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《气候承诺法》如何投资于无污染的华盛顿
CCA会在气候污染上产生限制，随着时间的流逝。该州最大的污染者可以选择更新其运营，从而减少污染或通过季度拍卖购买污染津贴。立法者然后，重新投资拍卖资金，以帮助需要负担得起的化石燃料的家庭，企业和社区运输，能源，供暖等。
一种用于治疗微藻污染物的合成生物学方法
全球人口和工业发展的增加导致有机和无机污染物的显着释放到水流中，威胁到人类健康和生态系统。微藻，包括真核生物和原核生物蓝细菌，已成为一种可持续且具有成本效益的解决方案，用于去除这些污染物并减轻碳排放。各种微藻物种，例如C. vulgaris，P。tricornutum，N。Oceanica，A。Platensis和C. reinhardtii，都证明了它们消除了重金属，盐度，塑料和农药的能力。合成生物学具有通过扩大治疗范围并提高污染物去除率来增强基于微藻的技术的潜力。本综述概述了微藻合成生物学的最新进展，重点是基因工程工具，以促进去除无机（重金属和盐度）以及有机（农药和塑料）化合物。这些工具的开发对于通过基因表达操纵，DNA引入细胞以及具有改变表型改变的突变体的产生来增强污染物的去除机制至关重要。此外，审查还讨论了合成生物学工具的原理，强调了基因工程在靶向特定代谢途径和创造表型变化时的重要性。它还探讨了CRISPR/CAS9和TALES等精确工程工具的使用，以使基因工程适应各种微藻物种。审查得出的结论是，基于合成生物学的方法有很大的潜力使用微藻去除污染物，但是需要扩展所涉及的工具，包括开发普遍的克隆工具包，以促进突变体的有效和快速组装突变体和转基因表达菌株，并需要适应遗传工具的遗传范围。
对空气污染水平及其在德里NCR中的健康影响的定量分析：一项纵向研究
长期健康趋势：纵向研究允许随着时间的推移跟踪健康结果，从而对空气污染如何影响长期影响个人和人群有了更细微的了解。这些数据可以揭示新兴模式和慢性健康状况，而在短期研究中可能并不明显。政策相关性：纵向数据可以为决策者提供有效和有针对性的干预措施的强大证据。了解空气质量随着时间的变化的变化如何与健康结果随着时间的变化有关，可以为更精确的污染控制措施和医疗保健策略提供信息。公共卫生准备：随着德里NCR继续应对严重的空气污染，必须评估长期健康风险并为未来准备医疗保健系统。一项纵向研究可以帮助确定脆弱的群体，评估现有干预措施的有效性，并指导资源为公共卫生准备的准备。社区意识：纵向研究也可以有助于提高公众意识并鼓励行为改变。人们可以看到随着时间的推移对空气污染的累积健康影响，他们可能会更有动力采取预防措施并倡导更清洁的空气。
杜克能源公司的北卡罗来纳碳计划将投资新的污染化石燃料，并过度依赖昂贵的投机技术。
• 杜克公司提出的天然气建设计划是该国规模最大的天然气建设计划之一，这对北卡罗来纳州的气候目标而言是危险的倒退。 3 天然气发电厂会造成碳污染，使用的燃料主要由甲烷组成，甲烷是造成全球变暖及其后果的三分之一的污染物。在 20 年的时间里，甲烷使气候变暖的速度是二氧化碳的 80 倍。 4 • 天然气在极端天气下不可靠。近年来，与天然气相关的大面积电网故障变得令人不安地普遍。 5 2022 年圣诞节前夕，杜克公司的天然气基础设施在恶劣天气下出现故障，公用事业公司被迫实施轮流停电，切断了 50 万卡罗来纳人的电力。 6 • 天然气价格昂贵。杜克公司必须在 2050 年前过渡到无碳能源，以遵守州能源期限。通过在未来十年内建设新的天然气工厂，该公司冒着让客户背负数十亿美元搁浅资产的风险——这些基础设施的成本无法长期服务于我们的社区。天然气价格也容易大幅波动：当这种情况发生时，买单的是客户，而不是公用事业公司。7 2023 年，金融公司 Lazard 估计，与电池存储相结合的公用事业规模太阳能系统在经济上与天然气工厂具有竞争力。8 可再生能源还有一个额外的好处，即不受燃料价格波动的影响，因为它们不需要燃料！
