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DSE-1主题：从空气，土壤和水中隔离微生物。
微生物或微生物是一种微观生物，可以是单细胞或多细胞。微生物通常在自然界（空气，土壤和水）中作为混合种群发现。通过将一种微生物与其他物种的混合物分离为生物体的隔离来获得纯培养的过程。自然来源的主要培养物通常是包含不同种类的微生物的混合培养物。但在实验室中，可以将各种物种彼此隔离。一种仅包含一种微生物的文化称为纯文化。培养物是在明确的条件下生长的微生物种群。与微生物总数相比，混合培养物包含很少数量的特定物种微生物，这种培养被称为混合培养物。一种仅包含一种微生物的培养被称为纯文化。外部环境的微生物含量通常随季节和大气中的各种花粉，真菌，病毒等的孢子而变化。所有主要的微生物群仍被暂停在此处的ATMOSP中。大气的微生物菌群是瞬态和可变的。这些空气spora或空气出生的颗粒会在这些空气颗粒中引起生物中的疾病，真菌孢子是最重要的空气孢子。空气是微生物的良好载体，但它不是其生长的好媒介。空中的数字和悬浮微生物的类型因来源和位置而异。微生物发生在自然环境中，例如土壤，并与其他几种形式的生命混合。许多微生物具有致病性，可能引起多种症状的疾病。纯培养物中微生物的隔离和生长对于识别至关重要。需要研究特定微生物在纯文化中微生物的环境分离中所起的特定作用。
使用传统液体吸收工艺从空气中捕获二氧化碳的技术经济评估
在本研究中，使用 Aspen Plus 中的速率模型模拟和优化了传统单乙醇胺 (MEA) 吸收工艺中直接从环境空气中捕获二氧化碳 (CO 2 ) 的过程。该工艺旨在从空气中捕获特定量 (148.25 Nm 3 /h) 的 CO 2，该量由潜在应用决定，即从 2.7 MW 电解器的输出 (593 Nm 3 /h H 2 ) 中生产合成甲烷。我们通过对不同参数进行敏感性分析研究了该工艺的技术性能，例如空气湿度、捕获率（定义为工艺过程中捕获的 CO 2 摩尔数与进料流中 CO 2 总摩尔数之比）、贫吸收液和富吸收液的 CO 2 负荷以及再沸器温度，并评估了该系统的能耗和总成本。为了满足标准填料塔的设计要求，富吸收液被循环到吸收器的顶部。本工艺选定 50% 的捕获率作为基准。捕获率较高时，由于解吸器需要更高的蒸汽汽提率，因此捕获每吨 CO 2 所需的能量也会增加；捕获率较低时，由于在给定的 CO 2 产量下需要处理更大量的空气，设备尺寸（尤其是吸收器和鼓风机）也会增加。基准情景下，再沸器负荷为 10.7 GJ/tCO 2 ，电能需求为 1.4 MWh/tCO 2 。吸收器直径和高度分别为 10.4 米和 4.4 米。解吸器相对较小，直径为 0.54 米，高度为 3.0 米。安装在吸收器顶部的洗涤水段将 MEA 损失降低至 0.28 kg/吨 CO 2 。然而，这增加了约 60% 的资本成本，导致在 MEA 基准情景下，二氧化碳捕获成本为每吨二氧化碳 1,691 美元。根据技术经济分析，假设使用非挥发性吸收剂而不是 MEA，从而避免了洗涤水部分，并使用由更便宜的材料建造的吸收塔，每吨二氧化碳的预计成本降低至 676 美元/吨二氧化碳。总成本范围在每吨二氧化碳 273 美元到 1,227 美元之间，具体取决于不同的经济参数，例如电力（20-200 美元/兆瓦时）和热价（2-20 美元/GJ）、工厂寿命（15-25 年）和资本支出（±30%）。为了进一步降低成本，使用在较低液气比下运行的创新廉价气液接触器至关重要。
从空中交通管制员角度看进近和着陆程序的实际问题
醒来时发现卧室里有一架波音 747。如果您曾经飞抵华盛顿国家机场，并想知道为什么您的飞机在着陆前突然转弯，那是因为您的进近没有真正对准跑道。您的进近是在波托马克河的中部，因此您没有产生噪音危害。不幸的是，跑道并没有完全对准河的中部。当天气好的时候，这个程序不会带来什么问题。当天气不好的时候，它可能会很可怕。虽然这通常不被认为是管制员的问题，但您必须记住，任何规定飞机在进近过程中必须在特定时刻的位置的程序都会限制管制员的灵活性。当程序的目的与飞行安全无关时，这尤其令人沮丧。
我们可以从空间经济学中学到什么？
19 世纪中叶以来，由于通讯成本几乎消失，距离和位置是否从经济生活中消失了？为什么许多国家存在持久而巨大的地区差异？为什么企业会设在劳动力和土地昂贵的地区？建设区域间交通基础设施有助于减少空间不平等吗？为什么城市存在，为什么它们的大小不同？为什么大城市的工人工资更高，住房更贵？不同城市的工人是否按技能分类？道路收费是解决交通拥堵的理想工具吗？我们讨论了各种方法，从经典区位理论到定量空间模型。空间经济学既是经济学的核心，也是经济学的边缘。它的核心在于经济增长一直是、现在仍然是地理上局部的和不均衡的，而经济史学家则令人信服地指出，城市在经济增长中发挥了根本性作用。
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
从遥感图像中自动提取建筑物轮廓线已用于更新城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物轮廓线 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两幅对极图像中都无法清晰检测到建筑物轮廓的情况下。此外，虽然影像匹配提供了代表建筑物高度的DSM，但是从该DSM提取的建筑物大小和形状通常被高估，因此需要辅助信息。
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
从遥感图像中自动提取建筑物轮廓线已用于更新城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物轮廓线 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两幅对极图像中都无法清晰检测到建筑物轮廓的情况下。此外，虽然影像匹配提供了代表建筑物高度的DSM，但是从该DSM提取的建筑物大小和形状通常被高估，因此需要辅助信息。
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
从遥感图像中自动提取建筑物轮廓线已用于更新城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物轮廓线 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两幅对极图像中都无法清晰检测到建筑物轮廓的情况下。此外，虽然影像匹配提供了代表建筑物高度的DSM，但是从该DSM提取的建筑物大小和形状通常被高估，因此需要辅助信息。
一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
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一种从空间立体影像中描绘建筑物足迹的混合方法
城市地区的地理空间数据库 [1]。高分辨率星载立体 (HRSS) 传感器（例如 GeoEye、WorldView、QuickBird）的发射开启了一个新时代，提供了从太空获取立体图像和 3D 地图的可能性 [2]。事实上，建筑物识别、重建和变化检测已经使用立体图像匹配以及 3D 边缘匹配技术进行 [3,5-6]。如 [3] 所述，基于立体图像的 3D 边缘匹配提供了有希望的结果，但前提是建筑物在数据的空间分辨率方面足够大、具有简单的矩形形状并且与周围物体相比具有良好的辐射对比度。事实上，虽然使用非常高分辨率的航空图像进行 3D 边缘匹配可以详细重建建筑物足迹 [7]，但使用星载图像，同样的方法可能会遇到问题，特别是在两个核线图像中都无法清晰地检测到建筑物轮廓的情况下。此外，尽管影像匹配提供了表示建筑物高度的 DSM，但从该 DSM 中提取的建筑物大小和形状通常
