Das Thema meiner Forschung ist der Vergleich der europ\u00e4ischen und der ungarischen Bodenkarte in den Modellierungsergebnissen. In meinem Projekt verwende ich das Programm S.W.A.T. + (Soil and Water Assessment Tool), das die neueste Version des S.W.A.T. Programm. Es ist mit anderen Programmen wie QGIS, ARCGIS und der Programmiersprache R harmonisiert. Sie werden ben\u00f6tigt, um das Modell zu erstellen und die Ergebnisse zu kalibrieren und zu validieren. Das Gebiet, das ich modellieren m\u00f6chte, liegt im ungarischen Landkreis Zala. Es hei\u00dft Fels\u0151-V\u00e1licka-Bach und sein Einzugsgebiet ist das Modellierungsgebiet. Es ist fast 130 km2. Meist landwirtschaftlich mit mehreren Siedlungen. Das Klima ist besonders; es hei\u00dft Pannon. Die ersten Schritte beim Modellbau waren das Gel\u00e4nde, die H\u00e4nge und die nat\u00fcrlichen B\u00e4che mit dem QGIS Geographic Information System unter Verwendung des qswat + Plugins. Dann habe ich der Karte Landnutzungsinformationen hinzugef\u00fcgt, die Informationen dar\u00fcber enthalten, wo sich landwirtschaftliche Fl\u00e4chen, W\u00e4lder, Seen, Siedlungen usw. befinden. Hier kann ich auch die Bodenkarte hinzuf\u00fcgen. Die Karte enth\u00e4lt Bodengruppen oder SHG (Soil Hydraulic Groups). Sie sind nach hydraulischen Eigenschaften gruppiert, bei denen sich das Bodenwasser ungef\u00e4hr gleich verh\u00e4lt. Mit diesen Informationen erstellt das Programm die HRU (Hydraulic Response Units) im Gebiet. Sie haben das gleiche hydraulische Verhalten. Danach konnte ich den S.W.A.T. + Editor verwenden. Hierbei ist es wichtig, dem Modell Wetterinformationen von Wetterstationen hinzuzuf\u00fcgen. Ich habe dem Modell 10 Jahre (1994-2003) Daten zu Temperatur, relativer Luftfeuchtigkeit, Niederschlag, Windgeschwindigkeit und Sonneneinstrahlung hinzugef\u00fcgt. Ein weiterer wichtiger Schritt besteht darin, das Landnutzungsmanagement der landwirtschaftlichen Fl\u00e4chen f\u00fcr den gleichen Zeitraum zu schaffen. Hier ist haupts\u00e4chlich Mais, aber auch Weizen, Gerste, Luzerne und Sonnenblumen sind von Bedeutung. Es ist wichtig zu wissen, wie viel D\u00fcnger und Pestizid verwendet wurden. Mit diesen Informationen habe ich eine theoretische Fruchtfolge in Excel erstellt. Dann habe ich es verwendet, um es in Programmdateien zu erstellen. Wenn dies erledigt ist, kann ich die Programmiersprache R verwenden, um das Modell zu kalibrieren und zu validieren. Dies erfordert die chemischen Daten aus dem V\u00e1licka-Strom nahe dem Punkt, an dem er das Modellgebiet verl\u00e4sst. Wenn die Validierung f\u00fcr beide Modelle abgeschlossen ist, kann ich die Ergebnisse vergleichen und analysieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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