安德斯·林德伯格 巴苏达·巴塔拉伊-约翰逊 丹尼斯·穆奈特西 埃林·韦斯特伯格 伊丽莎白·斯约伦德 哈拉尔德·克莱因 赫勒·福尔多伊 亨宁·格罗斯 亨里克·查利斯 希曼舒·罗希拉 杰森·塔克 杰斯·海妮-拉维尔 朱莉娅·扎贾克 朱莉娅·鲁坎斯凯特 卡莎·韦斯特曼 卡佳 玛丽亚·苏布里齐 惠提亚 马蒂亚斯·胡斯 拉库斯 迈克尔·斯特兰奇 穆拉特·萨曼奇 内尔·沃森 尼古拉·莫勒 尼农·莫拉 保罗·纳尔迪·费尔南德斯 彼得·诺伊鲍尔 佩特拉·詹宁 拉斯穆斯·赫丁 罗文·德鲁里 萨拉·默里 索尼娅·拉塔伊 瓦尔邦·古尔马尼 维克托·弗里伯格
抽象的湖泊热动态受到气候变化的影响,对水生生态系统产生了潜在的不利影响。为了更好地了解未来气候变化对湖泊热动态和相关过程的潜在影响,数学模型的使用至关重要。在这项研究中,我们对湖水温度建模进行了全面的综述。我们首先讨论调节湖泊热动力学的物理概念,这些概念是对基于过程模型的描述的底漆。然后,我们概述了在湖水温度建模领域使用的观察水温数据的不同来源,包括原位监测和卫星地球观测。我们对可用的各种湖水温度模型进行了分类,然后讨论模型性能,包括常用的性能指标和优化方法。最后,我们分析了新兴建模方法,包括预测,数字双胞胎,将基于过程的建模与深度学习结合,通过集合建模,适应水管理以及气候和湖泊模型的耦合来评估结构模型差异。这项审查针对的是在羊水学和水文学领域工作的各种各样的专业人员,包括生态学家,生物学家,物理学家,工程师,工程师以及来自私人和公共部门的遥感研究人员,他们有兴趣了解湖水温度建模及其潜在应用。
AmFam Institute * AO Smith * Argonne National Laboratory * Black & Veatch * Burnt Island Ventures * CAEL * Cara Collective * Chicago State University * City Colleges of Chicago * Cleveland Water Alliance * Discovery Partners Institute * Dow * Entrepreneurs' Center * Evergreen Climate Innovations * Exelon * Freshwater Advisors * Fund for Our Economic Future * HIRE360 * Illinois Institute of Technology *伊利诺伊州科学与技术联盟 *伊利诺伊州企业 *想象H2O * Marquette University * Mazarine Ventures *大都会委员会 *大芝加哥大都会水填海区伊利诺伊州 *俄亥俄州 *威斯康星州 *联系 *真正的北风险伙伴 *芝加哥大学 *辛辛那提大学 *伊利诺伊州芝加哥大学 *
•希望用更好的总体“系统”•现有的系统研究•现有的CHW效率超过2.0 kW/ton(包括所有冷水机,泵等)•部分是由于冷却器和泵的转折以匹配负载•同时,仔细观察负载:•并非所有过程都需要水:38-44 O F•某些过程需要简单的水:70 O F
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。
盐湖极易受到水资源过度利用的影响,因为它们依赖于水流量和蒸发之间的微妙平衡。因此,盐湖流域的灌溉农业面积与其萎缩的严重程度之间存在着密切的关系 53 。农业在 19 世纪中期开始影响大盐湖的水位 38 。然而,直到 20 世纪,人类才成为控制湖泊的主导力量 3,23,59 。20 世纪初,联邦和州修建了水坝、运河和管道,使得更多的流域自然径流被转用于农业、工业和市政用途 3,38,53 。这些补贴水利项目导致不可持续的水资源消耗 42,63 ,湖水水位在 20 世纪 60 年代急剧下降 1,3 。20 世纪 80 年代一个极为罕见的丰水期暂时补充了湖水 1,23 ,但自 1987 年达到顶峰以来,湖水水位一直在稳步下降(图4)。
