Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Clarifcation of issues and long-duration hydrologic simulation SCS-CN-based proxy modelling

Tytuł:
Clarifcation of issues and long-duration hydrologic simulation SCS-CN-based proxy modelling
Autorzy:
Aragaw, Henok Mekonnen
Mishra, Surendra Kumar
Data publikacji:
2022
Słowa kluczowe:
retention
SCS-CN method
long-duration simulation
curve number
initial abstraction
retencja
metoda SCS-CN
symulacja długotrwała
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The aims of this paper are to (I) clarify some issues related to the popular rainfall–runoff SCS-CN (Soil Conservation Service Curve Number) methodology and (II) propose enhanced SCS-CN inspired models for simulation of long-duration (viz., bimonthly, monthly, seasonally, and annually) rainfall-generated runoff and compares its performance with the existing SCS-CN models and Mishra and Singh 1999 model. Issues of SCS-CN are: (a) both C (runoff coefficient) and CN (curve number) with P (rainfall) in contrast to that exhibited by field data, (b) F (infiltration) with Q (direct runoff), (c) Ia (initial abstraction) with S (potential maximum retention), and (d) CN that is also taken as an index of runoff potential. The performance of the proposed SCS-CN inspired models (M3-M8), the existing SCS-CN models (M1 and M2), Mishra and Singh 1999 model (M9), and a special case of M9 that hypothesizes that initial abstraction coefficient (λ)=0 (M10) are tested using rainfall–runoff data of four different agro-climatic river basins in Ethiopia. The performance of the models is evaluated using three statistical criteria involving NSE, RSR, and PBIAS. The resulting high NSE values and lowest RSR and PBIAS for the proposed models reveal that proposed models performed better to different (majority) duration datasets than the existing models. Similarly, the proposed models, when employed to the observed datasets of different timescales, performed satisfactorily in both calibration and validation for all watersheds, underlining the efficacy of the proposed models in field applications.
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies