摘要。为了了解南极洲气候的演变,需要在气候模型中准确捕捉控制地面和低层大气气象学的主导过程。我们使用了 10 公里水平分辨率的区域气候模型 MAR (v3.11),该模型由 ERA5 在 9 年期间 (2010-2018) 重新分析,以研究飘雪 (此处指 2 米以下和 2 米以上的风驱动雪粒运输) 对东南极洲阿德利地近地面大气和地表的影响。进行了两次模型运行,一次有飘雪,一次没有飘雪,并与阿德利地沿海多风地点 D17 的半小时现场观测进行了比较。我们表明,大气中飘雪颗粒的升华导致了模型运行之间的差异,并对近地面大气产生了重大影响。通过冷却低层大气并增加其相对湿度,飘雪还会减少地表的感热和潜热交换(平均 -5.7 W m-2)。此外,大而密集的飘雪层通过与入射辐射通量相互作用,增强入射长波辐射并减少夏季入射短波辐射(净辐射强迫:5.7 W m-2),充当近地面云。即使飘雪改变了这些涉及地表-大气相互作用的过程,由于地表能量通量的补偿效应,总地表能量收支仅因飘雪的引入而略有改变。飘雪驱动的影响是
1关于影响适应性的软因素的软化因素,例如心理学,行为,文化,对风险的理解,如何构成风险,愿意为生态系统服务付费,参与计划。2的政策和法律分析论文,重点是机构分析,国家政策,风险管理的法律框架,减少脆弱性和适应性3硬适应文件,这些文件专门研究诸如大加鲁达项目,雨水收获的基础设施,岩石收获,polder,dikes and dike and洪水障碍,堤防和河流改道等艰难的身体适应措施。4洪水模型和洪水映射论文,这些论文呈现定量降水模型,沉降模型,洪水损失估算模型,城市排水模型,洪水成本分析,城市扩张及其影响,海平面上升模型,基于社区的洪水风险映射,海岸线撤退模型。5土地使用(变化)对洪水的影响
在追求长期持久性利益的长期持久性中,对生态恢复的需求不断增加,这导致了美国的“恢复经济”的发展,这为与生态可持续性相关的业务增长提供了机会。几乎所有的恢复监测和评估工作都集中在恢复的生态结果上,尽管社会和经济成果受到了较少的关注。经常被忽视的一种经济成果类型包括短期经济影响,衡量与实施生态恢复项目相关的市场活动。本文将概述输入 - 输出分析如何用作量化生态恢复项目的短期经济影响的方法。使用佛罗里达州的唯一白菜礁恢复作为案例研究和植入区域经济建模软件,我们发现该项目的实施阶段支持44个全职和兼职工作,劳动收入的劳动收入为101万美元,并在总经理中添加了302万美元的总产值,包括302万美元的总产值,包括在该地区的总经理中增加了302万美元。这些发现支持以下观点:在评估生态恢复项目时,短期经济影响是重要的组成部分,并且可以立即且有形(尽管是短期结果)为利益相关者提供利益相关者。
尼日利亚的海岸线约为853公里,与几内亚海湾地区的大西洋接壤,海上区域约为46,000公里2,拥有巨大而多样的自然海洋资源。该国有许多经济活动,其中最高百分比取决于或源自海洋资源,但明确清楚地表明,她的蓝色经济潜力远非充分利用。尼日利亚海事领域拥有多种支持生计和经济发展的资源。这些包括既定的活动,例如渔业,运输,海上石油和天然气,海上和沿海旅游,海洋制造和建筑,疏ed,疏ed等以及新兴活动,例如海洋水产养殖,深水和超深的水油和天然气,离岸风能本文的主要目的是定性研究尼日利亚开发海洋资源的前景和挑战,并提出必要的建议。审查了次要来源的现有文献和文件。该论文表明,利用尼日利亚海洋资源的挑战是科学数据库不足,政府政策不一致,气候变化和人力不足。本文建议政府需要增强有针对性的能力建设,尤其是在发展中的沿海国家的政策,机构,法律和技术层面上。这可能会导致有效的探索和采矿,这可能导致可持续的海洋资源。1。简介
