摘要 - 这项研究的重点是分析Chaviña湿地的碳储存能力,目的是估计空中生物量中存在的碳储备。为此,使用0.25 m 2 Quadrat随机获得17个样品。随后,每个样品在60°C的温度为24至72小时的温度下在烤箱中进行干燥过程,直到它们达到恒定的重量为止。接下来,应用了Walkley和Black方法来确定每个样品中的碳含量。最后,进行了计算以获取存储在空中生物质中的碳库存。此外,进行了统计测试,以确定地上生物量中碳百分比与沼泽水平(高,中和低)存储在地上生物量中的碳之间的差异。获得的结果表明,三个沼泽水平之间的碳库存没有显着差异。此外,可以量化湿地生物量存储总计18 628 TC和隔离器70 904 TCO 2。这一发现将Chaviña湿地作为重要的碳储层的相关性。
新型二氧化碳去除(CDR),例如具有碳捕获和存储的生物能源以及直接捕获碳捕获和储存的直接空气,以实现中国到2060年达到碳中准的目标,此外还需要快速排放减少和基于常规的CDR。正在取得显着的进步,以通过许多国家和自愿碳市场推进这些技术。然而,不确定性在其可伸缩性以及潜在的风险和权衡方面仍然存在,并具有其他可持续发展目标。中国可以基于现有知识来基于其国内环境扩展该国的CDR投资组合,同时确保减少排放工作不会受到危害。需要对CDR选项的绩效和影响进行全面评估,以帮助为政策决策提供信息。专门的研究,开发,示范支持以及稳健的测量,报告和验证系统对于加速扩大规模和引进私人投资至关重要。
对文献的评论发现,从粉状煤层(PC)粉状电厂的燃烧后捕获和储存CO 2的能量惩罚的估计值中,有4个系数。我们通过从热力学原理中得出能量惩罚的分析关系,并确定哪些变量最难约束来阐明这种扩散的原因。我们将CCS的能量罚款定义为必须将其用于CCS的燃料部分,以固定固定数量的工作输出。该罚款可以表现为维持发电厂输出所需的额外燃料,或者是恒定燃油输入的输出损失。,只有可用的可用废热和第二律分离效率的比例受到限制。我们为11%的能源罚款提供了绝对的下限,我们证明了在多大程度上增加可用垃圾热恢复的比例可以减少所报告的较高值的能量损失。进一步认为,将很容易获得40%的能源罚款,而29%之一则代表一个体面的目标价值。此外,我们分析了美国PC工厂的分布,并计算出使用CO 2捕获和存储(CCS)操作所有这些工厂所需的额外燃料的分布。
二氧化碳羽状地热 (CPG) 发电厂可利用地质储存的二氧化碳发电。本研究介绍了一种灵活二氧化碳羽状地热 (CPG-F) 设施,该设施可利用地质储存的二氧化碳提供可调度电力、储能或同时提供可调度电力和储能——提供基载电力并使用可调度储能进行需求响应。研究发现,CPG-F 设施比 CPG 发电厂可提供更多的电力,但每日发电量较低。例如,CPG-F 设施在 8 小时内(8 小时-16 小时工作周期)产生 7.2 MW e,比 CPG 发电厂提供的电力高 190%,但每日发电量从 60 MW e-h 下降了 61% 至 23 MW e-h。 CPG-F 设施专为不同持续时间的储能而设计,其资本成本比 CPG 发电厂高 70%,但比大多数为特定持续时间设计的 CPG-F 设施高出 4% 至 27%,同时产生的电力比 CPG 发电厂多 90% 至 310%。CPG-F 设施旨在从提供 100% 可调度电力转换为 100% 储能,其成本仅比仅为储能而设计的 CPG-F 设施高出 3%。
图 1. Pt 电催化剂的设计和表征。(a)Pt 基 LCB 中 CO 2 转化过程示意图。(b)CO 2 、Li 和 Li 2 CO 3 在 Pt 表面不同取向上的吸附行为侧视图和(c)相应吸附能的比较。(d)Li 2 CO 3 在 Pt 表面不同取向上的分解能。(e)不同电极的 XRD 分析。(f)HTS 后电极的详细表面结构和 TEM 观察(比例尺 = 200 nm)。
几项研究使用统计和ML技术研究了CO2排放趋势。传统的时间序列模型,例如季节性自回归综合运动平均值(Sarima),已有效地分析历史排放模式。然而,机器学习模型(例如随机森林和梯度提升)通过合并多个变量(包括能源消耗,GDP和工业生产)来提供增强的预测精度。研究强调,基于AI的碳跟踪工具(例如CarbonTracker和Eco2AI)通过优化计算过程中的能源消耗来减少排放效果至关重要。
