Three essays on environment, economics and politics

This thesis consists of three essays that shed light on different aspects of the relationship between the environment, economic and politics. In the first chapter we consider the deployment of large hydropower dams in Vietnam, an effective infrastructure that converts water resources into clean and inexpensive electricity for the economy, and protects downstream people from floods. The cascade design is shown to make the system more resilient against adverse impacts of climate change. The second chapter estimates the impact of power outages in Vietnam on firm performance using an instrumental variable based on work in chapter 1 that captures the sensitivity of power reliability to weather-induced variability in river flow given that hydropower plays the key role in the economy. Progressive power policies are required as businesses, which become more dependent on electricity, are shown to be more vulnerable to power disruptions. The third chapter provides evidence that senatorial voting pattern for environmental issues in the US is responsive to natural disasters although the reactions tend to be slow, short-lived and not unidirectional. The preference for environmental stringency increases after human losses but falls after economic damage

Rainfall and runoff estimation using hydrological models and Ann techniques

Water is one of the most important natural resources and a key element in the socio-economic development of a State and Country. Water resources of the world in general and in India are under heavy stress due to increased demand and limitation of available quantity. Proper water management is the only option that ensures a squeezed gap between the demand and supply. Rainfall is the major component of the hydrologic cycle and this is the primary source of runoff. Worldwide many attempts have been made to model and predict rainfall behaviour using various empirical, statistical, numerical and deterministic techniques. They are still in research stage and needs more focussed empirical approaches to estimate and predict rainfall accurately. Various spatial interpolation techniques to obtain representative rainfall over the entire basin or sub-basins have also been used in the past. In the present work, estimation of mean rainfall over the Mahanadi basin lying in Odisha and its sub-basins has been done using different deterministic and geo-statistical methods including nearest neighbourhood, Spline, Inverse-distance weighting, and Kriging techniques. Different thematic maps for the study area have been developed for water resources assessment, planning and development analysis

Multitemporal Change Detection On Urmia Lake And Its Catchment Area using Remote Sensing And Geographical Information Systems

