Affordable Access

Access to the full text

Hydrology modelling in Taleghan mountainous watershed using SWAT

Authors
  • Noor, Hamzeh
  • Vafakhah, Mahdi
  • Taheriyoun, Masoud
  • Moghadasi, Mahnoosh
Type
Published Article
Journal
Journal of Water and Land Development
Publisher
Walter de Gruyter GmbH
Publication Date
Mar 01, 2014
Volume
20
Issue
1
Pages
11–18
Identifiers
DOI: 10.2478/jwld-2014-0003
Source
De Gruyter
Keywords
License
Green

Abstract

Słowa kluczowe: autokalibracja, hydrologia śniegu, optymalizacja rojem cząstek PSO, system oceny gleby i wody, zapora Taleghan Górskie regiony Iranu są ważnymi terenami zasilania wód powierzchniowych i podziemnych. Z tego powodu dokładna symulacja procesów hydrologicznych w dużej skali ma znaczenie dla gospodarki zasobami wodnymi i planowania zarządzania zlewnią. Śnieg odgrywa ważną rolę w hydrologii górskich zlewni. Symulacja przepływów w tych zlewniach stanowi więc wyzwanie z powodu nieregularnej rzeźby terenu i skomplikowanych procesów hydrologicznych. W badaniach zastosowano system oceny gleby i wody (SWAT) do modelowania dobowego odpływu z górskiej zlewni Taleghan (800,5 km2) położonej w Iranie na zachód od Teheranu. Większość opadów na obszarze badań stanowi śnieg, dlatego modelowanie dobowego przepływu rzeki jest złożone i obarczone znacznym stopniem niepewności. Optymalizację modelu przeprowadzono metodą roju cząstek (PSO). Zebrano odpowiednie dane wejściowe do symulacji SWAT: cyfrowy model deniwelacji (DEM), dane o użytkowaniu gruntów, typie i właściwościach gleby oraz dane hydrologiczne i klimatyczne. Działanie modelu oceniano zarówno wizualnie, jak i statystycznie. W tym drugim przypadku stwierdzono ścisłą zależność między obserwowanym i symulowanym przepływem wody. Współczynniki determinacji R2 i Nasha-Sutcliffa NS wynosiły odpowiednio 0,80 i 0,78. Wykalibrowany model był najbardziej wrażliwy na parametry topnienia śniegu i CN2. Wyniki badań wykazały, że model SWAT może zapewnić wiarygodne prognozy dobowego przepływu wody w zlewni rzeki Taleghan.

Report this publication

Statistics

Seen <100 times