摘要。恢复排水和提取的泥炭地可能会将其返回到二氧化碳(CO 2)下沉量,从而充当显着的气候变化缓解。ever,恢复的站点是否会保留下沉或切换到气候变化的来源是未知的。因此,我们调整了CoupModel,以模拟生态系统CO 2频道以及恢复的沼泽的相关影响因子。研究地点是加拿大东部的泥炭地,被提取了8年,并在恢复前离开了20年。与净生态系统交换(NEE),表面能量,土壤温度前纤维和地下水位深度数据的涡流协方差测量的3年(代表14-16岁)相比,对模型输出进行了第一次评估。进行了灵敏度分析,以评估所含有的CO 2倍数对新生长苔藓的厚度的响应。然后使用经过验证的模型来评估对气候强迫变化的敏感性。coupmodel重现了测得的表面能池,并与观察到的土壤温度,地下水位深度和NEE数据显示出很高的一致性。当将新生长的苔藓和Acrotelm的厚度从0.2到0.4 m更改时,模拟的NEE略有不同,但对于1 m厚的厚度显示出明显较小的吸收。在3个评估年中,模拟的NEE为-95±19GCM-2 Yr-1和-101±64GCM-2 Yr-1,范围从-219到 + 54GCM-2 yr-1,具有扩展的28年Cli-Mate数据。经过14年的恢复,泥炭地的平均CO 2摄取速率与原始地点相似,但年际变化较大,并且在干燥的年份中,重新存储的泥炭地可以切换回临时CO 2源。该模型预测CO 2吸收的中等减少,但如果泥炭地在生态和水文上恢复,则在未来的气候变化条件下仍然是合理的下沉。
利什曼病是由Leishmania属的强制性细胞内原生动物寄生虫引起的一组被忽视的热带媒介传播疾病。目前,由于其细胞毒性,成本,痛苦的给药途径,长期治疗持续时间,局部效率和高耐药性风险,因此标准化学疗法面临挑战。为了克服这个问题,已经制定了新的干预方法来治疗利什曼病。宿主指导的免疫疗法是一种新颖的方法,涉及宿主衍生的生物分子的过继转移,以增强保护性细胞免疫的自然力量。这恢复了效应细胞的功能,使它们能够清除细胞内的杂物并导致患者从感染中恢复。这种方式比常规治疗的优点包括较少的细胞毒性,短暂的住院治疗,可负担性和对耐药寄生虫菌株的效率更好。几项研究报告了该治疗模型对耐药性利什曼原虫物种的效率更好。但是,当前的知识和证据非常不足以实施该代理人来治疗任何形式的利什曼病。本评论旨在表明这种对利什曼病的免疫治疗剂的效率。The discussion has focused on major pro-in fl ammatory cytokines (interferon-gamma, interleukin-12, and granulocyte-macrophage colony- stimulating factors), immune cells (dendritic and mesenchymal stem cells), and monoclonal-antibodies (anti-interleukin-10, anti-interleukin-4, and immune checkpoint inhibitory分子)。我们的发现表明,这种治疗方法有可能成功地治疗,并通过减少常规治疗的不良影响来改善临床结果。这表明将来将这种治疗方式作为替代策略的未来部署。但是,它需要使用当地动物模型进行广泛的临床试验,以反映典型的宿主免疫学针对利什曼病,以选择最保护性候选药物。
摘要。基于清晰收获,现场制备,播种和中间稀疏的旋转林业通常是Fennoscan-dia的主要管理方法。然而,清除切割后对温室气体(GHG)排放的理解仍然有限,特别是在排水的泥炭地森林中。在这项研究中,我们报告了二氧化碳(CO 2),甲烷(CH 4)和一氧化二氮(N 2 O)的基于涡流的(基于EC的)净排放,该释放的北谷植物林中的肥沃盐水收获后1年1年。我们的结果表明,在年度上,该站点是净CO 2来源。CO 2排放主导着年度温室气体余额(23.3 T CO 2等式ha -1 yr -1,22.4-24.1 t co 2 eq。ha-1 yr-1,取决于EC间隙填充方法;总计82.0%),而n 2 o的作用(5.0 t co 2 eq。ha -1 yr -1,4.9-5.1 t co 2 eq。ha -1 yr -1; 17.6%)也很重要。该站点是一个弱的CH 4来源(0.1 T CO 2 eq。ha -1 yr -1,0.1-0.1 t co 2 eq。ha -1 yr -1; 0.4%)。开发了一个统计模型,以估计表面型CH 4和N 2 O排放。该模型基于空气温度,土壤水分和Ec ec ec ec toper toper typer的贡献。使用未占用的飞机(UAV)光谱成像和机器学习对表面类型进行了分类。我们的研究提供了有关CH 4和N 2 o频道如何受到基于表面上的模型,表面型特异性最高的CH 4散发出现在植物覆盖的沟渠和裸露的泥炭中,而表面则以活树,死木,垃圾,垃圾,暴露的泥炭为主导,是N 2 O发射的主要贡献者。