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河流岛屿 - GéHCO
河流岛屿可以通过先锋树和沙洲的相互作用从河床发展而来。虽然植被可以在所有类型的沙洲上生长和存活，但树木更容易在因河道几何形状变化或稳定扰动而形成的非迁移性沙洲上存活。这项实地研究详细介绍了植被覆盖的河道中部非迁移性（或强制性）沙洲的最初发展阶段及其向岛屿形态的演变。在六年的时间里，对河床地形变化、植被密度和粗糙度、冲刷和填埋深度、沉积物粒径和结构以及过剩河床剪切应力的分析突出了树木对地形和粒径分离的特定影响。两个沉积过程结合了障碍物痕迹的形成和沉积物的逆流沉积，导致了植被沙洲的垂直增生。在沙洲增生的第一阶段，洪水期间来自周围河道的推移质沉积物供应被确定为一个关键过程，该过程受木本植被的存在和先前存在的地形引起的偏转效应调节。植被和裸露区域之间的粒度分离也被强调并被解释为影响周围河道发展和不断增长的岛屿的断开程度（以及发展速度）的重要过程。推移质供应的异质性可以解释为什么沉积物沉积和密度
人为污染对Bujumbura河流的影响
摘要：尽管它很重要，但坦any尼湖还是受到污染的威胁，尤其是在其海岸上最大的城市布吉布拉附近，导致其生物多样性丧失，栖息地破坏和营养系统的干扰。因此，本文的目的是使用水质物理学和大型无脊椎动物社区参数评估Bujumbura对河流的人为污染的影响。采样了四条河流，并考虑了两个车站，上游和下游。ec，TDS，NH 4，NO 2-和BOD5一方面在所有河流中显示出高的值，除了Kanyosha外，除了Kanyosha外，除了Kanyosha外，除了Kanyosha外，Dial值也大大降低了下游。这表明从上游到下游的水污染增加，这与易受污染的chironomidae和lumbriculidae dowmnstream的优势以及来自上游河流上游EPT订单的污染敏感类群的高密度相一致。观察到同样的趋势，而大型无脊椎动物的多样性减少，因为香农的多样性和Pielou偶数指数低于上游。规范对应性分析表明，污染敏感的水甲基科和Simuliidae和Do与上游站点相关，而耐污染的chironomidae高密度和较高的养分，TDS，TDS，EC和BOD5的高密度与下游局相关联。应安装更多的设施，以便在将其排入河流和Tanganyika湖之前进行足够的废水处理。版权策略：©2024作者。J. Appl。这项研究表明，越过Bujumbura的河流引起了人为污染，从而对河流的生态系统产生负面影响，从而导致生物多样性丧失，社区简化和水质改变。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i1.29 Open Access策略：Jasem发表的所有文章都是由Ajol提供的PKP的开放式访问文章。这些文章在出版后立即在全球范围内发布。不需要特别的许可才能重用Jasem发表的全部或部分文章，包括板，数字和表。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International（CC-By-4.0）许可证的条款和条件分发的开放式文章。，只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文列为：sibomana，c; Buhungu，S； ntakirutimana，D； Nahimana，D（2024）。人为污染对Bujumbura河流的影响：向河流和坦any尼卡湖生物多样性保护，布隆迪。SCI。 环境。 管理。 28（1）253-262日期：收到：2023年12月2日；修订：2024年1月20日；接受：2024年1月21日出版：2024年1月30日关键字：Tanganyika湖；物理化学特征；污染;生物指导者；大型无脊椎动物；河流水质坦帕尼卡湖是世界上最长的湖泊，其主要轴心为673公里，是世界上第二深的湖泊，在包括布隆迪在内的4个国家之间共享了海岸线（Hanek等人（Hanek等）（Hanek等）（Hanek等） 1993）。 2014）。SCI。环境。管理。28（1）253-262日期：收到：2023年12月2日；修订：2024年1月20日；接受：2024年1月21日出版：2024年1月30日关键字：Tanganyika湖；物理化学特征；污染;生物指导者；大型无脊椎动物；河流水质坦帕尼卡湖是世界上最长的湖泊，其主要轴心为673公里，是世界上第二深的湖泊，在包括布隆迪在内的4个国家之间共享了海岸线（Hanek等人（Hanek等）（Hanek等）（Hanek等）1993）。2014）。它包含世界上几乎17％的淡水，藏有杰出的生物多样性，是世界上最富有的淡水生态系统之一（Salzburger等人Tanganyika湖的沿海地区包含世界上最多样化的
英格兰河流的水温预测
工业排放指令（IED）于2014年1月7日生效，要求实施所有相关最佳技术（BAT）结论，如委员会实施决定所述。废物管理活动的时间表包括恢复每天超过75吨的非危害废物（如果唯一的废物处理活动是厌氧消化）涉及生物处理，但排除了城市废水处理法规（UWWTR）的活动。然而，英国环境调节器得出结论，废物污水污泥的生物处理不是UWWTR所涵盖的活动，因此在IED范围内。
机器学习预测哪些河流，流和...
