XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System水文
水文中的视觉建模：使用FlexPlot，线性建模和
有效的洪水管理依赖于准确的预测。视觉建模技术在水文和水资源管理中起着至关重要的作用。这项研究分析了水文区域的数据8。所采用的分析flexPlot，线性建模，混合建模和广义线性建模。结果为水文模式和趋势提供了宝贵的见解。FlexPlot可视化揭示了Kastina与响应变量之间的显着正相关关系。线性建模将Kastina（β= 0.464，p <0.01）和GUSA（β= 0.552，p <0.01）鉴定为显着的预测因子，而Goroyo则没有显着效果。混合建模证实了这些发现，Kastina（估计= 0.267，p <0.01）和GUSA（估计= 0.272，p <0.01）表现出显着的正相关关系。广义线性建模支持这些结果，Kastina（估计= 0.274，p <0.01）和GUSA（估算= 0.313，p <0.01）显示出显着的积极作用。模型比较证实了Kastina和Gusa的重要性。回归分析产生了重大结果，从而提供了对变量之间关系的见解。这些发现表明Kastina和Gusa是重要的预测因子，导致响应变量的变化。结果为工程应用提供了宝贵的见解，强调了在预测模型中考虑这些变量的重要性。
气候变化中的森林水文学
印度范围的雨河河流严重依赖森林集水区的径流，这对于维持其可持续流动起着至关重要的作用。因此，森林对于该国半岛河流的多年生性质至关重要。然而，在过去的几十年中，其中许多河流已成为短暂的，这主要是由于它们对降雨和陆地水文学的依赖。半岛河流的流动受到多种因素的影响，包括降雨模式，排水集水区的大小，地质地层（例如含水层），地形（浮雕和坡度），植被覆盖，河流形态，河流的形态以及诸如土地使用变化（临时和永久性），土方和河水管理式（包括河流水管理实践）（包括大坝和Bundss的河流水管理实践）。许多研究强调了雨河对集水区域内植被的关键依赖性。存在河岸植被覆盖与河流流量之间的共生关系，强调了保留自然生态系统的重要性。要有效地计划和实施印度的可持续森林管理，至关重要的是，我们对自然植被，森林水文学及其对河流的影响的理解至关重要。
中央谷水文模型V2车间
美国地质调查局，加利福尼亚水科学中心将在最近更新的中央谷水文Model V2（CVHM2）上提供为期三天的动手研讨会。该研讨会由加利福尼亚水与环境模型论坛（CWEMF）主办，并由加利福尼亚水资源部可持续地下水管理办公室和美国中太平洋地区办事处的美国填海局赞助。CVHM2模拟了加利福尼亚州中部山谷中的耦合地下水流，地表水流和陆地表面过程。该模型具有多种增强功能：一种新版本的ModFlow-Owhm，模拟的沉降模拟，包括延迟和非延迟床，托管含水层补给（MAR），在整个域中，散布多个垫圈的井，瓷砖排水管，瓷砖排水管的多个井井有条，以及来自未盖的水域的流入。更多的细节已添加到水平衡子区域，流量网络，转移，土地利用，含水层的特性以及地下水水平以及土地沉降观测值中。CVHM2提供了一种能够在水管理人员可以用来评估水管理系统对水管理变化，土地利用变化和气候变异性的水文系统响应的区域尺度上进行准确的工具。CVHM2输出提供模拟的地下水水平，地下水存储，土地沉降以及地表水和地下水交换，可用于帮助决策者有效地管理供水供应，尤其是在《可持续地下水管理法》（SGMA）的框架内。研讨会将概述CVHM2的功能并审查主要发现。将在研讨会之前提供材料。研讨会将涵盖CVHM2开发中使用的数据集和模型文件，并查看模型校准方法和结果。其余的研讨会由动手练习组成，这些练习将教会参与者如何运行CVHM2以及如何修改输入文件以开发水管理或气候变化方案。在开发的每种情况下，参与将学习和练习如何在过程进行后处理和可视化CVHM2模型结果，重点是与SGMA可持续性指标有关的结果。培训的重点是CVHM2，但是培训中学到的技能和工具应使任何使用ModFlow-OwHM的人受益。参与者将需要携带一台用CVHM2，预处理和后处理脚本以及Python环境预加载的笔记本计算机来运行这些脚本。参与者的计算机应具有能够使用大型模型文件（例如TextPad或Notepad ++）的文本编辑器，这是一个用于查看和操纵数据集（例如Excel）的电子表格程序，以及用于可视化结果（例如Arcgis Pro）的GIS软件。请注意，参与者将需要带一个照片ID并通过安全筛选以访问培训室。请发送电子邮件至Jon Traum（Jtraum@usgs.gov），以了解与研讨会的准备有关的技术问题。课程讲师：Jon Traum，PE，USGS，水文学家
大高山盆地的混合水文建模
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。
未来水资源：水文建模
