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建筑物中的火灾弹性
I.在印度政府制定并生效的消防法律的指导下，印度的消防安全受到《国家建筑法典》 2021的管辖和监督。为大学生，医疗设施，住宅，公寓，零售中心和其他商业市场的旅馆都是受这些行为和法律管辖的住宅和商业结构。建筑物预防火灾的能力由防火墙，地板和隔间等特征以及消防竖井，避难所，火灾检测和抑制系统以及出口路线来证明。[Himoto，2020年]。这些法律规定的建筑物的火灾安全性绩效需要许多类似的要素，例如防止点火，提供安全的出口和支持消防努力，预防火力传播到附近的结构以及结构的崩溃。但是，法规的条件仅是为了维持公共资产的最低保护，同时遵守宪法限制，以维护所有者的结构财产权。因此，遵循规则并不能保证不会发生大火造成巨大损失。[Himoto，2020年]。A.火灾期间的功能耐用性创建了功能连续性的一般性，以说明结构在火灾后的防火方面的功能很好。通过减少损坏的数量和损害，结构尽快从火灾中恢复的能力称为功能连续性。此外，与刚性相比，这种普遍性可能被认为是独特的。通过“系统能够在可观的偏斜参数中排斥重大干扰并在可观的时间内恢复，乳液成本和风险恢复的能力提供了广泛的僵硬定义。”功能连续性指定的“火力刚度”与量化框架一起描述了。本框架可以提供有关结构在消防安全方面的表现良好的新观点，该框架可以用来以当前监管框架在当前的监管框架下以不可能的方式实现高级安全。鉴于刚性在结构的功能中的重要性，这项工作的目的是创建一种彻底，合理的方法来评估仅考虑风的结构的刚度。为了增强对结构僵化的理解并促进其评估，先前的部分检查了相关文献并确定话语中的差距。此外，这些部分还提供了研究的目标，方法，支持数据和结论。三种特征性火灾模式是 - •一场完全发达的火，•稳定的火，•旅行的火，
加强医疗保健供应链弹性
此外，确保医疗保健供应链的连续性需要对关键医疗产品进行预先批准的替代方案。依靠单个供应商，分销商或产品线增加了对短缺和干扰的脆弱性，这使得建立符合所有安全，绩效和监管标准的认可替代品至关重要。通过主动识别和验证替换，医疗保健提供者可以在面对短缺时做出明智的购买决定，从而防止患者治疗的延迟。供应链，临床医生，采购专家和监管专家之间的强有力的合作确保替代产品与患者护理的要求和组织目标保持一致。通过实施这些措施，医疗机构可以降低与供应中断相关的风险并提高整体弹性。
释放机遇：解决牲畜甲烷排放问题，构建韧性粮食体系
在整个食品价值链中，从农场到零售，采购乳制品、牛肉和猪肉的公司面临着不同程度的甲烷相关气候风险，这取决于公司提供的产品。对于金融机构而言，了解哪些食品公司面临的甲烷暴露程度最高，对于管理气候风险至关重要。下一节将概述食品行业格局，揭示该行业中哪些子行业在其供应链中存在严重的牲畜甲烷暴露。（参见第10页的图表。）投资者和贷款机构可以利用这些洞察，更好地识别优先投资公司，并利用合作机会。包装食品和肉类包装食品和肉类公司面临的甲烷排放风险各不相同，具体取决于其生产产品的多样性。
探索网络的定量弹性分析 -
摘要 - 随着技术进步，网络物理系统（CPSS），特别是关键基础设施，已经与之紧密相连。他们对网络对手的接触比以往任何时候都高。针对批判基础设施进行的网络攻击的数量在数量和复杂性中增长。对这种复杂系统的保护至关重要。适用于关键基础设施的弹性旨在保护这些重要系统免受网络攻击，并使它们继续提供一定水平的性能，即使发生攻击也是如此。在这项工作中，我们探讨了与CPSS应用的网络耐药性有关的新进步。我们还使用度量标准来探索关键基础设施的弹性。作为用例，我们考虑使用水处理系统。索引术语 - 环境富度，关键基础设施，网络物理系统，弹性，光谱半径。
审查温带农业系统的弹性，脆弱性，鲁棒性和适应能力的定量评估
Manon Dardonville，Christian Bockstaller，Olivier Therond。回顾了温带农业系统的弹性，脆弱性，鲁棒性和适应能力的定量评估。清洁工生产杂志，2021，286，pp.125456。10.1016/j.jclepro.2020.125456。hal-03150196