动物授粉的作物和品种 - 授粉依赖性值的定量评估和方法学方法的评估
Aizen，M。A.和Feinsinger，P。（2003）。蜜蜂不做？昆虫传粉媒介动物群和花授粉对栖息地破碎的反应。景观的变化方式：美洲的人类干扰和生态系统碎片（pp。111–129）。Springer。 https：//doi。org/10. 1007/978- 3- 662-05238-9_ 7 Aizen，M.A.，Garibaldi，L.A.，Cunningham，S.A。，＆Klein，A.M。（2009）。 农业多少取决于传粉媒介？ 从农作物生产的长期趋势中的课程。 植物学纪事，103（9），1579–1588。 https：// doi。org/10. 1093/aob/mcp076 Bartomeus，I.，Potts，S。G.，Steffan-Dewenter，I.，Vaissiere，B.E.，Woyciechowski，M. C.和Bommarco，R。（2014）。 昆虫传粉媒介对作物产量和质量的贡献随农业强化而异。 peerj，2，e328。 https：//doi。Org/10。7717/peerj。328Bates，D.，Mächler，M.，Bolker，B。，＆Walker，S。（2014）。 使用LME4拟合线性混合效应模型。 ARXIV预印ARXIV：1406.5823。 Bennett，J.M。，Steets，J。 A.，Burns，J.H.，Durka，W.，Vamosi，J.C.，Arceo-Springer。https：//doi。org/10. 1007/978- 3- 662-05238-9_ 7 Aizen，M.A.，Garibaldi，L.A.，Cunningham，S.A。，＆Klein，A.M。（2009）。农业多少取决于传粉媒介？从农作物生产的长期趋势中的课程。植物学纪事，103（9），1579–1588。https：// doi。org/10. 1093/aob/mcp076 Bartomeus，I.，Potts，S。G.，Steffan-Dewenter，I.，Vaissiere，B.E.，Woyciechowski，M. C.和Bommarco，R。（2014）。昆虫传粉媒介对作物产量和质量的贡献随农业强化而异。peerj，2，e328。https：//doi。Org/10。7717/peerj。328Bates，D.，Mächler，M.，Bolker，B。，＆Walker，S。（2014）。使用LME4拟合线性混合效应模型。ARXIV预印ARXIV：1406.5823。Bennett，J.M。，Steets，J。 A.，Burns，J.H.，Durka，W.，Vamosi，J.C.，Arceo-Bennett，J.M。，Steets，J。A.，Burns，J.H.，Durka，W.，Vamosi，J.C.，Arceo-
![污染控制研究指南 [截至 2024 年 3 月] 1.](/simg/1/1e7bdd7efad18dfb893587a040ab44859a4660f2.webp)
污染控制研究指南 [截至 2024 年 3 月] 1.
