Analysis of the effect of inputs uncertainty on riverine water temperature predictions with a Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm.

Abdi, Babak; Bozorg-Haddad, Omid; Loáiciga, Hugo A

Abdi, Babak; Bozorg-Haddad, Omid; Loáiciga, Hugo A.

Afiliación

Abdi B; Department of Irrigation & Reclamation Engineering, Faculty of Agricultural Engineering & Technology, College of Agriculture & Natural Resources, University of Tehran, Karaj, Tehran, Iran.
Bozorg-Haddad O; Department of Irrigation & Reclamation Engineering, Faculty of Agricultural Engineering & Technology, College of Agriculture & Natural Resources, University of Tehran, Karaj, Tehran, Iran. OBHaddad@ut.ac.ir.
Loáiciga HA; Department of Geography, University of California, Santa Barbara, CA, 93016-4060, USA.

Environ Monit Assess ; 192(2): 100, 2020 Jan 08.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31912242

Asunto(s)

Monitoreo del Ambiente/métodos; Hidrodinámica; Ríos; Algoritmos; Teorema de Bayes; Cadenas de Markov; Método de Montecarlo; Temperatura; Incertidumbre; Agua/química; Calidad del Agua

Palabras clave

DREAM algorithm; HFLUX simulation; MCMC algorithm; Uncertainty

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Monitoreo del Ambiente / Ríos / Hidrodinámica Tipo de estudio: Health_economic_evaluation / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Environ Monit Assess Asunto de la revista: SAUDE AMBIENTAL Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Irán Pais de publicación: Países Bajos

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