水质测试在各个行业至关重要,以确保安全和遵守健康标准。在化妆品行业中,高质量的水对于产品开发至关重要,因为污染物可以损害产品完整性和消费者的安全性。化妆品中使用的水的实验室测试涉及分析物理,化学和微生物参数,以检测杂质,例如重金属,细菌和有机化合物。这确保水符合严格的纯度标准,从而保护了化妆品产品的有效性和安全性。
a Institute of Biology, Martin Luther University Halle-Wittenberg, Am Kirchtor 1, 06108, Halle (Saale), Germany b German Centre for Integrative Biodiversity Research (iDiv), Halle-Jena-Leipzig, Deutscher Platz 5E, 04103, Leipzig, Germany c School of Natural Sciences, Bangor University, LL57 2DG, Bangor, UK d生命科学系,自然历史博物馆,伦敦,SW7 5BD,英国E部伦敦帝国学院,伦敦帝国学院,锡尔伍德公园校园,阿斯科特,SL5 7Py,英国F PBL荷兰环境评估机构,PO Box 30314,2500 GH,Hague,Hague,Hague,Hague,Netherlands G Naturls Gatural Capital Project,Stanford Stanford Universit GPO Box 1700,堪培拉,法案,2601,澳大利亚I地理科学系,马里兰州大学,美国马里兰州大学公园,美国马里兰州大学J Ecologie Syst Ematique Evolution,Univ。巴黎 - 苏德,CNRS,农业股E大学Nijmegen,荷兰M哥白尼可持续发展研究所,乌得勒支大学,荷兰乌特雷希特,荷兰N Cibio/Inbio,Centro de Investro devoryseaç〜ao embioversidade E Rocursos E Rocursos E centen eeticos e Ven eeticos,校园Agr Ario de vair〜viair〜 ao ao,do porto
在这里,我们评估了土地使用变化如何改变了GGW实施领域内的生态系统服务。我们使用2007年至2019年的MODIS-Global土地覆盖产品分析了土地利用变化的时空特征。基于遥感数据和已建立的地理空间模型,我们评估了五种生态系统服务,即碳隔离,土壤保护,砂固定,水调节和食品提供。我们探讨了生态系统服务变化的趋势,确定了高价值和低价值的空间簇,并评估了Pearson的系数和Bivariate Moran的I方法,评估了这些服务之间的协同作用和权衡。结果表明,GGW地区各种生态系统服务的水平是异质的,空间分布很大。生态系统服务的高价值是在布基纳法索,尼日利亚南部和埃塞俄比亚东部的。生态系统服务之间的协同作用是主要的,在碳固存和土壤保护之间具有最强的协同作用。碳固换和水调节被聚集,但有粮食提供的权衡。我们通过计算生态系统服务贡献指数(ESCI)量化了土地使用对生态系统服务变化的贡献。农田和荒漠化的扩张对生态系统服务和草地conversion依产生了重大负面影响。本评估为恢复工作的功效提供了重要的见解,并旨在为旱地生态系统的可持续管理实践提供明智的决策提供指导。
填补全球生物多样性融资差距将需要金融市场的显着投资,这需要对生态系统服务和自然资本的可靠估值。但是,当前的估值方法阻止了对保护的投资,因为无法使用市场确定的价格来验证其结果。在这里,我们通过仅评估野生动物的碳服务,弥合财产与保护之间的差距。通过使用空间明确的人口统计模型来预测碳服务生产的未来路径,我们对非洲森林大象生产的捕获服务具有可靠的价值。如果大象受到保护,他们的服务将分别为208亿美元(103至297亿美元)和259亿美元(12.8至376亿美元),分别为接下来的10和30 Y,并且可以实施抗偷猎和保护计划。大象种群的增长将在接下来的30 Y中产生在热带非洲的109 MTC(64至153)的碳水槽。避免出现的灭绝也将防止93 MTC的损失(46至130),这是其余人群的分配。我们的预测中的不确定性主要由森林再生率和偷猎强度控制,这表明构造可以积极减少增加财务和生物多样性利益的不确定性。我们的方法论还可以对自然降解的社会成本放置下界。偷猎将在接下来的10至30 y内导致2至70亿美元的损失碳服务,这表明保护大象的好处远远超过了成本。我们的方法可以使动物服务将动物服务整合到全球财务市场中,对保护,当地社会经济和保护产生了重大影响。
是比勒陀利亚大学CNR Lynnwood Road和Roper Street Hatfield的环境研究/地理学中心,南非B 0028,南非国家公园,643 Leyds ST,Muckleneuk,Muckleneuk,Pretoria,Pretoria,0027,0027 e Stellenbosch University of Stellenbosch Universition of Private Bag X1 Matieland 7602的E复杂体系中心(CST)。美国德克萨斯州休斯敦市莱斯大学生物学和进化生物学博士学博士,77005,美国 基础科学学院。是比勒陀利亚大学CNR Lynnwood Road和Roper Street Hatfield的环境研究/地理学中心,南非B 0028,南非国家公园,643 Leyds ST,Muckleneuk,Muckleneuk,Pretoria,Pretoria,0027,0027 e Stellenbosch University of Stellenbosch Universition of Private Bag X1 Matieland 7602的E复杂体系中心(CST)。