Indraja Translate

5/14/2018 Indraja Translate - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/indraja-translate 1/6

18,1 Pendahuluan

18,2 Pendugaan terhadap Arus Overland Hortonian

18.2.1 Karakteristik Wilayah tahan

18.2.2 Metode Sederhana

18.2.3 SCS-CN Metode

18.2.4 Model hidrologi

18,3 Permukaan tahan Daerah Estimasi

18,4 Contoh Studi tentang Respon untuk Limpasan Permukaan tahan

18.4.1 Studi Wilayah

18.4.2 Red River dari Cekungan Utara

18.4.2.1 Tanah-Analisis Perubahan Tutupan

18.4.2.2 imperviousness Dinamika

18.4.2.3 Limpasan Respon Analisis

18.4.3 Simms Creek DAS

18.4.3.1 imperviousness Dinamika

18.4.3.2 Hidrograf Perbandingan

18,5 Ringkasan

pengakuan

Referensi

18,1 Pendahuluan

Daerah permukaan yang kedap ditandai sebagai permukaan yang menghambat infiltrasi daya air ke

dalam tanah dan mempercepat proses curah hujan yang debit dan transportasi (USDA-SCS, 1986).

Permukaan tersebut biasanya adalah hasil dari urbanisasi dan pembangunan, dan mereka termasuk

jalan, bangunan, dan tempat parkir. Urbanisasi, yang mengubah permukaan yg dpt tembus ke

permukaan tahan, adalah tren global karena tekanan populasi dan transportasi. Dampak konversi ini

pada pengaturan ecohydrological telah dipelajari oleh sejumlah peneliti (misalnya, Hirsch et al, 1990;.

McCuen, 1998; Chin dan Gregory, 2001; Rose dan Peters, 2001;. Booth et al, 2002).

Auditan: 399

Limpasan dari permukaan yang tahan menimbulkan masalah lingkungan yang serius karena dampak

yang merugikan terhadap kualitas ecohydrology dan air untuk menerima air, seperti ditunjukkan oleh

kualitas air yang rusak dan keanekaragaman hayati (USEPA, 1983; Whalen dan Cullum, 1989;. Steuer et

al, 1997 ). Dampak pada ecohydrology meliputi pengurangan laju infiltrasi, peningkatan volume

limpasan permukaan dan debit puncak, penurunan kompensasi kelembaban tanah dan resapan airtanah, penurunan durasi aliran dan aliran dasar pengeringan lahan basah, degradasi habitat dan

fragmentasi, dan perubahan permukaan energi keseimbangan. Akibatnya, fungsi ekologis dan nilai-nilai

ekonomi dari daerah aliran sungai mungkin akan sangat rendah. Selain itu, kombinasi volume limpasan

puncak peningkatan dan penurunan durasi dan efisiensi hidrolik (Chow et al., 1988) menghasilkan lebih''

bekerja'' erosif atau kekuatan hidrolik yang bekerja pada saluran sungai, meningkatkan risiko stream =

erosi tidur Bank dan beban sedimen dan konstituen yang terkait (misalnya, fosfor, gizi, dan pestisida)



(Driscoll, 1986; Chow et al, 1988.).

Daerah permukaan yang tahan juga memainkan peran penting dalam menentukan kualitas air dari

perairan penerima. Selama musim kering, deposisi kering polutan pada permukaan tersebut akan

dipercepat dan dicuci ke sungai terdekat dan danau di musim basah. Suhu sungai dan sungai bisa naik di

musim panas karena konduksi panas dari permukaan kedap air dan dicuci ke dalam air. Sumber polusi

Nonpoint terkait dengan area permukaan tahan berhubungan erat dengan lahan praktek manajemen,

dan fungsi dari penggunaan lahan jenis dan intensitas, misalnya pecahan permukaan tahan, serta

kondisi iklim, seperti frekuensi dan besarnya badai peristiwa.

