预测元素周期并在增加人为影响下维持水质需要了解河流微生物组的空间驱动因素。然而,缺乏基因组分辨的功能见解和在多个河流中进行采样的理解阻碍了统治河生物地球化学的核心微生物过程。在这里,我们使用社区科学工作来加速对河流微生物组的抽样,测序和基因组分解的分析,以创建基因组解决的开放水域数据库(GROWDB)。growdb概述了覆盖美国90%的河流水域的微生物基因组的身份,分布,功能和表达。具体而言,growDB包括来自27个门的微生物谱系,其中包括来自10个家庭和128个属的新成员,并在基因组水平上定义了核心河流微生物组。growDB分析与广泛的地理空间信息相结合,揭示了微生物群落结构的本地和区域驱动因素,同时还提出了有关生态系统功能的基础假设。在先前构想的河流连续概念1上构建,我们对微生物功能性状表达进行分层,这表明河流微生物组的结构和功能是可以预见的。我们通过各种协作网络基础设施2,3提供GROWDB,以便可以在分水岭预测建模和基于微生物组的管理实践中广泛访问它。
河流是人类社会的摇篮。水资源系统对于作为复杂的社会,经济和生态系统作为人类繁殖和发展至关重要。建造大坝和水库在分水岭中调节淡水资源方面具有重要影响,提供了各种功能和生态系统服务,例如灌溉,水力发电产生,流量控制,供水,供水,水供应,水产养殖,水产养殖,导航和旅游业,以服务于人类社会的经济发展。大坝建设和水库地层可能是水自行车和河流生态系统上最重要的人为足迹。自1960年代以来,一些观点表明,河流生态系统上的大坝结构的负面影响胜过其积极影响,从而导致物种和生态系统在许多情况下的不可逆转损失。大坝的建设和蓄水区将河流从“ Lotic Systems”转变为“纵向系统”,从而导致河流库库地区不同的水文特性,并改变了元素循环和河流水生生态系统。微生物多样性,共发生网络相互作用和社区组装是推动生态系统功能和过程的关键指标。浮游生物的微生物从根本上和显着调节并维持生态结构和功能。研究目标包括浮游植物,浮游细菌,真核微生物,古细菌,功能性微生物,例如甲烷剂等。此外,在我们的研究主题中还考虑了大型无脊椎动物作为生态系统功能的重要指标。这个研究主题“在全球碎片的河流中发挥了微生物多样性和生态系统的功能”,其中包括15篇原始研究文章,主要侧重于微生物多样性,微生物社区组装机制,功能基因以及在全球damming Rivers and Reservoirs中的微生物相互作用。研究区域和栖息地包括大河流,水库,湖泊,小溪和河岸区。研究技术包括但不限于微生物群落结构和功能,网络相互作用,社区组装过程,微生物可追溯性,微生物碳代谢和生态系统功能。浮游微生物是
随着河流系统的状况在全球范围内恶化,环境流正在越来越多地出现在国家和国际政治议程上,以及在立法中使用它们的要求。关于环境流的建议科学相对较小(大约50年),但是现在有100多种方法和方法进行此类评估,至少有30个国家 /地区通常将它们用于水资源管理,每年都在增长。南非在1980年代正式解决了这个话题,在1990年代,在国家一级取得了长足的进步。Tharme&King(1998)跟踪本课程的主要里程碑。认识到国际环境流评估的方法并不能完全满足南非的需求,因此开始了当地方法的发展。首次在1992年2月在Lephalala River的研讨会上引入,它将成为基础方法(BBM)是通过在一系列真实的水资源开发项目中的应用中开发的。南非水务和林业部(DWAF)组织并部分资助了研讨会,水研究委员会(WRC)资助了许多通过其研究项目,他们逐步参与的河流科学家。在十年的非凡合作和贡献意愿下,国家水上科学家,水管理者和工程师的国家机构将BBM开发到现在是世界上仅有的少数几种具有正式手册的先进环境流程学方法之一。
谁在天才浪潮后面?NASA领先的认知和神经科学家研究人员创建了天才波浪计划。这些专家以对探索人类思想和严格的科学标准的承诺而闻名。他们已经使用多年的研究来开发所有人都可以使用的工具。NASA团队的参与使天才浪潮具有显着的信誉和兴奋,这不仅仅是另一种脑训练产品。
