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World File Search System水文学家
2018 年行政确定的紧急支付计划...
e。异常位置5-级别AD -K。在此水平上的职位需要专业知识和非常高技能，以应用与专业或行政工作相关的广泛概念，原则和实践。通常，此级别的职位与成功完成事件命令系统（ICS）400级及以上课程，1或2级水平的资格或需要更高级别的教育水平或认证的“ OSSOD”类型职位（例如水文学家）所获得的知识相称。可能需要这些职位的任职者来监督其他专业人员或一组技术专家（THSP）。
用于跟踪水文的数字地形分析方法...
数字地形分析 (DTA) 包括一组使用数字高程模型 (DEM) 来模拟各种尺度的地球表面过程的工具。DEM 及其衍生产品是数字地形模型 (DTM) 的更大集合的一部分，用于各个领域，以模拟能量和物质在表面的流动。DTM 在水文学家工具包中的普遍性导致地形属性（例如坡度和上坡贡献区域）被广泛使用，以表征水和相关营养物质在景观中的流动方式。计算地形属性的算法现在已被编入所有商业地理信息系统 (GIS) 软件（例如 ArcGIS、Idrisi），用户只需按一下按钮即可绘制潜在地表水文流模式。虽然派生图层总是看起来很刺激，但现场水文学家经常提出这样的问题：DTM 通常只是有趣的空间模式，与预测实际水文行为没有太大关系吗？本文通过讨论 DTA 对 21 世纪森林水文学从业人员的相关性，批判性地回答了这个问题。自从提出了早期的集水区降雨径流理论（Horton 1945 ；Hewlett 和 Hibbert 1967 ）以来，人们就利用地形信息来更好地了解集水区的水文功能。然而，在桌面计算出现之前，集水区的面积、长度、周长和地势比（最大值
第 4 章 用于追踪森林景观中的水文和生物地球化学途径和过程的数字地形分析方法
数字地形分析 (DTA) 包括一组使用数字高程模型 (DEM) 来模拟各种尺度的地球表面过程的工具。DEM 及其衍生产品是数字地形模型 (DTM) 的更大集合的一部分，用于各个领域，以模拟能量和物质在表面的流动。水文学家工具包中 DTM 的普遍性导致地形属性（例如坡度和上坡贡献区域）被广泛使用，以表征水和相关营养物质在景观中的移动方式。计算地形属性的算法现在已被编入所有商业地理信息系统 (GIS) 软件（例如 ArcGIS、Idrisi），用户只需按一下按钮即可绘制潜在地表水文流模式。虽然派生图层总是看起来很刺激，但现场水文学家经常提出这样的问题：DTM 通常只是有趣的空间模式，与预测实际水文行为没有太大关系吗？本文通过讨论 DTA 对于 21 世纪森林水文学从业人员的意义，批判性地回答了这个问题。自从早期的集水区降雨径流理论提出以来，人们就开始利用地形信息来更好地了解集水区的水文功能（Horton 1945 ；Hewlett 和 Hibbert 1967 ）。然而，在桌面计算出现之前，人们使用集水区规模的属性（例如集水区的面积、长度、周长和地形起伏比（最大地形起伏除以最长流路长度））来研究水文行为，因为只有这些属性才能轻松地从等高线图中得出（Schumm 1956 ）。虽然这些指标有助于解释不同流域之间水和泥沙产量的差异（Garcia-Martino´ 等人 1996 ），
使用工具流的流栖息地分析指南...
第二部分包含有关IFIM特定部分的辅助信息。第6章介绍了必须理解的水文学和渠道的一些概念，才能有效地应用该方法。第6章的目标不是使用该方法使每个人的水文学家或液压工程师。相反，它旨在提供有关如何估算水供应，如何操作储层以及如何响应流域或流量变化的通道变化的后台。这些信息的大部分是在方法论的大多数应用过程中源自外部〜的，并且用户有责任理解提供信息的方法，以及估计技术固有的假设和限制。
水文测量和航海制图：协调...
出版物的第二部分以图表形式包括了各国开展的水文调查所覆盖的区域。采用了与比例尺和所用测深技术相关的颜色编码系统，根据调查质量对其进行分类。数据质量参考了 IHO 在出版物 S-44 中制定的标准。当水文学家谈到“调查数据质量”时，他们首先想到的是航行安全。简而言之，最高质量评级归因于那些 100% 确定所有航行危险都显示在图表上的数据。数据质量必须由测量员评估，最终由发布图表的水文当局评估。
引用：Moutaouakil W.，Hamida S.，Cherradi B.，Raihani A.（2024）使用机器LEA
摘要：洪水代表了造成广泛损害的重要自然危害。该研究旨在证明采用机器学习（ML）模型的鲁棒性，即随机森林（RF），支持向量机（SVM），逻辑回归（LR），K-Nearest邻居（KNN）和决策树（DT），以生成摩洛哥Tetouan City的洪水易感图。该方法依赖于包含1000个样本的空间数据集，其中包括八个条件因素：高程，坡度，距离河流（DR），排水密度（DD），土地使用（LU），河流功率指数（SPI），地形见证见证人指数（TWI）和归一化差异植被指数（NDVI）。使用遥感技术提取这些因素。ML算法的性能比较表明，RF在曲线（AUC）值下表现出最高的精度和面积，达到95％，从而优于其他模型。这项研究的关键发现可以作为当局和水文学家主动预测易洪水领域的指南，并采取必要的措施来减轻风险。
c a r i b b e a n m e t e o r o ...
