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大规模水文模型和跨界河流
摘要：大规模的水文建模是河流水文学中的一种新兴方法，尤其是在有限的可用数据的地区。这项研究重点是评估希腊五个跨界河流的两个知名大规模水文模型，即电子型和lisflood的性能。为此，将两种模型的河流插座上的排放时间序列与观察到的数据集进行了比较。比较是使用确定的确定系数，偏差百分比，nash – utcliffe效率，根平方误差和kling-gupta效率进行比较。随后，水文模型的时间序列分别通过缩放因子，线性回归，增量变化和分数映射方法纠正。然后使用相同的统计措施重新评估输出对观测值进行重新评估。结果表明，两个大规模的水文模型都没有持续优于另一个模型，因为一个模型在某些盆地中的表现更好，而另一个模型在其余情况下表现出色。偏差校正过程将线性回归和分位数映射确定为案例研究盆地最合适的方法。此外，该研究还评估了上游水域对河流预算的影响。该研究强调了大型模型在跨界水文学中的重要性，它在全球范围内对其在任何河流盆地中的适用性提出了一种方法论方法，并强调了产出在国际水域合作管理中的有用性。
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。
扩展水文前景2024年3月12日
2024年3月12日气候预测中心（CPC）预测3月至5月的降雨量高于正常降雨量。观察到厄尔尼诺的条件。从厄尔尼诺现象到ENSO中立的过渡可能是到2024年4月至6月的（79％的机会），而拉尼娜（LaNiña）在2024年6月至8月（55％的机会）中增加了几率。大西洋多年代振荡（AMO）目前处于温暖阶段：与冷阶段相比，在温暖阶段，到Okeechobee湖的平均年平均流入量近50％。
建模绿色屋顶系统的水文益处
13摘要14绿色屋顶（GR）系统在有限的开放空间可用时，在高度15个城市化地区提供了有希望的雨水管理策略。水文建模可以预测GR减少径流的16个能力。本文回顾了三种流行类型的GR模型，具有17种不同的复杂性，包括水平衡模型，美国EPA的雨水18管理模型（SWMM）和Hydrus-1D。通过详细介绍模型参数估计，绩效评估20和应用程序范围讨论了19个模型的开发和实际应用。这三个模型能够复制GR流出。Water-21平衡模型的参数数量最少（7）。Hydrus-1D需要≤22个土壤液压特性的实质性参数化工作，但可以模拟不饱和的23个土壤水流过程。尽管SWMM具有大量参数（> 10），但它可以24模拟通过整个GR轮廓的水传输。此外，SWMM GR型号可以轻松地纳入SWMM的雨水模型框架中，因此它被广泛用于模拟GR实现的流域规模效应。限制GR的四个研究差距27模型应用并讨论：排水垫流量模拟，土壤28表征，蒸散估计和GR的规模效应。文献文件29在降雨事件的GR模拟中有希望的结果，但是，对全面GR系统进行30个长期监控和建模的关键需求仍然需要解释31个内部（基板）和外部（气象特征）系统对雨水的影响32管理。
2024年7月9日扩展水文前景
2024年7月9日气候预测中心（CPC）预测7月至9月的正常降雨量高于正常降雨量。存在ENSO中性条件。LaNiña在7月至9月（65％的机会）期间受到发展，并一直持续到2024 - 25年冬季（11月至1月期间有85％的机会）。大西洋多年代振荡（AMO）目前处于温暖阶段：与冷阶段相比，在温暖阶段，到Okeechobee湖的平均年平均流入量近50％。
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
大湖流域水文信息 2024 年 9 月
信息 本公报中记录的每月平均水位是从每个湖泊的代表性水位计网络测得的结果。这些数据的提供者是美国商务部、国家海洋和大气管理局、国家海洋局和加拿大渔业和海洋部综合科学数据管理部门。底特律地区、工程兵团和加拿大环境与气候变化部在五大湖基本水力和水文数据协调委员会的支持下，得出历史和预测湖泊水位。工程兵团每月发布公报，作为一项公共服务。工程兵团还每周在线发布五大湖、连接水道和圣劳伦斯河的水位和深度，提供五大湖和圣劳伦斯河国际段之间连接河流的深度预报。这份五大湖水位月报以彩色格式可在互联网上获取，网址为 https://www.lrd.usace.army.mil/Water-Information/Water-Management/Great-Lakes-and-Harbors/Water-Level-Forecasts/。如有疑问，请发送电子邮件至 hhpm@usace.army.mil 或致电 1-888-694-8313 并选择选项 1。五大湖流域水文 2024 年 11 月初步估计表明，11 月份苏必利尔湖和密歇根湖-休伦湖的降水量高于平均水平，伊利湖和安大略湖的降水量低于平均水平。安大略湖流域的降水量与历史平均水平相比最低，为 82%。苏必利尔湖的降水量占平均水平的比例最大，为 115%。在过去 12 个月中，除安大略湖外，每个湖盆的总降水量都低于长期平均水平，而安大略湖为平均水平的 107%。暂时来看，除苏必利尔湖外，所有湖泊的水量都远低于平均水平。11 月，密歇根湖-休伦湖和伊利湖通过各自连接水道的流出量高于平均水平，苏必利尔湖和安大略湖则低于平均水平。10 月至 11 月，所有湖泊的月平均水位下降了约 2 至 7 英寸。密歇根湖-休伦湖的平均水位连续第二个月低于长期平均水平。所有湖泊从 10 月到 11 月都继续出现季节性下降，最新的五大湖水位 6 个月预测预测，这些湖泊将在未来一个月继续下降。
水文建模可以成为跨界协议的解决方案吗？
由于殖民分区，非洲的许多河流都是河流国家共有的跨界河流。非洲的跨界河流对河流盆地管理的挑战主要是由于缺乏气象和水文数据限制。许多非洲国家缺乏管理大型河流罪名所需的技术知识和财务资源，例如朱巴，沙贝尔，尼日尔，塞内加尔，津巴布韦，尼罗河，尼罗河和刚果。在有气象和水文数据的发达国家中，科罗拉多州和美国切萨皮克等河流都采用水文模型管理。水文模型需要气象数据作为模型输入数据和水文数据，以进行模型校准和验证。近年来，对全球卫星数据产品的获取为具有有限数据采集功能的发展中国家提供了模型输入数据。该研究开发了索马里，肯尼亚和埃塞俄比亚共享的朱巴河盆地（JRB）的分水岭模型。选择了HSPF（水文仿真程序 - 弗兰（HSPF）进行研究。评估了几种卫星沉淀和蒸散数据产品，呼叫沉淀和Merra-2蒸散产物可提供最佳的模型性能结果。卫星数据产品的采集解决了沉淀和蒸散模型输入数据限制。NASH-SUTCLIFFE效率（NSE），偏差百分比（PBIA）和确定系数（R 2）性能度量等级从非常好的到令人满意。模型模拟了索马里和埃塞俄比亚选定地点的39年每日流数据。模拟流程适合于为河流管理解决方案提供覆盖，并建立低流量和洪水频率分析，以确定河岸国家之间跨界水管理合作的基础。所提出的解决方案在盆地任何地方生成每日河流流量数据。鉴于许多国家在非洲的气象学和水文数据限制，可随时使用的全球卫星应用
一个不可能的梦：确定性的水文预测
•确定性模型无法预测错误，但实际上通常看起来可以预测一定程度。因此，可以更新确定性模型。•最终，通过确定性方法，错误仍然是无法预测的。•后者是一个随机分量，这意味着不确定性（Koutsoyiannis，2023）。•随机组件的存在意味着确定性模型最终是不正确的。