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World File Search System河道
赞比西河道
1. 背景 赞比西河道流域面积达 140 万平方公里，是非洲第四大河流流域。流域内人口增长迅速，从 1998 年的 3170 万增至 2008 年的 4000 万，预计到 2025 年将达到 5200 万。赞比西河发源于赞比亚西北部，全长约 2700 公里，在莫桑比克流入印度洋，每年排放约 130 立方公里的水。赞比西河道流经八个沿岸国：安哥拉、博茨瓦纳、马拉维、莫桑比克、纳米比亚、坦桑尼亚、赞比亚和津巴布韦。值得注意的是，流域内 85% 的人口居住在马拉维、津巴布韦和赞比亚。地下水在南部非洲至关重要，尤其是在赞比西河道内，是各行各业的重要水源。从历史上看，地下水被广泛用于农业，使农民能够在干旱和半干旱地区种植作物并维持生计。它对农村社区供水也至关重要，确保数百万人能够获得清洁安全的饮用水。最近，城市地区对地下水的需求不断增长，通常用于补充市政供水或为没有自来水的地区供水。除了这些传统用途外，地下水在采矿业中也变得越来越重要。除了赞比西河道的本地含水层系统外，还有几个跨界含水层系统。这些含水层包括马拉维和莫桑比克共享的 Shire 跨界含水层、马拉维和赞比亚共享的砂砾跨界含水层、赞比亚和津巴布韦共享的中赞比西河跨界含水层以及莫桑比克和赞比亚共享的阿兰瓜冲积跨界含水层。博茨瓦纳和津巴布韦共享的东卡拉哈里卡鲁含水层尤为引人注目。该含水层的独特之处在于它横跨两条主要水道——奥卡万戈河和赞比西河。赞比西河道委员会 (ZAMCOM) 是由共享赞比西河道的八个国家建立的政府间组织。ZAMCOM 负责协助沿岸国实现可持续管理和开发赞比西河水资源及其他自然资源的目标。ZAMCOM 致力于促进公平和可持续地利用水资源。其目标是促进社会和环境公正、区域一体化以及当代和子孙后代的经济繁荣。
公告 Honga 河道维护疏浚环境考虑记录
是否完成本公告中提议的工作将基于对提议的工作对公众利益的可能影响的评估。该决定将反映国家对保护和利用重要资源的关注。提案预期产生的利益必须与其合理可预见的损害相平衡。将考虑与提案可能相关的所有因素，例如保护、美学、鱼类和野生动物价值、环境问题、经济、历史价值、航行、能源需求、娱乐、安全、水质、粮食生产和公共福利。除非发现符合公众利益，否则不会完成这项工作。
无人机系统（UAS）在河道沿线河岸侵蚀监测中的应用
摘要 过度的河岸侵蚀是许多河流系统中细沉积物和相关营养物的重要来源，同时也对基础设施构成威胁。使用高分辨率地形数据进行地貌变化检测是监测河流沿线河岸侵蚀程度的有效方法。无人机系统 (UAS) 和运动结构 (SfM) 摄影测量技术的最新进展使得获取高分辨率地形数据成为可能，这也是本研究中使用的方法。为了评估基于 UAS 的摄影测量对河岸侵蚀监测的有效性，一架固定翼 UAS 在两年内多次被部署在美国东北部佛蒙特州中部的 20 公里河流走廊进行勘测。数字高程模型 (DEM) 和差异 DEM 可以量化发生明显侵蚀的勘测区域中选定部分的体积变化。结果表明，只要调查是在早春（融雪后但夏季植被生长之前）进行的，UAS 就能够以高分辨率收集高质量的地形数据，即使是在植被茂密的河流走廊沿线。使用 UAS 对河岸运动的长期估计与之前收集的机载激光雷达调查结果相比具有良好的可比性，并且可以可靠地量化河流沿岸的重大地貌变化。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
河道参考站点：| 美国农业部森林服务局
本文件是建立永久参考站点的指南，用于收集有关溪流和河流物理特征的数据。最低程序包括以下内容：（1）选择站点，（2）绘制站点和位置图，（3）测量河道横截面，（4）勘测河道纵向剖面，（5）测量河流流量，（6）测量河床物质，以及（7）将信息永久存档到 Vigil 网络。该文件包括基本的测量技术，提供了识别河岸满流指标和测量其他重要河流特征的指南。目的是确定河道现有物理条件的基线。在此基础上，可以量化河流特征的变化，以用于监测目的或支持其他管理决策。
恢复侧河道的水文沉积响应...
Berthet（“孤独”的神圣老狼，我们一定不会远离80公里的手臂覆盖在一起），Ludovic Bultingaire，Thomas Dépret，Guillaume Fantino，Kristell Michel，Bertrand Morandi，Volodia Petropavlovsky，Dominique Reynaud，Samuel Segura 和 Vincent Wawrzyniak（这很好，因为你拿了三把铲子，照片证明你有你的名字出现的权利！）还有我的另一半Anaïs（你不常来，但你毫不犹豫地奉献自己来帮助我完成某些调查，而且不是在最受欢迎的网站上）。谢谢你周末起床去我的“阴暗，不是很臭”的网站，在隆冬）。获取数据是一回事，分析数据又是另一回事。非常感谢 Lise Vaudor 的统计帮助和教学（好吧，我承认，R 很棒！）。