Konversi permukaan yg dpt tembus (misalnya, padang rumput, pertanian, hutan, dan lahan basah)

dengan yang tahan sesuai (misalnya, jalan, tempat parkir, dan bangunan) secara substansial dapat

mengubah partisi dari radiasi matahari yang masuk (USEPA, 1983). Radiasi matahari yang mencapai

permukaan bumi tercermin, diserap, dan dipartisi menjadi panas yang masuk akal dan panas laten

(yaitu, energi yang digunakan untuk evapotranspirasi air). Sebagian kecil dari radiasi matahari digunakan

dalam fotosintesis. Karena tidak adanya vegetasi dan kelembaban tanah, permukaan tahan cenderung

memiliki evapotranspirasi diturunkan. Untuk permukaan yg dpt tembus, panas laten digunakan untuk

menguapkan air dari tanah dan memenuhi permintaan transpirasi tanaman. Namun, panas laten akan

dikonversi menjadi panas yang masuk akal tambahan dengan tidak adanya kelembaban tanah dan

vegetasi, yang pada gilirannya, mungkin mengangkat suhu dan kelembaban udara ambien di atas

permukaan tahan.

Auditan 400:

Selanjutnya, rezim aliran yang berubah, suhu air, dan sedimen layang dan konsentrasi hara dapat

memiliki efek besar pada perekrutan spesies air, struktur umur, kekayaan taksa, dan komposisi

taksonomi (poff dan Ward, 1989; Kelsch dan Dekrey, 1998). Baik habitat akuatik dan terestrial akan

terpengaruh oleh limpasan dan konstituen dari permukaan tahan. Penelitian telah menunjukkan

penurunan integritas biologis dan kualitas habitat ketika fraksi tahan mencapai 10% -20% (USEPA, 1983).

Untuk DAS, karakteristik limpasan darat dan hidrograf aliran yang sesuai erat terkait dengan tutupan

lahan dan fungsi imperviousness, yang didefinisikan sebagai rasio dari daerah tahan terhadap daerah

aliran sungai inklusif (Schueler, 1987). Imperviousness menentukan proses hidrologi infiltrasi dan

limpasan permukaan. Peningkatan imperviousness menghasilkan infiltrasi kurang tapi limpasan

permukaan yang lebih besar, dan sebaliknya. Selain itu, karena air tidak lagi infiltrasi ke dalam tanah,

aliran darat dari daerah tahan terutama akibat dari kelebihan infiltrasi, limpasan curah hujan sebuah

mekanisme yang terjadi ketika intensitas curah hujan melebihi kapasitas infiltrasi tanah. Limpasan yang

kelebihan infiltrasi juga disebut aliran Hortonian setelah Horton (1942), yang mengembangkan deskripsi

konseptual dari mekanisme limpasan. Model konseptual telah banyak digunakan untuk memperkirakan

aliran darat untuk daerah aliran sungai dengan kapasitas infiltrasi tanah yang rendah dan daerah urban

di mana permukaan tahan menghambat infiltrasi air dan mempercepat terjadinya dan transportasi

aliran darat. Dalam prakteknya, model konseptual biasanya diimplementasikan dengan menggunakan

Metode Sederhana atau Departemen Pertanian AS (USDA) Konservasi Tanah Service (SCS) Curve

Number (CN) metode (USDA-SCS, 1972).

Tujuan bab ini adalah untuk (1) memberikan gambaran dari dua metode, (2) memperkenalkan metode

untuk mengukur tahan daerah berdasarkan data penginderaan jauh, dan (3) menggambarkan



bagaimana menentukan respon limpasan ke imperviousness dalam dua daerah aliran sungai dengan

kondisi iklim yang jelas berbeda dan tingkat pembangunan.

18,2 Estimasi Arus Overland Hortonian

18.2.1 Karakteristik Wilayah tahan

Dibandingkan dengan daerah pedesaan, permukaan tahan di daerah perkotaan memiliki laju infiltrasimendekati nol. Akibatnya, peristiwa badai cenderung menghasilkan proses limpasan dengan volume

yang lebih besar dan debit puncak dari daerah tahan dari daerah pedesaan.

Daerah tahan dapat dibedakan menjadi dua kelompok: (1) area yang hidrolik dihubungkan ke sistem

drainase (juga disebut daerah kedap efektif) dan (2) daerah yang tidak langsung terhubung (USDA-SCS,

1986).