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2014Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Instıtute of Science and Technology, 2014Göllerde ve barajlarda bulunan su rezervleri ve bu rezervlerin izlenmesi uzun yıllardır, yerel ve küresel ölçekte en önemli çevresel konulardan biri olmuştur. Su kaynakları ve havzalarındaki değişimlerin izlenmesi, bu kaynakların yönetimi ve doğru kullanımı açısından gereklidir. Su kaynakları ve özellikle göller, küresel ısınma, kuraklık ve artan dünya nüfusunun beraberinde getirdiği insan gereksinimleri nedeniyle önem kazanmaktadır. İnsan gereksinimleri için (içme suyu gibi) kaynak sağlaması dışında, bir göldeki su rezervi, Urmiye Gölü örneğinde olduğu gibi, bir ülkenin ekonomisine katkı sağlayan önemli bir kaynak da olabilmektedir. Klasik yöntemler kullanılarak göllerde yapılan ölçümler genellikle noktasal bazlı olup, küçük çalışma alanları ile sınırlı kalmaktadır. Bu durum göz önünde bulundurulduğunda, uzaktan algılama teknikleri özellikle geniş alanlara yönelik farklı parametreler ile bilgi ve haritalar üretilmesine imkan sağladığı için su kaynaklarının izlenmesi gibi pek çok farklı çalışmada kullanılmaktadır. Bu projenin amacı; uydu görüntüleri, saha ölçümleri ve meteorolojik verileri kullanarak Uzaktan Algılama ve CBS yöntemleriyle Urmiye Gölü ve civarında olan zamansal değişimleri analiz etmektir. Buna ek olarak göldeki değişimlerin olası  nedenlerini incelemek, meteorolojik parametrelerin zamansal analizlerini yapmak ve gölün kurumasını engellemeye yönelik bilimsel öneriler ortaya koymaktır. Urmiye Gölü, İran’ın kuzey batısında, Batı Azerbaycan ve Doğu Azerbaycan arasında yer almaktadır (N 37.5° E 45.5°). İran’ın en büyük içgölü olan Urmiye Gölü dünyada Lut Gölü’nden sonra aşırı tuzluluk oranına sahip ikinci göldür. Aynı zamanda bu göl özel bir canlı türü olan Urmiye Artemia’ya da ev sahipliği yapmaktadır. Artemia dünya çapında bilinen ve tuz göllerinde bulunan bir zooplanktonik organizmadır. Bu çalışmada yapılan analizlere göre, Urmiye gölü, 1995 yılında yaklaşık 5982 km² yüzey alana sahipken 2013 yılında yaklaşık 1852 km² yüzey alana kadar düşen göl, deniz seviyesinden 1250 m yükseklikte ve en fazla 16-20 m derinliğe sahip olup ortalama derinliği ise 6 m’dir. 1995 yılında eni max. 60 km., boyu ise max. 150 km. olarak ölçülmüştür. Göl 15 km uzunluğunda toprak yol ile kuzey ve güney olmak üzere iki parçaya ayrılmıştır. Bu yolun ortası 1500 m uzunluğunda bir köprü ile bağlanmış, köprü altından, bu iki bölüm arasındaki su geçişi sağlanmıştır. Urmiye Gölü havzası 51876 km² alana sahiptir. Havzada 80.000 adetten fazla kuyunun bulunması, birçok barajın kurulmuş olması, sıcaklık ve yağmur değişimleri, ve kuraklık gibi nedenlerden dolayı tuzluluk oranı, son yıllarda göl havzasını tehdit edecek şekilde artmıştır. Yapılan bu çalışmada son otuz yıl içerisinde gölün yaklaşık %70’inin kurumuş olduğu tespit edilmiştir. Göl ve havzasında meydana gelen doğal ve yapay değişikliklerin etkilerini iki önemli nokta ile açıklamak mümkündür. İlk olarak, gölü besleyen akarsular üzerinde özellikle 2000 yılı sonrasında kurulmuş olan çok sayıda baraj, göle akarsular tarafından taşınan su miktarını azaltmıştır. Ayrıca, göl havzasında bulunan çok sayıda kuyu ve bu kuyulardan özellikle tarımsal sulama amaçlı çekilen sular, yeraltı su seviyesinde değişimlere neden olmuştur. Göl çevresindeki istasyonlardan elde edilen meteorolojik veriler incelendiğinde ise sıcaklık artışı ve yağış azalması gözlemlenmiştir. Bazı araştırmalarda bu değişimlerin küresel ısınmadan kaynaklı olduğu belirtilmiş olmasına rağmen, göl ve çevresindeki insan kaynaklı müdahalelerin de bu değişimler üzerinde etkisi olduğu gözardı edilmemelidir. Belirtilen nedenler dolayısıyla göldeki su seviyesi ve yüzey alanı azalmaktadır. Bu durum göl suyunun tuzluluk oranının artmasına neden olmaktadır. Değişen koşullar nedeni ile Urmiye gölü flamingo gibi binlerce göçmen kuşa ve Urmiye Artemia’si gibi özel türlere artık ev sahipliği yapamaz hale gelmektedir. İkinci olarak, Urmiye Gölü’nde oluşan kuraklık, İran başta olmak üzere göl çevresinde yer alan ülkelerde ekosistem ve insan hayatı için tehlike yaratmaktadır. Urmiye Gölü’nün kuruması ile oluşan iklim değişiklikleri, insan ve doğal hayat üzerinde hastalık ve göç gibi olumsuz