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空间政治经济学 Adam David Morton
2000 年，大卫·哈维在接受采访时有些感叹地表示，尽管《资本的限度》“是一本可以借鉴的文本”，但遗憾的是，他认为，它并没有以这种精神来对待（见 Harvey，1982；Harvey，2000：84）。考虑到大卫·哈维的议程设置工作在推进历史地理唯物主义方面具有理所当然的核心地位，这种评论中明显的忧郁在之前和之后的几年里似乎有些令人难以置信。对许多人来说，哈维在提供三个切入点来理解以下三个方面做了“艰苦的挖掘工作”：1）生产中危机的起源；2）信贷体系和危机的金融和货币方面；3）资本主义不平衡发展和危机的地理理论。在《资本的限度》内外，其结果是对马克思的解读提供了一个观察不平衡地理发展的时空视角。换句话说，将空间和时间结合起来，可以揭示权力的空间性和对空间的掌控是塑造资本主义和阶级斗争条件的一种力量。更贴近现在的情况是，弗兰克·史迪威 (Frank Stilwell) 在《理解城市与地区》一书中创造了“空间政治经济学”这个术语，以此来处理与城市和地区、空间和地点有关的政治经济学问题 (Stilwell, 1992)。这里的劝告是赋予政治经济学一个空间上的转折：发展一种能够处理社会过程和空间形式之间关系的空间政治经济学。此外，空间政治经济学的方法旨在以一种同时具有空间和时间维度的方式来做到这一点。史迪威 (1992: 15) 指出，“地理 (空间维度) 和历史 (时间维度) 的分离进一步贫乏了”政治经济学可用的剩余部分。
巨石：评估机器人和载人应用的立体瞄准策略。TA Roseborough 1、AJ Sonke 2 和 MS Robinson 1、1 I
我们使用 3DF Zephyr 构建 3D 模型。对于每个序列，我们导入图像并掩盖巨石周围的区域。我们从图像中生成稀疏点云。在此阶段，我们通过创建地面控制点 (GCP) 将特征上的位置与纬度、经度和海拔值联系起来，从而对该特征进行地理参考。我们使用 30 厘米/像素的国家农业图像计划 (NAIP) 图像和 25 厘米/像素的航空激光雷达数字地形模型 (DTM) 在 ArcGIS Pro 中为每个站点标记了 3 个 GCP 位置 (图 1a) [5]。我们使用 ArcGIS Pro 确定 GCP 的坐标以及从 DTM 中提取这些位置的海拔，我们使用简单的双线性插值来完成此操作，以最好地近似该特定位置的海拔。我们导入了这些点并运行了捆绑调整；如果程序报告的不确定性 <0.01 米，我们认为这些是良好的 GCP。如果任何 GCP 残差较高，我们会调整其位置并重新导入。对 GCP 对齐感到满意后，我们继续创建密集点云、网格和纹理网格（图 1b、c）。对于所有步骤，我们都使用 3DF Zephyr 默认设置。模型完成后，我们生成了一份处理报告，其中提供了平均地面采样距离 (GSD)（我们用其作为分辨率的代理）和模型表面积等信息。我们还将计算出的相机位置导出到 ArcGIS Pro（图 1a），并使用测量工具检查到特征的位置距离以及相机位置之间的距离。我们测量了步骤之间的直线距离，并
社论：高性能和可持续的混凝土材料和结构
近年来，混凝土技术研究领域取得了长足的进步，其主要发展方向有两个：对卓越力学性能的不懈追求和对可持续性的日益重视（Li，2019）。在工程范式不断发展以及对能够承受极端环境和负载条件的弹性基础设施的需求不断增长的背景下，提高混凝土的力学性能对于增强现代建筑的结构完整性和安全性至关重要（Gong et al.，2023；Yu et al.，2024）。同时，工业化的不断推进产生了大量废物和副产品，这些废物和副产品通常被送往垃圾填埋场，从而加剧了空气污染并增加了碳排放。因此，开发可持续混凝土材料和结构已成为减轻环境负担和实现碳中和的关键解决方案。这种模式转变不仅符合全球应对气候变化的要求，而且为废料的创新增值利用开辟了有希望的途径。然而，高性能混凝土材料的发展之路往往充满挑战，特别是材料成本高昂以及生产过程中产生的碳排放，这阻碍了它们在结构工程中的广泛应用。为了克服这些障碍，研究人员将重点放在工业、城市和农业残余物或副产品的研究领域，探索它们作为混凝土关键成分（包括水泥基粘合剂、骨料和纤维增强材料）的部分替代品的潜力（Xiang 等人，2023 年；Merli 等人，2020 年）。通过整合废弃物，可以降低高性能混凝土的成本和碳足迹，同时促进循环经济的原则。
