不可否认的是python的统计功能若于R和SAS，但对于常见的统计分析，python亦可以实现。本文介绍Python中的ggplot2绘图库：plotnine，使用python完成常见的统计描述、分布差异检验、相关分析和回归分析方法。 使用plotnine库自带的mtcars汽车数据集：选取mtcars的子集df，共32个记录，6个变量将变量vs、am、gear由数值型连续变
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2024-01-11 15:16:10
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这里主要记录几个相关的水文模型学习情况。 （1）GLDAS-NOAH（Global Land Data Assimilation System (GLDAS)） http://disc.sci.gsfc.nasa.gov/services/grads-gds/gldasftp://hydro1.sci.gsfc.nasa.gov/data/s4pa/GLDAS_V1/GLDAS_NOAH10_M
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2024-02-06 13:35:33
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GIS水文分析概述1 水文分析与计算水文分析与计算的基本内容，包括设计洪水过程的分析计算、设计暴雨的分析计算和由设计暴雨推求设计洪水的计算、小流域设计洪水的计算、可能最大暴雨与洪水的估算、设计年径流及其分配的计算、设计枯水流量计算及干旱分析、排涝水量及流量的计算以及水资源量的估算等。2 SuperMap水文分析地形是影响地表水汇流情况的首要因素，而DEM数据能够表达区域地貌形态的空间分布，因而非常
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2024-06-03 12:07:08
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水文模型
来源：科学网博客 作者：陈昌春水文模型在气候变化与水资源问题日益引起关注的当代具有丰富的应用前景。现对水文模型作一些介绍。
目前堪称水文模型龙头老大的开放兼开源软件是SWAT（行业老大的SHE水文模型集群是商业软件，与ARCGIS在地理信息领域的地位相似），它在水文模拟、环境模拟、气候模拟领域已经大显身手，国内最近出版了SWAT模型从使用方法到理论文件的译作三大册。《中国气象报》甚
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2023-09-24 21:57:14
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摘录自《水文模型参数估计方法及参数估计不确定性研究》，王书功。第1章 水文模型与参数估计流域水文模拟流程：水文模型的结构：参数估计分为两类：
参数估计
优化方法
成熟 代表方法 SCE-UA 代表人物 段青云
Bayes统计
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2024-01-17 12:21:06
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文献一.《用主成分分析和聚类分析方法进行水文分区》一．问题提出水文分区是水文地理研究的基本问题之一。区域河流系统是一个复杂的、多指标、分层次的递阶结构系统, 指标之间存在错综繁杂的内在联系。传统的靠定性描述和少数定量指标进行分区划类的方法, 往往不能揭示研究对象本质的差别和多因素之间的组合关系,带有不同程度的主观任意性。文章以福建省为例，通过主成分分析和聚类分析，对16条河流进行分区归类。二．数量
SWAT水文模型1 SWAT水文模型原理1.1 产汇流模型1.1.1 水文循环的陆地阶段1.1.2 水文循环的演算阶段1.1.2.1 主河道演算1.1.2.2 水库演算1.1.3 地表径流1.1.4 蒸散发量1.1.4.1 潜在蒸散发1.1.4.2 实际蒸散发1.1.4.3 层截留蒸发量1.1.4.4 植物蒸腾1.1.4.5 土壤水分蒸发1.1.5 土壤水1.1.6 地下水1.2 土壤侵蚀模型1
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2024-06-21 20:24:23
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文章目录0 封面1 标题 title2 作者 author3 摘要 abstract4 关键字 keywords5 结论 conclusion6 引言 introduction7 时序卷积神经网络 写在前面：计算机应用；主办方：中国科学院成都分院、四川省计算机学会；中文核心期刊；月刊；C类 0 封面这篇文章采用【精读】：阅读顺序：title - author - abstract - keywo
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2023-12-17 20:32:41
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继续建模过程，上节主要是建模的初步处理，本节开始建模型的有关具体操作。首先，对于模型有前处理和后处理的过程，所谓的前后实际上是以模型的运行为参照的，前就是模型的运行前的处理，模型后处理就是模型运行后的处理。所以，前处理过程也就是我们现在的建模过程。网格划分网格划分是建模的第一步，对于非零维模型，都需要建立网格。网格的含义，在之前的文章中有叙述，可查看网格 网格2文章。这里简单谈谈我的看法，划分网格
一、前言 最近在处理多波束数据，限于软件数量有限，故就另辟蹊径二、QPS Qimera 简介 QPS Qimera是来自国外的一款易用实用，且功能强大的声纳数据处理软件。它采用核心QPS技术，以及QPS QINSy项目构建而成，它能够灵活地使用各种工作流程渗透到许多市场，并且功能丰富，快速，准确且易于使用，从
