这些链接在农业和粮食系统中甚至更强。生物多样性损失与食品系统紧密相关,这对生态系统和人类福祉都引起了重大关注。尽管生物多样性对于维持粮食系统的重要性很重要,但全球粮食系统是生物多样性损失的主要驱动力。农业,尤其是在过去的50年中,它是栖息地损失的主要驱动力,占全球所有土地利用变化的80%,主要是通过自然生态系统用于作物生产和牧场的转换。4影响生物多样性的栖息地丧失和分裂在生物群落和地理之间可能有很大差异。5然而,在65%的陆地生态系统中,土地利用压力与生物多样性完整性的丧失相关,超过了地球边界框架中生物多样性的“安全操作空间”的阈值6。7
一致气候缓解,适应和生物多样性的承诺和策略采用了整体方法,从而允许不同的承诺和策略相互加强。以这种方式,考虑到NBSAP中确定的生物多样性优先级,可以更新或计划NDC和小睡,反之亦然。第二,在孤岛中计划和更新NDC,小睡和NBSAP可能会导致零散的努力,并可能导致权衡,重复工作或不适(请参阅Box 2)。对当前和未来的气候以及生物多样性的风险和脆弱性有清晰的了解可以为气候和生物多样性行动的识别和实施提供信息。这意味着确保选定的缓解和适应措施对生物多样性不利,并对当地社区产生不利影响;同时,确保所选的生物多样性行动是“气候知情的”,即,考虑到当前和未来的气候对生态系统和生物多样性的影响被考虑在内,并最大程度地提高了它们的缓解和缓解和适应性。
迫切需要国际气候制度,以更好地了解实施气候政策和行动以刺激雄心勃勃的气候缓解和适应行动的含义。全球气候变化制度将通过学习和分享实际和具体的例子的学习和共享经验以及有关实施来自发展中国家和小岛地区的响应措施的影响的案例研究而受益。该案例研究的目的是通过提供对全球和国内响应措施的影响的见解,并确定对实施响应措施的实施影响的可能的意外积极和负面溢出,来支持知情的政策制定。该研究利用了一个基于两个可计算的一般平衡(CGE)模型的工具包,这些工具包是定量评估工具,这些工具被广泛用于包括联合国,世界银行和欧洲委员会在内的国际组织。CGE影响评估的发现补充了其他定量和定性工具的见解,以告知政策过程,以实现有效和公正的过渡。尽管仅对全球排放量贡献很小的比例,但加纳和印度尼西亚以两种方式容易受到气候变化的影响。首先,这些国家面临不利气候趋势和极端天气事件的高昂适应成本。第二,对加纳化石燃料出口收入的依赖以及印度尼西亚的化石燃料进口表明,这些经济可能容易受到由气候反应措施引起的世界燃料市场变化的影响,尽管以不同的方式。这在加纳可能会带来特殊的后果,即石油收入为包括教育在内的许多公共部门活动提供资金(Oteng等,2024)。这项研究补充了先前关于马尔代夫反应措施的影响的工作:一个国家完全依赖化石燃料进口。加纳和印度尼西亚已承诺,作为其全国确定的贡献的一部分,大大减少了2030年的排放。NDC文件中概述了一系列国内响应措施,包括扩大可再生能源并提高能源效率。将在本研究中检查选择国内反应措施的影响。将使用与国家政府和利益相关者的参与方法来开发案例研究,以确定经济体中相关的政策,场景和经济特征。一个重要的输出是创建国家模型来影响响应措施的影响,以增强国家进行自己评估的能力。将采用用户界面来培训相关
西北城市区域(德里/伦敦德里、斯特拉班和多尼戈尔)、中西南增长区域(弗马纳和奥马区议会、中阿尔斯特区议会和阿马市、班布里奇和克雷加文自治市议会)
摘要本文研究了童工与教育成就之间的关系,并探讨了有害和无害的农业可可工作之间的区别。我们对2018年在加纳和科特迪瓦的可可成长地区上学的3,338名儿童进行了次要分析。为了解决有害和无害的童工之间的差异,我们通过危险活动参与来完成由儿童完成的工作。然后对这些童工群体进行建模,以抵制教育成就,该童工是否由孩子是否需要重复班级定义。然后,我们进行了调解分析,以评估伤害是否介导这种关系。我们的结果表明,与非危害劳动相比,危险童工增加了重复班级和与工作有关的伤害的几率。也发现,危险童工对学术成就的影响也被与工作有关的伤害介导了14%。教育成就与危险劳动活动和伤害的几率有关,而不是仅仅参与农业劳动的行为。基于有害工作的强大措施的计划将为面临最大风险的儿童提供更好的保护,并可能为涉及益处与童工风险的全球辩论提供信息。
摘要:在海洋工程领域和海底结构的维护领域中,准确的下距离定量起着至关重要的作用。然而,由于向后散射和特征降解,这种测量的精度通常在水下环境中受到损害,从而对视觉技术的准确性产生不利影响。在应对这一挑战时,我们的研究引入了一种开创性的水下对象测量方法,将图像声纳与立体声视觉结合起来。这种方法旨在用声纳数据来补充水下视觉特征检测的差距,同时利用Sonar的距离信息进行增强的视觉匹配。我们的方法论将声纳数据无缝地集成到立体声视觉中使用的半全球块匹配(SGBM)算法中。这种集成涉及引入一个新型的基于声纳的成本术语并完善成本汇总过程,从而提高了深度估计的精度,并丰富了深度图内的纹理细节。这代表了对现有方法的实质性增强,尤其是在针对亚偏度环境下量身定制的深度图的质地增强中。通过广泛的比较分析,我们的方法表明,测量误差大大减少了1.6%,在挑战水下场景方面表现出了巨大的希望。我们算法在生成详细的深度图中的适应性和准确性使其与水下基础设施维护,勘探和检查特别相关。
汉密尔顿市位于伊利、中立、休伦-温达特、豪德诺索尼和密西沙加的传统领土上。这片土地属于“一勺一盘贝壳带契约”的管辖范围,这是豪德诺索尼和阿尼希纳贝克之间达成的一项协议,旨在共享和照料大湖周围的资源。我们进一步确认,这片土地属于 1792 年王室与信用第一民族密西沙加人之间的“湖间购买”的管辖范围。
Zhao 等 [45] 2013 年基准 BRATS 数据 Patch-wise 卷积神经网络 总体 (0.81) 准确率 Manic 等 [46] 阐述了基于萤火虫的灰度图像分割方法