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电池存储的技术环境分析-2020.pdf
随着越来越多的可再生能源 (RES) 进入电网，由于 RES 固有的间歇性和不可预测性，高峰时段的供需平衡将成为一个越来越大的挑战。当风能和太阳能发电过剩时，电网级电池可以储存能量，并将其放电以满足传统上由联合循环燃气轮机 (CCGT) 电厂提供的可变峰值需求。本文从技术和环境角度评估了电池储存取代 CCGT 以应对英国当前和未来能源情景 (FES) 的可变峰值需求的潜力。技术分析结果表明，假设电池的尺寸针对国家电网提出的不同供需情景进行了优化，则电池能够分别在 2016 年、2020 年和 2035 年满足总可变峰值需求的 6.04%、13.5% 和 29.1%，而 CCGT 电厂则满足其余需求。具体而言，为了在 2035 年逐步淘汰英国电网中的 CCGT 可变发电，风能和太阳能的电力供应需要增加到国家电网 FES 预测供应量的 1.33 倍。通过简化的生命周期评估 (LCA) 研究和比较了用电池替代 CCGT 的环境影响。LCA 研究的结果表明，如果用电池代替 CCGT，可以减少高达 87% 的温室气体排放，即估计 1.98 MtCO 2 当量，最佳供应量为 29.1%，即 2035 年可变峰值需求。
青藏高原高寒草地植物物种丰富度及其与环境因子和生物量的关系
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耶鲁环境绩效指数 (EPI) 分析
环境绩效指数 (EPI) 是一个旨在建立国际综合环境指数的研究项目。该项目由两所美国大学（耶鲁/纽黑文和哥伦比亚/纽约）联合实施，并由世界经济论坛/达沃斯委托。该研究项目试图促进对各国环境绩效进行定量的跨国比较，目的是增强环境政策的成功条件。它进一步努力补充联合国千年发展目标的环境指标集。EPI 确定了几个核心环境政策类别的分数/目标，并衡量各国实现这些目标的程度。除了发布综合指数和各个国家的分数外，还发布了国家排名。最新发布的 Pilot-EPI（2006 年）将德国排在第 22 位，与工业化国家相比排名较低。本研究基于对数据来源和数据质量的分析以及对综合指数所依据方法的评估，追踪了德国的个别结果。作为评估的一部分，对排名的科学有效性进行了调查。目前，还不能承认已经实现了建立分析合理的定量综合指数的要求。由于综合指数存在显著的方法缺陷和问题，跨国比较对德国的解释力较低。然而，环境绩效指数在短时间内引起了政治和媒体的极大关注，具有重要的积极意义。这种公开曝光有助于确定更多切入点，以在国际层面上就环境领域的跨国数据集发起实质性辩论。关于 EPI 对充分评估德国环境政治和政策的相关性，可以挑出一些关键因素。其中包括单个指标的选择、概念化和权重、数据质量和政策得分。某些政策得分和指标的选择和权重是由要求补充联合国千年发展目标的环境指标集所驱动的。因此，选择首先反映了具有广泛意义的真正全球环境问题。农业补贴）。然而，这样的选择和加权并不能充分反映工业化国家典型的环境问题的具体方面，因此大大降低了 EPI 对德国的解释力。指标数量少以及数据质量低下，无法全面掌握和评估一个国家的环境绩效。所选指标并未反映出许多政策领域的关键环境问题，而这些问题对于德国这样的高度工业化国家而言是备受关注的。这尤其包括质量维度较高的环境问题（例如，与卫生设施和污水处理的质量相比，获得卫生设施的便利性不那么令人担忧）。