برنامه نویسی :: بیسین - سایت تخصصی مهندسی آب

ابزار وبمستر

Bootstrap Example

عضويت در خبرنامه ايـميـل پايگاه بيسيــن - عضويت پس از کليک بر روي لينک فعال سازي که براي شما ارسال خواهد شد تکميل مي شود

پشتيباني شده با بيسين

آیا مدل سازهای عددی بدون برنامه نویسی محدود هستند؟


یک سؤال بزرگ وقتی پیش آمد که در دوران مدرن یا در 5 سال گذشته با مدل سازی عددی سر و کار داشته باشیم، و این سؤال این است که مهارت های برنامه نویسی باید در یک هیدروژئولوژیست - مدل ساز عددی چقدر وجود داشته باشد؟ این سؤال بالاتر از این سؤال است: آیا یک متخصص هیدروژنولوژیست - باید به هر زبانی برنامه نویسی کد تولید کند؟


درک شبکه توزیع آب - بخش سوم


دارایی های مدل با جزئیات بیشتر

مدل داده های شبکه ابزار به گونه ای طراحی شده است که بازیابی سریع و کارآمد داده را حتی با مجموعه داده های بزرگ که حاوی بازنمایی های بسیار دقیقی از دارایی ها در دنیای واقعی هستند فراهم کند.

با استفاده از شبکه ابزار ArcGIS، ابزارهای ارتباطی می توانند ارتباط بین ویژگی هایی که از نظر هندسی به طور همسان هستند و همچنین ویژگی هایی که از یکدیگر جبران می شوند، مدل سازی کنند. این اتصالات بین ویژگیهای افست امکان قرارگیری ویژگی بهینه را برای اهداف نمایش امکان پذیر می کند. این کار همچنین امکان اتصال ویژگی هایی که در مجاورت هستند وجود ندارد اما در ضمن لوله ای از طول لوله ها مانند ویژگی های مجاور در یک مونتاژ دریچه وجود ندارد.


راهنمای دریافت داده ماهواره - داده بارش با اسکریپت پایتون

شکل 1: به عنوان مثال نتایج جستجوی Mirador برای IMERG.


بررسی اجمالی:

داده های GPM IMERG را با استفاده از پایتون بخوانید.

این دستورالعمل نحوه خواندن داده ها از مجموعه داده IMERG ماموریت جهانی اندازه گیری بارش (GPM) با استفاده از پایتون را نشان می دهد.


بهترین شکل:

کاربر می خواهد داده های GPM IMERG را با استفاده از پایتون بخواند


مدل زمین سه بعدی با استفاده از شبکه های عصبی با Python Scikit Learn و Vtk


دانشمندان علوم زمین برای انجام شبیه سازی یا ارزیابی نیاز به بهترین ارزیابی از محیط زمین شناسی دارند. علاوه بر پیشینه زمین شناسی، ساخت مدل های زمین شناسی همچنین نیاز به مجموعه ای کامل از روش های ریاضی دارد مانند شبکه های بیزی، Cokrigging ، SVM، شبکه های عصبی، مدل های Stochastic برای تعریف اینکه می تواند نوع سنگ / خاصیت سنگ باشد در هنگام اطلاعات از روی نقشه های حفاری یا ژئوفیزیک واقعاً کمیاب است.

مدل سازی آب های زیرزمینی منطقه ای با MODFLOW و Model Muse


مدل سازی آب های زیرزمینی می تواند در مقیاس های زمانی و مکانی مختلف انجام شود ، از یک آزمایشگاه تا یک حوضه کامل ، از حالت پایدار تا هزاران سال. هر الزام مدل سازی دارای یک تفسیر خاص و تنظیم شرایط مرزی است. این آموزش در مورد نمونه ای از مدل سازی آب های زیرزمینی منطقه ای در حوضه آند در شرایط پایدار است ، این آموزش کل مجموعه مراحل مدل سازی را به عنوان تولید شبکه و واردات ارتفاع و همچنین شبیه سازی مدل و ارزیابی نتیجه را در بر می گیرد. مدل سازی عددی در نرم افزار منبع باز به عنوان MODFLOW با Model Muse انجام شد که هر دو توسط USGS تهیه شده اند.


قسمت تاریک پایتون برای هیدرولوژی


هیدروژئولوژی و کابوس وابستگی های نامشخص است

آینده نزدیک پردازش داده ها برای Hydrology / Hydrogeology در پایتون 3 نوشته شده است و بسیاری از دانشگاه ها و موسسات از آموزش C ++ ،Matlab یا Fortran به Python در حال تغییر هستند. میزان ابزارها، بسته ها، کدها و نوت بوک های Ipython موجود برای پردازش داده ها و تجزیه و تحلیل داده های مربوط به آب، حتی با موفقیت بسیار بالا در تکرارپذیری تجزیه و تحلیل داده ها، شگفت آور است.


