摘要。高山盆地是人生生命的重要水源,可靠的水文建模可以增强高山盆地的水资源管理。最近,混合水文模型,基于过程的模型和深度学习(DL)在水文模拟中表现出了很大的希望。然而,现有混合模型的一个显着局限性在于它们未能在盆地中纳入适当的信息并描述高山水力过程,从而限制了它们在大型高山盆地中的Hy-Drological模型中的适用性。为了解决此问题,我们通过采用基于过程的模型作为主链并利用嵌入式神经网络(ENNS)来开发一组混合半分布的水电模型,以参数化和替换不同的内部模块。在藏族高原上的三个大高山盆地上测试了所提出的模型。一种气候扰动方法是用于测试混合模型的适用性,以分析大型高山盆地气候变化的水文敏感性。结果表明,提出的混合水文模型可以很好地预测径流过程和模拟大型高山盆地中的径流成分贡献。具有NASH – Sutcliffe Efiencies(NSES)的最佳混合模型高于0.87的最佳混合模型,显示了与最新的DL模型的合并性能。Hy-Brid模型在盆地内的未加州地点模拟水文过程方面还具有显着的能力,显着超过了传统的分布模型。总的来说,这项研究提供了一种具有另外,结果还显示了对气候变化的水文敏感性分析的合理模式。
图2:埃塞俄比亚的降雨。a)每月平均降雨量为每月降雨(25-75),标有为黑色轮廓。(b)埃塞俄比亚的降雨区。红色和紫色区域的季节(JJAS> MAM降雨);绿色区域有明显的短雨季节,例如双峰东非气候。蓝色和紫色区域有一个独特的贝尔格和基尔季节,其中有J c)最近的极端和复发性水以及与气候相关的危害的时间变化是居住在Awash盆地沿途的社区报告的。 来源:Murgatroyd等。 (2021)。c)最近的极端和复发性水以及与气候相关的危害的时间变化是居住在Awash盆地沿途的社区报告的。来源:Murgatroyd等。(2021)。
摘要:大规模的水文建模是河流水文学中的一种新兴方法,尤其是在有限的可用数据的地区。这项研究重点是评估希腊五个跨界河流的两个知名大规模水文模型,即电子型和lisflood的性能。为此,将两种模型的河流插座上的排放时间序列与观察到的数据集进行了比较。比较是使用确定的确定系数,偏差百分比,nash – utcliffe效率,根平方误差和kling-gupta效率进行比较。随后,水文模型的时间序列分别通过缩放因子,线性回归,增量变化和分数映射方法纠正。然后使用相同的统计措施重新评估输出对观测值进行重新评估。结果表明,两个大规模的水文模型都没有持续优于另一个模型,因为一个模型在某些盆地中的表现更好,而另一个模型在其余情况下表现出色。偏差校正过程将线性回归和分位数映射确定为案例研究盆地最合适的方法。此外,该研究还评估了上游水域对河流预算的影响。该研究强调了大型模型在跨界水文学中的重要性,它在全球范围内对其在任何河流盆地中的适用性提出了一种方法论方法,并强调了产出在国际水域合作管理中的有用性。
摘要。从观察值中更准确地量化区域水和能量漏气对于确定气候和地球系统模型的能力及其模拟未来变化的能力至关重要。本研究使用卫星观测来对2002年至2013年选定的大型河流盆地的陆地水和能量预算的每月估计。在优化之前,盆地的水预算残留物在1.5%至35%之间,净辐射与相应的湍流范围在长期平均值中范围为1至12 W m-2之间。为了进一步评估这些不一致的人,基于整合了漏斗观测值,将漏液添加的表面存储(SIF)用于水和能量。这暴露了季节性水存储中的不匹配,并使宽限期(重力恢复和气候实验)与其他漏斗观察结果所建议的储存之间的重要年度差异增加。我们的优化确保了频率估计值与短(每月)和更长的时间尺度的宽限期的总储能发生变化,同时也通过使用序列方法来平衡长期的长期能量预算。使用χ2检验,在操作过程中进行的所有频道调整都很小,在不确定性估计中,并且保留了观察结果的年度变异性。优化还降低了单个频道组件的形式不确定性。与以前文献的结果相比,诸如密西西比州,刚果和黄河等盆地的结果相比,我们的结果表明,在每种情况下,与宽限期的可变性和趋势都更好地达成了共识。
