दूर-संवेदी डेटा का उपयोग करके रन-ऑफ प्रवाह हाइड्रोग्राफ का मॉडलिंग: ईरान के बशर बेसिन में एक अनुप्रयोग

सार वर्षा उन देशों में अधिक कठिन है जैसे कि ईरान, बारिश नापने वाली स्टेशनों की अपर्याप्त संख्या के कारण। दूर-संवेदी एक वैकल्पिक स्रोत प्रदान करता है। इस अध्ययन में, HEC-HMS मॉडल की प्रभावशीलता का मूल्यांकन GPM (ग्लोबल प्रेसीपिटेशन मेजरमेंट मिशन) उपग्रह और वर्षा नापने वाली स्टेशन डेटा का उपयोग करके किया गया। मॉडल को बशर बेसिन के आउटलेट पर एक जलमेट्रिक स्टेशन के 5 बाढ़ घटनाओं के डेटा का उपयोग करके कैलिब्रेट और मान्य किया गया। महत्वपूर्ण बाढ़ पैरामीटर्स जैसे पीक डिस्चार्ज (QP), बाढ़ मात्रा (V) और संकेंद्रण समय (TC) का उपयोग मॉडल में उपग्रह और ग्राउंड स्टेशन डेटा के अनुप्रयोग का मूल्यांकन और तुलना करने के लिए विभिन्न सांख्यिकीय मानकों का उपयोग करके किया गया। वर्षा नापने वाले डेटा का उपयोग करके QP और V के आकलन की सटीकता उपग्रह डेटा से प्राप्त सटीकता से अधिक थी। हालाँकि, QP अनुमान में औसत सापेक्ष त्रुटि (MRE) के बीच का अंतर लगभग 1% था (वर्षा नापने वाले और उपग्रह डेटा के लिए क्रमशः 9.9% और 10.6%)। इसके विपरीत, TC अनुमान के लिए उपग्रह का उपयोग करते समय उच्च सटीकता प्राप्त की गई (GPM और वर्षा नापने वाले डेटा के लिए क्रमशः MRE 9.1% और 10.2%)। ऐसे परिणाम सुझाव देते हैं कि उपग्रह वर्षा डेटा का एकमात्र उपयोग हाइड्रोलॉजिकल कुंजी पैरामीटर्स का मॉडलिंग के लिए विश्वसनीय है, जो उन क्षेत्रों में मददगार हो सकता है जहां ग्राउंड स्टेशन कवरेज सीमित है।