Development of a Water Management Framework for Upper Yamuna River Basin using WEAP
Notice bibliographique
Résumé
Dinesh Kumar1, C. T. Dhanya1, and Saman Razavi21 Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology Delhi, New Delhi-110016, India2 Department of Civil and Geological Engineering, University of Saskatchewan, SaskatoonSK S7N 3H5, CanadaAbstract: The regime of water quantity and quality in Upper Yamuna River Basin (UYRB), a tributary of Yamuna Basin that originates from the Himalayan region, has been affected by anthropogenic activities, climate extremes, and changing climate. The fresh water resources of UYRB is shared by six Indian states through the Memorandum of Agreement-1995. The river supplies domestic and agricultural water for more than 40 million people and 2 billion kg of crop yield per year. The significant increase in population, new hydrological extremes, changing climate, and unsustainable practices are expected to affect the fresh water resource, e-flow and agricultural activities of the basin. Hence, there is a need for a basin scale hydrological model in order to understand the human-water interactions in this basin in terms of both water quantity and quality, and to support the sustainable and economic use of water across the basin. This model needs to accommodate the storage and diversion structures, ecosystem requirements, water import (export) from (to) riparian areas, etc. This study focuses on the development of a framework to manage the water resources of this basin for present and future scenarios using Water Evaluation And Planning (WEAP) model. Quantitative statistics are used to assess the performance of the model, and the results indicate that the model successfully captures the system dynamics well. Nash-Sutcliffe coefficient (calibration/validation) value at Hathikund Barrage and Wazirabad Barrage are 0.84/0.79 and 0.77/0.61, respectively. \soutEven though the model simulates monthly and monsoon flows well, \soutsignificant difference is observed in the non-monsoon flows, especially at Wazirabad Barrage. The model simulates monsoon flows (i.e. peak flows) very well. Though the significant difference is observed in between the simulated and natural flow during the non-monsoon flow (i.e. low flows) in the downstream river gauge stations, especially at Wazirabad station.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».