摘要:数字孪生流域是物理流域的虚拟表示,具有同步仿真、虚实交互和迭代优化等特点。数字孪生流域的构建需要具有大范围覆盖、高精度、高分辨率、低延迟等特点的流域数据库。遥感技术的进步为获取流域要素变量提供了新的技术手段。本文对遥感技术在降水、地表温度、蒸散、水位、河流流量、土壤湿度和植被七大要素变量的检索原理、数据现状、评估与比对、优势与挑战、应用和前景进行了全面的概述和讨论。指出遥感可以应用于数字孪生流域的一些功能,如干旱监测、降水预报和水资源管理。但还需要通过数据合并、数据同化、偏差校正、机器学习算法、多传感器联合检索等手段,进一步提高数据精度、时空分辨率、时延等。本文将有助于推进遥感技术在数字孪生流域建设中的应用。
我们调整了来自七个热带岛屿(瓜德罗普(Guadeloupe),团圆岛,斐济,菲尼亚(Fiji),芬图纳(Futuna),新喀里多尼亚(Futuna)和塔希提(Tahiti)的钩端螺旋病监测数据的机器学习模型,以研究气候对疾病季节性动态的影响,i。e。,中心的季节性剖面和2)年际异常,i。e。,与季节性轮廓的发病率偏差。然后使用该模型估计瓦努阿图和波多黎各的钩端螺旋体病的季节性动态,那里疾病发病率数据没有。可以构建一个可靠的模型,该模型可以构建跨越岛的交叉验证,并基于当前和2个月的滞后降水以及电流和1个月的滞后温度,可以构建以估算钩端螺旋体病的季节性动态。在反对派中,气候决定因素及其在估算次群岛际异常方面的重要性,在整个岛屿之间高度差异。
重力恢复和气候实验(GRACE)卫星数据与水文模型的整合可以彻底改变综合水管理,尤其是在连续的美国(Conus)河流盆地。GRACE测量陆生储水异常(TWSA)的能力提供了对传统原位测量无法捕获的地下水和水流动态的关键见解。与水文模型相结合时,GRACE数据可提高流量和地下水补给预测的准确性,从而为各种和复杂的河流盆地提供更好的管理策略。但是,Grace的低空间分辨率提出了挑战,尤其是对于较小的盆地或地形不平的地区。解决此限制需要先进的缩减技术,并与遥感和原位测量等互补数据集进行集成。此外,当与气候变化模型结合使用时,宽限期数据通过识别长期趋势和气候变化和人类活动的脆弱性来支持综合的水资源管理。这种合并的方法有助于制定适应性策略,以维持生态和人类需求的水可用性。未来的研究应着重于完善宽限期应用,以增强分辨率并扩大其在管理较小且更复杂的水系统方面的使用。研究结果是对水资源的理解和预测的宝贵补充,从而在面对气候变化和人类活动的情况下支持可持续水管理实践。
CO 2羽状地热(CPG)能量系统循环地质存储的CO 2从自然渗透的沉积盆地中提取地热热。CPG系统比温度适中和渗透性的地质储层中的盐水系统比盐水系统产生更多的电力。在这里,我们在数值上模拟了沉积盆地的温度耗竭,并发现了相应的CPG发电变化。我们发现,对于给定的储层深度,温度,厚度,渗透性和井配置,最佳的井间距为储层寿命提供了最大的平均电力发电。如果井的间隔比最佳的距离更接近,则会产生较高的峰值电力,但是储层热耗尽较快。如果井的间隔大于最佳井,则伏耐热较长,但对流动的阻力更高,因此产生了较低的峰值电力。此外,比最佳的井相比,井的间距比最佳井比最佳井的间距要比最佳井的距离高10%。我们的模拟还表明,对于300 m厚的储层,707 m的井间距可在50年内提供一致的电力,而300 m的井间距会随着时间的推移而产生大量的热量和电力。最后,增加注射或生产井的管道不一定会增加平均电力发电。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。