12

Компьютер технологиялари, моделлаштириш учун дастурлар бугунги кунда сув хўжалиги соҳасини ҳам четлаб ўтгани йўқ. Улардан HBV-light model (HBV – Hydrologiska Byrans Vattenavdelning) дастури ҳозирда гидравлика ва гидрология соҳасида дунё бўйлаб фойдаланиб келинаётган моделлардан саналади. Ушбу мақолада HBV-light model дастуридан фойдаланиб, табиий шароитлар (ҳарорат, шамол, тупроқ) нинг оқим ҳосил бўлишидаги ўрни ва таъсири баҳоланди. Бунда 2021 йилнинг 26 апрелидан 2023 йилнинг 21 сентябрига қадар олинган Жиззах вилояти метереологик маълумотлари дастурга киритилди ва оқим ҳосил бўлишига таъсири ўрганилди. Метереологик маълумотлардан ўртача, максимал ва минимал ҳарорат, ҳаво намлиги, шамол тезлиги, , қуёш радиацияси ва ёғингарчилик миқдорларининг 3 йилликдаги ҳар бир кунлик ўзгариши олинди. Натижаларга кўра, ўртача ҳарорат ошиб боргани сари сув миқдори кўпайган, ҳаво ҳарорати тушиб кетганда эса, аксинча, камайган, ёғингарчилик таъсири эса ҳарорат кўтарилганда камайиб, тушганда ошиб кетган. Тупроқнинг тузилиши ҳам оқим ҳосил бўлишига ўз таъсирини кўрсатди, яъни тупроқ тузилиши, унинг механик таркиби ўзида сув йиғиш хусусиятига кўра турлича ва шунга асосан, тупроқда тўпланган сув миқдори кўпайгани сари оқим сарфи камайган, камайганда эса кўпайган. Бундан ташқари, оқим ҳосил бўлишида буғланишнинг ҳароратга тўғри пропорционаллигини инобатга олиб, графикларда буғланиш кўп бўлса, оқим ҳам кўп, кам бўлса, оқим ҳам камайиши аниқланди. Яна бир параметр сифатида ер ости сувларини кўрсатиш мумкин. Бунда оқим ер ости сувлари билан ҳам тўғри пропорцияга эга. Оқим ҳосил бўлишида юқоридаги параметрларнинг таъсири аҳамиятли эканлиги исботланди.

  • Ссылка в интернете
  • DOI
  • Дата создание в систему UzSCI 13-11-2024
  • Количество прочтений 12
  • Дата публикации 28-06-2024
  • Язык статьиO'zbek
  • Страницы81-92
Ўзбек

Компьютер технологиялари, моделлаштириш учун дастурлар бугунги кунда сув хўжалиги соҳасини ҳам четлаб ўтгани йўқ. Улардан HBV-light model (HBV – Hydrologiska Byrans Vattenavdelning) дастури ҳозирда гидравлика ва гидрология соҳасида дунё бўйлаб фойдаланиб келинаётган моделлардан саналади. Ушбу мақолада HBV-light model дастуридан фойдаланиб, табиий шароитлар (ҳарорат, шамол, тупроқ) нинг оқим ҳосил бўлишидаги ўрни ва таъсири баҳоланди. Бунда 2021 йилнинг 26 апрелидан 2023 йилнинг 21 сентябрига қадар олинган Жиззах вилояти метереологик маълумотлари дастурга киритилди ва оқим ҳосил бўлишига таъсири ўрганилди. Метереологик маълумотлардан ўртача, максимал ва минимал ҳарорат, ҳаво намлиги, шамол тезлиги, , қуёш радиацияси ва ёғингарчилик миқдорларининг 3 йилликдаги ҳар бир кунлик ўзгариши олинди. Натижаларга кўра, ўртача ҳарорат ошиб боргани сари сув миқдори кўпайган, ҳаво ҳарорати тушиб кетганда эса, аксинча, камайган, ёғингарчилик таъсири эса ҳарорат кўтарилганда камайиб, тушганда ошиб кетган. Тупроқнинг тузилиши ҳам оқим ҳосил бўлишига ўз таъсирини кўрсатди, яъни тупроқ тузилиши, унинг механик таркиби ўзида сув йиғиш хусусиятига кўра турлича ва шунга асосан, тупроқда тўпланган сув миқдори кўпайгани сари оқим сарфи камайган, камайганда эса кўпайган. Бундан ташқари, оқим ҳосил бўлишида буғланишнинг ҳароратга тўғри пропорционаллигини инобатга олиб, графикларда буғланиш кўп бўлса, оқим ҳам кўп, кам бўлса, оқим ҳам камайиши аниқланди. Яна бир параметр сифатида ер ости сувларини кўрсатиш мумкин. Бунда оқим ер ости сувлари билан ҳам тўғри пропорцияга эга. Оқим ҳосил бўлишида юқоридаги параметрларнинг таъсири аҳамиятли эканлиги исботланди.

Русский

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.

English

Computer technologies and programs for modeling have not bypassed the field of water management. Among them, the HBV (Hydrologiska Byrans Vattenavdelning)-light model program is one of the models currently applied worldwide in the field of hydraulics and hydrology. This article reveals evaluation of the role and impact of natural conditions (temperature, wind, soil) on flow generation using the HBV-light model program. Applying of meteorological data retrieved from April 26, 2021 to September 21, 2023 in the Jizzakh region in the program enabled evaluating the impact on stream formation. Average, maximum and minimum temperatures, air humidity, wind speed, evapotranspiration, solar radiation, and daily changes of precipitation over 3 years- period were retrieved from the meteorological data. As a result, the amount of water increased as the average temperature rose, and decreased when the air temperature fell down, and the effect of precipitation diminished when the temperature went up and then increased with rising temperature. The soil structure also affected the flow formation, that is, the structure of soil, its mechanical composition, according to the nature of water collection; while the amount of water collected in the soil increases, consumption of the flow decreases, and when the former decreases, it shows that the latter increases. Moreover, taking into account the direct relation of evaporation to temperatures in the formation of flow, the graphs showed that when evaporation is high, the flow is up, too; and when it is low, the flow is also minimal. Another parameter that can be seen is groundwater, where flow has been shown to have the right proportion with groundwater, as well. The impact of the above parameters on the flow generation has been proven to be significant.

Название ссылки
1 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/
2 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.
3 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.
4 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.
5 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
6 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
7 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.
8 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
9 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
10 Bunn, S., & Arthington, A. (2002). Basic principles and ecological consequences of altered flow regimes for aquatic biodiversity. Environ Manage.
11 Calhoun, H. (2023). Sprinkler qurilmalari: turlari, qoʻllanilishi. Techconfronts. https:// uz.techconfronts.com/17291033-sprinkler-installations-types-application
12 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
13 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
14 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
15 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
16 Clelland, B. E. (2005). DHRAM: a method for classifying river flow regime alterations for the EC Water Framework Directive. Aquatic Conserv Marine. Freshwater Ecosystem.
17 CSIRO. (2008). Water availability in the Murray-Darling Basin. A report to the Australian Government from the CSIRO Murray Darling Basin. Sustainable Yields Project.
18 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
19 Lazzari, Z. (2017). Small Sprinkler Irrigation Models for School Projects. sciencing.com. https:// sciencing.com/small-sprinkler-irrigation-models-school-projects-12006039.html
20 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)
21 Richter, B., Baumgartner, J., Wigington, R., & Braun, D. (1997). How much water does a river need? Freshw. Biol. 37 (1), 231–249.
22 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
23 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
В ожидании