Hal: 401

Untuk tujuan deskripsi, kedua kelompok ini ditetapkan sebagai Kelompok I dan II Grup daerah tahan,

masing-masing. Limpasan yang dihasilkan dari daerah Kelompok II tahan mengalir ke lahan yang

berdekatan mereka rumput dan mampu menyusup ke dalam tanah, sedangkan, limpasan dari KelompokI daerah tahan secara langsung dikeringkan ke dalam jaringan aliran oleh sistem drainase. Untuk dapat

memodelkan proses limpasan, komersial, industri, transportasi, dan bidang kelembagaan dapat

dianggap sebagai Kelompok I daerah tahan. Di sisi lain, daerah pemukiman dapat dianggap sebagai

daerah Kelompok II tahan.

18.2.2 Metode Sederhana

Metode Sederhana dikembangkan oleh Schueler (1987) untuk menghitung beban pencemar dalam

limpasan perkotaan. Volume limpasan, R, dalam meter kubik dihitung sebagai

dimana

P adalah curah hujan tahunan (cm)

Pj adalah bagian dari peristiwa hujan yang menghasilkan limpasan

Rv adalah koefisien limpasan rata-rata

A adalah luas DAS (ha)

Rv adalah proporsi curah hujan dikonversi menjadi aliran permukaan dan dapat

diperkirakan sebagai

di mana saya adalah imperviousness persen dari DAS. Pj merupakan efek intersepsi, penyimpanan

depresi, dan infiltrasi. Nilainya dapat bervariasi, tergantung pada topografi, tanah menggunakan /

menutup, dan properti tanah DAS. Nilai empiris dari 0,9 dapat digunakan (Schueler, 1987) ketika data

spesifik lokasi tidak tersedia.

18.2.3 SCS-CN Metode

Metode SCS-CN dikembangkan untuk menyediakan secara konsisten untuk memperkirakan jumlah

limpasan bawah berbagai penggunaan lahan dan jenis tanah (USDA-SCS, 1972; Rallison dan Miller,

1982). Hal ini didasarkan pada hubungan (empiris) dihipotesiskan antara limpasan dan infiltrasi, yang

dapat dinyatakan sebagai



dimana

F adalah retensi sebenarnya presipitasi pada saat terjadi badai (cm)

S adalah retensi potensi maksimum (cm)

Q adalah limpasan (cm)

Auditan 402

P adalah curah hujan (cm)

Ia (cm) adalah abstraksi curah hujan awal, yang mewakili sents curah hujan dicegat oleh tion sayuran,

permukaan lain (misalnya, atap), dan depresi F daerah dapat dihitung sebagai

Sebuah asumsi tambahan adalah e gila bahwa Ia sebanding dengan S, yaitu,

Mengganti Persamaan 18,4 dan 18,5 ke 18,3 Persamaan, kita bisa mendapatkan

S berhubungan dengan CN dan dihitung sebagai

CN adalah fungsi dari penggunaan lahan dan jenis tanah (kelompok hidrologi tanah). Nilainya dapat

berkisar dari 1 sampai 100, tetapi nilai-nilai kurang dari 35 dan lebih besar dari 98 jarang dibenarkan

untuk aplikasi praktis. Selain itu, CN bervariasi dengan kondisi kelembaban yg di tanah. USDA-SCS (1972,

1985) dikembangkan CN nilai-nilai yang terkait dengan kondisi kelembaban tanah yg di I, II, dan III, yang

sesuai dengan kering, rata-rata, dan kondisi hidrologi basah, masing-masing.

Nilai-nilai untuk kondisi kelembaban lainnya biasanya dihitung sebagai interpolasi linier dari yang untuk

tiga kondisi. Rallison dan Miller (1982) menjelaskan secara rinci bagaimana menentukan nilai untuk CN.

