Assessing the quality of modeling and forecasting in hydrology – reasoning about the method

Source: Hydrosphere. Hazard processes and phenomena; Vol. 5 No. 3 (2023): Hydrosphere. Hazard processes and phenomena; 228-243
Гидросфера. Опасные процессы и явления; Том 5 № 3 (2023): Гидросфера. Опасные процессы и явления; 228-243

Subject Terms: коэффициент эффективности Нэша-Сатклиффа, forecast quality assessment, модели стока, гидрологические прогнозы, Nash-Sutcliffe efficiency coefficient, hydrological forecasts, модели стока, гидрологические прогнозы, оценка качества прогнозирования, коэффициент эффективности Нэша-Сатклиффа, оценка качества прогнозирования, runoff models

File Description: application/pdf

Access URL: https://hydro-sphere.ru/index.php/hydrosphere/article/view/196

Оценка качества моделирования и прогнозирования в гидрологии – рассуждение о методе

Source: Гидросфера: Опасные процессы и явления, Vol 5, Iss 3 (2024)

Subject Terms: Geography (General), forecast quality assessment, Nash-Sutcliffe efficiency coefficient, hydrological forecasts, G1-922, модели стока, гидрологические прогнозы, оценка качества прогнозирования, коэффициент эффективности Нэша-Сатклиффа, GC1-1581, Oceanography, runoff models

Access URL: https://doaj.org/article/f5aead84680e4d15b819c808cefd58a4

Оценка качества моделирования и прогнозирования в гидрологии – рассуждение о методе

Authors: Борис Ильич Гарцман

Source: Гидросфера: Опасные процессы и явления, Vol 5, Iss 3 (2024)

Subject Terms: модели стока, гидрологические прогнозы, оценка качества прогнозирования, коэффициент эффективности Нэша-Сатклиффа, runoff models, hydrological forecasts, forecast quality assessment, Nash-Sutcliffe efficiency coefficient, Geography (General), G1-922, Oceanography, GC1-1581

File Description: electronic resource

Relation: https://www.hydro-sphere.ru/index.php/hydrosphere/article/view/196; https://doaj.org/toc/2686-7877; https://doaj.org/toc/2686-8385

Access URL: https://doaj.org/article/f5aead84680e4d15b819c808cefd58a4

Assessing the quality of modeling and forecasting in hydrology – reasoning about the method ; Оценка качества моделирования и прогнозирования в гидрологии – рассуждение о методе

Authors: Гарцман, Борис Ильич

Source: Hydrosphere. Hazard processes and phenomena; Vol. 5 No. 3 (2023): Hydrosphere. Hazard processes and phenomena; 228-243 ; Гидросфера. Опасные процессы и явления; Том 5 № 3 (2023): Гидросфера. Опасные процессы и явления; 228-243 ; 2686-8385 ; 2686-7877

Subject Terms: модели стока, гидрологические прогнозы, оценка качества прогнозирования, коэффициент эффективности Нэша-Сатклиффа, runoff models, hydrological forecasts, forecast quality assessment, Nash-Sutcliffe efficiency coefficient

Subject Geographic: global, глобальный

File Description: application/pdf

Relation: https://hydro-sphere.ru/index.php/hydrosphere/article/view/196/133

Availability: https://hydro-sphere.ru/index.php/hydrosphere/article/view/196

Об оценивании размеров информативных фрагментов на изображениях морской поверхности

Authors: Черноморец, Д. А., Болгова, Е. В., Черноморец, А. А., Петина, М. А.

Subject Terms: науки о Земле, гидрология, океанология, гидрологические расчеты, гидрологические прогнозы, изображения, морская поверхность, оператор Кэнни, расстояние между контурами

Relation: http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/63382

Availability: http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/63382

Prospects for short-term forecasting of river streamflow from small watershed runoff using machine learning methods

Authors: Vsevolod M. Moreido, Boris I. Gartsman, Dimitri P. Solomatine, Zoya A. Suchilina

Source: Hydrosphere. Hazard processes and phenomena; Volume 2 Issue 4: Hydrosphere. Hazard processes and phenomena; 375-390
Гидросфера. Опасные процессы и явления; Том 2 Выпуск 4: Гидросфера. Опасные процессы и явления; 375-390

Subject Terms: short-term streamflow forecasting, hydrological forecasting, 0208 environmental biotechnology, 0207 environmental engineering, 02 engineering and technology, машинное обучение, 6. Clean water, runoff forecasts, краткосрочные прогнозы расходов воды, machine learning, 13. Climate action, прогнозы речного стока, гидрологические прогнозы, модели речного стока, runoff modelling, искусственные нейронные сети, artificial neural networks

