Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Automatic calibration and sensitivity analysis of DISPRIN model parameters: A case study on Lesti watershed in East Java, Indonesia

100%

Sulianto D. , Bisri M. , Limantara L. M. , Sisinggih D.

|

2018

|

nr 37

2

Model of water economic value optimization based on the land use change

100%

Satyagraha B. , Limantara M. L. , Bisri M. , Undawayanti U.

|

2018

|

nr 36

3

Hydrological drought index based on reservoir capacity – Case study of Batujai dam in Lombok Island, West Nusa Tenggara, Indonesia

100%

Yasa I. W. , Bisri M. , Sholichin M. , Andawayanti U.

|

tom no. 38

155--162

EN

Hydrological drought index analysis has been widely developed and applied for the development of water resources. The island of Lombok, which is largely a dry land, requires a significant hydrological drought index to be sourced from measurable data analysis. This research focused aims to obtain hydrological drought index in Lombok Island using the capacity change of reservoir. The analysis includes reservoir data especially in the event of El-Nino. The main parameters analysed in this work are data homogeneity, decrease line of reservoir volume, increase in the line of reservoir volume, reservoir volume deficit, and hydrological drought index (RDI). The basic equation uses the water balance in the reservoir, which is the inflow–outflow and change of reservoir. The results of the analysis show that in the event of El-Nino, the drought hydrological index indicates different levels depending upon the water level of the reservoir. The criteria for the drought level are as follows: weak RDI = from −0.46 to −0.01 at an reservoir elevation of 90.88 to 92.33 m a.s.l, moderate RDI: from −0.59 to −0.46 at water level of reservoir from 90.27 to 90.88 m a.s.l, sever RDI: from −0.80 to −0.59 at water level of reservoir from 88.83 to 90.27 m a.s.l. and very severe RDI: from −0.89 to −0.80 at water level of water reservoir 87.78–88.83 m a.s.l. The duration of drought was 9 months, i.e., from February to November.

PL

Analiza wskaźnika suszy hydrologicznej ma szerokie zastosowanie w zarządzaniu zasobami wodnymi. Na ubogiej w wodę wyspie Lombok wskaźnik suszy powinien być określany na podstawie analizy mierzalnych danych. Przedstawione w niniejszej pracy badania miały na celu ustalenie wskaźnika dla wyspy z wykorzystaniem zmian pojemności zbiornika. Podstawą analiz były dane o zbiorniku, szczególnie podczas wystąpień El-Niño. Głównymi parametrami analizowanymi w tej pracy były: homogeniczność danych, linia spadku objętości zbiornika, linia wzrostu objętości zbiornika, deficyt objętości zbiornika i wskaźnik suszy hydrologicznej (RDI). Podstawowe równanie ujmuje bilans wody w zbiorniku, tzn. dopływ, odpływ i zmiany objętości. Wyniki analiz wskazują, że w trakcie trwania El-Niño wskaźnik suszy hydrologicznej przyjmował różne wartości w zależności od poziomu wody w zbiorniku. Kryteria natężenia suszy były następujące: słaba susza – RDI od –0,46 do –0,01, gdy poziom wody w zbiorniku wynosił od 90,88 do 92,33 m n.p.m., umiarkowana susza – RDI od –0,59 do –0,46, gdy poziom wody od 90,27 do 90,88 m n.p.m., silna susza – RDI od –0,80 do –0,59, gdy poziom wody od 88,83 do 90,27 m n.p.m. i bardzo silna susza – RDI od –0,89 do –0.80, gdy poziom wody od 87,78 do 88,83 m n.p.m. Susza w trakcie bardzo silnego El-Niño trwała 9 miesięcy od lutego do listopada.

4

Automatic calibration and sensitivity analysis of DISPRIN model parameters: A case study on Lesti watershed in East Java, Indonesia

100%

Sulianto , Bisri M. , Limantara L. M. , Sisinggih D.

Journal of Water and Land Development

|

2018

|

tom no. 37

141--152

EN

The Dee Investigation Simulation Program for Regulating Network (DISPRIN) model consists of eight tanks that are mutually interconnected. It contains 25 parameters involved in the process of transforming rainfall into runoff data. This complexity factor is the appeal to be explored in order to more efficiently. Parameterization process in this research is done by using Differential Evolution (DE) algorithm while parameters sensitivity analysis is done by using Monte Carlo simulation method. Software application models of merging the two concepts are called DISPRIN25-DE model and compiled using code program M-FILE from MATLAB. Results of research on Lesti watershed at the control point Tawangrejeni automatic water level recorder (AWLR) station (319.14 km2) in East Java Indonesia indicate that the model can work effectively for transforming rainfall into runoff data series. Model performance at the calibration stage provide value of NSE = 0.871 and PME = 0.343 while in the validation stage provide value of NSE = 0.823 and PME = 0.180. Good performance in the calibration process indicates that DE algorithm is able to solve problems of global optimization of the equations system with a large number of variables. The results of the sensitivity analysis of 25 parameters showed that 3 parameters have a strong sensitivity level, 7 parameters with a medium level and 15 other parameters showed weak sensitivity level to performance of DISPRIN model.

