Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Many countries, including Indonesia, face severe water scarcity and groundwater depletion. Monitoring and evaluation of water resources need to be done. In addition, it is also necessary to improve the method of calculating water, which was initially based on a biophysical approach, replaced by a socio-ecological approach. Water yields were estimated using the Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs (InVEST) model. The Ordinary Least Square (OLS) and geographic weighted regression (GWR) methods were used to identify and analyze socio-ecological variables for changes in water yields. The purpose of this study was: (1) to analyze the spatial and temporal changes in water yield from 2000 to 2018 in the Citarum River Basin Unit (Citarum RBU) using the InVEST model, and (2) to identify socio-ecological variables as driving factors for changes in water yields using the OLS and GWR methods. The findings revealed the overall annual water yield decreased from 16.64 billion m3 year-1 in the year 2000 to 12.16 billion m3 year-1 in 2018; it was about 4.48 billion m3 (26.91%). The socio-ecological variables in water yields in the Citarum RBU show that climate and socio-economic characteristics contributed 6% and 44%, respectively. Land use/Land cover (LU/LC) and land configuration contribution fell by 20% and 40%, respectively.The main factors underlying the recent changes in water yields include average rainfall, pure dry agriculture, and bare land at 28.53%, 27.73%, and 15.08% for the biophysical model, while 30.28%, 23.77%, and 10.24% for the socio-ecological model, respectively. However, the social-ecological model demonstrated an increase in the contribution rate of climate and socio-economic factors and vice versa for the land use and landscape contribution rate. This circumstance demonstrates that the socio-ecological model is more comprehensive than the biophysical one for evaluating water scarcity.
EN
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.
PL
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.
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.