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World File Search System水文
关于土地表面水文方案在模拟每日最大和
气候系统包括多种互动组件，例如大气，生物圈，水圈，冰冻圈和地质。这些成分在从几天，季节和数年到数千年到具有复杂反馈机制的多个时间尺度相互作用。尤其是，研究水文周期很重要，因为气候变化对水周期预算的影响很大，例如降水，土壤水分，表面和地下表面径流以及蒸散量（Bouraoui等人 2004; Imbach等。 2012;艾伦等。 2020）。 回报，水文循环通过将水蒸气转移到大气中影响气候系统。 关于土壤水分的，还可以通过将总降水作为输入，径流和总反应作为输出来检查水文周期（Peng等人。 2019; Pereira等。 2020）。 此外，水文循环与表面能平衡之间存在直接联系，并最终与表面气候之间存在直接联系，因为太阳辐射通过裸露的土壤和植被的蒸发从地球表面到大气的垂直转移到大气中（Siler等人。2004; Imbach等。2012;艾伦等。2020）。回报，水文循环通过将水蒸气转移到大气中影响气候系统。，还可以通过将总降水作为输入，径流和总反应作为输出来检查水文周期（Peng等人。2019; Pereira等。2020）。此外，水文循环与表面能平衡之间存在直接联系，并最终与表面气候之间存在直接联系，因为太阳辐射通过裸露的土壤和植被的蒸发从地球表面到大气的垂直转移到大气中（Siler等人。2018）。由于土地表面条件在区域表面气候建模时的重要性；几项研究讨论了各种土地表面模型版本之间的比较。在重现平均空气温度和总表面降水方面，社区土地模型3.5版（CLM3.5； Oleson等人（2017）。2008）优于生物圈 - 大气转移系统（BAT； Dickinson等人。1993）如Steiner等人报道。 （2009），Wang等。 （2015）和Maurya等。 此外，当涉及建模平均空气温度和总降水时，社区土地模型4.5版（CLM4.5； Oleson等人 2013）的表现比蝙蝠方案更好（Maurya等人 2017; Chung等。 2018）。 土壤水分在控制气候系统中起着重要作用，尤其是在半干旱和干旱地区，占全球40％的地区（Reynolds等人 2007）。 对控制土壤水分变异性的因素至关重要（Srivastava等人。 2021a）。 此外，土壤水分源自生理和生物地球化学过程，例如植物蒸腾和光合作用（Seneviratne等人。 2010; Lemoine＆Budny 2022）。 的陆地膨胀面（或区域气候模型； RCMS）被认为是研究表面气候/陆地碳浮动对土壤水分变化的反应的重要工具。 例如，Lei等人。 （2014）使用了社区土地模型1993）如Steiner等人报道。（2009），Wang等。 （2015）和Maurya等。 此外，当涉及建模平均空气温度和总降水时，社区土地模型4.5版（CLM4.5； Oleson等人 2013）的表现比蝙蝠方案更好（Maurya等人 2017; Chung等。 2018）。 土壤水分在控制气候系统中起着重要作用，尤其是在半干旱和干旱地区，占全球40％的地区（Reynolds等人 2007）。 对控制土壤水分变异性的因素至关重要（Srivastava等人。 2021a）。 此外，土壤水分源自生理和生物地球化学过程，例如植物蒸腾和光合作用（Seneviratne等人。 2010; Lemoine＆Budny 2022）。 的陆地膨胀面（或区域气候模型； RCMS）被认为是研究表面气候/陆地碳浮动对土壤水分变化的反应的重要工具。 例如，Lei等人。 （2014）使用了社区土地模型（2009），Wang等。（2015）和Maurya等。此外，当涉及建模平均空气温度和总降水时，社区土地模型4.5版（CLM4.5； Oleson等人2013）的表现比蝙蝠方案更好（Maurya等人2017; Chung等。2018）。土壤水分在控制气候系统中起着重要作用，尤其是在半干旱和干旱地区，占全球40％的地区（Reynolds等人2007）。 对控制土壤水分变异性的因素至关重要（Srivastava等人。 2021a）。 此外，土壤水分源自生理和生物地球化学过程，例如植物蒸腾和光合作用（Seneviratne等人。 2010; Lemoine＆Budny 2022）。 的陆地膨胀面（或区域气候模型； RCMS）被认为是研究表面气候/陆地碳浮动对土壤水分变化的反应的重要工具。 例如，Lei等人。 （2014）使用了社区土地模型2007）。对控制土壤水分变异性的因素至关重要（Srivastava等人。2021a）。此外，土壤水分源自生理和生物地球化学过程，例如植物蒸腾和光合作用（Seneviratne等人。2010; Lemoine＆Budny 2022）。的陆地膨胀面（或区域气候模型； RCMS）被认为是研究表面气候/陆地碳浮动对土壤水分变化的反应的重要工具。例如，Lei等人。（2014）使用了社区土地模型
一种用于改进水文预报的混合物理-AI 模型
