Seasonal Spatio-temporal Land Cover Dynamics in the Upper Brantas Watershed

Quantitative assessment for sustainable watershed management is essential. Hydrological parameters such as stream discharge, surface runoff, infiltration, groundwater recharge, and water quality are susceptible to the changes of the components in the river basin ecosystem. Numerous studies have shown that the Land Use Land Cover (LULC) changes such as deforestation, extensive agriculture, urbanization, and mining are recognized as the main factors to changes in LULC, which are related to the changes of the hydrological components of the river basin of all scale. This paper particularly shows the spatiotemporal variability of LULC in the Upper Brantas Basin and the effects on the river discharge variation. We showed that the changes in LULC, particularly cultivated and managed vegetation and urban/built-up area, contributed significantly to the river discharge. Particularly in the Upper Brantas Basin, it was indicated that almost half of the increased river discharge was explained by the increase of urban/built-up and the decrease in cultivated and managed vegetation area

Model optymalizacji gospodarczej wartości wody bazujący na zmianach użytkowania ziemi

Land use change in the upstream of Rawa Pening watershed which is more and more dominated by residence and industry causes the increasing of surface flow discharge on the rainy season. In addition, the decreasing of Rawa Pening ability in storing flood discharge also influences to the cropping area in surrounded Rawa Pening. Water surpluses occurring downstream are related to the land use change in the upstream which gives impact in the downstream. However, it is as an important reason to carry out the optimization of water economic value in this region. The disruption of water availability causes the decreasing of any production like hydroelectrical power, fresh water, and rice production, so the optimal water economy is decreasing. This research intends to: 1) analyse the effect of land use change to the water availability; 2) analyse the land use change to the water balance; and 3) build and analyse the optimization model of water economic value due to the land use change. Results show that there is the different influence of land use change during the years to the results of water value optimization.Zmiana użytkowania ziemi w górnej zlewni Rawa Pening coraz bardziej zdominowanej przez zabudowę mieszkalną i przemysłową powoduje wzrost odpływu powierzchniowego w porze deszczowej. Malejąca zdolność Rawa Pening do retencji wód powodziowych wpływa na okoliczne tereny uprawne. Nadmiary wody występujące w dolnej części zlewni są powiązane ze zmianami użytkowania ziemi w górnej części zlewni. Ta zależność jest ważnym powodem podjęcia optymalizacji gospodarki wodnej regionu. Zakłócenia w dostępności wody powodują zmniejszenie produkcji energii elektrycznej wytwarzanej w hydroelektrowniach, wody słodkiej i ryżu, skutkiem czego maleje optymalne wykorzystanie wody. Badania miały na celu: 1) analizę wpływu zmian użytkowania ziemi na dostępność wody; 2) analizę wpływu tych zmian na bilans wodny; 3) skonstruowanie i analizę modelu optymalizacji gospodarczej wartości wody w związku ze zmianami użytkowania ziemi. Wyniki dowodzą różnego wpływu zmian w czasie na optymalizację wartości wody

Wskaźnik suszy hydrologicznej obliczany na podstawie pojemności zbiornika – przypadek zapory Batujai na wyspie Lombok, West Nusa Tenggara w Indonezji

