XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemModelling
造林经济模型
利用 2020 年造林意向调查 (Manley 2021) 中的区域造林数据，开发了一个模型来解释各地区外来造林的百分比。该调查提供了 2019 年和 2020 年各地区造林面积的明细以及 2021 年的造林意向。2019 年至 2021 年的造林总量用于计算各地区全国造林的比例。使用区域查找表进行 28 年轮换平均法，碳的 LEV (土地预期值) 是各地区造林百分比的最佳预测指标。与区域造林模式相关的另一个关键因素是土地可用性。因此，所选模型包括 LUC (土地利用能力) 等级 6 和 7 农业用地面积（300 指数超过 18 立方米/公顷/年）以及碳 LEV。该模型解释了各地区造林分布差异的 81%。在随后的分析中，我们为生产性造林和永久性造林开发了单独的模型。然而，结合生产性和永久性造林开发的模型更为稳健，反映了两种类型的林业在土地收购方面经常相互竞争的事实。即使考虑到碳排放水平和 LUC 6 和 7 农业用地面积，该模型仍然低估了 SNI 东部、霍克斯湾和坎特伯雷的造林量，而高估了 SNI 西部、东海岸和尼尔森的造林量。该模型很粗糙，无法解决决定区域造林率的许多实际问题。我们向一些在北岛南部积极开展造林活动的公司寻求见解，了解 SNI 东部的造林率高于 SNI 西部的原因。因素包括：
开放能源模型：欧洲 PyPSA 模型的讨论和示例
ˆ 对我没有任何好处：您描述数据集的工作将被大量引用。两篇 https://renewables.ninja 论文自 2016 年以来被引用 1879 次，PyPSA 论文自 2018 年以来被引用 353 次。
面向大众的神经质量建模：利用 FastDMF 实现全脑生物物理建模的民主化
1 瓦尔帕莱索神经科学跨学科中心，瓦尔帕莱索大学，2360103，瓦尔帕莱索，智利。 6 2 剑桥大学心理学系，剑桥 CB2 3EB，英国 7 3 伦敦玛丽女王大学心理学系，伦敦 E1 4NS，英国 8 4 伦敦帝国理工学院脑科学系迷幻药研究中心，伦敦 SW7 2DD，英国。 9 5 伦敦帝国理工学院数据科学研究所，伦敦 SW7 2AZ，英国 10 6 伦敦帝国理工学院复杂性科学中心，伦敦 SW7 2AZ，英国 11 7 剑桥大学临床神经科学系和麻醉科，剑桥，CB2 0QQ，英国 12 8 剑桥大学利华休姆未来智能中心，剑桥，CB2 1SB，英国 13 9 阿兰图灵研究所，伦敦，NW1 2DB，英国 14 10 布宜诺斯艾利斯大学布宜诺斯艾利斯物理研究所和物理系，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 15 11 圣安德烈斯大学，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 16 12 大脑和流体研究所，ICM，F-75013，巴黎，法国 17 13 拉丁美洲脑健康研究所（BrainLat），布宜诺斯艾利斯大学Adolfo Iba˜nez，智利圣地亚哥 18 14 牛津大学精神病学系，牛津 OX3 7JX，英国。 19 15 奥胡斯大学临床医学系大脑音乐中心，奥胡斯 15 8000，丹麦。 20 16 米尼奥大学医学院生命与健康科学研究所，布拉加 4710-057，葡萄牙。 21 17 CIMFAV-Ingemat，瓦尔帕莱索大学工程学院，瓦尔帕莱索，智利。 22 18 巴黎萨克雷神经科学研究所综合与计算神经科学系，国家研究中心 23 科学中心，伊维特河畔吉夫，法国 24 19 大脑与认知中心，计算神经科学组，信息与通信技术系，Universitat 25 Pompeu Fabra, Roc Boronat 138, 巴塞罗那, 08018, 西班牙。 26 20 加泰罗尼亚研究研究所 (ICREA), 巴塞罗那 08010, 西班牙。 27 21 马克斯·普朗克人类认知和脑科学研究所神经心理学系，莱比锡 04103，德国。 28 22 莫纳什大学心理科学学院，墨尔本，Clayton VIC 3800，澳大利亚。 29 * rubenherzog@ug.uchile.cl, ** 同等最后作者贡献 30
