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大湖流域水文信息 2024 年 9 月
信息 本公报中记录的每月平均水位是从每个湖泊的代表性水位计网络测得的结果。这些数据的提供者是美国商务部、国家海洋和大气管理局、国家海洋局和加拿大渔业和海洋部综合科学数据管理部门。底特律地区、工程兵团和加拿大环境与气候变化部在五大湖基本水力和水文数据协调委员会的支持下，得出历史和预测湖泊水位。工程兵团每月发布公报，作为一项公共服务。工程兵团还每周在线发布五大湖、连接水道和圣劳伦斯河的水位和深度，提供五大湖和圣劳伦斯河国际段之间连接河流的深度预报。这份五大湖水位月报以彩色格式可在互联网上获取，网址为 https://www.lrd.usace.army.mil/Water-Information/Water-Management/Great-Lakes-and-Harbors/Water-Level-Forecasts/。如有疑问，请发送电子邮件至 hhpm@usace.army.mil 或致电 1-888-694-8313 并选择选项 1。五大湖流域水文 2024 年 11 月初步估计表明，11 月份苏必利尔湖和密歇根湖-休伦湖的降水量高于平均水平，伊利湖和安大略湖的降水量低于平均水平。安大略湖流域的降水量与历史平均水平相比最低，为 82%。苏必利尔湖的降水量占平均水平的比例最大，为 115%。在过去 12 个月中，除安大略湖外，每个湖盆的总降水量都低于长期平均水平，而安大略湖为平均水平的 107%。暂时来看，除苏必利尔湖外，所有湖泊的水量都远低于平均水平。11 月，密歇根湖-休伦湖和伊利湖通过各自连接水道的流出量高于平均水平，苏必利尔湖和安大略湖则低于平均水平。10 月至 11 月，所有湖泊的月平均水位下降了约 2 至 7 英寸。密歇根湖-休伦湖的平均水位连续第二个月低于长期平均水平。所有湖泊从 10 月到 11 月都继续出现季节性下降，最新的五大湖水位 6 个月预测预测，这些湖泊将在未来一个月继续下降。
在概念水文模型metq
THE CONCEPTUAL HYDROLOGICAL MODEL METQ *Sindija Liepa 1 , Inga Grinfelde 1 , Jovita Pilecka-Ulcugaceva 1 , Anda Bakute 1 , Juris Burlakovs 2 1 Latvia University of Life Sciences and Technologies, Latvia 2 University of Latvia, Latvia *Corresponding authorʼs e-mail: sindija.liepa@lbtu.lv Abstract In世界，水文模型经常用于生态成分的建模。在《巴黎协定》和《欧洲绿色协议》的背景下，有必要开发温室气体排放建模能力。The development and refinement of the conceptual model METQ is necessary not only for the quantitative analysis of flow, but in addition to its refinement, it is possible to conduct interdisciplinary research in the subfield of ecohydrology, which studies the interaction of water and ecosystems, and in environmental engineering, which addresses the issues of reducing diffuse pollution and reducing greenhouse gas emissions, technology implementation issues, where water content in the soil and地下水波动扮演着主要角色之一，例如，在一氧化二氮排放的过程中。本文研究了用于成功对土壤中的温室气体排放建模的潜在温室气体排放计算算法，特别关注农业土壤，这在农业部门的国家排放报告中贡献了最多的温室气排放之一。审查了可用的用于一氧化二氮硝化计算的算法，并讨论了可用于建模土壤排放并整合到概念水文模型metq中的可能使用的算法。关键词：温室气体，一氧化二氮，水文模型metq。开发的用于对土壤中的温室气体排放的建模的概念解决方案将开发一种建模工具，该工具将用于估计温室气体排放的体积，并评估各种温室排放量措施的有效性，并对土壤温室气体温室气体温室气体平衡进行复杂的评估。引言来自土壤的温室气体排放主要由三种气体组成：二氧化碳（CO 2），甲烷（CH 4）和一氧化二氮（N 2 O）。