Hybrid Machine Learning Methods for the Reconstruction and Disaggregation of Gridded Climatic and Hydrological Variables – Ujjwal Singh
Ujjwal Singh
Doctoral thesis
Hybrid Machine Learning Methods for the Reconstruction and Disaggregation of Gridded Climatic and Hydrological Variables
Abstract:
Ongoing climate change examining scenarios, accurate precipitation estimation and understanding runoff dynamics are vital in managing hydrology, meteorology, and water resources. While different in focus, these two domains contribute to an intricate understanding of water cycle components, particularly in regions experiencing water resource degradation. In both studies presented within this doctoral …viac
Jazyk práce: English
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 21. 2. 2024
Obhajoba závěrečné práce
- Vedúci: doc. Ing. Petr Máca, Ph.D.
- Oponent: Adam Vizina, externi, Martina Zeleňáková, externi, Golan Bel, externi
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
SINGH, Ujjwal. \textit{Hybrid Machine Learning Methods for the Reconstruction and Disaggregation of Gridded Climatic and Hydrological Variables}. Online. Dizertačná práca. Praha: Česká zemědělská univerzita v Praze, Faculty of Environmental Sciences. 2024. Dostupné z: https://theses.cz/id/5573ny/.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Česká zemědělská univerzita v Praze, Fakulta životního prostředíCzech University of Life Sciences Prague
Faculty of Environmental SciencesDoctoral programme / odbor:
Landscape Engineering / Environmental Modelling
Práce na příbuzné téma
- Žádné práce na příbuzné téma.
Názov
Vložil
Vložené
Práva