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MIKESHE分布式水文模型教学指南

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简介:
《MIKESHE分布式水文模型教学指南》是一本针对水文学教育的专业教材,系统介绍了MIKESHE模型的基本原理、构建方法及应用实例,旨在帮助学生和研究人员深入理解复杂水文过程的模拟与分析。 MIKE-SHE 模型作为基于物理过程的分布式水文模型之一,在学界广受推崇。该模型被广泛应用于流域管理、土地利用变化影响评价、地下水模拟、水质污染模拟以及灌溉及农业管理等多个研究领域,并被认为是目前功能最强大的水文过程模拟工具之一。本段落档提供软件操作教程。

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客服
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  • MIKESHE
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    《MIKESHE分布式水文模型教学指南》是一本针对水文学教育的专业教材,系统介绍了MIKESHE模型的基本原理、构建方法及应用实例,旨在帮助学生和研究人员深入理解复杂水文过程的模拟与分析。 MIKE-SHE 模型作为基于物理过程的分布式水文模型之一,在学界广受推崇。该模型被广泛应用于流域管理、土地利用变化影响评价、地下水模拟、水质污染模拟以及灌溉及农业管理等多个研究领域,并被认为是目前功能最强大的水文过程模拟工具之一。本段落档提供软件操作教程。
  • 【气象代码】DTVGM 时变增益.rar
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    本资源提供DTVGM分布式时变增益水文模型相关代码和文档下载,适用于研究与教学,帮助用户理解和模拟复杂水文过程。 分布式时变增益水文模型 DTVGM.rar
  • SWAT
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    《SWAT模型教学指南》是一本详细介绍SWAT(土壤与水评估工具)使用方法及操作技巧的专业书籍,旨在帮助读者掌握该模型在水资源管理中的应用。 本段落介绍了模型的基本情况及其工作原理,并探讨了水文循环模拟的应用实例,特别是在SWAT(土壤与水评估工具)中的应用研究案例。这些例子涵盖了径流模拟、蒸散发量模拟、土地利用变化影响分析、气候变化效应预测、水土保持措施效果评价、水资源状况评估以及融雪产水量计算等方面。此外,文中还讨论了水量平衡的详细分析方法,并且涉及到了模型耦合技术的应用和SWAT模型改进策略的研究探讨。最后,文章深入剖析了参数敏感性分析的重要性及其在提高模型预测精度中的作用。
  • DEA
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    《DEA模型教学指南》是一本专注于数据包络分析(DEA)方法的教学书籍,旨在帮助学生和研究人员理解并应用DEA模型进行效率评估。 DEA模型(Data Envelopment Analysis)是一种评估决策单元(Decision Making Units, DMUs)相对效率的方法,在管理科学、经济学及运筹学等领域广泛应用,特别是在资源分配、绩效评价与效率分析中。该方法通过构建非参数前沿面来比较不同DMU之间的投入产出比例,从而确定其效率水平。 DEA模型的基本思想是:如果一个DMU可以通过重新安排其投入或产出而达到另一个DMU的效率水平,则认为这个DMU相对低效。根据处理固定规模报酬和可变规模报酬的情况,DEA分为CCR(Charnes-Cooper-Rhodes)及BCC(Banker-Charnes-Cooper)等不同版本。 运用DEA模型通常包括以下步骤: 1. **数据准备**:收集DMU的投入与产出数据。其中,投入通常是资源消耗如人力、资本;而产出则可以是产品产量或服务质量。 