بارشوں کی پیشینگوئیوں ، ڈیم ڈیزائن اور شہری منصوبہ بندی میں مدد کرنا کئی عام غلطیوں کی وجہ سے ان غلطیوں کو متاثر کر سکتا ہے اور ان کی کارکردگی کو بہتر طور پر سمجھنے کے لئے ضروری ہے.

بارشوں کی وجہ سے بارشوں کی وجہ سے پانی میں کمی واقع ہو رہی ہے ۔

اس سے ناقص حفاظتی سکی‌انگ ، محدود سکی‌انگ یا پیمائشی تکنیکوں کی مدد سے ایسے غلطیاں غلط ثابت ہو سکتی ہیں جو رُوکو ماڈلز کیلئے ڈیٹا کو غلط ثابت کرتی ہیں ۔

ماڈل انتخاب اور پیرامیٹر میں غلطی

مختلف ماڈلوں میں مختلف نظریات اور نظریاتی نظریات پائے جاتے ہیں جنکی وجہ سے ہر قسم کی صورتحال کا انتخاب کرنا مناسب نہیں ہوتا ۔

مِل‌جُوٹ‌جِلد

  • [Importial Data تناسب: استعمال کریں اچھی طرح سے served settlements اور ممکنہ طور پر بعید تراکیب ڈیٹا کو مرتب کریں.
  • Edmundel Calibration: [1] مشاہدہ کردہ storic colibrate ماڈلز کے ساتھ ساتھ Ruedoff data کو پیرامیٹروں کے لیے بھی استعمال کیا جاتا ہے۔
  • ایم ایس ایم ایم ایم ایم ماڈلز: کراس-مریخ پر نتائج کے ساتھ مختلف ماڈلز کی شناخت کے لیے مختلف ماڈلز کی گئی ہے۔
  • In کارپوریٹڈ فضائیہ (Ingoration) strial Varibility: بارشوں کا استعمال کریں تاکہ وہ حساب کے لیے بارشوں کی تعداد کو استعمال کریں۔
  • CLT Morming: ماڈلوں کو نئے ڈیٹا کے ساتھ اپ ڈیٹ کریں تاکہ وقت کے ساتھ ساتھ درستی کے لیے بہتر بنایا جا سکے۔