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Updated: May 20, 2025

Watershed Planning within a Quantitative Scenario Analysis Framework
Published on: July 24, 2016
探索流域的形态构造性质,水文和物理特征,并通过整合MCDM和整体机器学习模型来优先考虑分流域的地表排水潜力
1School of Water Resources Engineering, Jadavpur University, Kolkata, 700032, West Bengal, India.
有效的降雨管理需要对广泛的分流域 (SW) 概括进行详细的地表流水 (SR) 评估. 本研究使用混合MCDM和机器学习优先考虑SR潜力的SW,确定水资源管理的最佳区域.
科学领域:
- 水文和水资源管理 水文和水资源管理
- 地形学和景观演变的演变.
- 环境科学与工程环境科学与工程
背景情况:
- 未经管理的有效降雨可能会导致自然和人为危险.
- 低流域 (SW) 的概括对于有效的水资源监测和管理是不够的.
- 评估全面的地表径流 (SR) 潜力对于明智的决策至关重要.
研究的目的:
- 确定景观演变特征和影响地表流水 (SR) 的水物理因素.
- 根据其SR潜力,使用先进的建模技术来优先考虑分流域 (SW).
- 将多标准决策 (MCDM) 模型与整体机器学习集成在一起,以准确的优先级.
主要方法:
- 分析下流域 (SW) 形态特征,包括形状,溪流长度比,排水密度和纹理.
- 应用混合多维标准决策 (MCDM) 模型 (TOPSIS,VIKOR) 与集体机器学习 (Extra Trees Regressor,XGBoost等) 结合在一起. ) 的情况.
- 评估了24种不同的综合模型,以根据SR潜力确定最有效的SW优先级.
主要成果:
- 下流域 (SW) 的形状从长长的 (0.57) 到圆的 (0.87) 变化,不同的地形发展阶段以河流长度比率表示.
- 中等排水密度 (0.65-0.89公里/公里2) 和低至中等排水纹理 (1.33-2.33) 暗示了石化结构影响和潜在的SR区域.
- 在TOPCOM-ETR (RMSE=0.106),VIKHYP-ETR (RMSE=0.093) 和TOPMPT-ETR (RMSE=0.129) 模型中,在优先考虑SR潜力的SW方面,显示出最高的准确性.
结论:
- 倾斜的SWs (1-2,9-11) 和的SWs (5,8) 被认为是最大限度地提高表面流水 (SR) 的最佳选择.
- 托普科姆-ETR模型有效地突出了具有高流失潜力的山SW,考虑到浮标,斜率和水文特征.
- 调查结果为政府机构提供了一个强大的框架,以做出明智的决策来管理水资源和减轻相关风险.
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