2. **模型选择**:根据研究目的和数据特性来挑选合适的DEA模型,例如CCR或BCC等版本。 3. **模型求解**:利用专门的软件(比如DEAP)进行计算,得出每个DMU的效率得分。 4. **结果分析**:通过评估效率得分识别高效与低效DMUs,并为改进提供依据。 5. **决策制定**:根据上述分析提出具体的优化策略。 用于实施DEA模型的一个重要工具是开源Python库DEAP。它提供了多种实现,包括CCR、BCC及其他高级模型版本的求解方法。用户可以通过编写Python代码方便地导入数据、设定并运行这些模型。 此外,视频教程和相关书籍能够帮助学习者理解如何使用DEA软件进行实际操作以及深入解析理论知识与应用案例分析等内容。通过系统的学习过程结合实践操作,可以掌握这一评估工具,并将其应用于解决具体问题中以提高效率优化资源配置。
  • MIKE SHE培训手册.pdf
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    本手册为《MIKE SHE分布式水文模型培训手册》,旨在指导用户掌握MIKE SHE模型的操作与应用技巧,适用于水利、环境科学等领域的专业人士。 MIKE SHE 分布式水文模型培训教程及使用指南。
  • 流域研究-熊立华
    优质
    熊立华专注于分布式流域水文模型的研究,致力于开发和应用先进的技术手段,提高水资源管理与洪水预报的准确性。 本书全面介绍了分布式流域水文模型的理论、方法及其应用实例。内容涵盖:水循环中的物理过程数学建模;数字高程模型的应用;提取与分析流域地貌指数的方法;基于DEM(Digital Elevation Model)构建河网的技术;利用DEM推求等流时线的方法;TOPMODEL模型详解及其实例研究;半分布式月水量平衡模型的探讨及其气候变化影响评估;以及包括TOPKAPI、MIKE SHE、SHETRAN和DHSVM在内的多个先进水文模型的应用与分析。此外,还介绍了ARC/EGMO模型的基本架构设计、空间分解参数估计方法,并通过SAALE流域案例展示了其应用效果。 本书旨在为水利学、地理科学、气象学及国土资源管理领域的科研人员和技术工程师提供参考材料,同时也可作为高等院校高年级本科生和研究生的教材或教学辅助读物。书中不仅涵盖了理论知识,还提供了丰富的实例分析,帮助读者更好地理解并掌握分布式流域水文模型的应用技巧。 全书结构包括: 1. 绪论:介绍分布式流域水文模型的基本概念、研究目的及本书的整体框架。 2. 水文时空变化过程模拟基础:详细讨论降雨空间分布的统计方法、土壤水分运动机制、下渗作用原理等关键环节,同时涵盖蒸发散现象和融雪对径流的影响,并探讨了流域汇流单位线的概念及其在水文学中的应用价值。 3. 数字高程模型与地貌指数分析:深入讲解数字地形数据采集技术及处理方法;阐述如何从DEM中提取具有代表性的地理特征指标,以及这些参数对于理解区域水流行为的重要性。此外还涉及温度分布对流域特性的影响等专题讨论。 后续章节分别介绍了TOPMODEL、基于DEM的分布式水文模型构建方法、半分布式月水量平衡模式及其气候变化适应性评价;并详细描述了各类先进水文学工具如TOPKAPI, MIKE SHE, SHETRAN 和 DHSVM 的工作原理及最新研究进展。最后,本书还特别关注ARC/EGMO这一创新性的地理信息系统平台,从其架构设计到具体应用案例进行了全面介绍。 总之,《分布式流域水文模型》是一本兼具理论深度和实践指导价值的专业书籍,能够帮助读者系统地掌握现代流域水资源管理中的关键技术和方法。
  • MAST语言
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    《MAST语言模型中文教学指南》是一本专为使用MAST语言模型进行中文教育设计的教学手册,旨在帮助教师和学习者掌握高效的语言学习方法。 MAST语言建模中文教程是一个很好的工具,对于Saber软件的学习者来说非常有帮助。
  • ArcGIS
    优质
    《ArcGIS水文学分析指南》是一本专注于利用ArcGIS平台进行水文数据处理与分析的专业书籍,涵盖从基础到高级的各种水文学应用技巧。 ArcGIS水文分析教程仅供个人学习与交流使用。水文分析是DEM数据应用的重要方面之一。利用DEM生成的集水流域和水流网络,成为大多数地表水文分析模型的主要输入数据。