Koefisien proporsional, K, bervariasi dari badai ke badai dan daerah aliran sungai untuk daerah aliran

sungai (Hawkins et al., 2002). Untuk DAS, K bisa memiliki nilai berkisar 0,0005-0,4910, dengan nilai rata-

rata 0,0476. Meskipun demikian, nilai 0,2 direkomendasikan oleh USDA-SCS (1985) dan telah banyak

digunakan. Lim et al. (2006) menilai efek dari nilai K yang berbeda pada limpasan taksiran DAS Indiana

70,5 km2. DAS ini telah mengalami urbanisasi yang signifikan, dengan sekitar 50% luas tanah urban

dalam ukuran tahun 1973 dan sekitar 68% pada tahun 1991. Hasil studi menunjukkan bahwa jangka

panjang permukaan prediksi limpasan memiliki akurasi terbaik saat nilai K dari 0,2 digunakan.

Untuk Kelompok I daerah tahan, nilai CN dari 98 biasanya digunakan (USDASCS, 1986). Namun, dua

strategi yang banyak diterapkan untuk memperkirakan limpasan dihasilkan dari daerah Kelompok II

tahan. Strategi saya adalah untuk partisi wilayah tahan dari kawasan yang berdekatan mereka yg dpt

tembus dan menerapkan nilai-nilai CN berbeda untuk daerah-daerah. Dengan hal ini, CN untuk area

tahan memiliki nilai 98, sedangkan, CN untuk daerah yg dpt tembus ditentukan seperti yang ditunjukkan

pada Rallison dan Miller (1982).

Dalam kontrak, Strategi II adalah untuk menghitung sejumlah kurva komposit untuk daerah Kelompok II

tahan menggunakan persamaan yang dikembangkan oleh USDA-SCS (1986):

Auditan 403

dimana

CNC adalah jumlah kurva komposit



CNP adalah jumlah kurva yg dpt tembus

CNimp adalah jumlah kurva tahan dan biasanya membutuhkan nilai 98

imptot adalah sebagian kecil dari luas DAS yang tahan (baik

Kelompok I dan Kelompok II)

impdcon adalah sebagian kecil dari luas DAS yang tahan (Kelompok

II saja)

Faktor tambahan dalam Persamaan 18,8, ketika imptot ≤ 0,3 adalah

nilai antara 0 dan 1 dan itu menyumbang pengurangan limpasan tersebut.

Impdcon dihitung sebagai

mana impcon adalah sebagian kecil dari luas DAS yang tahan (Kelompok

Saya saja).

Demikian pula, CNC juga bervariasi dengan kondisi kelembaban yg di tanah. Variasi adalah karena CNP

adalah fungsi dari kondisi anteseden kelembaban tanah. Nilai-nilai CNP untuk kondisi kelembaban tanah

yang berbeda ditentukan dengan menggunakan prosedur tersebut untuk CN.

18.2.4 Model hidrologi

Di antara model hidrologi yang umum digunakan, Simulasi hidrologi Program-Fortran (HSPF)

menggunakan Strategi saya untuk mensimulasikan limpasan dari daerah Kelompok II tahan (Johanson et

al., 1984), sedangkan, beberapa USDA model, termasuk Tanah dan Air Alat Penilaian (SWAT) (Arnold et

al., 1998), Non-titik Sumber Model Pencemaran Pertanian (AGNPS) (muda et al., 1989), dan Erosi Proyek

Air Prediksi (WEPP) (Laflen et al., 1997), menerapkan Strategi II. Di sisi lain, Strategi kedua I dan II

Strategi disediakan oleh Fungsi Memuat Generalized DAS (GWLF) (Haith et al., 1992), Simulator Sumber

Daya Air di cekungan Pedesaan

(SWRRB) (Arnold et al, 1990.), Dan Kebijakan Iklim Lingkungan Terpadu (EPIC) (Mitchell et al., 1996).

