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Le modèle de ruissellement des précipitations est l'un des événements les plus fréquemment utilisés en hydrologie. Il détermine le signal de ruissellement qui quitte le bassin versant à partir du signal de pluie reçu par le bassin. La présente étude développe une approche distribuée pour simuler le processus de ruissellement des précipitations d'un bassin versant. Le bassin versant a été divisé en un nombre de divisions égal au nombre de stations pluviométriques. Un modèle de masse est également développé en utilisant la pluviométrie moyenne du bassin versant. Dans le cas d'un modèle…mehr

Produktbeschreibung
Le modèle de ruissellement des précipitations est l'un des événements les plus fréquemment utilisés en hydrologie. Il détermine le signal de ruissellement qui quitte le bassin versant à partir du signal de pluie reçu par le bassin. La présente étude développe une approche distribuée pour simuler le processus de ruissellement des précipitations d'un bassin versant. Le bassin versant a été divisé en un nombre de divisions égal au nombre de stations pluviométriques. Un modèle de masse est également développé en utilisant la pluviométrie moyenne du bassin versant. Dans le cas d'un modèle forfaitaire, la pluviométrie moyenne est calculée par la méthode du polygone asiatique. Afin d'estimer le ruissellement des événements pluvieux, le taux de perte ou les paramètres d'infiltration pour le bassin doivent être calculés, ce qui constitue une entrée de base pour la modélisation ultérieure du ruissellement des précipitations. La capacité d'infiltration du bassin dépend de l'utilisation des terres et de la propriété du sol. C'est pourquoi l'estimation des paramètres d'infiltration ou du numéro de courbe du bassin est effectuée dans un premier temps. Un modèle inverse est formulé et résolu pour l'estimation des numéros de courbe pour les modèles en bloc et distribués.
Autorenporträt
Er. Dilip Kumar, profesor adjunto de ingeniería civil. Departamento de G.B.Pant Engg.College, Pauri (Reino Unido). Hizo su B.Tech. de AAU, Allahabad y M.Tech (WREM) del I.I.T. Guwahati (Assam). Ha publicado cuatro trabajos de investigación. Su área de trabajo es el modelado hidrológico, la optimización y la red neuronal artificial.