olaylara neden olmaktadır. Benzer problem ile Aral Denizi de karşı karşıya kalmış olup bu göl için gerekli tedbirlerin alınmamış olması nedeniyle gölün büyük kısmı artık kullanılamaz haldedir. Bu durum Aral Deniz'i ve çevresindeki ülkeler için önemli bir çevresel sorun haline gelmiştir. Aral Denizi örneği dikkate alınarak benzer problemlerin yaşanmaması adına Urmiye Gölünün koruma altına alınması  son derece önemlidir. Bu çalışma esas olarak Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemlerinin (CBS) entegrasyonu ile Urmiye Gölü’ndeki 1984 ve 2014 yılları arasındaki otuz yıl içerisinde zamansal değişimleri belirlemeyi hedeflemektedir. Uydu görüntüleri, meteorolojik veriler, GPS ölçümleri, barajlar, yeralti su kaynakları, nüfus değişikliği ve arazi kullanım haritaları Urmiye Gölü’ndeki değişimleri tespit etmek amacı ile kullanılmıştır.  Çalışmada 1984 yılı ve 2014 yılı arasında elde edilen toplam 95 uydu görüntüsüyle Urmiye Gölü yakınlarında kurulmuş olan 20 sinoptik meteorolojik istasyonun kaydettiği sıcaklık, yağış, ve nem gibi farklı meteorolojik veriler temin edilerek kullanılmıştır. Bu verilere ek olarak, Batı Azerbaycan ve Doğu Azerbaycan bölgelerine ait arazi kullanım haritaları aracılığıyla, nüfus, yeraltı su kaynakları ve barajlar gölün durumunun genel değerlendirilmesi için kullanılmıştır. Çalışmanın ilk aşamasında uydu görüntüsü olarak kullanılan veri seti oluşturulmuştur. USGS arşivindeki Landsat-4, -5 TM ve Landsat-8 uydularına ait farklı yılların aynı aylarında ve mevsimlerinde elde edilmiş, düşük bulut etkisi gözlenen en iyi verilerin olduğu görüntüler seçilmiştir. Daha sonra1984-yaz, 1987-bahar, 1987-yaz, 1990-yaz, 1995-yaz, 1998-bahar, 1998-yaz, 2000-yaz, 2006-yaz, 2007-bahar, 2007-yaz, 2009-yaz, 2010-yaz, ve 2011-yaz görüntülerini içeren Landsat-5 TM uydu verileri ile 2013-bahar, 2013-yaz, ve 2014-kış Landsat-8 verileri ve 2011-bahar, ve 2012-yaz mevsimlerini içeren DMC verileri seçilerek veri seti oluşturulmuştur. Sonuç olarak, toplamda 1984-2014 yılları arasında 95 adet uydu görüntüsü ile çalışılmıştır. Görüntü ön işlemenin ilk aşamasında Landsat-5 TM uydusunun 1, 2, 3, 4, 5, 7 bantları ve Landsat-8 uydusunun 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 bantları birleştirerek görüntü oluşturulmuştur. İkinci aşamada görüntülerde piksellerin parlaklık değerlerinde meydana gelen hatalar ve atmosferik koşullardan meydana gelen bulut etkisini düşürmek için radyometrik ve atmosferik düzeltmeler yapılmıştır.  Görüntü ön işlemesi bittikten sonra, çalışma alanını kapsamak için 6 görüntü mozaiklenmiş ve alanı kapsayan tek bir görüntü oluşturulmuştur. Bu çalışmadaki amaçlardan bir tanesi Urmiye gölünün yüzey alanında meydana gelen değişikliklerin belirlenmesi için en uygun ve en doğru yöntemi ortaya koymaktır. Bu amaçla, görüntüler kontrollü ve kontrolsüz sınıflandırma yöntemleri kullanılarak sınıfandırılmış ve son 30 yıllık periyotta göl ve çevresinde meydana gelen değişimler karşılaştırılmıştır. Yapılan Doğruluk analizlerine göre kontrollü sınıflandırma ile daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Bu nedenle gölün yüzeyinde meydana gelen değişimlerin tespiti için kontrollü sınıflandırma sonuçları kullanılmıştır. Bu sonuçlara göre gölün su yüzey alanı 1995 yılında yaklaşık 5982 km² iken 2013 yılında yaklaşık 1852 km² olarak hesaplanmıştır. Aynı zamanda bu çalışmada su yüzey alanını, kıyı boyunca su kütlelerini ve sulu olmayan kütleleri ayırmak için NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) ve MNDWI (Modified Normalized Difference Water Index) kullanılmıştır ve bu indislerden elde edilen sonuçlar kıyaslanmıştır. Gölün su yüzey alanı 1995 ve 2006 yıllar arasında yaklaşık 2000 km² azalmıştır, bu %32 oranında bir kurumanın meydana geldiğini göstermektedir. Bu tarihten sonra, 2006 ve 2013 yıllar arasında da gölün su yüzey alanı 2000 km² azalmıştır ve kontrollü sınıflandırma sonuçlarına gore gölün su yüzey alanı 2013 yılında 1853 km² bulunmuştur. Urmiye gölünün havzasında olan değişimleri tespit etmek için NDVI (Normalize Difference Vegetation Index), NDWI (Normalized Difference Water Index), NDSI (Normalized Differential Salinity Index), SI (Salinity Index) ve NDDI (Normalized Difference Drought Index) kullanılmıştır. Bulunan Sonuçlara göre 2006 yılı, 30 yıllık periyotta yüksek toprak tuzluluğu, en az NDVI, en az NDWI ve en şiddetli kuraklığa sahip olan yıldır.  