Αριθμητική προσομοίωση της ροής σε φυσικό υδατόρευμα με τη χρήση του υδραυλικού προγράμματος HEC-RAS

Παρατηρήσεις έκδοσης: λείπει η σελίδα 132 από το φυσικό τεκμήριο.Τα έντονα καιρικά φαινόμενα που εμφανίζονται στις μέρες μας έχουν ως συνέπεια τη δημιουργία πληθώρας προβλημάτων. Οι ραγδαίες βροχοπτώσεις καθώς και οι απρόσμενης έντασης χιονοπτώσεις που πλήττουν αρκετές περιοχές της χώρας μας έχουν ως αποτέλεσμα την πρόκληση υλικών και οικολογικών καταστροφών και σε ορισμένες περιπτώσεις ακόμα και την απώλεια ανθρώπινων ζωών. Το γεγονός αυτό καθιστά απαραίτητη τη λήψη αντιπλημμυρικών μέτρων. Για τους παραπάνω λόγους εκπονήθηκε η παρούσα διπλωματική εργασία η οποία έχει τίτλο «Αριθμητική προσομοίωση της ροής σε φυσικό υδατόρευμα με τη χρήση του υδραυλικού προγράμματος HEC-RAS» και πραγματεύεται την αντιπλημμυρική προστασία του ποταμού Αναύρου. Η εργασία αποτελείται από πέντε κεφαλαία. Το πρώτο κεφαλαίο αναφέρεται στην αντιπλημμυρική προστασία των περιοχών, οι οποίες χρησιμοποιούνται για παραγωγικούς σκοπούς ή αποτελούν το χώρο εκδηλώσεων της ανθρώπινης δραστηριότητας. Στο δεύτερο κεφαλαίο γίνεται η μελέτη του φυσικού υδατορεύματος του Αναύρου με προσδιορισμό των φυσικών χαρακτηριστικών της κάθε κύριας υπολεκάνης απορροής και ολόκληρης της λεκάνης απορροής και στη συνέχεια γίνονται οι υδραυλικοί υπολογισμοί με βάση την ορθολογική μέθοδο χωρίς τη χρήση υδρογραφήματος. Στο τρίτο κεφάλαιο παρουσιάζεται η μεθοδολογία της υδραυλικής μελέτης του ποταμού με τη βοήθεια του προγράμματος υδραυλικής προσομοίωσης HEC-RAS. Στο τέταρτο κεφαλαίο γίνεται μια αναλυτική παρουσίαση της υπάρχουσας κατάστασης και αναζητούνται τα σημεία πιθανής επέμβασης για την βελτίωση των υφιστάμενων συνθηκών. Επιπλέον, προτείνονται εναλλακτικές επεμβάσεις για την βελτίωση της υπάρχουσας κατάστασης. Τέλος, στο πέμπτο κεφάλαιο αξιολογούνται οι παραπάνω προτάσεις και παρουσιάζονται τα συμπεράσματα από την μελέτη που προηγήθηκε

Το λογισμικό SpatialAnalyzer & εφαρμογές του σε προβλήματα βιομηχανικής γεωδαισίας

This paper reports a first study exploring genomic prediction for adaptation of sorghum [Sorghum bicolor (L.) Moench] to drought-stress (D-ET) and nonstress (W-ET) environment types. The objective was to evaluate the impact of both modeling genotype × environment interaction (G×E) and accounting for heterogeneous variances of marker effects on genomic prediction of parental breeding values for grain yield within and across environment types (ETs). For this aim, different genetic covariance structures and different weights for individual markers were investigated in best linear unbiased prediction (BLUP)-based prediction models. The BLUP models used a kinship matrix combining pedigree and genomic information, termed K-BLUP. The dataset comprised testcross yield performances under D-ET and W-ET as well as pedigree and genomic data. In general, modeling G×E increased predictive ability and reduced empirical bias of genomic predictions for broad adaptation across both ETs vs. models that ignored G×E by fitting a main genetic effect only. Genomic predictions for specific adaptation to D-ET or W-ET were also improved by K-BLUP models that explicitly accommodated G×E and used data from both ETs relative to prediction models that used data from the targeted ET exclusively or models that used all the data but assumed no G×E. Allowing for heterogeneous marker variances through weighted K-BLUP produced clear increments (43–72%) in predictive ability of genomic prediction for grain yield in all adaptation scenarios. We conclude that G×E as well as locus-specific genetic variances should be accommodated in genomic prediction models to improve adaptability of sorghum to variable environmental conditions