  • SWAT习材料
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    《SWAT分布式模型学习材料》是一套全面介绍SWAT(软件工具或算法)在分布式环境下的建模与学习的技术文档,适用于研究者和开发者深入理解并应用相关技术。 ### SWAT分布式模型学习资料知识点概览 #### 1. 基础概念介绍 - **SWAT模型**:土壤与水评估工具(Soil and Water Assessment Tool)是一种广泛应用于水文学、环境科学以及自然资源管理领域的分布式流域模拟模型。该模型能够帮助用户模拟不同气候条件、土地利用变化以及管理措施下的流域内水文过程。 - **分布式模型**:分布式水文模型通过将流域划分为多个子流域来进行详细模拟,考虑到了地形、土壤类型、土地覆盖等多种因素的空间异质性。 #### 2. SWAT模型的学习资源 - 提供了SWAT不同版本的下载链接,如ArcSWAT和AVSWAT,以及相关版本的发布说明。 - 新手安装指南:详细介绍如何安装SWAT模型软件,包括系统要求、安装步骤等内容,帮助新用户快速上手。 - SWAT实例及其数据解读:提供具体的案例分析,包括数据准备、模型运行、结果解释等步骤,帮助学习者理解实际操作流程。 - 土壤数据库建立方法:介绍如何构建适合自己研究区域特点的土壤数据库,包括数据来源、参数选择等方面。 - 气象数据库文件参数说明:详细解释气象数据库中各项参数的意义,例如降水量、温度、风速等,为模型输入提供准确的数据支持。 #### 3. 实践技巧与常见问题解答 - SWAT数据整理工具:介绍了一些实用的数据处理工具,如pcpSTAT等,帮助用户更高效地进行数据预处理工作。 - 气象站数据库的重要性:强调气象站数据库在模型中的作用,以及如何正确地计算并替换默认的气象站数据。 - 常见问题收集与解答:汇总了常见的问题及其解决办法,为用户提供参考。 - 模型校准方法:详细讲解如何对模型进行校准,以提高模拟结果的准确性。 - 自动校准及灵敏度分析:介绍了自动校准的过程和灵敏度分析的方法,这对于优化模型参数至关重要。 - Excel VBA实现自动化输出:利用Excel VBA编写脚本来自动化输出观测数据文件,提高了工作效率。 #### 4. 进阶学习建议 - 深入了解模型原理:深入研究SWAT模型的工作原理和算法机制,有助于更好地理解和应用该模型。 - 分析具体案例:通过分析具体的案例来加深对模型应用的理解,特别是那些与自己研究领域相关的案例。 - 实践操作:理论结合实践,在实际项目中运用SWAT模型进行模拟分析,不断积累经验。 - 技术交流:加入相关的学术和技术交流平台,与其他研究者分享经验,获取最新的研究成果和技术动态。 #### 5. 结语 通过以上内容的学习,初学者可以对SWAT模型有一个较为全面的认识,并掌握基本的操作技能。随着实践的深入,逐渐提高模型的应用能力,在自己的研究领域内独立开展相关工作。希望这些资料能够帮助大家顺利入门SWAT模型,并在未来的研究道路上取得更多成就。
  • Hadoop全安装.pdf
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    本手册详细介绍了如何在Linux环境下搭建Hadoop完全分布式集群的步骤和配置方法,适用于大数据技术学习者与研究人员。 Hadoop完全分布模式的安装涉及多个步骤,包括环境准备、软件下载与配置以及集群搭建等环节。在进行安装前需要确保所有节点的操作系统版本一致,并且已经正确设置主机名解析。接着要从官方网站获取最新稳定版的Hadoop发行包并解压到指定目录下。按照官方文档指导修改核心配置文件,设定JAVA_HOME路径、集群名称及各节点地址等关键信息。 完成单机环境下的功能测试后,在所有参与分布式部署的服务端安装SSH服务,并使用公钥认证机制实现无密码登录操作。最后依据实际网络状况调整HDFS和YARN的参数值以优化性能表现,通过运行示例程序来验证集群工作的正确性与稳定性。