1 Pendleton,L.,Donato,D.C.,Murray,B.C.,Crooks,S.,Jenkins,W.A.,Sifleet,S.,Craft,C.,Fourqurean,J.W.,Kauffman,J.B.估计植被沿海生态系统转化和退化的全球“蓝碳”排放。PLOS ONE,7(9),P.E43542。2 Donato,D.C.,Kauffman,J.B.,Murdiyarso,D.,Kurnianto,K.,Stidham,M。和Kanninen,M.,2011年。红树林在热带地区最丰富的森林中。自然地球科学4:293–2978。3 28国家的NDC在缓解方面包括沿海湿地的参考,59个国家包括沿海生态系统和沿海地区的适应策略(Herr,D。和Landis,E。2016)。
摘要。由于光谱波模型计算成本高昂,风浪过程通常被排除在耦合地球系统模型之外,该模型需要解决空间和时间上波的频率和方向谱。地球系统模型中使用的现有均匀分辨率波浪建模方法无法恰当地表示从全球到沿海海洋尺度的波浪气候,这主要是因为沿海分辨率和计算成本之间的权衡。为了解决这一挑战,我们为 WAVEWATCH III (WW3) 模型引入了全球非结构化网格功能,该模型适合与美国能源部的能源百亿亿次地球系统模型 (E3SM) 耦合。新的非结构化 WW3 全球波浪建模方法可以在沿海地区提供更高的全球分辨率精度,但相对而言,均匀全球分辨率较低。这种新功能可以根据沿海应用的需要模拟物理相关尺度的波浪。
1洪水风险评估威尔士,NRW(2019)。2国家沿海侵蚀风险地图(2012年);在接下来的100年中,最有可能在SMP政策下的情况。3威尔士政府资本和收入投资,包括ERDF和CRMP,2012/13年至2020年21年4威尔士沿海洪水审查审查阶段1报告 - NaturalResourceswales.gov.uk/media/Media/1936/wales-coastal-coastal-flooding-flooding-review-review-phase-phase-phase-phase-phase-phase-phase-phase-1.pdf 5 www.legislation.gov.uk/anaw/2016/3/contents/enacted 6 www.audit.wales/node/3952 7 www.assembly.wales.wales/laid%20documents/cr-ld12073/cr-ld11073/cr-ld11073/cr-ld11073-e.pdf 8 naturalResources.wales/vience-and-data/research-and-reports/reports-vidence-and-data-on-flooding/wales-coastal-flooding-review-review-delivery-plan-plan-phase-phase-phase-phase-phase-phase-phase-phase-phase-phase-phase-phase-2-recommendations/
能源过渡通常会遇到平衡三个相互竞争的经济成本,CO 2排放和能源弹性(所谓的能源三元素)的挑战。对于沿海城市而言,这种权衡特别明显,沿海城市通常具有更大的雄心勃勃的减排目标,并且更有可能面临诸如台风等极端天气事件的威胁。为了解决城市级别能量过渡的能量三元素,这项研究开发了一个自下而上的多目标优化框架。该框架可以同时优化长期的能源组合,以实现20年的视野和短期每小时的调度策略,考虑到储能的需求侧灵活性。通过设定多个目标,通过帕累托边境(即最低成本,最小排放和多样性最佳的场景)评估了三种代表性场景之间的权衡。在典型的沿海城市,即中国Xiamen的案例研究中,由于在太阳能,风能和其他可再生资源的当地资源有限的情况下,电力过渡仍需要在很大程度上依靠进口电源。与成本最低的途径相比,额外的成本为3.9%,可以帮助实现具有最大能量多样性的途径,以提高弹性,而需要26.8%的额外成本来达到最低排放途径。此外,通过与现实世界的实际数据进行比较,可以验证最初的10年建模结果,以进一步对类似沿海城市的SUS可容纳过渡途径产生有价值的见解。
