Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: Beni Haroun

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A study of vegetation cover dynamics using landsat images: case of the beni haroun watershed (Algeria)

Roukia Namous, Abdelaziz Louamri, Khallef Boubaker

Geomatics, Landmanagement and Landscape

2023

no. 4

315--328

Conducting a diachronic study of vegetation cover helps to assess its transformations over a period of time, allowing for a comprehensive assessment of the factors influencing these transformations. The purpose of this research is to analyze the vegetation cover spatio-temporal changes within Beni Haroun watershed, located in the northeast region of Algeria. Based on remote sensing data, two satellite images for the years 2009 and 2020 from Landsat 7 ETM+ and Landsat 8 OLI/TIRS were downloaded. The Normalized Difference Vegetation Index was employed to remotely detect and monitor the changes of the vegetation cover. It was calculated for both chosen dates, and the results were classified into four classes (no vegetation, sparse vegetation, moderate vegetation, dense vegetation), each representing a different vegetation density. The obtained maps showed a regression of the vegetation cover. The NDVI values have decreased from 0.77 in 2009 to 0.58 in 2020. Spatial patterns in the classified NDVI maps illustrated reduced vegetation cover demonstrated by an expansion of the no vegetation class: 35,3479 ha in 2009 and 56,7916 ha in 2020. The final map of the change detection depicted a predominance of the negative change throughout Beni Haroun watershed, in consequence of various controlling factors, including climate and human interventions.

Hydrological modeling using the SWAT model based on two types of data from the watershed of Beni Haroun dam, Algeria

Kateb Zakaria, Bouchelkia Hamid, Benmansour Abdelhalim, Belarbi Fadila

Journal of Water and Land Development

2019

no. 43

76--89

The dam of Beni Haroun is the largest in Algeria, and its transfer structures feed seven provinces (wilayas) in the eastern part of Algeria. Due to its importance in the region, it has now become urgent to study its watershed as well as all the parameters that can influence the water and solid intakes that come into the dam. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model is used to quantify the water yields and identify the vulnerable spots using two scenarios. The first one uses worldwide data (GlobCover and HWSD), and the second one employs remote sensing and digital soil mapping in order to determine the most suitable data to obtain the best results. The SWAT model can be used to reproduce the hydrological cycle within the watershed. Concerning the first scenario, during the calibration period, R2 was found between 0.45 and 0.69, and the Nash–Sutcliffe efficiency (NSE) coefficient was within the interval from 0.63 to 0.80; in the validation period, R2 lied between 0.47 and 0.59, and the NSE coefficient ranged from 0.58 to 0.64. As for the second scenario, during the calibration period, R2 was between 0.60 and 0.66, and the NSE coefficient was between 0.55 and 0.75; however, during the validation period, R2 was in the interval from 0.56 to 0.70, and the NSE coefficient within the range 0.64–0.70. These findings indicate that the data obtained using remote sensing and digital soil mapping provide a better representation of the watershed and give a better hydrological modelling.

Beni Haroun jest największym zbiornikiem zaporowym Algierii zasilającym w wodę siedem prowincji we wschodniej części kraju. Podjęcie badań jego zlewni oraz wszystkich czynników, które wpływają na dostawę wody i zawiesiny do zbiornika, okazało się pilne ze względu na regionalne znaczenie zbiornika. Model SWAT (Soil and Water Assessment Tool) wykorzystano do ilościowego ujęcia natężenia przepływu wody i identyfikacji wrażliwych elementów systemu z użyciem dwóch scenariuszy. W pierwszym wykorzystano dane światowe, w drugim dane z teledetekcji i cyfrowych map glebowych celem ustalenia najbardziej odpowiednich danych do osiągnięcia najlepszych rezultatów. Model SWAT można użyć do odtworzenia cyklu hydrologicznego na obszarze zlewni. Według pierwszego scenariusza podczas kalibracji R2 wynosił od 0,45 do 0,69, a współczynnik efektywności Nasha–Sutcliffa (NSE) mieścił się w przedziale od 0,63 do 0,80. Podczas walidacji R2 zmieniał się od 0,47 do 0,59, a współczynnik NSE od 0,58 do 0,64. Według drugiego scenariusza podczas kalibracji R2 wynosił od 0,60 do 0,66, a współczynnik NSE od 0,55 do 0,75. Podczas walidacji współczynniki mieściły się odpowiednio w granicach od 0,56 do 0,70 i od 0,64 do 0,70. Wyniki wskazują, że dane pozyskane z teledetekcji i cyfrowych map glebowych stanowią lepszą reprezentację zlewni i umożliwiają usprawnienie modelowania hydrologicznego.