Hydrological Modeling with Respect to Impact of Land-Use and Land-Cover Change on the Runoff Dynamics in Godavari River Basin Using the HEC-HMS Model
Notice bibliographique
Résumé
Hydrological modeling and the hydrological response to land-use/land-cover changes induced by human activities have gained enormous research interest over the last few decades. The study presented here analyzes the spatial and qualitative changes in the rainfall–runoff that have resulted from the land-cover changes between 1985–2014 in the Godavari River Basin using the Hydrologic Engineering Centre-Hydrologic Modeling System(HEC-HMS) model and remote sensing—GIS (geographic information system) techniques. The purpose of this paper is to analyze the dynamics of land-use/land-cover (LULC) changes for the years 1985, 1995, 2005, and 2014 for the Godavari Basin. The findings reveal an increase of 0.64% of built-up land, a decrease of 0.92% in shrubland, and an increase of 0.56% in waterbodies between 1985–2014. The LULC change detection results between the years 1985–2014 indicated a drastic change in the cropland, forest, built-up land, and water bodies among all of the other classes. The urbanization and agricultural activities are the major reasons for the increase of cropland, built-up land, and water bodies, at the expense of decreases in shrubland and forest. The study had an overall classification accuracy of 92% and an overall Kappa coefficient of 0.9. The HEC-HMS model is used to simulate the hydrology of the Godavari Basin. The analyses carried out were mainly focussed on the impact of LULC changes on the streamflow pattern. The surface runoff was simulated for the year 2014 to quantify the changes that have taken place due to changes in LULC. The observed and the simulated peak streamflow was found to be the same i.e., 56,780 m3/s on 9 September 2014. In the validation part, the linear regression method was used to correlate the observed and simulated streamflow data at the prominent gauge station of the Badrachalam outlet for the Godavari River Basin and give a correlation coefficient value of 0.83. It was found that the HEC-HMS model is compatible and works better for the rainfall–runoff modeling, as it takes into account the various parameters that are influencing the process. The hydrological modeling that was carried out using the HEC-HMS model has brought out the significant impact of LULCC on rainfall–runoff at the Pranhita sub-basinscale, indicating the model’s ability to successfully accommodate all of the environmental and landscape variables. The study indicates that deforestation at the cost of urbanization and cropland expansions leads to decreases in the overall evapotranspiration (ET) and infiltration, with an increase in runoff. The results of the study show that the integration of remote sensing, GIS, and the hydrological model (HEC-HMS) can solve hydrological problems in a river basin.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».