长期监测与维护(小型公司预留):容量:3700 万美元 奖励:2020 年 1 月基础 + 4 年选择权 预期重新招标:尚未开始 EA 工程、科学与技术 225 Schilling Cir STE 400 Hunt Valley, MD 21031-1124 410-527-2447 / POC:Kathryn Kuwabara N44255-20-D-6006 实验室采样服务(小型公司预留):容量:400 万美元 奖励:2020 年 5 月基础 +4 年选择权 预期重新招标:尚未开始 Kane Environmental, Inc. 3815 Woodland Park Ave. N Suite 102 Seattle, WA 98103 206-691-0476/ POC:John Kane N44255-20-D-5004
长期监测与维护(小型公司预留):容量:3700 万美元 奖励:2020 年 1 月基础 + 4 年选择权 预期重新招标:尚未开始 EA 工程、科学与技术 225 Schilling Cir STE 400 Hunt Valley, MD 21031-1124 410-527-2447 / POC:Kathryn Kuwabara N44255-20-D-6006 实验室采样服务(小型公司预留):容量:400 万美元 奖励:2020 年 5 月基础 +4 年选择权 预期重新招标:尚未开始 Kane Environmental, Inc. 3815 Woodland Park Ave. N Suite 102 Seattle, WA 98103 206-691-0476/ POC:John Kane N44255-20-D-5004
此通知旨在告知公众,依据《综合环境反应、赔偿和责任法案》(CERCLA),美国海军已完成对华盛顿州西尔弗代尔班戈基萨普海军基地(NBK)的可作战单元(OU)1(场地 A)、OU 2(场地 F)、OU 3(场地 16/24 和 25)、OU 6(场地 D)、OU 7(场地 B、E/11 和 10)和 OU 8(场地 27、28 和 29)的第五次五年审查,以确保在这些场地实施的环境补救措施能够继续保护人类健康和环境。联邦法律和海军政策规定,如果补救措施导致场地内残留的危险物质超过允许无限制使用和无限制暴露的水平,则必须在补救措施开始后至少每五年进行一次审查,以确保补救措施按计划实施并继续保护人类健康和环境。五年审查包括审查在五年审查期间发布的描述所选补救措施的监测、检查和维护的文件,审查在五年审查期间通过各种监测计划收集的数据,现场检查,以及采访海军人员、监管机构人员和社区成员。
Buckeye Premium 3% MS-AFFF 是一种高级 AFFF 浓缩液,专为符合美国 MIL- F-24385 而设计。当泡沫溶液从泡沫层中排出时,它会在 B 类碳氢化合物燃料表面形成一层抑制蒸汽的水膜。它适用于 B 类碳氢化合物燃料,如汽油、煤油和柴油,配比为 3%(3 份 MS-AFFF 浓缩液兑 97 份水)。Buckeye Premium 3% MS-AFFF 不适用于可与极性溶剂/水混溶的燃料,如醇、酮、乙醇和酯。
在几代人之间开发,维持和传递的实践(Malsale等人。2018,Chambers等。 al 2019)2018,Chambers等。al 2019)
如果我们要预测并减轻气候变化对海洋生态系统的影响,海洋物种范围扩展的预测至关重要。 但是,大多数预测并未评估未来变化的不确定性水平,这会使它们对场景计划和生态系统管理的有用性受到质疑。 对于整个气候系统,这些不确定性采用三种形式:场景不确定性,气候模型没有确定性和内部气候变化。 至关重要的是,内部变异性是对自然变异性如何影响未来气候预测的一种度量,在生态学研究中在很大程度上被忽略了。 在这里,我们对欧洲的非本地太平洋牡蛎采用合奏建模方法来了解这些不确定性的影响。 未来的太平洋牡蛎招募是使用将招募与累积和瞬时热暴露有关的模型预测的。 对四个气候变化方案进行了模型预测:SSP1 2.6,SSP2 4.5,SSP3 7.0和SSP5 8.5。 在每种情况下,都使用了二十多种气候模型的集合。 使用五个具有多个工业前起始起点的气候模型来评估内部变异性在气候模型中的影响。 我们发现SSP1 2.6内的模型不确定性高于SSP1 2.6和SSP 4.5之间的差异,但是目前尚不清楚整体场景不确定性是否大于由于其主观性质而导致的气候模型不确定性。 我们的结果表明,从潜在的情景而不是个人预测方面思考未来至关重要。海洋物种范围扩展的预测至关重要。但是,大多数预测并未评估未来变化的不确定性水平,这会使它们对场景计划和生态系统管理的有用性受到质疑。对于整个气候系统,这些不确定性采用三种形式:场景不确定性,气候模型没有确定性和内部气候变化。至关重要的是,内部变异性是对自然变异性如何影响未来气候预测的一种度量,在生态学研究中在很大程度上被忽略了。在这里,我们对欧洲的非本地太平洋牡蛎采用合奏建模方法来了解这些不确定性的影响。未来的太平洋牡蛎招募是使用将招募与累积和瞬时热暴露有关的模型预测的。对四个气候变化方案进行了模型预测:SSP1 2.6,SSP2 4.5,SSP3 7.0和SSP5 8.5。在每种情况下,都使用了二十多种气候模型的集合。使用五个具有多个工业前起始起点的气候模型来评估内部变异性在气候模型中的影响。我们发现SSP1 2.6内的模型不确定性高于SSP1 2.6和SSP 4.5之间的差异,但是目前尚不清楚整体场景不确定性是否大于由于其主观性质而导致的气候模型不确定性。我们的结果表明,从潜在的情景而不是个人预测方面思考未来至关重要。对场景预测的比较表明,在SSP5 8.5场景下,太平洋牡蛎的未来招聘区可能是低排放SSP1 2.6场景中的两倍以上。重要的是,整体表明,由于内部变异性,太平洋牡蛎的近期变化高度不确定,这与20年时间范围内的气候模型不确定性相似。