logo
calendar13 Noyabr 2024
view22
Основной язык:Узбекский

ГИДРАВЛИЧЕСКОЕ И ГИДРОЛОГИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ФОРМИРОВАНИЯ ПОТОКА У ИСТОЧНИКА В ИРРИГАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ С ПОМОЩЬЮ МОДЕЛИ HBV-LIGHT

Область науки:
pdf

67347859ab98c.pdf

PDF

Наука инновационое развитие

Наука инновационое развитие

Опубликовать статьюsee more

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
В настоящее время компьютерные технологии и программы для моделирования не обошли сферу водного хозяйства. Программа HBV-light (Hydrologiska Byrans Vattenavdelning) является одной из моделей, используемых сегодня во всём мире в сфере гидравлики и гидрологии. В данной статье с помощью модели HBV-light оценены роль и влияние природных условий (температуры, ветра, почвы) на генерацию потока. В программу были включены метеорологические данные Джизакской области за период с 26 апреля 2021 года по 21 сентября 2023 года и оценено их влияние на формирование потока. По метеорологическим данным получены средние, максимальные и минимальные показатели температуры, влажности воздуха, скорости ветра, испарения, солнечной радиации и суточных изменений осадков за три года. В результате выявлено, что количество воды увеличивалось при повышении средней температуры и уменьшалось при понижении температуры воздуха, а влияние осадков уменьшалось при повышении температуры и увеличивалось при понижении температуры. Структура почвы также оказывала влияние на образование потока, то есть структура почвы, её механический состав варьировались в зависимости от характера накопления воды в ней, и, соответственно, по мере увеличения количества воды, накопленной в почве, поток уменьшался, а при уменьшении – увеличивался. Кроме того, на графиках прямой зависимости испарения от температуры при формировании потока было обнаружено, что при высоком испарении поток увеличивается, а при малом – снижается. В качестве другого параметра можно указать грунтовые воды. При этом поток также имеет прямую зависимость с грунтовыми водами. Доказано, что влияние вышеперечисленных параметров на формирование потока существенное.

АВТОРЫ

L.Samiyev

“Toshkent irrigatsiya va qishloq xo‘jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti” Milliy taqdiqot universiteti

D.Abduraimova

“Toshkent irrigatsiya va qishloq xo‘jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti” Milliy taqdiqot universiteti

X.Jalilova

“Toshkent irrigatsiya va qishloq xo‘jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti” Milliy taqdiqot universiteti

Теги

# природные условия# natural conditions# irrigation# суғориш# поток# орошение# HBV-light model# оқим ҳосил бўлиши# табиий шароитлар# модель HBV-light# flow generation

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Идентификаторы статьи

ROI:

https://eroi.uz/11.0094/A1124-0004

DOI:

Недоступно

Список литературы

Agro-olam. (2020). Sprinkler yomgirlatib sugorish tizimi xaqida malumotlar [Information about the sprinkler irrigation system]. (In Uzbek). agro-olam.uz. https://agro-olam.uz/sprinkleryomgirlatib-sugorish-tizimi-xaqida-malumotlar/

Allan, J. D., Yuan, L. L., Black, P., Stockton, T., Davies, P. E., Magierowski, R. H., & Read, S. M. (2012). Investigating the relationship between environmental stressors and stream condition using Bayesian belief networks. Freshwater Biological, 58–73.

ANZECC. (2002). Australian water quality guidelines for fresh and marine waters. National Water Quality Management Strategy. Australian and New Zealand Environment and Conservation Council, 25.

ANZECC/ARMCANZ. (2000). Canberra Australian and New Zealand Guide lines for Fresh and Marine Water Quality. Australian and New Zealand Environment and Conservation Council, Agriculture and Resource Management Council of Australia and New Zealand, Canberra Arhonditsis GB.