FY2024年费报告和费用评估
简介新泽西州环境保护部（“部门”）负责管理新泽西州污染物消除系统（“ NJPDES”）计划，该计划调节将污染物排放到该州的地面和地面。该部门的权力源自新泽西州水污染控制法，N.J.S.A。58：10a-1 et seq。（“州法”），根据新泽西州资格的资格，并根据《联邦水污染法》（33 U.S.C.1251 et seq。），用于管理NJPDES允许程序。NJPDES计划规则在N.J.A.C.列出。7：14a。所有希望在该州排出废水或处置由治疗系统产生的残留物的人必须从该部门获得NJPDES卸货许可证。根据《州法案》第9条，与在新泽西州建立授权协议的备忘录期间谈判的责任是一致的，该协议授权协议旨在执行NPDES计划，该部门有权“建立和收取合理的年度行政费用，该费用应基于，不得超过估计的处理，并不超过njpdes njpdes njpdess的估计成本，并不超过估计的处理成本。费用以支付该部门发行和管理NJPDES许可的费用。N.J.S.A. 58：10A-10为部门提供了因未支付评估的NJPDES许可费而寻求民事行政处罚的机构。N.J.S.A.58：10A-10为部门提供了因未支付评估的NJPDES许可费而寻求民事行政处罚的机构。58：10A-10为部门提供了因未支付评估的NJPDES许可费而寻求民事行政处罚的机构。NJPDES预算和费用时间表涵盖了NJPDES许可申请的审查，包括但不限于开发特定许可条款和条件的审查，评估符合NJPDES许可证的条款和条件，进行合规性检查的条款和条件，进行合规性检查以及为NJPDES计划的一般管理费用提供了监管支持，包括监管性支持，包括监管性支持，以及预算。
数字高程模型 (DEM)、空间插值方法 (SIM)、GPS/水准测量、GIS
摘要 埃及尼罗河三角洲地区需要一种高精度数字高程模型 (DEM) 用于多种环境应用，特别是用于研究海平面上升和地面沉降现象的危险影响。由于埃及没有官方发布的国家 DEM，因此在地理信息系统 (GIS) 环境中使用九种空间插值方法 (SIM) 为该地区创建了一个原始的高精度局部数字高程模型 (LDEM)。插值过程是在数字化超过 220 幅比例为 1:25,000 的地形图之后进行的，从这些地图中提取了超过 810,000 个高程（点高程）点。每个 SIM 都应用了多个参数和标准，以达到最佳设置，从而生成用于环境应用的 LDEM。使用大约 200 个已知的 GPS/水准地面控制点 (GCP)，将开发的 LDEM 与八个免费的全球数字高程模型 (GDEM) 进行了比较，在对所有使用的数据集应用垂直和水平基准匹配以及异常值检测程序后，对 GDEM 和 LDEM 残差进行了统计评估。此外，还计算了可靠性指数 (RI)，以确定尼罗河三角洲地区的最佳 DEM。完成的结果表明，EARTHEnv-DEM90 获得了最高的 RI 5.47，是最佳的全球 DEM。对于局部 DEM 的插值方法，结论是 Kriging-b
森林生态与管理-NSF -PAR
生物多样性在全球范围内正在下降，如果要逆转当前趋势，预测物种多样性至关重要。树种丰富度（TSR）长期以来一直是生物多样性的关键衡量标准，但在当前模型中存在很大的确定性，尤其是考虑到经典的统计假设和机器学习成果的生态解释性差。在这里，我们测试了几种可解释的机器学习方法，以预测TSR并解释美国大陆的驾驶环境因素。我们开发了两个人工神经网络（ANN）和一个随机森林（RF）模型，以使用森林库存和分析数据和20个环境协变量来预测TSR，并将它们与经典的广义线性模型（GLM）进行比较。模型。采用了一种可解释的机器学习方法，Shapley添加性解释（SHAP），以解释驱动TSR的主要环境因素。与基线GLM相比（R 2 = 0.7； MAE = 4.7），ANN和RF模型的R 2大于0.9，MAE <3.1。此外，与GLM相比，ANN和RF模型产生的空间群集TSR残差较少。塑形分析表明，TSR最好通过干旱指数，森林面积，高度，最干燥季度的平均降水量和平均年温度预测。塑造进一步揭示了环境协变量与TSR和GLM未揭示的复杂相互作用的非线性关系。该研究强调了森林地区保护工作的必要性，并减少了低森林但干旱地区的树种与降水有关的生理压力。此处使用的机器学习方法可用于研究其他生物的生物多样性或在未来气候场景下对TSR的预测。