摘要：我们评估《清洁水法》保护的哪些水以及最高法院和白宫规则如何改变这一法规。我们使用空中图像和地球物理数据训练一个深度学习模型，以预测陆军工程兵团的150,000个管辖权确定，每个人都决定对一种水资源进行监管。根据2006年最高法院的裁决，《清水法》保护了美国三分之二的溪流和一半以上的湿地；根据2020年的白宫统治，它可以保护一半以下的溪流和四分之一的湿地，这意味着放松了690,000英里，3500万英亩的湿地英亩和30％的饮用水源。我们的框架可以支持在监管实施问题中的允许，政策设计和机器学习的使用。
河流和水中漂浮物检测研究
摘要：随着人工智能技术的快速发展，人工智能图像识别已成为解决传统环境监测难题的有力工具。本研究针对河湖环境中的漂浮物检测，探索一种基于深度学习的创新方法。通过精细分析静态和动态特征检测的技术路线，结合河湖漂浮物的特点，开发了完整的图像采集和处理流程。本研究重点介绍了三种主流深度学习模型SSD、Faster-RCNN和YOLOv5在漂浮物识别中的应用及性能比较。此外，还设计并实现了一套漂浮物检测系统，包括硬件平台构建和软件框架开发。经过严格的实验验证，该系统能够显著提高漂浮物检测的准确性和效率，为河湖水质监测提供了新的技术途径。关键词：图像识别；深度学习；河湖浮标检测
No.15 人工智能可以预测河流水位吗？
目前的预报技术是采用存储函数法和分布式模型来模拟雨水随时间如何流入流域内的河流，然后预测水位。 从历史上看，即使在观测网络较差、数据稀缺的情况下，也可以使用分析模型（物理模型）来提高准确性。 然而，以目前的方法，模型构建已经变得越来越复杂，只有有限数量的工程师能够处理它，并且更新模型需要大量的精力和时间。另一方面，提高预测技术依赖于确定分析模型所使用的参数，同时也需要客观性，预测需要计算时间。
Silvertown 隧道施工现场河流策略
银城隧道计划 (STT) 将连接伦敦北部和南部，从北格林威治地区到皇家维多利亚码头地区。这条河道隧道将缓解布莱克沃尔隧道的拥堵，支持东伦敦的环境改善和经济增长。STT 涉及建造一条长约 1.4 公里的双孔公路隧道，可容纳包括双层巴士在内的大型车辆。它将包括一条专用的巴士、长途客车和货车车道，使 TfL 能够提供额外的跨河巴士路线。TfL 将通过私人融资合同交付 STT，这最符合项目目标和约束。
河流流量投影以支持气候适应
»了解气候变化对环境流的影响以告知水分配决策。»开发供水和需求计划方案，以计划将来的增强或效率干预措施。»评估未来的河流洪水风险与居民进行探索，或告知防洪基础设施的升级。»估计低流量或高流量的频率变化（例如物种生存，te mana o te wai）。»了解气候变化对市政供水的影响»，以了解气候变化对区域一级（年度和季节性）自然土地表面充电的影响。»模拟气候变化对水文制度的影响作为下游模型的输入（例如，沿海地区的当地地表水/地下水模型）。»在高流动期间了解河流的上流（将其转换为局部洪水范围将需要额外的建模）。
