挪威于 2012 年 4 月加入气候与清洁空气联盟 (CCAC),并一直是联盟信托基金的主要捐助者。挪威是联盟的积极合作伙伴,并于 2014 年至 2020 年担任指导委员会成员。在此期间,挪威为新的 2030 愿景 1 和应对 1.5˚C 挑战的行动计划做出了贡献。这两份文件都受益于挪威共同领导的全球路径方法工作组的工作,该工作组将在 2019 年之前完成。挪威非常重视北极理事会各工作组和专家组在短期气候驱动因素方面所做的工作。挪威目前正在共同领导北极监测和评估计划 (AMAP) SLCF 专家组。挪威在 IPCC-49 全体会议决定编写 IPCC 短期气候驱动因素方法报告方面发挥了重要作用。这项工作目前进展顺利,挪威正在提供资金并参加专家会议。挪威于 2021 年加入了《全球甲烷承诺》。
UOW 特性 改进高级数据分析,以组合和分析不同的数据集,从而更好地评估未记录的废弃井对环境的影响,开发经济高效且先进的井筒特性技术,包括现场、实时和长期传感器技术,以监测井筒完整性、甲烷排放和地下条件。 UOW 研究的必要性 • 各州报告的未记录废弃井总数估计在 310,000 到 800,000 之间。 • 根据美国环保署引用的 2015 年研究,美国未封堵的废弃井泄漏的甲烷量是封堵井的 5,000 倍。
摘要:二氧化碳 (CO 2 )、一氧化二氮 (N 2 O) 和甲烷 (CH 4 ) 等人为温室气体排放量不断增加是气候变化的主要驱动因素,如果不加以控制,预计未来几年将带来无数有害后果。鉴于 CH 4 在短期内能够有效地将热量困在空气中,以及反刍动物生产目前占人为排放量的约 30%,人们迫切需要大幅减少反刍动物产生的 CH 4 。虽然正在评估此背景下的各种策略,但可能需要采取多方面的方法来实现显着的减排。饲料补充是一种通过减弱瘤胃古菌的甲烷生成而在该领域显示出前景的策略;然而,这可能成本高昂且有时不切实际。在本篇综述中,我们研究并讨论了使用 CRISPR/Cas 介导的基因编辑平台直接调节饲料和/或瘤胃古生菌本身以减少甲烷生成的前景。这种方法可以提供一种有价值的补充替代方案,并有可能在未来为农业的可持续性以及减缓气候变化做出贡献。
减少收获后粮食损失可以为农民带来经济效益,提高粮食安全,并减少有机废物产生的甲烷排放。尽管印度在 2020 年全球饥饿指数中排名第 94 位(共 100 个),但据估计,该国生产的粮食有 30% 被损失或浪费(Bagai,2020 年)。印度近一半的收获后粮食损失归因于缺乏可靠的冷链、综合冷藏设施网络、运输和营销技术,这些技术无法保证从收获到消费者的整个过程中食品的质量(Peters 等人,2019 年)。冷链技术是能源密集型的,通常由化石燃料提供动力。近年来,人们一直关注清洁能源驱动的冷链解决方案,包括可再生能源驱动的冷藏设施,可在收获后立即储存商品。
作者希望感谢以下人员作为审查小组成员的贡献,按字母顺序排列的组织:芭芭拉·布赫纳(Barbara Buchner):芭芭拉·布赫纳(CPI),丹妮拉·奇里亚克(Daniela Chiriac),丹妮拉·奇里亚克(Daniela Chiriac)(CPI),瓦莱里奥·米切尔(Valerio Micale),瓦莱里奥·米克(Valerio Micale)(CPI)(CPI),理查德·杜克(Richard Deke),理查德·杜克(Richard Duke)(美国国家),克莱尔·亨利(Claire Henly)(美国国家) State), Stephen Hammer (World Bank Group), Marcelo Mena (Global Methane Hub), Hayden Montgomery (Global Research Alliance on Agricultural Greenhouse Gases and Global Methane Hub), Carolina Urmeneta (Global Methane Hub), Dan McDougall (Climate and Clean Air Coalition), Christine Negra (Versant Vision), Christopher McGlade (International Energy Agency), and Tomas Bredariol(国际能源机构)。
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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