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第 9 部分 – 开发代码
AO5.1 在毗邻住宅用途的地方，应沿所有公共场地边界的全长设置至少 1.8 米高的实心隔音围栏和 2 米宽的景观带。AO5.2 干扰性户外活动应远离住宅场所。AO5.3 任何建筑物应距离所有毗邻住宅用途或住宅区土地的场地边界至少 3 米。AO5.4 垃圾箱存放区应封闭并与街道正面隔开。建议洪水水位 PO6 在洪水和风暴潮淹没事件期间和之后，维护作为基本社区服务基础设施的社区活动的正常运转。编者注——基本社区服务基础设施的定义见附表 1（定义）。
音乐行业与生成式人工智能的斗争
自 2014 年现代人工智能概念出现以来，人工智能已迅速发展成为一项具有巨大生成能力的技术。这项技术允许创建大量由人工智能生成的媒体内容。受这一演变影响最大的行业之一是音乐行业。2023 年 4 月，一位身份不明的用户制作了一首由人工智能生成的病毒式歌曲，名为“Heart on My Sleeve”，其声音与 Drake 和 The Weeknd 相似。这首歌在消费者中迅速走红，打破了音乐界长期以来的信念，即听众总是更喜欢人类的创造力而不是人工创作。这种观念的转变导致人工智能生成的音乐在各种音乐平台上泛滥，通过这些平台，许多当前艺术家的声音被人工复制。
模拟测深不确定性
自 S-44 第 4 版 (IHO, 1998) 发布以来，在数据收集和处理过程中对深度测量不确定性进行建模已成为一种常见做法。水文办公室也试图对传统水深测量的不确定性进行建模，以确定其是否适用于各种用途。可以通过各种网格化技术将额外的不确定性引入代表性水深测量模型中，这些技术在测量之间插入深度。本文回顾了测量不确定性的来源，研究了估计传统数据集中不确定性的方法以及通过网格化引入水深测量 (数字高程/深度) 模型 (DEM/DDM) 的不确定性。可以从水深测量/DEM/DDM 不确定性信息中受益的应用包括桥梁风险管理和海啸淹没建模。关键词：水深测量、不确定性、数字高程模型
家庭经济分析（HEA）
主要位于大陆。包括位于两条河流（布拉马普特拉河和蒂斯塔河）岸边的相邻村庄。这些村庄通过正常的公路网络与其他地区相连。河岸地区的村庄与内陆村庄不同，因为它们地势较低，每年都会被两条河流淹没，而内陆村庄只会偶尔受到较大洪水的影响。人们种植各种粮食和经济作物，包括博罗、阿曼、黄麻、芥菜、玉米和各种蔬菜。大多数人依靠农业维持生计。每年的洪水泛滥很常见，影响农作物、房屋和人民的生计。在过去的 10 年里，阿曼水稻已成功收获 3-4 次。因此，人们不喜欢种植阿曼水稻，而是更喜欢种植博罗。
人类对环境的影响：关注气候变化
自工业革命以来，人类已将足够的温室气体释放到大气中，以将平均全球温度提高1.1°C（接近2°F）[8]。自1970年代以来的变暖比现代历史上的任何时候都更快[8]。同时，全球人口增加了一倍以上[9]。这种变暖的影响因地区而异，包括更长的野火季节，融化的冰川和冰盖以及更美好的天气，例如热浪，更强大的风暴和洪水。气候科学家警告说，由于更具破坏性的暴风雨和长期的干旱到沿海地区的淹没，全球温度升高为1.5°C及以后的影响将产生更大的破坏性影响[10]。随着每个额外的温暖程度，影响会放大[8]。
广义发展计划（GDP）清单
