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World File Search System河流
2023 年 4 月 13 日移动区河流系统状况
Allatoona 834.18 833.4 308 26% 1386（每天 1168 周 / 每天 1930 周） 正常 Carters 1071.26 1071.3 169 32% 350（每天 350 周 / 每天 350 周） 正常 RF Henry L&D 124.97 125.4 *8,547 --- 8,350 立方英尺/秒 - 11,690 立方英尺/秒（范围） 正常 Millers Ferry L&D 80.21 80.5 *12,510 --- 8,640 立方英尺/秒 - 16,589 立方英尺/秒（范围） 正常 Claiborne L&D TW 14.54 9.9 --- --- ------ 正常
北美河流的功能性微生物组众群
预测元素周期并在增加人为影响下维持水质需要了解河流微生物组的空间驱动因素。然而，缺乏基因组分辨的功能见解和在多个河流中进行采样的理解阻碍了统治河生物地球化学的核心微生物过程。在这里，我们使用社区科学工作来加速对河流微生物组的抽样，测序和基因组分解的分析，以创建基因组解决的开放水域数据库（GROWDB）。growdb概述了覆盖美国90％的河流水域的微生物基因组的身份，分布，功能和表达。具体而言，growDB包括来自27个门的微生物谱系，其中包括来自10个家庭和128个属的新成员，并在基因组水平上定义了核心河流微生物组。growDB分析与广泛的地理空间信息相结合，揭示了微生物群落结构的本地和区域驱动因素，同时还提出了有关生态系统功能的基础假设。在先前构想的河流连续概念1上构建，我们对微生物功能性状表达进行分层，这表明河流微生物组的结构和功能是可以预见的。我们通过各种协作网络基础设施2,3提供GROWDB，以便可以在分水岭预测建模和基于微生物组的管理实践中广泛访问它。
在理想的银河流出中，辐射传输模拟的公共网格
绝大多数星形星系都被星际介质弹出的大量气体包围。紫外线的吸收和发射线代表强大的诊断，以通过氢和金属离子的谐振过渡来限制这些流量的凉爽相。对这些观察结果的解释通常很困难，因为它需要对气体中连续性和发射线传播的详细建模。为了实现这一目标，我们提供了一个大约20000个模拟光谱的大型公共网格，其中包括与Mg II，C II，C II，SI II和Fe II相关的H ilyα和五个金属过渡，可在线访问。光谱已经使用Rascas Monte Carlo辐射传输代码计算出5760个理想化的球形对称配置，围绕中心点源发射，并以其柱密度，多普勒参数，尘埃不透明，风速，风速以及各种密度和速度渐变为特征。旨在预测和解释LYα和金属线专利线，我们的网格表现出广泛的谐振吸收和发射特征，以及荧光线。我们说明了如何通过对观察到的LYα，C II和SI II光谱进行关节建模来帮助更好地限制风质。使用多云的模拟和病毒缩放关系，我们还表明，即使培养基被高度离子化，也有望成为T≈104-10 5 K的气体的忠实示踪剂。发现C II探测与LYα相同的温度范围，而其他金属线仅痕迹冷却器相（T≈104 K）。由于它们的气体不透明度在很大程度上取决于气体温度，入射辐射场，金属性和粉尘耗尽，因此我们要警告光学上的金属线不一定源自低H I柱密度，并且可能不会准确探测Lyman Continuum Continuum Continuum泄漏。
Gwydir不受管制的河流2025
©新南威尔士州通过气候变化，能源，环境和水。本出版物中包含的信息基于2024年10月写作时的知识和理解，并且可能会发生变化。有关更多信息，请访问dpie.nsw.gov.au/copyright int24/8494
综合卢斯 - GIS建模，用于增强叙利亚Ghamima河流域的土壤侵蚀管理
的石油侵蚀是面临农业土地系统环境和经济可持续性面临的批评。i t被认为是叙利亚海岸地区的生态系统最重要的问题之一。这项工作旨在评估Ghamima River Bas中的Soil Eros离子风险的分布，尤其是缺乏必要的数据。出于目的，与系统（GIS）的地理信息（GIS）和遥感（RS）数据集成的修订环境损失方程（Rusle）模式用于制定Optima l s Optima l s Oima l s油性管理计划并评估EROS离子风险水平。结果表明，ghamima riv er盆地的土壤损失率在0-60吨HA-1年度之间。创建了风险图上最终的SOI LEROSI，并将其分类为五个风险水平：非常低（47.31％），低（28.38％），中等（12.61％），高（6.39％）和非常高（5.31％）。t暴露于高度且极高的S油脂风险。因此，这些结果被依靠来支持决策者采取措施减轻石油侵蚀风险的负面影响，并设计了石油protect策略，以在高风险区域和高风险区域中培养EROS离子的加速。
