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摘要：降雨流量对于有效的水文学和水资源管理至关重要。因此，这项研究的目的是评估
摘要：降雨流量对于有效的水文学和水资源管理至关重要。因此，这项研究的目的是评估尼日利亚Akwa Ibom州恩扬溪（Enyong Creek）的降雨流趋势，利用每日降雨，河流排放和从2018年至2023年收集的温度数据的每日水电学数据，并通过矢量自动访问（VAR）模型对数据进行建模。结果表明，VAR模型成功捕获了排水（WD），降雨（RF）和平均温度（AVE.TEMP）之间的动态关系。方程式揭示了过去值对每个变量当前状态的影响。相关矩阵和图形表示已确认的模型充分性。验证结果证明了模型的准确性，模型R平方值为0.8781表明相关性很强。开发模型的评估的性能测量表明平均平均误差（MAE），均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）值分别为5.5066、6.7831和7.4203，揭示了令人满意的精度和精度。从这项研究中得出的信息为政府官员，政策制定者和计划者提供了宝贵的见解，以准确的洪水预测，紧急管理，土地使用计划和基础设施开发doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i1.4开放式策略，由jasem propplectials出版： Ajol。这些文章在出版后立即在全球范围内发布。版权策略：©2024作者。（2023）。J. Appl。不需要特别的许可才能重用Jasem发表的全部或部分文章，包括板，数字和表。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International（CC-By-4.0）许可证的条款和条件分发的开放式文章。，只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：Augustine，C。U； Ahaneku，I。E； AWU，J.I。尼日利亚Akwa Ibom State的Enyong Creek的降雨流动趋势。SCI。 环境。 管理。 28（1）27-35日期：收到：2023年12月10日；修订：2024年1月11日；接受：2024年1月21日发表：2024年1月30日关键字：降雨流趋势，矢量自回旋，河流排放，洪水预测的降雨流向流的随机建模在水文和水资源管理中起着关键作用。 随机降雨流动的流动建模涉及使用概率和统计方法来模拟降雨和河流流动模式的可变性和不确定性（Ahaneku和Otache，2014年）。 这种方法利用概率和统计方法来模拟降雨流量模式中固有的可变性和不确定性。 The significance of stochastic rainfall-riverflow modeling is underscored by its contributions to various aspects, including comprehending hydrological processes, managing floods and droughts, optimizing reservoir operations and water allocation, designing infrastructure, adapting to climate change, conducting risk assessments, facilitating hydropower generation,SCI。环境。管理。28（1）27-35日期：收到：2023年12月10日；修订：2024年1月11日；接受：2024年1月21日发表：2024年1月30日关键字：降雨流趋势，矢量自回旋，河流排放，洪水预测的降雨流向流的随机建模在水文和水资源管理中起着关键作用。随机降雨流动的流动建模涉及使用概率和统计方法来模拟降雨和河流流动模式的可变性和不确定性（Ahaneku和Otache，2014年）。这种方法利用概率和统计方法来模拟降雨流量模式中固有的可变性和不确定性。The significance of stochastic rainfall-riverflow modeling is underscored by its contributions to various aspects, including comprehending hydrological processes, managing floods and droughts, optimizing reservoir operations and water allocation, designing infrastructure, adapting to climate change, conducting risk assessments, facilitating hydropower generation,
对气候变化对地下水资源的影响的批判性审查：关注当前状态，未来可能性和模拟模型的作用
