4.8 مدل های بزرگ حوضه آبریز

بیان شده است که در حوضه های بزرگ، همه فرایندهای دستیابی به سیل (یعنی: تشکیل رواناب، جریان یکپارچه سازی و مسیریابی موج سیلاب) یافت می شود. از این رو مدل های مورد استفاده در حوضه های بزرگ از ارزیابی هیدروگراف سیل در حوضه های آبریز با اندازه متوسط ​​که یکپارچه شده اند، شروع می شوند، زیرا در امتداد رودخانه ها شاخه ها به طور متوالی مداخله می کنند.

آیا در پروژه SMS خود از ترکیبی از پیش بینی ها یا سیستم های مختصات استفاده می کنید؟ SMS امکان استفاده از داده ها را با انواع سیستم تصویر فراهم می کند. گفته می شود، هنگام استفاده از چندین سیستم تصویر، باید به نحوه وارد کردن داده ها و ادغام آنها در پروژه دقت شود. مشکلات می توانند با مخلوط کردن انواع خاصی از واحدهای فرافکنی، مانند متر و درجه قوس ظاهر شوند. همچنین، محدودیت هایی برای بازتولید هندسه های خاص، مانند شبکه های Quadtrees وجود دارد.

درباره مباحث این پروژه بدانید

علاوه بر مقدار آب زیرزمینی، جامعه به طور کلی به جنبه های کیفیت نیز علاقه مند است. این علاقه از هدف استفاده از آن نشات می گیرد. در کشاورزی، نمک زدایی مسئله مهمی است که باید پوشش داده شود. این آب زیرزمینی شور می تواند از طریق آبیاری یا اثرات آن در مناطق ساحلی حاصل شود.

استفاده از مدل های جامد می تواند به مدل سازی چینه نگاری پیچیده برای MODFLOW کمک کند. GMS اجازه می دهد تا با استفاده از مدل های جامد، پیچیدگی را به پروژه های MODLOW خود اضافه کنید. ماژول جامد برای مدل سازی جامدات استفاده می شود که پس از آن باید در مدل MODFLOW قرار گیرد تا مواد جامد در اجرای مدل MODFLOW گنجانده شوند.

2.8 مدل های کوچک حوضه آبریز

1.2.8. فرمول منطقی

ساده ترین مدل اعمال شده در حوضه های اندازه کوچک به تعیین حداکثر دبی موج سیل با استفاده از فرمول منطقی کاملاً شناخته شده پیشنهاد شده توسط مولوانی (1851) اشاره دارد. طبق این فرمول حداکثر تخلیه Qp (حداکثر) [m3 / s] احتمال بیش از حد p با معادله زیر داده می شود:

آیا پایگاه داده مقطعی دارید که باید در پروژه آبهای سطحی شما گنجانده شود؟ ویژگی جدید در SMS 13.1.1 beta به شما امکان می دهد یک پایگاه داده مقطعی را با استفاده از File Import Wizard وارد کنید. یک پایگاه داده مقطعی می تواند از یک صفحه گسترده یا یک فایل متنی با قالب بندی خاص وارد شود. برای وارد کردن یک پایگاه داده مقطعی از یک صفحه گسترده یا فایل متنی، از مراحل زیر استفاده کنید:

4.7 شناسایی (ساختن) یک مدل ریاضی

ما یادآوری می کنیم که یک مدل ریاضی مجموعه ای از روابط بین متغیرهای فیزیکی سیستم مورد تجزیه و تحلیل را نشان می دهد، که به صورت معادلات جبری، معادلات دیفرانسیل یا معادلات / سیستم معادلات مشتقات جزئی بیان می شود.

1.7 اصول کلی

از نظر تئوری، دو روش برای تجزیه و تحلیل سیستم وجود دارد:

• روش تحلیلی، شامل تقسیم یک سیستم در اجزای آن است که پس از آن یک به یک تجزیه و تحلیل می شود.
• روش سیستمیک، بررسی پدیده ها و فرآیندهای پیچیده به عنوان یک کل، دارای رفتار و ویژگی هایی که متعلق به اجزای سیستم نیستند بلکه متعلق به تعامل آنها هستند.

آیا به دنبال راهی برای رسم رسانایی مناطق زهکشی در مدل آب زیرزمینی خود هستید؟ اگر مدل منطقه ای بزرگی دارید که شامل مناطقی با شبکه زهکشی متراکم (خندق، زهکشی کاشی و غیره) است، می توانید این را برای نشان دادن یک سیستم زهکشی پراکنده افزایش دهید. هنگام انجام این کار، نه تنها خندق های مجزا با بسته بندی تخلیه (DRN)، بلکه کل مناطق وجود دارد. با استفاده از GMS می توانید کانتور این مناطق زهکشی را ایجاد کنید.

Shapefile ها حاوی داده های ارزشمندی هستند که می توانند برای مدل سازی در WMS استفاده شوند. اگر یک shapefile موجود دارید که دارای قوس هایی است که جریان هایی را برای منطقه ای که مدلسازی می کنید، مشخص می کند، می توانید از آن shapefile برای تعریف جریان های پروژه WMS خود استفاده کنید. انجام این کار می تواند شما را از داشتن دستی تعریف قوس های جریان نجات دهد.

با انتشار SMS 13.1 beta، ابزاری جدید به جعبه ابزار Dataset اضافه شده است. جعبه ابزار Dataset شامل ابزارهای زیادی برای ایجاد مجموعه داده های جدید از داده های موجود در پروژه شما است. جعبه ابزار Dataset شامل ماشین حساب داده و همچنین ابزارهایی برای مقایسه مجموعه داده ها و تکمیل توابع خاص است.

1.7 اصول کلی آنالیز سیستم ها با استفاده از مدل سازی ریاضی

از نظر تئوری، دو روش برای تجزیه و تحلیل سیستم وجود دارد:

• روش تحلیلی، شامل تقسیم یک سیستم در اجزای آن است که پس از آن یک به یک تجزیه و تحلیل می شود.
• روش سیستمیک، بررسی پدیده ها و فرآیندهای پیچیده به عنوان یک کل، دارای رفتار و ویژگی هایی که متعلق به اجزای سیستم نیستند بلکه متعلق به تعامل آنها هستند.

ماشین بردار پشتیبانی (Support vector machines - SVMs) یکی از روش‌های یادگیری با نظارت است که از آن برای طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده می‌کنند. این روش از جملهٔ روش‌های نسبتاً جدیدی است که در سال‌های اخیر کارایی خوبی نسبت به روش‌های قدیمی‌تر برای طبقه‌بندی نشان داده‌است. مبنای کاری دسته‌بندی کنندهٔ SVM دسته‌بندی خطی داده‌ها است و در تقسیم خطی داده‌ها سعی می‌کنیم خطی را انتخاب کنیم که حاشیه اطمینان بیشتری داشته باشد. حل معادله پیدا کردن خط بهینه برای داده‌ها به وسیله روش‌های QP که روش‌های شناخته شده‌ای در حل مسائل محدودیت‌دار هستند صورت می‌گیرد.

5.6 طرح تفاضل محدود برای مدل موج پویا

ساده ترین طرح صریح مشتقات جزئی را در نقطه شبکه (x_j,t_i+1) از نظر مقادیر در نقاط مجاور (x_j-1,t_i), (x_j,t_i) و  (x_j+1,t_i) تقریب می زند (شکل 3.6 ) به شرح زیر است:

ماده 5- در ناحیه پشتیبان علاوه بر استقرار کاربری های مجاز در نواحی حفاظت و حمایت، صرفا استقرار کاربری های مندرج در ستون سوم جدول 2 با عنوان " کاربری ها/فعالیت های مجاز در ناحیه پشتیبان" مجاز می باشد:

آیا هنگام وارد کردن داده های گمانه به GMS با مشکلی روبرو شده اید؟ در اکثر مواقع، هنگام وارد کردن داده های گمانه به GMS هیچ مشکلی وجود ندارد، اما گاهی اوقات چیزی نامناسب می شود. در این مقاله سعی می شود برخی از موارد رایج هنگام وارد کردن داده های گمانه رخ دهد.

AppEEARS، از LP DAAC، یک روش ساده و کارآمد برای دسترسی و تبدیل داده های مکانی از انواع بایگانی داده های فدرال ارائه می دهد. AppEEARS کاربران را قادر می سازد با استفاده از پارامترهای مکانی، زمانی و باند / لایه، مجموعه داده های مکانی را زیر مجموعه کنند. دو نوع درخواست نمونه موجود است: نمونه های نقطه ای برای مختصات جغرافیایی و نمونه های منطقه ای برای مناطق فضایی از طریق چند ضلعی برداری.

برنامه تجسم EOSDIS Worldview ناسا امکان مرور تعاملی بیش از 900 لایه تصویر ماهواره ای با وضوح کامل و سپس بارگیری داده های اساسی را فراهم می کند. بسیاری از لایه های تصاویر موجود در عرض سه ساعت از مشاهده به روز می شوند، و اساساً کل زمین را همانطور که اکنون به نظر می رسد نشان می دهند. این از مناطق مهم برای برنامه کاربردی مانند مدیریت آتش سوزی، اندازه گیری کیفیت هوا و پایش سیل پشتیبانی می کند. تصاویر در سامانه توسط خدمات مرور تصاویر جهانی ناسا (GIBS) ارائه می شود. این سامانه اکنون شامل نه لایه تصویر زمینی ازGOES-East ، GOES-West و Himawari-8 است که با 30 دقیقه افزایش در 30 روز گذشته موجود است. این لایه ها شامل Red Visible است که می تواند برای تجزیه و تحلیل ابرهای روز، مه، خلوص و باد مورد استفاده قرار گیرد.

از روش های یادگیری ماشین می توان برای طبقه بندی و پیش بینی مسائل سری زمانی استفاده کرد. قبل از کاوش در روشهای یادگیری ماشین برای سری های زمانی، بهتر است اطمینان حاصل کنید که آموزش روشهای پیش بینی سری زمانی خطی کلاسیک را به اتمام رسانده اید. روش های کلاسیک پیش بینی سری زمانی ممکن است بر روی روابط خطی متمرکز شده باشند، با این وجود، این روش ها پیچیده هستند و در طیف گسترده ای از مسائل عملکرد خوبی دارند، با این فرض که داده های شما به درستی آماده شده و روش به خوبی پیکربندی شده است.

1.6 معادلات سنت ونانت

برای بسیاری از کاربردهای عملی، تغییر فضایی سرعت در سطح مقطع جریان را نمی توان نادیده گرفت، بنابراین می توان روند جریان را تغییر داد که فقط در جهت طولی جریان متغیر است. این فرض اصلی است که برای استخراج معادلات Saint-Vénant استفاده شده است، که جریان ناپایدار کانال باز یک بعدی را توصیف می کند.