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社论：在未来气候变化下，农业和森林生态系统的碳水氮过程和机制
众所周知，农业和森林生态系统充当陆地生态系统中的重要碳。了解面对气候变化时生态系统碳周期的基本过程和机制对于量化陆地生态系统的碳汇至关重要。生态系统碳循环不能与水和氮循环分开，因此不能在农业和森林生态系统中对气候变化的碳水氮过程的反应和适应性进行进一步研究。该研究主题发表了10篇论文，以获得对农业和森林生态系统中碳 - 水氮相互作用的基本机制和过程的新见解，以响应气候变化。垃圾分解是一个关键的生物地球化学过程，它对森林和草原生态系统中的碳和氮循环深刻影响。气候因素可以显着影响垃圾分解速率，碳固换以及CO 2和N 2 O.CO 2和N 2 O.的温室气体的排放。对37个发表研究的351个样本进行了全面的元分析，以探讨太阳辐射和降水对垃圾分解和CO 2发射的互动效应。他们发现太阳辐射显着增加了垃圾分解，这取决于降水状态。同时，Li等人。通过对青海藏高原上的长期操纵变暖实验，研究了变暖和开垦对N 2 O发射的影响。他们的结果表明，通过增强土壤硝化和相关的
水下机器人的腐蚀和材料.docx
1. 学生将解释腐蚀背后的化学过程，包括氧化还原反应，并找出加速水下环境腐蚀的因素。 2. 学生将分析和比较水下机器人中使用的不同材料的特性，包括它们的耐腐蚀性、强度和特定应用的适用性。 3. 学生将应用与反应速率和材料科学相关的科学原理来设计一种水下机器人，以最大限度地减少腐蚀并在海洋环境中有效运行。 4. 学生将设计和制作水下机器人的原型，考虑材料选择、耐用性和在各种水下条件下的性能。 5. 学生将评估他们和同学的设计，提供建设性的反馈，并反思他们对腐蚀和材料科学的理解如何影响他们的工程解决方案。
更新的国家水部门战略2020
您将在本摘要报告中阅读，更新的战略主要集中在第1支柱下的改革计划上，该计划被认为是重新启动该行业朝着可持续管理和改进的服务提供的基础。提出了一项明确且定义明确的行动计划，自2020年以来，能源和水部，水上机构和捐助者社区以来，已经开始工作，以实现行动计划的目标。支柱2并不重要，在此，在未来几年中，为了实现水资源管理的基础，为水部门设定国家信息系统的重要性和紧迫性。最后但并非最不重要的一点是，Pillar 3来填补可以访问所有人服务的基础架构空白。
对水交换和人工智能的回顾......
摘要 在过去十年中，水交换 (WE) 和人工智能 (AI) 取得了重大进展。WE 显著提高了腺瘤的检测率，而 AI 有可能帮助内镜医师检测到更多的息肉和腺瘤。我们使用以下关键词在 PubMed 上进行了电子文献检索：水辅助和水交换结肠镜检查、腺瘤和息肉检测、人工智能、深度学习、神经网络和计算机辅助结肠镜检查。我们回顾了 2010 年至 2020 年 5 月期间以英文发表的相关文章。从所审查出版物的参考文献列表中手动搜索了其他文章。我们讨论了 WE 和 AI 的最新进展，包括它们的优点和局限性。AI 可以减轻限制 WE 潜力的操作员相关因素。通过提高肠道清洁度和改善可视化，WE 可以提供优化 AI 在结肠镜检查中性能的平台。WE 和 AI 的优势可以相互补充，尽管它们各有弱点，但可以最大限度地提高腺瘤的检测率。
在水中诱导cynodon dactylon的分解 -
在水位波动区（WLFZ）的流量中，氮（N）的养分水平和磷（P）在上覆的水中由于土壤养分的释放而膨胀，从而影响cynodon dactylon等植物的分解。然而，对这些营养变化对植物养分释放和水动力学的影响的研究有限，使对水质影响的准确评估复杂化。这项研究使用了8个具有不同初始养分水平的水样品来模拟WLFZ土壤养分引起的N和P变化，并检查了Cynodon dactylon的分解和养分动力学。的结果表明，量量显着增加了N和P的初始水平，尤其是作为颗粒氮（PN）和颗粒磷（PP），影响了水中的植物分解和营养动力学。60天后，Cynodon Dactylon损失了47.97％-56.01％干物质，43.58％-54.48％的总氮（TN）和14.28％-20.50.50％的总磷（TP）。初始PN和总溶解氮（TDN）促进了干物质损失，PN和PP促进了TP损失，而PN和PN和TDN抑制了TN损失。到第60天，在上面的水中，植物释放的N和PN或TP之间没有发现正相关。但是，初始PP和PN水平与TN和TP负相关，表明抑制作用。进一步的分析表明，从土壤中释放出的PN和PP支持微生物骨料的形成，增强了硝化和磷的去除，从而随着时间的推移改善了水纯化。
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坚固沉箱结构降低水下现场爆炸影响的演示
描述 沉箱是一种安全、防水的舱室，通常用于水下施工。通过添加压缩空气使舱室防水。战略环境研究与发展计划 (SERDP) 项目 MR-2648“建立坚固的沉箱结构以抵抗水下未爆炸弹药就地爆炸的影响”研究了沉箱作为防爆盾的使用。计算机模拟发现，SERDP 团队开发的坚固沉箱结构 (RCS) 模型能够显著降低水下爆炸的影响。
机器学习筛查工具，用于预测废水中药物化合物的提取产率
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源，因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法，因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物，并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是，COSMO热模型无法解释关键过程参数，从而降低了这些计算模型的准确性。因此，需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器（测试MAE：4.510，测试R 2：0.884）和RF分类器（测试精度：0.938，测试召回：0.974）获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征：溶剂与喂养比，N - 辛烷 - 水分系数，氢键，氢键和范德华对多余的焓的贡献，以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具，以从废水中去除药物。
雨水清洁能源
水力发电已有多个世纪来获取能量，它始于木制水力。在欧洲和亚洲的许多地方使用了各种类型的这些类型，主要用于谷物的铣削。水轮技术是在工业革命期间开发的，并产生了多达70％的效率。Benoit Fourneyron在1820年代开发了法国的第一台水力发电涡轮机。[1]在20世纪上半叶，大规模的水电开发是由D AMS驱动的，水电站在北美和欧洲迅速建造。自1960年代以来，大型水力发电制造商和设备供应商通过出口到发展中国家而蓬勃发展。最著名的冲动水力发电涡轮机设计是Pelton Wheel。这是莱斯特·佩尔顿（Lester Pelton）之后的名字，并归功于开发拆分水桶设计。尽管其他人获得了类似配置的专利，但佩尔顿在1878年测试了一系列的水桶形状，并最终为被称为Pelton Wheel的设计专利[1]