Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Predicted small catchment responses to heavy rainfalls with SEGMO and two sets of model parameters

Tytuł:
Predicted small catchment responses to heavy rainfalls with SEGMO and two sets of model parameters
Przewidywane reakcje zlewni rzecznej na wysokie opady przy wykorzystaniu modelu SEGMO z dwoma zbiorami parametrów
Autorzy:
Krajewski, A.
Lee, H.
Hejduk, L.
Banasik, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/81567.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Źródło:
Annals of Warsaw University of Life Sciences - SGGW. Land Reclamation; 2014, 46, 3
0208-5771
Język:
angielski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The study tests the ability of hydrological part of SEGMO (SedimentGraph Model), i.e. lumped parametric rainfall-runoff procedure of SEGMO to simulate design storm runoff in a Korean catchment. The aim of the investigation is to predict responses of small catchment of the Jeungpyeong river, located in central part of South Korea, with the area of 133.6 km2, to 100-year rainfall events, applying SEGMO and using two parallel approaches for model parameter estimation. The first approach is based on catchment characteristics and USDA-SCS procedures, which is suitable for ungauged basins, and the other one is based on rainfall-runoff measurements. The way of estimation of model parameters has been demonstrated. Finally, the model outputs are compared. The difference in largest peak discharges obtained from SEGMO with the two sets of model parameters, i.e. when estimated on the base of catchment characteristics and USDA-SCS procedures, and on the base of rainfall-runoff measurements were relatively small, approaching 37%. This investigation can be seen as checking the uncertainties in model parameter estimation and their influence on flood flows.

Powodzie powodują straty społeczne, środowiskowe oraz ekonomiczne. Ryzyko związane z wystąpieniem powodzi wzrasta wraz z obserwowanymi zmianami klimatu i dotyczy coraz szerszego kręgu mieszkańców globu. W związku z tym, politycy, planiści i projektanci potrzebują informacji o skali zjawiska, które może wystąpić. Informacja ta musi być jednocześnie jak najbardziej wiarygodna. W zlewniach obserwowanych hydrologicznie istnieje możliwość zastosowania metod statystycznych w celu oszacowania przepływów maksymalnych prawdopodobnych. Alternatywą w małych zlewniach, gdzie zwykle brak wieloletnich danych pomiarowych, a które są również bardziej podatne na zmiany wpływające na ich reakcje, jest stosowanie modeli opad – odpływ. W pracy przedstawiono zastosowanie modelu SEGMO do wyznaczenia reakcji rolniczo- leśnej zlewni Jeungpyeong, o powierzchni około 134 km2, położonej w centralnej części Korei Południowej na opad prawdopodobny o p = 1% i różnym czasie trwania. Obliczenia wykonano w dwóch wariantach, określając parametry modelu: (1) na podstawie charakterystyki zlewni (jak dla zlewni nieobserwowanej) oraz (2) na podstawie pomiarów opad–odpływ. Przeprowadzone badania potwierdziły użyteczność modelu do symulacji reakcji zlewni na opady maksymalne, wysoką zgodność parametru CN wyznaczania opadu efektywnego, ustalonego jako wartość tablicową z wartości z danych pomiarowych, oraz dobrą zgodność wyników (maksymalnych przepływów) uzyskanych z zastosowania dwóch ww. sposobów ustalenia parametrów modelu. Wskazano na istotne elementy dalszych badań.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies