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沿海湿地如何帮助实现欧盟的气候目标？
沿海湿地减轻与增强的温室气体（GHG）排放相关的CLI伴侣变化的能力是两种服务的总和：（i）有机碳的积累（续集，股票的增益），以及（ii）重新涂抹GHG GHG排放的能力，尤其是具有更高的辐射电位的形式，例如具有较高的辐射性甲烷（例如甲烷）（例如甲烷）4。某些沿海湿地类型（例如盐沼）可以从植被中隔离碳，除了沉积外，除了在其盐水中的快速生长和降低的脱氧量位置速率，除了将大量有机碳储存在土壤中，并且由于环境的盐水和无水的状态15。此外，健康沿海湿地土壤的盐分条件具有可能仅发射的其他温室气体5（例如甲烷）（CH 4）的优势，这比CO 2更有效。他们在沿海地区的地位和泛滥的政权改变了土壤水状态，排水和氧气的可用性，推动碳在湿地中的积累。他们还有利于从相邻生态系统的洪水水中捕获的有机颗粒，这些洪水以富含有机富含有机的储层的形式增加了土壤有机碳，通常将其重新化为蓝色碳汇体3。
关注生物多样性和沿海生态系统-ICO解决方案
COI仅由非洲的政府间组织组成，由非洲的岛屿组成，由五个成员国组成：科莫罗斯联盟，法国/拉雷尼翁，马达加斯加，毛里求斯和塞舌尔。 它通过涵盖广泛领域的合作项目来促进区域团结：生态系统的保存，自然资源的可持续管理，海上安全，企业家精神，公共卫生，可再生能源和文化。COI仅由非洲的政府间组织组成，由非洲的岛屿组成，由五个成员国组成：科莫罗斯联盟，法国/拉雷尼翁，马达加斯加，毛里求斯和塞舌尔。它通过涵盖广泛领域的合作项目来促进区域团结：生态系统的保存，自然资源的可持续管理，海上安全，企业家精神，公共卫生，可再生能源和文化。
国家海平面上升和沿海危险分析映射瓦努阿图
本报告描述了CSIRO气候科学中心完成的工作，该工作根据Van Kirap CSiro DP协议和活动范围与活动1.2.4相关的工作范围。它旨在协助VMGD以气候信息服务（CIS）的形式进行宣传和对其部门和社区的利益相关者的形式进行宣传和沟通，包括Van-Kirap的目标部门（农业，渔业，基础设施，旅游业和水）。该报告还为其他用户（例如政府官员，私营部门，顾问，学术界，非政府组织和捐助机构）提供了技术参考和资源文件，他们对气候变化和气候预测有背景知识，这与海平面上升有关，沿海淹没和相关危害。
在100年内用橄榄石沿海海洋碱化的区域潜力
摘要在沿海海洋中挤压橄榄石富含岩石的岩石的扩散以加速风化反应隔离大气CO 2并降低了大气中的CO 2浓度。他们的风化率取决于不同因素，包括温度和反应表面积。因此，这项研究调查了全球13个区域海岸的基于橄榄石增强的风化率的变化。此外，它还在100年内评估了CO 2隔离，并根据不同的环境条件评估了最大的净序列潜力。使用地球化学热力学建模软件phreeqc进行了模拟。进行了灵敏度分析，探索了影响参数的各种组合，包括晶粒尺寸，海水温度和化学。发现CO 2隔离的显着差异，范围从0.13至0.94公吨（t）的Co 2每吨分布式橄榄石富含橄榄石富含橄榄石的岩石含量为100年。较温暖的沿海区域比温带区域具有更高的CO 2隔离能力，其差异为0.4 t CO 2 /t橄榄石分布。灵敏度分析表明，较小的晶粒尺寸（10 µm）在基于橄榄石的基于橄榄石的增强的风化中表现出较高的净CO 2隔离率（0.87 t/t），这归因于它们较大的反应性表面积。然而，在较高的海水温度下，橄榄石的晶粒尺寸稍大（50和100 µm）仍显示较大的净CO 2隔离率（0.97和0.92 t/t），从而优化了CO 2固存的效率，同时降低了研磨能量的需求。在依靠简化的灵敏度分析，该分析无法捕获现实世界环境动态的全部复杂性，但本研究有助于理解CO 2隔离的变异性和增强风化的可变性和优化，从而支持其作为可持续CO 2拆卸策略的潜力。