美国德克萨斯州休斯敦市莱斯大学生物学和进化生物学博士学博士,77005,美国基础科学学院。加纳大学,加纳大学,加纳,加纳州阿克拉,加纳l生物多样性中央部,环境事务部,开罗,埃及,埃及大学。肯尼亚肯尼亚国家博物馆的卢旺达o鱼科,肯尼亚州内罗毕p高级环境法和政策高级研究中心,内罗毕大学,内罗毕,肯尼亚Q非洲发展银行,阿比德扬,科特·阿比德扬,科特·迪维尔·伊维尔·伊维尔·伊维尔·伊维尔·雷德斯,林德,伍德豪斯,林恩,莱恩斯2. CNRS,Ifremer,Lemar,F-29280法国Plouzane,法国农业科学教师,阿伯米 - 卡拉维大学,阿伯米 - 卡拉维大学,05 bp 1752,科托诺,贝宁U地球系统科学系,加利福尼亚大学,欧文郡,欧文郡,欧文,欧文,伊尔维恩,CAI Envorytion of Coi fecient of Envorytion of Envorytion of Croul Hall Alexandria University Cairo, Egypt w Palmengarten and Botanical Garden, Siesmayerstra ß e 61, 60323, Frankfurt am Main, Germany x School of Arts and Social Sciences of City, University of London, Northampton Square, Clerkenwell, London, EC1V 0HB, United Kingdom y Africa Centre for Conservation Ecology, Nelson Mandela University, South Africa z Centre for Complex Systems瑞典斯德哥尔摩大学,南非斯泰伦博斯大学和斯德哥尔摩韧性中心(SRC)的过渡(CST)
生物多样性和生态系统服务(IPBE)的平台仍然存在挑战,尤其是关于及时提供来自不同知识领域的合并观点的挑战。要应对这一挑战,在知识领域和机构之间需要采用强大而灵活的网络方法。在这里,我们报告了整个欧洲的广泛咨询过程,以开发有关生物多样性和生态系统服务(NOK)的知识网络,该方法旨在(1)在适应性且响应式的框架中组织机构和知识持有人,以及(2)以及时和准确的生物多样性知识告知决策者。咨询提供了对NOK应解决的需求的批判性分析,以及如何在政策与科学之间的界面中补充现有的欧洲倡议和机构。除其他功能外,NOK对有争议的主题,确定研究差距以支持相关政策以及地平线扫描活动,以预测新兴问题。NOK包括相互间歇活动的能力建设部分,并包含确保其信誉,相关性和合法性的机制。这样的网络将需要通过最大化流程的透明度和灵活性,输出质量,数据和知识提供的链接,专家参与的动机以及合理的沟通和能力建设来确保其工作的信誉,相关性和合法性。
STEM提供了一套完整的解决方案,可以改变太阳能,混合动力和储能项目的开发,构建和运营,包括一套软件和边缘产品的集成套件,以及来自经验丰富的行业专家团队的完整生命周期服务。
•是由在Good Energy Works Limited(包括其以前的品牌和名称Igloo Works)安装和委托的人的直接转介给Good Energy的热泵或太阳能装置公司之一,或者太阳能或太阳能或一家电池和电池由Good Energy的太阳能安装公司之一,然后从发起人购买了良好的能量驾驶员(Queptore),并从发起人购买了良好的驾驶员或产品(Solar of Solar或Potchaption)(产品)()''''()''或•已经由Good Energy Works Limited(或Igloo Works)或Good Energy的太阳能安装公司之一安装的产品,随后已转介另一个客户从发起人那里完成购买产品(“推荐人”);无论哪种情况:•居住在英国; •年龄18岁或以上,
机器学习(ML)在公司融资和咨询服务中的应用已彻底改变了传统方法论,尤其是在风险管理领域。本评论论文探讨了ML技术如何增强风险评估,预测性建模和决策过程,从而提高了精度,可扩展性和效率。通过利用ML算法,组织可以在数据中发现隐藏的模式,从而积极地识别和缓解潜在风险。此外,实时分析和高级计算方法的集成使公司能够动态响应对不断发展的财务环境。本文评估了当前趋势,挑战和未来的方向,强调了数据质量,道德考虑因素和整合策略在确保成功实施方面的关键作用。它突出了ML在重新定义风险管理范式和推进公司财务格局中的变革潜力,从而有助于更具弹性和适应性的金融系统。
摘要 物联网渗透到生活和工作的各个领域,使物理对象具有数字技术的特征。此外,在能源领域,光伏系统、电池存储系统和恒温器等物理产品都配备了智能和连接组件,成为智能能源产品。智能能源产品使新型服务成为可能,这些服务就是智能能源服务。例如,智能恒温器可以根据收集和分析的数据提供智能预热服务。在此背景下,智能能源服务为公司提供了新的商业潜力,也为私人家庭带来了附加值。为了从这一发展中获益,公司需要了解产品和基于这些产品构建的服务的特性和功能。智能能源服务尤其看起来很有前景,因为服务被视为通往客户的桥梁。然而,支持智能能源服务设计的研究很少。为了弥补这一差距,本文从多个维度对智能能源服务进行了形态分析。在强调智能能源服务的独特特征的同时,本文对智能能源服务的性质及其在新的消费者和商业价值方面的潜力进行了更细致的描绘。此外,以消费者为导向的智能能源服务现象将进一步概念化,形态框可被视为智能能源服务设计的结构化方法。