Historic Caribbean Presence at the 105 th Annual Meeting of the American Meteorological Society, Largest Gathering of the Weather, Climate and Water Community For Immediate Release Port of Spain, 24 January 2025 – The Caribbean Meteorological Organization (CMO) is very pleased to announce an unprecedented level of participation at the 105 th Annual Meeting of the American Meteorological Society (AMS), held in New Orleans,路易斯安那州，2025年1月12日至16日。CMO为2025 AMS的参与而感到自豪，该成员国是世界上最大的天气，水和气候社区每年最大的聚会，以及气象学家，水文学家，研究科学家，紧急情况管理人员，学术界，学者，天气广播公司，学生等的参与。CMO参与中的这一里程碑反映了该地区日益增长的承诺和在为气候行动提供解决方案方面的作用，通过推进可行的气象服务和科学知识，以使其人民和经济受益。
文献综述重点关注用于选择性过滤光检测和测距 (LiDAR) 数据以增强河流地貌表面表现的数据处理技术
整个垦务局的地球科学家和水文学家经常使用 LiDAR 数据进行地貌研究和水力建模。实际使用数据时，发现了一些数据质量问题，包括对河岸、堤坝和水面等景观特征的不准确表示。此外，数据文件大小可能超出用于生成和分析表面模型的软件的处理能力。这些数据质量问题不一定与数据处理的质量保证和质量控制有关，而是与标准过滤程序的广泛认可的局限性有关（Axelsson 1999 和 2000、Bowen 和 Waltermire 2002、Bretar 和 Chehata 2007、Brovelli 和 Lucca 2011、Chen 等人 2007、Evans 和 Hudak 2007、Goepfert 等人 2008、Kraus 和 Pfeifer 1998 和 2001、Meng 等人 2010、Raber 等人 2002、Schickler 和 Thorpe 2001、Silvan-Cardenas 和 Wang 2006、Sithole 和 Vossleman 2004、Wang 和 Glenn 2009）。在此上下文中，过滤是指用于分离地形和非地形数据点的过程（即，将 LiDAR 点云分离为景观表面数据集（表示植被和人造物体的高程值）和地形表面数据集（表示裸地高程值）。地形表面数据集用于生成数字地形模型 (DTM)；用于地貌研究和水力建模的连续表面模型。
文献综述重点关注用于选择性过滤光检测和测距 (LiDAR) 数据以增强河流地貌表面表现的数据处理技术
整个垦务局的地球科学家和水文学家经常使用 LiDAR 数据进行地貌研究和水力建模。实际使用数据时，发现了一些数据质量问题，包括对河岸、堤坝和水面等景观特征的不准确表示。此外，数据文件大小可能超出用于生成和分析表面模型的软件的处理能力。这些数据质量问题不一定与数据处理的质量保证和质量控制有关，而是与标准过滤程序的广泛认可的局限性有关（Axelsson 1999 和 2000、Bowen 和 Waltermire 2002、Bretar 和 Chehata 2007、Brovelli 和 Lucca 2011、Chen 等人 2007、Evans 和 Hudak 2007、Goepfert 等人 2008、Kraus 和 Pfeifer 1998 和 2001、Meng 等人 2010、Raber 等人 2002、Schickler 和 Thorpe 2001、Silvan-Cardenas 和 Wang 2006、Sithole 和 Vossleman 2004、Wang 和 Glenn 2009）。在此上下文中，过滤是指用于分离地形和非地形数据点的过程（即，将 LiDAR 点云分离为景观表面数据集（表示植被和人造物体的高程值）和地形表面数据集（表示裸地高程值）。地形表面数据集用于生成数字地形模型 (DTM)；用于地貌研究和水力建模的连续表面模型。
文献综述重点关注数据处理技术...
整个垦务局的地球科学家和水文学家经常使用 LiDAR 数据进行地貌研究和水力建模。数据的实际使用揭示了一些数据质量问题，包括对河岸、堤坝和水面等景观特征的不准确表示。此外，数据文件大小可能超出用于生成和分析表面模型的软件的处理能力。这些数据质量问题不一定与数据处理的质量保证和质量控制有关，而是与标准过滤程序的广泛认可的局限性有关（Axelsson 1999 和 2000、Bowen 和 Waltermire 2002、Bretar 和 Chehata 2007、Brovelli 和 Lucca 2011、Chen 等人。2007、Evans 和 Hudak 2007、Goepfert 等人。2008、Kraus 和 Pfeifer 1998 和 2001、Meng 等人。2010、Raber 等人。2002、Schickler 和 Thorpe 2001、Silvan-Cardenas 和 Wang 2006、Sithole 和 Vossleman 2004、Wang 和 Glenn 2009）。在此上下文中，过滤是指用于分离地形和非地形数据点的过程（即，将 LiDAR 点云分离为景观表面数据集，表示植被和人造物体的高程值，以及地形表面数据集，表示裸地高程值）。地形表面数据集用于生成数字地形模型 (DTM)；用于地貌研究和水力建模的连续表面模型。