Access URL: http://hydro-sphere.ru/index.php/hydrosphere/article/view/77

Разработка специализированного программного комплекса для нейросетевого прогноза паводковых вод

Source: Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2023. Т. 334, № 5. С. 205-216

Subject Terms: точностные характеристики, обучающие выборки, методики обучения, нейросетевое моделирование, гидрологические прогнозы, паводковые воды, численное моделирование

Access URL: https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001067392

Возможности краткосрочного прогнозирования речного стока с использованием методов машинного обучения на примере реки Протвыя

Authors: Всеволод Морейдо

Source: Гидросфера: Опасные процессы и явления, Vol 2, Iss 4 (2022)

Subject Terms: гидрологические прогнозы, машинное обучение, прогнозы речного стока, искусственные нейронные сети, mlp, lstm, Geography (General), G1-922, Oceanography, GC1-1581

File Description: electronic resource

Relation: http://hydro-sphere.ru/index.php/hydrosphere/article/view/67; https://doaj.org/toc/2686-7877; https://doaj.org/toc/2686-8385

Access URL: https://doaj.org/article/0a4ad4e8ae754600bc4a3321f4295b9e

Prospects for short-term forecasting of river streamflow runoff using machine learning methods – a case study of the Protva river

Source: Hydrosphere. Hazard processes and phenomena; Volume 2 Issue 4: Hydrosphere. Hazard processes and phenomena
Гидросфера. Опасные процессы и явления; Том 2 Выпуск 4: Гидросфера. Опасные процессы и явления

Subject Terms: гидрологические прогнозы, машинное обучение, прогнозы речного стока, искусственные нейронные сети, MLP, LSTM, hydrological forecasts, machine learning, river flow forecasts, artificial neural networks, MLP, LSTM, 6. Clean water

Access URL: http://hydro-sphere.ru/index.php/hydrosphere/article/view/67

Возможности краткосрочного прогнозирования речного стока с использованием методов машинного обучения на примере реки Протвыя

Source: Гидросфера: Опасные процессы и явления, Vol 2, Iss 4 (2022)

Subject Terms: Geography (General), гидрологические прогнозы, машинное обучение, прогнозы речного стока, искусственные нейронные сети, mlp, lstm, G1-922, GC1-1581, Oceanography

Access URL: https://doaj.org/article/0a4ad4e8ae754600bc4a3321f4295b9e

ИНТЕГРАЦИЯ СОДЕРЖАНИЯ УЧЕБНЫХ ДИСЦИПЛИН ПРИ ПОДГОТОВКЕ СТУДЕНТОВ НАПРАВЛЕНИЯ «ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЯ» ПО ГИДРОЛОГИЧЕСКОМУ ПРОГНОЗИРОВАНИЮ

Subject Terms: students, 4. Education, academic disciplines, междисциплинарная интеграция, студенты, 15. Life on land, учебные дисциплины, 6. Clean water, высшее образование, interdisciplinary integration, 13. Climate action, higher education, гидрологические прогнозы, hydrological forecasts, 14. Life underwater, гидрометеорология, hydrometeorology

Access URL: https://research-journal.org/pedagogy/integraciya-soderzhaniya-uchebnyx-disciplin-pri-podgotovke-studentov-napravleniya-gidrometeorologiya-po-gidrologicheskomu-prognozirovaniyu/
https://research-journal.org/wp-content/uploads/2021/03/3-105-3.pdf#page=21

PROSPECTS FOR SHORT-TERM FORECASTING OF RIVER STREAMFLOW FROM SMALL WATERSHED RUNOFF USING MACHINE LEARNING METHODS ; ВОЗМОЖНОСТИ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТОКА МАЛОЙ РЕКИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Authors: В.М. Морейдо, Б.И. Гарцман, Д.П. Соломатин, З.А. Сучилина

Source: Hydrosphere. Hazard processes and phenomena; Vol. 2 No. 4: Hydrosphere. Hazard processes and phenomena; 375-390 ; Гидросфера. Опасные процессы и явления; Том 2 № 4: Гидросфера. Опасные процессы и явления; 375-390 ; 2686-8385 ; 2686-7877

Subject Terms: hydrological forecasting, machine learning, artificial neural networks, runoff forecasts, short-term streamflow forecasting, runoff modelling, гидрологические прогнозы, машинное обучение, прогнозы речного стока, искусственные нейронные сети, краткосрочные прогнозы расходов воды, модели речного стока

Subject Geographic: Russian Federation, Российская Федерация

Relation: https://hydro-sphere.ru/index.php/hydrosphere/article/view/77/54

Availability: https://hydro-sphere.ru/index.php/hydrosphere/article/view/77

Особенности прогнозирования паводка

Authors: Мишиев, Э. И., Уськов, В. И.

