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World File Search System水文学
土地使用动态及其对河流集水区的水文学和水质的影响：全面的分析和未来的情景
抽象的土地使用变化深刻影响水文过程和各种规模的水质，因此需要对可持续水资源管理有全面的了解。本文研究了Gap-Cheon流域中土地使用变化的含义，分析了2012年和2022年的数据，并使用未来的土地利用模拟（FLUS）模型预测到2052年的变化。该研究采用水文模拟程序 - 孔（HSPF）模型来评估水量和质量动态。确定了七个土地利用类别，并检查了它们的进化，揭示了城市，农业，草原，湿地和森林地区的重大转变。使用确定系数（r 2），偏差百分比（PBAI）和平均绝对误差（MAE）评估了观察到数据的模型性能。结果表明，土地使用变化的动态性质，突出了城市化，农业和森林地区的转变。值得注意的是，该研究探讨了这些变化对水数量和质量的后果，仔细检查地表径流，蒸发，流量和养分负荷。城市绿色空间作为关键缓解剂，调节径流并增强吸水水。森林（植被）在维持水平衡方面也起着至关重要的作用，而湿地则作为减少洪水和水质改善的天然过滤器。这些发现强调了知情的土地使用计划的重要性，将城市绿色空间，森林和湿地视为可持续分水岭管理的组成部分。随着社会面临环境挑战，这项研究有助于更深入地了解人类活动与自然环境之间的复杂互动，强调对土地利用计划中基于自然解决方案的需求，以实现弹性和平衡生态系统。
工作计划：纳瓦罗河流域水文学模型开发
纳瓦罗河流域的海拔范围从沿着流域北部最低部分的河床不到300英尺到3,000多英尺，在该分水岭南部的最高海拔高度峰和沿东部边缘的最高海拔峰。分水岭有一个地中海气候，潮湿和干燥季节的平均降水量为46.7英寸。（USGS 2019）。木材生产，牲畜放牧和其他农业活动。自那以后，分水岭保留了乡村性质，近97％的土地使用剩余作为本地植被，不到5％的土地覆盖面积。最近在流域中的土地利用数据包括林地（70％），牧场（25％）和农业（5％），其中占农村住宅发展的百分比很小（Entrix Inc.1998）。 目前，商业木材收获，葡萄栽培，果园，放牧和旅游业是主要经济企业。1998）。目前，商业木材收获，葡萄栽培，果园，放牧和旅游业是主要经济企业。
大规模水文学中的博士学位大规模水文学中的博士学位
我们邀请申请在大规模水文学中的博士职位，重点是计算和数据驱动方法，而不是传统的水文专业知识。该立场将着重于开发和应用计算方法来解决大规模水文学中的复杂问题，例如水文建模，洪水风险评估，水资源管理和气候变化对水系统的影响。您将使用基于机器学习和基于过程的模型来大规模识别流量生成的驱动因素。
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。
非洲未来的疟疾环境适合性对水文学敏感
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首次尝试在超分辨率上建模全球水文学
1乌特雷希特大学，物理地理系，普林斯顿Laan 8a，乌特雷希特，荷兰2 Fathom，布里斯托尔，英国布里斯托尔3雪研究所3和瓦尔兰奇研究所SLF，达沃斯·多尔夫，瑞士4 4瑞士多夫（Dorf），荷兰乌得勒支（Utrecht
水文学和环境行业协会
•常规时间序列观察（没有丢失的数据）•对于模型输入数据可接受的时间更长（例如，1小时）延迟•高准确性/ - 解决方案传感器，强大的仪器•备份数据收集方法（轮询遥测方法，轮询遥测，SDI卡，SDI卡，...
行人和骑自行车的桥梁设计师的指南选项，以实现2023年11月的价值赚钱Austroads道路设计指南第5部分：排水和水文学考虑
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.................................................................................................................................................................................................................................................................................................
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
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,
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