摘要:集水区的土地使用/土地覆盖(LULC)的分析是保护淡水资源的第一个措施。流域中的LULC信息已在自然科学领域中广受欢迎,因为它可以帮助水资源管理者和环境卫生专家根据可用的定量内形式制定自然保护策略。因此,遥感是解决集水层面与环境相关问题的问题。In this study, the performance of four machine learning algorithms (MLAs), such as Random Forests (RF), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), and Naïve Bayes (NB) was investigated to classify the catchment into nine rele-vant classes of the undulating watershed landscape using Landsat 8 Operational Land Imager (L8-OLI) imagery.对MLA的评估是基于对分析师的目光检查和常用的评估指标,例如用户的准确性(UA),生产者的准确性(PA),整体准确性(OA)和KAPPA系数。MLA产生了良好的结果,其中RF(OA = 97.02%,Kappa = 0.96),SVM(OA = 89.74%,Kappa = 0.88),Ann(OA = 87%,Kappa = 0.86)和NB(OA = 68.64 kappa = 68.64 kappa = 0.58)。结果表明,RF模型在SVM和ANN上具有较小的边缘的外观性能。NB产生令人满意的结果,这可能主要受到其对有限训练样本的敏感性的影响。相比之下,RF的稳健型号可能是由于能够用有限的火车数据对高维数据进行分类的能力。关键字:翁根尼河流域;机器学习; lulc; Landsat 8;遥感
抽象的土地使用变化深刻影响水文过程和各种规模的水质,因此需要对可持续水资源管理有全面的了解。本文研究了Gap-Cheon流域中土地使用变化的含义,分析了2012年和2022年的数据,并使用未来的土地利用模拟(FLUS)模型预测到2052年的变化。该研究采用水文模拟程序 - 孔(HSPF)模型来评估水量和质量动态。确定了七个土地利用类别,并检查了它们的进化,揭示了城市,农业,草原,湿地和森林地区的重大转变。使用确定系数(r 2),偏差百分比(PBAI)和平均绝对误差(MAE)评估了观察到数据的模型性能。结果表明,土地使用变化的动态性质,突出了城市化,农业和森林地区的转变。值得注意的是,该研究探讨了这些变化对水数量和质量的后果,仔细检查地表径流,蒸发,流量和养分负荷。城市绿色空间作为关键缓解剂,调节径流并增强吸水水。森林(植被)在维持水平衡方面也起着至关重要的作用,而湿地则作为减少洪水和水质改善的天然过滤器。这些发现强调了知情的土地使用计划的重要性,将城市绿色空间,森林和湿地视为可持续分水岭管理的组成部分。随着社会面临环境挑战,这项研究有助于更深入地了解人类活动与自然环境之间的复杂互动,强调对土地利用计划中基于自然解决方案的需求,以实现弹性和平衡生态系统。
您可能有资格获得资金和支持,以增强您财产的栖息地。奥塔哥地区委员会拥有132,000美元的资金池,以帮助上下战斧泻湖流域的土地所有者。ORC将与土地所有者和社区合作,以识别和优先考虑站点。关于共同资助工作的决定将基于实现项目的整体愿景。共同努力改善战斧流域
这项研究评估了人工神经网络(ANN),基因表达编程(GEP)和HEC-HMS模型在评估伊朗北部卡西利亚集水区径流的影响方面的HEC-HMS模型。从2007年到2021年的每日数据分为校准(2007- 2018年)和验证(2018-2021)。结果表明,当单独应用时,GEP和ANN模型在所有性能指标(包括RMSE和NSE)中超过了HEC-HMS模型。此外,与单个机器学习(ML)或HEC-HMS模型相比,将HEC-HM与GEP和HEC-HMS与ANN的HEC-HMS和HEC-HMS集成的混合模型相比表现出色。使用LARS-WG软件生成了输入变量(温度和降雨),并结合了五个气候模型和SSP585场景,用于未来的气候变化研究。此外,这些混合模型还用于预测观察到的时期(2007-2018)和未来期(2031-2050和2051-2070)的径流变化。结果表明,年平均降水量,极端降水事件和降水强度的增加,这意味着未来卡西利亚集水区的洪水和侵蚀可能性更高,伊朗北部的小集水集也是如此。
