مدل‌سازی آب‌های زیرزمینی فرآیند ایجاد یک نمایش ساده‌شده از سیستم آب‌های زیرزمینی برای پیش‌بینی رفتار آن است. مدل‌ها از معادلات ریاضی، داده‌ها و فرضیات برای شبیه‌سازی جریان، کیفیت و تعاملات آب‌های زیرزمینی با محیط اطراف استفاده می‌کنند. اشتباهات رایج متعددی در مدل‌سازی آب‌های زیرزمینی وجود دارد که می‌تواند منجر به نتایج نادرست و گمراه‌کننده شود. برخی از رایج‌ترین این اشتباهات عبارتند از:

حتی اگر یک مدل آب زیرزمینی همگرا شود، باز هم ممکن است خطاهایی در آن وجود داشته باشد که منجر به نتایج اشتباه شود. مدل آب زیرزمینی یک نمایش انتزاعی از سیستم آب زیرزمینی است. این یک ابزار است که می توان از آن برای شبیه سازی جریان، توزیع و کیفیت آب زیرزمینی استفاده کرد. مدل های آب زیرزمینی برای طیف وسیعی از اهداف از جمله:

مقدار قابل توجهی از عدم قطعیت همیشه با یک مدل آب زیرزمینی همراه است. این عدم قطعیت می تواند با مدل مفهومی یا با داده ها و پارامترهای مرتبط با اجزای مختلف مدل مرتبط باشد. برخی از پارامترهای مدل - مانند هدایت هیدرولیکی و شارژ مجدد - به ویژه مستعد عدم قطعیت هستند. کالیبره کردن یک مدل به مجموعه ای غنی از داده های مشاهداتی (چاه های نظارت، جریان و غیره) ممکن است تا حدودی این عدم قطعیت را کاهش دهد. با این حال، داده های کالیبراسیون اغلب کمیاب هستند، و حتی مدل های به خوبی کالیبره شده دارای سطح بالایی از عدم قطعیت هستند.

تنوع آب و هوا، تغییرات آب و هوایی و روندهای جهانی در خطر خشکسالی

خشکسالی ناشی از تغییر در الگوهای گردش جوی پایدار است که معمولاً با شرایط مرزی جوی به آرامی متغیر است (به عنوان مثال تغییرات دمای سطح دریا، پوشش یخ دریا یا برهم کنش های زمین و جو). نوسان جنوبی ال نینو (ENSO) یکی از منابع اصلی خشکسالی های دوره ای در سطح جهان است، همراه با سایر منابع با فرکانس پایین. چرخه های طبیعی فعل و انفعالات اقیانوس و جو منجر به نوسانات مکرر بین دمای سطح دریا به طور غیرعادی گرم (ال نینو) و سرد (لا نیینا) در اقیانوس آرام استوایی می شود. در طی یک رویداد ENSO، خشکسالی تقریباً در هر نقطه از جهان رخ می دهد، اگرچه محققان قوی ترین ارتباطات بین ENSO و خشکسالی شدید را در استرالیا، برزیل، هند، اندونزی، فیلیپین، مناطق مختلف ایالات متحده آمریکا، بخش هایی از شرق پیدا کرده اند. و جنوب آفریقا و آمریکای مرکزی و جزایر حوزه غربی اقیانوس آرام (از جمله هاوایی).

مدل های آب زیرزمینی اغلب نیاز به مقابله با مقدار نسبتاً عدم قطعیت دارند، به ویژه هنگامی که مدل ها داده های کالیبراسیون محدودی در دسترس دارند. یک رویکرد مدل سازی تصادفی می تواند با استفاده از مجموعه ای از مدل ها برای برآورد احتمال برخی از نتایج خاص، یک گزینه مفید برای مقابله با این عدم اطمینان باشد و GMS چند ابزار و روش برای استفاده از این روش ارائه می دهد. در این پست برخی نکات و نکات در مورد مدل سازی تصادفی در GMS بررسی می شود.

 خشکسالی یکی از پدیده‌های هواشناختی و جدایی ناپذیر از شرایط اقلیمی در کشورهای واقع در عرض‌های جنب حاره‌ای مانند ایران است. در این مناطق که بیشترین بیابان‌های جهان را داراست، خطر خشکسالی وجود دارد و این پدیده پیامدهای نامطلوبی را به همراه دارد. به‌طور کلی ویژگی‌ها و اثرات خشکسالی مانند شدت، مدت و بزرگی آن از محلی به محل دیگر متفاوت است. در مناطق خشک و نیمه خشک اثرات کمبود بارندگی روی منابع آب به‌سرعت آشکار می‌شود. به بیان دیگر در مناطقی که به طور طبیعی دارای محدودیت منابع آب هستند، بروز خشکسالی تاثیرات منفی بیشتری به دنبال دارد وحتی می‌تواند به بحران منتهی شود.

