本章介绍的 C3 船舶区域和国家清单是独立构建的港口和港间排放清单的总和。港口清单是为美国 89 个深水港和 28 个五大湖港制定的。2 虽然美国有 117 多个港口,但这些港口是美国货物吨位最高的港口。港口特定排放量采用“自下而上”的方法计算,使用每个港口的船舶停靠、排放因子和活动数据。港口间排放量和其余港口的排放量是使用水路网络船舶交通、能源和环境模型 (STEEM) 获得的。3,4 STEEM 也采用“自下而上”的方法,使用历史北美航运活动、船舶特征和基于活动的排放因子来估算 C3 船舶的排放量。STEEM 用于量化和地理(即空间)表示一般在美国 200 海里 (nm) 范围内航行的船舶的港间船舶交通和排放量。
表 4-3 2028 年、2030 年和 2035 年最终规则中避免的 PM 2.5 相关过早死亡和疾病估计值(95% 置信区间) ............................................................................................. 4-32 表 4-4 2028 年、2030 年和 2035 年最终规则中避免的臭氧和 PM 2.5 归因于过早死亡和疾病的估计折现经济价值(95% 置信区间;数百万 2019 年美元) ............................................................................................................. 4-34 表 4-5 2028 年至 2037 年估计的人类健康效益流:量化为长期臭氧死亡率和长期 PM 2.5 死亡率总和的货币化效益(折现率为 2% 至 2023 年;数百万 2019 年美元) ............................................................................................................. 4-35 表 4-6 2028 年至 2037 年估计的人类健康效益流:量化为长期臭氧死亡率和长期 PM 2.5 死亡率之和的货币化效益(到 2023 年折扣率为 3%;表 4-7 2028 年至 2037 年估计的人类健康效益流:量化为长期臭氧死亡率和长期 PM 2.5 死亡率总和的货币化效益(折现至 2023 年为 7%;折现至 2019 年为数百万美元) ............................................................................................................. 4-37 表 4-8 其他未量化的效益类别 ......................................................................................................................... 4-40 表 4-9 2028-2037 年二氧化碳社会成本估计值(2019 年美元/公吨二氧化碳) ............................................................................................. 4-56 表 4-10 2028 年至 2037 年根据最终规则预计的气候效益流(折现至 2023 年,折现至 2019 年为数百万美元) ........................................................................................................... 4-58 表 4-11 2028 年至 2037 年最终规则下的货币化福利流(折算至 2023 年,以 2019 年的百万美元计) ........................................................................................................... 4-64 表 5-1 按 NAICS 代码划分的 SBA 规模标准 ............................................................................................................. 5-4 表 5-2 2028 年最终规则对小型实体的预计影响 ............................................................................................. 5-8 表 5-3 劳动力利用的预计变化:建筑相关(单一年份的工作年限) ............................................................................................................. 5-13 表 5-4 劳动力利用的预计变化:经常性非建筑业(单个年份的就业工作年限)......................................................................................................................... 5-13 表 6-1 距离受本法规制定影响的 25 MW 以上燃煤机组 10 公里范围内没有退役或天然气转换计划的邻近人口统计评估结果 ............................................................................................. 6-9 表 6-2 PM 2.5 和臭氧 EJ 暴露分析中包括的人口统计人群 ............................................................................................. 6-12 表 7-1 2028 年至 2037 年最终法规的累计预计减排量 ............................................................................................. 7-2 表 7-2 2028 年最终法规的预计净收益(百万美元,以 2019 年为单位) ............................................................................................. 7-4 表 7-3 2030 年最终法规的预计净收益(百万美元,以 2019 年为单位) ........................................... 7-5 表 7-4 2035 年最终规则的预计净收益(百万美元,以 2019 年计算) ............................................................................................................................. 7-6 表 7-5 2028 年宽松选项的预计货币化收益、成本和净收益(百万美元,以 2019 年计算) ............................................................................................................................. 7-7 表 7-6 2030 年宽松选项的预计货币化收益、成本和净收益(百万美元,以 2019 年计算) ............................................................................................................................. 