2006 yılının tersine 1987 yılı düşük toprak tuzluluğu, yüksek NDVI, yüksek NDWI ve az kuraklığa sahip bir yıl olmuştur.  Meteorolojik verilerin analizine göre 2006 ve 2010 yılları, son yıllarin en sıcak yılları olmasına rağmen, bu yıllara ait olan yağış grafiklerine bakıldığında, son yıllara göre yüksek miktarda yağış artışı gözükmektedir. Jeoistatistik analizi ve SPI (Standard Preicitation Index) sonuçlarını dikkate alındığında 1999 ve 2010 yılları arasında kuraklık gözlemlenmekte fakat bu kuraklık yılların hepsini kapsamamaktadır. Örnek olarak 2003, 2004 ve 2007 yıllarında kuraklık tespit edilmemiştir.  Gölün havzasında bulunan su kaynaklarına göre , Kuzey ve Güney Azerbeycan da toplam 103 tane baraj bulunmaktadır. Bu barajlardan 56 tanesi Urmiye Gölü havzasında yer almaktadır. Bu barajların 14 tanesi 1970-1990, ve 10 tanesi 1990-2000 ve 32 tanesi ise 2000-2014 yılları arasında inşa edilmiştir. Bu barajlar, Urmiye gölü havzasında tarım alanlarının geliştirilmesinde önemli bir rol oynamaktadır.  1999 yılında 102966 hektar tarım alanı varken 2013 yılında tarım alanları 192648 hektara kadar ulaşmıştır. 2013 istatistiklerine göre Urmiye Gölü havzasındaki barajların yıllık taşıdığı toplam su miktarı 2060.30 milyon metreküp olup bunların 1320.28 milyon metreküpü yalnızca tarım faaliyetleri için kullanılmaktadır. 2013 yılında içme suyu tüketimi ise 389.04 milyon metreküptür. Bölgede 1985 yılından 2010’a yılına kadar nüfus 1.800.000 artış göstermiş ve buna bağlı olarak İrandaki su tüketimi dünya standartlarına oranla 2 kat artmıştır. Yeraltı suları, tarım arazileri için diğer temel su kaynağıdır. Yer altı sularının çekilme miktarı, 1984-1985 yılları arasında 1534 milyon metreküpken, 2011-2012 yılları arasında 2156 milyon metreküptür. Örnek olarak yalnızca 1998-1999 yılları arasında yer altı suları çekilmesi 400 milyon metreküp artmıştır. Ulaşılabilir kaynaklar doğrultusunda 2012 yılında Urmiye Gölü havzasında toplam 74336 adet orta-derin kuyu ve 8047 adet derin kuyu bulunmaktadır. Sonuç olarak, gölün giriş suyunu temin eden kaynaklara baktığımızda, gölün havzasında olan Cığatı (Zarrinerood), Tatau (Siminerood), Soyuk Bulak Çay (Mahabad), Gadar Çay, Baranduz Çay, Şehir Çay, Roze Çay, Nazlı Çay, Zola Çay, Tesuc Çay, Acı Çay, ve Sufi Çay Urmiye Gölü’nün yaklaşık %75 giriş suyunu sağlamaktadır. Kalan %25 giriş suyu yağış, yeraltı suları ve diğer kaynaklara bağlıdır. Urmiye Gölü havzasında nüfusun artması, çok sayıda barajın yapılması, yeraltı sularının çekilmesi ve tarımsal arazının çoğalması göz önüne alındığında bölgede meydana gelen değişikliklerde iklim etkisinden daha çok insan etkisi olduğu tespit edilmiştir. Urmiye Gölü ve havzasında değişimlerin takibi için başarılı bir izleme sistemi kurulması noktasında Uzaktan algılama ve CBS entegrasyonu büyük bir önem taşımaktadır.  Bu çalışmada DMC uydu görüntüleri, İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ BAP: 37016) tarafından sağlanmıştır. Landsat görüntüleri Amerika Birleşik Devletleri Jeolojik Araştırmalar sitesinin veritabanından indirilmiştir. Ayrıca meteorolojik veriler Batı Azerbaycan Meteoroloji Dairesi ve Doğu Azerbaycan Meteoroloji Dairesi’nden temin edilirken arazi haritaları da Ulusal Kartoğrafya Merkezi'nden alınmıştır. Bu çalışmada ERDAS IMAGINE 2011 ve 2013, Arcgis 10 ve 10.1,  Envi 5 ve SPI_SL_6.exe programları kullanılmıştır.Different types of environmental sources, especially water bodies play a crucial role in human life and economy. Nowadays, the significance of water bodies, especially fresh water sources like lakes is increasing since these sources are being threatened due to global warming, drought and human needs. In addition to serving as supply for human needs such as irrigation and drinking water, a water reserve in a lake and its catchment area can also be important source contributing to country’s economy and policy like the case of Urmia Lake in Iran. Urmia Lake is located in the northwest of Iran between West Azerbaijan and East Azerbaijan provinces (N 37.5° E 45.5°). Its catchment area is about 51876 km² and it is the largest inland lake of Iran and the second largest hypersaline lake in the world after Dead Sea and the habitat of Artemia Urmiana which is a unique bisexual Artemia Species. The brine shrimp Artemia is a zooplanktonic organism found in hypersaline habitats such as inland salt lakes, coastal salt pans and manmade saltworks worldwide.  