简介：

简介：建立水资源利用并且利用计划是必要的，它主要基于认出并且预报水讲道理地并且科学地消费了结构。在过去的30年(19802009)期间，分别地，当全部的水消费历史上在一样的时期期间到达了尖顶时，吝啬的年度降水和北京的全部的水资源与那些长期的价值相比在6.89%和31.37%减少了。因此，它具有为在社会经济的开发和环境开发之间的和谐的大意义。把消费的水的水消费，农业、工业、国内、环境的水消费，和进化组织的总数基于分析，全部的水消费和水的进化的进一步的驱动力消费了结构系统地被揭示。预言和讨论为全部的水消费的进化被完成，水在不久的将来用时间系列预报北京消费了水资源的结构，和供应要求状况方法。这份报纸的努力的目的是为在socio经济和水资源之间的和谐开发提供科学基础，为水资源的合理战略计划的建立，并且为有科学的库的北京的社会持续开发。

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简介：通过地震预报的自然、社会的属性的分析，在地震预报的自然、社会的属性(早警告)之间的关系有是天赋地震预报归因的discussed.Regarding，它仅仅试图预报大小，地点和出现基于观察数据和相关理论的aualysis未来地震预定并且考虑seismogeny和地震generation.I的现在的理解

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简介：AbstractForecasting the COVID-19 confirmed cases, deaths, and recoveries demands time to know the severity of the novel coronavirus. This research aims to predict all types of COVID-19 cases (verified people, deaths, and recoveries) from the deadliest 3rd wave data of the COVID-19 pandemic in Bangladesh. We used the official website of the Directorate General of Health Services as our data source. To identify and predict the upcoming trends of the COVID-19 situation of Bangladesh, we fit the Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model on the data from Mar. 01, 2021 to Jul. 31, 2021. The finding of the ARIMA model (forecast model) reveals that infected, deaths, and recoveries number will have experienced exponential growth in Bangladesh to October 2021. Our model reports that confirmed cases and deaths will escalate by four times, and the recoveries will improve by five times at a later point in October 2021 if the trend of the three scenarios of COVID-19 from March to July lasts. The prediction of the COVID-19 scenario for the next three months is very frightening in Bangladesh, so the strategic planner and field-level personnel need to search for suitable policies and strategies and adopt these for controlling the mass transmission of the virus.

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简介：Thebasictheoryandmethodofthecombinationforecastingareintroduced.Basedontheactualdatainanairline,thecasestudywaspresented.Inthecasestudy,twobasicforecastingmodelsaresetup,whicharethetime-regressionplusseasonalfactormodelandthelogarithmadditiveWintersmodel.Andtwocombinationmodelsareestablishedwiththebasicmodels,whicharetheoptimalcombinationmodelandtheregressivecombinationmodel.Theresultsofthestudyareguidabletothepractice.

简介：因为它的潜在的应用，水文学监视并且季节的预报是一块活跃研究地。在最近的十年，在地面和卫星大小的开发使水象学的信息容易地可得到，并且在技术以一种即时方式便于数据分析的信息进展。在气候研究的新进步并且当模特儿与合理精确性启用了季节的气候的预言并且增加了分辨率。这些新兴的技术和进展启用了精确水文学的更多的及时获得流动和地位，和象干旱和洪水那样的极端水文学事件的更早的警告。这篇论文在监视并且预报的水文学给电流无常的最先进的理解，在监视观察从各种各样的来源并且试验性的季节的水文学预报帮助的系统的运作的水文学考察努力和进步，并且简短介绍监视并且预报在中国的惯例的水流。为近的未来的宏大挑战和观点也被讨论，包括获得并且提取为监视并且预报的可靠信息，预言在河盆的现实主义的水文学流动和状态被人的活动显著地改变，并且充满在数字模型和终端用户之间的差距。我们强调理解到转移的运作的水管理和优先级的需要研究知识到决策人的重要性。

简介：Describedisanewtechniqueofdecade-scaleclimaticforecasting,presentedbyacombinationofwaveletanalysisandstochasticdynamics.ThetechniqueisalsoappliedtodiagnosingandforecastingthedurationtimeofdryandwetclimatesinthedecadalhierarchyofdifferentareasinChina.Resultsshowthatinthedecadalhierarchy,thenorth,southwest,andsoutheastofChinaareareaswherevariouskindsoffrequentclimatedisastersappear;droughtseasilyoccurinthenorthandnorthwest,whilefloodsoftenoccurinSouthChina.Becausethismodelingtechniqueisbasedontimeseriesdata,itcanalsobeappliedinthemodelingandforecastingofsuchtimeseriesashydrology,earthquakesandecology.

