Using SWAT Model to Determine Runoff, Sediment Yield and Nitrate Loss in Gorganrood Watershed, Iran
محل انتشار: فصلنامه اکوپرشیا، دوره: 4، شماره: 2
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 101
فایل این مقاله در 19 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_ECOPER-4-2_003
تاریخ نمایه سازی: 2 دی 1403
چکیده مقاله:
The adequacy of the SWAT model in the estimation of runoff, sediment yield and nitrate loss in the Gorganrood watershed was tested, using the existing spatial database as the primary data. The model was then executed for a ۳۱-years’ time period. In combination with the SWAT model, the Sequential Uncertainty Fitting Program (SWAT-CUP and SUFI-۲) was added used to calibrate and validate a hydrologic model of the watershed. The obtained values at ۱۴ stations were between ۰.۴۸ to ۰.۸۳ for NS and ۰.۵۸ to ۰.۹۰ for R۲, respectively. The results showed that nitrate loss was higher in cultivated lands, and in the loess deposits. The maximum amounts of runoff and sediment yield were largely produced in steep areas of the watershed, where dry farming was practiced. In general, the results showed that SWAT could be a proper tool for simulating runoff, sediment yield and nitrate loss into the river.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Samane Mahzari
Former M.Sc Student, Department of Soil Science, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources. Gorgan, Iran
Farshad Kiani
Assistant Professor, Department of Soil Science, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources. Gorgan, Iran
Mojgansadat Azimi
Assistant Professor, Departmentof Range and Watershed Management, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Gorgan, Iran
Farhad Khormali
Professor, Department of Soil Science, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources. Gorgan, Iran
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 :