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Enregistrement W2485996922

Hydrological Analysis of Tekeze Hydropower System in the Current and Future Climate

2015· dissertation· en· W2485996922 sur OpenAlexaboutno aff
Abebe Girmay Adera

Notice bibliographique

RevueBIBSYS Brage (BIBSYS (Norway)) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurrent (fluid)HydropowerClimate changeEnvironmental scienceWater resource managementGeographyClimatologyHydrology (agriculture)Environmental resource managementGeologyEngineeringOceanographyGeotechnical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is expected to intensify the already high hydrological variability and energy production in various regions of the world. This research work investigates the runoff and energy production in the current and future climate for Tekeze hydropower system located in the northern part of Ethiopia. A catchment named Embamadre watershed was delineated and has an area of 44,845km2. The rainfall - runoff model (i.e. HBV) and energy production program (i.e. nMAG) were used to generate runoff and production series for the current situation and future climate. The climate data were downscaled to the target catchment using the CORDEX RCM data for the region from Canadian Center for Climate Modelling and Analysis. The mean monthly change computed from the downscaled climate data in both Rcp45 and Rcp85 scenarios showed an increase of precipitation and temperature for the future time (2041 to 2100). Exceptional results showed by Rcp45 and Rcp85 scenarios that both October and December which are the dry months in Ethiopia will have higher mean monthly rainfall than other months in the future time. Besides, Rcp45 scenario showed that rainfall during the future time (2041 - 2100) in July which is the summer month will decrease. This change was applied to the observed precipitation and temperature data to assess the runoff and energy production series using "delta change approach" and "rainy days" scenario application methods. Since the delta change approach applied the mean monthly change factor without considering the dry days, the second method named "rainy days" was found better. The downscaled RCM data was tested on calibration and direct simulations and found that it will not reproduce the observed results. On the other hand, the energy production for the future time showed an increase in annual energy production. However, this increase is not very high and it was found that the spill during the summer months mainly August and September was very high. As a result using reservoir rule curve as operational strategy which implies making empty the reservoir during the dry period and capturing this spill during the summer period will increase the energy production significantly. To sum up, the climate change will affect the runoff and energy production of Tekeze hydropower.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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