与其他编程语言的集成。第 4.1.1 节讨论了建模工具和其他编程语言的选择。第 4.1.3 节和 4.1.4 节分别讨论了众包数据的整合和关键位置的识别。最后的建议和结论在第 8 章中。 4.1.1. 建模工具和软件 用于开发模型、对数据进行地理处理和实施为整合土地覆盖变化和堵塞数据而开发的方法的研究中使用的建模工具或软件产品如下所示。 HEC-HMS 和 HEC-RAS 美国陆军工程兵团 (USACE) 的水利工程中心 (HEC) 开发了用于集水区水文建模的水文建模系统 (HMS) 软件和用于河流网络和洪泛区水动力学建模的河流分析系统 (RAS) 软件。这两种软件产品都是免费软件,可以下载。友好的用户界面和对复杂集水区和河流进行建模的能力使得这些软件产品在水建模者群体中广受欢迎。HEC-HMS 是一个概念模型,具有不同的组件,代表集水区中的过程,并相互关联以保持系统中的水平衡。它提供了许多不同的方法来计算损失、变换水文图和通过河流路由水文图。该软件还有一个扩展(HEC-GEO-HMS),用于处理盆地模型,该模型描述了 HEC-HMS 中集水区的物理特性。研究区域的水文建模是在 HEC-HMS 上完成的。HEC-RAS 是一个数值模型。其 5.0.3 版本具有求解 1D、耦合 1D/2D 和完整 2D 的能力。在 2D 中,有两个选项:使用浅水方程的完整解或使用浅水方程的扩散波近似。用户友好的界面以及标记结构化或非结构化网格和子网格测深的可能性使其成为复杂网络建模的宝贵选择。使用全动量方程在 HEC-RAS 上对研究区域进行了水动力学建模。HEC-RAS 和 HEC-HMS 有一个通用的程序,即将输出结果存储在称为 HEC-DSS 的数据库中。这些软件还可以从 DSS 文件中读取输入数据。它们之间的集成是通过将 HEC-HMS 的输出存储在 DSS 中并从 DSS 读取数据以输入 HEC-RAS 来完成的。详细信息请参见第 5.3 节。MATLAB 和 Python 编程语言使用一种编程语言来探索 HEC-HMS 和 HEC-RAS 中的文件,以便将数据从一个软件传输到另一个软件,并将众包数据合并到 HEC-RAS 和 HEC-HMS 中。为了整合土地覆盖数据,需要对土地覆盖图进行地理处理。处理是在 ArcGIS 中完成的。为了实施关于土地覆盖数据整合的方法,ArcGIS 中的流程已实现自动化。ArcGIS 基于 Python 编程语言,可以完成以下流程
1累积效应是由与其他过去,现在和未来的人类行为结合起来的环境的变化。从环境管理的角度来看,‘累积效应是可能单独产生的独立决策的最终结果,但共同构成了意外或意外的效果”(Antoniuk等人。2009b)。
向碳中性能源系统的过渡需要确定在社会层面上最佳的解决方案,但是,市场参与者在不同的逻辑下运作,其中每种单独的投资选择都需要显示业务经济可行性。因此,尽管有能源系统分析建模工具,可以通过最小化国家或区域能源系统成本来确定一般社会的最佳过渡路径,但还需要对工具进行建模工具,以更加关注能源系统参与者及其投资考虑,并受到经济和技术环境的影响。建模工具EnergyPro是在过去的几十年中开发和进化的后一种类型,以帮助评估能量系统中不同能量单位的可行性,但也可以对较大的复杂系统进行建模。本文介绍了EnergyPro,重点是其系统理解和一般模型特征,并根据分析编程或混合整数线性编程对其两种优化方法进行详尽的了解。最后,提供了与其他模型的比较以及对学术文献中其特征和应用的审查。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
本作品由美国国家可再生能源实验室撰写,该实验室由可持续能源联盟有限责任公司运营,为美国能源部 (DOE) 服务,合同编号为 DE-AC36-08GO28308。资金由美国能源部能源效率和可再生能源办公室 (EERE) 根据太阳能技术办公室 (SETO) 和先进材料和制造技术办公室 (AMMTO) 协议提供。本文表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留;出版商在接受发表本文时,即承认美国政府保留非独占、已付费、不可撤销的全球许可,可以出于美国政府目的出版或复制本作品的已出版形式,或允许他人这样做。
