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新英格兰和西北-Adaptnsw
将在整个地区增加到炎热的日子（图5）。最大的增长预计将发生在该地区西部，包括Moree和Narrabri。其他低海拔地区在内，包括塔姆沃思（Tamworth）和甘尼达（Gunnedah）也将在炎热的日子里增加更多。到2090年，在低排放的情况下，Moree预计每年将在每年额外的炎热天数和71.0个额外的炎热天气下，在高排放场景下每年额外的炎热日。高排放场景预计每年的基线平均值为43.4个炎热天数。相对，在该地区东南部，阿米代尔的基线平均每年为0.2炎热天。到2090年，在低排放的情况下，阿米代尔（Armidale）预计在低排放的情况下每年会额外获得0.9个炎热的日子，在高排放场景下，每年额外的7天。
年度评论2023-新南威尔士州地方法院
2023年10月，飞行员专业家庭暴力名单始于唐宁市，纽卡斯尔和布莱克敦地方法院。飞行员专业家庭暴力名单已于2024年2月开始在Gunnedah和Moree地方法院坐在2024年3月的Narrabri和Wee Waa。重要的是，将对试点专家家庭暴力清单进行评估，这还将包括对家庭和家庭暴力事务中投诉人和被告的经历的定性分析。该项目已经进行了大量工作，我感谢所有参与其中的人。尤其要承认她的荣誉副司法官弗朗德的工作和地方法院Yasmin Hunter的执行官，他们正在监督该项目，并且都在加强法院对家庭和家庭暴力的回应方面发挥了作用。
澳大利亚可再生能源工作：第一阶段
可以在区域地区创造约三分之二的可再生能源工作。可再生能源就业机会在区域区域的分布比煤炭部门更广泛，该地区集中在少数地区。在所有情况下，在可再生能源工作中拥有最大份额的两个州是新南威尔士州和昆士兰州领先的煤炭开采州。澳大利亚能源市场运营商已经确定了可再生能源区（REZ），在该区域预测大多数大规模可再生能源都将确定。在昆士兰州，一些REZ与煤炭劳动力重叠。在新南威尔士州，猎人谷和莫尔地区北部的雷兹西部的中西部雷兹是就业的领先来源。总体而言，许多可再生能源工作将位于其他地区和首都城市。
经常询问的问题
MoreeSolar Farm - 70 MW - 自2016年以来运营LilyvaleSolar Farm - 125MW - 自2019年以来运营的运营GoonumblaSolar Solar Farm - 83.7MW - 自2020年以来运营WintonSolar Farm - 自2021年以来的106mw - 106mw - 自2021年以来运营Sebastopolsolar Farm – 90mw - 90mw - 90mw - 90mw -20222222222222222222222222222222222222222222222222222 22 22222222. Operational since 2022 Dalby Solar Farm and BESS – 5MW – Operational since 2023 Walla Walla Solar Farm – 350MW – Under Construction Lauriston Solar Farm (NZ) - 61MW – Under Construction Terang Battery Energy Storage - 100 MW/200MWh – Pre-Construction Tieri Solar Farm -100MW – Pre-Construction Bluewater Solar Farm – 80MW – Pre-Construction Ravenswood Solar Farm – 63MW – Pre-Construction Gnarwarre Battery Energy Storage - 250MW/500MWh – Pre-Construction Fosterville Solar Farm and BESS - 100MW – Pre-Construction Maules Creek Solar Farm and BESS - 180MW – Under development Armidale East BESS - 400MW/1600MWh – Under development
2024-2025北卡罗来纳州高中手册...
