AI 人工智能 ANN 人工神经网络 ASA 应用科学协会 ATM 应用技术与管理 BEP 反向误差传播 BFHYDRO 边界拟合流体动力学模型 CRADA 合作研究与开发协议 DSS 决策支持系统 EFDC 环境流体动力学规范 EIS 环境影响声明 FCFWRU 佛罗里达州鱼类与野生动物合作单位 GaEPD 佐治亚州环境保护部 GPA 佐治亚州港务局 GUI 图形用户界面 LMS Lawler、Matusky 和 Skelly ME 平均误差 MLP 多层感知器 MSE 均方误差 M2M 模型到沼泽应用 NWIS 国家水信息系统 OLS 普通最小二乘法 PME 百分比模型误差 psu 实用盐度单位 Q 流量 RMSE 均方根误差 R 2 判定系数 SISO 单输入单输出 SNWR 萨凡纳国家野生动物保护区 SSE 误差平方和 SSR 状态空间重建 USACOE 美国陆军工程兵团 USFW 美国鱼类与野生动物管理局 USGS 美国地质调查局 WASP7 水资源评估与模拟程序 - 第 7 版 WES 水道美国陆军工程兵团实验站 WL 水位 XWL 潮汐范围
经理需要知道如何由于气候变化而减轻流水温度(WT)的上升。这需要确定影响热状态的环境驱动因素并确定干预措施最有效的空间区域。我们假设(i)一组降低热敏感性的环境因素可能会影响极端的热事件,并且(ii)这些因素所起的作用在空间上有所不同。为了检验这些假设,我们(i)确定了哪些环境变量据报道是受影响最大的WT,并且(ii)确定了这些环境变量影响WT的空间尺度。到此为止,多尺度环境变量的影响,即土地覆盖,地形(频道坡度,高度),氢形态学(通道辛格斯特,水位,水位,水位,水位,水位,基地索引)和遮阳条件,对三种模型变量(日热敏感性)进行分析,并在三个模型中进行了热能敏感性,以及热量敏感性) Georges等。(2021)极端事件中每日最大WT的时间热动力学。值是在六个空间尺度上计算的(整个上游集水区和相关的1 km和2 km的圆形缓冲液,以及在流的每一侧,带有相关的1 km和2 km的圆形缓冲液)。该期间被认为是Georges等人确定的夏季期间的17天。(2021)基于WT数据,每10分钟测量7年(2012 - 2018年),在92个测量位点。地点均匀地位于整个Wallonia(比利时南部)水文网络。结果表明,阴影,基本流量指数(地下水影响的代理),水位和流域面积是影响热敏感性的最显着变量。由于拥有有限财务和人力资源的经理只能对几个环境变量作用,因此我们主张恢复和保存植被覆盖范围,以限制水道上的太阳辐射,作为一种具有成本效益的解决方案,以降低热敏感性。此外,由于我们的结果表明,较大的管理量表在降低对极端事件的热敏感性方面,应策略性地促进小空间量表(50 m河岸缓冲区)的管理(50 M河岸缓冲区)。
美国国家海洋局 (NOS) 业务海洋产品和服务中心 (CO-OPS) 收集和分发水位和洋流的观测和预测,以确保安全、高效和环保的海上贸易。该中心提供支持 NOS 战略计划任务要求所需的水位和沿海洋流产品集,并协助提供 NOAA 其他战略计划主题所需的业务海洋数据/产品。该中心管理国家水位观测网络 (NWLON) 和美国主要港口的物理海洋实时系统 (PORTS™) 国家网络。该中心:制定水位和洋流数据收集和处理标准;收集和记录用户需求,作为所有后续计划活动的基础;设计新的和/或改进的海洋观测系统;设计软件以提高 CO-OPS 的数据处理能力;维护和操作海洋观测系统;执行业务数据分析/质量控制;并制作/传播海洋产品。
美国国家海洋局 (NOS) 业务海洋产品和服务中心 (CO-OPS) 收集和分发水位和洋流的观测和预测,以确保安全、高效和环保的海上贸易。该中心提供支持 NOS 战略计划任务要求所需的一套水位和沿海洋流产品,并协助提供 NOAA 其他战略计划主题所需的业务海洋数据/产品。该中心管理国家水位观测网络 (NWLON) 和美国主要港口的国家物理海洋实时系统 (PORTS™) 网络。该中心:为水位和洋流数据的收集和处理制定标准;收集和记录用户需求,作为所有后续计划活动的基础;设计新的和/或改进的海洋观测系统;设计软件以提高 CO-OPS 的数据处理能力;维护和操作海洋观测系统;执行操作数据分析/质量控制;并制作/传播海洋学产品。
河流和水库细菌群落是河流生物群落和生态系统结构的最基本部分,在河流生物过程中起着重要作用。然而,尚不清楚高度调节的大坝水库如何影响土壤和沉积物细菌群落。在三个峡谷储层(TGR)的过渡部分中,使用Illumina Miseq测序研究了细菌群落的时间分布模式。总共有106,682个特征属于细菌王国,包括95个门,228个类别,514个订单,871个家庭,1959年属和3,053种。具有水位调节,香农多样性指数和观察到的物种差异很大,辛普森偶数没有显着差异。在高水位时期(10月)和低水位时期(6月),proteeobacteria,Acidobacteri和Chloroflexi都是最丰富的门。虽然基于PCA图和Circos图,微生物群落结构已发生了很大变化。lefse方法用于识别分类的细菌类群,低水位和高水位时期之间存在明显的丰度差异。KOS(KEGG矫正)途径富集分析,以研究组中的功能和相关代谢途径。在某种程度上可以推断,水位法规通过影响微生物群落的代谢影响社区的成长。
摘要 — 随着对电力的需求和对电力系统灵活性的需求不断增长,开发更可靠、更清洁的能源来在最需要的时候发电至关重要。潮汐泻湖通过在潮汐驱动的海边水位和由流经结构的水流控制的盆地内部水位之间创造人工水头差来产生可再生电力。根据海水水位,可以控制潮汐泻湖的发电量,即随时间转移发电量。本文旨在研究潮汐泻湖在电价波动下的运行情况。通过开发潮汐泻湖的最佳运行模型,优化了潮汐泻湖在日前批发电力市场中的调度,以实现最大利润。以仅在退潮时发电的斯旺西湾潮汐泻湖为例进行研究。结果表明,通过利用潮汐泻湖提供的灵活性,它们可以在日前市场中获得更高的利润,并为能源系统提供灵活性,尽管它们的总发电量会减少。
① 累积水处理状况 ・ 累积水处理能力方面,共处理了约 95,420 吨(截至 9 月 18 日),一周平均可用率为 83%(截至 9 月 18 日)。 ・ 累积水位达到目标水位(O.P. 3,000)。 换言之,累积水总量已达到能够承受暴雨以及处理设施长期停运的程度(9 月 11 日)。 ・ 铯处理设施的去污系数*在 Kurion – Areva 装置中为 10 6(截至 8 月 9 日),在 SARRY 中为 10 5(截至 9 月 1 日)。