支持建模和分析框架
在全球威胁持续且不可预测的背景下，不断加强国防决策能力的需求始终存在，正如总部和前线司令部发布的数字和数据战略所强调的那样。国防需要加强其战略远见，并使支持交付与这些战略保持一致。这包括协调和优先考虑国防的支持建模和分析，以确保我们清楚地了解需求，提高资源效率，并减轻与支持相关的风险。实现这一目标最终将有助于增强国防的优势并确保作战优势。根据国防支持战略，这一新框架专注于优先考虑和利用国防支持企业的建模和分析活动，创造条件使我们能够转向共同标准和共同的工作方式，并向包括行业在内的整个国防支持社区开放我们的建模工具、技术和运营模式。这种开放的方法将使用通用和认可的支持建模数据集在通用平台上实现“假设”场景和模拟测试。我向大家推荐这个框架。
4.1.1. 建模工具和软件
与其他编程语言的集成。第 4.1.1 节讨论了建模工具和其他编程语言的选择。第 4.1.3 节和 4.1.4 节分别讨论了众包数据的整合和关键位置的识别。最后的建议和结论在第 8 章中。 4.1.1. 建模工具和软件 用于开发模型、对数据进行地理处理和实施为整合土地覆盖变化和堵塞数据而开发的方法的研究中使用的建模工具或软件产品如下所示。 HEC-HMS 和 HEC-RAS 美国陆军工程兵团 (USACE) 的水利工程中心 (HEC) 开发了用于集水区水文建模的水文建模系统 (HMS) 软件和用于河流网络和洪泛区水动力学建模的河流分析系统 (RAS) 软件。这两种软件产品都是免费软件，可以下载。友好的用户界面和对复杂集水区和河流进行建模的能力使得这些软件产品在水建模者群体中广受欢迎。HEC-HMS 是一个概念模型，具有不同的组件，代表集水区中的过程，并相互关联以保持系统中的水平衡。它提供了许多不同的方法来计算损失、变换水文图和通过河流路由水文图。该软件还有一个扩展（HEC-GEO-HMS），用于处理盆地模型，该模型描述了 HEC-HMS 中集水区的物理特性。研究区域的水文建模是在 HEC-HMS 上完成的。HEC-RAS 是一个数值模型。其 5.0.3 版本具有求解 1D、耦合 1D/2D 和完整 2D 的能力。在 2D 中，有两个选项：使用浅水方程的完整解或使用浅水方程的扩散波近似。用户友好的界面以及标记结构化或非结构化网格和子网格测深的可能性使其成为复杂网络建模的宝贵选择。使用全动量方程在 HEC-RAS 上对研究区域进行了水动力学建模。HEC-RAS 和 HEC-HMS 有一个通用的程序，即将输出结果存储在称为 HEC-DSS 的数据库中。这些软件还可以从 DSS 文件中读取输入数据。它们之间的集成是通过将 HEC-HMS 的输出存储在 DSS 中并从 DSS 读取数据以输入 HEC-RAS 来完成的。详细信息请参见第 5.3 节。MATLAB 和 Python 编程语言使用一种编程语言来探索 HEC-HMS 和 HEC-RAS 中的文件，以便将数据从一个软件传输到另一个软件，并将众包数据合并到 HEC-RAS 和 HEC-HMS 中。为了整合土地覆盖数据，需要对土地覆盖图进行地理处理。处理是在 ArcGIS 中完成的。为了实施关于土地覆盖数据整合的方法，ArcGIS 中的流程已实现自动化。ArcGIS 基于 Python 编程语言，可以完成以下流程