simulations Grid-to-Grid (G2G) A grid-based hydrological model Hands-Off-Flow (HoF) Flow condition (m 3 /s) to protect surface water and groundwater resources MaRIUS The Managing the risks, impacts and uncertainties of droughts and water scarcity project MeanAI Temporal mean of Observed Artificial Influences NALD National Abstraction Licensing Database NATURAL Refers to river flows in catchments with no artificial influences NRFA国家河流流档案观察到人工影响潜在的蒸发（PE），也称为潜在蒸散量（PET）Q70/Q90/Q95/Q95流（m 3/s），该流量相等或超过70％，90％，或95％的指定时间（即指定的时间段）低流量参数）RCM区域气候模型RCP代表性浓度途径，IPCC SIMOBS观察驱动的水文模拟SIMRCM RCM RCM-RCM驱动水文模拟可持续性可持续性（SUS）AI SEEMCP18 UKCP18 UK CLISTION INCORASS SYSTION WARG SAMENT SYSTICS WATER COMPURATION WREZ WATER COMPURATION WREZ WREZ WRZ WREZ WRZ WREZ WREZ WREZ WREZ WREZ WREZ WRZ WIDE SYSRAIME SIMRCM RCM驱动水文模拟可持续性（SUSRCM）采用的温室气体浓度轨迹
在第三极>的水文年度的公里尺度模拟的第一个合奏
摘要对第三极的当前和未来水周期的准确理解至关重要，因为该地区作为下游人口稠密地区的水塔起着作用。在复杂地形区域进行熟练气候评估的一种新兴而有希望的方法是公里尺度的气候建模。作为迈向第三极上此类模拟的基本步骤，我们提出了2019年10月至2020年9月的水文年度的千里规模区域模拟的多模型和多物理合奏。该合奏由由10个研究小组的国际联盟进行的13个模拟组成，配置了覆盖所有第三极区域的水平网格间距，范围为2.2至4 km。这些模拟是由ERA5驱动的，并且是协调的区域气候缩减实验旗舰试验研究的一部分。将模拟与可用的网格和原位观测和遥感数据进行了比较，以评估模型集成的性能和传播，与寒冷和温暖的季节的驾驶重新分析相比。尽管在该区域的网格降水数据集之间的巨大差异使整体评估受到阻碍，但我们表明，与ERE5相比，许多温暖的季节降水指标改善了合奏，包括大多数湿日和小时统计数据，并且在两个季节的湿法范围内都增加了价值。因此，合奏将为对该遥远但重要区域的氢化气候的过程的未来改进提供宝贵的资源。
深入研究全球规模的水文模拟
1 Civil and Environmental Engineering, Pennsylvania State University, University Park, PA, USA 2 Earth System Science, Stanford University, Stanford, CA, USA 3 Water Security Research Group, International Institute for Applied Systems Analysis (IIASA), Laxenburg, Austria 4 Climate and Livability Initiative, Physical Science and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, Saudi Arabia 5 Institute for Environmental Studies （IVM），荷兰阿姆斯特丹的Vrije Universiteit Univeriteit Univeriteit 6月亮灵魂毕业生未来战略，韩国高级科学技术研究所，大韩民国达耶山7生物与环境科学与环境科学与工程部美国加利福尼亚州乔拉
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％
审查和比较研究降雨模型的水文模型
水被视为人类在地球上存在的重要资源。为了模拟或优化各种水资源管理的水文数据，几种水文模型对于达到水资源管理和决策支持工具非常有用。降雨奔跑模型是一个定量原型，该原型在盆地尺度上解释了降雨量的相互作用。水文模型在各种水资源管理的能力方面具有特殊性。本文审查了适用于降雨奔跑建模的水文模型特有的五十（50）篇论文。它涉及评估和比较用于模拟降雨过程的不同水文模型转换为表面径流以提高用水效率。几种径流模型，例如水文工程中心 - 水文建模系统（HEC-HMS），土壤和水评估工具（SWAT），降水 - 运行建模系统（PRMS），可变浸润能力模型（VIC），列表侵蚀模型（LISEM），Mike地表水 - 地表水 - 地面水 - 地下水水平（Mike Sheef）和跑步型跑步。降雨跑模型用于不同应用的不同应用，以提高不同部门的用水效率。这是为了帮助建模目标。可以推断，HEC-HMS广泛用于对各种大小的流域中的降水过程进行建模，有助于洪水预测，储层运营以及水管理，以实现农业和城市用水效率。，通过检查各种水文模型的类型，通过评估每个模型在预测降雨数据中预测径流时的准确性和可靠性，通过确定众多地理环境的模型的适当性，应用程序，复杂性和可用性，通过评估模型的复杂性，以及限制了效率，通过确定众多地理环境的准确性和可用性来预测降雨数据的准确性和可靠性。降雨跑步过程进行了严格评估。SWAT用于评估土地管理实践（例如农作物旋转，灌溉，土地利用变化）对水资源的影响，包括产生径流和水质，从而优化农业的用水效率。PRM用于通过复杂的水文系统对水的运输进行建模，从而有助于流域管理和用水效率评估。总而言之，这项比较审查旨在指导水科学家，水文模型和水文工程师的使用者，以选择最合适的模型，以供其特定的建模需求，以实现可持续水资源管理。