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太空环境控制系统的现状和未来
恶劣的环境条件要求航天器配备精确的热管理系统。11 已有多项研究致力于直接和逆传热技术，用于测量和监测航天器在极端条件下（例如进入大气层 12 和其他类似应用）的表面温度和关键参数。13 – 15 虽然在太空任务期间保证航天器的安全至关重要且具有挑战性，但为宇航员维持适宜居住的环境则更加复杂。在地球上，暖通空调系统被认为很重要，因为它们为建筑环境中的人员提供热舒适度。然而，对于外层空间应用，适当的环境控制不仅关乎舒适，还关乎生存。国际空间站是太空环境控制需求的绝佳典范，三至六名机组人员将在太空中长期工作。为国际空间站的机组人员提供适宜居住的舒适环境至关重要，必须解决这方面的各种挑战，包括温度控制、通风、氧气生产和水。
分子记录器追踪细胞事件
从受精卵开始，细胞不断增殖，将其基因组信息传递给后代，并动态改变其功能以形成不同的组织结构。在整个发育过程中，细胞内和环境线索触发基因表达模式，控制细胞状态转换并产生进一步的细胞和环境线索，导致细胞在空间不同区域自组织成功能簇。如何研究这些过程？可以通过各种组学技术获得细胞的高分辨率分子快照，但这些技术需要破坏样本，这妨碍了随时间推移的分析。使用荧光探针的活细胞成像可以分析时间过程动态，但仅限于少数分子或细胞。这些挑战可以通过 DNA 事件记录来克服，其中分子和细胞信息逐渐存储在多细胞生物体内细胞的合成“DNA 磁带”中，并且存储的信息可以通过高通量 DNA 测序访问。然而，需要克服一些技术限制。
开发具有重大道路梯度变化的电动公交驾驶周期：香港的案例研究
尽管绿色供应链管理策略（GSCM）在企业的发展中起着重要作用，但如何取得胜利仍然存在不确定性 - 在GSCMS扩散过程中Envi Ronmental和财务绩效之间的胜利（例如，准备阶段和发展阶段和开发阶段）。因此，这项研究首先检查了GSCM对不同扩散阶段中公司利润的影响是否有所不同。然后，我们测试了绿色计划的调节作用（即，内部绿色认证，与供应商的绿色合作改善，与政府的绿色恢复以及与客户一起改善的绿色恢复），运营过程和业务策略对GSCMS在扩散过程中的有效性。基于19年的140个事件样本（即2001 - 2018年），这项研究发现，在GSCMS准备阶段，公司的财务收益下降，然后在开发阶段增加。两项绿色计划（即与政府与政府的绿色恢复以及与供应商的绿色合作），分化策略和过程标准化，对GSCM在准备阶段的扩散有积极影响。因此，明智地使用适当的绿色计划，运营过程和业务策略可以在短期内减轻GSCM的阴暗面并取得胜利 - 从长远来看，环境和财务绩效之间的胜利。这些发现丰富了绿色供应链文献和扩散理论，并为企业采用环境管理策略并为政府提供一些指导方针提供了实践意义，以制定环境管理政策。
EP智囊团的出版物清单 - 欧盟
降低化学植物保护产品的总体使用和风险的降低，到2030欧洲委员会于2022年6月22日提出的一项法规提案将取代2009年的可持续使用指令，要求成员国通过采用和实现具有约束力的国家目标来共同为实现这些欧盟范围的目标做出贡献。为了保护生物多样性和公民的健康，将在特定的，敏感的地区禁止使用所有植物保护产品，并且贬损有限。将加强监控和报告义务。利益相关者在提案上有很大的分歧。虽然环境组织正在推动更多的野心，但农业社区担心农民缺乏替代方案，敏感地区的广泛覆盖范围以及对业务连续性的后果。用于跟踪目标进度的指标也受到各个方面的批评。在议会中，负责该文件的环境，公共卫生和食品安全委员会（ENVI）于2023年10月24日通过了其报告，实质上修改了委员会的文字。该报告在11月II会期间等待全体投票，以期设定议会与理事会进行谈判的立场。理事会仍然必须就一般方法达成共识。第二版。在整个立法程序中，在关键阶段进行了“正在进行的欧盟立法”简报。简报EN
在法国政治风险下研究能源效率研发和可再生能源对环境可持续性的影响
应对气候变化和自然资源枯竭的迫切需要已促使世界各国政府投入大量资源用于清洁能源技术和能源效率的研究和开发。本研究评估了可再生能源和能源效率举措在减少二氧化碳排放方面的有效性，同时考虑到自然资源可用性和政治风险的影响。使用法国 1985 年至 2021 年的数据，我们采用基于核的正则化最小二乘 (KRLS) 方法，辅以分位数回归 (QR) 来分析这些关系。我们的研究结果表明，促进能源效率和绿色能源的政策对减少二氧化碳排放有积极影响。然而，自然资源的可用性和政治风险会增加二氧化碳排放，从而加剧环境挑战。因此，我们的研究强调了政策制定者继续支持可再生能源发展和能源效率研究以有效实现可持续发展目标 (SDG) 的重要性。此外，随着世界为 COP28 做准备，我们的研究结果强调了这些举措在实现全球气候目标方面的紧迫性。
从废物到价值：在热能存储中利用废物铸造砂作为复合材料中的基质材料
