مخازن

حداقل میزان آب مخازن کمترین سطح مشاهده شده (یا حداقل) مخازن در یک سال است (اندازه گیری داخل سالانه). این حداقل میزان از یک سال به سال دیگر متفاوت است. داده ها میزان تغییر حداقل سطح سالانه مخازن در مقایسه با دوره مرجع را نشان می دهد. این تغییر با مقایسه حداقل میزان پنج سال اخیر در مقایسه با یک دوره مرجع پنج ساله (2000-2004) محاسبه می شود. تغییر یا arrow_drop_up یا ضرر arrow_drop_down است که در واحد درصد و کیلومتر مربع نشان داده می شود.

ابزار جستجوی اکوسیستم های آب شیرین یک بستر داده ای رایگان و با کاربرد آسان است. استفاده از بهترین دانش موجود برای ردیابی، نظارت و بهبود سلامت اکوسیستم های آب شیرین. این داده دقیق، به روز، با وضوح بالا و فضای مکانی را به تصویر می کشد که میزان اکوسیستم های آب شیرین را با گذشت زمان تغییر می دهد.

این سامانه یک ماشین زمان مجازی که موقعیت و توزیع زمانی سطوح آب را در مقیاس جهانی طی 3.6 دهه گذشته ترسیم می کند و آماری از میزان و تغییر آنها برای پشتیبانی بهتر از تصمیم گیری در مورد مدیریت مدیریت آب ارائه می دهد.

وزیر نیرو گفت: در نیمه سال آبی جاری میزان بارش‌ها نسبت به سال قبل حدود ۴۰ درصد کاهش داشته است. "رضا اردکانیان" در حاشیه جلسه هیئت دولت با اشاره به میزان بارش‌ها در کشور اظهار کرد: در نیمه سال آبی جاری میزان بارش‌ها نسبت به سال قبل تاکنون حدود 40 درصد و نسبت به بلندمدت حدود 30 درصد کاهش دارد که امیدوار هستیم در روزها و هفته‌های پیش‌رو به‌ویژه در فصل بهار با نزول رحمت الهی جبران قابل ملاحظه‌ای در این زمینه داشته باشیم.

1.8 معرفی

طبق UNESCO-WMO (1992) موج سیل به عنوان "افزایش جریان به حداکثر تاج و رکود بعدی آن، ناشی از یک دوره بارش، ذوب برف، خرابی سد یا آزاد شدن نیروگاه برق آبی" تعریف شده است. در این فصل فقط موج های سیلاب ایجاد شده توسط دلایل طبیعی در روند مدل سازی آنها در نظر گرفته خواهد شد.

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.

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.

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.

LakePy در HydroWeb ابزاری کاربر محور pythonic یرای پایگاه داده سطح آب جهانی دریاچه است. این بسته می تواند بلافاصله سطح آب دریاچه را برای حدود 2000+ دریاچه پراکنده در سراسر جهان تحویل دهد. داده ها از سه منبع تهیه می شوند (تاکنون!)

ORNL DAAC همچنین چندین ابزار زیر مجموعه MODIS و VIIRS برای زیر مجموعه سازی داده ها دارد. با استفاده از ابزار جهانی زیر مجموعه، می توانید برای هر مکان روی زمین، به عنوان GeoTIFF و در قالب متن، از جمله نمودارهای سری زمانی تعاملی و موارد دیگر، یک زیر مجموعه درخواست کنید. کاربران با وارد کردن مختصات جغرافیایی سایت و محدوده اطراف آن سایت، از یک پیکسل تا 201 201 201 کیلومتر، سایتی را مشخص می کنند. از مجموعه داده های موجود، می توانید یک تاریخ مشخص کنید و سپس از MODIS Sinusoidal Projection یا Geographic Lat / Long انتخاب کنید. برای درخواست داده نیاز به ورود به سیستم Earthdata دارید.

ORNL DAAC ابزاری برای تجسم رطوبت خاک تحت عنوان Soil Moisture Visualizer ایجاد کرده است (که در این زمینه اطلاعاتی را در این زمینه بخوانید: ابزار تجسم شامل داده های موجود در محل، هوا و از راه دور را در یک سیستم عامل آسان برای استفاده قرار می دهد. این یکپارچه سازی به اعتبار سنجی و درجه بندی داده ها کمک می کند و تداوم داده های مکانی و زمانی را فراهم می کند. همچنین تجزیه و تحلیل اکتشافی و کشف داده ها را برای گروه های مختلف کاربران تسهیل می کند. Soil Moisture Visualizer این قابلیت را دارد که از لحاظ جغرافیایی زیر مجموعه و بارگیری داده های سری زمانی در قالب .csv را انجام دهد. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد مجموعه داده های موجود و استفاده از ویژوالایزر، به راهنمای تجسم مرطوب خاک مراجعه کنید.

