州）一级技术发展和 GDP 增长的历史趋势的延续。同时，在分配一个国家或地区需要为《巴黎协定》的长期目标做出多少全球减排贡献时，SIAMESE 具有成本优化的视角。在国家层面使用 IAM 基准面临着将区域结果（在 IPCC 1.5 数据库中报告为 R5ASIA、R5OECD+EU、R5MAF、R5LAM 和 R5REF）分配到国家层面的挑战。SIAMESE 整合了各种国家数据来源来完成这项任务。它使用报告的各个情景的国家预测，包括预测时间范围内的人口和 GDP 发展情况以及分析基准年的当前能源使用情况。当前可用的 IAM 路径使用 2010 年作为基准年，SIAMESE 使用来自 2015 年的最新数据，因此整合了原始 IAM 模型路径中未包含的国家的国家发展情况。 SIAMESE 方法可应用于整体经济（例如缩减总体一次能源消耗和排放），或适用于单个行业（例如运输、电力等）。SIAMESE 将原始 IAM 路径（例如，在此情景下从 2010 年开始的 OECD 地区路径）和特定国家观察到的能源消耗和排放数据作为输入。基于 SIAMESE 模拟，我们计算出特定国家符合《巴黎协定》的能源预测。降尺度的局限性体现在驱动情景中，在这种情况下，该情景在多个领域表现薄弱，包括工业脱碳、交通电气化以及可再生氢作为能源载体的成本。因此，我们将 SIAMESE 模拟用于多种情景和 IAM 模型，以纳入所有可能的兼容路径。可以使用排放因子处理每种情景中产生的燃料组合，以得出符合《巴黎协定》的预算、排放强度和其他相关指标。不确定性评估
2024航空网络安全峰会议程-820
小组成员：Deneen DeFiore -United副总裁和CISO，Nicole Keeley-英国航空公司的网络与IT风险总监（CISO）（CISO），丹尼尔·克里德（CISO），丹尼尔·克里德（Daniel Creed） - 替代小组的CISO：Allegiant小组：GATE的监护人：团结起来桥接Delta IAM在Delta Air Lines，Jay Harrison- Delta Air Lines的建筑师IAM，Jacqueline G. Darwish- United Airlines的网络威胁情报分析师和Filip Latocha -IR＆Insider Threst Analilent at United Airlines
Micah Baker技能教育经验项目
编程语言：C，C ++，GO，JavaScript，HTML，CSS，X86，Python，Shell Scripcting（Bash，ZSH）。云体验：AWS（EC2，Lambda，RDS，IoT Core，IAM，IAM，System Manager，CloudWatch），Digitalocean（数据库，液滴），GitHub操作。杂项。Experience: Git, GitHub, Firmware Development (Particle), SQL (MySQL, PostgreSQL), CI/CD (Travis CI, GitHub Actions), Linux (Arch, Debian, Ubuntu), Networking (TCP/UDP Sockets, WebSockets, We- bRTC), Node.js (npm, Express, React), Twilio.教育
评估建筑综合评估模型...
政策制定者越来越多地呼吁制定情景来探索自然丧失和转型政策的经济后果，特别是在全球范围和宏观经济层面。在本文中，我们回顾了将自然与宏观经济联系起来的全球综合评估模型 (IAM)，并评估了它们是否适合帮助构建此类情景。我们对“风格化”和“应用” IAM 进行了深入分析，并批判性地评估了它们如何代表宏观经济对自然的依赖，以及扭转自然丧失的政策。我们发现，应用 IAM 通常倾向于捕捉经济对选定的供应生态系统服务的依赖，而调节和维护服务的代表性较低。由于这些模型往往侧重于生物多样性丧失的土地使用和气候驱动因素，它们捕捉的转型政策仅旨在减轻这些驱动因素，而忽视了自然丧失的其他驱动因素，例如污染或外来入侵物种。我们还发现，应用模型核心宏观经济部分的一些理论假设可能倾向于减轻自然丧失和自然转型政策的潜在宏观经济后果。这与我们审查的“程式化”模型的结果形成了鲜明对比，这些模型往往认为自然资本和生物多样性的丧失对宏观经济有重大影响。然而，程式化模型很难表示特定生态系统服务或特定自然保护政策的丧失所产生的影响。基于这一分析，我们探讨了挑战，并确定了在考虑自然和生物多样性对经济活动的重要性的情景中使用 IAM 的未来途径。
遍布Azure，AWS和GCP的核心服务-Marian Veteanu
身份和访问管理（IAM）Google Cloud Armor Cloud Identity云密钥管理服务（KMS）安全命令中心VPC服务控制