تخمین حداکثر سرعت پمپاژ با MODFLOW و Model Muse - آموزش


بهره وری پمپاژ چاه به محیط های متخلخل آبخوان، ضخامت و گسترش آبخوان، فرایندهای فیزیکی چرخه آب مربوط به رژیم جریان آب های زیرزمینی، طرح های طراحی چاه و عملیات آن بستگی دارد. تعیین حداکثر میزان پمپاژ از یک چاه کلیدی برای روند ساخت و ساز خوب است، زیرا در تعیین حداکثر نرخ مربوط به اندازه پمپ، صدور مجوز، خرید مواد هدایت و ابعاد امکانات ذخیره سازی آب مهم است. این در برآورده شدن امکان سنجی پروژه، برآورد حداکثر سرعت برای پاسخگویی به تقاضای پروژه در مراحل مختلف آن اهمیت دارد.


آموزش محاسبه NDVI از تصاویر Landsat8 با پایتون 3 و Rasterio


NDVI یک شاخص گیاهی است که به طور گسترده ای برای ارزیابی اثرات زیست محیطی، ارزیابی کشاورزی و معیارهای تغییر کاربری زمین مورد استفاده قرار می گیرد. روش محاسبه NDVI در نرم افزارهای سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) به عنوان QGIS ساده و مستقیم است. با این حال، کارایی تنها مربوط به یک تصویر است، اما اگر یک سری از تصاویر را تجزیه و تحلیل کنیم یا اگر تصاویری با منابع محاسباتی محدود داشته باشیم، ما باید برخی از فیلترهای 


تغییر و اجرای با پایتون یک مدل آزمون پمپاژ در MODFLOW


کار با اینترفیس های کاربری گرافیکی (GUI) می تواند آهسته باشد، زمانی که یک فرد می خواهد یک خطای محرمانه محکم بر روی یک مدل جریان جوی آب اجرا کند. تطبیق تست پمپاژ نیاز به مقدار زیادی تلاش برای تنظیم پارامترهای ثابت و گذرا به عنوان هدایت هیدرولیکی، انحصارطلبی عمودی، ذخیره سازی ویژه و عملکرد خاص دارد.


تجزیه و تحلیل باران های منطقه ای با پایتون


مقدمه

ما می خواهیم میانگین سالانه بارش را در مقیاس منطقه ای برای شمال پرو تحلیل کنیم. این مجموعه دارای 20 ایستگاه از ساحل بیابانی پرو، آند و جنگل های بارانی با تفاوت های ارتفاع و میزان بارش است.

هدف اصلی این است که الگوها و روندهای بارش را تجزیه و تحلیل کرده و آنها را با استفاده از پایتون و با استفاده از روش های مختلف ترسیم کنیم.

برای این کار ما از نرم افزار IPython که شما می توانید بر روی رایانه خود نصب کنید یا از wakari.io آن را در ابر مجازی اجرا کنید استفاده نمایید. شما می توانید اطلاعات ایستگاه برای این تمرین را در اینجا دانلود کنید.


زبان برنامه نویسی پایتون برای مهندسی آب و هیدرولوژی


1.1 چرا پایتون؟

پایتون یک زبان برنامه نویسی ساده و قدرتمند است. از بکارگیری واژه ساده، منظورم این است که آن را بسیار منعطف تر از زبان هایی مانند C می یابید اگر چه کند است. و از واژه قدرتمند، منظورم این است که می توان بسیاری از کدهای موجود را که در C، C++، Fortran و غیره نوشته شده است، به آن چسباند. جامعه کاربر این زبان رو به رشد است که بسیاری از ابزار را به راحتی در دسترس می کند. شاخص  پایتون، که یک میزبان بزرگ از کد پایتون است، در حال حاضر دارای بیش از چند ده هزار بسته است، که در مورد محبوبیت آن صحبت می کنند. استفاده از پایتون در جامعه هیدرولوژی نسبت به سایر زمینه ها خیلی سریع نیست، اما امروزه بسیاری از بسته های هیدرولوژیکی جدید در حال توسعه هستند. پایتون دسترسی به ترکیب خوبی از ابزارهای GIS، ریاضیات، و آمار و غیره را فراهم می کند، که باعث می شود یک زبان مفید برای هیدرولوژیست باشد. در زیر مزایای عمده پایتون برای هیدرولوژیست آمده است:


