消费者支出正在推动零售业的积极总体趋势,随着在线购物的扩展为更多样化的业务类型,互联网零售业的兴起。HDL继续投影到2024年的互联网零售增长趋势,在2025年为单位数字。轻快的互联网零售趋势自然而然地以实体销售为代价,尤其是在一般零售类别中,预计将在2025年保持柔和。杂货店和药房趋势在2024年也可能会变得软化,因为消费者将购买范围缩小到必需品并寻求在线购物的便利性。随着越来越多的食客回到餐馆以寻求娱乐或便利,我们看到了这一类别的增长,同时在杂货店购买的食物较少,从而削弱了这种外观。作为响应,HDL已调整了杂货店和药房预测,直到2024年年底。
3.1 简介 13 3.2 洪水预报模型及其选择 14 3.2.1 降水驱动的集水区模型 15 3.2.2 路径模型 15 3.2.3 集水区和路径组合模型 16 3.2.4 特殊情况模型 16 3.2.5 模型可用性 16 3.3 选择适当的洪水预报模型 17 3.3.1 选择适当的模型 17 3.3.2 了解洪水水文学 18 3.3.3 分析性洪水研究的要求 19 3.3.4 模型校准和数据要求 20 3.3.5 模型验证/确认 21 3.3.6 数据同化 22 3.3.7 将气象预报与水文模型耦合 22 3.4 业务水文气象网络 23 3.4.1 现有监测网络类型 23 3.5 水文气象观测网络设计要求 24 3.5.1 风险区域识别 24
L.A.经历了“炎热的劳动夏季”,其罢工水平高于前几年。有些工人面对高通货膨胀,没有其他选择来实现更好的工作条件或更高的工资。其他人,例如醒目的好莱坞作家,都担心工作被AI和机器人技术取代的潜力。AI语言模型Chatgpt的发布和受欢迎程度一直是讨论的热门话题。在学术界,我们听到了一系列回答,从对学生使用Chatgpt来通过教授写论文的担忧,要求学生使用该工具来支持他们的项目。在更广泛的工作场所中,许多高技能的专业人员现在使用Chatgpt节省了他们在更平凡的写作任务上的时间。这些工具将显然会改变我们的工作场所,尽管现在还为时过早,无法在多大程度上通过技术变化来提高效率和生产率,从而使我们地区受益了数十年。我们的业务和教育系统很重要。
长期径流预测以日历年径流预测的形式呈现。此处提供爱荷华州苏城上方密苏里河流域(上游流域)的日历年径流预测。此预测在每个日历年开始后不久制定,并在每个月初更新,以显示该年历史月份的实际径流和该年剩余月份的最新预测。此预测显示来自五个增量排水区域的每月流入量(以百万英亩英尺 (MAF) 为单位),这些区域由各个系统项目定义,加上 Gavins Point 大坝和爱荷华州苏城之间的增量排水区域。由于距离很近,因此将 Big Bend 和 Fort Randall 排水区域合并。提供了 Gavins Point 大坝上方密苏里河流域总长度和上游流域的汇总。日历年径流预报用于月度研究模拟模型,以规划未来的系统调节,以满足全年授权的项目目的。
3.1 简介 13 3.2 洪水预报模型及其选择 14 3.2.1 降水驱动的集水区模型 15 3.2.2 路径模型 15 3.2.3 集水区和路径组合模型 16 3.2.4 特殊情况模型 16 3.2.5 模型可用性 16 3.3 选择适当的洪水预报模型 17 3.3.1 选择适当的模型 17 3.3.2 了解洪水水文学 18 3.3.3 分析性洪水研究的要求 19 3.3.4 模型校准和数据要求 20 3.3.5 模型验证/确认 21 3.3.6 数据同化 22 3.3.7 将气象预报与水文模型耦合 22 3.4 业务水文气象网络 23 3.4.1 现有监测网络类型 23 3.5 水文气象观测网络设计要求 24 3.5.1 风险区域识别 24
3.1 简介 13 3.2 洪水预报模型及其选择 14 3.2.1 降水驱动的集水区模型 15 3.2.2 路径模型 15 3.2.3 集水区和路径组合模型 16 3.2.4 特殊情况模型 16 3.2.5 模型可用性 16 3.3 选择适当的洪水预报模型 17 3.3.1 选择适当的模型 17 3.3.2 了解洪水水文学 18 3.3.3 分析性洪水研究的要求 19 3.3.4 模型校准和数据要求 20 3.3.5 模型验证/确认 21 3.3.6 数据同化 22 3.3.7 将气象预报与水文模型耦合 22 3.4 业务水文气象网络 23 3.4.1 现有监测网络类型 23 3.5 水文气象观测网络设计要求 24 3.5.1 风险区域识别 24
3.1 简介 13 3.2 洪水预报模型及其选择 14 3.2.1 降水驱动的集水区模型 15 3.2.2 路径模型 15 3.2.3 集水区和路径组合模型 16 3.2.4 特殊情况模型 16 3.2.5 模型可用性 16 3.3 选择适当的洪水预报模型 17 3.3.1 选择适当的模型 17 3.3.2 了解洪水水文学 18 3.3.3 分析性洪水研究的要求 19 3.3.4 模型校准和数据要求 20 3.3.5 模型验证/确认 21 3.3.6 数据同化 22 3.3.7 将气象预报与水文模型耦合 22 3.4 业务水文气象网络 23 3.4.1 现有监测网络类型 23 3.5 水文气象观测网络设计要求 24 3.5.1 风险区域识别 24
** 所有流量以 cfs 为单位 ** 截至:日期 LNSK MEKS TSTK NWCK GLNK BLTK MPSK NLSK EPKS 12/31 26 16 29 64 12 13 23 41 123 1/1 26 14 28 64 13 14 23 40 119 1/2 27 14 28 66 12 13 23 40 119 1/3 27 15 21 68 12 13 23 38 119 观测值 1/4 27 15 28 68 12 15 24 39 115 预测值 1/5 27 15 27 67 12 15 25 40 111 1/6 27 15 26 67 12 15 25 40 111 1/7 27 15 26 66 12 15 25 40 110 1/8 27 15 26 65 12 15 25 40 109 1/9 27 15 26 65 12 15 25 40 108 1/10 27 15 25 64 12 15 25 40 107 1/11 27 15 25 63 12 15 25 40 106 1/12 27 15 25 63 12 15 25 40 106 1/13 27 15 24 62 12 15 25 40 105 1/14 27 15 24 61 12 15 25 40 104 1/15 27 15 24 61 12 15 25 40 103 1/16 27 15 24 60 12 15 25 40 103 1/17 27 16 23 59 12 15 25 40 102