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Elan-Valley-Trust-战略计划-2024-2030.pdf
埃兰庄园由伯明翰市政水务部门根据 1892 年和 1896 年的水法建立。如今，水源来自克莱文河和埃兰河谷的六个水库。它们通过重力供水渡槽向伯明翰西部的弗兰克利水库直接供应高达 3.2 亿升的塞文特伦特水务公司水源。此外，水还被排放到埃兰河（怀伊河的一条支流）中，以帮助在干旱期间增加其流量，以便随后在利德布鲁克和蒙茅斯取水。因此，山谷为威尔士水务公司 (DCWW) 和塞文特伦特水务公司的多达 300 万客户提供饮用水。
2020-24 年企业计划
一项具有全国意义的改善英格兰西部地区交通连接的计划正在推进中。MetroWest 将于 2023 年重新开通 Portishead 铁路支线，并对 Severn Beach 和 Bristol 至 Bath 铁路线沿线的客运服务进行一系列重要改进。
基础设施交付计划 - 会议，议程和会议记录
Sheffield City Council Highways Public transport Active travel Education Formal parks and gardens Allotments Sports facilities Community centres and leisure Burial and cremation services South Yorkshire Mayoral Combined Authority Highways Public transport Active travel National Highways Highways Network Rail Public transport NHS South Yorkshire Integrated Care Board Primary healthcare Severn Trent Water Water supply Northern Powergrid Electricity supply Veolia District heat network
英格兰西部联合绿色基础设施战略 2020-...
北部、东部和南部分别被评为杰出自然美景区 (AONB)——两处因其杰出自然美景而被指定的石灰岩景观，以及西部的塞文河口，这是具有国际意义的海洋和河口栖息地。在这些地区内和之间，还有更多具有国际和国家生态重要性的地点，拥有稀有物种和多样化的林地、草原和湿地栖息地，以及众多具有地质重要性的地点和丰富的历史环境。
一级战略性洪涝风险评估
执行摘要 为了为社区提供可持续发展，在规划过程的所有阶段（从规划制定到场地评估）考虑当前和未来的洪水风险至关重要。SFRA 的目的是评估和绘制地下水、地表水、蓄水体、下水道、河流和潮汐源的所有形式的洪水风险，同时考虑未来的气候变化预测，以便理事会以此为依据，将未来的开发项目主要定位在洪水风险较低的地区。SFRA 的成果还将帮助理事会制定长期管理洪水风险的可持续政策。洪水是一个自然过程，它塑造了自然环境，但也威胁着生命，并可能造成巨大的痛苦和财产损失。由于过去对开发地点、设计和性质的决定以及气候变化，天气事件的影响可能会加剧。虽然洪水无法完全预防，但可以通过良好的规划和管理来避免和减少其影响。 SFRA 旨在确保洪水风险成为重要规划考虑因素之一，以帮助实现可持续发展。迪恩森林区主要排入塞文河口。塞文河沿区边界受到保护，大大降低了洪水风险。由于气候变化，洪水深度可能会在明确的洪泛区增加，特别是在莱德集水区，而洪水范围可能会影响辛德福德溪流以及塞文河口沿岸，未来这些地方将遭受更大的风暴潮和海浪高度。国家规划政策框架 (NPPF) 建议对未来的发展规划采取顺序方法。本质上，这种方法旨在引导任何未来的发展远离洪水风险高或中等的地区，而是建议将它们设在洪水风险最低的地区。在考虑其设计和位置时，还有必要确保未来的发展在其使用寿命内是安全的，而不会增加其他地方的洪水风险。
基于AI的生存外推方法
1。Suresh，K.，Severn，C。和Ghosh，D。（2022）。 生存预测模型：离散时间建模简介。 BMC医学研究方法论，22（1），207。https：//doi.org/10.1186/S12874-022-022-01679-6 2。 Ogunpola，A.，Saeed，F.，Basurra，S.，Albarrak，A.M。，＆Qasem，S.N。（2024）。 基于机器学习的预测模型，用于检测心血管疾病。 诊断，14（2），144。 Alowais，S。A.，Alghamdi，S。S.，Alsuhebany，N.，Alqahtani，T.，Alshaya，A.I.，Almohareb，S.N.，Aldairem，A. 革新医疗保健：人工智能在临床实践中的作用。 BMC医学教育，23，689。https：//doi.org/10.1186/s12909-023-04698-zSuresh，K.，Severn，C。和Ghosh，D。（2022）。生存预测模型：离散时间建模简介。BMC医学研究方法论，22（1），207。https：//doi.org/10.1186/S12874-022-022-01679-6 2。Ogunpola，A.，Saeed，F.，Basurra，S.，Albarrak，A.M。，＆Qasem，S.N。（2024）。 基于机器学习的预测模型，用于检测心血管疾病。 诊断，14（2），144。 Alowais，S。A.，Alghamdi，S。S.，Alsuhebany，N.，Alqahtani，T.，Alshaya，A.I.，Almohareb，S.N.，Aldairem，A. 革新医疗保健：人工智能在临床实践中的作用。 BMC医学教育，23，689。https：//doi.org/10.1186/s12909-023-04698-zOgunpola，A.，Saeed，F.，Basurra，S.，Albarrak，A.M。，＆Qasem，S.N。（2024）。基于机器学习的预测模型，用于检测心血管疾病。诊断，14（2），144。Alowais，S。A.，Alghamdi，S。S.，Alsuhebany，N.，Alqahtani，T.，Alshaya，A.I.，Almohareb，S.N.，Aldairem，A.革新医疗保健：人工智能在临床实践中的作用。BMC医学教育，23，689。https：//doi.org/10.1186/s12909-023-04698-z