هر شکلی از محاسبهٔ بیلان، نهایتاً با عدم‌قطعیت روبروست. منشأ عدم‌قطعیت‌ها در محاسبات بیلان را می‌توان به دو منبع نسبت داد: تغییرات طبیعی در چرخهٔ آب و خطاهای اندازه‌گیری. تمامی مؤلفه‌های بیلان به اشکال مختلف تغییرپذیر هستند. از بارندگی گرفته، تا تبخیرتعرق، رواناب و نفوذ همگی تحت تأثیر پارامترهای مختلف تغییر می‌کنند و در برخی مناطق، میزان تغییرات بسیار شدیدتر است. همین‌طور ارتباط تنگاتنگ و در هم‌پیچیدهٔ پارامترهای مختلف، همچون دما، بارش، تبخیر، پوشش گیاهی و غیره موجب می‌شود تا به راحتی مقدار مؤلفه‌ها دستخوش تغییرات جدی قرار گیرند. خطاهای ناشی از اندازه‌گیری نیز، همان‌طور که گفته شد به دلیل ذات برخی از مؤلفه‌ها و پارامترها، یا حتی محدودیت‌های مالی، تخصصی و غیره ممکن است کم یا زیاد باشد.

علم و مهندسی به ما کمک می کند تا دنیا را بفهمیم و آن را به سمت بهتر تغییر دهیم. به عنوان مثال، پیشرفت در مصرف آب آشامیدنی، از تئوری میکروب و شستشوی دست گرفته تا فیلتراسیون و ضد عفونی کننده کلر، باعث کاهش قابل توجه مرگ و بیماری و بهبود سلامت عمومی شده است. نتایج برای بسیاری از ما در شیرهای آشپزخانه آشکار است. با این وجود، علیرغم افزایش اعتماد عمومی به دانشمندان، به نظر می رسد اطلاعات نادرست علمی و حتی حمله به تخصص مشروع نیز وجود دارد. انتقادات آگاهانه، صرف نظر از منشأ آنها، ارزشمند هستند (بررسی همتایان، گرچه می توانند از کیفیت پایینی برخوردار باشند)، اما حمله به موضوعات علمی و بدون شواهد معمولاً نتیجه مثبتی ندارد. در اینجا، من تجربیات خود را با نوع دوم، به ویژه پس از انتشار تحقیقات در یک مجله IWA، به اشتراک می گذارم.

در بررسی و جمع‎بندی دیدگاه های مکاتب مختلف حقوقی، «حقوق» به عنوان مجموعه قواعد و مقررات، ابزار مهار و بازرسی اجتماعی (مهار قدرتهای ناروا و جلوگیری افراد از کژروی های اجتماعی) است. علم حقوق به معنای خاص آن، به آگاهی عالمانه از مقررات الزام آور اجتماعی، کیفیت دادرسی و حداکثر، چگونگی وضع این قوانین محدود است؛ اما در معنای عام، دیگر آگاهیهای عالمانه مرتبط با این مقررات (مانند تاریخ حقوق، فلسفه حقوق، آیین استنباط حقوق و جامعه‌شناسی حقوقی) را نیز شامل می‌شود.

معرفی محتوای کتاب

این کتاب، روش هایی برای بررسی اعتبار پیش بینی، از جمله ویژگی ها و جوانب مثبت و منفی هر یک را شرح می دهد. به عبارتی در اینجا روش هایی تشریح می شود که از آمار و نمرات سنتی ساده تا روش های دقیق تر تشخیصی و علمی برای صحت یابی پیش بینی در مدل ها استفاده می کند.

مثال های بکار رفته برای هر روش تماما از حیطه مقادیر آب و هوایی استخراج شده اند، اما روش های تایید می توانند به راحتی در زمینه های دیگر و داده های دیگر کاربرد داشته باشند. این روش ها برای تایید برآوردها و پیش بینی مناسب هستند.

این کتاب توسط Springer به عنوان کتاب افتتاحیه در سری جدید تولیدات حفاظت از محیط زیست و مدیریت منتشر شده است.

تالاب ها در مرکز مجموعه ای از خدمات اکوسیستم ارزشمند قرار دارند که به جوامع اطراف و زیستگاه های طبیعی آنها کمک می کند. این اکوسیستم ها با توجه به اولویت افزایش داده شده توسط جامعه بین المللی به راه حل های مبتنی بر طبیعت اهمیت پیدا کرده اند. برای مقابله با آلودگی، تخریب زمین و آب، منابع برای معیشت محلی و همچنین امکان کمک به اهداف پایدار مربوط به آب را فراهم می کنند.

PEST_HP یک نسخه از BEOPEST است که برای استفاده در محیط های بسیار موازی مورد استفاده قرار می گیرد. همچنین دارای تحمل بیشتری برای نقایص مدل است که عملا محاسبه مشتقات مختلفی را در فرآیند واسنجی به خطر می اندازد. دستورالعمل PEST_HP را بخوانید تا چیزهای دیگری را که می بینید بدانید. هنگام استفاده از PEST.cloud شما به طور خودکار از PEST_HP استفاده می نمایید.