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PyFloods 适用于洪水的Python模块

结合空间数据和水文站点监测数据,以 Kriging方法为理论基础,研究了一种洪水空间分布实时监测方法。运 用空间统计学中的 Kriging插值方法将一维水力学模型计算的断面数据内插成水面高程数据,对水面高程数据和 研究区域地形数据进行分析,获得洪水淹没信息的空间分布。该方法可以弥补一维模型在空间分布分析上的弱势,并提高分析速度。本研究选取长江上游特定河段为实验区,验证和分析该研究方法的有效性。实验结果表明该方法 能够有效实时监测洪水淹没信息的空间分布,其直观的淹没范围显示可快速为决策者提供预警信息,具有较

ARP洪水DOS攻击WinArpAttacker

该文档用于利用Arcgis进行洪水演进试验，并进行有效的模拟。

用大洪水算法（great deluge）解决TSP问题，保留并绘出每次迭代的接受解和最优解

这是由欧盟开放数据门户网站托管的联合研究中心的数据集。 flood-hazard-map-for-europe-10-year-return-period_metadata.json flood-hazard-map-for-europe-20-year-return-period_metadata.json flood-hazard-map-for-europe-50-year-return-period_metadata.json flood-hazard-map-for-europe-100-year-return-period_metadata.json flood-hazard-map-for-europe-200-year-return-period_metadata.json flood-hazard-map-for-europe-500-year-return-period_metadata.json flood-hazard-map-of-the-world-10-year-return-period_metadata.json flood-hazard-map-of-the-world-20-year-return-period_metadata.json flood-hazard-map-of-the-world-50-year-return-period_metadata.json flood-hazard-map-of-the-world-100-year-return-period_metadata.json flood-hazard-map-of-the-world-200-year-return-period_metadata.json flood-hazard-map-of-the-world-500-year-return-period_metadata.json Flood hazard map for Europe and the World_datasets.txt

Dam Breach Analysis DB-IWHR V2.0 陈祖煜院士开源软件 excelVBA编制，简单直接

最新的6小时预报 免责声明：此模型正在开发中，有关浪涌和沿海洪水的预测仅出于研究目的。 在任何情况下，均不得将其用于航行目的或应急计划。 流体动力：最大浪涌（潮汐之上的气象驱动组件） 单击以查看单个区域中的最大喘振和最大风/最小压力的特写 ・・・・・・ 气象：最大10米风和最小海面压力 存档事件 如何获得预测？ 预测是受到气象和天文强迫的二维非正弦三角网的正压海洋环流和淹没模拟，分别推动潮汐和潮汐。 在海面阻力驱动浪涌的计算中考虑了冰的影响。 使用模型的版本55进行模拟（ ），每个预测模拟在96个计算处理器上需要大约10分钟的挂钟时间。 网格已使用 Matlab网格化工具箱自动生成（ ）。 每个预测使用单个无缝的非结构化网格。 覆盖整个地球的默认网格的沿海分辨率为1.5 km。 在海洋中，根据地形梯度和距海岸线的距离，分辨率在1.5 km和25 km之间变化。 注意：有关以下说