Arnell, N. W. (2003). Relative effects of multi-decadal climatic variability and changes in the mean and variability of climate due to global warming: future streamflows in Britain. Hydrol, 270  (3–4), 195–213. https://doi.org/10.1016/s0022-1694(02)00288-3

Arthington, A.H., & Pusey, B. J. (2003). Flow restoration and protection in Australian rivers. River Res Appl, 19 (5–6), 377–395. https://doi.org/10.1002/rra

Barlow, A., Norris, R.H., Wilkinson, L., Osborne, W., Lawrence, I., Lowery, D., Linke, S., DeRose, R., Wilkinson, S., & Olley, J. M. (2005). Report on the existing aquatic ecology that may be affected by each of the proposed future water supply options. Draft Environmental Impact Statement. Appendix H: Aquatic Ecology Study. ACT EW Corporation. Canberra.

Black, A., Rowan, J., Duck, R., Bragg, O., & Clelland, B. E. (2005). DHRAM: A method for classifying river flow regime alterations for the EC Water Framework Directive. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems, 15, 427–446. https://doi.org/10.1002/aqc.707

Brett, M. T. (2005). Eutrophication model for Lake Washington (USA) Part II - model calibration and system dynamics analysis. Ecol Model, 187 (2–3), 179–200. https://doi.org/10.1016/j. ecolmodel.2005.01.039

Bunn, S., & Arthington, A. (2002). Basic principles and ecological consequences of altered flow regimes for aquatic biodiversity. Environ Manage.

Calhoun, H. (2023). Sprinkler qurilmalari: turlari, qoʻllanilishi. Techconfronts. https:// uz.techconfronts.com/17291033-sprinkler-installations-types-application

Castelletti, A., & Soncini-Sessa, R. (2007). Bayesian Networks and participatory modelling in water resource management. Environ Model Softw, 22 (8), 1075–1088. https://doi.org/10.1016/j. envsoft.2006.06.003

Chen, S.H., & Pollino, C. A. (2012). Good practice in Bayesian network modelling. Environ Model Softw, 37, 134–145. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2012.03.012

Chiew, F.H. S., Teng, J., Vaze, J., Post, D. A., Perraud, J-M., Kirono, D. G. C., & Viney N. R. (2009). Estimating climate change impact on runoff across south-east Australia: method, results and implications of modelling method. Water Resour Res, 45, W10414. https://doi. org/10.1029/2008WR007338

Chiew, F.H. S., Young, W. J., Cai, W., Teng, J. (2011). Current drought and future hydroclimate projections in southeast Australia and implications for water resources management. Stoch Env Res Risk Assess, 25, 601–612. https://doi.org/10.1007/s00477-010-0424-x

Clelland, B. E. (2005). DHRAM: a method for classifying river flow regime alterations for the EC Water Framework Directive. Aquatic Conserv Marine. Freshwater Ecosystem.

CSIRO. (2008). Water availability in the Murray-Darling Basin. A report to the Australian Government from the CSIRO Murray Darling Basin. Sustainable Yields Project.

João, J., & Camilo, A. (2021). Two-dimensional spatial distribution modeling of sprinkler irrigation. Revista Ceres., 68, 257–266. https://doi.org/10.1590/0034-737x2021680400

Lazzari, Z. (2017). Small Sprinkler Irrigation Models for School Projects. sciencing.com. https:// sciencing.com/small-sprinkler-irrigation-models-school-projects-12006039.html

Reckhow, K.H. (2003). Integrated approach to total maximum daily load development for Neuse River Estuary using Bayesian probability network model (Neu-BERN). Water Resour Plan Manag-ASCE, 129 (4), 271–282. https://doi.org/10.1061/(asce)0733-9496(2003)129:4(271)

Richter, B., Baumgartner, J., Wigington, R., & Braun, D. (1997). How much water does a river need? Freshw. Biol. 37 (1), 231–249.

Yaxshiyev, D. (2022). Iqlimiy omillar va ularning daryo oqimigata sirini baholash [Assessment of climatic factors and their effect on river flow]. (In Uzbek). Proceedings of the Conference. https:// oefen.uz/uz/documents/referatlar/umumiy/iqlimiy-omillar-va-ularning-daryo-oqimiga-ta-sirinibaholash

Zerihun, D. & Sanchez, C. A. (2014, February). Sprinkler Irrigation Precipitation Pattern Simulation: Model Development and Evaluation. A report submitted to the USBR. University of Arizona Maricopa Agricultural Center. https://desertagsolutions.org/sites/desertagsolutions.org/files/ SprinklerIrrigPrecipPatternSimulModel.pdf