توسعه شرایط مرزی مدل MODFLOW با کد برنامه نویسی پایتون


تعریف دوره های تنش

برای ایجاد مدل با دوره های تنش های مختلف، ما نیاز به تعریف nper، perlen، nstp و steady داریم. این کار در بلوک زیر انجام می شود به طوری که به ما اجازه می دهد این متغیر را مستقیما به شیء تقسیم بندی منتقل کنیم:


مدل سازی آبخوان با کد اسکریپت پایتون


بسته پایه

در گام بعد ما می توانیم جسم FloPy را ایجاد کنیم که MODFLOW Basic Pack را نشان می دهد. جزئیات در کلاس BAS فلاپی در: flopy.modflow.mfbas موجود است. برای این مدل ساده، مقادیر سطح پایه 10 و 0 به ترتیب به ستون اول و آخر مدل (در همه لایه ها) اختصاص داده می شود. کد پایتون برای انجام این کار:


راهنمای MODFLOW - مدل جریان ثابت حالت ماندگار


این مجموعه آموزشی در سایت بیسین نشان خواهد داد که استفاده از FloPy برای توسعه مدل MODFLOW ساده است. توجه داشته باشید که می توانید این اسکریپت آموزش داده شده در پایتون را از اینجا دریافت کنید.


شروع آموزش: مقدمه و نحوه فعال سازی

اگر FloPy به درستی نصب شده باشد، می توان آن را به صورت زیر وارد کرد:


آموزش پایتون: رگرسیون - یادگیری ماشین و آزمون


خوش آمدید به بخش چهارم از آموزش ماشین با سری آموزش Python. در آموزش های قبلی، داده های اولیه را به دست آوردیم، ما آن را به صورت دلخواهی تغییر دادیم و دستکاری و اصلاح کردیم، و سپس شروع به تعریف ویژگی هایمان کردیم. Scikit-Learn اساسا نیازی به کار با Pandas و فریم های داده ندارد، من فقط ترجیح می دهم اطلاعات مربوط به آن را مدیریت کنم، زیرا سریع و کارآمد است. در عوض، Scikit-learn اساسا نیاز به آرایه های numpy دارد. داده های فرعی پانداها به راحتی می توانند به آرایه های NumPy تبدیل شوند، بنابراین فقط برای انجام کار برای ما صورت می پذیرد.


آموزش عملی یادگیری ماشین با معرفی پایتون


به یک دوره آموزشی فراگیر و عمیق خوش آمدید.

هدف این درس این است که به شما یک درک کامل از یادگیری ماشین، نظریه پوشش، کاربرد و عملکرد درونی الگوریتم های یادگیری نظارت شده، بدون نظارت و یادگیری عمیق بدهد.


در این سری، رگرسیون خطی، نزدیک ترین K همسایگان، ماشین های بردار پشتیبانی (SVM)، خوشه تخت، خوشه بندی سلسله مراتبی و شبکه های عصبی را پوشش می دهیم.


درباره بهترين هاي بيسيـــن بدانيد...

Bird

يکي از مهمترين اهداف اين سايت تهيه آموزش هاي روان از ابزارهاي کاربردي علوم آب است.

اهميت مطالعات محيطي با ابزارهاي نوين در چيست؟

امروز با فارغ التحصيلي جمع کثير دانشجويان سالهاي گذشته و حال، با گذر از کمي گرايي ديگر صرف وجود مدارک دانشگاهي حرف اول را در بازار کار نمي زند؛ بلکه سنجش ديگري ملاک؛ و شايسته سالاري به ناچار! باب خواهد شد. يکي از مهم ترين لوازم توسعه علمي در هر کشور و ارائه موضوعات ابتکاري، بهره گيري از ابزار نوين است، بيسين با همکاري مخاطبان مي تواند در حيطه علوم آب به معرفي اين مهم بپردازد.

جستجو در بيسين


ابزارهاي نوين

بیسین - سایت تخصصی مهندسی آب

بیسین جهت ارائه مطالب و خدمات تخصصی در حیطه نرم افزارها و مدل های شبیه سازی مهندسی آب با رویکرد پژوهشی-آموزشی ایجاد شده است که توسعه خود را در گرو همکاری مخاطبان می بیند.

اطلاعات سايت

  • www.Basin.ir@gmail.com
  • بهزاد سرهادي
  • تاريخ امروز:
  • شناسه تلگرام: SubBasin
  • شماره واتساپ: 09190622992-098
  • شماره تماس: 09190622992-098

W3Schools