摘要:地下水耗尽威胁着全球淡水资源,需要紧急水管理和政策以满足当前和未来的需求。然而,现有的数据密集型评估并不能完全解释跨界地下水系统中复杂的人,气候和水相互作用。在这里,我们介绍了试点参与式建模研讨会的设计和发现,旨在提高对基于地下水系统的水文和气候反馈回路的了解。使用来自系统动态传统的参与性建模工具和方法,我们从水,社会,数据和系统科学中捕获了研究人员的心理模型。总共确定了54个反馈回路,证明了这种方法可以充分捕获地面水系统的复杂性。作为一个说明性的例子,基于研讨会的结果,我们讨论了参与系统建模作为概念化工具的价值,跨越学科筒仓的观点。我们进一步讨论结果如何为未来关于地下水问题现有知识差距的研究提供信息,并在此过程中促进跨学科,使用的使用启发性的研究,以更广泛地进行水决策。
6.5.1简介................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 48 6.5.2数据类别..................................................................................................... ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ................................................................................................................................................................................................................................................................................. 59 6.5.10现场调查和现场检查.................................................................................................................................................................................................................................................................................................6.5.1简介................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 48 6.5.2数据类别..................................................................................................... ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ................................................................................................................................................................................................................................................................................. 59 6.5.10现场调查和现场检查.................................................................................................................................................................................................................................................................................................
3.4.1 Substructure losses ........................................................................................................5 3.4.2 Superstructure losses .....................................................................................................5 3.4.3 Total bridge form loss .....................................................................................................5 3.4.4 Guardrail losses .................................................................................................................................................................................................................................................................
经验 2023 年 12 月 – 至今:美国陆军工程兵团水文工程中心水文与统计部主任,加利福尼亚州戴维斯。 2017 年 2 月 – 2023 年 12 月:土木工程师(水利);美国陆军工程兵团水文工程中心,加利福尼亚州戴维斯;水文与统计部。统计方法、水文气象学和水文建模。HEC-HMS 团队负责人。 2022 年 10 月 – 2023 年 12 月:美国陆军工程兵团水文工程中心水文与统计部主任,加利福尼亚州戴维斯(发展任务)。
