ISSN: 2157-7617

Revista de Ciencias de la Tierra y Cambio Climático

Acceso abierto

Nuestro grupo organiza más de 3000 Series de conferencias Eventos cada año en EE. UU., Europa y América. Asia con el apoyo de 1.000 sociedades científicas más y publica más de 700 Acceso abierto Revistas que contienen más de 50.000 personalidades eminentes, científicos de renombre como miembros del consejo editorial.

Revistas de acceso abierto que ganan más lectores y citas
700 revistas y 15 000 000 de lectores Cada revista obtiene más de 25 000 lectores

Indexado en
  • Índice de fuentes CAS (CASSI)
  • Índice Copérnico
  • Google Académico
  • sherpa romeo
  • Acceso en Línea a la Investigación en Medio Ambiente (OARE)
  • Abrir puerta J
  • Revista GenámicaBuscar
  • TOC de revistas
  • Directorio de publicaciones periódicas de Ulrich
  • Acceso a la Investigación Global en Línea en Agricultura (AGORA)
  • Centro Internacional de Agricultura y Biociencias (CABI)
  • Búsqueda de referencia
  • Universidad Hamdard
  • EBSCO AZ
  • OCLC-WorldCat
  • Invocaciones de proquest
  • Catálogo en línea SWB
  • publones
  • Pub Europeo
  • ICMJE
Comparte esta página

Abstracto

Prediction of Inflow to the Ujjani Dam Reservoir using Linear Regression and Hybrid Model

Dattatray Rajmane

Assessment of impact of climate change is very essential for the areas where the water scarcity is the main issue. Ujjani dam one of the largest dams of Maharashtra state in India is constructed on Bhima River in 1980 which supplies water to downstream cultivable area of Solapur and Pune district. In this study statistical downscaling model was developed for downscaling and projecting the temperature and rainfall by considering the GFDL-CM3 (GCM) model under scenario RCP 6.0. Statistical downscaling models showed a very good correlation (R2) between NCEP predictors and hydro metrological predictands. Using the projected values of temperature and rainfall, inflow to the reservoir was predicted by developing the three different models namely; Multiple linear Regression, Artificial Neural Network and Wavelet Neural Network. The models were evaluated by using mean square error criteria. It is observed that there is a change in rainfall pattern, it increases in the months of September to December however it decreases in the months of June to August, and this is due to corresponding changes in rainfall. The inflow to the reservoir has been predicted in three different time period viz 2020-29, 2050-59 and 2080-89.