摘要:从刀具,智能手机,磁带和垃圾袋等常见物体中与犯罪环境中有关的痕迹的痕迹对法医DNA实验室的挑战。恢复的DNA的量可能会受到水环境,水的时间,恢复方法的影响,物体到达实验室之前的物体的运输和存储程序。本研究评估了四种储存条件对从血迹,触摸DNA,纤维印刷和头发中检索到的DNA的影响,最初沉积在刀具,智能手机,包装胶带,导管磁带和垃圾袋上,并在湖水中浸没了三个时段。检索后,将物体通过室温下的空气干燥,在-30℃,氮气或湖水中冻结。结果表明,浸没时间强烈影响了DNA的数量和降解,尤其是在浸没时间(21天)之后。在成功的成功中观察到了显着的变化,而mtDNA pro填充受到浸没时间间隔和存储条件的影响较小。这项研究表明,在DNA分析之前进行空气干燥或冻结,尽快从水中检索,对犯罪现场调查中DNA Pro填充的结果有益。
以前,我们表明在Harsha湖水样品中预防性添加葡萄糖可以抑制蓝细菌的生长,至少在短时间内。当前的研究在整个Harsha Lake Bloom季节都用葡萄糖测试了蓝细菌对照。水样(1000毫升)从6月9日开始从Harsha Lake收集,从6月9日开始,一直持续到2022年8月24日。到两个7升聚丙烯容器中的每个容器中,加入了500毫升的Harsha湖水,并将容器放置在受控环境室中。添加了一个标记为“处理过的”的容器,添加了0.15 g的葡萄糖,并且在标有“控制”的容器中没有任何添加。之后,收集了每个容器的三个25 mL样品,并每周用于16S rRNA基因测序。然后,每周新收集1000毫升Harsha湖水,每个容器中添加500毫升,并在“处理过”的容器中添加0.15 g葡萄糖。示例数据用于检查处理容器和对照容器之间细菌群落组成的差异。用葡萄糖治疗通过1)减少分类分类的多样性,2)在很大程度上消除了蓝细菌分类群,以及3)增加非细菌分类群的子集的相对丰度(例如proteeeabobacteria and Proteeebacteria and actacinobacteriota)。尽管每周直接从湖水衍生出投入,但在时间上观察到了这些影响。在每周接收湖水中添加葡萄糖的情况下,在整个夏季布鲁姆季节中抑制了蓝细菌种群。葡萄糖似乎以氰基细菌为代价刺激某些细菌类群的多样性。
在当今时代,移动设备已成为我们日常生活中不可或缺的一部分,确保移动应用程序的安全性变得越来越重要。移动渗透测试是网络安全领域内的专门子场,在保护移动生态系统免受威胁不断发展的景观方面起着至关重要的作用。移动设备的普遍存在使它们成为网络犯罪分子的主要目标,并且通过移动应用程序获得的数据和功能使它们成为可保护的宝贵资产。移动渗透测试旨在确定移动应用程序和设备本身内的漏洞,弱点和潜在的漏洞。与通常关注网络和服务器安全性的传统渗透测试不同,移动渗透测试将移动平台带来的独特挑战中零。移动渗透测试是网络安全中的专业领域,是网络安全专家工具中的重要工具,可保护移动生态系统免受新兴威胁。本文介绍了移动渗透测试,强调了其重要性,包括用于Android和iOS平台的全面学习实验室,并突出显示了它与传统的渗透测试方法的明显不同。
这项研究的主要目的是讨论3D超现实主义的概念,这已成为近年来视觉交流设计领域的重要趋势,以及一些相关的视觉作品。具有唤起潜意识情绪的能力,超现实主义被视为各个领域的主题。但是,在这里,超现实主义的主题仅限于视觉交流设计领域的三维设计和动画示例。文档分析是首选的研究方法。使用Internet上的数字资源对该主题进行了文献综述。此外,还包括3D设计软件中创建的超现实图像和动画的示例。研究得出的结论是,当视觉通信产品使用3D超现实主义时,观众与产品的互动需要更长的时间。元素,例如潜意识元素的可视化,包括在同一组成中具有不同功能的对象,以及真实和虚拟之间的不确定性有效地创造了这种基于时间的差异。