Mandel dkk. (1997) mengevaluasi kinerja dari Metode Sederhana, HSPF, GWLF, dan EPIC pada

memprediksi limpasan tahunan rata-rata dalam tiga daerah aliran sungai diukur dimana lahan perkotaan

menggunakan dominan, yaitu Rock Creek di Maryland dan District of Columbia, Beaverdam Run di

Maryland , dan Sulit Run di Virginia. Evaluasi ini dilakukan oleh: (1) memperkirakan limpasan tahunan

rata-rata dari catatan aliran mengukur menggunakan teknik pemisahan aliran mantap relatif standar, (2)

memprediksi limpasan menggunakan model EPIC dan GWLF dengan Strategi kedua I dan II untuk

Strategi

Halaman 404:

Kelompok II tahan daerah dan membandingkan limpasan diprediksi dengan limpasan memperkirakandari pemisahan aliran dasar, dan (3) memprediksi limpasan yang menggunakan Metode Sederhana dan

model HSPF dan membandingkan diprediksi limpasan limpasan dengan perkiraan dari pemisahan aliran

dasar. Hasil menunjukkan kinerja prediksi serupa, tetapi limpasan prediksi menggunakan Strategi II

cenderung lebih kecil dari itu I. Strategi menggunakan Selain model-model hidrologi, Pengelolaan Air

Badai Model (SWMM), yang dikembangkan oleh Badan Perlindungan Lingkungan AS (EPA), juga banyak

digunakan untuk acara tunggal atau jangka panjang (terus menerus) simulasi kuantitas dan kualitas



limpasan dari daerah terutama perkotaan (Rossman, 2005). Komponen limpasan dari SWMM beroperasi

pada koleksi subcatchment daerah, yang menerima curah hujan dan limpasan dan menghasilkan

polutan beban. SWMM menggunakan Strategi II untuk menghitung limpasan dari Kelompok II daerah

tahan. Bagian routing SWMM mengangkut limpasan ini melalui sistem pipa, saluran, perangkat

penyimpanan = pengobatan, pompa, dan regulator. SWMM melacak kuantitas dan kualitas limpasan

dihasilkan dalam setiap subcatchment dan laju aliran, kedalaman aliran, dan kualitas

air dalam pipa masing-masing dan saluran selama periode simulasi yang terdiri

beberapa waktu langkah.

Sementara menggunakan strategi yang berbeda untuk memperkirakan limpasan dari tahan daerah, baik

Metode Sederhana dan model hidrologi berbasis CN memerlukan masukan umum imperviousness dan

klasifikasi wilayah tahan.

Dalam prakteknya, masukan ini dapat diturunkan dari data penginderaan jauh.

18,3 Permukaan tahan Daerah Estimasi

Memperkirakan imperviousness di daerah aliran sungai urban adalah penting tugas manajer sumberdaya air dan perencana. Informasi ini diperlukan untuk merancang sistem pengendalian banjir, kanal,

dan struktur drainase jaringan, seperti yang dibahas sebelumnya, dan merupakan masukan penting dari

model hidrologi.

Berbagai teknik telah dikembangkan dan digunakan untuk memperkirakan imperviousness yang dan

melukiskan luasan area permukaan tahan. Di antaranya teknik, penginderaan jauh berbasis teknik telah

terbukti lebih unggul yang lain untuk mempelajari aliran sungai dengan ukuran besar dan penggunaan

lahan campuran, karena mereka mampu mengukur permukaan tahan di regional atau DAS spasial skala.

Salah satu teknik yang umum digunakan penginderaan jauh didasarkan pada perbedaan skala indeks

vegetasi dinormalisasi (NDVIs) (Price, 1987; Che dan Harga, 1992; Carlson dan Arthur, 2000). NDVIs

mencerminkan sementara perubahan vegetasi penutup. Hal ini dapat ditentukan dengan menggunakanpenginderaan jauh gambar dengan adegan berbeda dan tanggal sebagai

Halaman 405:

dimana NDVI rendah dan NDVI tinggi adalah nilai-nilai untuk tanah kosong dan vegetasi lebat,

masing-masing.

Carlson dan Ripl ey (1997) mengusulkan hubungan fungsional antara

penutup vegetasi pecahan (FVC) dan NDVI s. FVC memiliki kisaran antara

0 dan 1. Ini pinggul hubungan dapat dinyatakan sebagai

Indraja Translate

Documents

Transcript of Indraja Translate