Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Drought monitoring in the Seybouse basin (Algeria) over the last decades

100%

Khezazna A. , Amarchi H. , Derdous O. , Bousakhria F.

|

nr 33

2

Evaluation of potential dam break flood risks of the cascade dams Mexa and Bougous (El Taref, Algeria)

100%

Bouchehed H. , Mihoubi M. K. , Derdous O. , Djemili L.

|

nr 33

3

Assessing soil loss using GIS based RUSLE methodology. Case of the Bou Namoussa watershed – North-East of Algeria

100%

Bouhadeb C. E. , Menani M. R. , Bouguerra H. , Derdous O.

Journal of Water and Land Development

|

2018

|

tom no. 36

27--35

EN

This study aims to estimating annual soil erosion rate and its spatial distribution in the Bou Namoussa watershed located in the North-East of Algeria by applying the revised universal soil loss equation (RUSLE) within a Geographical Information System environment (GIS). The application of the RUSLE model in different natural environments and on every scale takes into account five key factors namely: the rainfall erosivity, the soil erodibility, the steepness and length of slopes, the vegetation cover and the conservation support practices. Each of these factors was generated in GIS as a raster layer, their combination, resulted in the development of a soil loss map indicating an average erosion rate of 7.8 t·ha–1·y–1. The obtained soil loss map was classified into four erosion severity classes; low, moderate, high and very high severity representing respectively 40, 30.48, 22.59 and 6.89% of the total surface. The areas, showing moderate, high and very high erosion rates which represent more than half of the basin area were found generally located in regions having high erodibility soils, steep slopes and low vegetation cover. These areas should be considered as priorities in future erosion control programs in order to decrease the siltation rate in the Cheffia reservoir.

PL

Badania miały na celu oszacowanie rocznego tempa erozji gleb i jego przestrzennego zróżnicowania w zlewni Bou Namoussa w północnowschodniej Algierii z użyciem równania strat glebowych (RUSLE) w ramach systemu GIS. Aplikacja modelu RUSLE w różnych środowiskach naturalnych i w dowolnej skali uwzględnia 5 kluczowych czynników: zdolność erozyjną opadów, podatność gleb na erozję, nachylenie i długość stoków, pokrycie roślinnością i działania ochronne. Każdy z tych czynników został utworzony w GIS w formie warstwy rastrowej. Kombinacja tych warstw umożliwiła opracowanie mapy strat glebowych wskazującej średnie tempo strat równe 7,8 Mg·ha–1·rok–1. Wydzielono 4 klasy natężenia erozji: niskie, umiarkowane, wysokie i bardzo wysokie, reprezentowane odpowiednio na 40, 30,48, 22,59 i 6,89% całkowitej powierzchni. Obszary o umiarkowanym, wysokim i bardzo wysokim tempie erozji gleb pokrywające ponad połowę powierzchni zlewni były zlokalizowane głównie na glebach o wysokiej podatności na erozję, na stromych stokach i na terenach o ubogiej pokrywie roślinnej. Te obszary powinny być traktowane jako priorytetowe w trakcie konstruowania przyszłych programów ochrony przed erozją w celu zmniejszenia tempa zamulania zbiornika Cheffia.

4

Assessing soil lossusing GIS based RUSLE methodology. Case of the Bou Namoussa watershed –North-East of Algeria

100%

Bouhadeb C. E. , Menani M. R. , Bouguerra H. , Derdous O.

|

2018

|

nr 36

5

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

100%

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

|

nr 27

6

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

88%

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

|

nr 29

7

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

88%

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

Journal of Water and Land Development

|

2017

|

tom 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.

8

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

88%

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

Journal of Water and Land Development

|

2016

|

tom 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.