气候研究R02：P17 -Ross McKitrick
McKitrick＆Michaels（2004）提出了一个重要的问题，即经济活动和其他非气候条件是否可能影响来自气候符号网络的真实温度趋势的估计。他们使用了许多非气候方面和计量经济学计划Shazam（White 1993）来得出异性恋性的Covari-Ance Matrix（White 1980），以建模趋势估计和非气候因素之间的统计关系。普通的最小二乘（OLS）模型可能会产生偏见的估计，并且残留物中的异性症的存在可能是模型错误规范的指示，例如不正确的函数形式。因此，Shazam模型应该对描述许多因素与温度趋势之间关系的系数进行公正的估计。然而，如果得出的结论是，在温度趋势估计上存在明显且显着的污染，那么它们的结果不应特别是一个特定模型。尽管OLS和广义线性模型（GLM）可能无法产生最佳的非偏置值，但在这些更常见的回归分析中应找到相同的模式。在这里，他们的结果得到了重新努力，以检查是否忽略了将站间依赖的忽视可能影响他们的结论。McKitrick＆Michaels（2004）的定居地点意味着显着的空间相关性，例如44个站点来自东欧或西欧。分析使用了McKitrick＆Michaels（2004）的数据，可从WWW获得。uoguelph.ca/~rmckitri/research/gdptemp.html。数据是在Excel Difformat中提供的，使用Excel读取，然后保存为纯DOS文本文件。'd-'使用emacs更改为“ e-”，以将数据读取到R-Environment中（Gentleman＆Ihaka 2000，
isprs-archives-XLII-2-W9-93-2019.pdf
无人机摄影测量考古调查质量评估 S. Barba a , M. Barbarella b , A.Di Benedetto c , M. Fiani a , M. Limongiello a a 意大利菲夏诺 (SA) 萨勒诺大学土木工程系 (sbarba; m.fiani; mlimongiello)@unisa.it; b 意大利博洛尼亚大学土木、化学、环境和材料工程系 - ARCES maurizio.barbarella@unibo.it c 意大利罗马第三大学土木工程系 alessandro.dibenedetto@uniroma3.it 委员会 II 关键词：重投影误差、阿维拉露天剧场、3D 模型、GNSS 测量。摘要：本文报告了使用无人机 (UAV) 在阿韦利亚 (意大利阿韦利诺) 的罗马圆形剧场考古遗址进行的摄影测量调查的结果。本研究的目的是验证哪种图像采集方式（如果只有底部图像或底部加倾斜图像）与全球定位卫星系统 (GNSS) 测量地面控制点 (GCP) 的方法相结合能够在精度方面生成更好的 3D 模型，以便提取适合所需表示比例（1:100 和 1:50）的传统图形绘图（平面图、立面图和剖面图）。通过分析 GCP 上的残留物来评估地理参考的准确性；随后，对最终 3D 模型的精度进行了更详细的分析，分析了图像坐标上的残差，也称为重新投影误差。所开发的方法基于对不同模型的统计分析，这些模型是通过改变 GCP 的测量方法和获取的摄影测量照片而建立的。1.介绍我们的分析结果表明，仅使用天底图像进行摄影测量更“稳定”，并且 nRTK 技术可以实现与静态测量相当的结果，无论是精度还是可靠性。此外，如果在 nRTK 模式下测量 GCP，考虑到图形误差，最大表示比例为 1:100，而使用静态技术可以以 1:50 的比例描述主要细节。
巴基斯坦硫化物铜的铜生物无有