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.

جیووانی یک محیط آنلاین برای نمایش و تجزیه و تحلیل پارامترهای ژئوفیزیکی است. گزینه های زیادی برای تجزیه و تحلیل وجود دارد. موارد زیر محبوب ترین ها هستند.

Earthdata Search ابزاری برای کشف مجموعه داده های مشاهده زمین است که از سیستم داده و اطلاعات رصد زمین ناسا (EOSDIS) و همچنین ایالات متحده و آژانس های بین المللی در رشته های علوم زمین استفاده می شود. کاربران (از جمله افرادی که اطلاعات خاصی از داده ها ندارند) می توانند با سفارشی سازی مجموعه های داده انتخاب شده، مجموعه داده ها را جستجو کرده و در مورد آنها بخوانند، پرونده های داده را بر اساس تاریخ و منطقه جستجو کنند، پیش نمایش تصاویر را مرور کنند و درخواست پرونده های داده را بارگیری یا ارسال کنند.

طبق مطالعه جدیدی که بر اساس داده های مأموریت GRACE ناسا انجام شده، حوضه رودخانه کلرادو طی 9 سال گذشته تقریبا 53 میلیون جریب آب شیرین از دست داده است. این تقریباً دو برابر حجم بزرگترین مخزن کشور، دریاچه مید نوادا است.

نقشه برداری از میزان سیلاب برای سیلاب های فعال برای مسئولان محلی و منطقه ای و سازمان های امداد رسانی در برابر حوادث که باید مشخص کنند که کجا تلاش خود را متمرکز کنند بسیار مهم است. ناسا، قابلیت نقشه بردای جوی نزدیک به زمان واقعی برای EOS (LANCE) را به رصدخانه سیل دارتموث و ابتکار نقشه برداری جهانی MODIS برای حالت زمان واقعی (NRT) ارائه می دهد.

رابط کاربری Giovanni

این متن نسبتا طولانی، به تفکیک و جزییات شمارا جهت دانلود محتوای ماهواره های اقلیمی ناسا راهنمایی می کند. Giovanni یک محیط آنلاین (وب) برای نمایش و تجزیه و تحلیل پارامترهای ژئوفیزیکی است که در آن به راحتی می توان به منشا (اصل داده ها) دسترسی داشت. این راهنمای کاربر در مورد نحوه استفاده از جیووانی و اطلاعات مربوط به محصولات و خدمات داده های جیووانی کمک می کند. با استفاده از رابط کاربری Giovanni، می توان به راحتی داده های انتخاب شده را در انواع طرح ها پیدا و نمایش داد. همچنین امکان بارگیری فایل های منبع طرح در قالب netCDF (و سایر قالب ها) وجود دارد.

این آموزش مقدمه ای برای پیش بینی سری زمانی با استفاده از TensorFlow است. چند مدل مختلف از جمله شبکه های عصبی Convolutional و Recurrent یعنی (CNN ها و RNN ها) را ایجاد می کند.

این در دو بخش اصلی، با زیر بخش ها پوشش داده شده است:

• پیش بینی برای یک بازه زمانی واحد:
• یک ویژگی واحد
• همه ویژگی ها

3.10 خطاهای تحقیق و اندازه گیری

چندین نوع خطا وجود دارد که می تواند رخ دهد. در اولین بازرسی، برخی از اینها ممکن است به یک باره شناسایی و اصلاح شوند، برخی از آنها یادداشت و علامت گذاری شده و برخی دیگر ممکن است شناسایی نشوند. آن ها هستند:

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

1.10 سازمان داده

برای درک فرآیندهای مداخله در چرخه آب و مطالعه تغییرات مکانی و زمانی آنها، یک پایگاه داده ضروری است. مشاهدات میدانی برای آمارهای آب و هوایی، برای برنامه ریزی و مدیریت منابع آب بسیار مهم است.

اندازه گیری ها با استفاده از طیف وسیعی از روش ها، از نوشتن ساده یک عدد توسط یک مشاهده گر، تا علامت گذاری نامرئی تکانه های الکترونیکی روی نوار مغناطیسی، ثبت می شود. اگرچه پیشرفته ترین تکنیکها در کشورهای پیشرفته استفاده می شود، بسیاری از کشورهای جهان سوم فقط از روش های دستی مستقیم استفاده می کنند [Shaw, 1988].