Investigating Parameters of Geomorphic Direct Runoff Hydrograph Models


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Formulation of rainfall runoff models and identification of their parameters is difficult step especially for catchments having scanty or no data. Parameters of geomorphic instantaneous unit hydrograph (GIUH) models have been investigated in this research. Recorded data of Shahpur Dam Catchment, Pakistan was used for developing direct runoff hydrograph model. Satellite imageries of the catchment were processed using ArcGIS 10.1 to estimate geomorphologic parameters. The rainfall and runoff data for 10 events was collected from Meteorological Department Lahore and from Small Dam Organization, Rawalpindi, Pakistan. Rainfall data was analyzed and excess rainfall was estimated using Percent Runoff Method. Using estimated geomorphologic parameters the ordinates of GIUH- Nash Model were obtained by standard equations of Nash instantaneous unit hydrograph (IUH). These ordinates of Nash-IUH, were converted into the ordinates of direct runoff hydrographs through their convolution with the excess rainfall. The results of model were evaluated on the basis of their deviation from the observed runoff data. Statistical parameter Nash-Sutcliffe Coefficient and percent error between observed and simulated direct runoff were used for this purpose. The impact of using digital elevation models (DEM) of two different resolutions; 30 and 90 m, was then investigated. It is observed that the geomorphic parameters are affected due to DEM’s resolution. Hence the resolution of DEM impacts the direct runoff as well.

Об авторах

A. Ghumman

Department of Civil Engineering, College of Engineering, Qassim University; Department of Civil Engineering, University of Engineering and Technology

Автор, ответственный за переписку.
Email: abdul.razzaq@uettaxila.edu.pk
Саудовская Аравия, Buraydah, 51452; Taxila, 47050

Y. Ghazaw

Department of Civil Engineering, College of Engineering, Qassim University; Irrigation and Hydraulic Department, Faculty of Engineering, Alexandria University

Автор, ответственный за переписку.
Email: ghazaw@qec.edu.sa
Саудовская Аравия, Buraydah, 51452; Alexandria

R. Abdel-Maguid

Department of Civil Engineering, College of Engineering, Qassim University; Faculty of Engineering, Fayoum University

Автор, ответственный за переписку.
Email: drramadan@qec.edu.sa
Саудовская Аравия, Buraydah, 51452; Al Fayoum

A. Zafar

Department of Civil Engineering, University of Engineering and Technology

Email: drramadan@qec.edu.sa
Пакистан, Taxila, 47050

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».