سیلاب و رانش زمین همراه با بارندگی بیشترین تعداد بلایای طبیعی را به خود اختصاص داده و بیش از هر نوع دیگر از بلایای طبیعی در سراسر جهان مردم را تحت تأثیر قرار می دهد. آژانس های آمریکایی و بین المللی و سازمان های غیردولتی به منظور درک تأثیرات انسانی و برنامه ریزی فعالیت های کاهش، به اطلاعات کمی دقیق در مورد وقوع سیل و رانش زمین به صورت جهانی نیاز دارند. پیشنهاد دهندگان اخیراً یک سیستم خطر جهانی (GHS) برای سیل و رانش زمین ایجاد کرده اند که از مشاهدات و مدل های ماهواره ای برای درک، نظارت و پیش بینی بهتر این نوع وقایع استفاده می کند. GHS از تجزیه و تحلیل بارش چندماهواره TRMM (TMPA) استفاده می کند که اطلاعات ده ماهواره را با هم ترکیب می کند، همه با تخمین باران از مأموریت اندازه گیری باران گرمسیری (TRMM) کالیبره می شوند.

سیل طراحی جریان ورودی (IDF) شدیدترین سیل ورودی (اوج، حجم، شکل، مدت زمان، دوره) است که برای آن یک سد و امکانات مرتبط با آن طراحی شده است (CDA، 2007). در واقع IDF می تواند مستقیماً از جدول تعیین شود یا با ارزیابی شدیدترین سیل که بالاتر از آن هیچ گزینه بعدی وجود ندارد محاسبه گردد.

2.5 روندیابی مخزن

همانطور که در مورد مسیریابی رودخانه، رابطه اساسی معادله پیوستگی است (شکل 16.5):

5.1 مفهوم Gray-box

با جمع آوری به موقع اطلاعات و دانش مربوط به سیستم، فرایندی از درک ساختار تحول و پیوندهای بین اجزای آن  در حال انجام است. W. Karplus در سال (1976) این روند را "روشنگری" جعبه سیاه خواند.

در نتیجه، سیستم در زیر سیستم ها (SS1، SS2، ...، SSn) تجزیه می شود، و توسط پیوندها متصل می شوند (شکل 5.1).

2.1 سایبرنتیک - رویکردی برای برنامه ریزی، بهره برداری و کنترل سیستم ها

ماده و انرژی از طریق سیستم های طبیعی یا فنی تبدیل یا انتقال می یابند. هنوز، یکی دیگر از عناصر مهم برای حفظ یا ارتقا عملکرد یا عملکردهای سیستم، اطلاعات است. بدون اطلاعات و استفاده صحیح از آنها، توسعه یا حتی بقای سیستم های بزرگ (اقتصادی، اجتماعی یا سیاسی) امکان پذیر نیست.

2.10 کنترل داده ها

1.2.10 کنترل کیفیت داده های بارندگی

اطلاعات در دفاتر تخصصی توسط:

• کارت پست از ناظران (ماهانه)
• نوارهایی از سازمان آب
• کپی رایانه ای از مجموعه داده های دیگر: بازگشت شبکه اقلیمی

حافظه طولانی کوتاه-مدت (به انگلیسی: Long short-term memory) یا به اختصار ال‌اس‌تی‌ام (تلفظ تحت‌اللفظی LSTM)، یک معماری شبکه عصبی بازگشتی (یک شبکه عصبی مصنوعی) است که در سال ۱۹۹۷ میلادی توسط سپ هوخرایتر و یورگن اشمیدهوبر ارائه شد، و بعداً در سال ۲۰۰۰ میلادی توسط فیلیکس ژرس بهبود داده شد.

در علوم مختلف، به یک توالی یا دنباله از متغیرهای تصادفی که در فاصله های زمانی ثابت نمونه برداری شده باشند، اصطلاحاً سری زمانی یا پیشامد تصادفی در مقطع زمان می‌گویند. به عبارت دیگر منظور از یک سری زمانی مجموعه‌ای از داده‌های آماری است که در فواصل زمانی مساوی و منظمی جمع‌آوری شده باشند. روش‌های آماری ای که این گونه داده‌های آماری را مورد استفاده قرار می‌دهد مدل های تحلیل سری‌ زمانی نامیده می‌شود. مانند فروش فصلی یک شرکت طی سه سال گذشته. یک سری زمانی مجموعهٔ مشاهدات تصادفی ای است که بر اساس زمان مرتب شده باشند. مثال‌های آن در اقتصاد و حتی رشته‌های مهندسی دیده می‌شود.

این کد نحوه انجام پیش بینی جدول زمانی را با استفاده از مدل LSTM نشان می دهد.

1.8 تجزیه و تحلیل پاسخ هیدرولوژیکی

نحوه واکنش حوضه آبریز در هنگام مواجهه با یک رویداد بارشی، پاسخ هیدرولوژیکی نامیده می شود.

2.7 ذخیره آب زیر سطحی

این نشان دهنده بخشی از آب است که به خاک نفوذ می کند و برای مدت کوتاهی یا برای سالهای زیادی راکد می شود.

بارندگی یا بارش (به انگلیسی: Precipitation) فرایندی است که طی آن بخار آب تحت شرایط جوی متراکم شده و به صورت مایع یا جامد بر اثر نیروی گرانش زمین بر سطح زمین ببارد. شکل‌های اصلی بارندگی شامل نم نم باران، باران، برف و باران، برف و تگرگ است. بارش زمانی روی می‌دهد که در منطقه‌ای از آسمان بخار آب آن‌قدر اشباع شده باشد که در اثر تراکم زیاد تبدیل به مایع شده و به زمین ببارد. بنابرین مِه و میغ بارش به حساب نمی‌آیند، زیرا در آنها بخار آب آن قدر متراکم نمی‌شود که بتواند ببارد. معمولاً ریزش‌های آسمانی به سطح برخورد می‌کنند، ولی استثنائی هم وجود دارد که میلابی نامیده می‌شود و پیش از رسیدن به سطح دوباره بخار می‌شود.

4.6 جریان آب زیرزمینی

از آنجا که منطقه هوادهی دارای رطوبت کافی برای نفوذ در آبهای عمیق است ، بخشی از بارندگی به لایه فرات نفوذ می کند. مقدار آب به ساختار زیرزمینی و زمین شناسی و همچنین به حجم آب ناشی از بارندگی بستگی دارد. جریان آب قبل از اینکه به جویبار برگردد با سرعت چند متر در روز از سفره آب عبور می کند. این جریان که از لایه فریتیک ناشی می شود، جریان پایه یا جریان آب زیرزمینی نامیده می شود. جریان های آب زیرزمینی به طور کلی در صورت عدم بارندگی ، تخلیه جریان را حفظ می کنند.

سیستم مدل سازی هیدرولوژیکی HEC-HMS برای شبیه سازی فرآیندهای بارش-رواناب در سیستم حوضه های آبخیز شجری طراحی شده است. این مدل برای کاربرد در محدوده وسیعی از نواحی جغرافیایی جهت حل دامنه وسیعی از مسایل، شامل منابع آب و هیدرولوژی حوضه های بزرگ و رواناب و سیلاب حوضه های آبخیز طبیعی یا شهری کوچک، توسعه یافته است. 

2.4 فرآیند تبخیر و تعرق

طبق تعریف، این فرآیند تبخیر مستقیم آب را از سطح خاک و از سطح آبهای آزاد با تعرق گیاهی گروه بندی می کند.

6.3 میزان بارندگی در حوضه های که هیدروگرافی ثبت شده است

میزان بارندگی ثبت شده در حوضه هیدروگرافی نشان دهنده مقادیری است که با در نظر گرفتن فرضیه های مربوط به توزیع فضایی توزیع ناهموار بارش ها بدست آمده است. میزان بارندگی در واحد زمانی حداکثر در مرکز باران است و به روشی غیرخطی به سمت حومه منطقه کاهش می یابد.

4.3 اندازه گیری میزان بارندگی

1.4.3 سیستم اندازه گیری بارندگی

میزان بارندگی و سایر اشکال بارش از نظر عمق اندازه گیری می شود و مقادیر آن بر حسب میلی متر بیان می شود. یک میلی متر بارندگی نشان دهنده مقدار آب مورد نیاز برای پوشاندن زمین با یک لایه 1 میلی متر آب است، با توجه به اینکه هیچ چیز از طریق زهکشی، تبخیر یا جذب از بین نمی رود.

3.3 توزیع جهانی بارندگی

1.3.3 تأثیر شرایط جغرافیایی

میانگین سالانه بارندگی در نقشه ها ثبت شده است. یک خط روی نقشه یا نمودار مناطق متراکم بارندگی را به هم متصل می کند، ایزوهیت نامیده می شود. این نقشه ها توزیع بارندگی در کره زمین را نشان می دهد.

1.1 تعریف هیدرولوژی

آب برای همه موجودات زنده روی زمین حیاتی است. برای قرن ها، مردم در حال بررسی این مسئله بودند که آب از کجا می آید و به کجا می رود، چرا برخی از آنها شور است و برخی دیگر تازه است، چرا گاهی اوقات مقدار کافی و گاهی زیاد نیست. تمام س سوالات پاسخ های مربوط به آب در یک رشته طبقه بندی شده اند. نام این رشته هیدرولوژی است و توسط دو کلمه یونانی تشکیل شده است: "hydro" و "logos" به معنی "آب" و "علم". هیدرولوژی علمی است که مربوط به وقوع، توزیع، حرکت و خصوصیات تمام آبهای زمین است.

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.

"ناحیه" در WEAP به عنوان مجموعه ای مستقل از داده ها و فرضیات تعریف می شود. وسعت جغرافیایی آن به طور معمول یک حوضه رودخانه است. داده ها به حساب های جاری و هر تعداد سناریوی جایگزین تفکیک می شوند. گاهی اوقات از یک منطقه به عنوان "مجموعه داده" یاد می شود. تمام پرونده های یک منطقه در یک دایرکتوری زیر فهرست داده های WEAP با هم نگهداری می شوند.

"مدیریت سیل" در متن به صورت گسترده "مدیریت اضطراری" همانطور که در راهنمای مدیریت اضطراری ویکتوریا (توسط دفتر کمیساری خدمات اضطراری از طرف شورای مدیریت اضطراری ویکتوریا نگهداری می شود) استفاده می شود. مدیریت اضطراری شامل سه گروه اصلی فعالیت است - پیشگیری، واکنش و بازیابی - صرف نظر از ماهیت اضطراری.

در چند وقت اخیر، به دلیل فعالیت های طبیعی و انسانی در سطح جهان، فشار عظیمی بر منابع آب شیرین وارد شده است. چندین شهر بزرگ ساحلی به طور جدی با بحران آب روبرو هستند، در سال های اخیر، کیپ تاون در آفریقای جنوبی و چنای در هند نمونه بارز این امر است. بنابراین، برای تأمین نیاز به آب آشامیدنی در آینده، فوراً به منابع جایگزین آب شیرین نیاز است. چندین منطقه (به عنوان مثال استرالیا، ایالات متحده آمریکا، آمریکای جنوبی، نیوزیلند، اندونزی، ژاپن، اسرائیل) جهان دارای ذخایر آب شیرین زیرزمینی (OFG) دریایی هستند.