آبی نظاموں اور وسائل کو سمجھنے کے لیے hydrological ماڈلنگ بہت ضروری ہے. تاہم، عام غلطیاں ایسی ہیں جو ان ماڈلوں کی درستی کو کم کر سکتی ہیں۔ان غلطیوں کو تسلیم کرنا اور ان سے متعلقہ گفتگو کی تصدیق اور اناطولیہ کی عدم یقین کو بہتر بنا سکتی ہے۔

غیرمتوقع معلومات

اکثر اوقات غلطی ناکافی یا غریب کم آمدنی والے ڈیٹا میں ہوتی ہے۔ مناسب نمونے بارش، ریکوف، مٹی کی خصوصیات اور زمین استعمال کے بارے میں مجموعی اعداد و شمار پر انحصار کرتے ہیں۔

غیرمعمولی طور پر کمزور

اس عدم استحکام کے لئے حساب‌کتاب کو استعمال کرنے سے ہم فرق فرق فرق فرق حالتوں کی عکاسی کر سکتے ہیں ۔

<!-- wp:heading {"level":2} }

مَیں نے اُس کی مدد کی

کلیبرشن نے میچ کے اعداد و شمار کو دیکھنے کے لیے ماڈل پیرامیٹرز کی منظوری دی۔ فقیر کلیبریشن یا زیادہ تر کیمراٹ ماڈل کی پیش گوئیوں کی طاقت کو کم کر سکتا ہے۔انتہائی آزادانہ طور پر آزادانہ ڈیٹا سیٹوں سے مطابقت میں کیلکبریشن درستی میں مدد دیتا ہے۔

<!-- wp:heading {"level":2} }

موسمِ‌سرما میں تبدیلی لانے کے اثرات

بہت سے ماڈلوں کا خیال ہے کہ موسمیاتی حالات کی وجہ سے بہت دیر تک پیشینگوئیوں میں غلطیاں ہو سکتی ہیں ۔

<!-- wp:heading {"level":2} }

صفائی کے لئے بہترین مشق

  • [GBEGWGW ہائی وے، جامع اعداد و شمار.
  • [Account for settlection and sultivesbility.
  • [regully Calibrate and struction ماڈل.
  • کارپوریٹڈ موسمی تبدیلی کے عمل میں تبدیلی
  • [Document symption and depities.