رونمایی از چینی آلات بهداشتی گلسار از روکش طلا

پیش‌بینی‌های آب‌وهواشناسی تخمین‌های سیل آینده را برای کاهش خسارات ارائه می‌دهد. با وجود پیشرفت‌ها و پیشرفت‌ها در مدل‌های پیش‌بینی عددی آب و هوا آنها هنوز در معرض عدم قطعیت‌های زیادی هستند.

با انواع چینی آلات بهداشتی گلسار که در سایز و رنگ متنوع در فروشگاه ها یافت می شود.

که باعث خطاهای قابل‌توجهی در پیش‌بینی بارش می‌شوند. تکنیک‌های پس پردازش آماری می‌توانند مهارت‌های پیش‌بینی را با کاهش تعصبات سیستماتیک در مدل‌های  بهبود بخشند.

شبکه های عصبی مصنوعی چینی آلات  می توانند روابط پیچیده بین داده های ورودی و خروجی را مدل کنند. کاربرد  در تحقیقات مرتبط با آب به طور گسترده مورد مطالعه قرار گرفته است

با این حال، فقدان مطالعاتی برای تعیین کمیت بهبود دقت مدل آب‌وهواشناسی جفت شده که از برای تصحیح سوگیری پیش‌بینی‌های بارندگی بلادرنگ استفاده می‌کند، وجود دارد.
تغییرات اقلیمی باعث افزایش حوادث شدید بارندگی شده و در نتیجه خسارات ناشی از سیل به میزان قابل توجهی افزایش یافته است. بارندگی های شدیدی که در مناطق مختلف رخ می دهد اغلب منجر به مشکلات مختلف سیل می شود. بنابراین، جوامع باید مدیریت ریسک سیل را بهبود بخشند.

پیش‌بینی‌های آب‌وهواشناسی تخمین‌های آتی را برای کاهش خسارات و ارائه هشدارهایی درباره رویدادهای شدید ارائه می‌کنند. پیش‌بینی عددی آب و هوا و مدل‌های هیدرولوژیکی به ارتباط هواشناسی و هیدرولوژی اجازه می‌دهد.

تا پیش‌بینی سیل را در زمان واقعی ایجاد کند. پیش‌بینی بلادرنگ سیل در مطالعات قبلی در سراسر جهان با استفاده از داده‌های آب‌وهواشناسی مورد بررسی قرار گرفته است.

اگرچه مدل‌های  به طور قابل‌توجهی بهبود یافته‌اند، محدودیت‌های فرآیندهای فیزیکی چینی آلات در مدل‌های  منجر به خطاهای اجتناب‌ناپذیر در پیش‌بینی ویژگی‌های هواشناسی به دلیل غیرخطی بودن و سیستم جوی پر هرج و مرج می‌شود.

در تجزیه و تحلیل دقت مقادیر پیش‌بینی‌شده مدل‌های جوی، بیشترین خطاها مربوط به خطای مدل، مقداردهی اولیه، شرایط مرزی جو، سطح زمین و دریا، فرمول‌بندی مدل و پارامترسازی مدل در طول دوره پیش‌بینی است.

این خطاها بر خروجی مدل های هواشناسی تأثیر می گذارد.
مدل‌های به نمایش فرآیندهای فیزیکی جو آشفته محدود می‌شوند. پیش‌بینی دقیق بارش یکی از چالش‌های مدل‌های است. خروجی مغرضانه این مدل ها هنوز برای مطالعات پیش بینی آب و هواشناسی نگران کننده است مدل‌های در معرض عدم قطعیت‌های زیادی هستند.

که باعث خطاهای قابل‌توجهی در پیش‌بینی بارش بلادرنگ می‌شود. چینی آلات در مطالعات آب‌وهواشناسی همراه، یک مسئله حیاتی قبل از اجرای مدل بارش-رواناب، کاهش خطاهای اجباری ورودی است که توسط مدل هواشناسی تولید می‌شود.

بنابراین، پس‌پردازش خروجی‌های مدل داده‌های پیش‌بینی بلادرنگ منجر به تطابق بهتر با سوابق مشاهده می‌شود. روش‌های پس پردازش آماری با مرتبط کردن خروجی‌های مدل به مقادیر مشاهده‌شده، دقت پیش‌بینی بلادرنگ را بهبود می‌بخشند.