Rangelands的真菌促进：Arbuscular mycorrhizal Fungi是否介导了Sagebrush草原中的韧性和抵抗力？
弧形菌根真菌（AMF）可能会对牧场的生态系统弹性和入侵分析产生深远的影响。通过生态反馈机制维护植物群落结构，例如促进营养循环和寄主植物吸收，物理和化学对土壤结构稳定性的贡献，植物竞争的介导表明，AMF可能是压力大干旱环境中的重要促进者。植物-AMF相互作用可能会通过提高本地植物群落社区对干旱，放牧以及对异国植物入侵的抵抗力而影响继承。然而，侵入性的外来植物可能会从与本地AMF社区的关联以及Alter的关联中受益。此外，问题仍然存在于AMF在压力环境中的作用，特别是鼠尾草的菌根依赖性（Artemisia spp。）草原植物。在这里，我们审查了与牧场中与AMF相关的科学文献，特别关注土地管理，干扰和入侵对Sagebrush Steppe中AMF社区的影响。我们强调了与牧场有关的AMF生态学的含义，并讨论了用于测量菌根反应的方法。我们的审查发现了令人信服的证据表明，AMF对干扰和对入侵的抵抗力的适应能力随植物和真菌群落组成而有所不同，包括植物菌根的宿主状况，植物功能行为以及生理适应植物和真菌的干扰。我们通过概述了一个框架来提高对牧场入侵生态的AMF知识的框架。了解AMF在半干旱的Sagebrush草原生态系统中的作用可能需要多种研究方法，因为植物AMF相互作用的高度可变性质，弹性会议的复杂机制以及未知的阈值 - 对环境压力的响应。这可能需要从植物生物量范式中转移到评估菌根的好处，以便在Sagebrush Steppe和其他半干旱生态系统中获得对植物对AMF或缺乏植物的依赖性的更全面看法。©2019范围管理协会。由Elsevier Inc.发布的所有权利保留。
对于某些人来说，儿童逆境可以促进对焦虑症的韧性
那些终身逆境较低，对威胁的神经激活较高的人以及在儿童中间和青春期中经历了低到中度逆境的人的神经激活降低了威胁的神经激活以及对安全性较高的神经激活以及寿命较高的逆境暴露和最小的神经激活的人的神经激活
c-序列和对地球朝鲜蓟种植系统气候变化的韧性取决于作物残留物管理
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修订了全球对潮汐沼泽海平面上升的韧性的估计
地球系统模型被广泛用于估计湿地范围的未来变化，但不会将表面高度变化（SEC）纳入预测湿地对海平面上升的真实反应（SLR）。使用机器学习模型（MLM）来研究多个驱动因素对潮汐沼泽中SEC和沉积物积聚率（SAR）和地球系统模型的影响（即综合气候和湿地迁移模型）的开发是为了预测潮汐沼泽对SLR的反应。地球系统模型结合了MLM发现的影响SEC的因素。首先，合成了有关潮汐沼泽的SAR和SEC的全球数据，并使用MLM检查SEC和SAR的驱动因素，包括潮汐范围和频率，沉积物载荷，降水量，高度，纬度，海冰和/或相对SLR（RSLR）。人类干扰导致沉积物的积聚减少，现有的保护活动在促进沉积物积聚方面不可能。其次，开发了一个综合的气候和湿地迁移模型，以评估通过将SEC，RSLR，气候区域，潮汐淹没，海拔和纬度纳入MATLAB中未来SLR的全球潮汐沼泽的弹性。该模型是在代表性浓度途径（RCP）2.6、4.5和8.5以及基于自然的人类适应方案下实施的。在RCP和基于自然的人类适应情景下，潮汐沼泽将在当前全球面积的53％-58％的占2100时，如果有能力的沉积物负载和住宿空间允许陆路迁移。如果维持当前的住宿空间，则可能可能存在23％ - 30％的全球净损失。未来沼泽损失的热点主要在北美，澳大利亚和中国。对大多数SLR场景的预测可见沼泽地区在21世纪中期而不是中期的峰值。生态形态反馈会影响沉积物积累的效果，但不能纳入地球系统模型中。在增强潮汐沼泽对未来SLR的弹性方面强调了基于自然的适应性的重要性。
建模研究表明，亚马逊雨林比假定>
“与IPCC评估报告中当前使用的最新气候模型相比，如果在我们的全球风暴清除模拟中，土地上的降水似乎比大规模循环更紧密地与大规模循环。这一事实令人兴奋，因为它要求重新审视我们认为我们对土地上的降水及其敏感性了解的一些事情。”