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利用碳捕获和储存从可持续生物质中生产氢气的潜力
低碳氢是 2050 年实现净零排放的重要因素。生物质制氢是一种很有前途的生物能源，结合碳捕获和储存 (BECCS) 方案，可以生产低碳氢并产生预计需要的二氧化碳去除 (CDR)，以抵消难以减少的排放。在这里，我们设计了一个用于生物质制氢并结合碳捕获和储存的 BECCS 供应链，并以高空间分辨率量化欧洲制氢和 CDR 的技术潜力。我们考虑对粮食安全和生物多样性影响最小的可持续生物质原料，即农业残留物和废弃物。我们发现，这种 BECCS 供应链每年最多可生产 1250 万吨 H 2（目前欧洲每年使用约 10 万吨 H 2）并从大气中每年去除多达 1.33 亿吨 CO 2（占欧洲温室气体排放总量的 3%）。然后，我们进行地理空间分析，量化生物质原料所在地与潜在氢气用户之间的运输距离，发现 20% 的氢气潜力位于难以电气化的行业 25 公里以内。我们得出结论，用于从生物质生产氢气的 BECCS 供应链代表了一个被忽视的近期机会，可以产生二氧化碳去除和低碳氢气。
电解器建模和实时控制以优化氢气生产
我们提出了一种方法，通过解决基于模型的最优控制问题，以经济高效的方式运行电解器以满足加氢站的需求。为了阐明潜在问题，我们首先对额定功率为 100 kW 的西门子 SILYZER 100 聚合物电解质膜电解器进行实验表征。我们进行实验以确定电解器的转换效率和热动力学以及电解器中使用的过载限制算法。得到的详细非线性模型用于设计实时最优控制器，然后在实际系统上实施。每分钟，控制器都会解决一个确定性的滚动时域问题，该问题旨在最大限度地降低满足给定氢气需求的成本，同时使用储罐来利用随时间变化的电价和光伏流入。我们在模拟中说明了我们的方法与文献中的其他方法相比显著降低了成本，然后通过在实际系统上实时运行演示来验证我们的方法。
口语大脑：言语，韵律和语法的fMRI实验概论
在这项研究中，我们将概述近年来我们所做的有关语言和语音生产的神经解剖学相关性的实验工作。首先，我们将介绍与事件相关的功能磁神经成像和我们使用的实验范式的方法。然后，我们将介绍并讨论有关（1）语音运动控制，（2）发音复杂性，（3）韵律的神经解剖学相关性的实验结果，以及（4）义大利处理的神经认知底物。实验（1）和（2）表明，由SMA，运动皮层和小脑组成的预期大型运动语音网络仅在计划和执行简单的关节运动方面活跃。提高的关节复杂性会导致更集中的激活。此外，我们可以证明，只有语音运动的执行才能招募左前岛，而发音计划则没有。实验结果（3）的结果表明，控制韵律处理的横向化不是韵律（语言与情感）的功能，而是处理单元的更一般特征，例如韵律框架的大小，造成了不同皮质区域的激活。最后，在实验（4）中，我们提出了语音生产中句法处理的第一个结果。除了预期的Broca区域激活外，我们还发现了Wernicke地区和小脑中的激活。我们还找到了其他皮质区域激活的证据，这些证据少于脑力相关性的临床研究。这些领域和网络的认知相关性仍有待阐明。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。
生物酶燃料生产技术开发项目
nedo一直致力于建立供应链，以实现SAF的实际应用，从采购多种原材料，例如废食用油，植物油和脂肪，生物乙醇，木质生物量和微藻，到每个转换过程的演示，到整齐的SAF，确保燃油质量到燃料质量到机场，并建立了供应系统，并建立了一个供应系统。
miR2118 依赖的富含 U 的 phasiRNA 在水稻花药壁发育中的产生
生殖特异性小 RNA 是动物和植物生殖系发育的重要调节因子。microRNA2118 (miR2118) 在植物中是保守的，可诱导阶段性小干扰 RNA (phasiRNA) 的产生。为了揭示 miR2118 的生物学功能，我们在此描述了 miR2118 簇大量缺失的水稻突变体。我们的结果表明，miR2118 的缺失会导致水稻严重的雄性和雌性不育，并伴有体细胞花药壁细胞的明显形态和发育异常。小 RNA 分析表明，花药壁中依赖 miR2118 的 21 核苷酸 (nt) phasiRNA 富含 U，与生殖细胞中的 phasiRNA 不同。此外，miR2118 依赖的 21-nt phasiRNA 生物合成可能涉及 Argonaute 蛋白 OsAGO1b/OsAGO1d，这些蛋白在花药壁细胞层中含量丰富。我们的研究突出了体细胞花药壁和生殖细胞之间 phasiRNA 的位点特异性差异，并证明了 miR2118/U-phasiRNA 在花药壁发育和水稻繁殖中发挥的重要作用。
在热量生产行业中使用藻类作为二氧化碳吸收剂
