Estimate of Long-Term Water Availability for a Reservoir in Texas Using a Markov Chain Monte Carlo Method with Paleo Drought and Trend Consideration
Notice bibliographique
Résumé
How much water supply can come from a reservoir in Texas in 2030, 2040, 2050, 2060, 2070, and 2080? This is a key question that must be answered in the water planning process in Texas. Current regional water planning rules require regional water planning groups (RWPGs) to use reservoir firm yield, which is the maximum annual diversion from a reservoir at 100% reliability during a repeat of the drought-of-record. Firm yield is traditionally simulated using the Texas Commission on Environmental Quality (TCEQ) water availability model (WAM) Run 3 as an estimate of future water availability, while also considering the effect of future sedimentation within a reservoir. However, most of the TCEQ WAMs use hydrologic input extending from the 1940s to the 1990s, with only a few basins having records extended to recent years. Therefore, there is a need for longer simulations that can cover a range of possible hydrologic scenarios. In this study, we analyze long-term firm yield for Lake Meredith located in the Canadian River Basin. Using a reconstructed Palmer Drought Severity Index (PDSI) data set (extending from 1400 to 2003), we assessed critical drought periods and selected a 14-year drought (with a 600-year recurrence interval) as a potential new benchmark drought for the Lake Meredith watershed. We applied Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods to generate a synthetic hydrologic data set (10,000 series) for the future period (from 2019 through 2080) using lag-1 annual drought transitional probabilities generated from, and incorporating the long-term trend in, the naturalized flows upstream of Lake Meredith for the period 1940 through 2018. Net annual reservoir evaporation that corresponds to the annual naturalized flow, projected reservoir capacity, and volume-area rating curves for each planning decade are input to the TCEQ’s Canadian River Basin WAM to simulate 10,000 series of future reservoir firm yield for each decade. Based on the 14-year benchmark drought-of-record, and a 90% exceedance probability, we find that future water availability from Lake Meredith decreases over the planning decades, with about 15 million cubic meters per year in 2030 reducing to about 0.9 million cubic meters per year in 2080. These results indicate an increase in drought risk exposure for the Lake Meredith watershed, given the occurrence of a drought worse than the observed 2010s drought-of-record. The findings could inform a water supply risk tolerance assessment by local water user groups and water planners in the Canadian River Basin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».