Riviersystemen zijn essentiële hulpbronnen voor alles, van drinkwatervoorziening tot energieopwekking, maar deze systemen zijn ook hydrologisch complex, en het is niet altijd duidelijk hoe de waterstroomgegevens van verschillende meetpunten zich verhouden tot een specifiek stuk infrastructuur. Onderzoekers van Cornell University en North Carolina State University hebben nu een tool ontwikkeld die put uit meerdere databases om waterbeheerders en infrastructuurgebruikers de informatie te geven die ze nodig hebben om weloverwogen beslissingen te nemen over watergebruik op riviernetwerken.

"Een stroommeter vertelt je wat het waterniveau is op een bepaald punt in de rivier, maar dat is niet echt genoeg informatie, " zegt Sankar Arumugam, co-auteur van een paper over het werk en een professor in civiele techniek bij NC State. "Als u een infrastructuurbeheerder bent, wat u echt moet weten, is hoe lang het duurt voordat die waterstandinformatie relevant is voor uw infrastructuur. Hoe ver is de stroomafname van uw waterinlaat langs het rivierpad, niet zomaar hemelsbreed? Hoe nauw zijn die twee dingen met elkaar verbonden, hydrologisch?"

"Deze informatie is belangrijk voor het efficiënt beheren van watersystemen, om ervoor te zorgen dat infrastructuur, zoals elektriciteitscentrales, kan blijven werken, en voor de bescherming van de infrastructuur, " zegt Sudarshana Mukhopadhyay, eerste auteur van het artikel en momenteel een postdoctoraal onderzoeker aan de Cornell University. "De informatie is vooral belangrijk tijdens extreme omstandigheden, zoals overstromingen of droogte.

"Al die gegevens bestaan ​​al, het is gewoon verspreid over afzonderlijke databases. We hebben een algoritme ontwikkeld dat al die informatie efficiënt op één plek verzamelt en verklaart hoe de streamgages en de verschillende infrastructuursites hydrologisch met elkaar zijn verbonden over een groot stroomgebied, " zegt Mukhopadhyay, die aan het onderzoek werkte als een Ph.D. student aan NC State.

Om het nut van de tool te demonstreren, de onderzoekers gebruikten het algoritme om een ​​connectiviteitsnetwerk te creëren dat de onderlinge verbondenheid van ongeveer 1 aantoont. 400 reservoirs en 1, 600 streamgages in de bovenste en onderste stroomgebieden van de Colorado-rivier.

Voor dit netwerk het algoritme gebruikte gegevens uit drie bronnen:topografische informatie uit de National Hydrographic Dataset van de U.S. Geological Survey (USGS); streamgages van het USGS National Water Information System; en reservoirgegevens uit de National Inventory of Dams.

"Dit is een tool die kan worden gebruikt door operators van elektriciteitscentrales, exploitanten van reservoirs, waterbeheerders - het is echt voor iedereen die water uit het riviersysteem haalt, "Zegt Mukhopadhyay. "Het kan hen informeren over rivieromstandigheden, zowel stroomopwaarts als stroomafwaarts, en hen helpen beslissingen te nemen over waar ze water uit het systeem moeten halen."

De onderzoekers hebben ook een sjabloon openbaar gemaakt, waardoor iedereen soortgelijke connectiviteitsnetwerken kan ontwikkelen voor andere stroomgebieden.

"Het moet vrij eenvoudig zijn voor professionals op het gebied van waterbronnen, ' zegt Mukhopadhyay.

"We werken momenteel aan een landelijke versie, waarvan we denken dat het ons zal helpen een beter begrip te krijgen van alle manieren waarop stroomgebieden infrastructuren in het hele land met elkaar verbinden, ' zegt Arumugam.

De krant, "Het ontwikkelen van de hydrologische afhankelijkheidsstructuur tussen streamgage- en reservoirnetwerken, " is open-access gepubliceerd in het tijdschrift Scientific Data. Het artikel was co-auteur van Chandramauli Awasthi, een doctoraat student aan NC State.

Het werk werd gedaan met steun van de National Science Foundation, onder subsidies 1823111 en 1442909; en van het USGS Powell Center Working Group Project "Een wereldwijde synthese van land-oppervlaktefluxen onder natuurlijke en door de mens veranderde stroomgebieden met behulp van het Budyko-raamwerk."