Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  hydrogram jednostkowy
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Accurate modeling of groundwater level (GWL) is a critical and challenging issue in water resources management. The GWL fuctuations rely on many nonlinear hydrological variables and uncertain factors. Therefore, it is important to use an approach that can reduce the parameters involved in the modeling process and minimize the associated errors. This study presents a novel approach for time series structural analysis, multi-step preprocessing, and GWL modeling. In this study, we identifed the time series deterministic and stochastic terms by employing a one-, two-, and three-step preprocessing techniques (a combination of trend analysis, standardization, spectral analysis, diferencing, and normalization techniques). The application of this approach is tested on the GWL dataset of the Kermanshah plains located in the northwest region of Iran, using monthly observations of 60 piezometric stations from September 1991 to August 2017. By removing the dominant nonstationary factors of the GWL data, a linear model with one autoregressive and one seasonal moving average parameter, detrending, and consecutive non-seasonal and seasonal diferencing were created. The quantitative assessment of this model indicates the high performance in GWL forecasting with the coefcient of determination (R2 ) 0.94, scatter index (SI) 0.0004, mean absolute percentage error (MAPE) 0.0003, root mean squared relative error (RMSRE) 0.0004, and corrected Akaike’s information criterion (AICc) 151. Moreover, the uncertainty and accuracy of the proposed linear-based method are compared with two conventional nonlinear methods, including multilayer perceptron artifcial neural network (MLP-ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS). The uncertainty of the proposed method in this study was±0.105 compared to±0.114 and±0.126 for the best results of the ANN and the ANFIS models, respectively.
EN
Comparison of quality of Snyder’s model for determination flood waves was examination in this work. Model parameters were calibrated based on objective functions: percentage error in peak flow (PEPF), percentage error in volume (PEV), peak-weighted root mean square error (PWRMSE), sum of absolute residuals (SAR) and sum of squared residuals (SSR). Quality of model was calculating by Nash-Sutcliffe efficiency coefficient E. Additionally sensitivity of a model was characterized by its flexibility. The analyses were performed in the watershed of Grabinka. It has been found that the use PWRMSE as the objective function allows to obtain the best quality results of simulation. Furthermore, Snyder’s model is flexible to the change of Cp coefficient.
PL
W pracy porównano efektywność modelu Snydera w opisie wezbrań opadowych, którego parametry szacowano za pomocą różnych funkcji celu: procentowego błędu przepływu w kulminacji – PEPF, procentowego błędu objętości fali – PEV, ważonych średnich kwadratów błędu – PWRMSE, absolutnych sum reszt – SER i sum kwadratów reszt – SSR. Jakość modelu oceniono za pomocą współczynnika efektywności Nash– Sutcliffe’a. Dodatkowo zbadano wpływ zmiany wartości parametrów na wielkości przepływu uzyskane z modelu za pomocą współczynnika elastyczności. Analizy prowadzono w zlewni rzeki Grabinki. Stwierdzono, że zastosowanie PWRMSE jako funkcji celu umożliwia na uzyskanie najlepszej zgodności wyników z modelu z przepływami obserwowanymi. Ponadto model Snydera jest wrażliwy na zmiany parametru Cp, który może być utożsamiany z retencyjnością zlewni.
PL
W artykule przedstawiono porównanie wyników symulacji obliczeniowych metody wyznaczania wezbrań hipotetycznych w zlewniach niekontrolowanych opracowanej w Zakładzie Hydrologii Politechniki Krakowskiej z wynikami uzyskanymi dla danych rzeczywistych w przekrojach wodowskazowych z zastosowaniem metody opracowanej w Instytucie Inżynierii i Gospodarki Wodnej Politechniki Krakowskiej. Analizy dokonano dla trzech zlewni kontrolowanych: Prądnika, Żabniczanki oraz Żylicy.
EN
This paper presents comparison of hypothetical flood wave simulation method for ungauged catchments developed at Division of Hydrology, Cracow University of Technology, with results calculated for measured data in gauged cross-sections using method developed at Institute of Water Engineering and Water Management, Cracow University of Technology. Three gauged catchments were analysed: Prądnik, Żabniczanka and Żylica.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.