Поиск статей

В данной статье исследованы возможности прогнозирования расхода воды в бассейне реки Пскем на основе метеорологических данных с использованием моделей машинного обучения (ML). В статье изучены взаимосвязи между стоком реки Пскем и метеорологическими факторами на основе моделей Random Forest, XGBoost и LSTM, а их точность сравнивалась с использованием различных метрик оценки (MAE, RMSE, R² и NSE). Анализ показал, что модель Random Forest обеспечивает наилучшую точность при прогнозировании расхода воды реки Пскем. Результаты исследования свидетельствуют о том, что модели машинного обучения могут быть эффективным инструментом для предварительной оценки стока реки и управления водными ресурсами

В статье на основе 32-летних данных пяти метеорологических станций, расположенных на территории Ташкентской области, проведён статистический анализ рядов количества осадков. В исследуемый период выявлено незначительное уменьшение количества осадков в бассейне реки Чирчик, при этом количество дней с сильными осадками имеет тенденцию к увеличению. В результате этого вероятность возникновения селей и паводков в бассейне может возрасти.

В статье изучены изменения динамики снежного покрова в верхней части бассейна реки Амударья выше гидропоста Керки за период 2001-2025 гг. на основе данных, полученных с использованием программы MODSNOW. Изменения характеристик снежного покрова проанализированы как по месяцам для всего бассейна, так и с разделением на различные высотные зоны. Тенденции изменения снежного покрова определены с применением статистического теста Манна-Кендалла

В данной статье анализирована корреляция между наблюдаемыми метеорологическими данными и данными реанализа ERA5 в бассейне реки Ахангаран. Оценка проводилась по пяти статистическим показателем в трёх ключевых категориях: величина ошибки (RMSE, МАЕ), систематическая погрешность (PBIAS) и показатели эффективности или линейной корреляции (NSE, R2). Ежемесячные данные за период 1970-2024 гг. с семи метеостанций сравнивали с соответствующими ежемесячными наборами данных ERA5 для оценки достоверности реанализа при отражении локальных метеорологических условий. Также, использовались линейные графики для визуализации временных изменений и расхождений по разным годам. Интегрируя статистический и визуальный анализ, исследование обеспечивает всестороннюю оценку применимости данных реанализа ERA 5 для гидрометеорологических исследований в регионе.