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Flow Forecasting in a Watershed using Autoregressive Updating Model

  • 23.03.2018
Erschienen in:

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Abstract

A real-time autoregressive updating model is proposed in this study to forecast the flow in a watershed. The model has two components: (1) Finite Element-Event based distributed rainfall runoff model for runoff simulation and (2) Autoregressive model for updating the error forecast. The efficiency of the runoff updating model depends on the accuracy of the rainfall. Forecasting plays a major role in view of the lead time. In the present study, forecasting is carried out with a lead period of 1 to 3 h. The performance of the integrated model is tested using Nash Sutcliffe efficiency (E) and correlation coefficient (r). The integrated model is applied for Banha, Harsul and Khadakohol watersheds in India. From the results, it can be concluded that the developed model is efficient in flow forecasting on real-time basis in the watersheds.

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Titel
Flow Forecasting in a Watershed using Autoregressive Updating Model
Verfasst von
Shirisha Pulukuri
Venkata Reddy Keesara
Pratap Deva
Publikationsdatum
23.03.2018
Verlag
Springer Netherlands
Erschienen in
Water Resources Management / Ausgabe 8/2018
Print ISSN: 0920-4741
Elektronische ISSN: 1573-1650
DOI
https://doi.org/10.1007/s11269-018-1953-1
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