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区域电网是新加坡能源未来的关键 - Ember
根据新加坡 2030 绿色计划，太阳能发电量将从 2023 年的不到 1 TWh 增长到 2035 年的 5.1 TWh，而可再生能源进口量将达到 26 TWh。然而，如果新加坡要达到国际能源署的 NZE 里程碑并满足不断增长的需求，新加坡需要在 2035 年前将计划的扩张规模翻一番（57 TWh）。
区域影响受气候灵敏度限制不大的影响
气候风险评估必须考虑到广泛的未来，因此科学家经常使用众多全球气候模型进行的模拟来探索区域气候及其影响的潜在变化。一些最新一代模型具有高有效的气候灵敏度（EFFC）。有人认为这些“热”模型是不现实的，因此应将其排除在气候变化影响的分析之外。这是否会改善区域影响评估或使其恶化，尚不清楚。在这里我们表明，在许多重要的气候驱动因素的区域影响驱动因素中，EFFC与预计变化之间没有普遍的关系。分析不同地区的大雨事件，气象干旱和火灾天气，我们发现大多数地区和气候驱动因素的EFFC几乎没有或没有显着相关性。即使发现相关性，与EFFC无关的内部变异性和过程对气候驱动因素的预计变化具有相似的影响。仅基于EFFC的模型选择似乎是不合理的，并且可能忽略了现实的影响，从而低估了气候风险。
bio：DirkMüllmann在Osnabrück大学学习法律，并在杜塞尔多夫高等区域法院完成了法律书记。他在工作
bio：DirkMüllmann在Osnabrück大学学习法律，并在杜塞尔多夫高等区域法院完成了法律书记。他正在法兰克福大学歌德大学攻读博士学位。他的研究重点是数据保护和IT安全问题。他曾在波恩的联邦数据保护和信息自由（BFDI）的法律事务部担任法律顾问，并担任Spiecker Gen教授法兰克福大学法兰克福的公法，信息法，环境法，环境法和行政科学主席的研究助理。 döhmann。
实时预测小区域的温度相关过量死亡率：朝着操作框架
摘要开发用于实时监控和预测环境健康影响的创新工具对于有效的公共卫生干预措施和资源分配策略至关重要。尽管对此类通用工具的需求先前是由负责发出预期警报的公共卫生计划者和地区当局的回应，但尚未开发出一种全面，稳健和可扩展的实时系统，用于预测与温度有关的当地尺度中与温度相关的多余死亡。填补了这一空白，我们提出了一个灵活的操作框架，用于将公开可用的天气预报与特有基于小普查区域的温度变性风险功能耦合，后者是使用最先进的环境流行病学模型得出的。利用欧洲领先的气象中心的高分辨率温度数据预测，我们展示了一种实时应用，以预测2022年7月在英格兰和威尔士的热浪期间的过量死亡率。在不同的交货时间内由小地理区域的预期温度相关的多余死亡组成的输出可以自动化以在各种时空尺度上生成地图，从而促进预防措施和提前对公共卫生资源的分配。此处讨论的实际案例示例证明了预测（预期的）与热量相关的过量死亡的应用，但该框架也可以适应其他与天气相关的健康风险和不同的地理位置区域，但提供了有关气象暴露的数据，以及潜在的健康状况均可用于校准相关风险功能。拟议的框架迫切需要预测全球公共卫生系统的短期环境健康负担，尤其是在低收入和中等收入地区，在这种情况下，对减轻不良暴露的迅速反应和对极端温度的影响通常受到可用资源的限制。
修订的区域战略规划政策
•可再生能源的不明确加权。rni指出，从PPS 18 RE1的变化中，它具有“重大权重”到可再生项目的更广泛利益，以指导修订后的政策草案，以“全面说明” NI在规划决策中的气候目标。至关重要的是，“重大重量”是为了加速新项目的部署并提供2.5GW的可再生能源所需的2.5GW，这一点至关重要。•太阳能农场和以前开发的土地。太阳能开发将需要扩大来满足我们的2030个目标，而新的太阳能农场可能需要150英亩以上。优先考虑先前开发的太阳能农场土地，将成为这些事态发展的不必要障碍。•空间计划方法。鉴于最不发达国家开发的后期和快速接近2030个目标，我们担心通过LDP在当前时间范围内采用空间方法的规定是不可行的，也不是确定合适开发领域的理想方法。应根据自己的优点进行评估，并在当前的计划系统中更适当地评估环境影响和社区观点等因素。鉴于气候危机的紧迫性以及需要达到2030年目标的需求，我们担心这些政策的累积影响将是限制NI的当前和未来的可再生能源开发，这损害了更广泛的经济和消费者。为了进一步说明这些关注点，我们已经对Gravis计划进行了映射研究，如附件2所示。如果没有，请说明如何改善政策草案。Q1：您是否同意，总体而言，修订后的政策将有助于确保计划制度可以在支持政府解决气候变化和脱碳能源领域的更广泛努力中发挥作用？
人工智能（AI）在印度城市和区域规划中发挥的新兴作用
城市和区域规划在 21 世纪面临着前所未有的挑战，从快速的城市化和人口增长到气候变化和资源枯竭。在应对这些挑战时，人工智能 (AI) 已成为规划人员的变革性工具集，提供高级分析、预测建模和优化功能。在本文中，作者讨论了如何将人工智能融入印度社会经济格局中的城市和区域规划。它强调了使用机器学习来预测未来趋势和解释复杂数据集、使用各种人工智能工具进行空间规划的地理空间分析以及用于数据挖掘的自然语言处理。作为理解和改善城市基础设施的一种方式，深度学习技术可用于城市图像分析和基于代理的建模以及城市模拟，以实现更好的预测和决策。然而，许多因素使得在当地实施这些技术变得困难，例如缺乏有价值的本地数据、基础设施有限、员工之间的专业知识差距以及他们与现有规划流程的整合不佳。本文强烈强调机构能力建设、通过治理结构和开放数据计划进行机构间合作。重要的是，有迹象表明印度政府致力于发展人工智能，这些举措和政策都表明印度政府愿意接受这些技术，尽管迄今为止这些技术在印度城市和区域发展中的直接应用很少。
区域规划 — Plan20-50
想象一下，您在农村社区拥有一栋大房子。您已经七八十岁了，院子已经变得太过拥挤，无法打理。您想缩小规模并留在社区，但您所在的农村社区没有建造公寓、公寓或老年公寓，因为我们没有为此做好规划。所以，如果您想缩小规模，就必须搬走。我们知道住房现在是一大问题，而且只会越来越难。我们还知道，目前联邦政府为住房提供了大量资金，但由于我们没有共同规划，所以我们没有得到这些资金。Plan20-50 是我们可以一起讨论如何为更好的住房做好准备的地方。
区域渔业管理委员会投票成员、候选人的财务利益声明
《文书工作减少法案》 尽管有其他法律规定，任何人均无须回应《文书工作减少法案》所要求的信息收集，亦不会因未能遵守该信息收集而受到处罚，除非该信息收集显示当前有效的 OMB 控制编号。在此 NOAA 表格 88-195 中，此信息的公共报告负担估计为每次回应平均 35 分钟，其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何方面的意见（包括减轻此负担的建议）发送至国家海洋渔业局，首席信息官办公室 (F/CIO)，1315 East-West Highway，SSMC #3，3 楼，马里兰州银泉 20910。