Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Journal of Water and Land Development

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: zlewnia Mellah

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Characterization of the climatic drought indices application to the Mellah catchment, North-East of Algeria

Bendjema Lina, Baba-Hamed Kamila, Bouanani Abderrazak

Journal of Water and Land Development

2019

no. 43

28--40

Drought is one of the important phenomena resulting from variability and climate change. It has negative effects on all economic, agricultural and social sectors. The objective of this study is to rapidly detect climate dryness situations on an annual scale at the Mellah catchment (Northeast Algeria) for periods ranging from 31 years through the calculation of: the standardized precipitation index (SPI), the standardized Streamflow index (SSFI), the standardized temperature index (STI). Calculations made it possible to locate periods of drought more precisely by their intensity, duration and frequency, and detect years of breaks using the tests of Pettitt, rang, Lee and Heghinian, Hubert and Buishand. The use of the statistical tests for the rainfall series analyzed show all breaks, the majority of which are in 1996/1997 and 2001/2002. For the temperatures the breaks are situated in 1980/1981.

Susza jest jednym z ważnych zjawisk wywoływanych zmianami klimatu. Wywiera ujemny wpływ na gospodarkę, rolnictwo i społeczeństwo. Celem przedstawionych badań było śledzenie sytuacji suszy klimatycznej w skali roku w zlewni Mellah (północnowschodnia Algieria) w ciągu 31 lat przez obliczenia: standaryzowanego wskaźnika opadu (SPI), standaryzowanego wskaźnika przepływu (SSFI) i standaryzowanego wskaźnika temperatury (STI). Obliczenia z zastosowaniem testów Petitta, rang, Lee i Heghiniana oraz Huberta i Buishanda umożliwiły dokładniejsze ustalenie okresów suszy przez analizę intensywności, czasu trwania i częstotliwości, umożliwiły też wykrycie lat przerw w ciągach suszy. Dzięki testom statystycznym dla serii analizowanych opadów wykazano okresy przerw, głównie w latach 1996/1997 i 2001/2002. Dane temperaturowe wskazywały na okresy przerw w latach 1980/1981.

Using artificial neural network (ANN) for prediction of sediment loads, application to the Mellah catchment, northeast Algeria

Bouzeria H., Ghenim A. N., Khanchoul K.

Journal of Water and Land Development

2017

no. 33

47--55

In this study, we present the performances of the best training algorithm in Multilayer Perceptron (MLP) neural networks for prediction of suspended sediment discharges in Mellah catchment. Time series data of daily suspended sediment discharge and water discharge from the gauging station of Bouchegouf were used for training and testing the networks. A number of statistical parameters, i.e. root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), coefficient of efficiency (CE) and coefficient of determination (R2) were used for performance evaluation of the model. The model produced satisfactory results and showed a very good agreement between the predicted and observed data. The results also showed that the performance of the MLP model was capable to capture the exact pattern of the sediment discharge data in the Mellah catchment.

W niniejszej pracy przedstawiono działanie najlepszego algorytmu sieci neuronowych z użyciem wielowarstwowego perceptronu do przewidywania odpływu zawiesiny ze zlewni rzeki Mellah. Do treningu i testowania sieci użyto serii czasowych dobowego odpływu zawiesiny i odpływu wody z profilu wodowskazowego Bouchegouf. Do oceny działania modelu wykorzystano szereg parametrów statystycznych, takich jak pierwiastek ze średniego błędu kwadratowego, średni błąd bezwzględny, współczynnik wydajności i współczynnik determinacji. Model dawał zadowalające wyniki i wykazywał bardzo dobrą zgodność między obserwowanymi i przewidywanymi danymi. Wyniki świadczą także, że model jest w stanie wychwycić szczegółowy wzorzec odpływu zawiesiny ze zlewni rzeki Mellah.