Urmia Lake is divided into 2 parts including north and south parts separated by a causeway which has about 1500 m bridge allows a little water exchange between 2 parts. Due to the establishment of different dams on contrary rivers which supply Urmia Lake’s water, establishment of more than 80,000 wells in Urmia Lake’s catchment area, increased demands for irrigation in the Lake’s basin, temperature and precipitation changes, and drought, the salinity of the lake has risen remarkable during recent years, and about 70% of the lake’s area is drought. There are two important points that should be emphasized for the temperature and precipitation changes impacts on Urmia Lake and its vicinity.  Firstly, the annual amount of water the lake receives has significantly decreased as a result of establishment of dams, wells, and drought. This in turn has increased the salinity of the lake’s water, lowering the lake viability as home to thousands of migratory birds including the large flamingo populations and diminishing other assets especially Artemia Urmiana.  Secondly, it is also important to consider the results of drying Urmia Lake and its risks on human life and ecosystem in Iran and neighbor countries of Urmia Lake. Drying of Urmia Lake will impact the local and regional climate of the area and this will have severe impacts on human and environment. Hotter temperature values and water shortage as a result of complete drying of Urmia Lake may even cause diseases and migration of local people. A similar example to Urmia Lake case is Aral Sea and its vicinity, therefore lessons learned from the Aral Sea case should be taken into account for the protection of Urmia Lake.  This study focuses mainly on multi-temporal change detection on Urmia Lake and its catchment area by integration of remote sensing and geographical information systems for a thirty year period from 1984 to 2014. In addition to satellite images, meteorological data, GPS measurements, landuse maps and ground photographs were analyzed to investigate the changes on Urmia Lake and understand the causes of this environmental problem including the role and effects of  human and global warming. A total number of 95 Landsat-5 TM, Landsat-8, and DMC images obtained between 1984 and 2014 were used in this study. Also, different meteorological variables like temperature, precipitation, humidity which has been measured at 20 synoptic stations around Urmia Lake were used to interpret meteorological impacts during last years. Moreover, data collected from different sources like Landuse maps of West Azerbaijan and East Azerbaijan provinces, control points, population, dams, underground water resources were used in this study to analyze the human and climate induced impacts on drying of Urmia Lake. After preprocessing steps, 6 frames, which have taken between 1984 and 2014 are mosaiced to output study area including Urmia Lake and its catchment area. Then, Unsupervised classification and supervised classifications were done on output information and compare the changes which have been occurring during the last 30 years. According to the results of the accuracy assessment process, the overall classification accuracy and overall Kappa statistics using the supervised classification method were shown to be better than the unsupervised classification for every time period except the summer of 2011. Therefore, to analyze the water surface area of Urmia Lake using supervised classification was determined to be better than unsupervised classification. The minimum and maximum water surface areas are about 1852 (2013) and 5982 (1995) km². The water surface area of Urmia Lake decreased nearly 2000 km²  from 5982 km² in 1995 to 4058 km²  in 2006. In other words,  32% of Urmia Lake dried up during the period of 1995 until 2006. It then decreased another 2000 km² from 4058 km² in 2006 to 1852 km² in 2013.  