本文介绍了对硫化物矿石的铜生物侵蚀的早期发展的简要回顾，并讨论了其从巴基斯坦从土著硫化物矿石沉积中提取铜的预期。铜的形式存在于辣椒（Cufes 2），辣椒（Cu 2 s），Covellite（Cus），Bornite（Cu 3 Fes 3），Enargite（Cu 3 Fes 3），Cu 3 Ass 4）和Tennantite（Cu 3 Ass 3），是最重要的重要铜（Cu 3 Ass 3），这是最重要的铜在硫化铜和甲型型号（柱状型）中，孢子型（Strate-Strate-contrancient and Strate-coundert）（硫化物沉积。黄铁矿（FES 2）和其他金属（Ni，Co，Mo，Zn等）硫化物矿物质也存在于硫化矿石沉积物中。在浸出溶液中硫酸盐（FES 2）（FES 2）的细菌氧化和Cu-硫化物矿物质（S）中，在浸出溶液中在浸出溶液中产生硫酸（H 2 SO 4），硫酸铁（Fe 2（So 4）3）和硫酸盐Cuso 4的硫酸和硫酸盐CUSO 4和氧硫化物矿物质（S）由酸性fe-氧化和氧化氧化剂进行了改良，从而产生。硫酸（H 2 SO 4）充当利克西（浸出剂）和硫酸铁（Fe 2（So 4）3）作为墨西哥铜矿的生物素质过程中的氧化剂（CUFES 2）。由于低pH值促进矿物质的质子攻击，并减轻了浸出溶液中金属的沉淀，因此生物无能的反应在pH 1.5-3.0处是最佳的。可溶性铜通过从酸性铜浸出液中的溶剂提取（SX）回收，在下游加工过程中进行了剥离/洗脱，然后进行电工（EW），以生产生物含量的铜铜（99.9％CU）产品。铜是从硫矿石和采矿废物中提取的，并使用堆和倾倒生物渗入过程在商业规模上提取。通过将残留物变成价值，这是一个独特的机会，可以在商业规模上引入创新的环境友好型铜提取技术，从而被认为是高度盈利的。可以将生物渗入过程用于提取Cu和相关的有价值的金属，从土著低级，截止等级，泡沫尾矿和硫化物矿床的采矿废物
脑时代分析中的陷阱
Alam，S。B.，Nakano，R。和Kobashi，S。（2016）。 使用大脑MR图像中多元回归分析的大脑年龄估计。 ijicic，12（4），1385 - 1396。 Aycheh，H。M.，Seong，J.-K.，Shin，J.-H.，Na，D.L.，Kang，B.，Seo，S.W。，＆Sohn，K.-A。 （2018）。 使用皮质厚数据数据的生物脑年龄预测：一项大型队列研究。 衰老神经科学的边界，10，252。 Beheshti，I.，Maikusa，N。，＆Matsuda，H。（2018）。 “大脑年龄评分”（BAS）与阿尔茨海默氏病传统神经心理筛查工具之间的关联。 大脑和行为，8（8），E01020。 Beheshti，I.，Nugent，S.，Potvin，O。，＆Duchesne，S。（2019年）。 基于神经影像学的脑年龄框架中的偏置调整：一个健壮的方案。 神经图像：临床，24，102063。 Bland，J。M.和Altman，D。G.（1994）。 回归均值。 BMJ，308（6942），1499。 Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。 生物成熟度的神经解剖学评估。 Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。 Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。 费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。 儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。 Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。 使用残差作为因变量时的不正确推断。Alam，S。B.，Nakano，R。和Kobashi，S。（2016）。使用大脑MR图像中多元回归分析的大脑年龄估计。ijicic，12（4），1385 - 1396。Aycheh，H。M.，Seong，J.-K.，Shin，J.-H.，Na，D.L.，Kang，B.，Seo，S.W。，＆Sohn，K.-A。 （2018）。 使用皮质厚数据数据的生物脑年龄预测：一项大型队列研究。 