Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Mapping erosion prone areas in the Bouhamdane watershed (Algeria) using the Revised Universal Soil Loss Equation through GIS

Bouguerra H., Bouanani A., Khanchoul K., Derdous O., Tachi S. E.

Journal of Water and Land Development

|

2017

|

no. 32

13--23

EN

Soil erosion by water is a major problem that the Northern part of Algeria witnesses nowadays; it reduces: the productivity of agricultural areas due to the loss of lands, and leads to the loss of storage capacity in reservoirs, the deterioration of water quality etc. The aim of this study is to evaluate the soil losses due to water erosion, and to identify the sectors which are potentially sensitive to water erosion in the Bouhamdane watershed, that is located in the northeastern part of Algeria. To this end, the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) was used. The application of this equation takes into account five parameters, namely the rainfall erosivity, topography, soil erodibility, vegetative cover and erosion control practices. The product of these parameters under GIS using the RUSLE mathematical equation has enabled evaluating an annual average erosion rate for the Bouhamdane watershed of 11.18 t∙ha–1∙y–1. Based on the estimates of soil loss in each grid cell, a soil erosion risk map with five risk classes was elaborated. The spatial distribution of risk classes was 16% very low, 41% low, 28% moderate, 12% high and 3% very high. Most areas showing high and very high erosion risk occurred in the lower Bouhamdane watershed around Hammam Debagh dam. These areas require adequate erosion control practices to be implemented on a priority basis in order to conserve soil resources and reduce siltation in the reservoir.

PL

Erozja wodna gleb jest głównym problemem, którego obecnie doświadcza północna Algieria. Z powodu strat gleby w wyniku erozji zmniejsza się produktywność obszarów rolniczych. Erozja gleb prowadzi również do zmniejszenia pojemności retencyjnej zbiorników wodnych, pogorszenia jakości wody itp. Celem przedstawionych badań była ocena strat gleby spowodowanych erozją i identyfikacja obszarów potencjalnie zagrożonych erozją w zlewni Bouhamdane zlokalizowanej w północno-wschodniej Algierii. W tym celu wykorzystano równanie strat gleby RUSLE. W równaniu wykorzystuje się pięć parametrów: erozję spowodowaną opadami, topografię, erozyjność gleb, pokrywę roślinną i działania zapobiegające erozji. Na podstawie wyników obliczeń za pomocą tego równania i z wykorzystaniem GIS oszacowano średnią roczną wielkość erozji w zlewni Bouhamdane na poziomie 11,18 t∙ha–1∙y–1. W każdej jednostce sieci pomiarowej sporządzono mapę ryzyka erozji, stosując pięć klas ryzyka, 16% ziem mieściło się w klasie bardzo niskiego ryzyka, 41% w klasie niskiego, 28% w klasie umiarkowanego, 12% w klasie wysokiego i 3% w klasie bardzo wysokiego ryzyka. Większość obszaru mieszczącego się w klasach wysokiego i bardzo wysokiego ryzyka to dolne partie zlewni Bouhamdane w okolicach zapory Hammam Debagh. Te obszary wymagają priorytetowego wdrożenia działań zapobiegających erozji w celu zachowania zasobów glebowych i zmniejszenia zamulania zbiornika.

2

Forecasting suspended sediment load using regularized neural network: Case study of the Isser River (Algeria)

Tachi S. E., Ouerdachi L., Remaoun M., Derdous O., Boutaghane H.

Journal of Water and Land Development

|

2016

|

no. 29

75--81

EN

In the management of water resources in different hydro-systems it is important to evaluate and predict the sediment load in rivers. It is difficult to obtain an effective and fast estimation of sediment load by artificial neural network without avoiding over-fitting of the training data. The present paper comprises the comparison of a multi-layer perception network once with non-regularized network and the other with regularized network using the Early Stopping technique to estimate and forecast suspended sediment load in the Isser River, upstream of Beni Amran reservoir, northern Algeria. The study was carried out on daily sediment discharge and water discharge data of 30 years (1971–2001). The results of the Back Propagation based models were evaluated in terms of the coefficient of determination (R2) and the root mean square error (RMSE). Results of the comparison indicate that the regularizing ANN using the Early Stopping technique to avoid over-fitting performs better than non-regularized networks, and show that the overtraining in the back propagation occurs because of the complexity of the data introduced to the network.

