Evaluation of the Simultaneous Effect of Changes of Climatic Variables and Land Use on the Actual Evapotranspiration Trend Using the SWAT Model in the Ajichi Basin

Determining the actual evapotranspiration value and analyzing its temporal trend is essential for optimal water resources management in a basin. In the present paper, the actual evapotranspiration time series is simulated and its trend is analyzed according to the trend of climatic variables and land use in the Ajichi basin during the period of 2015-1987. The comprehensive SWAT model was set up, calibrated, and validated for the Ajichi basin. Also, the average of simulated actual evapotranspiration of crops (in wet years) was compared with similar values in the National Water Document. The results of the Mann-Kendall trend test showed that the annual rainfall in most meteorological stations had a decreasing trend and the rainfall trend in the ten stations decreased significantly. While the annual maximum temperature at all stations and the annual minimum temperature in most of them have significantly increased. Investigation of land use maps illustrated that the irrigated land area of the basin has increased by a 39% during the study period. According the study's results, the potential evapotranspiration of the basin has had a significant increasing trend with a rate of 2.54 mm per year. The results indicated that despite the increasing trend of potential evapotranspiration and irrigated land area, the actual evapotranspiration of the basin had a significant decreasing trend with a rate of 2.2 mm per year due to the decrease in rainfall

Hybrydowy model wavelet-SARIMA-ANN do prognozowania opadów

Given its importance in water resources management, particularly in terms of minimizing flood or drought hazards, precipitation forecasting has seen a wide variety of approaches tested. As monthly precipitation time series have nonlinear features and multiple time scales, wavelet, seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA) and hybrid artificial neural network (ANN) methods were tested for their ability to accurately predict monthly precipitation. A 40-year (1970–2009) precipitation time series from Iran’s Nahavand meteorological station (34°12’N lat., 48°22’E long.) was decomposed into one low frequency subseries and several high frequency sub-series by wavelet transform. The low frequency sub-series were predicted with a SARIMA model, while high frequency subseries were predicted with an ANN. Finally, the predicted subseries were reconstructed to predict the precipitation of future single months. Comparing model-generated values with observed data, the wavelet-SARIMA-ANN model was seen to outperform wavelet-ANN and wavelet-SARIMA models in terms of precipitation forecasting accuracy.Prognozowanie opadów, ze względu na ich znaczenie w gospodarce zasobami wodnymi, szczególnie w zmniejszaniu ryzyka powodzi czy susz, było już przedmiotem wielu badań. Serie miesięcznych opadów mają właściwości nieliniowe i różne skale czasowe, w związku z czym przetestowano różne metody: wavelet, metodę zintegrowanej sezonowej autoregresji z ruchomą średnią (SARIMA) i hybrydową metodę sztucznych sieci neuronowych (ANN) pod kątem ich zdolności do dokładnego przewidywania miesięcznych opadów. Czterdziestoletnią (1970–2009) serię opadów z irańskiej stacji meteorologicznej w Nahavand (34°12’N, 48°22’E) rozłożono na jedną podserię o niskiej częstotliwości i kilka podserii o wysokiej częstotliwości występowania opadów przez transformację falkową. Podserie o niskiej częstotliwości prognozowano za pomocą modelu SARIMA, podczas gdy podserie o wysokiej częstotliwości prognozowano, stosując ANN. Na koniec prognozowane podserie zrekonstruowano celem przewidywania opadów w poszczególnych miesiącach w przyszłości. Porównanie wartości generowanych przez model z danymi z obserwacji wykazało lepszą dokładność prognozowania opadów za pomocą modelu wavelet-SARIMA-ANN niż za pomocą modeli wavelet-ANN i wavelet-SARIMA