NCHSAA员工直接发送电子邮件Que Tucker，专员（919）240-7375 que@nchsaa.org Brad Alford Brad Alford，冠军体育助理专员，（919）240-7378 brad@nchsaa.org和Compriciance Karen Dehart，severvation-severvelication-nevelopseriation-nevelosportion expression of neveloction of nevelocition of nevelospitiate of nevelopment of nevelospitiation-nevelosportion（999）。 karen@nchsaa.org and Administrative Services Mark Dreibelbis, Interim Director, Officiating (919) 240-7372 mark@nchsaa.org Rhonda Dreibelbis , Assistant Commissioner, Sports & Championships (919) 240-7373 rhonda@nchsaa.org Austin Fleming , Director, Sports and Championships (919) 240-7376 austin@nchsaa.org Janna Fonseca，健康，安全与健康总监（919）240-7404 janna@nchsaa.org juli juli juli juli juli juli kidd，信息管理总监（919）240-7368 Brittany@nchsaa.org Caitlin McMannen，体育与锦标赛助理总监（919）240-7379 Caitlin@nchsaa.org Brandon Moree，通讯与媒体关系总监（919）240-7367 Brandon@nchsaa.org Logan McNeill，管理员，管理员。助理，体育，锦标赛和主持人（919）240-7377 loganm@nchsaa.org Kim Newman，执行助理兼办公室经理（919）240-7364 kim@nchsaa.org@nchsaa.org evan Evan Sauer，开发，营销，营销和学生计划（919）240-737370-7370-7370-evaner evaner，商业与金融主任（919）240-7366 tavares@nchsaa.org贝丝·辛卡德（Beth Zinkand），金融和主持助理助理（919）240-7365 beth@nchsaa.org
资产管理分销年度计划报告2023
2.1 Load Forecasting Strategy 17 2.2 Load Forecasting Methodology and Process 18 2.2.1 Sources of load forecast input information 19 2.2.2 Assumptions applied to load forecasts 20 2.3 Forecast use of Distribution Services by Embedded Generating Units 21 2.4 Supply Areas 21 2.4.1 Terranora Supply Area 21 2.4.2 Lismore Supply Area 23 2.4.3 Casino Supply Area 23 2.4.4 Grafton Supply Area 25 2.4.5 Coffs Harbour Supply Area 26 2.4.6 Nambucca Heads Supply Area 26 2.4.7 Kempsey Supply Area 28 2.4.8 Port Macquarie Supply Area 29 2.4.9 Herons Creek Supply Area 30 2.4.10 Taree Supply Area 30 2.4.11 Stroud Supply Area 32 2.4.12 Hawks Nest Supply Area 32 2.4.13 Armidale Supply Area 34 2.4.14 Glen Innes Supply Area 36 2.4.15 Tenterfield Supply Area 36 2.4.16 Waggamba（Ergon）供应区域36 2.4.17 Inverell供应区域36 2.4.18 Moree供应面积38 2.4.19 Narrabri供应面积38 2.4.20 Gunnedah供应面积38 2.4.21 Tamworth供应区40 2.4.22 Beryl供应面积41 2.4.23
分销年度计划报告2024
2。FORECASTS FOR THE FORWARD PLANNING PERIOD 19 2.1 Load Forecasting Strategy 19 2.2 Load Forecasting Methodology and Process 20 2.2.1 Sources of load forecasting input information 22 2.2.2 Assumptions applied to load forecasts 23 2.3 Forecast use of Distribution Services by Distribution Connected Units 23 2.4 Supply Areas 25 2.4.1 Terranora 25 2.4.2 Lismore 27 2.4.3 Casino 27 2.4.4 Grafton 29 2.4.5科夫斯港30 2.4.6 Nambucca头30 2.4.7 Kempsey 32 2.4.8 Macquarie港34 2.4.9 Herons Creek 35 2.4.10 Taree 35 2.4.11 Stroud 37 2.4.12 Hawks Nest 37 2.4.13 Armidale 39 2.4.14 Glen Innes 41 2.4.15 Tenterell 41 2.4.14.1.4.1.4.14.1.41 2.41 6 WaggAbbABABABA） 41 2.4.18 MoreE 43 2.4.19 Narrabri 43 2.4.20 Gunnedah 43 2.4.21 Tamworth 45 2.4.22 Beryl 47 2.4.23 Wellington 47 2.4.24 Dubbo 49 2.4.25 Nyngan 49 2.4.25 Nyngan 49 2.4.26 Brokan broken hill Hill 51 2.4.27 Orange 53 2.4.24 opth 55 55 55 55 34. 2.4.29 oberong 53 2.4.29 o o o ognong 53 2.4.29 o o o o o onge ongn ognong 53 2.4.29 4. 2.4.29 4. 2.4.31 Parkes 57
使用解释性机器学习，在时空中映射农作物生产的场内驱动因素。 Sally Poole，Thomas Bishop，Dhahi al-Shammari，
抽象的农艺师和生产商通常固有地知道季节性和场内作物变异性的关键驱动因素。然而，随着全球对更可持续和生产性粮食系统的需求不断增长，了解和量化它们对于最大程度地提高投入效率和生产力潜力至关重要。这项研究的重点是位于新南威尔士州Moree（新南威尔士州）西部1099公顷的案例研究领域，那里有10个以上的收益率数据。数字土壤图是由关键土壤特性和约束产生的（例如使用野外收集的土壤数据在四个深度至0.9 m的土壤数据以及近端和远程感知的空间数据的情况下，使用了水的能力。使用LIDAR数据以1 m分辨率创建了场的高程图。Xgboost模型，具有土壤和高程预测因子为变量，用于预测每个季节的产量。然后使用Shapley添加说明（SHAP）来解释输出，并通过确定和映射预测变量的最负面值来解释最有限变量的图。然后确定田间每个点的最限制因素（小麦或鹰嘴豆），以及季节性潮湿或干季。结果在生产最有限的限制中显示出一些一致的趋势。“湿”季节产生了最不一致的趋势，因为在不同的农作物阶段或作物类型上，供水事件的影响和严重程度变化。此外，还检查了一个案例研究季节，以了解尿素管理决定对作物产量的可变率的影响。总体而言，这项研究表明，解释性机器学习对于理解和量化时空影响作物变异性非常有用，这将在未来改善作物管理。