CO 2排放每年继续增加。因此，要达到巴黎气候协议中设定的目标，有必要减少排放并实施CO 2捕获方法（Kammerer等，2023）。减少CO 2排放的必要性是许多国际法律所需的，包括适合55个包装（Bro园等人2023）和排放交易系统（EU ETS）的修订（Bordignon和Gamannossi degl'innocenti，2023年，Rogulj等人。2023）。在2022年，在通过部门全球发射CO 2中，在电能和发热部门中观察到最大的排放，占总排放量的39.7％（国际能源局，2023年）。在波兰，系统热量大约有1500万人使用，受监管的热量占家庭市场的42％（IzbaGospodarczaCiepłownictwoPolskie 2023）。在热量产生中使用的燃料的多元化正在缓慢发展。波兰市场仍然由化石燃料主导，化石燃料在2021年占热源中使用的所有燃料的69.5％（2020年至68.9％，2019年至71％，2018年 - 72.5％，2017年至74.0％）。在2021年，使用了14,0.89亿吨这种原料来实现许可的热工程需求（UrządRegulacji Energetyki 2022）。必须指出的是，除了燃烧过程外，煤炭的发掘对环境造成了重大负担（Chłopek等人。2021）。上述数据表明，CO 2排放的减少构成了一个严重的挑战。减少
社论：不断变化的海洋粮食生产潜力
与许多其他环境一样，海洋和沿海环境容易受到气候变化的影响（IPCC，2023年）。海洋占据了世界表面的70％，具有巨大的生物量生产潜力，但是气候压力源会影响生态系统功能以及水生生物的健康和生长。了解气候变化将如何影响海洋粮食生产，因此可能的适应策略至关重要。虽然木磨坊的产量稳定或下降，但据信水产养殖在粮食安全中起着越来越重要的作用，有助于供应高质量的粮食，以满足不断增长的地方和地区社区以及全球人口的需求（Aksnes等人，2017年，2017年； FAO，2024年）。因此，我们必须考虑不断变化的海洋环境如何支持可持续的粮食生产。海洋热含量的观察记录表明，海洋变暖正在加速（Cheng等，2019）。海洋热浪（MHW）是异常的温暖海水事件，可能会对海洋生态系统产生重大影响（Oliver等，2021）。全球海平面上升和沿海流量的预测显示，随着极端事件变得更加激烈，许多物种的脆弱性水平增加了（Voustdoukas等，2018）。但是，关于气候变化对粮食生产的影响有许多知识差距，从根本上讲，由于影响暴露，风险水平和适应潜力的因素有许多不同的因素（Falconer等，2022）。研究主题，例如“不断变化的海洋中的粮食生产潜力”，以增加该主题的重点和相关性。结果该研究主题包含七个原始研究文章和一个观点。两篇研究文章考虑捕获猎犬，而其他研究则关注水产养殖。研究包括一系列实验，分析和建模方法，以解决与整体研究主题保持一致的问题。对粮食产量增加的需求正在给全球野生种群带来额外的压力，而捕虫的开发过多是一个主要风险。挑战之一是影响人口水平的多种因素，Yulianto等人研究了这一研究主题。Yulianto等人专注于印度尼西亚的蓝色游泳蟹（Portunus pelagicus）。结合了一系列方法来评估填充性的可持续性，并通过多个方面的方法来改善实践，从而整合技术，政策，监管和监测。在对Bigeye Tuna（Thunnus obesus）的薄片的分析中，Ding等人。使用鱼类库存的预测模型来分析气候变化对捕获的影响。
人工智能在牛繁殖中的应用
如今，畜牧业面临着增加产量以满足日益增长的动物产品需求的挑战。在这种情况下，牛的繁殖代表着一个多因素过程，需要做出明智的战略决策来提高繁殖率和经济效益。本研究的目的是分析人工智能在改善牛繁殖决策方面的潜力。分析了该学科的几种技术的应用，例如机器学习、人工神经网络、深度学习、支持向量机和决策树。这些技术可以应用于不同的领域，例如：基因选择、发情和疾病检测、人工授精和动物健康监测。这些技术的使用取决于三个基本因素：组织的特征、拟议的目标和数据集的特殊性，在决定使用哪种技术时必须考虑到这些因素。因此，智能技术的应用可以降低成本，增加牛奶和肉类产量，从而提高效率和盈利能力，保证动物福利，从而实现畜牧业的可持续发展。决策、畜牧业、智能技术、食品安全
陆地生态系统生产：基于全球卫星和地面数据的过程模型
摘要。本文提出了一种建模方法，旨在季节性地解决全球气候和土壤对陆地生态系统生产和土壤微生物呼吸模式的控制。我们使用卫星图像（高级甚高分辨率辐射计和国际卫星云气候学项目太阳辐射），以及来自全球（1 o）数据集的历史气候（每月温度和降水量）和土壤属性（质地、C 和 N 含量）作为模型输入。卡内基-艾姆斯-斯坦福方法 (CASA) 生物圈模型按月运行，以模拟植物净碳固定、生物量和养分分配、凋落物、土壤氮矿化和微生物 CO2 生成的季节性模式。模型估计的全球陆地净初级生产力为 48 Pg C yr -•，最大光利用效率为 0.39 g C MJ -• PAR。超过 70% 的陆地净产量来自