To analyze Urmia Lake’s catchment area and change detection in Urmia Lake’s vicinity, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), Normalized Differential Salinity Index (NDSI), Salinity Index (SI), and Normalized Difference Drought Index (NDDI) are used. According to the results of these indexes, 2006 can be considered as a year with the  highest soil salinity value, least NDVI, least NDWI, and most severe drought conditions. 1987 can be considered as the year with the lowest soil salinity value, highest NDVI, highest NDWI, and least drought condition. The salinity of soil and water bodies has been  increased in all parts of the study area during recent years especially in south and east parts of Urmia Lake. The air temperatures in 2006 and 2010 were the warmest while following years cooled down. In 2006 and 2010 the high temperatures were also years of increased precipitation compared to other years. By considering the results of geostatistical analysis and Standard Precipitation Index (SPI), the meteorological analysis showed changes toward a dry climatic condition from 1999 to 2010 but these changes were not regular and some years like 2003, 2004 and 2007 had normal climatic condition.  There are, in total, 103 dams in the West Azerbaijan and East Azerbaijan provinces. Of these dams 56 are located in Urmia Lake’s catchment area. 14 dams were established between 1970 and 1990, and 10 dams were made from 1990 to 2000, and 32 dams were built from 2000 to 2014. Moreover, there are additional dams which are under construction or in the study stage. These dams play a critical role in developing agriculture areas in Urmia Lake’s catchment area, but it also means an increase in irrigation and water usage. The total cultivation area using dams supplied water was about 102966 Hectare in 1999 and it increased to 192648 Hectare in 2013. Annual adjustable water volumes of all dams in Urmia lake’s catchment area was about 2060.30 million m³ in 2013 while the annual agricultural water consumption was about 1320.28 million m³. According to these statistics, cultivation areas using water supplied from dams doubled from the periods of 1970-1999 until 1999-2013. Underground water sources which include deep wells, semi deep wells, aqueducts, and water fountains are another source that provides needed water for irrigation and agricultural developing.  Discharge water from underground water sources was 1534 million m³ during 1984 to 1985 with an increase to 2156 million m³ during 2011 to 2012. Moreover, discharge water from underground water sources increased by 400 million m³ alone from 1998 to 1999. According to the available statistics from underground water sources between 1972 and 2012, there are totally 74336 semi deep wells and 8047 deep wells in Urmia Lake’s catchment area in 2012.  By considering that rivers Jighati (Zarrinerood), Tatau (Siminerood), Soyugh Bulagh chay (Mahabad), Gadar chay, Baranduz chay, Shahar chay, Roze chay, Nazlu chay, Zola chay, Tasuj chay, Aji chay, and Sufi Chay rivers provide 75% of the inflow water to Urmia Lake while underground water sources, precipitation, and flood water provide 25% of the water inflow. When comparing this climate and nature controlled inflow sources to population and agricultural activities during recent years, it seems more probable that the primary reason of the drying of Urmia Lake must be human activities such as improper water and agricultural management in the catchment area.  A good water and agricultural monitoring and management program should be designed for Urmia Lake’s catchment area to rescue and recover the Urmia Lake. Remotely sensed data in conjunction with field survey would be a valuable asset for such monitoring program. In addition, GIS technology could be effectively used to conduct spatial and temporal analysis within the lake and its catchment in order to support the decision making process. The DMC satellite images used in this study were provided by Istanbul Technical University (ITU, BAP: 37016) and Landsat images were downloaded from United States Geological Survey website. Meteorological data were also provided by West Azerbaijan Meteorological and East Azerbaijan Meteorological Offices. Landuse maps are provided by National Cartographic Center of Iran. ERDAS IMAGINE 2011, ERDAS IMAGINE 2013, ArcGIS10, ArcGIS 10.1, Envi 5, and SPI_SL_6.exe programs were used in this study.Yüksek LisansM.Sc