在气候变化下葡萄牙沿海地区的未来
葡萄牙沿海地区预计将广泛容易受到气候变化影响的影响，这是由于海平面上升及其与潮汐，风暴潮和波浪的结合而引起的。脆弱的海岸线预计将上升至41.7 km 2（RCP4.5下的2070年），49.7 km 2（RCP8.5下的2070），54.7 km 2（RCP4.5下的2100）和55.9 km 2（RCP8.5下的2100）。这些区域与极端沿海事件下的情节泛滥领土有关，相当于葡萄牙沿海地区1958年至2021年之间损失的3.09、3.68、4.05和4.14倍（13.5公里2）。考虑到对内陆水域（河口和沿海泻湖）的影响，必须考虑在514 km 2（RCP4.5下的2070年）和548 km 2（RCP8.5下的2100）之间的其他脆弱区域。对于所有葡萄牙海岸线，在RCP8.5方案下，未来的预测揭示了2100年的604公里弱势区域。
使用无人驾驶汽车在沿海植被上估算红树林库存
背景和目标：红树林在通过吸收碳储备来缓解气候变化方面起着至关重要的作用。但是，缺乏有关红树林分布及其碳吸收能力的信息。因此，这项研究旨在通过收集有关红树林地区吸收碳库存的能力的数据来弥合这一差距。具体来说，本研究旨在通过现场调查，异形计算和无人驾驶飞机成像来评估Lantebung红树林生态系统的碳吸收潜力。方法：本研究中采用的方法包括沿Lantebung红树林生态系统内的South Sulawesi Makassar City沿海沿海沿海地区的现场调查，异形计算和多光谱的空中图像处理。进行现场调查，以确定每个红树林架的物种组成并测量其直径在乳房高度处。然后使用异态公式计算红树林生物量，然后将红树林生物量转换为碳库存值。空中图像，然后在归一化差异指数和碳库存值之间进行回归分析，以获得碳库存估计模型。的发现：从多光谱无人驾驶飞机上对红绿蓝色空中图像进行分析的结果为Lantebung红树林地区的红树林植被覆盖范围提供了宝贵的见解，显示出14.18公顷。结论：将无人机用作监测碳库存的技术带来了重大好处。归一化差异植被指数结果表明，红树林的物体在0.21-1的值范围内，分为三个密度类别：高密度和低密度红树林。现场调查证实了Lantebung Makassar中存在三种红树林，即Rhizophora apiculata，Rhizophora Mucronata和Avicennia sp。进行的回归分析是为了评估标准化差异指数价值与碳库存之间的关系，产生了方程模型碳库存= 474.61，植被指数值 + 17.238，线性回归值为0.7945。预计低密度类红树林区域的碳库值在17.24至288.64吨之间，每公顷碳的碳含量在126.04至391.14吨之间，每公顷和高密度的碳含量在126.04至391.14吨之间配备了多光谱传感器的无人机可在许多生态系统中收集有关植被和高度的精确和全面数据。调查和随后的分析强调了Lantebung红树林生态系统中红树林密度的广泛差异。这项研究表明，使用无人驾驶汽车提取的归一化差异指数与从实际田间测量获得的红树林碳含量之间存在很强的相关性。
NYC的沿海弹性路径提供雨水弹性的课程
