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卫星驱动的水文建模在Ungauged摩洛哥巴士犬中：案例研究Ouzoud River
摘要。预测水流对于闪水液预警系统和在气候变化下管理水资源至关重要。然而，有限的流量观测将高级预测技术限制为衡量的盆地，使世界上大部分的未加州盆地处于不利地位。因此，为未加州盆地（PUB）开发可靠的预测方法至关重要。在过去的二十年中，卫星驱动的产品（例如ERA5）对于增强降水和气象测量至关重要，尤其是在复杂的地形和不断变化的气候条件下。这项研究的重点是摩洛哥的干旱和半干旱地区，其中水资源管理对农业，城市化和经济稳定至关重要。使用ERE5数据集（提供高分辨率的大气信息），该研究评估了卫星衍生的降水量，以针对日常时标的伯纳特河的Sgatt站的地面测量。各种统计指标评估ERE5在代表每日降水及其整合到GR4J-Cemaneige模型中进行流动模拟时的性能。结果突出了ERA5在改善未加州盆地中降雨表示和水文建模方面的潜力，与地面观测相比，验证了其在模拟降雨事件中的有效性。这项工作强调了卫星驱动产品在增强水文预测和支持数据砂区域的水管理方面的重要性。
服务/工作描述：也门Wadi Tuban的水文研究数据收集
2。背景 /项目描述水资源管理是也门的一个紧迫问题，由于其干旱的气候和有限的水可用性。也门在这方面面临重大挑战，包括有限的农业生产力，高水平的营养不良和易受自然灾害的脆弱性。通过德国开发银行（KFW）的BMZ资金，也门开发署和肯德基建立了致力于增强该国水资源管理和粮食安全的伙伴关系。这种合作旨在应对也门在这些领域面临的关键挑战，并为可持续发展做出贡献。此外，肯德基和开发计划署也门也承认解决该国粮食安全问题的重要性。为了解决这些问题，肯德基-Undp的合作伙伴关系致力于促进可持续的农业实践，支持小规模的农民并加强当地粮食系统。通过提高农业生产力并确保获得营养食品，这些举措有助于减少也门的饥饿和贫困。认识到迫切需要应对这些挑战的需要，肯德基和开发计划署已联手实施了一个综合的水资源管理项目，旨在增强也门农业和粮食安全的弹性。项目（综合水资源管理以增强农业的弹性（ERA）和粮食安全）包括水基础设施的建设和康复，以增加农业生产，促进对也门农业价值链中的妇女的能力。该项目的总体目标是对也门的贫困，他们的生计取决于主要水源的生产用途，以便能够通过开发和恢复水基础设施来增强其生计弹性，从而增强水基础设施，从而增强水的可用性，以支持对可持续农业的水基础，从而在集水集水集水集水区中实施了可持续的农业。该项目将对图班进行集水水平评估，并将在侦察水平上对图班主要集水区的水资源进行水文评估，并对位于Taiz和Lahj州的目标地区的四个子流域进行详细评估。The importance of these envisaged assessments is to ensure sustainability of interventions and to monitor impact related to enhanced water sources, improvement in groundwater recharge, reduced sectoral conflicts between upstream and downstream governorates, demonstrated coordinated planning between districts (Al-Mawaset and Al-Selw- upstream and Al-Mosaymer and Tuban downstream) and enhance social cohesion from demonstrated co-dependency of受益人通过参与式计划。
建模内部蒂恩·山（Tien-Shan）冰川流域中的径流组件和水文过程
准确量化径流源并了解冰川山盆地中的水文过程对于面对气候变化的有效水资源管理至关重要。这项研究旨在通过利用集成的陆地表面，冰川能量平衡和河流路线模型来确定吉尔吉斯斯坦内部蒂恩 - 山山脉中各种径流源的贡献。考虑了对太阳辐射和云传播过程的局部地形影响，降低了网格的气象强迫数据。然后，对观察到的排放，冰川质量平衡和雪水等效的综合模型进行评估，重点是Kara-Batkak冰川参考位点。短波辐射校正对于提高模型模拟的准确性尤为重要。结果表明，峰值冰川熔体的贡献发生在7月和8月，一些盆地达到54％。每年，盆地中冰川的平均贡献为19％，而融雪和降雨的比率分别为58％和23％。这项研究强调了综合建模方法在理解和量化数据筛分高山区域中的径流组件方面的实用性。掺入观察到的冰川数据对于在当前气候条件下准确表示水文过程至关重要。这些发现强调了考虑冰川动态及其对水资源的影响，以告知冰川山区盆地的有效水管理策略。
气候变异性和对西非水文系统的近期影响
气候可变性和变化对西非和中部中部的水文系统的近期影响M，Dieppois，B，Eden，J，Mahé，G，Paturel，J-E，Amoussou，E，Anifowose，b，van de Wiel，M＆Lawler，D 2020年，“气候变异性和对西非水文系统的近期影响，西部和中部非洲的水文系统的变化”，气候动力学，第1卷。54，否。3-4，pp。2041-2070。doi 10.1007/s00382-019-05102-7 ISSN 0930-7575 ESSN 1432-0894出版商：Springer最终出版物可通过http://dx.doi.org/10.1007/10.1007/s00382-019-19-019-019-75102-7 CORAL wre and Springer获得。和/或其他版权所有者。未经事先许可或收费就可以下载副本以进行个人非商业研究或研究。如果没有首先从版权所有者获得书面许可的情况下，无法从版权所有者获得许可的情况下进行广泛的复制或引用。未经版权持有人的正式许可，不得以任何方式更改内容或以任何格式或媒介出售。本文档是作者的后版本，并包含在同行评审过程中商定的任何修订版。发布版本和此版本之间可能存在一些差异，并建议您从该版本中咨询已发布的版本。
了解秘鲁和厄瓜多尔的热带安第斯山脉中的水文动力学及其对气候变化的反应
1通过从多个来源（卫星，重新分析和804雨量测量值）合并降水数据和使用随机森林方法来产生降水量数据。2在某些安第斯山脉 - 阿马祖顿过渡流域中，通过与特警的逆水文数据进一步调整了降水估计，以实现水平衡的关闭。•分辨率：每日10公里•期间：1981-2015•开放访问数据：https：//doi.org/10.5880/pik.2020.010和很棒的gee-gee-gee-community-datasets。•很快新版本！
prevenir rqpe 1.0：地面雷达定量降水估计开发和氢应用的开发
k dp（特定差异相[DEG/km]）是QPE估计的有用变量，因为它与降雨速率密切相关。与反射率不同，k dp对错误校准，部分光束阻塞，雨水和湿的辐射衰减是可靠的。
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 ），
秘鲁东部安第斯山脉的气候变化的水文影响：未来的发展情景
imerg低估了观察到的数据25.1％（Arias等，2022）。Zubieta等。（2017）发现，在Chazuta（Andean-Amazon盆地）的Huallaga河子巴桑中，IMERG，TMPA/3B42/V7和TMPA/RT降水产物分别低估了观察到的降雨量，分别为30.7、28.2，28.2和26.2％。Espinoza等。（2015）和查韦斯和高桥（Chavez and Takahashi）（2017）在中央安第斯山脉（Andes）发现，TRMM/PR 2A25和2A23卫星沉淀产品低估了观察到的降水量40％和50％
用物理编码的深度学习分布式水文建模：一般框架及其在亚马逊>中的应用
摘要虽然深度学习（DL）模型比传统的分布式水文模型（DHM）表现出较高的模拟精度，但它们的主要局限性在于不透明度和缺乏潜在的物理机制。DL和DHM之间对协同作用的追求是一个引人入胜的研究领域，但确定的路线图仍然难以捉摸。在这项研究中，一个新型框架无缝整合了编码为神经网络（NN）的基于过程的水文模型，一种用于绘制空间分布的额外NN，并从分水岭属性和基于NN的替换模型中的物理有意义的参数进行了核对，这些参数是开发的。多源观测被用作训练数据，并且该框架是完全可区分的，可以通过反向传播进行快速参数调整。基于框架建立了亚马逊盆地的混合DL模型（〜6×10 6 km 2），并且将全球尺度DHM的Hydropy编码为其物理骨架。与流量观测和重力恢复和气候实验卫星数据同时培训，混合模型的中位数NASH -SUTCLIFFE效率为0.83和0.77，分别用于流量和总水存储的动态和分布式模拟，比原始水疗模型高41％和35％。用替代NN替换原始的Penman – Monteith公式会产生更合理的潜在蒸发量（PET）估计，并在这个巨大的盆地中揭开PET的空间模式。解释了用于参数化的NN，以确定控制关键参数中空间可变性的因素。总的来说，这项研究为大数据时代的分布式水文建模提供了可行的技术路线图。
泥炭地的未来甲烷通量受到气候变异性导致的水文条件下的管理实践和波动的控制
1气候系统研究，芬兰气象研究所，赫尔辛基，芬兰2芬兰2大气与地球系统研究所，赫尔辛基大学科学系，赫尔辛基大学，赫尔辛基，芬兰3森林科学系，赫尔辛基大学，赫尔辛基大学，赫尔辛基大学，芬兰芬兰4自然资源研究所，芬兰，芬兰，芬兰，芬兰，自然资源。