Subject Terms: прогнозирование, паводки, стихийные бедствия, наводнения, гидрологические прогнозы

Relation: Экология и безопасность в техносфере: современные проблемы и пути решения : сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов, г. Юрга, 22-24 ноября 2018 г. — Томск, 2018.; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/52066

Availability: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/52066

Особенности прогнозирования паводка

Subject Terms: наводнения, прогнозирование, паводки, стихийные бедствия, гидрологические прогнозы

Access URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/52066

Методика прогноза дождевых паводков в бассейне Верхнего Амура (на примере р. Онон)

Authors: Лариошкин, Виктор Викторович

Source: Известия Томского политехнического университета

Subject Terms: дождевые паводки, уровни воды, наводнения, концептуальные модели, математические модели, формование, стоки, гидрологические прогнозы, rain flood, water level, flood, conceptual mathematical model of flow formation, hydrological forecasts

File Description: application/pdf

Relation: Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов. 2016. Т. 327, № 11; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/34917

Availability: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/34917

Краткосрочный прогноз бокового притока воды в водохранилище Богучанской ГЭС

Authors: Бураков, Дмитрий Анатольевич, Путинцев, Лев Александрович

Source: Известия Томского политехнического университета

Subject Terms: весеннее половодье, концептуальные модели, стоки, формирование, гидрологические прогнозы, Богучанская ГЭС, боковые притоки, spring flood, conceptual model of flow formation, hydrological forecasts, Boguchanskaya HPP, lateral inflow

File Description: application/pdf

Relation: Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов. 2016. Т. 327, № 5; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/25387

Availability: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/25387

МЕТОДИКА ПРОГНОЗА ДОЖДЕВЫХ ПАВОДКОВ В БАССЕЙНЕ ВЕРХНЕГО АМУРА (НА ПРИМЕРЕ Р. ОНОН)

Authors: ЛАРИОШКИН ВИКТОР ВИКТОРОВИЧ

Subject Terms: ДОЖДЕВЫЕ ПАВОДКИ,УРОВНИ ВОДЫ,НАВОДНЕНИЯ,КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ СТОКА,ГИДРОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОГНОЗЫ,RAIN FLOOD,WATER LEVEL,FLOOD,CONCEPTUAL MATHEMATICAL MODEL OF FLOW FORMATION,HYDROLOGICAL FORECASTS

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/metodika-prognoza-dozhdevyh-pavodkov-v-basseyne-verhnego-amura-na-primere-r-onon
http://cyberleninka.ru/article_covers/16949429.png

КРАТКОСРОЧНЫЙ ПРОГНОЗ БОКОВОГО ПРИТОКА ВОДЫ В ВОДОХРАНИЛИЩЕ БОГУЧАНСКОЙ ГЭС

Authors: БУРАКОВ ДМИТРИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ, ПУТИНЦЕВ ЛЕВ АЛЕКСАНДРОВИЧ

Subject Terms: ВЕСЕННЕЕ ПОЛОВОДЬЕ,КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ СТОКА,ГИДРОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОГНОЗЫ,БОГУЧАНСКАЯ ГЭС,БОКОВОЙ ПРИТОК,SPRING FLOOD,CONCEPTUAL MODEL OF FLOW FORMATION,HYDROLOGICAL FORECASTS,BOGUCHANSKAYA HPP,LATERAL INFLOW

File Description: text/html

Availability: http://cyberleninka.ru/article/n/kratkosrochnyy-prognoz-bokovogo-pritoka-vody-v-vodohranilische-boguchanskoy-ges
http://cyberleninka.ru/article_covers/16811433.png

Результаты разработки технологии прогнозирования максимальных уровней наводнений для гидрообъекта 'Полоцк'

Subject Terms: максимальный уровень наводнения, наводнения, прогнозирование наводнений, гидрологические прогнозы, математическое моделирование

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/23406

Результаты разработки технологии прогнозирования максимальных уровней наводнений для гидрообъекта 'Полоцк'

Subject Terms: максимальный уровень наводнения, наводнения, прогнозирование наводнений, гидрологические прогнозы, математическое моделирование

File Description: application/pdf

Access URL: https://openrepository.ru/article?id=33633