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Lumban和Baroro Patersheds，菲律宾Luzon
全球表面温度的明确升高强调了采取剧烈行动的紧迫性，以阻止大气中温室气体（GHG）的连续积累。促成全球温室气体排放的前五个部门之一是农业，林业和其他土地用途（AFOLU）。尽管是重要的碳源，但Folu部门还是一个大量的碳汇。与其他热带国家一样，菲律宾的福尔群岛部门，尤其是分水岭，也有巨大的碳含量。但是，这些流域会随着时间的推移而经历土地覆盖率的变化，从而影响其碳存储能力。This paper analyzes the land cover change in the Pagsanjan-Lumban Watershed (PLW) and Baroro Watershed (BW) in the Philippines from 2000 to 2020, assesses the impact of these changes on the amount of carbon stored, estimates the economic value of carbon sequestration, and recommends measures to enhance the role of the two watersheds in climate change mitigation.Google Earth Engine用于
2023 年中吕宋岛经济表现报告
2023 年中吕宋岛家庭最终消费支出增长了 5.7%。2023 年中吕宋岛家庭最终消费支出增长了 5.7%。固定资本形成总额也增长了 8.5%，但增速低于 2022 年的 12.4%。同样，政府支出从 2022 年的 4.5% 放缓至 1.8%。2023 年，对世界其他地区的商品和服务总出口从 2022 年的 17.2% 放缓至 1.5%。另一方面，2023 年从 ROW 进口的商品和服务总额下降了 4.8%。（图 2）
DNA Double Helix七十年：一种简短的历史方法，当前的发展和未来挑战
R. G. Baltazar。 2024。 使用机器学习算法预测气候变化对菲律宾中部的RCP4.5和RCP8.5场景下的水稻作物产量的影响。 int。 J. Agric。 nat。 资源。 10-26。 气候变化对世界各地的农业部门构成了重大威胁，它可能会影响菲律宾中部吕宋岛中部主要稻米生产省份的水稻作物产量。因此，有必要在这些主要的水稻生产省份中调查气候变化对水稻作物产量的可能影响。 本文介绍了随机森林，梯度增强，回归分析和人工神经网络（ANN）方法，用于建模气候因素（压力，温度，相对湿度，降雨，降雨，风，云和阳光）和水稻作物产量（RCY）数据（RCY）数据（菲律宾中部，菲律宾），覆盖2009年至2018年。 代表性浓度途径4.5和8.5（分别为RCP4.5和RCP8.5）的预计温度和降雨被用作模型的输入，以估算中央吕宋岛中稻米生产省份水稻作物产量的可能影响。 结果表明，RCP4.5的温度升高为1.14°C，在RCP8.5中升至1.62°C，降雨量的平均为3.70 mm，RCP4.5和12.28 mm在RCP8.5中的平均值。 因此，尚不确定气候变化（以降雨量和温度为特征）是否会对菲律宾吕宋岛中部的水稻作物产量产生正面或负面影响。R. G. Baltazar。2024。使用机器学习算法预测气候变化对菲律宾中部的RCP4.5和RCP8.5场景下的水稻作物产量的影响。int。J. Agric。 nat。 资源。 10-26。 气候变化对世界各地的农业部门构成了重大威胁，它可能会影响菲律宾中部吕宋岛中部主要稻米生产省份的水稻作物产量。因此，有必要在这些主要的水稻生产省份中调查气候变化对水稻作物产量的可能影响。 