Hydrological drought index analysis has been widely developed and applied for the development of water resources. The island of Lombok, which is largely a dry land, requires a significant hydrological drought index to be sourced from measurable data analysis. This research focused aims to obtain hydrological drought index in Lombok Island using the capacity change of reservoir. The analysis includes reservoir data especially in the event of El-Nino. The main parameters analysed in this work are data homogeneity, decrease line of reservoir volume, increase in the line of reservoir volume, reservoir volume deficit, and hydrological drought index (RDI). The basic equation uses the water balance in the reservoir, which is the inflow–outflow and change of reservoir. The results of the analysis show that in the event of El-Nino, the drought hydrological index indicates different levels depending upon the water level of the reservoir. The criteria for the drought level are as follows: weak RDI = from −0.46 to −0.01 at an reservoir elevation of 90.88 to 92.33 m a.s.l, moderate RDI: from −0.59 to −0.46 at water level of reservoir from 90.27 to 90.88 m a.s.l, sever RDI: from −0.80 to −0.59 at water level of reservoir from 88.83 to 90.27 m a.s.l. and very severe RDI: from −0.89 to −0.80 at water level of water reservoir 87.78–88.83 m a.s.l. The duration of drought was 9 months, i.e., from February to November.Analiza wskaźnika suszy hydrologicznej ma szerokie zastosowanie w zarządzaniu zasobami wodnymi. Na ubogiej w wodę wyspie Lombok wskaźnik suszy powinien być określany na podstawie analizy mierzalnych danych. Przedstawione w niniejszej pracy badania miały na celu ustalenie wskaźnika dla wyspy z wykorzystaniem zmian pojemności zbiornika. Podstawą analiz były dane o zbiorniku, szczególnie podczas wystąpień El-Niño. Głównymi parametrami analizowanymi w tej pracy były: homogeniczność danych, linia spadku objętości zbiornika, linia wzrostu objętości zbiornika, deficyt objętości zbiornika i wskaźnik suszy hydrologicznej (RDI). Podstawowe równanie ujmuje bilans wody w zbiorniku, tzn. dopływ, odpływ i zmiany objętości. Wyniki analiz wskazują, że w trakcie trwania El-Niño wskaźnik suszy hydrologicznej przyjmował różne wartości w zależności od poziomu wody w zbiorniku. Kryteria natężenia suszy były następujące: słaba susza – RDI od –0,46 do –0,01, gdy poziom wody w zbiorniku wynosił od 90,88 do 92,33 m n.p.m., umiarkowana susza – RDI od –0,59 do –0,46, gdy poziom wody od 90,27 do 90,88 m n.p.m., silna susza – RDI od –0,80 do –0,59, gdy poziom wody od 88,83 do 90,27 m n.p.m. i bardzo silna susza – RDI od –0,89 do –0.80, gdy poziom wody od 87,78 do 88,83 m n.p.m. Susza w trakcie bardzo silnego El-Niño trwała 9 miesięcy od lutego do listopada

Seasonal Spatio-temporal Land Cover Dynamics in the Upper Brantas Watershed

Quantitative assessment for sustainable watershed management is essential. Hydrological parameters such as stream discharge, surface runoff, infiltration, groundwater recharge, and water quality are susceptible to the changes of the components in the river basin ecosystem. Numerous studies have shown that the Land Use Land Cover (LULC) changes such as deforestation, extensive agriculture, urbanization, and mining are recognized as the main factors to changes in LULC, which are related to the changes of the hydrological components of the river basin of all scale. This paper particularly shows the spatiotemporal variability of LULC in the Upper Brantas Basin and the effects on the river discharge variation. We showed that the changes in LULC, particularly cultivated and managed vegetation and urban/built-up area, contributed significantly to the river discharge. Particularly in the Upper Brantas Basin, it was indicated that almost half of the increased river discharge was explained by the increase of urban/built-up and the decrease in cultivated and managed vegetation area. Coastal Engineerin

Badanie porównawcze modeli zrzutu wody ze zbiornika do nawadniania, przykład zbiornika Sutami

Three models of release rule for operating a large reservoir for irrigation water supply are discussed in this paper. The models are a 50-grid storage continuous line restricted release rule, a single rule curve release rule, and a multi 4 rule curves release rule. These three models are to be optimized by stochastic simulation using 30 year inflow data with the maximization of the average monetary annual production in the irrigation area as the objective function. The purpose of this study is to look for the proper release rule for operating the Sutami Reservoir. The optimization is done first by the random search stochastic simulation model to generate a number of alternative solutions. Using these solutions as a generation of solutions, the genetic algorithm model is the applied to improve the solution. Afterward the best of solutions are checked by the Add-Ins Solver of MS-Excel 2010 to see if they can still be improved further. The results show that the 4 rule curves model gives the best solution with the average monetary annual production in the irrigation area of USD 72.248 million.W pracy omówiono trzy modele zasad eksploatacji dużego zbiornika, którego wody są wykorzystywane do nawodnień. Są to: zasada pięćdziesięcioelementowej ciągłej linii pojemności zbiornika, zasada pojedynczej krzywej i zasada czterech krzywych pojemności zbiornika. Wymienione trzy modele były optymalizowane przez losową symulację z użyciem danych o dopływie z 30 lat z zastosowaniem maksymalizacji wartości średniej rocznej produkcji w nawadnianym obszarze jako funkcji obiektywnej. Celem prezentowanych badań było poszukiwanie odpowiednich zasad eksploatacji zbiornika Sutami. Optymalizację realizowano wstępnie poprzez losowe poszukiwanie stochastycznego modelu symulacji dla uzyskania szeregu alternatywnych rozwiązań. Rozwiązania te ulepszano, stosując model genetycznego algorytmu. Następnie najlepsze rozwiązania sprawdzano, stosując Add-Ins Solver programu MS-Excel 2010, by sprawdzić, czy można je jeszcze usprawnić. Wyniki dowiodły, że model czterech krzywych dawał najlepsze rozwiązania przy rocznej produkcji w nawadnianym obszarze o wartości 72,248 miliona dolarów