SEAWAT یک مدل توسعه یافته توسط USGS برای شبیه سازی چگالی جریان آب زیرزمینی سه بعدی با انتقال شوری و گرما است. این نرم افزار بر اساس MODFLOW-2000 و MT3DMS است و در آخرین نسخه آن می تواند تغییرات ویسکوزیته را شبیه سازی کند و زمان اجرای سریع تر را فراهم کند. SEAWAT در Flopy، کتابخانه پایتون برای ساخت، اجرا و نمایش مدل MODFLOW اجرا می شود. این آموزش دارای جریان کاری کامل برای ایجاد و ارائه مثال پایه ای از ابزار سالین با SEAWAT و Flopy در یک نوت بوک Jupyter است.

نشان دادن مسیر جریان آب زیرزمینی برای درک شرایط واقعی و پیش بینی شده رژیم جریان آب زیرزمینی مفید است. این جهت و بزرگنمایی جهت و  چشم انداز سریع جریان های اصلی آب زیرزمینی و بین خطوط منابع و نقاط تخلیه را نشان می دهد. بردارهای جریان ویژگی های بسیار رایج در مدل سازی آب های زیرزمینی هستند که با استفاده از پشته منبع باز تا زمانی که توسعه کتابخانه Flopy وجود ندارد، دارای یک ابزار ویژه برای ارائه است.

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 

حجم بارش‌های فصل پاییز کشور از ابتدای سال آبی 98-97 (اول مهرماه) تاکنون به 127.3 میلی‌متر رسید. بر اساس آمار بارندگی تجمعی حوضه‌های آبریز درجه‌ یک کشور، میزان بارندگی‌ها طی مدت مشابه سال آبی 97-96 در این حوضه‌ها 41 میلی‌متر گزارش شده است.

این میزان بارش، از سال آبی گذشته 86.3 میلی‌متر بیشتر شده و نسبت به میانگین بلندمدت 50 ساله از 105.4 میلی‌متر رشد برخوردار بوده است.

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.

فرایندهای چرخه آب سطحی و زیرزمینی مربوط به بارش (شکل و شدت) و پویایی رطوبت خاک است. این پویایی رطوبت خاک توسط نوع خاک و منطقه ریشه در یک مقیاس زمانی در هر روز یا حتی ساعتی تعیین می شود. این پدیده ها در کتاب های متنی هیدروژئولوژی متداول مورد توجه و بررسی قرار نگرفته اند، شاید به دلیل استفاده شدید از ابزارهای مدل سازی و مفهوم سازی و اعتبارسنجی پیچیده.

مطالعه آب های زیرزمینی مطالعه عدم قطعیت است. این معضل چیزی است که شما در حال تحصیل نمی بینید و فقط با مشاهدات خاصی در پیزومترها یا جریان پایه درک می کنید. تا زمانی که بعضی از ابزارهای جدیدی ایجاد شود که به ما اجازه می دهد که آب های زیرزمینی را درون صورت های متخلخل ببینیم، یک رزونانس مغناطیسی را خواهیم داشت، باید تلاش های تحلیلی قوی را برای درک منابع آب زیرزمینی انجام دهیم.

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.

قدیمی ترین و بزرگترین منطقه مدیریت آب در فلوریدا یک استراتژی برای بهبود دقت موقعیت مکانی مرزهای مجوز در نظر دارد که در GIS نگهداری و توسعه داده شده است. با استفاده از مرزهای بسته، که دارای دقت افقی بوده و با استانداردهای دقت ملی نقشه ها را برابری می کند، اداره ناحیه مجبور به انجام معامله ای بزرگ برای بهبود قابل توجه در دقت مکانی نیست.

HydroConnect یک ابزار عمومی و پیشرفته برای حفظ طیف گسترده ای از پردازش هیدرولوژیکی است. برای مثال می توان از داده های مدل از اندازه گیری ها استفاده کرد و یا پس از پردازش نتایج شبیه سازی را حفظ کرد. HydroConnect به طور کامل بر اساس بسته Vistrails نرم افزار منبع باز (www.vistrails.org) است و از دو ماژول سفارشی برای هماهنگ سازی داده ها استفاده می کند (که FileSync و FileSyncManager نامیده می شود). این ماژول ها برای مدل ملی و مرکز داده هلندی (NMDC)، همکاری چندین وزارتخانه هلندی جهت به اشتراک گذاشتن دانش، توسعه داده شدند. HydroConnect به همین نحو به منظور مدیریت گردش کار است، جایی که کابر محاسباتی می تواند

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:

Packet Transient Well

حالا ما می توانیم شیء بسته چاه را ایجاد کنیم که از نوع flopy.modflow.ModflowWel است.

در معرفی IGWMC و CSM باید گفت که اگر چه به قدرت ابزار هیدروژئولوژیکی نیستند، با این حال زبان برنامه نویسی Python به علت قابلیت های محاسباتی و گرافیکی آن در جامعه هیدرولوژیکی مورد علاقه است. بهتر از همه، اینکه آنها رایگانند. مکان خوبی برای یادگیری در مورد پایتون سایت توسعه دهنده آن به نشانی www.python.org است. دانلود برای چندین سیستم عامل در دسترس است. نسخه ای که در این بررسی در نظر گرفته شده در آدرس اینترنتی www.enthought.com قابل دسترس است که تحت ویندوز اجرا می شود.

در آموزش های پیشین یادگیری ماشین با Python، ما پیش بینی را با استفاده از رگرسیون انجام دادیم و سپس با ماژول Matplotlib این پیش بینی را صورت دادیم. اکنون در اینجا درباره بعضی مراحل بعدی صحبت خواهیم کرد.

به یاد می آورم، اولین بار که من در تلاش بودم تا در مورد یادگیری ماشین بیاموزم، بسیاری از نمونه های تشریحی تنها تا آموزش و آزمون را پوشش می دادند، و سپس کاملا و بیکباره به قسمت پیش بینی پرش می کردند. از منابعی که آموزش، آزمون و پیش بینی بخشی را انجام می دادند، من حتی یک مورد را پیدا نکردم که الگوریتم را به وضوح شرح دهد. با مثال ها، و داده های کلی که اساسا بسیار کوچک هستند، بنابراین روند آموزش، آزمون و پیش بینی نسبتا سریع است. با این حال، در دنیای واقعی، داده ها احتمالا بزرگتر هستند و پردازش بسیار طولانی تر است. از آنجا که هیچ کس واقعا درباره این مرحله مهم صحبت نکرده بود، در اینجا قصد من این است که مطالب اطلاعاتی در مورد پردازش زمان و صرفه جویی در الگوریتم شما را شامل شود.

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.