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HR 2997，克利夫顿机遇与活力经济收益法案（CONVEY）
2023 年 6 月 22 日 感谢您给我机会就 HR 2997《克利夫顿机遇，实现充满活力的经济收益 (CONVEY) 法案》作证。该法案指示土地管理局 (BLM) 将位于科罗拉多州克利夫顿附近的约 31 英亩联邦土地转让给科罗拉多州梅萨县。作为一项政策，BLM 支持与州和地方政府合作解决土地保有权和土地转让问题，以推进公共政策目标。HR 2997 指示以公平市场价值转让 BLM 确定可能适合处置的地块，BLM 支持该法案。背景 BLM 管理着 2.45 亿英亩公共土地，主要位于西部，其中 830 万英亩位于科罗拉多州。科罗拉多州的公共土地是该州经济的重要贡献者，许多科罗拉多州社区依靠健康的公共土地来维持生计。梅萨县也不例外，该县位于科罗拉多州西部，靠近犹他州边境，拥有大约 155,000 名居民。联邦土地占该县土地面积的 73%，其中大部分联邦土地由 BLM 管理。县城大章克申位于大峡谷中心科罗拉多河与甘尼森河交汇处附近。克利夫顿北临 70 号州际公路，西临大章克申。大峡谷垦荒工程 1907 年，大峡谷垦荒工程的建设获得内政部批准。垦务局 (BOR)，当时称为美国垦务局，负责向大峡谷的农田和果园供应灌溉用水。大峡谷垦荒项目是 1902 年 6 月 17 日《垦荒法》通过后，首批从定居点撤出土地用于项目建设的六个项目之一。自 1917 年首次供水以来，大峡谷垦荒项目已为约 33,368 英亩的土地提供了灌溉用水，并为约 8,600 英亩的肥沃土地提供了补充水。该项目的工程包括一座引水坝、一座发电厂、两座泵站和两座运河系统，总长 90.1 英里。
CRPT-117hrpt394.pdf
2023财年能源和水资源开发及相关机构拨款法案总额为56,275,000,000美元，比2022财年高出3,403,000,000美元。该法案第一章为美国陆军工程兵团的土木工程项目提供了8,888,690,000美元，比2022财年高出545,690,000美元，比预算要求高出2,287,690,000美元。该法案利用了公法 116-136 和公法 116-260 中关于港口维护信托基金以及 2014 年水资源改革与发展法案第 2106(c) 节规定的调整。港口维护信托基金 (HMTF) 有资格获得报销的总资金活动估计为 2,318,000,000 美元，比 2022 财年高出 268,708,000 美元，比预算要求高出 592,000,000 美元。第二章为内政部和垦务局提供了 1,913,950,000 美元，比预算要求高出 479,725,000 美元。委员会建议为垦务局提供 1,890,950,000 美元，比预算要求高出 476,725,000 美元。委员会建议为中犹他州项目拨款 23,000,000 美元，与 2022 财年的资金相同，比预算要求高出 3,000,000 美元。第三章为能源部拨款 48,190,405,000 美元，比 2022 财年高出 3,334,781,000 美元。能源部内能源项目的资金（包括基础科学研究和应用能源项目）为 18,273,376,000 美元。委员会建议为科学办公室拨款 8,000,000,000 美元；为能源效率和可再生能源拨款 4,000,000,000 美元；为网络安全、能源安全和应急响应拨款 205,000,000 美元；为电力拨款 350,000,000 美元；为核能拨款 1,779,800,000 美元； 880,000,000 美元用于化石能源和碳管理；550,000,000 美元用于高级研究计划局——能源。国家核安全局 (NNSA) 的资金为 21,232,065,000 美元，其中包括武器活动、国防核不扩散、海军反应堆和联邦薪资和费用。环境管理活动——非国防环境清理、铀浓缩去污和退役以及国防环境清理——的资金为 7,879,705,000 美元。拨给电力营销管理局的净额按要求的水平提供。第四章为几个独立机构提供了 521,046,000 美元，比 2022 财年高出 67,546,000 美元。核管理委员会的净资金为 137,000,000 美元，比 2022 财年高出 6,000,000 美元，与预算要求相同。
第五章 绿色运营
购买可再生能源 到目前为止，由于拥有大量土地，CDCR 一直依赖于使用现场生产的可再生能源，但正在考虑从其他供应商（萨克拉门托市政公用事业区和马林清洁能源）购买可再生能源，用于土地受限的机构，以增加通过可再生资源输送的总能源。CDCR 正在参与三个社区选择综合计划；圣昆廷加入了马林清洁能源的浅绿色计划，获得 50% 的可再生能源，SVSP 和 CTF 加入了蒙特利湾 (MB) 社区电力的 MB 选择计划，获得 100% 的可再生能源，LAC 加入了兰开斯特选择能源，获得 38% 的可再生能源。CDCR 还拥有由西部地区电力管理局 (WAPA) 提供服务的以下设施，这些设施输送水力发电：CMF、DVI、FSP、OHCYCF、NCYCC、CHCF 和 SCC。 WAPA 出售由垦务局、美国陆军工程兵团和国际边界和水资源委员会运营的 57 座水力发电厂的电力。
纳瓦霍族司法部办公室...
