Runoff simulation using SWAT model and SUFI-۲ algorithm (Case study: Shafaroud watershed, Guilan Province, Iran)
محل انتشار: مجله علوم زیستی خاورمیانه، دوره: 14، شماره: 1
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 71
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CJES-14-1_007
تاریخ نمایه سازی: 21 خرداد 1403
چکیده مقاله:
Reliable estimates of runoff are required as a part of the information sets that help watershed managers make informed decisions on water resources planning and management. This study was carried out in Shafaroud watershed located in the north of Iran. In order to achieve the best runoff simulation in the study area, first rainfall data of four stations during ۱۹۹۸ to ۲۰۱۱ were collected and combined with other maps of the study area, such as Digital Elevation Model (DEM), land use and soil as input data in the form ofSoil and Water Assessment Tools (SWAT) model. After running the model, the Sequential Uncertainty Fitting (SUFI-۲) algorithm in SWAT calibration and uncertainty program (SWAT-CUP) were used to evaluate the data uncertainty and the most accurate simulation. The first three years (۱۹۹۸-۲۰۰۰) of rainfall data for warm-up and the next ۷ years (۲۰۰۱-۲۰۰۷) for the calibration and final ۴ years (۲۰۰۸-۲۰۱۱) were used for the validation period. Finally, with multiple simulations, the uncertainty of the parameters was assessed with P-factor, R-factor, and NS coefficients. The results of validation period ( =۰.۸۵, NS=۰.۷۴) confirmed the potential of SUFI-۲ algorithm of SWAT-CUP program for simulating runoff data in the study area.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
E. Taghvaye Salimi
University of Hormozgan
A. Nohegar
University of Tehran
A. Malekian
University of Tehran
M. Hosseini
Soil Conservation and Watershed Management Research Institute Tehran
A. Holisaz
University of Hormozgan
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :