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培训课程
水文建模是对水资源最佳计划，开发，运营和管理必不可少的流域响应进行准确评估所必需的。建模方法已在50年内广泛用于各种水文过程。模型的开发与计算能力方面的发展息息相关。虽然基于事件的模型起源于1930年代，并且可以与手工计算一起使用，但在1960年代出现了第一个用于降雨跑步过程的水文模型，而计算能力足以以简化的“概念性”方式代表所有土地相过程。后来，在1970年代和80年代，可以开发出功率增加的功率，从而启用“基于物理”的水文模型，并求解一组偏微分方程的耦合集，以代表陆上，场地和地下流动和运输过程，以及从陆地和水面蒸发。目前，全球气候模型能够通过基于物理的模型来代表全球水文周期。
Raven HBV-EC模型的集成实现，并描述了多模型合奏评估中的不确定性
尽管水文建模方面取得了进步，但在模拟和预测中量化了固有的不确定性仍然是必不可少的。这些不确定性来自诸如初始条件，输入数据，参数估计和模型结构之类的来源。虽然水文界越来越关注不确定性评估，但大多数研究都集中在特定模型中的输入数据和参数不确定性上，使模型结构不确定性未经探索。这项研究介绍了一种基于整体的新方法来评估水文模型不确定性，同时强调模型结构和输入数据不确定性。研究利用Raven水文建模框架创建了水文模型的合奏。此合奏会与噪声进一步扰动，以表示输入数据不确定性。在加拿大圣龙流域的西南部分展示了该方法，评估了模型集合针对观察到的水流。正向贪婪方法有助于从集合中选择子模型，增强可靠性并降低模型计数。通过确保每个标准符合预定义的性能标准，采用此方法来完善模型池。此外，还评估了校准不确定性和输入数据不确定性。结果强调了多模型合奏在降低各种不确定性来源的重要性，而噪声扰动的数据可提高可靠性。这项研究促进了对水文模型不确定性评估的理解，并强调了一种全面的多模型方法的重要性，该方法解释了结构性，输入数据和校准不确定性，以实现强大的流量模拟和预测。
DR MANISH KUMAR NEMA 联系地址
2017 - 2020 在喜马偕尔邦萨特莱杰河流域水电项目累积影响评估 (AHEC-ICFRE) 下对 10 兆瓦以下水电项目进行附加研究 2016 - 2020 小喜马拉雅山脉蒸散量和其他水文过程的测量与建模 (PI) (MoES) 2015 - 2020 恒河流域上游选定村庄的水资源普查和热点分析 (DST) 2015 - 2020 恒河流域上游小流域各种水文过程的观测和建模 (DST) (PI) 2015 - 2020 恒河流域上游项目网站和水文数据库的开发 (DST) 2014 - 2019 小喜马拉雅山脉集水区的水文过程和特征 (PI) (NIH) 2014 - 2018 恒河信息门户的开发 (NIH) 2014 - 2017 使用全球水资源可用性评估 (GWAVA) 模型对纳尔马达盆地进行建模 (NIH) 2014 - 2017 使用 SWAT 模型对萨特莱杰盆地部分进行水文建模 (NIH) 2013 - 2016 气候变化对西喜马拉雅塔维盆地水文的影响 (PI) (NIH) 2013 - 2016 土地利用变化对查谟塔维河环境流量的影响 (NIH) 2013 - 2015 萨特莱杰河下游旁遮普平原水文气候变量的变化 (PI) (NIH) 2017 - 2018 萨拉斯瓦蒂河复兴和遗产发展项目的水文方面：回顾和观察
大规模水文学中的博士学位大规模水文学中的博士学位
我们邀请申请在大规模水文学中的博士职位，重点是计算和数据驱动方法，而不是传统的水文专业知识。该立场将着重于开发和应用计算方法来解决大规模水文学中的复杂问题，例如水文建模，洪水风险评估，水资源管理和气候变化对水系统的影响。您将使用基于机器学习和基于过程的模型来大规模识别流量生成的驱动因素。
'Cryosphere和气候变化研究'
Surjeet Singh（Sc。‘g'＆head） - 地下水建模，河流水文学，水力化学Soban S. Rawat（Sc.'f'） - 山区水文学，弹簧棚管理Ashwini A. Ranade（sc。'd'） - 亚太地区季风，全球气候变化Sunil Gurrapu（Sc.'d'） - 水文极端，气候变化Vishal Singh（sc。'd'） - 融雪和冰川融化Runoư建模，RS＆GIS LAVKUSH K.PATEL（SC。'd'） - 冰川学，冰川流质建模，RS和GIS KAPIL KESARWANI（SC。'd'） - 冰冻，大气和环境科学Deepak S. bisht（sc。'C'） - 水文建模，气候变化，RS＆GIS，Springs Akshaya Verma（Sc.在'c'） - 天气和气候建模，合奏预测riyaz mir（sc。在'B'） - 气候变化，水文建模Jatin Malhotra（Sc。'b'） - 雪与冰川，水文学，RS＆GIS Sachchidanand Singh（Sc.'b'） - 水质，洪水管理，RS和GIS Siddharth Arora（Sc.'b'） - 水文建模，同位素水文，RS＆GIS