此外，一些指标的数据来源不明确，指标方法与标准的国家概念化有很大不同（例如区域臭氧），在某些情况下，一些指标概念化的结果在科学上并不合理（例如目前已经有许多国际组织（OECD、EU EEA）的区域跨国指标集，它们提供的方法在评估德国的环境绩效方面更科学，解释力更强。环境绩效指数的相关性基于其明确的政治层面，旨在激发对科学合理的跨国方法和数据集的广泛辩论。在这方面，尽管存在严重的数据质量问题和明显的方法缺陷，但 EPI 凭借其智能公关、杰出的作者团队和客户的结合做出了重大贡献。强烈建议利用媒体和政治关注来进一步推动关于跨国数据和指标发展的科学辩论。
ENVST-UA 400-001（8831）：道德与环境
课程大纲 讲师：Kyle Ferguson，环境研究系兼职教授 电子邮箱：kyle.ferguson@nyu.edu 办公室：285 Mercer Street，902 室 虚拟办公室：Zoom（会议 ID：398 318 6573；密码：420026） 办公时间：周一和周三，下午 12:30–1:30 及预约时间 课程网站：纽约大学课程 > 伦理与环境，第 001 节 [ URL ] 课程描述：环境哲学是一门大学科，涉及形而上学、科学哲学和哲学史的问题，也涉及伦理学、美学和政治哲学等规范领域。本课程主要讨论这些规范领域。从价值理论的一些基本概念开始，我们的目标不是找到具体环境问题的明确解决方案，而是 (i) 提高您的批判性思考能力、仔细阅读的能力以及就环境问题进行良好辩论的能力；(ii) 向您介绍环境哲学中的一些主要争议；(iii) 帮助您对正在讨论的问题形成自己理性而清晰的观点。课程材料：
国家援助报告T＆E-运输与环境
从纯粹的气候角度来看，在欧洲制造一些更强大和有价值的材料也可以减少其碳排放。与目前在中国生产的阴极活性材料相比，欧洲材料的碳足迹降低了12％。镍的本地来源的排放量将比当前的印度尼西亚供应低85-95％，而锂将在中国加工的澳大利亚矿石中提高50％，甚至在DLE的情况下达到负值。总体而言，如果所有电池和阴极都是在欧洲而不是从亚洲进口的，并且当地矿物的潜力得到了充分利用，那么在2030年可以节省以133块泥浆的二氧化碳排放量，可与2022年全智利或捷克共和国产生的排放相媲美。
肿瘤微环境内的抗癌斗士......
在套细胞淋巴瘤 (MCL) 中，巨噬细胞在肿瘤微环境 (TME) 中的作用最近受到关注，因为它们会影响预后和治疗反应。尽管 MCL 肿瘤组织中的巨噬细胞绝对数量很少，但最近的研究结果显示巨噬细胞水平与预后之间存在关联，这与其他淋巴瘤亚型中观察到的趋势一致。M2 样巨噬细胞由 CD163 等标记物识别，有助于血管生成和抑制免疫反应。接受化学免疫疗法和靶向治疗的 MCL 患者的临床试验强调了高水平 M2 样巨噬细胞的不利影响。来那度胺等免疫调节药物可降低 MCL 相关 CD163 + 巨噬细胞的水平并增强巨噬细胞的吞噬活性。类似地，针对 CD47“别吃我”信号的临床方法与抗 CD20 抗体利妥昔单抗相结合，可增强巨噬细胞活性和对 MCL 肿瘤细胞的吞噬作用。嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞等细胞疗法已显示出良好的前景，但仍存在各种挑战，这导致人们对 CAR-巨噬细胞 (CAR-M) 产生了潜在兴趣。当巨噬细胞被招募到 TME 时，它们具有吞噬功能和对微环境变化的反应性等优势，表明当 CAR T 细胞疗法在复杂的 MCL 治疗环境中失败时，它们有可能成为可操纵和可诱导的替代方案。
环境影响评估：桥梁的影响...
