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Analyse de sensibilité du modèle de ruissellement par le SWAT
Details
La détermination du ruissellement fluvial est essentielle dans la conception et la construction de la plupart des structures hydrauliques, y compris les barrages. Dans les rivières sans stations de mesure, les modèles hydrauliques peuvent être utilisés pour l'estimation des données.Le SWAT est l'un des modèles numériques les plus utilisés.Dans ce modèle, des données météorologiques influentes comme les précipitations, la température,la vitesse du vent,le rayonnement solaire et l'humidité relative ainsi que des données sur les bassins versants, y compris le numéro de la courbe et le coefficient de rugosité,sont nécessaires pour calculer le ruissellement des bassins versants.Le manque de stations météorologiques dans certains bassins versants augmente le risque que les données enregistrées dans une station ne représentent pas l'ensemble du bassin versant. Par conséquent, il convient de déterminer l'erreur d'estimation du ruissellement. Cette recherche évalue la sensibilité de l'estimation du ruissellement fluvial aux variations des paramètres météorologiques tels que les précipitations, le rayonnement solaire,le vent,l'humidité et la température en utilisant le modèle numérique SWAT.
Autorentext
Dr. Kaveh Ostad-Ali-Askari, Ph.D. de Engenharia Civil, Departamento de Engenharia Civil, Najafabad Branch, Universidade Islâmica Azad, Najafabad, Irão. Ele colabora como membro do Conselho Editorial em mais de 25 Revistas e como revisor em mais de 10 Revistas. Contribuiu para mais de 350 publicações em revistas, livros e artigos técnicos.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- Sprache Französisch
- Autor Kaveh Ostad-Ali-Askari , Mohsen Ghane , Shahide Dehghan
- Titel Analyse de sensibilité du modèle de ruissellement par le SWAT
- Veröffentlichung 04.03.2020
- ISBN 613955604X
- Format Kartonierter Einband
- EAN 9786139556045
- Jahr 2020
- Größe H220mm x B150mm x T8mm
- Gewicht 215g
- Herausgeber Éditions universitaires européennes
- Anzahl Seiten 132
- GTIN 09786139556045