路易斯安那州牡蛎的管理和康复战略计划草案 - 2020年12月,简介路易斯安那州的巨大沿海湿地提供了充足的栖息地,在各种环境条件下,美国牡蛎(Crassostrea Virginica)蓬勃发展。路易斯安那州的牡蛎股是美国最大的牲畜之一,支持该州最大,最有价值的渔业之一,并为该州提供重要的生态服务。 路易斯安那州野生动植物和渔业部(LDWF)被控通过监视,保护和加强近170万英亩的公共牡蛎地区的牡蛎人口的规模和健康来管理该州的牡蛎资源。 牡蛎在河口生态系统中起着重要的生态作用。 牡蛎礁提供了其他无脊椎动物物种(例如藤壶,苔藓虫,外腹和海葵)所需的大部分硬基质。 许多无脊椎动物和鱼类还使用牡蛎礁作为庇护所和饲料栖息地。 牡蛎的过滤喂养活动提高了河口的水质,珊瑚礁也可以帮助稳定海岸线。 牡蛎产业历史上将路易斯安那州的公共牡蛎地区作为种子牡蛎的来源(长度不到三英寸),以移植到私人管理的牡蛎租赁,以增长到市场规模。 在路易斯安那州,私人实体租赁了约40万英亩的国有水底。 公共牡蛎区还可以产生各种市场大小的牡蛎(大于或等于三英寸的长度),这可能会直接带到市场。路易斯安那州的牡蛎股是美国最大的牲畜之一,支持该州最大,最有价值的渔业之一,并为该州提供重要的生态服务。路易斯安那州野生动植物和渔业部(LDWF)被控通过监视,保护和加强近170万英亩的公共牡蛎地区的牡蛎人口的规模和健康来管理该州的牡蛎资源。牡蛎在河口生态系统中起着重要的生态作用。牡蛎礁提供了其他无脊椎动物物种(例如藤壶,苔藓虫,外腹和海葵)所需的大部分硬基质。许多无脊椎动物和鱼类还使用牡蛎礁作为庇护所和饲料栖息地。牡蛎的过滤喂养活动提高了河口的水质,珊瑚礁也可以帮助稳定海岸线。牡蛎产业历史上将路易斯安那州的公共牡蛎地区作为种子牡蛎的来源(长度不到三英寸),以移植到私人管理的牡蛎租赁,以增长到市场规模。在路易斯安那州,私人实体租赁了约40万英亩的国有水底。公共牡蛎区还可以产生各种市场大小的牡蛎(大于或等于三英寸的长度),这可能会直接带到市场。路易斯安那州在牡蛎生产中领导着全国,这在很大程度上是由于这种公共/私人牡蛎生产系统。近年来,年度码头销售额已达到8500万美元,但是路易斯安那州公共牡蛎地区的牡蛎产量处于历史最低水平,需要对这一宝贵的经济和生态资源进行康复。通过2019年路易斯安那州海鲜未来项目(www.laseafoodfuture.com),包括牡蛎社区在内的商业海鲜行业,确定了可以可行的选择,这些选择可以可行,以适应不断变化的海岸。在沿海地区工作的物理空间也很高,有多个用户通常会争夺相同的水底。沿海保护和恢复局(CPRA)和石油和天然气行业有时与现有的牡蛎租赁直接存在空间冲突。在此类租赁生产力的地区,LDWF旨在在最大程度上支持和保护牡蛎租赁者,以享受其培养租赁水底的权利。因此,LDWF为路易斯安那州牡蛎资源的恢复和维护提供了这一途径,并为行业适应和发展提供了帮助,同时减少了沿海地区的冲突。这些举措需要实施和资金,以促进和维持路易斯安那州繁荣的牡蛎资源和行业,并允许最有效地利用沿海地区。为了增加成功的可能性,该计划至少需要五年才能实施本计划中规定的估计预算,该预算将在2021年开始全部资金。此外,人们认识到,某些计划将比其他计划更难解决,
摘要:塑料瓶每天都在使用,对环境,尤其是海洋环境造成了严重问题。大量塑料瓶随波浪从海中返回大陆并滞留在沿海地区。塑料废物,尤其是塑料瓶,对沿海生态有不良影响。人工智能(AI)广泛应用于许多领域,包括环境。在本研究中,我们使用 Python、Yolo3、TensorFlow、ImageAI 开发了一个塑料瓶废物检测 AI 模型来检测和监测沿海地区的塑料瓶。数千张照片已用于训练 AI 模型以提高检测准确性。建立了塑料瓶检测的 AI 模型。然后将 AI 模型应用于监测沿海地区的塑料瓶废物。结果表明,AI 可以更好地从视频源中检测塑料瓶,而不是从照片源中检测。AI 从照片源中检测到 68.52% 的样品瓶,而从视频源中检测到单个瓶子的概率为 100%,多个瓶子的概率为 96.05%。彩色瓶子的检测效果优于透明瓶子。研究发现,AI 是监测沿海地区塑料瓶的有效工具。它可以自动监测和检测海滩上的塑料瓶或海面上的漂浮瓶。