摘要：美国国家海洋和大气管理局利用国家水模型 (NWM) 为美国 270 万条河流位置开发了非常高分辨率的流量预报。然而，量化未测量位置的不确定性和预测可靠性存在相当大的挑战。提出了一种数据科学方法来应对这一挑战。分析了 2018 年 12 月至 2021 年 8 月阿拉巴马州和佐治亚州的长期每日流量预报。使用标准确定性指标在 389 个观测到的 USGS 流量测量位置对预测进行评估。接下来，使用流域的生物物理特征对预测误差进行分组，包括排水面积、土地利用、土壤类型和地形指数。NWM 预测对于较大的森林流域比较小的城镇流域更为准确。NWM 预测大大高估了城镇流域的径流量。分类和回归树分析证实了预测误差对生物物理特征的依赖性。使用生物物理特征、NWM 预测作为输入，预测误差作为输出，开发了一个由六层 [深度学习 (DL)] 组成的密集连接神经网络模型。DL 模型成功地从在测量位置训练的领域中学习了位置不变的可迁移知识，并应用学习到的模型来估计未测量位置的预测误差。对测量数据进行时间和空间分割显示，在混合 NWM-DL 模型中，捕捉到预测范围内观测值的概率 (82% 6 3%) 比仅 NWM 预测 (21% 6 1%) 显著提高。注意到 DL 模型中过度受限的 NWM 预测与增加的预测不确定性范围之间存在权衡。
地理空间人工智能 (GeoAI) 在综合水文和河流系统建模中的应用：当前应用和趋势的回顾
摘要：本文回顾了当前 GeoAI 和机器学习在水文和水力建模、水文优化问题、水质建模以及河道地貌和形态动力学制图方面的应用。GeoAI 有效地利用了通过新自动化技术收集的大量空间和非空间数据。GeoAI 的快速发展提供了多种方法和技术，尽管这也使得不同方法之间的比较具有挑战性。总体而言，选择特定的 GeoAI 方法取决于应用程序的目标、数据可用性和用户专业知识。GeoAI 在非线性建模、计算效率、多种数据源集成、高精度预测能力以及新水文模式和过程的揭示方面表现出优势。大多数 GeoAI 模型的主要缺点是模型设置不充分，物理可解释性、可解释性和模型泛化性较低。关于水文 GeoAI 的最新研究集中于将基于物理的模型原理与 GeoAI 方法相结合，以及自主预测和预报系统的进展。
水文学杂志 - Horizon IRD
研究区域：水资源管理从根本上依赖于我们监测气候强迫变化的能力，尤其是在热带山区环境中，降雨的时间和空间变化强烈控制着水资源的动态。在西爪哇岛，降雨的时间和空间分布因区域气候和火山形态而存在显著差异，而可达性问题和气候现象的复杂性是可靠降雨地面仪器的限制因素。研究重点：在这里，我们评估了气候再分析（CHELSA 和 TerraClimate）和卫星产品（CHIRPS）在捕捉降雨高分辨率空间变化方面的能力。使用 Kling-Gupta 效率得分的三个组成部分来估计每个全球产品的降雨量、变化和动态的准确性。由于直接统计比较受分辨率问题的影响，我们的方法是通过基于过程的方法完成的。根据已知的气候现象分析全球产品的空间和地形降雨模式。水文见解：看来，TerraClimate 为时间监测提供了最准确和稳定的估计。 CHIRPS 显示的降雨模式与大气环流和火山形态一致，但高估了总体降雨量。本研究提出了一种评估仪器匮乏地区的全球气候产品的方法
1.2 - 生态系统恢复水文学.pdf
• 复制流域内的水文响应 • 流域中不存在流量计 • 模拟情景/预测/变化压力 • 洪水风险分析 • 土地利用变化的影响 • 高温导致的气候变化影响 • 水预算 • 蒸散量估计 • 作物模式 • 其他模型的边界条件
水文经济模型 - 粮农组织知识库
根据上述目标，我们设计了为期 2 天的在线培训。主要使用的工具是国际专家在在线学习平台 (Adobe Connect) 上就与水利经济建模相关的几个主题进行的现场和录制演示。每节课都以虚拟课堂形式的学习模块开始，介绍培训师提供的主题，然后进行互动问答环节，以促进与学员的互动和公开讨论。所呈现的理论内容通过视频材料进一步说明。培训将以英语和法语两种语言进行，并提供现场翻译。
Webster, M., K. Fisher-Vanden, V. Kumar, R. Lammers, J. Perla, “综合水文、电力系统和经济模型对气候对电力的影响
图：影响的地理分布（GFDL，2097，第 29 周）。蓝色圆圈表示由于水温限制，本周至少有一天无法使用的发电机的地理位置，红线表示出现拥堵的输电线路，红色圆圈表示电力需求未得到满足的地理位置
水文新闻 - Dhyg.de
我们都使用人工智能。几乎每天。大多时候都没有注意到。当我们让搜索引擎引导我们浏览网络时，当我们在线购物时。或者当我们依靠导航系统找到正确的路径时。顺便说一下，人工智能以三种方式存在于导航系统中。最短路径在那里确定。有语音输出。并且当前交通信息也包含在路线规划中。这就是人工智能吗？是的。但这还不是全部。该术语目前尚无法明确定义。它在某种程度上与计算机科学、疯狂的技术以及越来越多的应用有关。关于水文，希望本期《水文新闻》能够提供更清晰的说明。我们问了一个问题：人工智能在水文学中扮演什么角色。您将在五篇专业文章（其中两篇已经经过同行评审）和与弗莱堡弗劳恩霍夫物理测量技术研究所 (IPM) 的 Alexander Reiterer 教授的科学讨论中找到答案（第 42 页）。技术贡献涉及水底的石头，人工智能应该在多波束回声测深仪或侧扫声纳的测量数据中检测到这些石头（Fel dens et al.，第 6 页，以及 Christensen，第 24 页）；它是关于自动»识别和分类本-