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

2023

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/w15162967
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.