ஐ.எஸ்.எஸ்.என்: 2168-9806

ஜர்னல் ஆஃப் பவுடர் மெட்டலர்ஜி & மைனிங்

திறந்த அணுகல்

எங்கள் குழு ஒவ்வொரு ஆண்டும் அமெரிக்கா, ஐரோப்பா மற்றும் ஆசியா முழுவதும் 1000 அறிவியல் சங்கங்களின் ஆதரவுடன் 3000+ உலகளாவிய மாநாட்டுத் தொடர் நிகழ்வுகளை ஏற்பாடு செய்து 700+ திறந்த அணுகல் இதழ்களை வெளியிடுகிறது, இதில் 50000 க்கும் மேற்பட்ட தலைசிறந்த ஆளுமைகள், புகழ்பெற்ற விஞ்ஞானிகள் ஆசிரியர் குழு உறுப்பினர்களாக உள்ளனர்.

அதிக வாசகர்கள் மற்றும் மேற்கோள்களைப் பெறும் திறந்த அணுகல் இதழ்கள்

700 இதழ்கள் மற்றும் 15,000,000 வாசகர்கள் ஒவ்வொரு பத்திரிகையும் 25,000+ வாசகர்களைப் பெறுகிறது

குறியிடப்பட்டது
  • CAS மூல குறியீடு (CASSI)
  • குறியீட்டு கோப்பர்நிக்கஸ்
  • கூகுள் ஸ்காலர்
  • ஜே கேட் திறக்கவும்
  • ஜெனமிக்ஸ் ஜர்னல்சீக்
  • RefSeek
  • ஹம்டார்ட் பல்கலைக்கழகம்
  • EBSCO AZ
  • OCLC- WorldCat
  • பப்ளான்கள்
  • யூரோ பப்
இந்தப் பக்கத்தைப் பகிரவும்

சுருக்கம்

Using a Spatial Model and Demand Predictions to Map Appalachian Surface Coal Mining in the Future

Michaele Stranger

For a variety of reasons, predicting where future surface coal mining will take place in Appalachia is difficult. Forecasts of future coal production do not directly predict changes in site of future coal output, but economic and regulatory considerations have an impact on the coal mining industry. Considering the potential environmental effects of surface coal mining, decision-makers would find it useful to estimate where future activity would take place. This study's objective was to provide a strategy for estimating future surface coal mining extents in light of shifting economic and governmental projections until the year 2035 [1]. This was done by combining a spatial model with projections of production and demand to forecast changes in land cover on a scale of 1 km2. These two inputs may be combined using a ratio that connected coal extraction amounts to unit area extent. As a result, the Appalachian region, which includes the northern, central, southern, and eastern coal districts of Illinois, received a spatial distribution of probabilities distributed over predicted demand. The findings can be applied to more effectively plan for changes in land use and potential cumulative repercussions.