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World File Search System地下水
使用分布式温度传感定位和量化地下水地表水连接
海军优势 使用光纤 DTS 技术可为海军带来多种潜在优势。首先，它是唯一能够高分辨率识别大面积渗漏的技术。这可验证并改进地下水和污染物运输模型。它可精确定位值得关注的区域并排除渗漏程度极低或没有渗漏的区域。例如，最近一项 50 英亩的 DTS 研究发现，渗漏发生在不到 5% 的场地面积内。这种高分辨率数据可提高后续调查的成本效益，并让监管机构更加确信该场地的特征已得到充分描述。
地下水：流离失所和迁移情况中气候变化适应的弹性资源
地下水是一种独特的资源，约占地球2所有液体淡水的99％，并有可能为社会提供社会，经济和环境利益和机会。它在全球所有饮用水中占50％，约40％的水用于灌溉农业，而工业3所需的水的30％。由于含水层的较大储水和自然处理过程，地下水可以缓冲降雨模式的季节性变化，而气候变化模型预测。因此，当作为综合水资源管理（IWRM）4计划的一部分进行有效管理时，它可以支持气候变化的适应，以优化其潜力并确保其可持续性。地下水可以为可持续发展目标（SDG）做出贡献：它可以为所有人提供清洁的水和卫生设施（SDG 6）；与地表水相比，它提供了可靠的替代资源，从而有助于气候变化适应（SDG13）。它还通过维持河流的基础并防止土地沉降和海水侵入来维持陆地生态系统（SDG 15）（SDG 15）。
跳入网格：欧洲地下水栖息地类型的生物多样性热点
生物多样性热点通常通过基于网格的分析来识别，尽管网格包含不同的栖息地，从而阻碍了评估哪种HABI TAT类型的潜力，以说明分配给网格的保护优先级。在这项研究中，我们旨在识别地下水栖息地量表的欧洲Stygobitic Copepoda harpacticoida的保护主要热点。基于六个生物多样性指标，使用了一种多项式方法：物种丰富度，流行性，进化起源，系统发育稀有性，分类学区别，栖息地特异性。基于统计数据Getis-ord Gi*的热点分析被用来比较局部与每个指标的全球平均值，以识别保守的热点。用于进行分析的操作单位是地下水栖息地类型，以便从Habi Tat的变异性方面收集所有可能的空间占用模式。突出显示了造型性甲壳类甲状腺类的生物多样性热点：1）比利牛斯山脉（西班牙和法国），2）2）犹太人（法国），3）高山弧（法国，瑞士，意大利和意大利），向南向南倾斜了河流的平原和北部的dinaresian dinarride（4）。罗马尼亚的喀尔巴阡山脉和巴尔干山脉，在保加利亚西部和马其顿西北部之间的边界，6）迪纳尔阿尔卑斯山（从克罗地亚到阿尔巴尼亚），7）7）撒丁岛岛，8），一个地区，一个欧洲中部欧洲的地区，拥抱丹麦，荷兰和德国。 许多热点都包含多种栖息地类型。突出显示了造型性甲壳类甲状腺类的生物多样性热点：1）比利牛斯山脉（西班牙和法国），2）2）犹太人（法国），3）高山弧（法国，瑞士，意大利和意大利），向南向南倾斜了河流的平原和北部的dinaresian dinarride（4）。罗马尼亚的喀尔巴阡山脉和巴尔干山脉，在保加利亚西部和马其顿西北部之间的边界，6）迪纳尔阿尔卑斯山（从克罗地亚到阿尔巴尼亚），7）7）撒丁岛岛，8），一个地区，一个欧洲中部欧洲的地区，拥抱丹麦，荷兰和德国。许多热点都包含多种栖息地类型。热点在欧洲南部的欧元中显示出明显的空间分布，在该空间分布中，它们的分布主要向南分布至第45平行，这与先前的研究中的重申性观察到了。采用离散的地下水栖息地类型作为工作空间单位而不是网格，可以有效地解决造型豆次甲状腺癌物种有效地居住的位置，并有可能更精确地介入以保护它们及其栖息地。
社区参与计划更新退伍军人管理局 2 号站点地下水更新
海军部 (DON) 邀请公众参加信息会议，会议内容包括海军在阿拉米达角清理计划的最新进展和介绍。由当地社区、海军、联邦和州监管机构代表组成的修复咨询委员会 (RAB) 成员将出席会议。鼓励公众随时了解阿拉米达角的环境清理情况。
公共供水系统卫生调查指导手册；受直接影响的地表水和地下水（GWUDI）
ANSI/NSF 美国国家标准协会/国家卫生基金会 ASME 美国机械工程师学会 AWWA 美国水务协会 CCP 综合修正程序 CFR 联邦法规 CPE 综合性能评估 CT 残留消毒剂浓度乘以与水接触时间（停留时间） CTA 综合技术援助 D/DBP 消毒剂/消毒副产物 DHS 卫生服务部 EPA 环境保护署 GAC 颗粒活性炭 GIS 地理信息系统 GLUMRB 大湖区密西西比河上游委员会 GREP 一般推荐工程规范 GWR 地下水规则 HAA 卤乙酸 IESWTR 临时加强地表水处理规则 MCL 最高污染物水平 M-DBP 微生物消毒剂/消毒副产物 NODA 数据可用性通知 NSF 国家卫生基金会 O&M 操作和维护 SDWA 安全饮用水法案 SWTR 地表水处理规则 TCR 总大肠菌群规则 TDT 理论停留时间 THM三卤甲烷 TTHM 总三卤甲烷 TNRCC 德克萨斯州自然资源保护委员会 UFTREEO 佛罗里达大学环境职业培训、研究和教育 USGS 美国地质调查局 VOC 挥发性有机污染物 WFI 水设施清单 WHPA 井口保护区
公共供水系统卫生调查指导手册；受直接影响的地表水和地下水（GWUDI）
