ISSN: 2157-7617

Журнал наук о Земле и изменения климата

Открытый доступ

Наша группа организует более 3000 глобальных конференций Ежегодные мероприятия в США, Европе и США. Азия при поддержке еще 1000 научных обществ и публикует более 700 Открытого доступа Журналы, в которых представлены более 50 000 выдающихся деятелей, авторитетных учёных, входящих в редколлегии.

 

Журналы открытого доступа набирают больше читателей и цитируемости
700 журналов и 15 000 000 читателей Каждый журнал получает более 25 000 читателей

Индексировано в
  • Индекс источника CAS (CASSI)
  • Индекс Коперника
  • Google Scholar
  • Шерпа Ромео
  • Онлайн-доступ к исследованиям в области окружающей среды (OARE)
  • Открыть J-ворота
  • Генамика ЖурналSeek
  • ЖурналТОС
  • Справочник периодических изданий Ульриха
  • Доступ к глобальным онлайн-исследованиям в области сельского хозяйства (AGORA)
  • Международный центр сельского хозяйства и биологических наук (CABI)
  • РефСик
  • Университет Хамдарда
  • ЭБСКО, Аризона
  • OCLC- WorldCat
  • Вызов запроса
  • Онлайн-каталог SWB
  • Публикации
  • Евро Паб
  • ICMJE
Поделиться этой страницей

Абстрактный

Prediction of Inflow to the Ujjani Dam Reservoir using Linear Regression and Hybrid Model

Dattatray Rajmane

Assessment of impact of climate change is very essential for the areas where the water scarcity is the main issue. Ujjani dam one of the largest dams of Maharashtra state in India is constructed on Bhima River in 1980 which supplies water to downstream cultivable area of Solapur and Pune district. In this study statistical downscaling model was developed for downscaling and projecting the temperature and rainfall by considering the GFDL-CM3 (GCM) model under scenario RCP 6.0. Statistical downscaling models showed a very good correlation (R2) between NCEP predictors and hydro metrological predictands. Using the projected values of temperature and rainfall, inflow to the reservoir was predicted by developing the three different models namely; Multiple linear Regression, Artificial Neural Network and Wavelet Neural Network. The models were evaluated by using mean square error criteria. It is observed that there is a change in rainfall pattern, it increases in the months of September to December however it decreases in the months of June to August, and this is due to corresponding changes in rainfall. The inflow to the reservoir has been predicted in three different time period viz 2020-29, 2050-59 and 2080-89.