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HEC-HMS水文模型

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直播课

 
HEC-HMS水文模型实践技术应用培训班

培训时间:2月18日-19日、25日

【提供所有课程资料及长期回放】


前言


   HEC-HMS是美国陆军工程兵团水文工程中心开发的一款水文模型。HMS能够模拟各种类型的降雨事件对流域水文,河道水动力以及水利设施的影响,在世界范围内得到了广泛的应用。它有着完善的前后处理软件,能有效减轻建模的负担;能够与HEC开发的DSS数据管理软件以及RAS二维水动力模型链接,形成完整的水文-水动力模型。为方便大家学习,推出HMS水文模型培训。通知事宜如下:

培训时间


培训时间:2月18日-19日、25日全程三天教学,提供所有课程资料及长期回放 每日授课(上午:9:30-12:00    下午:14:00-17:30)

培训方式


网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流(报名后加入助学群、查阅会议流程)

主讲专家


汪博士:主讲人在模型方面有深厚的理论功底和实践经验,完成过国家水专项,国家自然科学基金,水利科技项目等各类科研和横向项目中模型构建。参加了3部水环境模型专著的编写,发表10多篇各类模型方面的论文,编写过十几本相关报告。


导师随行


1.建立导师助学交流群,长期进行答疑及经验分享,辅助学习及应用;

2.课程结束后不定期召开线上答疑交流,辅助学习巩固工作实践问题处理交流;

教学特色


1、原理深入浅出的讲解;   

2、技巧方法讲解,提供所有案例数据及代码;

3、与项目案例相结合讲解实现方法,对接实际工作应用 ;

4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析;

5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流,不定期召开线上答疑; 

证书及学时


   参加会议的学员可以获得《HEC-HMS模型应用》专业技术证书,内含学时证明,网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。

查询网址:www.aishangyanxiu.com

注:办理证书需提供电子版(真实姓名+身份证号+2寸蓝底照片)开课前发给会务组人员。

发票开具


发票类别:培训费、会议费、资料费、技术咨询费等,配有盖章文件等,用于参会人员报销使用


培训费用


非会员费用:2580元 

Ai尚研修会员费用:参见会员政策文件领取折扣   


参与本次课程,可享受8.5折购买以下视频课程
组合类型组合名称(即买即看,点击文字查看课程内容)
A类本课程+原价3280元-Delft3D水动力-富营养化模型实践技术高级应用精品课程
B类本课程+原价1980元-基于Aquatox水环境与水生态模型实践技术应用精品课程
C类本课程+原价3380元-SWAT模型在水文水资源、面源污染模拟中的实践技术应用及典型案例分析课程
D类本课程+原价2980元-基于FVCOM模型的三维水动力、水交换、溢油物质扩散及输运数值模拟技术精品课程
E类本课程+原价2580元-HYPE分布式水文模型建模方法与案例分析实践技术应用精品课程
F类本课程+原价2680元-气象水文耦合模式WRF-Hydro前处理、运行及实践应用精品课程
G类本课程+原价2980元-HSPF模型实践精品课程
H类本课程+原价4500元-基于SWMM与城市内涝一维二维耦合模型的复杂排水系统建模/城市排涝/海绵城市技术应用课程
I类本课程+原价2680元-地理信息系统(ArcGIS)在水文水资源、水环境中的实践技术应用及案例分析精品课程
J类本课程+原价2180元-“R+遥感”的水环境综合评价方法实践技术应用精品课程
视频课程教学模式:视频学习【永久】+导师群辅助问答及应用+不定期参加导师线上交流


课程详情


注:请提前自备电脑及安装所需软件。

报名方式


详细报名流程,请联系课程负责人
赵钰:18510371663(微电)QQ咨询:3522695753



点击标题进入、提供全部资料及长期回放

 

1、基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用高阶培训班

时间:2023年2月18日-19日、25日-26日【四天实践课程】

2、 基于Citespace和vosviewer文献计量学可视化SCI论文高效写作方法

时间:2023年1月14日-15日【两天实践课程】

3、如何利用ArcGIS探究环境与生态因子对水体、土壤、大气污染物等影响时间:2023年1月13日-15日【四天实践课程】

4、基于python机器学习及深度学习在空间模拟与时间预测领域中的实践技术应用

时间:2023年1月6日-9日 【四天教学】

5、基于R语言、MaxEnt模型融合技术的物种分布模拟、参数优化方法、结果分析制图与论文写作实践技术应用培训班

时间:2023年2月25日-26日 、3月4日-5日 【四天实践课程】

6、基于Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践应用 

时间:2023年1月12日-15日【四天教学】

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