1全球环境补救中心（GCER），工程，科学与环境学院，ATC大楼，纽卡斯尔大学，卡拉汉大学，新南威尔士州2308，澳大利亚； davamani@tnau.ac.in或davamani.veeraswamy@newcastle.edu.au（V.D.）; anandhi.santhosh@newcastle.edu.au（A.S。）; srinivasulu.asadi@newcastle.edu.au（A.S。）2环境科学系，泰米尔纳德邦农业大学自然资源管理局，印度哥印拜陀641003，印度641003； parameswari.e@tnau.ac.in 3印度泰米尔纳德邦政府环境与气候变化部3号，印度600015； ezrajohn4@gmail.com 4印度哥印拜陀641003，泰米尔纳德邦农业大学环境科学系； poorna155c@gmail.com 5印度Baramati 413115 ICAR-National National Ressigic Management Institute; gopalakrishnan.b@icar.gov.in 6化学系，Bannari Amman理工学院，Erode 638401，印度； arulmani@bitsathy.ac.in *通信：alvin.lal@newcastle.edu.au（A.L.）; ravi.naidu@newcastle.edu.au（R.N.）
南部非洲的气候变化及其对水资源的影响：审查
非洲由于其自适应能力低而是气候变化和可变性的高度脆弱区域[1,2]。南部非洲被描述为一个水泡区，被评为最容易发生气候变化和非洲变化的区域之一[3]。气候变化和可变性对水资源，生物物理生态系统，农业，社会经济和能源产生的直接和间接影响[4-8]。根据IPCC [9]，气候变异性对水资源的影响预计比以前预期的更为极端。几项研究指出，气候的任何变化都会影响水的使用及其可用性[6,7,10-12]。南部非洲地区非常容易受到气候变化和变化的影响，预计在未来几十年中会遇到严重的降雨短缺[13]。然而，据我们所知，缺乏评估水资源对南部非洲气候变异性的反应的研究[14-16]。
英格兰东部的区域水资源计划
与该地区的四家水公司不同，农业食品和其他抽象者没有建立的手段来共同努力长期水资源计划。作为一个独立机构的目的是帮助所有抽象的人协作。为了实现这一目标，需要向抽象人群和WRE（乃至所有区域群体）提供资金，以使我们能够在集水集和区域尺度上共同努力朝着完全多部门的，集成的水资源计划。一项研究已由环境局委托考虑未来的资金选择，并于2024年初报告。我们认为多部门计划是WRE角色的核心，我们的区域计划是这一旅程的重要里程碑。感谢我们从成员和其他利益相关者那里收到的反馈，这些反馈代表了我们计划的先前版本和旗舰项目的各个部门和其他有关方面，我们在管道中所拥有的计划和其他工作将受益，并增强领导的活动，并帮助所有摘要者更有效地为未来的所有抽象者配备。
气候适应和可再生能源（CARE）用于水资源
当前任务的规模意味着，仅依靠公共资源不太可能支持各国在适应气候和恢复水系统方面的优先事项，特别是那些公共投资水平历来较低的国家。鉴于新冠疫情以来政府资金受到限制、大宗商品价格冲击、汇率波动以及许多发展中经济体本已高企的债务水平，吸引私人资本和创新来建设更具恢复力的水系统变得越来越重要。将这一融资缺口转化为私营部门的机会也有助于提高效率，增加创新技术和服务的部署——例如太阳能滴灌——从而提高水系统的气候适应力和可持续性。
可再生能源-水资源-环境 (REWE) 关系的挑战与机遇：加利福尼亚州案例研究
摘要：在我们的建筑环境中，社会对能源和清洁水的生产与它们所来源的自然资源密不可分。承认和考虑能源、水和环境的耦合（能源-水-环境关系）对于可持续的未来至关重要。当我们从历史能源（例如煤炭、石油、天然气）过渡到广泛采用可再生能源（例如太阳能、风能、地热能、水能、生物能）作为减少温室气体排放并进而减缓全球气候变化的策略时，这一点尤其正确。这种转变在县、州、国家和国际层面都充满了挑战和机遇，因为要满足未来社会对能源、水和环境的需求，就需要认识到它们的相互依存关系，并开发新技术和社会实践。在本研究中，重点关注可再生能源-水-环境（REWE）关系。在加利福尼亚州，REWE 关系对于实现 2045 年前从符合条件的可再生能源和零碳资源中 100% 实现清洁电力以及应对气候变化和人口与经济增长的重要性日益增加。在此背景下，全面讨论了加利福尼亚州的可再生能源部署和可再生电力生产、其可再生能源立法信息、REWE 关系以及加利福尼亚州相互交织的 REWE 关系挑战和机遇（例如行政法律、技术开发、数字化和报废可再生能源废物），以确定此关系中的知识差距和解决方案。
水资源管理中的人工智能
• 有关该主题的文献越来越多，涵盖了广泛的主题和观点，可以通过搜索相关数据库（如 Google Scholar、JSTOR 等）找到。• 在学术界，来自计算机科学、环境科学和工程等各个领域的研究人员正在研究人工智能在自然资源管理方面的潜力，并在期刊和会议论文集上发表他们的研究结果。• 美国国家航空航天局 (NASA) 和美国地质调查局 (USGS) 等政府机构也在对人工智能在自然资源管理中的应用进行研究，并通过报告、文章和其他出版物向公众传播他们的研究结果。• 公司和行业正在开发和使用基于人工智能的技术进行自然资源管理，• 世界野生动物基金会 (WWF) 和大自然保护协会等非营利组织正在对人工智能和自然资源管理进行研究并发布信息。