•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。
2015年,联合国宣布了“ 2030年可持续发展目标”(可持续发展目标),该目标强调缓解和适应行动以解决气候变化的影响;增强陆地生态系统的保护和可持续使用,确保生物多样性和防止土地退化。人类活动引起的气候变化对生态系统和环境多样性产生了严重影响,从而大大降低了地球的韧性和生物遗传能力。2001年,联合国发起了一项全球研究计划,旨在评估生态系统变化对人类福祉的影响,并发布了《千年生态系统评估报告》。 本报告将生态系统服务分为四个主要类别:支持,提供,监管和文化服务。 其中,监管服务包括气候变化,2001年,联合国发起了一项全球研究计划,旨在评估生态系统变化对人类福祉的影响,并发布了《千年生态系统评估报告》。本报告将生态系统服务分为四个主要类别:支持,提供,监管和文化服务。其中,监管服务包括气候变化,
摘要。气候变化是21世纪人类面临的最大环境挑战之一。这种变化对世界,尤其是对地中海南部的负面影响。气候预测预测降水量减少,山区地区受到最严重的打击。气候变异性影响的强度将特别影响潮湿和亚湿润地区,例如摩洛哥北部的Ouergha流域。这项研究的目的是分析1960年至2020年之间年度降水的演变,并评估其对生物气候阶段时空演化的影响,并根据两个方案(RCP4.5和RCP8.5)进行生物气候阶段的未来预测。该研究的结果表明供水大幅下降,估计在研究期间约为30%。降水量急剧下降标志着潮湿季节的几个月。这种下降对当地生态系统的影响是多种多样的。半干旱和亚湿生物气候的阶段取代了潮湿和超人的阶段,而RCP场景表明,变化率达到34.4%。这导致了干旱季节水危机的扩增。关键字:气候变异性,生物气候阶段,降水,进化,Ouergha流域,摩洛哥。
河流,小溪,溪流是在将源头与插座连接起来的土地覆盖物中发生的生物,化学和物理过程的集成商。在流域中人类和动物病原体的动态已在各种情况下进行了广泛研究,从而优化了疾病风险的降低。并行,有一种新兴的意识,即可能还可以通过地表水传播作物病原体,尤其是在用于灌溉时。但是,在整个过程中,没有关于潜在的植物病原体存在的程度 - 也没有关于其动态的程度。在这里,我们比较了假单胞菌(PSY)和软腐烂的果皮杆菌(SRP)种群的季节性动态,沿着Durance River的270公里,从上游高山河(Alpestream Alpine)到达了与Rhone河的下游农业生产区。在2016年和2017年秋季,冬季,春季和夏季在21个地点收集的168个样品中,在所有采样地点均检测到PSY菌株,在人口密度的156个样品中,在最高10 5细菌L -1的人口密度下都检测到PSY菌株。相比之下,在98个样品中检测到SRP菌株,主要来自河的南部,人口密度不超过3´10 4细菌L -1。在每个采样位点表征的生物学和化学参数中,温度是唯一解释了两个物种复合物种群大小的可变性的唯一因素。PSY密度随温度升高而降低,而SRP密度随温度升高而增加。SRP的河流种群主要由多功能胸膜杆菌和水生假子组成,它们的流行病学重要性鲜为人知。仅观察到少数几个因其流行病学影响而被称为其流行病学影响的果蝇菌株。相比之下,所有地点的PSY种群都是由从其他研究中以广泛宿主范围及其地理和栖息地无处不在的遗传谱系为主的。我们的观察结果表明,可以利用对SRP的河水进行监视来发出诊断和管理反应,以避免疾病爆发。相反,由于这组细菌,由于没有规则和广泛的疾病暴发,整个集水区的持续存在表明,监视应集中在土地使用,河水条件和农艺学实践的未来变化上,这些实践可能会破坏当前在检查中持Psy暴发的机制。
先前的研究发现,奥塔哥水道的最高风险将是与温度升高以及降雨,干旱和极端天气事件的变化有关的风险。以下表显示了在本世纪中叶(2040)和世纪(2090年)到本世纪中叶(2090)的主要风险驱动因素。使用的四个风险评级为低,中,高和极端。此处提供的信息是从一系列来源总结的,包括Tonkin&Taylor在2021年制定的报告(奥塔哥气候变化风险评估)。
从1979年到2020年的降水量,最低和最高温度,平均风速,相对湿度和太阳辐射数据。DMI数据AU服务器(丹麦计量学院)