wangyanjiayou的个人博客

王艳
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研究领域:工程材料->水利科学与海洋工程->水文、水资源
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ArcGIS Pro在水文水资源、水生态与水环境领域的强大应用

ArcGIS Pro 是一款集数据采集、处理、分析和可视化于一体的强大 GIS 工具,广泛应用于水文、水资源、水生态和水环境等领域。其全面的功能使得研究人员能够高效地处理各种水文和环境数据,从而为科学研究和决策支持提供强有力的技术保障。在水文分析方面,ArcGIS Pro 利用数字高程模型 (DEM) 进行流域边界划分、河网提取, ...
2024-9-12 12:59

水文模拟革命:SWAT-MODFLOW耦合模型在地表水与地下水研究中的突破!

耦合模型被应用到很多科学和工程领域来改善模型的性能、效率和结果,SWAT作为一个地表水模型可以较好的模拟主要的水文过程,包括地表径流、降水、蒸发、风速、温度、渗流、侧向径流等,但是对于地下水部分的模拟相对粗糙,考虑到SWAT模型的限制,在SWAT模型和MODFLOW模型的框架上,建立了SWAT-MODFLOW耦合模型来更加综合 ...
2024-9-9 12:02

PMF源解析软件的下载、安装、运行;结果的优化及误差评估

颗粒物污染不仅对气候和环境有重要影响,而且对人体健康有严重损害,尤其在一些重污染天气,如灰霾和沙尘暴等。为了高效、精准地治理区域大气颗粒物污染,首先需要了解颗粒物的来源。因此,颗粒物源解析成为目前解决大气颗粒物污染的关键技术。 帮助广大科研人员更加系统地学习大气颗粒物源解析的基础理论知识及相应技 ...
2024-9-5 14:55

基于GIS、Python机器学习的地质灾害风险评价、易发性分析与信息化建库及灾后重建应用

结合项目实践案例和科研论文成果进行讲解。入门篇,ArcGIS软件的快速入门与GIS数据源的获取与理解;方法篇,致灾因子提取方法、灾害危险性因子分析指标体系的建立方法和灾害危险性评价模型构建方法;拓展篇,GIS在灾害重建中的应用方法;高阶篇:Python环境中利用机器学习进行灾害易发性评价模型的建立与优化方法。 进 ...
2024-9-4 15:40

ChatGPT与R语言融合技术在生态环境数据统计分析、绘图、模型中的实践与进阶应用

GPT的介入为数据处理、模型构建和结果解释带来了前所未有的便利。与此同时,R语言凭借其开源、自由、免费的特性,成为了统计分析和数据可视化的主流工具。R语言的丰富程序包生态系统和强大的社区支持,使其在处理复杂数据分析任务时表现出色。GPT大语言模型在助力利用R语言开展数据统计分析方面有着令人遐想的广阔空间。 ...
2024-9-2 12:51

流域生态系统服务评价、水文水生态分析、碳收支、气候变化影响、制图等InVEST模型和SWAT模型多技术应用

流域生态系统服务在环境保护与资源管理中具有不可替代的重要性。随着全球气候变化和人类活动对自然环境的压力日益增大,流域生态系统的稳定性和健康状况面临严峻挑战。水资源短缺、洪水频发、水质污染、生物多样性减少等问题,正在威胁流域内及其下游区域的人类社会福祉。因此,对流域生态系统服务的科学评估和有效管理不 ...
2024-8-30 12:51

SWAP模型农业水资源管理、作物生长模拟、土壤侵蚀、污染物迁移分析等领域研究

SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 为了让更多的科研人员和农业 ...
2024-8-30 10:32

WRF-Hydro模式编译、运行、依赖库准备、输出结果;多案例进行模式数据制备

WRF-Hydro模型是一个分布式水文模型,‌它基于WRF‌陆面过程部分独立发展而来,‌旨在模拟大气和水文相互作用及过程。该模型采用FORTRAN90开发,‌具有良好的扩展性和支持大规模并行计算的与传统水文模型相比, WRF-Hydro模型具有以下显著优势: ①更高的空间分辨率:能够更精细地刻画地形、土地利用 ...
2024-8-29 10:55

遥感技术在生态系统碳储量、碳收支、碳排放、碳循环以及人为源排放反演等领域的技术发展

卫星遥感具有客观、连续、稳定、大范围、重复观测的优点,已成为监测全球碳盘查不可或缺的技术手段,卫星遥感也正在成为新一代 、国际认可的全球碳核查方法。本教程的目的就是梳理碳中和与碳达峰对卫星遥感的现实需求,系统总结遥感技术在生态系统碳储量、碳收支、碳循环以及人为源排放反演等领域的技术发展,以实践的角 ...
2024-8-28 17:12

全流程Python编程、机器学习与深度学习及其在PyTorch中的实现方法

近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。 帮助科研人员系统地掌握深度学习的基础理 ...
2024-8-26 15:51
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