| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Петров, Д. О. | - |
| dc.date.accessioned | 2017-12-19T07:25:15Z | - |
| dc.date.available | 2017-12-19T07:25:15Z | - |
| dc.date.issued | 2017 | - |
| dc.identifier.citation | Петров, Д. О. Спутниковый мониторинг содержания воды в снежном покрове для прогнозирования весенних половодий / Д. О. Петров // Мониторинг техногенных и природных объектов: сб. материалов междунар. научн. -техн. конф. / редкол. : Батура М. П. [и др.]. – Минск : БГУИР, 2017. – C. 35 – 42. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/28757 | - |
| dc.description.abstract | Проведен обзор основных факторов, влияющих на прохождение весенних половодий на
равнинных реках с преимущественно снеговым питанием. Описан метод определения содержания воды в
снежном покрове на основе пассивного микроволнового сканирования земной поверхности
радиометрами-поляриметрами с борта ИСЗ. Предложена методика прогнозирования расхода воды в
створе реки во время прохождения весенних половодий на основе комплексного анализа при помощи
искусственных нейронных сетей гидрометеорологических временных рядов и спутникового
мониторинга содержания воды в снежном покрове на водосборной площади реки. Приведены результаты
апробации методики в створе р. Припять, расположенного в окрестностях гидрологического поста
г. Мозырь. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | спутниковый радиометрический мониторинг | ru_RU |
| dc.subject | водный эквивалент снежного покрова | ru_RU |
| dc.subject | прогнозирование весенних половодий | ru_RU |
| dc.subject | искусственные нейронные сети | ru_RU |
| dc.title | Спутниковый мониторинг содержания воды в снежном покрове для прогнозирования весенних половодий | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | The main driving factors, influencing the spring high water period on the lowland rivers with mainly snowmelt feeding are rewived. The snow water equivalent assessement method, based on satellite based passive microwave radiometry is described. The method of spring flood river discharge prediction, based on artificial neural network processing of both hydrometeorological and microwave radiometry time series is proposed. The approbation results of the proposed prediction method, which is applied on river Pripyat cross section, situated near Mozyr hydrological station are given. | - |
| Appears in Collections: | 2017
|