衰老神经科学的边界，10，252。 Beheshti，I.，Maikusa，N。，＆Matsuda，H。（2018）。 “大脑年龄评分”（BAS）与阿尔茨海默氏病传统神经心理筛查工具之间的关联。 大脑和行为，8（8），E01020。 Beheshti，I.，Nugent，S.，Potvin，O。，＆Duchesne，S。（2019年）。 基于神经影像学的脑年龄框架中的偏置调整：一个健壮的方案。 神经图像：临床，24，102063。 Bland，J。M.和Altman，D。G.（1994）。 回归均值。 BMJ，308（6942），1499。 Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。 生物成熟度的神经解剖学评估。 Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。 Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。 费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。 儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。 Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。 使用残差作为因变量时的不正确推断。Aycheh，H。M.，Seong，J.-K.，Shin，J.-H.，Na，D.L.，Kang，B.，Seo，S.W。，＆Sohn，K.-A。（2018）。使用皮质厚数据数据的生物脑年龄预测：一项大型队列研究。衰老神经科学的边界，10，252。Beheshti，I.，Maikusa，N。，＆Matsuda，H。（2018）。“大脑年龄评分”（BAS）与阿尔茨海默氏病传统神经心理筛查工具之间的关联。大脑和行为，8（8），E01020。Beheshti，I.，Nugent，S.，Potvin，O。，＆Duchesne，S。（2019年）。基于神经影像学的脑年龄框架中的偏置调整：一个健壮的方案。神经图像：临床，24，102063。Bland，J。M.和Altman，D。G.（1994）。回归均值。BMJ，308（6942），1499。Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。 生物成熟度的神经解剖学评估。 Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。 Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。 费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。 儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。 Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。 使用残差作为因变量时的不正确推断。Brown，T。T.，Kuperman，J.M.，Chung，Y.，Erhart，M.，McCabe，C.，Hagler Jr，…Dale，A.M。（2012）。生物成熟度的神经解剖学评估。Curlant Biology，22（18），1693 - 1698年。Calkins，M。E.，Merikangas，K。R.，Moore，T。M.，Burstein，M.，Behr，M。A.，Satterthwaite，T。D.，…Gur，R。E.（2015）。费城神经发育群体：建立一个深厚的表型协作。儿童心理学和精神杂志 - 56（12），1356 - 1369。Chen，W.，Hribar，P。和Melesta，S。（2018）。使用残差作为因变量时的不正确推断。会计研究杂志，56（3），751 - 796。https：//doi.org/10.1111/1475-679x.12195 Chung，Y.使用机器学习来确定与