盖伊·克拉克 (GUY CLARK)、琳达·科温 (LINDA CORWIN)、克雷格·科温 (CRAIG CORWIN)、理查德·琼斯 (RICHARD JONES)、韦斯利·汉切特 (WESLEY HANCHETT)、迈克尔·赖特 (MICHAEL WRIGHT)，原告 - 上诉人，诉黛布·哈兰德 (DEB HAALAND)，内政部长官方身份；卡米尔·C·图顿 (CAMILLE C. TOUTON)，美国垦务局副局长官方身份；玛莎·威廉姆斯 (MARTHA WILLIAMS)，美国鱼类与野生动物管理局首席副局长官方身份；鲁迪·谢巴拉 (RUDY SHEBALA)，纳瓦霍族自然资源司执行主任官方身份；大卫·泽勒 (DAVID ZELLER)，纳瓦霍族印第安农产品产业负责人官方身份；迈克·哈曼 (MIKE HAMMAN)，新墨西哥州工程师官方身份；罗尔夫·施密特-彼得森 (ROLF SCHMIDT-PETERSEN)，新墨西哥州州际溪流委员会主任官方身份，被告 - 上诉人。
最终总体规划报告
CCEWR 环境与水资源保护委员会 DGWST 供水与运输总局 FAO 联合国粮食及农业组织 ISS 内部安全局 MAF 农业与渔业部 LRF 畜牧研究农场 MCI 商业与工业部 MEW 水电部 MOC 通信部 MOD 国防部 ES 工程服务 FF 边防军 SOA 阿曼苏丹炮兵 RAFO 阿曼皇家空军 UAG 乌姆阿尔加瓦里夫营地和医院 MOE 环境部（现为区域市政与环境部） DGHGD 佐法尔省住房总局 MOH 卫生部 DGHSGD 佐法尔省卫生服务总局 MPM 石油与矿产部 佐法尔市 MWR 水资源部 OAJC 阿曼-美国联合委员会 PAWR 水资源公共管理局 PCDEGD 佐法尔省发展与环境规划委员会 ROP 阿曼皇家警察ITC 教师培训学院 USAID 美国国际开发署 USBR 美国垦务局 维尔职业培训学院 WHO 世界卫生组织，联合国
哥伦比亚河洪水风险管理摘要 2022 年 4 月
注意：在某些情况下，DWR 和 BRN 所需的洪水风险吃水量可能会在 4 月 30 日之前转移到 GCL。上面显示的转移规则曲线表示当前水年的最大允许洪水风险存储转移，基于每个项目当月的洪水风险管理要求和 GCL 的疏散限制；但是，任何日期转移到 GCL 的实际容量最终由垦务局决定。当 GCL 无法接受总合并容量时，DWR 到 GCL 的容量转移优先于从 BRN 到 GCL 的容量转移。a 向 GCL 转移的潜在洪水风险存储仅限于 2 月底在海拔 1252.3 英尺（2744 kaf 吃水）以上的 GCL 以及 3 月底和 4 月 15 日在海拔 1225.0 英尺（4355 kaf 吃水）以上的 GCL 的运行，并且还受到 GCL 最大吃水率限制的限制。所有项目必须在 4 月底达到其未转移的洪水风险管理吃水要求。b 不允许转移，所有项目必须在 4 月 30 日之前恢复其未转移的洪水风险吃水要求。
ROS 2自动驾驶软件的容器化微服务体系结构：端到端延迟评估
摘要 - 汽车行业正在从基于ECU的传统系统过渡到软件定义的车辆。这场革命的核心作用是由容器，轻质虚拟化技术扮演的，这些技术可以在公共硬件平台上灵活地合并复杂的软件应用程序。尽管采用了广泛的采用，但容器化对诸如端到端延迟，通信抖动以及内存和CPU利用等基本实时指标的影响实际上尚未探索。本文为现实世界自动驾驶应用程序提供了微服务架构，该应用程序隔离了每个服务。我们的全面评估也显示了这种解决方案的端到端潜伏期的好处，即使是标准的裸露部署。具体来说，在提出的微服务体系结构的情况下，平均端到端延迟可以提高5-8％。此外，使用容器部署可显着降低最大潜伏期。
文献综述重点关注用于选择性过滤光检测和测距 (LiDAR) 数据以增强河流地貌表面表现的数据处理技术
整个垦务局的地球科学家和水文学家经常使用 LiDAR 数据进行地貌研究和水力建模。实际使用数据时，发现了一些数据质量问题，包括对河岸、堤坝和水面等景观特征的不准确表示。此外，数据文件大小可能超出用于生成和分析表面模型的软件的处理能力。这些数据质量问题不一定与数据处理的质量保证和质量控制有关，而是与标准过滤程序的广泛认可的局限性有关（Axelsson 1999 和 2000、Bowen 和 Waltermire 2002、Bretar 和 Chehata 2007、Brovelli 和 Lucca 2011、Chen 等人 2007、Evans 和 Hudak 2007、Goepfert 等人 2008、Kraus 和 Pfeifer 1998 和 2001、Meng 等人 2010、Raber 等人 2002、Schickler 和 Thorpe 2001、Silvan-Cardenas 和 Wang 2006、Sithole 和 Vossleman 2004、Wang 和 Glenn 2009）。在此上下文中，过滤是指用于分离地形和非地形数据点的过程（即，将 LiDAR 点云分离为景观表面数据集（表示植被和人造物体的高程值）和地形表面数据集（表示裸地高程值）。地形表面数据集用于生成数字地形模型 (DTM)；用于地貌研究和水力建模的连续表面模型。