考古特征或历史街区；x. 对任何已知埋葬地点的确认；xi. 对现场任何洪泛区、资源保护区、湿地、陡坡、溃坝淹没区的确认；xii. 停车场，包括所需停车场和拟议停车位的列表。xiii. 一份表格，其中包含对地块覆盖率和不透水表面率的计算。2. 拟议开发项目半英里范围内所有主要交叉路口的标识和距离；3. 整个地块的边界，包括路线和距离；4. 主题地块内任何现有或拟议的地块线、地役权或通行权；5. 主题地块和所有相邻财产的当前分区和主要用途；6. 本章第 6 条所述的任何重叠分区边界的图形描述； 7. 所有现有和拟议的建筑物、构筑物、附属构筑物（包括室外照明、围栏、自行车架、墙壁或树篱、垃圾箱）、标志、景观美化和缓冲区、雨水管理设施和其他改进设施的大致位置、大致尺寸、高度、楼层数和退距的图形描述；8. 所有水体、美国地质调查局常年溪流、洪泛区、资源保护区、流域、湿地、溃坝淹没区和陡坡的边界的图形描述；9. 一份概括性的景观规划，其中显示现有植被、拟议的清理范围，并指明根据本章第 5 条第 5 款的景观美化和缓冲场要求将安装的植被的位置和类型，以及任何其他拟议的屏障、缓冲场或景观美化的大致位置和材料描述； 10. 现有和拟议的停车和装卸区以及任何其他不透水表面（如车道、街道（及名称）、人行道、自行车道或多用途小道以及运动场地）的位置和尺寸； 11. 所有出入口的位置和描述，包括所有拟议的地块间连接； 12. 拟议开发项目在平面图上显示的每一段道路上产生的预计每日车辆出行次数；
从飓风 HUGO 的影响中吸取教训...
尽管气象学家继续研究飓风运动和轨迹预测，这应该有助于改进未来的预报，但对于预测像 Hugo 这样的风暴强度变化，人们知之甚少。24 小时强度预报对应急准备官员尤其重要，因为更强烈的风暴可能导致更大面积的洪水，需要做好准备并疏散更多人口。本文讨论了影响飓风 Hugo 风暴轨迹的因素、登陆前的强度变化以及风暴减弱过程中各个阶段的地面风分布。结论是，飓风 Hugo 在登陆前六小时内的快速增强（1 毫巴/小时）与风暴外围的低空风切变以及 Hugo 穿过墨西哥湾流有关。登陆时地面风场的确定是
气候适应综合行动计划亮点
加州气候变化导致野火数量和严重程度急剧增加。该州历史上最具破坏性的十起野火中有三起发生在过去 10 年中的索诺玛县。到本世纪末，大型野火的数量将增加 40% 至 90%，具体取决于索诺玛县的降雨量。模型预测降雨将以阵发性极端降水形式出现，其间会出现长时间的干旱期。在干旱时期，径流和地下水补给都会减少，导致索诺玛县的水缺口增加 22%。在潮湿时期，极端降水可能导致径流增加高达 91%，从而造成洪水、土壤侵蚀、泥流和山体滑坡以及其他损害。海平面上升将加剧洪水，导致降雨造成间歇性洪水，以及低洼沿海、海湾沿岸和河流地区的永久性淹没。海平面上升还将导致盐分入侵地下水资源和海岸侵蚀。
重新审视 FR13A 的浸没耐受性
淹没胁迫是由于在水稻生长或幼苗期发生山洪时水稻植株完全被淹没，可持续长达 2 周。被淹没的植物会遭遇能量危机，可能导致整株死亡，从而降低粮食产量 ( Yuan 等，2023 )。近年来，在雨养地区，淹没变得更加频繁，有时甚至会持续 20 天以上，这可能是由于气候变化所致 ( Shu 等，2023 )。FR13A 是一种印度耐洪品种，由传统地方品种 Dhalputtia 通过单粒选择衍生而来，可以在山洪中存活 2 周或更长时间 ( Xu 和 Mackill，1996；Xu 等，2006 )。其他几个地方品种表现出很强的耐洪能力，但这一特性在育种中尚未得到充分利用 ( Ismail 和 Mackill，2014 )。然而，在所有地方品种中，FR13A