摘要:降雨流量对于有效的水文学和水资源管理至关重要。因此,这项研究的目的是评估尼日利亚Akwa Ibom州恩扬溪(Enyong Creek)的降雨流趋势,利用每日降雨,河流排放和从2018年至2023年收集的温度数据的每日水电学数据,并通过矢量自动访问(VAR)模型对数据进行建模。结果表明,VAR模型成功捕获了排水(WD),降雨(RF)和平均温度(AVE.TEMP)之间的动态关系。方程式揭示了过去值对每个变量当前状态的影响。相关矩阵和图形表示已确认的模型充分性。验证结果证明了模型的准确性,模型R平方值为0.8781表明相关性很强。开发模型的评估的性能测量表明平均平均误差(MAE),均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)值分别为5.5066、6.7831和7.4203,揭示了令人满意的精度和精度。从这项研究中得出的信息为政府官员,政策制定者和计划者提供了宝贵的见解,以准确的洪水预测,紧急管理,土地使用计划和基础设施开发doi:https://dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i1.4开放式策略,由jasem propplectials出版: Ajol。这些文章在出版后立即在全球范围内发布。版权策略:©2024作者。(2023)。J. Appl。不需要特别的许可才能重用Jasem发表的全部或部分文章,包括板,数字和表。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International(CC-By-4.0)许可证的条款和条件分发的开放式文章。,只要引用了原始文章,就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为:Augustine,C。U; Ahaneku,I。E; AWU,J.I。尼日利亚Akwa Ibom State的Enyong Creek的降雨流动趋势。SCI。 环境。 管理。 28(1)27-35日期:收到:2023年12月10日;修订:2024年1月11日;接受:2024年1月21日发表:2024年1月30日关键字:降雨流趋势,矢量自回旋,河流排放,洪水预测的降雨流向流的随机建模在水文和水资源管理中起着关键作用。 随机降雨流动的流动建模涉及使用概率和统计方法来模拟降雨和河流流动模式的可变性和不确定性(Ahaneku和Otache,2014年)。 这种方法利用概率和统计方法来模拟降雨流量模式中固有的可变性和不确定性。 The significance of stochastic rainfall-riverflow modeling is underscored by its contributions to various aspects, including comprehending hydrological processes, managing floods and droughts, optimizing reservoir operations and water allocation, designing infrastructure, adapting to climate change, conducting risk assessments, facilitating hydropower generation,SCI。环境。管理。28(1)27-35日期:收到:2023年12月10日;修订:2024年1月11日;接受:2024年1月21日发表:2024年1月30日关键字:降雨流趋势,矢量自回旋,河流排放,洪水预测的降雨流向流的随机建模在水文和水资源管理中起着关键作用。随机降雨流动的流动建模涉及使用概率和统计方法来模拟降雨和河流流动模式的可变性和不确定性(Ahaneku和Otache,2014年)。这种方法利用概率和统计方法来模拟降雨流量模式中固有的可变性和不确定性。The significance of stochastic rainfall-riverflow modeling is underscored by its contributions to various aspects, including comprehending hydrological processes, managing floods and droughts, optimizing reservoir operations and water allocation, designing infrastructure, adapting to climate change, conducting risk assessments, facilitating hydropower generation,
摘要。小型山区集水区的水文模型特别具有挑战性,因为气象施加所需的高时空分辨率。的原位测量通常很少。降水重新分析提出了使用水文模型模拟流流的不同替代方案。在本文中,我们使用具有细胞空间和温度分辨率的不同气象产物来评估代表小型山区流域(<300 km 2)的一些关键过程(<300 km 2)的表现。评估是对法国北部阿尔卑斯山的55个小流域进行的。虽然在大多数配置中都充分再现了相似的流流量,但这些评估强调了雷达测量值的附加值,尤其是对于循环事件的再现。但是,仅获得这些更好的性能,因为水文模型纠正了累积量的估计(例如,年度)来自高海拔地区的雷达数据。
摘要:未来水文条件的预测在很大程度上取决于全球气候模式,但模型性能差异很大。在这项研究中,我们研究了基于耦合模型对比项目(CMIP5和CMIP6)的第五和第六阶段的径流(R),降水(P),蒸发(ET)和土壤水分(ET)和土壤水分(SM)的预计变化,并量化了其预计的年度和季节性变化的不切实际。结果表明,所有四个水文变量均显示出与大多数全球土地相比的增加:CMIP6的年度预测在2080 - 99年间,分别为72%,81%,82%,82%,82%和66%的全球土地面积的占全球土地面积的66%。我们每年从不同来源估算了CMIP6中的不确定性,发现模型不确定性主导了二十一世纪预计的不确定性[76%(R),73%(p),89%(ET),ET)和95%(SM)(2090S),而内部变体的贡献则贡献了时间的贡献。低纬度区域在水文预测中具有最大的不确定性。在CMIP6中,P的预计变化的不确定性最大,最大程度地导致了R的R变化不确定性,而年度量表的贡献为93%,其次是ET和SM。 总体而言,在水文变化和不确定性的组成方面,CMIP5和CMIP6模型的性能相似。 这项研究为全球气候模型中水文组成部分的进一步改善和发展提供了理论参考。在CMIP6中,P的预计变化的不确定性最大,最大程度地导致了R的R变化不确定性,而年度量表的贡献为93%,其次是ET和SM。总体而言,在水文变化和不确定性的组成方面,CMIP5和CMIP6模型的性能相似。这项研究为全球气候模型中水文组成部分的进一步改善和发展提供了理论参考。
经验 2015 年至今:高级水利工程师,水文和统计部,水文工程中心,CEIWR。HEC-SSP 团队负责人;HEC-HMS、CWMS 和 HEC-WAT 团队成员。
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