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海平面上升适应计划的运输基础设施和其他关键资源的尤里卡泥浆水文区域，洪堡湾
该计划（研究）提出了一个框架，用于在洪堡湾高度脆弱的尤里卡泥浆水文区域内开发海平面上升适应策略。该研究的目的是与公共机构，土地所有者，科学家和利益相关者合作，以更好地了解研究区域内运输基础设施和其他关键资源的特定洪水风险，并在近期计划范围内（现在至世纪中期）确定可行的适应措施。该研究的主要重点是开发一种基于方案的计划方法，以了解在当前条件下以及未来海平面上升的潮汐和河流洪水危害所带来的可能影响和后果的范围。这种方法包括详细的液压分析以及对沿海景观对各种洪水事件的预期反应的评估。该计划旨在帮助促进对洪水风险的集体理解，并提高实施有效的海平面上升适应项目的准备。该计划是持续计划和适应工作的技术资源，但不是决策文件，也不代表实施计划中讨论的项目概念的承诺。
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。
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。
新罕布什尔州
国家海洋管理局（NOS） - 新罕布什尔大学联合水文中心在2021年获得了新的5年赠款，以通过水文中心（JHC）合作，以扩大水文和海洋地图科学的研究和教育。是国家专业知识中心，JHC正在挑战新一代即将到来的水文学家和海洋地图科学家，以满足新兴的公共和私人需求，以获取有关海地和海洋环境的更精确的数据。JHC在研发工作中特别有价值，以提高调查和映射的科学理解和技术能力，尤其是在无人系统方面。NOAA通过向JHC的赠款提供资金来贡献人员和大量拨款；新罕布什尔大学捐赠资金，教职员工，实验室和办公空间，用品和服务。NOAA的综合海洋和沿海地图（IOCM）加工中心在JHC共同置于JHC。IOCM中心的员工帮助创建源自非游动产品的水文产品的产品，例如海洋碎片评估和海底反向散射地图。
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 ），
5 南京水利科学研究院水文水资源研究所，南京 210029，中国 *通讯作者: jin.zhang@hhu.edu.cn 接收
人工智能 (AI) 正处于快速上升的轨道上，其优势在商业、交通，尤其是科学研究中得到了发掘和应用。人工智能强大的非线性和灵活的模型架构使其能够阐明变量之间的复杂关系，并在使用少量计算资源的情况下揭示大型数据集背后的潜在模式。因此，它在解决环境科学挑战和促进对其更好理解方面具有巨大潜力。根据最近的研究统计数据，人工智能技术已经渗透到环境科学的许多领域，包括环境数据的收集和分析、环境相关参数值的快速预测、化学筛选分析、风险评估和管理以及环境决策（图 1 A）。
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
加利福尼亚水计划更新2023年水平支持文件 - 2024年8月
加利福尼亚州为158,542平方英里，人口约4000万人。加利福尼亚州最大的城市和农业地区与降水的时机，数量和位置未对准。加利福尼亚的地表水项目是设计的，并继续管理减轻这些未对准。表面储层存储容量约为42 MAF。区域流入和流出图4和5提供了加利福尼亚州的地理概述，以及与毗邻状态，水文区域之间和太平洋之间的地表水流和流出，在最近的潮湿的一年和潮湿的一年中。在加利福尼亚州的每个水文区域中的每个地区和两个覆盖区域中描述了加利福尼亚水文区域的摘要，在加利福尼亚水计划更新2023 - 第3章，自然和建筑骨干水基础设施和区域摘要中都发现了两个覆盖区域。
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。