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从排放到地表水的含水层中抽水的地下水可以降低液压连接的地表水的流量和水位。这可能会耗尽可用于分配的地表水的量,可能会影响现有的地表水权,并且当流量低于最低环境流量需求(EFN)时,可能会损害水生健康。增加井和溪流或地表水之间的距离并不一定会减少地表水消耗的影响,而只是随着时间的推移延迟了影响,有时会延迟影响。地下水资源的可持续分配和保护水生栖息地的保护需要了解水井和地表水资源之间的液压连通性。现有的含水层打字系统为省份将SW-GW互动广泛分类提供了基础。
为了实现气候目标,未来的能源系统必须严重依赖风能和光伏 (PV) 等可变可再生能源 (VRES)。随着 VRES 份额的增加,灵活性以及不同灵活性选项的智能相互作用等主题变得越来越重要。分析灵活性选项和增强未来能源系统设计的一种方法是使用能源系统建模工具。尽管存在各种可公开访问的模型,但并没有明确的评估来评估这些工具中如何体现灵活性。为了弥补这一差距,本文提取了灵活性表示的关键因素,并引入了灵活性和影响因素的新分类。为了评估当前的建模状况,我们向开放能源建模工具的开发人员发送了一份调查问卷,并使用新推出的开放 ESM 灵活性评估工具 (OpFEl) 进行分析,这是一种开源评估算法,用于评估工具中不同灵活性选项的表示。结果显示,各种不同的工具涵盖了灵活性的大多数方面。可以看出,出现了包括部门耦合元素的趋势。然而,当前模型中仍未充分体现储能和网络类型灵活性以及涉及系统运行的方面,应更详细地纳入其中。没有一个模型能够高度涵盖所有类别的灵活性选项,但通过软耦合将不同模型组合起来可以作为整体灵活性评估的基础。这反过来又可以基于 VRES 对能源系统进行详细评估。
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府、其任何机构及其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证,或承担任何法律责任或义务,亦不保证其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定的商业产品、流程或服务,并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或偏爱。本文表达的作者的观点和意见不一定表明或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
途径启动和实施 NICE TA 943 所需的其他启动。该模型可以估算这些元素中的每一个 - 参见幻灯片 17-19 • 您计划使用的 HCL 系统组合 - 参见幻灯片 20。• 还有其他可选输入用于生成预先填充的输出。如果需要,服务可以审查和更新这些假设以符合当地经验。这些在幻灯片 21-26 中描述。• 本节的其余部分包括设置模型以供新服务使用的分步说明。• 为准备填充模型,建议您观看以下介绍视频并下载和查看模型模板,这两个模板都托管在南伦敦健康创新网络的网站上。
摘要 有效且高效的卫生供应链在实现健康成果方面发挥着至关重要的作用,它确保人们能够获得优质的卫生服务。然而,在许多中低收入国家,向服务提供点供应卫生商品的过程复杂且成本高昂。因此,政府和合作组织往往有兴趣了解如何更经济高效地设计其卫生供应链。公共和私人市场上有几种建模工具可以帮助评估供应链效率并确定供应链设计改进。这些工具通常能够为用户提供非常精确的成本估算,但它们通常使用专有软件并需要详细的数据输入。这可能会导致分析过程相当冗长且昂贵,这可能会让许多决策者望而却步,尤其是在供应链设计过程的早期阶段。对于许多用例,例如宣传、通知研讨会和技术会议以及缩小初始设计选项,决策者可能经常愿意牺牲一些细节和准确性以换取更快、更低成本的分析结果。据我们所知,目前还没有公开可用的工具可以快速、高级地估算不同供应链设计的成本和效率。为了弥补这一差距,我们设计并测试了一个基于 Excel 的快速供应链建模 (RSCM) 工具。我们的评估表明,尽管需要的数据要少得多,但 RSCM 工具可以生成与其他常见分析和建模方法类似的成本估算。此外,为了更好地了解 RSCM 工具如何与现实世界的流程和决策时间表保持一致,我们使用它来指导安哥拉正在进行的免疫供应链重新设计。对于上面描述的用例,我们认为 RSCM 工具满足了对更快、更便宜的方式来确定更具成本效益的供应链设计的重要需求。