目的本研究旨在通过分析在Kénitra的Idrissi医院进行的1,416例病例（2019-2023）记录的1,416例病例，以阐明摩洛哥新生儿痛苦的流行病学和人体测量值。对APGAR评分，出生体重和胎儿方面的结果分析表明，足月出生的优势（81.9％），胎儿体重主要在2,600至3,600克（50.8％）之间。然而，很大一部分新生儿需要在出生时复苏（85.2％），表明围产期并发症的患病率很高。低于APGAR的得分在1分钟，有58.6％的新生儿得分小于6，这突显了密集的新生儿监测的重要性。此外，医疗干预措施的分布表明，有67.4％的交货需要进行干预措施，例如会造术或剖腹产，这反映了主动管理产科风险。此外，逻辑回归模型确定了与新生儿复苏的需求相关的关键因素，例如产妇年龄，活婴儿的数量，1分钟的Apgar评分和新生儿体重。结论这些结果强调了严格的产前监测的重要性，特别是对于被确定为处于危险的怀孕而言，以防止新生儿痛苦。
环境
或微生物本身就是独特的。i个个体的独特性是多样性的基础：由生物体显示。dife的地方，例如山丘，森林，陆地或海面，在不同的地方有自己的典型类型的动植物（植物）和动物区系（Animas一起称为Biota。生活世界充满了巨大的分歧，这对于环境的可持续性至关重要。“生物多样性”一词是由哈佛科学家E.O W在1985年创造的。它是指所有酸的生物体之间的变异性，包括陆地和水生（淡水和垫子生态系统）。生物多样性可以定义为植物，动物和微生物物种Mlix之间的变异性。他们击败的基因，即它们的复杂生态系统，有助于建立到生活环境中。在地球上以独特性的独特性，使生命的多种多样的变化，瓦特进化了数百万年，显示了苦难生命形式之间的可变性。它包括生态体的数量和频率
1型糖尿病的病理生理学中的基因环境相互作用
1型糖尿病（T1D）是一种复杂的代谢自身免疫性疾病，会影响全球数百万个个体，并且通常会导致显着的合并症。然而，自身免疫和疾病发作的精确触发因素仍未完全阐明。本综合观点文章综合了基因环境相互作用在T1D病理生理学中的累积作用。遗传学在T1D易感性中起着显着的作用，特别是在主要的组织相容性复合物（MHC）基因座和组织蛋白酶H（CTSH）基因座。除了遗传学外，环境因素（例如病毒感染，农药暴露和肠道微生物组的变化）与T1D的发展有关。肠道微生物组的改变会影响粘膜完整性和免疫耐受性，从而通过分子模仿和调节肠道免疫系统来增加肠道渗透性，从而通过自身免疫性诱导增加T1D的风险。HLA II类单倍型对T1D发病率有已知作用可能与肠道微生物组的变化直接相关，但恰恰是肠道微生物组的影响如何变化，以及这些变化如何引起T1D需要进一步研究。假设这些基因环境相互作用通过表观遗传学变化（例如DNA甲基化和组蛋白修饰）提高对T1D的敏感性，从而依次改变了基因表达。有必要确定针对这些表观遗传修饰的新干预措施的有效性，例如“ Epidrugs”，这将为T1D有效管理提供新的途径，从而改善受影响的个体的生活质量及其家人及其家人/护理人员。
视觉导航的体积环境表示
Vision语言导航（VLN）要求代理在基于视觉观察和自然语言说明的3D环境中导航。很明显，成功导航的关键因素在于全面的场景理解。以前的VLN代理使用单眼框架直接提取透视视图的2D特征。虽然很简单，但他们为捕获3D几何和语义而努力，导致部分不完整的环境代表。为了实现具有细粒细节的全面3D表示，我们引入了体积环境（VER），将物理世界脱氧于结构化的3D细胞中。对于每个单元格，通过2D-3D采样将多视图2D特征归纳到如此统一的3D空间中。通过对VER的粗略到纤维特征进行推断和多任务学习，我们的代理人可以共同预测3D占用率，3D房间布局和3D边界框。基于在线收集的vers，我们的代理构成了体积状态估计，并构建情节内存以预测下一步。实验结果表明，我们从多任务学习的环境表示导致了VLN的可观绩效提高。我们的模型在VLN基准（R2R，Reverie和R4R）之间实现了最新的性能。