PL

Ocena i przewidywanie ładunku zawiesiny w rzekach są istotne w zarządzaniu zasobami wodnymi w różnych hydrosystemach. Trudno jest uzyskać efektywne i szybkie oszacowanie ładunku zawiesiny za pomocą sztucznych sieci neuronowych bez uniknięcia przepełnienia danymi. W niniejszej pracy porównano wyniki zastosowania wielowarstwowej sieci w dwóch wariantach – sieci nieregularyzowanej i sieci regularyzowanej z użyciem techniki Early Stopping do oceny i prognozowanie ładunku zawiesiny w rzece Isser powyżej zbiornika Beni Amran w północnej Algierii. Badania bazowały na notowaniach dobowego odpływu zawiesiny i danych dotyczących odpływu wody w ciągu 30 lat (1971–2001). Wyniki modeli opartych na metodzie wstecznej propagacji oceniono za pomocą współczynnika determinacji (R2) i pierwiastka ze średniego błędu kwadratowego. Porównanie wyników dowodzi, że sieć neuronowa regularyzowana przy pomocy techniki Early Stopping celem uniknięcia przeładowania sprawdza się lepiej niż sieć nieregularyzowana. Wyniki wskazują, że przeładowanie wstecznej propagacji ma miejsce z powodu złożoności danych wprowadzonych do sieci.

3

A GIS based approach for the prediction of the dam break flood hazard – A case study of Zardezas reservoir “Skikda, Algeria”

Derdous O., Djemili L., Bouchened H., Tachi S. E.

Journal of Water and Land Development

|

2015

|

no. 27

15--20

EN

The construction of dams in rivers can offer many advantages, however the consequences resulting from their failure could result in major damage, including loss of life and property destruction. To mitigate the threats of dam break it is essential to appreciate the characteristics of the potential flood in realistic manner. In this study an approach based on the integration of hydraulic modelling and GIS has been used to assess the risks resulting from a potential failure of Zardezas dam, a concrete dam located in Skikda, in the North East of Algeria. HEC- -GeoRAS within GIS was used to extract geometric information from a digital elevation model and then imported into HEC-RAS. Flow simulation of the dam break was performed using HEC-RAS and results were mapped using the GIS. Finally, a flood hazard map based on water depth and flow velocity maps was created in GIS environment. According to this map the potential failure of Zardezas dam will place a large number in people in danger. The present study has shown that Application of Geographical Information System (GIS) techniques in integration with hydraulic modelling can significantly reduce the time and the resources required to forecast potential dam break flood hazard which can play a crucial role in improving both flood disaster management and land use planning downstream of dams.

PL

Budowa zapór na rzekach może przynosić wiele korzyści, jednakże ich przerwanie może skutkować poważnymi stratami, włączając w to utratę życia czy zniszczenie mienia. Aby zmniejszyć zagrożenia wynikające z przerwania tamy, należy uwzględnić charakterystykę prawdopodobnej powodzi w sposób realistyczny. W przedstawionej pracy zastosowano podejście polegające na zintegrowaniu modelowania hydraulicznego z GIS w celu oceny ryzyka potencjalnego zniszczenia betonowej zapory Zardezas zlokalizowanej w Skikda w północno-wschodniej Algierii. Do uzyskania danych geometrycznych z cyfrowego modelu wysokości użyto HEC-GeoRAS pracującego w GIS. Dane te następnie wprowadzono do HEC-RAS. Symulacje przepływu po przerwaniu zapory przeprowadzono z użyciem HEC-RAS, a wyniki przedstawiono w postaci mapy z użyciem GIS. Na koniec utworzono w środowisku GIS mapę ryzyka powodziowego na podstawie danych o głębokości wody i prędkości przepływu. Według tej mapy, potencjalne przerwanie zapory Zardezas stworzy zagrożenie dla znacznej liczby ludności. Badania wykazały, że zastosowanie technik GIS w połączeniu z modelowaniem hydraulicznym może znacząco zmniejszyć czas i ograniczyć zasoby niezbędne do prognozowania zagrożenia powodzią po przerwaniu tamy. Uzyskane wyniki mogą pełnić ważną rolę w zarządzaniu ryzykiem powodziowym i w planowaniu przestrzennym terenów położonych poniżej zapory.