Modelling land cover change in tropical rainforests

Tropical deforestation is one of the most important drivers of biodiversity loss and carbon emissions. This thesis seeks to analyse the dynamics of tropical deforestation and develop a probabilistic model that predicts land cover change (LCC) in the tropics. The main findings from the analysis of the Brazilian Amazon deforestation dynamics are that large clearings comprised progressively smaller amounts of total annual deforestation while the number of smaller clearings remained unchanged over time. These changes were coincident with the implementation of conservation policies by the government. The review of LCC models presented here showed that this modelling community would benefit from improving: the openness to share model inputs, code and outputs; model validations; and standardised frameworks to be used for model comparisons. The modelling framework developed aimed to tackle the limitations found before and two scenarios of deforestation in the Brazilian Amazon were simulated. For both scenarios forest next to roads and areas already deforested were found to be more likely to be deforested. States in the south and east of the region showed high predicted probability of losing nearly all forest outside of protected areas by 2050. The release of carbon to the atmosphere is an important consequence of tropical deforestation. Even if deforestation had ended in 2010 there would still be large quantities of carbon to be released. The amount of carbon released immediately is higher than the one committed for future release in the first few years of analysis, but presently these accounted for at least two-thirds of total carbon emissions. Finally, the drivers of LCC were found to vary among transition types, but less so through time. The accuracy of the model predictions was heavily dependent on the year calibrated, suggesting that a widespread reliance on single calibration time period may be providing biased predictions of future LCC

The Effect of Hydrology on Soil Erosion

This Special Issue includes manuscripts about soil erosion and degradation processes and the accelerated rates due to hydrological processes and climate change. The new research included in this issue focuses on measurements, modeling, and experiments in field or laboratory conditions developed at different scales (pedon, hillslope, and catchment). This Special Issue received investigations from different parts of the world such as Ethiopia, Morocco, China, Iran, Italy, Portugal, Greece, and Spain, among others. We are happy to see that all papers presented findings characterized as unconventional, provocative, innovative, and methodologically new. We hope that the readers of the journal Water can enjoy and learn about hydrology and soil erosion using the published material, and share the results with the scientific community, policymakers, and stakeholders to continue this amazing adventure, facing plenty of issues and challenges

Experimental Modelling of Downburst and Downburst line Outflows

The outflow velocity vector fields of simulated stationary thunderstorm downbursts and downburst lines were resolved in two plane orientations, vertical and horizontal, using a dense fluid release system and Particle Image Velocimetry. Single event releases were scaled to show agreement with past studies based on radial velocity magnitude and location and radial and vertical front propagation. The vortex trajectory of a single event using the vortex aspect ratio supported density\u27s role in the outflow after the time and location of the maximum radial velocity. The interaction between two release events varied temporally and spatially and showed that the interaction region\u27s lateral outflow produces the highest velocities of up to 1.5 times that of a single event while velocities in the vertical plane remained unaffected. Scaled separation distances greater than 3 km produce weak outflow interactions with no increased velocities beyond those of a single event

Application of mathematical programming techniques to power system optimization

Imperial Users onl

Assessing Machine Learning Utility in Predicting Hydrologic and Nitrate Dynamics in Karst Agroecosystems

Seasonal hypoxia in the Gulf of Mexico and harmful algal blooms experienced in many inland freshwater bodies is partially driven due to excessive nitrogen loading seen from agricultural watersheds. Within the Mississippi/Atchafalaya River Basin, many areas are underlain with karst features, and efforts to reduce nitrogen contributions from these areas have had varying success, due to lacking a complete understanding of nutrient dynamics in karst agricultural systems. To improve the understanding of nitrogen cycling in these systems, 35 months of high resolution in situ water quality and atmospheric data were collected and fed into a two-hidden layer extreme learning machine (TELM) to predict discharge and nitrate exports from a karst agroecosystem in the Inner Bluegrass region, to improve the understanding of nitrate dynamics in karst and determine the variables of influence driving nitrate loading in karst systems. Including atmospheric and soil moisture and temperature records to 100 cm in modeling resulted in the TELM providing accurate estimates of both nitrate concentration and flowrate (NSE=0.9328 and NSE=0.9363 respectively) and represented short term storm event hysteresis and diurnal signals in model predictions. The TELM also showed the variables most influential in training were the soil moisture and temperature parameters levels, pointing to the importance of focusing future work on understanding how temperature influences matrix-macropore interactions in the temperate karst environment. Finally, the ELM showed the fertilizer application data was not influential in model training, indicating that, at this study site, the fertilizer application has little control over nitrate loading. This should be studied further in other landscapes with higher rates of fertilizer application where alternative hysteretic patterns have been observed