7-7 表 7-7 2035 年宽松选项的预计货币化收益、成本和净收益(百万美元,以 2019 年计算) ............................................................................................................................. 7-7 表 7-8 2028 年至 2030 年最终规则的预计货币化收益、成本和净收益流2037 年(折算至 2023 年,百万美元 2019 年)......................................................................................................... 7-8 表 7-9 2028 年至 2037 年宽松方案预计的货币化收益、成本和净收益流(百万美元 2019 年,折算至 2023 年)............................................................................. 7-9 表 A-1 分配给每个模拟煤炭 EGU 州源分配标签的未来年排放量 .................................................................................................................................... A-5 表 A-2 分配给每个模拟天然气 EGU 州源分配标签的未来年排放量 ............................................................................................................................................. A-7 表 A-3 分配给模拟其他 EGU 源分配标签的未来年排放量 .............................................................................................................................A-22 表 A-5 基准和最终规则中气体 EGU 标签的臭氧季节性 NO X 换算因子 ........................................ A-24 表 A-6 基准和最终规则中煤 EGU 标签的硝酸盐换算因子 ........................................................ A-26 表 A-7 基准和最终规则中气体 EGU 标签的硝酸盐换算因子 ........................................................ A-28 表 A-8 基准和最终规则中煤 EGU 标签的硫酸盐换算因子 ........................................................ A-30 表 A-9 基准和最终规则中煤 EGU 标签的主要 PM 2.5 换算因子 ........................................................ A-32 表 A-10 基准和最终规则中气体 EGU 标签的主要 PM 2.5 换算因子 ........................................................ A-34 表 A-11 基准和最终规则中其他 EGU 标签的换算因子 ........................................................ A-36 表 B-1 临时 SC-CO 2 值, 2028 年至 2037 年(2019 年美元/公吨).............................................. B-1
Liu,J。,Law,A。W.&Duru,O。 (2021)。 使用贝叶斯概率预测来减少海上运输中自动运输的大气污染物排放。 大气环境,261,118593-。 https://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2021.118593Liu,J。,Law,A。W.&Duru,O。(2021)。使用贝叶斯概率预测来减少海上运输中自动运输的大气污染物排放。大气环境,261,118593-。https://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2021.118593
中尉指挥官(加拿大军队)英国国防部(MoD) - 国防装备与支持(DE&S)船舶动力与推进系统综合项目团队(MPPS IPT)英国布里斯托尔
摘要。使用机器学习方法悬挂的沉积物估计。河流中的悬浮沉积物对于有效使用水资源和液压结构很重要。在这项研究中,使用传统的多线性回归(MLR),机器学习方法(例如支持向量机(SVM)(SVM)和M5决策树(M5T)估算了河流的悬浮沉积物负载。每日流,每日最高和最低水温以及河流中悬浮沉积物浓度的数据都用作所有模型中的输入数据,以预测每日悬浮的沉积物排放。根据统计方法评估所有方法的性能。确定系数(R 2),均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)用作比较标准。总体而言,机器学习方法更好地预测了悬浮的沉积物排放。关键字:沉积物放电,预测,线性回归,支持向量机,M5树。简介
制造业、服务业或运输业等活动会以向空气、水和土壤排放的形式对环境产生负面外部影响。衡量经济活动对环境的影响包括环境退化和自然资源枯竭,例如能源消耗产生的空气污染物排放。
如果有促进研发活动和进一步生产资料的监管框架支持,可再生液化气将提供一条长期、经济有效的途径,减少交通运输和农村供暖等难以脱碳行业的碳排放和空气污染物排放。与煤炭、取暖油、柴油和汽油等传统高碳燃料相比,液化石油气是最清洁的燃料之一。从燃油锅炉改用液化石油气可减少二氧化碳排放量(使用液化石油气时)高达 55%,使用生物液化石油气时高达 83%。2此外,与其他能源相比,来自化石和可再生能源的液化石油气在减少空气污染方面具有巨大的潜力。与固体和液体燃料锅炉(如煤、取暖油、泥炭和生物质)相比,使用液化石油气的锅炉可减少 80-99% 的 PM 排放和 50-75% 的 NOx 排放。液化石油气汽车几乎没有其他有害空气污染物排放。
我在工程团队任职的三年来支持服务器技术的制造和工程是我的增长催化剂。我有四个角色,每个角色都为我提供了创新的机会。我是在构建数据流过程,打击挥发性有机化合物排放还是重新设计我们的服务器以获得最佳的生产性。
全球需求增长和气候变化限制导致可再生能源 (RES) 在能源生产中的份额被整合和最大化。这是减少污染物排放和促进向更清洁未来过渡的关键方面。为了限制化石燃料的使用,并减少污染物排放以限制全球变暖,讨论并实施了许多协议和激励措施。考虑到这一点,可再生能源的份额不断增加。为了支持这一实施,同时为这些间歇性电源提供电力储备,能源存储系统正变得越来越被使用和必要。随着这些变化,氢气的使用越来越多,它是一种可以在不产生温室气体排放 (GGE) 的情况下生产电力的手段。本文介绍了一种具有多种来源的供电系统并分析了其运行情况,该系统包含光伏板、风力系统、燃料电池、氢气发生器、电力和氢气存储系统,可为罗马尼亚一所大学校园的学生宿舍提供电力,并提供生产消费者的可能性。
处理系统由一个 3 单元沉淀池/化粪池组成,其中有 2 个平行通道,固体可在此沉淀。废水流到加药/循环泵站,在那里与一些循环废水混合。然后,废水均匀分布在由细砂和砾石层构成的四个滤床之一上。生活在过滤介质上的自然微生物会代谢和减少有机固体。来自过滤器的水可以再循环回加药/循环泵站并再次过滤或排放到三个渗流单元之一。单元中的可渗透土壤可去除额外的有机废物和悬浮固体。处理过的废水渗入地下水。渗流单元周围有七个监测井,用于评估排放对地下水的影响。定期抽取化粪池中的固体,以防止累积的固体排放到渗流单元。这些固体被视为化粪池,并根据威斯康星州行政法规 NR 113 进行化粪池处置。