长江中下游汛期降雨与下游水位增幅的预测

长江流域的可利用降水对水文研究挺重要的，尤其是像南京和镇江这种关键河段的水位预测。这篇文章用数据说话，通过降水量和平均气温的资料，明确了夏季可利用降水分布对水位影响的直接关系。如果你关注水文预测、气候变化或者防洪工程，蛮推荐你看看。

运用聚类分析、主成分分析和相关矩阵的统计方法，对长江中下游18个湖泊的沉积物氮磷形态及释放风险进行了详细分析。研究发现，草型和藻型湖泊的环境差异是导致氮磷释放风险的主要原因。释放风险与铁磷、藻类可利用磷、总氮、总磷、上覆水中的氮磷含量、间隙水氮含量、孔隙度和有机质含量密切相关。磷酸盐释放风险主要由藻类可利用磷和铁磷形态决定，其他形态磷含量较低或不易释放。有机磷含量对磷的释放风险影响较小，但与有机质含量密切相关。

(ADG)OGG配置下游集成提取的优化方法（ADG）OGG_Best_PracticeConfiguring_Downstream_Integrated_Extract_v20

随着黄河下游河道泥沙沉积导致洪水漫滩频繁，严重影响滩区安全，进行漫滩洪水淹没损失评估可为滩区防洪减灾提供依据。技术进步引领下，利用回归分析建立黄河下游滩区玉米、大豆、花生、林地与房屋等洪水淹没水深与淹没损失的关系函数，构建了评估体系。基于数字地形与地理属性信息数据库，模拟与预测了8000m3/s、14000m3/s量级洪水滩区演进及淹没影响，提出了淹没损失率分布图。洪峰时刻淹没损失较大，尤其是低秆作物。

在MATLAB中，使用ThingsPeak平台和神经网络技术，我们可以实现天文潮汐与风驱水位的预测。本示例代码提供了SurgerforeCastingExample，用于展示如何结合不同的输入因素来预测海洋潮汐及风带来的水位变化。通过该代码，用户可以掌握如何使用MATLAB构建和训练神经网络模型，并将其应用于潮汐和水位变化的预测。 步骤概述 数据采集：通过ThingsPeak平台实时获取潮汐和风速数据。 数据预处理：进行数据清洗与标准化处理，以便模型更准确地预测。 神经网络建模：基于采集的数据，使用神经网络构建预测模型。 模型训练与优化：通过MATLAB的深度学习工具箱，训练模型并优化参数。

三维水力特性的老资源，但用起来还挺香的，适合搞科研建模的你参考下。文章讲的是怎么用声学多普勒流速仪在葛洲坝下游抓中华鲟的产卵场水流数据，还顺带了流速的空间分布。嗯，别小看这个话题，3D 流速数据在生态模拟里真挺关键的。 流速数据怎么？作者用的是K-S 检验来判断流速在不同断面和方向上的分布差异，还挺系统的。你要是平时做三维可视化、水动力建模或者生态环境模拟，可以参考一下这套思路。 而且资源里推荐的几个链接也蛮实用，像MATLAB 三维绘图教程、三维旋转矩阵、mesh 网格图的，都是搞可视化和仿真建模离不开的老朋友。 如果你也在做生态模拟、水文或 GIS 方向的三维建模，强烈建议把这些链接收藏一

ARIMA 模型在时间序列中真的是一个常用且强大的工具。它通过自回归、差分和滑动平均三部分来构建模型，挺适合用来像太湖水位这样有规律变化的时间序列数据。要是你在和预测这类数据时有需求，ARIMA 的应用可以说是比较高效的。就拿太湖水位来说，通过 ARIMA 模型，可以提前预警水位的变化，更好地进行防洪调度。其实，不光是太湖，其他水资源的管理、气候预测等都可以通过 ARIMA 来。嗯，了解了基本的 ARIMA 概念后，再根据数据的具体特性来选择合适的参数 p、d、q，效果会更好哦。它其实并不复杂，理解了就能用得顺手！如果你是用 Python 或者 MATLAB，也有多现成的代码可以直接用。比如说

随着RFID技术的不断发展，需求增加了多计算RFID的使用。提出了一种RFID Matlab代码：多计算RFID的快速下游协议具有高效的压缩和解压缩功能。

降雨数据的预测，靠的是靠谱的模型和实在的代码。季节性和周期性自回归时间序列模型这个研究，讲的就是怎么用SARIMA和周期 AR模型，搞定印度旁遮普省的降雨趋势。用到了PeACF和PePACF来判断模型合不合理，算是比较专业的方式，适合想深入时间序列的朋友。预测效果验证这块用的是均方根百分比误差和预测区间，得还挺全面。如果你想上手试试，推荐几个资源还不错的：比如SARIMA 的 MATLAB 实现，结构清晰，跑起来也快。还有个视频周期的PMUCOS 方法，也能借鉴周期性检测的思路。顺手提一下，ARMA和RNN/LSTM的预测方案也挺热门，你可以参考下这两个链接：ARMA 模型 Python 代码