PL

Model DISPRIN składa się z ośmiu zbiorników wzajemnie ze sobą połączonych. Zawiera 25 parametrów zaangażowanych w proces transformacji danych opadowych w dane odpływu. Ten czynnik złożoności skłania do podjęcia badań celem zwiększenia wydajności. W badaniach prezentowanych w niniejszej pracy proces parametryzacji zrealizowano, stosując algorytm zróżnicowanej ewolucji (DE), podczas gdy analizę czułości przeprowadzono z użyciem metody symulacji Monte Carlo. Modele aplikacji polegające na łączeniu dwóch koncepcji nazywane są DISPRIN25-DE i są kompilowane za pomocą programu M-FILE z MATLAB. Wyniki badań zlewni Lesti (319,14 km2) w punkcie kontrolnym stacji Tawangrejeni z automatycznym pomiarem poziomu wody w prowincji Jawa Wschodnia w Indonezji wskazują, że model może efektywnie działać w celu przekształcenia opadów w serie danych o odpływie. Na etapie kalibracji model dostarczył wartości NSE = 0,871 i PME = 0,343, a na etapie walidacji wartości NSE = 0.823 i PME = 0,180. Dobre rezultaty w procesie kalibracji wskazują, że algorytm DE jest zdolny rozwiązywać problemy globalnej optymalizacji systemu równań z dużą liczbą zmiennych. Wyniki analizy czułości 25 parametrów wykazały, że 3 parametry mają wysoką czułość, 7 – pośrednią, a 15 innych parametrów cechuje niski poziom czułości na zachowanie modelu DISPRIN.

5

Application of the Kineros model for predicting the effect of land use on the surface run-off. Case study in Brantas sub-watershed, Klojen District, Malang City, East Java Province of Indonesia

100%

Bisri M. , Limantara L. M. , Prasetyorini L. M. , Chasanawati L.

|

nr 35

6

Application of the Kineros model for predicting the effect of land use on the surface run-off Case study in Brantas sub-watershed, Klojen District, Malang City, East Java Province of Indonesia

100%

Bisri M. , Limantara L. M. , Prasetyorini L. , Chasanawati D.

Journal of Water and Land Development

|

2017

|

tom no. 35

3--9

EN

This study intended to illustrate the distribution of surface run-off. The methodology was by using Kineros model (kinetic run-off and erosion model). This model is a part of AGWA program which is as the development of ESRI ArcView SIG software that is as a tool for analysing hydrological phenomena in research about watershed simulating the process of infiltration, run-off depth, and erosion in a watershed of small scale such as ≤100 km2. The procedures are as follow: to analyse the run-off depth in Brantas sub-watershed, Klojen District by using Kineros model based on the land use change due to the rainfall simulation with the return period of 2 years, 5 years, 10 years, and 25 years. Results show that the difference of land use affect the surface run-off or there is the correlation between land use and surface run-off depth. The maximum surface run-off depth in the year 2000 was 134.26 mm; in 2005 it was 139.36 mm; and in 2010 it was 142.76 mm. There was no significant difference between Kineros model and observation in field, the relative error was only 9.09%.

PL

Celem badań było przedstawienie rozkładu spływu powierzchniowego za pomocą modelu Kineros (model kinetyki spływu i erozji). Model jest częścią programu AGWA, który stanowi rozwinięcie programu ESRI ArcView SIG, czyli narzędzia do analizowania zjawisk hydrologicznych w badaniach zlewni symulujących procesy infiltracji, spływu powierzchniowego i erozji w małych zlewniach o powierzchni mniejszej niż 100 km2. Procedura obejmowała analizę głębokości spływu w zlewni cząstkowej Brantas, w Dystrykcie Klojen za pomocą modelu Kineros na podstawie zmiany użytkowania ziemi i symulacji opadów z okresem powtarzalności 2, 5, 10 i 25 lat. Wyniki wskazują, że różnice w użytkowaniu ziemi wpływają na spływ powierzchniowy i że istnieje korelacja między użytkowaniem ziemi i głębokością spływu powierzchniowego. Maksymalna głębokość spływu wynosiła 134,26 mm w roku 2000, 139,36 mm w roku 2005 i 142,76 mm w roku 2010.