摘要 对新西兰北阿什伯顿河清澈浅水砾石河段的数字摄影测量测量所获得的数字高程模型 (DEM) 质量进行了评估。使用自动校正程序处理与水下地形相关的点误差,该程序基于对空气-水界面折射的校正。还考虑了收集参数变化对 DEM 质量的影响。使用独立数据集评估水下地形 DEM 的准确度和精度。结果表明,如果将数字摄影测量与图像分析技术结合使用,可以成功用于提取砾石河床的高分辨率 DEM,但水下地形表示的质量在很大程度上取决于图像采集时的水深。有人提出,数字摄影测量表面与“实际”河床表面(由地面测量确定)之间的差异将在一定程度上反映定义砾石覆盖表面真实高程的问题。数字摄影测量测量通常会看到砾石鹅卵石的顶部,而手持测量人员则倾向于记录石头之间的高程。还讨论了误差的命名法,并得出结论,所采用的表面质量测量应与 DEM 的应用一致。
摘要。驱动性旋风和大气河流的爆炸性发展对于在延期中部的极端天气中(例如复合风暴 - 流量事件)起着至关重要的作用。尽管众所周知的旋风和大气河流都有充分的了解,并且以前已经对其关系进行了研究,但我们对温暖气候如何影响其同意的理解仍然存在差距。在这里,我们专注于评估当前的气候学,并评估北大西洋大气河流与爆炸性气旋之间未来同意的变化。为实现这一目标,我们独立检测和跟踪大气河流和热带气旋,并研究它们在ERA的同意。与文献一致,大气河流在爆炸性旋风的附近经常被检测到所有数据集中的非爆炸旋风,并且将来大气河强度在所有情况下都会增加。此外,我们发现,与没有的河流相关的爆炸性气旋比没有的河流往往更长,更深。值得注意的是,我们确定了旋风和大气河并发的显着而系统的未来增加。最后,在高排放情况下,爆炸性的旋风和大气河并发显示了与西欧相比的增加和模型一致性。因此,我们的工作在CMIP6气候预测中提供了爆炸性气旋和大气河之间的新统计关系,以及其强度和位置的关节变化的表征。
©新南威尔士州通过气候变化,能源,环境和水。本出版物中包含的信息基于2024年10月写作时的知识和理解,并且可能会发生变化。有关更多信息,请访问dpie.nsw.gov.au/copyright int24/8494
实用行动正在开展一项名为“清洁河流,清洁家园”的变革项目,该项目将于 2024 年 1 月至 2025 年 12 月期间开展。该项目旨在清理垃圾热点,特别是奥吉河,并增强肯尼亚基苏木的塑料垃圾价值链。该计划旨在规范垃圾收集服务,赋予非正式垃圾处理工人权力,并鼓励人们改变行为,在家庭层面进行垃圾回收和分类。该项目与肯尼亚塑料公约合作,还旨在将当前的线性塑料系统转变为循环经济。为了指导项目设计、实施和评估,实用行动需要进行全面的基线调查。
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稻米生产对于全球粮食安全至关重要,准确的收益预测使他们有知情的决策。本文研究了Adamawa和Cross River州的水稻产量预测的机器学习(ML)技术,具有不同的农业气候条件。常用的传统收益预测方法通常具有限制,例如对可用数据的见解和降低的准确性。因此,这项研究探讨了机器学习的潜力,以提高预测准确性。我们利用气候数据和历史水稻产量来训练和评估决策树,随机森林,支持矢量回归,多项式回归,多线性回归和长期短期记忆(LSTM)模型。使用平方误差,均方根误差,确定系数,平均绝对误差和平均绝对百分比误差进行比较。特征选择将全天空的光合辐射(PAR)视为最具影响力的因素。线性回归以上模型出现,其R²为0.90(Adamawa)和0.91(Cross River),表明了整个地区的可概括性概括性。这项研究为两个尼日利亚地区的ML驱动农业信息系统的开发做出了贡献,从而增强了农业实践和粮食安全。