co 2通量可以分为三个主要阶段：土壤呼吸，其中包括根部，厌氧和有氧微生物的呼吸（Hanson等，2000），生态系统的呼吸，其中还包括植物上地面部分的呼吸；生态系统气体交换是光合作用和CO 2中使用的CO 2的平衡。在厌氧条件下，甲烷CH 4在甲烷发生过程中合成，而甲烷CH 4在有氧条件下消耗掉，其中氧和CH 4用于微生物的代谢过程（Dutaur＆Verchot，2007）。一氧化二氮（N 2 O）和一氧化氮（NO）排放主要来自两个基本过程：硝化和反硝化。硝化涉及通过亚硝酸盐（NO 2-）氧化为硝酸盐（NO 3 - ）的氧化，而反硝化则需要将硝酸盐（NO 3 - ）还原为N 2 O，并最终降低至氮气（N 2）。值得注意的是，n 2 O主要发生在反硝化过程中，尤其是在厌氧条件下，在微尺度厌氧区域被培养，通常在土壤孔填充水超过50％时发生（USSIRI和LAL，2012年）。硝化在有氧条件下通常将硝化概念化为土壤铵（NH 4 +）浓度的一阶过程。此外，硝化过程中N 2 O的产生通常被建模为总硝化率的一部分，这反映了影响氮气环境动力学的微生物活性与环境因素之间的复杂相互作用。微生物活性，根呼吸，有机降解涉及的化学过程
工作计划：纳瓦罗河流域水文学模型开发
纳瓦罗河流域的海拔范围从沿着流域北部最低部分的河床不到300英尺到3,000多英尺，在该分水岭南部的最高海拔高度峰和沿东部边缘的最高海拔峰。分水岭有一个地中海气候，潮湿和干燥季节的平均降水量为46.7英寸。（USGS 2019）。木材生产，牲畜放牧和其他农业活动。自那以后，分水岭保留了乡村性质，近97％的土地使用剩余作为本地植被，不到5％的土地覆盖面积。最近在流域中的土地利用数据包括林地（70％），牧场（25％）和农业（5％），其中占农村住宅发展的百分比很小（Entrix Inc.1998）。 目前，商业木材收获，葡萄栽培，果园，放牧和旅游业是主要经济企业。1998）。目前，商业木材收获，葡萄栽培，果园，放牧和旅游业是主要经济企业。
作为全球共同商品的水文循环
尽管从土地流出的绿色水流代表了当地的直接水流流向空气，但其中的大部分最终作为陆地水循环的一部分返回了土地。数十年来，通用循环模型估计40-60％的陆地降水来自土地，其余来自海洋来源（Douville等，2021; van der et et al。，2010）。最近的水分跟踪研究缩小了估计约45％的土地来源和55％的海洋来源（De Petrillo等，2024）。因此，将近一半的地面降雨来自土地，这意味着绿色水流与持续降水的海洋蒸发一样至关重要（所有淡水的来源）。绿色水。生态系统的蒸散量是区域尺度的降雨的根源，尤其是雨林（Avissar＆Werth，2005; Werth＆Avissar，2002）和湿地（Ramsar on witlands on witlands，2018年），应保留，恢复和可持续使用，并可持续使用。
从调查设计到最终栖息地产品的水文数据在挪威海拔映射计划中
建模和解释的重要因素•环境空间的良好覆盖范围•统计独立站•选择自动选择具有目标站点的自动选择的站点（特殊特征或一个层中的较小规模变化）
全球水文模拟系统的引入
分析云平台（例如gee）•长期存档数据已有25年以上（自1998年以来）https://sharaku.eorc.jaxa.jp/gsm ap_now/index.htm
一个不可能的梦：确定性的水文预测
•确定性模型无法预测错误，但实际上通常看起来可以预测一定程度。因此，可以更新确定性模型。•最终，通过确定性方法，错误仍然是无法预测的。•后者是一个随机分量，这意味着不确定性（Koutsoyiannis，2023）。•随机组件的存在意味着确定性模型最终是不正确的。
大规模水文学中的博士学位大规模水文学中的博士学位
我们邀请申请在大规模水文学中的博士职位，重点是计算和数据驱动方法，而不是传统的水文专业知识。该立场将着重于开发和应用计算方法来解决大规模水文学中的复杂问题，例如水文建模，洪水风险评估，水资源管理和气候变化对水系统的影响。您将使用基于机器学习和基于过程的模型来大规模识别流量生成的驱动因素。
5 南京水利科学研究院水文水资源研究所，南京 210029，中国 *通讯作者: jin.zhang@hhu.edu.cn 接收
人工智能 (AI) 正处于快速上升的轨道上，其优势在商业、交通，尤其是科学研究中得到了发掘和应用。人工智能强大的非线性和灵活的模型架构使其能够阐明变量之间的复杂关系，并在使用少量计算资源的情况下揭示大型数据集背后的潜在模式。因此，它在解决环境科学挑战和促进对其更好理解方面具有巨大潜力。根据最近的研究统计数据，人工智能技术已经渗透到环境科学的许多领域，包括环境数据的收集和分析、环境相关参数值的快速预测、化学筛选分析、风险评估和管理以及环境决策（图 1 A）。