68 池河流域土地利用与洪水管理之间的相互作用 _________________________________________________________________________
由于水文测量技术的局限性，可能需要使用降雨径流模型作为从空间和时间上可用的测量值进行推断的手段，特别是在没有测量值的河流流域以及无法测量的未来，以评估未来水文变化的可能影响（Beven，2001）。因此，有必要使用降雨径流模型将气象输入（降雨、总蒸发量）转换为水文输出。有多种降雨径流模型被广泛使用，以便提供显示特定关注点（通常作为河流流域出口）的直接径流体积流量（Q）随时间变化的过程图，例如，HEC-HMS（美国陆军工程兵团，2000 年）、TOPMODEL（Beven，2001 年）、TAC（Uhlenbrook 和 Leibundgut，2002 年）、TOPKAPI（Liu 和 Todini，2002 年）、IHACRES（Cunderlik，2003 年）、MIKE11 降雨径流（RR）模块（DHI 水与环境，2007b 年）、SOBEK 降雨径流（RR）模块（Delft Hydraulics，2004 年）、TAC D（Uhlenbrook 等，2004 年）、Hydro-BEAM（Smith，2005 年）、PRMS（Yeung，2005 年）、SWAT（Neitsch 等al., 2005) 等。这些水文模型提供了关于动态和
一个分布式降雨跑模型，用于调查气候变化对欧洲阿尔卑斯山河流洪水的影响
为此，主要思想是使用“ Tuwmodel”的概念水文模型的“新版本”来说明水和洪水传播的巴辛间传播（从上游流域到下游流域），通过实施基于NASH-Cascade模块的引入新路由程序。在测量站点使用不同的校准策略来估计最佳模型参数。然后将基于机器学习的区域化方法（Hydropass）应用于在Ungaiged地点推断模型参数以进行水文流量预测。
'Cryosphere和气候变化研究'
Surjeet Singh（Sc。‘g'＆head） - 地下水建模，河流水文学，水力化学Soban S. Rawat（Sc.'f'） - 山区水文学，弹簧棚管理Ashwini A. Ranade（sc。'd'） - 亚洲季风，全球气候变化Sunil Gurrapu（Sc.'d'） - 水文极端，气候变化Vishal Singh（sc。'd'） - 融雪和冰川融化径流建模，RS＆Gis lavkush K. Patel（Sc.'d'） - 冰川学，冰川 - 溶质建模，RS和GIS KAPIL KESARWANI（SC。'd'） - 冰冻，大气和环境科学Deepak S. bisht（sc。'C'） - 水文建模，气候变化，RS＆GIS，Springs Akshaya Verma（Sc.在'c'） - 天气和气候建模，合奏预测riyaz mir（sc。在'B'） - 气候变化，水文建模Jatin Malhotra（Sc。'b'） - 雪与冰川，水文学，RS＆GIS Sachchidanand Singh（Sc.'b'） - 水质，洪水管理，RS和GIS Siddharth Arora（Sc.'b'） - 水文建模，同位素水文，RS＆GIS
控制季节性水流预测质量的主要驱动力是什么？
在数值气候模型中代表过程的摘要技术进步导致了熟练的预测，因此，这可以提高水文预测的信心和水力气候服务的可用性。鉴于许多与水相关的利益相关者都受到季节性水文变化的影响，因此有必要通过更好地理解影响水文可预测性的驱动因素来管理其优势。在这里，我们分析了欧洲大约35,400个盆地的流流量的季节性预测，这些预测在气候，规模和水文制度方面是强大的梯度。然后，我们将季节性体积误差与各种生理学 - 氢化气候描述符和气象偏见联系起来，以确定控制可预测性的关键驱动因素。欧洲的流流量已经很好地预测，但具有一些地理和季节性变异性；但是，可预测性随着提前时间的增加而恶化，尤其是在冬季。尽管如此，我们表明预测质量与一组描述符相关，这些描述符因初始化月份而异。季节性流量体积的预测质量在很大程度上取决于盆地的水文状态，相对较高的盆地的可预测性有限。相反，降雪和/或基本流量以较长的衰退为主的区域显示出高流动性可预测性。最后，气候学和降水预测偏差也与流流的可预测性有关，强调了开发稳健偏见调整方法的重要性。总体而言，这项调查表明，可以根据局部氢化气候条件的先验了解，可以将季节流的可预测性聚类，因此可以进行区域化。普通语言摘要的水文信息对现有的决策 - 特别是对受气候变化片段影响的人的巨大价值，他们将从更好地理解和管理与气候相关的风险中受益。目前，对控制季节流预测质量的因素的了解有限。我们分析了对欧洲的预测，并将其可预测性与流域描述源和气象偏见联系起来。这允许沿强氢气候梯度识别主要驱动器。季节性流的可预测性在地理和季节性上有所不同，在第一个领先月份中可接受的值。可预测性随着提前时间的增加而恶化，尤其是在冬季。水文状态与预测质量密切相关，迅速反应盆地显示出低值。盆地气候学和降水预测偏差也与流流的可预测性有关。