iii 使用扩散模型评估空气和气味排放的影响。对于气味排放，报告应包括对工厂运营中可能排放的恶臭气体或挥发性有机化合物 (VOC) 的影响的评估。 iv 控制空气污染的措施，确保符合新加坡污染控制实践守则标准 (即 SS593:2013)、EPMA 1999 及其法规中的排放标准和要求。 v 工厂应采取措施控制和防止空气排放和气味滋扰，包括参考其他国家类似项目的最佳可用技术。 vi 管理计划，确保空气和气味排放控制措施的有效性，并管理意外情况，例如当工厂设施无法处理空气和气味排放时。 vii 监测方案——监测的空气/气味杂质、监测设备/进行的测试的类型（例如美国环境保护署（EPA）批准或指定的参考和等效方法）以及监测频率。
空气污染，交通噪音，绿色和温度以及事件2型糖尿病的风险
简介：2型糖尿病（T2D）是一个主要的公共卫生问题，并且各种环境因素与该疾病的发展有关。这项研究旨在研究多种环境暴露对德国人群同类群体中发生T2D风险的纵向影响。方法：我们使用了Kora队列研究（德国奥格斯堡）的数据，并评估了参与者居民的空气污染物，交通噪音，绿色和温度。COX比例危害模型用于分析与入射T2D的关联，并调整潜在的混杂因素。结果：在分析中包括的7736名参与者中，10.5％的参与者在随访期间发展了T2D（平均：15。0年）。我们发现环境因素与T2D的风险之间存在弱或没有关联，性别和教育水平会显着改变空气污染物的影响。结论：我们的研究有助于文献的不断增长，研究了环境因素对T2D风险的影响，并表明环境因素的影响可能很小。
从生态学角度使用深度学习来解决气候变化和空气污染的评论
物种，并估计大数据集中的生物多样性，例如录音，视频和摄像头照片。本评论论文表明，大多数生态学学科，包括管理和保护等应用环境，都可以从深度学习中受益。本评论还确定了有关深度学习应用的频繁问题，例如建立深度学习网络的过程，可用的资源以及需要什么样的数据和处理能力。人类面临的最大问题之一是气候变化，作为深度学习（DL）专家，您可能想知道我们如何提供帮助。在这里，我们介绍了机器学习（ML）如何成为切割温室气体排放并协助社会适应不断变化的环境的有效工具。我们与各个部门合作，发现关键问题，例如预防灾难和智能电网，DL可以弥合当前差距。本文在实际空气污染数据上使用深度学习网络对建模进行了彻底的研究。在这项研究的支持下，我们希望在未来建立深度学习的空气污染结构，并通过深度学习研究的最新发展的知识，包括生成的对抗性网络（GAN）（GAN），改善了结果，这些知识将彼此相互抑制两个竞争对手网络，以产生准确的数据并预测国家。
“肮脏的五辆汽车公司”污染与煤炭一样多...
绿色车辆指南用于确定2020 - 2024年型号的每种车辆模型（以CO g /km为单位）的合并CO尾管排放。vfacts不能区分模型变体。模型变体是指一个特定的模型变化，例如模型年，车轮驱动，发动机类型等。这是一个重要的区别，因为尾管排放可能会根据模型变体而有所不同。因此，在2020 - 2024年的模型年之间采用了最低和最高的CO g /km值。如果该日期范围没有数据，则使用了绿色车辆指南中的最新车辆；在没有这些数据的情况下，是从制造商的网站或其他在线资源中获得的。母公司通过最大排放和本分析中包括的前五名过滤。由于难以获取数据，RAM 2500，RAM 3500，Toyota Coaster，Toyota Tundra和Porsche Cayenne Coupe，被排除在外。 每种车辆模型的年度排放是通过将尾管排放乘以一年的平均距离（乘用车11,100公里的平均距离，或LCV的15,300），将总销售量乘以2023，并除以1,000,000，从1,000,000 converts converts converts converts cop tonnes to tonnes of Co of Co。 这导致了两个年度排放数字，一个基于尾管排放最低的变体，一个BA SED在具有最高尾管排放的变体上。 如果还包括这些直接公司的排放，每家公司的年度排放总额将显着更高。 销售和排放百分比是基于2023年的轻型车辆销售额。被排除在外。每种车辆模型的年度排放是通过将尾管排放乘以一年的平均距离（乘用车11,100公里的平均距离，或LCV的15,300），将总销售量乘以2023，并除以1,000,000，从1,000,000 converts converts converts converts cop tonnes to tonnes of Co of Co。这导致了两个年度排放数字，一个基于尾管排放最低的变体，一个BA SED在具有最高尾管排放的变体上。如果还包括这些直接公司的排放，每家公司的年度排放总额将显着更高。销售和排放百分比是基于2023年的轻型车辆销售额。估计的公司排放包括此分析仅涵盖出售和驱动一年的车辆的排放，并且不包括公司的范围1和2与制造和运输相关的排放，或任何其他下游范围3排放。