Evaluation of Reservoir Inflows Using Semi-Distributed Hydrological Modeling Techniques: Application to the Esil and Moildy Rivers’ Catchments in Kazakhstan

2023

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.3390/w15162967
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This study explores the potential application of the HBV model for simulating water inflow into the Astana reservoir in Kazakhstan. The Astana reservoir, with an area of 60.9 km2 and a capacity of 411 million m3, serves as a vital hydrotechnical structure for the regulation of long-term water resources. Positioned on the Esil River, this reservoir plays a crucial role in providing drinking water to Astana, the capital city of the Republic of Kazakhstan. This study presents a concise overview of the HBV model and includes hydrometeorological data as well as information from a digital elevation model constructed from altitude maps of the catchment areas of the Esil and Moildy rivers. To simulate the runoff from both rivers, the GAP optimization algorithm was employed. Model parameters were calibrated for the period spanning 1975 to 2020. The effectiveness of the model was evaluated using the Nash–Sutcliffe criterion, which confirms a strong correlation between the simulated runoff dynamics and observed data. This study’s outcomes reveal the efficiency of the selected optimal parameters, particularly for the 2020–2022 timeframe, during which the HBV model’s parameters were validated. Overall, the quality metrics achieved during both the calibration and validation periods are satisfactory, affirming the model’s suitability for short-term runoff forecasts, especially during flood events. Furthermore, the model proves valuable for assessing potential shifts in river runoff patterns under the influence of climate change.