Modeling
为了更好地了解蛇河上游流域的景观, 并为未来的发展提供信息, infws团队开发了各种模型来代表该地区的许多环境问题, climatic and social processes.
Climate Modeling
上斯内克河流域未来气候条件的不确定性包括更多的降水事件, 冬季积雪减少，区域气温升高. 告知未来情况的发展情况, 研究人员利用Abatzoglou(2013)的网格化地表气象数据集，创建了一个模型，用于预测未来的气候条件，该模型在适当的空间分辨率下整合了一套历史气候强迫。. 未来气候情景可从研究区域到2100年的缩小比例的气候预估输出中获得. infinfws气候建模人员还在评估其他气候模型的可信度，以帮助捕捉地表干旱的各个方面，并帮助确定一套更适合未来条件的模型.
Abatzoglou, J. T. (2013), 用于生态应用和建模的网格化地表气象数据的发展, Int. J. Climatol., 33(1), 121–131, doi:10.1002/joc.3413.
Hydrologic Modeling
infws团队将使用水平衡模型(WBM)来模拟蛇河上游流域地区复杂的水文相互作用和养分流动状况. 该模型将包括国家尺度数据集的组合, including meteorological data, land cover data, population data, 废水处理数据及大坝容量和用途信息. Of all ReFEWS models, this one is the most mature, 最近的工作集中在对模型在不同条件和预测下的敏感性分析上.
Economic Modeling
infws团队将使用计算一般均衡(CGE)模型, 由于它能够整合研究区域的生产信息, households, trade, 政府储蓄、投资与市场均衡, 确定在不同环境下可能产生的经济效益, climatic and social future scenarios.
利用该模型进行了一项试点研究，以量化未来区域气候变化情景下乳制品行业因热应激造成的经济损失. 根据爱达荷州农业部的奶牛数据和缩小的气候数据, 初步结果表明，未来热应激的影响可能会给该地区造成高达1.11亿美元(2015年美元)的经济损失.
ARDI Framework
infws团队正在使用参与者-资源-动态-相互作用(ARDI)建模方法来识别食品的关键元素和组成部分, energy and water systems of the study area. During stakeholder engagement workshops, 使用这一模式使利益攸关方能够确定影响有关地表水和地下水以及农业/牲畜副产品的使用或管理决策的直接和间接行为者. 他们还发现了推动该地区粮食变化的重要动力和过程, energy and water systems. 使用这一模型有助于infws小组调整他们对该区域系统内重要组成部分的看法, 并为其他模型的发展提供了信息, including the Agent Based Model.
Joint Stressor Analysis
在上蛇河流域(USRB)进行联合压力源分析(JSA)的框架已经开发出来，作为从该项目中创建多学科产品的工具. 新罕布什尔大学的infws团队成员已经编写了软件组件来促进这个过程. Using the USRB as a geospatial platform, 通过输入与该地区土地管理复杂系统相互作用相关的可能威胁指数，JSA框架可以开发潜在威胁的空间表示, water use, water regulations, waste reuse and energy. 这个框架提供了一个工具来探索系统对这些不同指数的可能反应. 已编制了一份可能的威胁指数的初步清单，下一步包括根据利益攸关方的意见和情景创建对清单进行修改.
