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抵消生物多样性最终的策略。docx
我们很高兴分享加拿大绿色和平组织关于对生物多样性的抵消政策草案的评论。审查了该提案后，我们认为这是在加拿大最近在蒙特利尔最近15号COP 15中扮演的建设性角色来制止生物多样性损失。的确，“生物多样性偏移”是一种根本上误导的方法，它只会加剧我们在全球和加拿大遇到的生物多样性危机。这是这是不良公共政策的10个原因：
深入了解全球浮游硅藻多样性
抽象的元编码已经提供了对微生物多样性的前所未有的见解。在许多研究中，简短的DNA序列被纳入较低的Linnaean等级，排名组（例如属）是生物多样性分析的单位。这些分析假设Linnaean等级在生物学上具有有意义的，并且排名相同的组是可比的。我们为海洋浮游硅藻使用了一个元尺寸数据集来说明这种方法的限制。我们发现，20个最丰富的海洋浮游硅藻属的年龄从4到1.34亿年不等，这表明属的不相等，因为有些人比其他属的时间更多。然而，物种丰富度在很大程度上与属年龄无关，这表明属中物种丰富度的差异通过物种和灭绝率的差异来更好地解释。分类学分类通常不会反映系统发育，因此属级分析可以包括系统发育嵌套的属，进一步的基于等级的分析。这些结果强调了系统发育在理解微生物多样性模式中必不可少的作用。
城市规划，绿色封面和生物多样性方法
气候马特城市评估框架（CSCAF）3.0是住房和城市事务部智能城市任务的旗舰计划。该框架将支持印度城市评估其从5个主题领域和28个指标的气候镜头的发展。CSCAF的目的是告知城市建立相关的气候行动。
保护，生物多样性和国际法
1。简介1 2。物种和区域9 3。灭绝和濒危46 4。分类77 5。切实的好处106 6。无形的注意事项126 7。栖息地166 8。交易194 9.土著人民，科学与军事的例外229 10。外星人，疾病，害虫和转基因物种264 11.偶然捕获306 12。开发327 13。重叠和间隙355 14。合规性395 15。遵守高海443 16。管理464 17。访问和福利共享498 18。当地人民，教育和金融533 19.结论565
保护生物多样性家乐福组2023
1。家乐福集团的生物多样性战略2 1.1背景和生物多样性问题2 1.2。家乐福集团的生物多样性野心6 1.3。目标7 1.4。负责的大厅8 1.5。小组组织9 1.6。薪酬标准和绩效分析12 2。识别依赖性，风险和影响17 2.1。家乐福的生物多样性足迹17上下文和问题17双重物质分析17映射对自然的影响17对家乐福依赖性的定性分析18 SBTN和IVC方法论19 2.2。法国商店的生物多样性影响21 21 2.3。家乐福的生物多样性影响法国22 2.4的地点。与生物多样性相关的风险和家乐福的机会24 3。家乐福集团保护生物多样性25 3.1的行动计划。促进负责任的消费和可持续农业26背景和问题26促进负责任的消费26开发有机报价，并确保所有29个通过倒数质量线（CQL）促进农业生态学的所有29均可融资33融资食品过渡36 3.2。保护生物多样性在敏感原材料的供应中37背景和问题37打击森林砍伐41促进负责任的捕鱼和水产养殖46开发更多负责任的纺织部门49 3.3。防止不同类型的污染对生物多样性的影响52 3.4。限制了我们站点对生物多样性的影响54 3.5。确保负责任的用水55
AI没有开发的潜力来推动生物多样性保护，研究发现
这项研究回顾了有关该主题的现有文献，并确定了AI可以缩小这些知识差距的关键方法。研究人员发现，AI目前仅在七个缺口区域中的两个中使用，尚未开发大量机会。AI驱动的工具（例如Bioclip）已经被用来从图像中检测物种特征，从而有助于物种鉴定。用自动昆虫监测平台（例如天线）确定了数百种新昆虫。
草地垂直高度异质性预测花朵和蜜蜂的多样性：无人机摄影方法
图1：这项研究的主要期望的图形摘要。基层生态系统（通过UAV pho-to-to-to-to-to to-to grammetric图像评估）具有复杂的垂直结构（从上图中的侧面和下部图中从上方看）和高环境异质性，预计将具有高的花朵多样性和高度的多样性和丰富性和丰富性（左图）。另一方面，HH低的草地地区可能具有较低的花朵多样性，蜜蜂的多样性和丰度（右图）。
博尔顿火车站给定生物多样性改造
与Derbyshire Wildlife Trust合作，火车运营商在车站周围种植了16棵新树木，安装了20个带有既定绿化和野生种子的种植者，并打开了车站的第一个“ Bug Hotel”的门。
可再生能源分区，景观特征评估，电池电气存储系统和生物多样性
Lixnaw Wind Awine Group，Luachra Wind Awarness Group，Tullamore Action Group，North Kerry Wind Turbine
云 - 放射反馈发现是多种热带太平洋变暖预测的关键
东太平洋：东太平洋驱动器上的不同云 - 放射反馈不同，厄尔尼诺尼诺般的变暖大小。这是模型中预计TPSW的不确定性的主要来源，尤其是在远东赤道太平洋中。中太平洋：中部太平洋上的不同负云 - 放射反馈，再加上海洋 - 大气相互作用，包括风蒸发 - SST（WES）（WES）反馈和BJERKNES的反馈，决定了西太平洋的不同变暖。大多数模型低估了这种负面反馈，从而导致西太平洋的预测比多模型平均水平更强。