ANSI/NSF 美国国家标准协会/国家卫生基金会 ASME 美国机械工程师学会 AWWA 美国水务协会 CCP 综合修正程序 CFR 联邦法规 CPE 综合性能评估 CT 残留消毒剂浓度乘以与水接触时间（停留时间） CTA 综合技术援助 D/DBP 消毒剂/消毒副产物 DHS 卫生服务部 EPA 环境保护署 GAC 颗粒活性炭 GIS 地理信息系统 GLUMRB 大湖区密西西比河上游委员会 GREP 一般推荐工程规范 GWR 地下水规则 HAA 卤乙酸 IESWTR 临时加强地表水处理规则 MCL 最高污染物水平 M-DBP 微生物消毒剂/消毒副产物 NODA 数据可用性通知 NSF 国家卫生基金会 O&M 操作和维护 SDWA 安全饮用水法案 SWTR 地表水处理规则 TCR 总大肠菌群规则 TDT 理论停留时间 THM三卤甲烷 TTHM 总三卤甲烷 TNRCC 德克萨斯州自然资源保护委员会 UFTREEO 佛罗里达大学环境职业培训、研究和教育 USGS 美国地质调查局 VOC 挥发性有机污染物 WFI 水设施清单 WHPA 井口保护区
公共供水系统卫生调查指导手册；受直接影响的地表水和地下水（GWUDI）
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公共供水系统卫生调查指导手册；受直接影响的地表水和地下水（GWUDI）
ANSI/NSF 美国国家标准协会/国家卫生基金会 ASME 美国机械工程师学会 AWWA 美国水务协会 CCP 综合修正程序 CFR 联邦法规 CPE 综合性能评估 CT 残留消毒剂浓度乘以与水接触时间（停留时间） CTA 综合技术援助 D/DBP 消毒剂/消毒副产物 DHS 卫生服务部 EPA 环境保护署 GAC 颗粒活性炭 GIS 地理信息系统 GLUMRB 大湖区密西西比河上游委员会 GREP 一般推荐工程规范 GWR 地下水规则 HAA 卤乙酸 IESWTR 临时加强地表水处理规则 MCL 最高污染物水平 M-DBP 微生物消毒剂/消毒副产物 NODA 数据可用性通知 NSF 国家卫生基金会 O&M 操作和维护 SDWA 安全饮用水法案 SWTR 地表水处理规则 TCR 总大肠菌群规则 TDT 理论停留时间 THM三卤甲烷 TTHM 总三卤甲烷 TNRCC 德克萨斯州自然资源保护委员会 UFTREEO 佛罗里达大学环境职业培训、研究和教育 USGS 美国地质调查局 VOC 挥发性有机污染物 WFI 水设施清单 WHPA 井口保护区
2023地下水和地表水基线监测工作计划附录是红魔矿
Revision: 06 Effective Date: This version Section Justification Changes 2.15 Required Updated reference 3 Required Added link to CHP/QM/standard SOP 6 Required Delete references to the bubbler system 6 Required Added description of the 2600 system 10.1/10.2 Required Updated and added links to SDS/CHP 11.4 Required Added link to QM 14.3 Required Corrected the recipe for the preparation of 0.2N BrCl 14.8 Required Updated NIST 1641 Standard （D到E）。14.8/9更新了有关标准的收据，准备和存储的信息，并添加了链接到新的标准SOP。重新分配的部分。14.9所需的添加了HNO3和RINSE 17所需的需要替换算法，参考SOP2822 19.3所需的重新命名以澄清MD的不需要19.14所需的19.14添加了结转部分。仅在样品超过200 ng/l之后需要空白。
使用机器学习算法和孟加拉国气候变化方案的未来地下水潜力映射
该研究的目的是根据机器学习算法和气候变化方案来估计未来的地下水潜在区域。14个参数（即曲率，排水密度，坡度，粗糙度，降雨，温度，相对湿度，谱系密度，土地使用和土地覆盖，一般土壤类型，地质学，地质学，地形学位置（TPI），地形湿度（TWI）用于开发机器学习量学算术。使用三种机器学习算法（即人工神经网络（ANN），逻辑模型树（LMT）和逻辑回归（LR））用于识别地下水潜在区域。根据ROC曲线选择了最佳拟合模型。代表性浓度途径（RCP）为2.5、4.5、6.0和8.5降水的气候场景，用于对未来的气候变化进行建模。最后，基于最佳的机器学习模型和未来的RCP模型，在2025、2030、2035和2040年确定了未来的地下水潜力区。根据发现，ANN比其他两个模型显示出更好的准确性（AUC：0.875）。ANN模型预测，土地的23.10％处于非常高的地下水潜力区域，而33.50％的地下水潜在区域则为33.50％。该研究在不同的气候变化方案（RCP2.6，RCP4.5，RCP6和RCP8.5）下预测降水值的2025、2030、2035和2040使用ANN模型，并使用ANN模型显示每个场景的空间分布图。最后，为将来的地下水潜在区域生成了16个场景。政府官员可以利用该研究的结果为国家一级的水管理和规划提供基于证据的选择。