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Le système hydrologique est plein d'hétérogénéité. Afin de générer des informations quantitatives et qualitatives sur le système hydrologique, différents types de modèles hydrologiques sont utilisés de manière intensive. Malgré l'amélioration du niveau de compréhension du système hydrologique à l'aide de technologies avancées comme la télédétection, le système d'information géographique (SIG), l'apprentissage automatique, etc., les modèles hydrologiques sont désormais capables de capturer une approximation du système hydrologique naturel. L'utilisation de modèles de simulation hydrologique est…mehr

Produktbeschreibung
Le système hydrologique est plein d'hétérogénéité. Afin de générer des informations quantitatives et qualitatives sur le système hydrologique, différents types de modèles hydrologiques sont utilisés de manière intensive. Malgré l'amélioration du niveau de compréhension du système hydrologique à l'aide de technologies avancées comme la télédétection, le système d'information géographique (SIG), l'apprentissage automatique, etc., les modèles hydrologiques sont désormais capables de capturer une approximation du système hydrologique naturel. L'utilisation de modèles de simulation hydrologique est toutefois associée à plusieurs types d'incertitudes liées à la structure du modèle, à ses paramètres et aux données d'entrée. Dans une telle situation, la modélisation d'ensemble peut jouer un rôle essentiel dans la réduction des incertitudes dues au caractère aléatoire naturel, à la structure du modèle d'erreur, aux paramètres du modèle et aux données d'entrée. Ce livre donnera un aperçu scientifique des méthodes de base utilisées pour la modélisation d'ensemble en hydrologie afin d'améliorer la simulation du débit des rivières, méthodes que j'ai utilisées au cours de ma recherche de M.Tech à l'IIT Kharagpur.
Autorenporträt
Er. Dwarika Mohan Das, Scientist (Agricultural Engineering), KVK Jagatsinghpur, Odisha University of Agriculture and Technology, Bhubaneswar.