该集水区估计人口为187万,预计到2050年将增长到313万。重要的地区正在经历迅速的城市居民发展,侵占了以前用于支持农业的土地。墨尔本内环和中环郊区的致密化,再加上外部集水区的快速增长,强调了对集成集水集计划和管理的需求,以保护和增强birrarung,并提高对社区福祉和经济繁荣的生计。在景观中保留水对于支持整个集水区的宜居性和生物多样性更为重要,尤其是在更容易受到热浪影响的生长区域。
Werribee集水区是大墨尔本地区最干燥的,与墨尔本的其他地区相比,树冠覆盖率低,这意味着树木和开放空间更依赖于灌溉以提供社区高质量的绿色空间。虽然平均每年降雨量和更高温度的平均降雨量降低,但预计该集水区会看到更频繁和强烈的降雨事件,这将增加洪水的风险。这些变化,加上增加的发展和人口增长,将在集水区中给基础设施,自然资产和水服务带来更大的压力。
合作伙伴关系已与一系列利益相关者互动,以同意一项计划,该计划将使我们能够为人们和野生动植物提供高质量的本地环境提供健康的河流。作为实时文档,随着新信息可用,该计划将被更新。它将与制定塞文河流域计划的国家河流流域管理计划过程保持一致,并将补充其他利益相关者计划,包括2020年生物多样性,洪水风险管理,排水和废水管理和绿色基础设施。在河流量表上设计的,它要求合作伙伴考虑个人行政边界上游和下游的河流过程,以使整个流域受益。
建立了一个涉及主要区域合作伙伴的指导委员会,以监督该区域集水策略的制定。The committee is chaired by Sharyon Peart (Mallee CMA Board Chair until 2021) and Allison McTaggart (Chair of the Mallee CMA Board from 2021), and has representation from: Mildura Rural City Council, Swan Hill Rural City Council, Yarriambiack Shire Council, Buloke Shire Council, Lower Murray Water, Grampians Wimmera Mallee Water, Parks Victoria, Department of Environment, Land,水与规划,以及Mallee CMA董事会。该项目还得到了Mallee CMA的管理和人员的支持,并获得了许多合作伙伴机构的技术意见。
2015年,联合国宣布了“ 2030年可持续发展目标”(可持续发展目标),该目标强调缓解和适应行动以解决气候变化的影响;增强陆地生态系统的保护和可持续使用,确保生物多样性和防止土地退化。人类活动引起的气候变化对生态系统和环境多样性产生了严重影响,从而大大降低了地球的韧性和生物遗传能力。2001年,联合国发起了一项全球研究计划,旨在评估生态系统变化对人类福祉的影响,并发布了《千年生态系统评估报告》。 本报告将生态系统服务分为四个主要类别:支持,提供,监管和文化服务。 其中,监管服务包括气候变化,2001年,联合国发起了一项全球研究计划,旨在评估生态系统变化对人类福祉的影响,并发布了《千年生态系统评估报告》。本报告将生态系统服务分为四个主要类别:支持,提供,监管和文化服务。其中,监管服务包括气候变化,
基于地点的方法针对地点的特定环境和环境,并吸引当地社区成员作为设计,开发和实施的积极参与者。(2)实施基于地点的方法涉及了解当地,认识到潜在的机会,并利用现有的网络和伙伴关系。基于地点的方法在涉及复杂,相交因素并需要多部门方法的问题和机会方面非常有效。grphu与主要合作伙伴和合作者合作,以确保量身定制优先事项和计划,以适应当地的环境和需求,促进社区所有权并产生可持续的成果。
科学研究和分析基于环境机构所做的一切。它有助于我们有效理解和管理环境。我们自己的专家与领先的科学组织,大学和Defra集团的其他部分合作,将最佳知识带入我们现在和将来面临的环境问题。我们的科学工作作为摘要和报告发表,所有人都可以免费获得。本报告是环境局首席科学家小组和HR Wallingford委托合作研究的结果。您可以在https://www.gov.uk/government/organisation/environment-agency/about/research上找到有关我们当前的科学计划的更多信息,如果您对本报告或环境局的其他科学工作有任何评论或疑问,请联系research@envorirnment-agencenty-agencency.gov.uk.gov.uk。
在本文中,我们提出了一种方法,该方法结合了数据驱动和物理建模,以预测流域量表的径流发生和体积。以此目的,我们首先估计了绿色增强模型在有助于记录的风暴中的径流体积。然后,我们使用机器学习算法,即LightGBM(LGBM)和深神经网络(DNN)来预测在风暴开始或在风暴开始之前收集的一组大气变量(相对湿度,温度,大气,大气,大气,大气,大气,大气,大气,大气,大气,大气,大气,大气,大气,大气,大气压和风速)的输出。在马德里举行的小城市集水区的结果DNN的结果在预测径流发生和体积方面表现更好。在具有辅助变量的Mospheric变量处的输入初级(例如,在第一个小时记录的风暴强度数据,或从辅助回归方法中获得的降雨量和强度估计值)很大程度上增加了每个形式的模型。我们在该手稿数据驱动的算法中显示的是由物理标准塑造的,可以通过允许数据驱动算法从物理模型的输出中学习来成功生成。它代表了一种新颖的方法,用于通过机器学习从水文建模中的常见实践转移的物理信息驱动算法。
•这是自维多利亚州集水管理委员会(Victorian Actragment Management Council)废除自1994年《 CALP法案》(CALP Act)的集水条件和管理报告以来的第一份SOE报告-VIC Cratements,CMAS和Melbourne Water已直接参与。