水文行业是近些来兴起的行业之一，其着眼于民生安全，水文工程是利国利民的工程。在这个领域，主要工作内容围绕“水域“展开，如大江、大河、雨水、水蒸汽、泥石流、等等。水文观测和预警涉及人们生命安全，具有不可忽视的重要性。 水文行业观测目前正在进行数字化、自动化转变。其观测具有范围广，面积大，监测点多、分布式等特点。为了实现监测数据的统一管理以及历史备案，水文行业引入了中心服务器这和集中式数据管理
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2024-08-19 09:49:32
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# 用Python进行水文分析的教程
水文分析是水管理领域中极为重要的一部分。Python因其强大的数据处理能力和丰富的库而被广泛应用于水文分析中。对于初学者来说，入门可能会感觉有些困难，因此本文将详细讲解如何使用Python进行基本的水文分析。
## 整体流程
在开始之前，首先明确整个水文分析的流程。以下是步骤的表格展示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-25 06:09:06
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1、项目介绍技术栈： python水文数据分析可视化系统 爬虫+水质水资源实时监测系统 水质监测 预测算法 机器学习 毕业设计 Python语言、Flask框架、MySQL数据库、多元线性回归预测算法、requests爬虫、Echarts可视化、Layui框架、长江水文网2、项目界面（1）数据概况（2）历史水文分析（3）水文预测分析（4）水文数据（5）爬虫日志（6）主页（7）注册登录界面3、项目说
WEP是Wired Equivalent Privacy的简称，有线等效保密（WEP）协议是对在两台设备间无线传输的数据进行加密的方式，用以防止非法用户窃听或侵入无线网络。不过密码分析学家已经找出 WEP 好几个弱点，因此在2003年被Wi-FiProtected Access (WPA) 淘汰，又在2004年由完整的 IEEE802.11i标准（又称为 WPA2）所取代。WEP 虽然有
数据准备：重分类的土壤及土地利用dem（提前投影至与流域提取时导入的dem相同的平面坐标系），土地利用索引表，土壤索引表，数据处理见： （1） （2） 进行完流域提取后，第二步即为水文响应单元划分（HRU Analysis），下面开始逐步分析。 一、 Land Use/Soil/Slop Definition 打开HDU Analysis下的Land Use/Soil/Slop Definitio
当前，深度学习作为人工智能的热门技术发展迅速，以其强大的非线性和不确定性处理能力在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成效。它是一种端到端的处理方法，在训练算法的指导下，深层神经网络自发地从原始数据中进行抽象，提炼关键特征，对结果做出预报，中间过程不需要人工干预，尤其适合解决样本和结论容易获取但样本导致结论的原因难以清晰界定的问题。一、深度学习的基本概念和发展现状 1.1深
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2024-02-29 09:55:29
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水文模型包括集总式水文模型和分布式水文模型集总式水文模型是一种基于水文学原理和统计学方法的水文模型，通过对流域内各个子区域水文过程进行集成，预测流域径流量的变化。该模型通常包括降雨输入、蒸散发、土壤水分、地下水和径流等组成部分，并考虑了流域内的时间和空间变异性。常见的集总式水文模型有SAC（Soil and Water Assessment Tool）、SVMM（Storm Water Manag
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2024-07-28 12:04:31
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水文模型模拟效果评价指标1 皮尔逊相关系数（Pearson’s correlation coefficient, PCC）1.1 简介1.2 MATLAB实现代码2 百分比偏差（Percent bias, Pbias）2.1 简介2.2 MATLAB实现代码3 纳什效率系数（the Nash-Sutcliffe efficiency coefficient, NSE）3.1 简介3.2 MATL
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2023-12-25 23:11:35
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1 范围本标准规定了水文监测系统中智能传感器与遥测终端的接口及数据通信协议、测站与中心站之间的数据通信协议。本标准适用于江河、湖泊、水库、近海、水电站、灌区及输水工程等各类水文监测系统和水资源监测（控）系统，亦适用于其他水利监测系统。2 规范性引用文件下列文件对于本标准的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本标准。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用
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2023-12-23 07:49:51
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VIC模型简介一 前言二 概述1.主要特征2.土地覆盖和土壤2.1 土地覆盖2.2 土壤3.雪模型4.气象4.1气象输入数据4.2非气象输入数据4.3高程波段5.冻土构成5.1土壤热方程5.2多年冻土5.3空间霜冻的温度异质性6.动态湖和湿地模型6.1湖模型6.2湿地模型7.碳循环处理8.汇流 一 前言VIC-5模型与VIC-4模型相比，在版本的基础架构方面有很多的改进。VIC模型可同
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2024-06-12 15:40:36
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