Modeling Blue and Green Water Resources Availability in an Iranian Data Scarce Watershed Using SWAT
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of the renewable water resources of a watershed is strategic information which is vital for the long term planning of water and food security.In this study, we used a Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model in combination with the sequential uncertainty fitting algorithm (SUFI-2) to simulate the water resource components (blue and green water) in the data scarce Kohnak watershed (in southwest Iran) based on river discharges.The simulation was performed for the period from 1992 to 2009 by considering the first three years as warm up.Due to imperfect incomplete climate data, two solution methods, (1) combining CRU data with observed climate data, and (2) integrating expert knowledge in defining uncertainty parameter ranges in the calibrating period, were used to increase the model accuracy prediction.Sensitivity and uncertainty analyses were also performed to improve the model performance.Simulated water resources components of blue water flow, green water storage, and green water flow were evaluated at the subbasin scale.The results showed that with the applied solution methods, SWAT could satisfactorily predict discharge flows and water resource components in the Kohnak watershed.The spatial variabilities of blue and green waters were a function of the spatial variability of precipitation, soil depth, land cover type and slope.Both the blue and green water flows decreased from upstream to downstream.The green water storage was larger in the middle and lower subbasin.It indicates that these regions have relatively sufficient precipitation and green water resources, which are beneficial for the development of rain fed agriculture.This study showed that in data scarce watersheds, a SWAT model in combination with expert knowledge can be used as a suitable tool for water component prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».