در راستای برگزاری مجموعه رویدادهای مرتبط با «سمپوزیوم ملی مسائل حل نشده بیلان آب کشور» با توجه به محدودیت‌ها و عدم امکان برگزاری جلسات حضوری، بخشی از برنامه‌های این رویداد ملی به صورت سلسله نشست‌های مجازی برنامه‌ریزی شده است.

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.

ماده 4- در ناحیه حمایت علاوه بر استقرار کاربری های مجاز در ناحیه حفاظت، صرفا استقرار کاربری ها/ فعالیت های مندرج ستون سوم جدول 1 با عنوان " کاربری/ فعالیت مجاز در ناحیه حمایت" 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.

4.6 حل عددی مدلهای مسیریابی توزیع شده

معادلات Saint-Vénant معادلات دیفرانسیل جزئی هستند که به طور کلی باید با روش های عددی حل شوند. این روش ها را می توان روی معادلات اصلی سنت ونانت یا برای حل مجموعه ای از معادلات تبدیل شده ریاضی، که فرم مشخص معادلات سن ونت نامیده می شود، به کار برد. به عنوان مثال، جفت V-h (6.17) معادل فرم مشخص است:

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's SDAT یک برنامه تحت وب مبتنی بر استاندارد کنسرسیوم Geospatial Open Geospatial برای تجسم و بارگیری داده های مکانی در زمینه های مختلف / زمانی، قالب های فایل و پیش بینی های انتخاب شده توسط کاربر است. چندین مجموعه داده شامل پوشش زمین، خصوصیات بیوفیزیکی، ارتفاع و داده های بایگانی شده ORNL DAAC از طریق SDAT در دسترس هستند. پرونده های KMZ نیز برای تجسم داده ها در Google Earth ارائه شده است.

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.

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.

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.

بیلان آب برای حوضه های آبخیز منفرد را می توان با استفاده از داده های سنجش از دور برای بارش، تبخیر و تعرق و رواناب تخمین زد. همه داده ها را می توان از GLDAS در همان وضوح زمانی و مکانی از طریق جیووانی بدست آورد. چند مورد را باید در نظر گرفت: به واحدها توجه داشته باشید - برای تغییر به واحدهای مورد نیاز، ممکن است محاسبات در سیستم GIS انجام شود. به عنوان مثال، بارندگی و ET بر حسب کیلوگرم در مترمکعب است. برای داده های سالانه، باید داده ها را در 3600 ثانیه در ساعت، در 24 ساعت در روز و سپس در 365 روز در سال ضرب کنید. داده های رواناب در همان واحدهای فوق قرار دارند اما در فواصل 3 ساعته جمع آوری می شوند و بنابراین باید در 8 (3 ساعت در روز) و سپس در 365 روز در سال ضرب شوند. هنگامی که داده ها در واحدهای مناسب قرار گرفتند، می توانید با استفاده از ابزار محاسبه رستری ET و رواناب را از بارش کم کرده و بودجه آب تخمینی را بدست آورید. تجزیه و تحلیل آماری متعدد موجود در یک برنامه GIS می تواند اطلاعات بیشتری در مورد روندها فراهم کند.

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.

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.

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.

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.

ناسا در چند سال گذشته، قابلیت EOS (LANCE) در دسترس بودن مجموعه داده ها، NRT AMSR2 Daily L3 EWE-Grids معادل جهانی برف را اعلام کرده است. این مجموعه داده شامل داده های آب معادل برف (SWE) و پرچم های تضمین کیفیت است که به نیمکره شمالی و جنوبی 25 کیلومتری شبکه های زمینی مقیاس پذیر با مساحت برابر (شبکه های EASE) ترسیم شده اند. به دلیل اینکه داده ها از دستگاه Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) در ماهواره مأموریت مشاهدات تغییرات جهانی - آب "Shizuku" (GCOM-W1) به دست می آیند، تقریباً در زمان آنی تولید می شوند.

لایه آب معادل برف AMSR2 میزان آبی را که در کیسه برف در نیمکره شمالی و جنوبی وجود دارد، اندازه گیری شده در واحد میلی متر را نشان می دهد. روش دیگر برای بررسی آن این است که اگر تمام برفها فوراً ذوب شوند، این می تواند عمق آن آب باشد. لایه معادل آب برف برای ارزیابی میزان آبی که در کیسه برف وجود دارد مفید است و می تواند برای ارزیابی رواناب سطحی هنگام ذوب برف و ارزیابی آب برای مناطق در ارتفاعات پایین استفاده شود. دستگاه Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 (AMSR2) یک دستگاه رادیو متر مایکروویو منفعل است که با تابش مایکروویو در 12 کانال و 6 فرکانس از 6.9 تا 89 گیگاهرتز در ماهواره مأموریت مشاهده تغییرات جهانی - Water 1 (GCOM-W1) سکنو دارد.