今天的听证会主要是关于雨水管理的，但是在我转向之前，我想说几句话，鉴于预测，我想说几句话。自纽约市桑迪飓风以来的12年中，采取了两种互补的沿海洪水策略。一个是关于防止风暴潮流造成洪水；这就是沿海防御。现实是，这些主要项目（例如东区沿海弹性（ESCR），Red Hook沿海弹性（RHCR）和史坦顿岛海堤的南岸）是庞大的复杂项目，需要数年的设计和数年的建设。我们正在取得重大进展，实际上，我们预计ESCR的第一个大门将在今年晚些时候被承包商移交。在两到三年内，其中一些项目将完成，纽约市的许多社区将受到保护，免受暴风雨的影响。到目前为止，正在进行十几个项目，但没有一个完整且功能齐全。现实是，今年，如果风暴潮袭来纽约市，将会洪水泛滥。[请参阅附录2：风暴潮]
地中海沿海环境中的可生物降解塑料具有对比微生物继承
海洋的塑料污染是最大的环境问题。可生物降解的塑料在打击塑料污染的积累中具有潜在的“溶解性”，其产量目前正在增加。尽管这些聚合物将有助于未来的塑料海洋碎片预算，但关于在不同自然环境中可生物降解塑料的行为知之甚少。在这项研究中，我们在实验室上对整个微生物群落进行了分子，确认可生物降解的聚丁乙烯甲酸甲酸酯 - 甲甲酸盐（PBSET）和多羟基丁酸（PHB）（PHB）膜（PHB）膜，以及非生物降落的常规沿环境层次的层次，这些层次是层次的层次，这些层次是均不同的，这些层次是差异的。 海。在22个月的孵育期间，在五个时间点中取出了骨，底栖和效等栖息地的样品。我们评估了潜在的生物降解细菌和真菌类群的存在，并将它们与这些聚合物的原位瓦解数据进行了对比。扫描电子显微镜成像构成了我们的分子数据。假定的塑料降解器发生在所有环境中，但没有明显的
使用单层ERA5数据
摘要。观察与风能相关的高度风速的观察很稀疏，尤其是海上，但是在先进的统计方法的新兴帮助下，可以使用表面观测来得出有关风能纤维的信息。 在这项研究中，开发了两种机器学习（ML）方法，以预测（1）沿海风速前纤维和（2）在与海上风能部署高相关的三个位置的低水平喷气机（LLJS）：美国东北大西洋沿海地区，北海，北海和Baltic Sea。 ML模型在多年的LIDAR PROFERE中进行了训练，并利用单级ERA5变量作为输入。 模型输出沿海风速填充和LLJ发生的空间预测。 由于其基于物理学的相关性在沿海风速促进创世记中，并且有可能通过测量实时观察这些变量，因此考虑了九个ERA5变量的套件。 以10 mA为单位的风速。 s。 l。 和表面明智的热量被证明对风速和LLJ预测具有最高的重要性。 ML模型的风速预测输出相对于ERA5输出的观测值表现出相似的均方根误差（RMSE）。 在典型的集线器高度下，ML模型的RMSE低于ERA5的RMSE，约为RMSE降低约5％。 使用对称极端依赖指数（SEDI）评估 llj识别得分。 来自ML模型的 llj预测优于ERA5的预测，表明赛迪斯明显更高。观察与风能相关的高度风速的观察很稀疏，尤其是海上，但是在先进的统计方法的新兴帮助下，可以使用表面观测来得出有关风能纤维的信息。在这项研究中，开发了两种机器学习（ML）方法，以预测（1）沿海风速前纤维和（2）在与海上风能部署高相关的三个位置的低水平喷气机（LLJS）：美国东北大西洋沿海地区，北海，北海和Baltic Sea。ML模型在多年的LIDAR PROFERE中进行了训练，并利用单级ERA5变量作为输入。模型输出沿海风速填充和LLJ发生的空间预测。由于其基于物理学的相关性在沿海风速促进创世记中，并且有可能通过测量实时观察这些变量，因此考虑了九个ERA5变量的套件。以10 mA为单位的风速。s。l。和表面明智的热量被证明对风速和LLJ预测具有最高的重要性。ML模型的风速预测输出相对于ERA5输出的观测值表现出相似的均方根误差（RMSE）。在典型的集线器高度下，ML模型的RMSE低于ERA5的RMSE，约为RMSE降低约5％。llj识别得分。llj预测优于ERA5的预测，表明赛迪斯明显更高。但是，与ERA5相比，使用SEDI的优化会导致更高数量的错误警报。