废物铸造砂（WFS）是铸造行业的副产品，由于与垃圾填埋场维护和更严格的环境法规相关的成本，它构成了日益增加的经济和环境问题。这项研究提出了一种新的WFS作为热量储能的材料的新解决方案。该方法涉及将WFS与Nano 3和专有添加剂X混合以制造复合相变材料（CPCM）。CPCM在结构上稳定至400℃，并且质量比为Nano 3：WFS：X = 0.6：0.3：0.1。该组合物的能量存储密度为628±27 kJ/kg，在25 - 400°C的温度范围内，平均导热率为1.38 w/mk。与纳米3相比，CPCM也表现出良好的机械强度和较低的热膨胀系数。当前，只有一小部分WFS被回收，最常见于构建应用程序。这项研究中提出的CPCM有可能在废热恢复应用中进行中至高温储存，这是用于升级WFS的可持续解决方案。
适合 55 国方案：修订欧盟航空排放交易体系
本简报对 2021 年 7 月 14 日通过并提交欧洲议会环境、公共卫生和食品安全委员会 (ENVI) 的上述提案的欧盟委员会影响评估 (IA) 的优势和劣势进行了初步分析。1 该提案包含在委员会 2021 年工作计划（见附件一）和欧盟 2022 年立法优先事项（见委员会工作文件）中，旨在修订欧盟排放交易体系 (EU ETS) 指令 2003/87/EC 中有关航空活动产生的二氧化碳排放的内容，这些排放已通过指令 2008/101/EC（自 2012 年开始）纳入欧盟 ETS。该修正案旨在确保航空业为实现欧盟的目标做出贡献，即到 2030 年，将国内温室气体 (GHG) 净排放量（即扣除清除量后的温室气体排放量）与 1990 年的水平相比减少至少 55%（不使用国际信贷），到 2050 年实现欧盟全经济气候中和（即温室气体净零排放），如第 (EU) 2021/1119 号条例（“欧洲气候法”）所规定。此外，该修正案将确保国际民用航空组织 ( ICAO ) 的国际航空碳补偿和减排计划 ( CORSIA ) 通过修订欧盟 ETS 指令在欧盟法律中实施，其方式与欧盟 2030 年全经济减排承诺一致
在不断变化的气候中对根茎适应性的挑战
根瘤菌与土壤中的豆科植物相互作用，形成氮固定结节，其中根瘤菌和植物细胞共存。尽管有关于谷物中根茎相关的氮固定的新兴研究，但豆科植物相互作用的相互作用更加良好，通常是研究植物中根茎介导的氮固定的模型。根瘤菌在许多生态系统中在氮循环中起着至关重要的作用。但是，根瘤菌对土壤条件和理化特性的变化高度敏感（即水分，温度，盐度，pH和氧气可用性）。全球气候变化直接引起的这种变化挑战了自然和农业环境中根茎的适应能力。尽管有一些研究发现了赋予不同环境条件的根瘤菌基因，但根瘤菌胁迫耐受性的遗传基础仍然很少理解。在这篇综述中，我们强调了改善土壤中根瘤菌生存以增强其与植物的共生的重要性，从而可以提高作物产量并促进可持续的农业系统的建立。为了实现这一目标，我们总结了全球气候变化对根瘤菌共生的关键挑战，并整理了当前对胁迫耐受性相关基因和根茎中途径的知识。最后，我们提出了最新的基因工程方法，例如合成生物学，以提高根茎对改变Envi Ronmental条件的适应性。
可再生能源 - ePrints Soton - 南安普顿大学
政府和工业界通常通过使用能源系统模型来探索脱碳途径。然而，这种模型很少考虑新能源基础设施可能位于何处。这是有问题的，因为新的可再生能源基础设施的空间背景将在一定程度上决定能源转型对环境、社会和技术的影响。本文介绍了 ADVENT-NEV 模型，该模型汇集了能源和自然资本建模方面的创新，以在国家范围内和高空间分辨率上确定多种可再生能源技术的最佳位置。以英国为例，结果显示了当采用自然资本方法时可再生能源技术的空间分布如何变化。特别是，陆上风电场和生物能源作物的最低成本位置受到碳封存价值或与其土地利用变化相关的排放的高度影响。使用自然资本方法进行选址产生了可观的生态系统服务效益，因此估计社会总体福利收益接近 250 亿英镑。总体而言，本文表明，了解能源转型的地理空间背景对于确定哪些可再生能源途径与脱碳和环境目标一致至关重要。
使用自适应奖励增强方法的深度强化学习来改进 GNSS 定位校正
由于多径干扰和非视距接收的影响，城市环境中自动驾驶的高精度全球导航卫星系统 (GNSS) 定位仍是一个未解决的问题。最近，基于数据驱动的深度强化学习 (DRL) 的方法已被用于学习定位校正策略，这些方法适用于非平稳城市环境，而无需对模型参数进行严格的假设。然而，DRL 的性能严重依赖于训练数据的数量，而由于信号衰减和随机噪声大等问题，在城市环境中收集的高质量可用 GNSS 数据不足，导致 DRL 性能不佳和训练效率低下。在本文中，我们提出了一种基于 DRL 的定位校正方法，该方法结合自适应奖励增强方法 (ARAM)，以提高非平稳城市环境中的 GNSS 定位精度。为了解决目标域环境中训练数据不足的问题，我们利用在源域环境中收集的足够数据来弥补训练数据不足，其中源域环境可以位于与目标环境不同的位置。然后我们