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湄公河流域环境保护战略...
全国和地区磋商的结果证实，SBEM 确实迫切需要解决 LMB 中 12 项具有区域重要性的优先环境资产的保护和管理问题。有人担心 SBEM 不够全面；然而，这 12 项 REA 经过了严格的审查，并使用专门为 SBEM 设计的选择标准进行了筛选。结果是区域重要环境资产的选择分布良好，具有代表性，覆盖了 LMB 的 6% 或 LMB 中环境资产总数的约 10%。也有人担心 SBEM 过于雄心勃勃；然而，选择标准适用于 120 多项环境资产，经过评估，最终缩小到四个 MC 同意的 12 项最终名单。
沃森溪流域恢复计划
自 1994 年以来，SSNERR 一直与技术顾问合作，修复南斯劳温彻斯特溪沿岸的潮汐湿地和非潮汐湿地，这些湿地历史上曾被改造用于支持农业活动（例如 Cornu & Sadro，2002 年）。作为温彻斯特潮汐地修复项目 (WTRP) 的一部分，SSNERR 已经修复了大约 55 英亩的湿地（例如 Cornu，2005 年），改善了整个温彻斯特系统的河口鲑鱼栖息地（例如 Miller & Sadro，2003 年），并测试了恢复失去的沿海湿地栖息地功能和减少的生态系统服务的方法。沃森溪流域修复项目是 WTRP 地区最后一个需要进行场地规模修复的地点。沃森溪项目区（图 1）在 SSNERR 2009 年上游流域修复行动计划和 2017-2022 年管理计划中被确定为高优先级修复区。 SSNERR 于 2012 年获得了刚刚收获的 Wasson Creek 排水系统的上游部分，这为 SSNERR 提供了一个机会，通过展示一种整体的“从山脊到河口”的海岸修复方法，继续其创新的修复方法。
综合流域总体规划 - Lincoln.ne.gov
建议：此干预措施的主要功能是管理和消散铁路桥下游的水力能量。将冲刷流从河岸转移开是适当的第一步。放置一系列岩石导流叶片或岩石等级控制结构以将水流集中在河流中心将显著减少河岸的压力（图 9-3）。沿左下坡岸用木本植被加固的岩石趾护板提供了处理的连续性。这里的关键设计特点是保持足够的水力粗糙度以消散冲刷能量和仔细对齐岩石结构。这些是易受侵蚀的土壤，过于锐利的角度会在结构的顶点引起过度冲刷，而过于平坦的角度会在结构的根部引起冲刷。虽然减少河岸的压力可以减轻大部分导致河岸崩塌的驱动力，但进一步的处理也是有益的。使左下坡岸的坡度平坦可以降低河岸崩塌的可能性，无论是岩土崩塌还是河流崩塌。重新建立原生植被可提供额外的稳定性。
奥瓦斯科湖流域九要素磷减排计划
表 7：奥瓦斯科湖土地覆盖非点源磷负荷，SWAT 模型估计值...................................................................................................................................................... 40
流域规划指导介绍保护...
1. 确定需要保护的特定水域及其状况风险，包括非点源污染的原因或来源。水质问题或水质威胁是什么？ 2. 流域项目目标，以及拟议项目将如何实现或推动实现水质目标的说明。 3. 指导实施的时间表和里程碑，包括预计达到、保持或改善保护目标状况的时间范围。 4. 项目将如何衡量进展和成功，并在必要时调整实施。 拟议的管理措施（包括运营和维护要求的描述）以及这些措施如何有效解决上述非点源污染威胁的说明。 5. 实施后的水质监测，包括流程描述和衡量项目成功的措施。 计划批准 如果使用 DEC 阿拉斯加清洁水行动拨款资金制定了保护流域计划，则计划草案将作为拨款交付成果的一部分提交给 DEC。 DEC 将与 EPA 第 10 区非点源协调员分享该计划草案，以供其审查和批准。拨款项目经理将在制定最终流域计划时考虑收到的所有意见。
密苏里河流域水资源管理月度更新
∗ Doug Kluck 先生 (doug.kluck@noaa.gov) ∗ 气候学家，中部地区气候服务主任 ∗ 美国国家海洋和大气管理局 (NOAA)，国家环境信息中心 (NCEI) ∗ 密苏里州堪萨斯城
引用本文：Modeste Meliho、Abdellatif Khattabi、Driss Zejli、Collins Ashianga Orlando 和 Caleb E. Dansou (2022) 人工智能和遥感用于每日气温的空间预测：以摩洛哥苏斯流域为例，地理空间信息科学，25:2，244-258，DOI：10.1080/10095020.2021.2014765
摘要 气温（Tair）是气候研究和气候影响管理中的一个基本变量。由于气象站分布稀疏且不均匀，传统的实地观测无法准确捕捉其空间分布，尤其是在局部变异性较高的偏远地区。为了解决这个问题，本研究利用遥感和气象站数据估算了摩洛哥苏斯流域的 Tair。采用两种统计方法（包括线性回归和偏最小二乘 (PLS)）和四种机器学习算法（即 k-最近邻、随机森林 (RF)、极端梯度提升和立体主义）对 Tair 进行建模和预测，并使用随机子集和交叉验证评估其性能。中分辨率成像光谱仪预测因子包括 Terra 波段 32 发射率、Terra 夜间地表温度、Terra 当地夜间观测时间、Aqua 波段 31 发射率、Aqua 白天地表温度和 Aqua 夜间地表温度 (ALSTN)，以及辅助输入包括天空视野、海拔、坡度和山体阴影，被用作建模的输入。结果表明，Cubist 和 RF 是最准确的模型（RMSE = 2.09°C 和 2.13°C，R 2 = 0.91 和 0.90），而 PLS 的预测能力最低（RMSE = 2.71°C；R 2 = 0.83）。模型在研究区域估算 Tair 的整体性能普遍令人满意，所有模型的 RMSE 都在 3°C 以下。尽管如此，站点数据的可靠性仍然是一个问题，七个站点中只有四个站点拥有完整的气象数据。
阿尔巴尼亚德里尼河流域瀑布案例
1 地拉那理工大学机械工程学院能源系，1010 地拉那，阿尔巴尼亚； lmalka@fim.edu.al 2 地拉那理工大学数学工程与工程物理学院数学工程系，1010 地拉那，阿尔巴尼亚； a.daci@fimif.edu.al 3 CERIS，里斯本大学高级技术学院，1049-001 里斯本，葡萄牙 4 土木工程系，商业技术大学，10000 普里什蒂纳，科索沃 5 碳酸盐研究所（ICB-CSIC），Miguel Luesma Castán 4，50018 萨拉戈萨，西班牙； pbartocci@icb.csic.es 6 地拉那理工大学土木工程学院水力学与水利技术系，1010 地拉那，阿尔巴尼亚； ermonelamalka1@gmail.com * 通讯地址：alban.kuriqi@tecnico.ulisboa.pt