密苏里河流域 2022 年径流预报
2024 年 4 月 522 658 223 292 256 178 1,951 2,128 6,400 平均* 645 1,086 505 148 184 405 2,568 2,972 7,869 出发 -123 -428 -282 143 72 -227 -617 -844 -1,469 占平均值的百分比 81% 61% 44% 196% 139% 44% 76% 72% 81% 2024 年 5 月 942 1,397 300 118 261 532 3,018 3,550 9,950 平均* 1,088 1,287 337 158 192 349 3,063 3,412 11,282 出发 -146 110 -37 -40 69 183 -45 137 -1,331 占平均值的百分比 87% 109% 89% 75% 136% 152% 99% 104% 88% 2024 年 6 月 795 2,526 211 292 397 2,343 4,221 6,564 16,514 平均值* 1,628 2,752 443 161 189 345 5,173 5,518 16,799 出发 -833 -226 -231 130 209 1,998 -952 1,046 -285 占平均值的百分比 49% 92% 48% 181% 211% > 300% 82% 119% 98% 2024 年 7 月 321 852 156 104 262 1,141 1,693 2,834 19,348 平均值* 822 1,817 199 63 144 266 3,045 3,311 20,111 出发 -501 -966 -44 40 118 875 -1,352 -477 -762 占平均值的百分比 39% 47% 78% 164% 182% > 300% 56% 86% 96%
英格兰河流集水区抗菌抗性的试点监视
•可行真菌（酵母和霉菌）和细菌指示剂的枚举，包括对选定抗菌抗性（Escherichia coli（E. coli）（大肠杆菌）耐药性的变体）和推定的扩展谱β-内乳酰胺酶（ESBL）产生E. coli和E. coli和E. coli和entoccus spp。和万古霉素抗性肠球菌属。（vre））。选择指标生物是基于对环境AMR监视的测试方法的先前综述。•培养的细菌和真菌分离株的抗菌易感性测试（AST），以鉴定指标物种中较宽的抗菌耐药性。•培养的细菌分离株的整个基因组测序（WGS），以鉴定抗菌抗性基因和抗性分离株的基因型。•短读和长读shot弹枪宏基因组测序和16S rRNA metabarcoding分别确定抗菌抗性基因和微生物群落组成的存在。•高通量芯片阵列QPCR（HT-QPCR）确定靶向组的相对丰度最多384个抗菌抗性基因。•对41种抗生素物质进行化学分析，包括抗生素，抗真菌剂和杀菌剂以及其他水质和环境相关的参数，以评估其在所研究的水体中的存在并确定潜在的AMR选择压力。
密苏里河流域每周更新 2024 年 5 月 28 日
根据 9 月 1 日的系统存储检查。目前计划在 1 月 9 日将释放量减少回 12,000 立方英尺/秒。将监测河流冰况并根据需要调整释放量。Gavins Point 的释放时间表显示在我们的每日预报中（单击此处）。
实时洪水预测：使用机器学习的河流分析
斯里兰卡的摘要Kalu Ganga River Basin在季风季节非常容易受到敏感，该季节经常造成毁灭性的洪水，破坏了当地社区的生活。解决这一关键问题，这项研究的重点是提高卡鲁甘加河流域水位预测的准确性。传统的水位预测方法已被证明是低效的，强调了对更先进和准确的预测技术的需求。这项研究开发了一种滚动预测系统，旨在使用多种机器学习算法来预测卡鲁恒河的Ratnapura站的未来水位。使用了10个月内收集的数据，分配了75％的培训，其余部分用于测试和验证。我们使用了四种机器学习模型，即支持矢量回归（SVR），随机森林（RF），人工神经网络（ANN）和长期短期记忆（LSTM）进行预测。所有模型在预测水位方面均表现出很高的精度，在大多数情况下，ANN和LSTM模型略优胜于SVR和RF。但是，在准确预测所有模型的峰值水位时都注意到了挑战。有限的10个月数据持续时间潜在地限制了模型的预测能力。总而言之，本研究中开发的滚动预测系统有望集成到rivernet.lk系统中，并有可能增强洪水管理能力。这项研究提供了可以推进斯里兰卡水资源管理和洪水减少措施的见解。建议使用跨越多年的较大数据集进行进一步的研究，以提高模型在预测更长时期水位方面的准确性。