本文介绍了随机森林，梯度增强，回归分析和人工神经网络（ANN）方法，用于建模气候因素（压力，温度，相对湿度，降雨，降雨，风，云和阳光）和水稻作物产量（RCY）数据（RCY）数据（菲律宾中部，菲律宾），覆盖2009年至2018年。 代表性浓度途径4.5和8.5（分别为RCP4.5和RCP8.5）的预计温度和降雨被用作模型的输入，以估算中央吕宋岛中稻米生产省份水稻作物产量的可能影响。 结果表明，RCP4.5的温度升高为1.14°C，在RCP8.5中升至1.62°C，降雨量的平均为3.70 mm，RCP4.5和12.28 mm在RCP8.5中的平均值。 因此，尚不确定气候变化（以降雨量和温度为特征）是否会对菲律宾吕宋岛中部的水稻作物产量产生正面或负面影响。J. Agric。nat。资源。10-26。气候变化对世界各地的农业部门构成了重大威胁，它可能会影响菲律宾中部吕宋岛中部主要稻米生产省份的水稻作物产量。因此，有必要在这些主要的水稻生产省份中调查气候变化对水稻作物产量的可能影响。本文介绍了随机森林，梯度增强，回归分析和人工神经网络（ANN）方法，用于建模气候因素（压力，温度，相对湿度，降雨，降雨，风，云和阳光）和水稻作物产量（RCY）数据（RCY）数据（菲律宾中部，菲律宾），覆盖2009年至2018年。代表性浓度途径4.5和8.5（分别为RCP4.5和RCP8.5）的预计温度和降雨被用作模型的输入，以估算中央吕宋岛中稻米生产省份水稻作物产量的可能影响。结果表明，RCP4.5的温度升高为1.14°C，在RCP8.5中升至1.62°C，降雨量的平均为3.70 mm，RCP4.5和12.28 mm在RCP8.5中的平均值。因此，尚不确定气候变化（以降雨量和温度为特征）是否会对菲律宾吕宋岛中部的水稻作物产量产生正面或负面影响。此外，其中三个模型：ANN，随机森林（RF）和梯度提升（GB）显示RCY的增加，而线性回归（LR）均显示RCP4.5和RCP8.5场景的RCY均下降。
可持续发展目标追赶计划 - NEDA 3 中吕宋
当前状况指数（CSI）通过将 2015 年以来取得的进展与实现 2030 年目标所需进展联系起来，评估当前的进展状态。如果某个条形图达到或超过 2023 年的线（5.33），则表示迄今为止已取得预期进展。对于中吕宋岛，CSI 显示，目标 7（可负担的清洁能源）和目标 10（减少不平等）是表现最好的目标，数据也足够。然而，它可能无法反映实际进展，因为每个目标下只监测一个指标。同时，目标 5（性别平等）和目标 16（和平、正义与强大机构）的指标数量不足或满足所需数据的比例不到 50%。目标 14（水下生物）未达到 CSI 估算的数据要求。其余目标均有所进步，但未达到2023年的预期目标（平均指数5.33），即这些目标虽然取得了进展，但未能达到预期进度（图1）。
菲律宾吕宋岛的蓝色经济驱动器
蓝色经济是指在海洋环境中进行的可持续经济追求，其中包括捕鱼和水产养殖，沿海娱乐和旅游业，海上行业，能源行业以及离岸开采和采石场。在吕宋岛，海水对国家渔业总产量的贡献了38.44％，占菲律宾前5个海滩目的地中的3个，拥有38％的国内贸易，其中3个，并且拥有该国唯一的生产油和天然气领域。渔业被描述为主要是由枯竭的渔业资源，退化的渔业栖息地，加强资源使用竞争和冲突带来的。描述渔业资源方面具有未实现的潜力，没有竞争性的产品质量和效率低下的收获后技术。海上行业的潜力受到零散的海事管理的挑战，而海洋旅游业的前景受到当地社区的吸引游客的技能的限制。机会包括优化水产养殖技术，用于水产养殖和旅游业的可持续融资计划，促进可持续捕鱼实践的基础设施投资，可持续融资计划，增强海洋资源行业现有技术，人力资源开发以及利用海洋电力的潜力。协调和综合计划，考虑人力资源的技能，沿海社区的经济状况以及科学数据将优化蓝色的经济发展。