Assessment of the Effect of Climate Change on the Hydrology in Seti Gandaki River Basin : A Case Study of Seti Khola Hydropower Project
Notice bibliographique
Résumé
Climate change poses substantial challenges for the development of hydropower. In this country, there are numerous perennial rivers that are unused. Understanding past, present, and future changes in temperature and precipitation will help to adapt to climate change. Using the RCP4.5 and RCP8.5 scenarios, this study investigates how rainfall, maximum temperature, and minimum temperature have been impacted by climate change in the Seti Gandaki River, Nepal. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) was set up for this study with a calibration period from 2009 to 2015 and a validation period from 2015 to 2018, both with a 3- year warm-up period. Temperature and precipitation projections for the future were obtained from the Canadian Earth System Model Version 2 (CanESM2). Using the Statistical Downscaling Model (SDSM), large-scale atmospheric variables from the National Centre for Environmental Prediction/National Centre for Atmospheric Research reanalysis (NCEP/NCAR) datasets were downscaled for several emission scenarios. Two distinct scenarios, RCP4.5 and RCP8.5 of the CanESM2 model, were applied to observe the change in precipitation, maximum temperature, and minimum temperature for future periods (2022-2040, 2046-2064). In the RCP4.5 and RCP8.5 scenarios for the years 2022–2040, respectively, it was found that precipitation would drop by 3% and 1.07% annually, the maximum temperature would fall by 0.03% and increase by 0.11%, and the minimum temperature would rise by 0.37% and 0.44%. Under the RCP4.5 and RCP8.5 scenarios, respectively, for the years 2046–2064, precipitation would drop by 5.07% and 0.57%, the maximum temperature would increase by 0.08% and 0.21%, and the minimum temperature would also increase by 1.45% and 1.60%. Additionally there has been a noticeable drop in flow.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».