简介：Anewmethodofshort-termforecastingforwaterconsumptioninmunicipalsupplywaternetworksbasedonwavelettransformationisintroduced.Bywaveletdecomposingcommonlyusedinthesignalfield,waterconsumptionperhourisdecomposedintomanyseries.Trenditem,cycleitemandrandomitemareseparatedfromtheoriginaltimeseriesinthisway.Thenbyanalyzing,buildingamodel,forecastingeveryseriesandcomposingtheresults,theforecastingvalueoftheoriginalconsumptionisreceived.Simulationresultsshowthatthisforecastingmethodisfasterandmoreaccurate,ofwhichtheerrorislessthan20%,indicatingthatthewaveletanalyticalmethodispracticable.

简介：设计者被要求计划让未来扩大估计格子的未来利用。有效建模和预报技术，它将高效地使用信息在可用数据，可用资料包含了的这个工具，被要求，以便重要数据性质能被提取并且投射进未来。这研究基于划分算法(MMPA)的多模型建议一个适应方法，为短期的电负担用真实数据预报。格子的利用开始用趋于增加的季节的ARIMA被建模(汽车回归的综合移动平均数)模型。建议方法经过数据使用听说并且当模特儿正常周期的行为电的格子。任何一个ARMA(汽车回归的移动平均数)或州空间的模型能被用于当模特儿的负担模式。象可以出现在夏天或意外差错(停电)期间的意外山峰那样的负担异例也被建模。如果负担模式不匹配负担的正常行为，一个异例被检测，而且，当模式匹配异例的一个已知的盒子时，异例的类型被识别。真实数据被使用，真实盒子基于测量被测试大量希腊公共力量合作S.A，雅典，希腊。过滤算法的应用适应多模型成功地识别正常周期的行为和电的格子的任何不平常的活动。建议方法的表演也与由ARIMA模型生产了那相比。

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简介：Toimprovetheaccuracyandeffectivenessofforestpestsforecasting,basedoncurrentforecastmodel,integratingthedatabaseandWebGIStechnology,apracticaldesignandconstructionapproachofforestpestknowledgebasewasputforward,andtheforecastsystemonWebapplicationframeworkwasrealizedwithsatisfactoryempiricalresults.

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简介：ThispaperexplorestheapplicationofArtificialIntelligent(AI)techniquesforclimateforecast.ItpresentsastudyonmodellingthemonsoonprecipitationforecastbymeansofArtificialNeuralNetworks(ANNs).UsingthehistoricaldataofthetotalamountofsummerrainfallovertheDeltaAreaofYangtzeRiverinChina,threeANNsmodelshavebeendevelopedtoforecastthemonsoonprecipitationinthecorrespondingareaoneyear,five-year,andten-yearforwardrespectively.Performancesofthemodelshavebeenvalidatedusinga＇new＇datasetthathasnotbeenexposedtothemodelsduringtheprocessesofmodeldevelopmentandtest.Theexperimentresultsarepromising,indicatingthattheproposedANNsmodelshavegoodqualityintermsoftheaccuracy,stabilityandgeneralisationability.

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简介：自从三座峡水库(TGR)的被坝所围住的水，在TGR的头区域的seismicity显著地增加了。每年结合了水水平的宽变化，学习在TGR旁边山崩预报的变丑变得更重要。作为在TGR旁边的著名活跃山崩，Huangtupo河边山崩为案例研究被选择。基于长期的水水平变化并且地震监视，三个典型不利条件被决定。与确定的3D数字山崩模型，渗出物动态的联合计算在V的地震紧张下面被进行度。结果如下：1。走水路形成的动态水压力水平变化将加强山崩的变丑；2。在地震负担下面，动态磁滞现象在有缺点的地质的身体是重要的，例如弱层并且滑动地区土壤，因为更高抑制比率的大部分，地震加速将在这些元素被放大；3。微震不是足够强烈的突然引起山崩不稳定性，但是山崩的长期的变丑累积效果应该被付更多的注意；4。在数字模拟，因素失衡力量和过量毛孔压力能也在预报山崩的变丑趋势被使用。