Academic literature on the topic 'Dryland river system'
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Journal articles on the topic "Dryland river system"
Costa, A. C., A. Bronstert, and J. C. de Araújo. "A channel transmission losses model for different dryland rivers." Hydrology and Earth System Sciences 16, no. 4 (April 3, 2012): 1111–35. http://dx.doi.org/10.5194/hess-16-1111-2012.
Full textBurford, M. A., A. T. Revill, D. W. Palmer, L. Clementson, B. J. Robson, and I. T. Webster. "River regulation alters drivers of primary productivity along a tropical river-estuary system." Marine and Freshwater Research 62, no. 2 (2011): 141. http://dx.doi.org/10.1071/mf10224.
Full textReid, Michael A., Martin C. Thoms, Stephen Chilcott, and Kathryn Fitzsimmons. "Sedimentation in dryland river waterholes: a threat to aquatic refugia?" Marine and Freshwater Research 68, no. 4 (2017): 668. http://dx.doi.org/10.1071/mf15451.
Full textKernich, A. L., C. F. Pain, J. D. A. Clarke, and A. D. Fitzpatrick. "Geomorphology of a dryland fluvial system: the Lower Balonne River, southern Queensland." Australian Journal of Earth Sciences 56, sup1 (July 2009): S139—S153. http://dx.doi.org/10.1080/08120090902871184.
Full textGoss, Kevin F. "Environmental flows, river salinity and biodiversity conservation: managing trade-offs in the Murray - Darling basin." Australian Journal of Botany 51, no. 6 (2003): 619. http://dx.doi.org/10.1071/bt03003.
Full textCANDY, I., S. BLACK, and B. SELLWOOD. "Interpreting the response of a dryland river system to Late Quaternary climate change." Quaternary Science Reviews 23, no. 23-24 (December 2004): 2513–23. http://dx.doi.org/10.1016/j.quascirev.2004.06.009.
Full textMueller, E. N., A. Güntner, T. Francke, and G. Mamede. "Modelling sediment export, retention and reservoir sedimentation in drylands with the WASA-SED model." Geoscientific Model Development 3, no. 1 (April 8, 2010): 275–91. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-3-275-2010.
Full textSOUTHWELL, MARK, and MARTIN THOMS. "Patterns of Nutrient Concentrations across Multiple Floodplain Surfaces in a Large Dryland River System." Geographical Research 49, no. 4 (May 10, 2011): 431–43. http://dx.doi.org/10.1111/j.1745-5871.2011.00699.x.
Full textMackay, Alana K., Mark P. Taylor, and Karen A. Hudson-Edwards. "Water and sediment quality of dry season pools in a dryland river system: the upper Leichhardt River, Queensland, Australia." Journal of Environmental Monitoring 13, no. 7 (2011): 2050. http://dx.doi.org/10.1039/c0em00396d.
Full textHamilton, Stephen K., Stuart E. Bunn, Martin C. Thoms, and Jonathan C. Marshall. "Persistence of aquatic refugia between flow pulses in a dryland river system (Cooper Creek, Australia)." Limnology and Oceanography 50, no. 3 (May 2005): 743–54. http://dx.doi.org/10.4319/lo.2005.50.3.0743.
Full textDissertations / Theses on the topic "Dryland river system"
McGinness, Heather M., and n/a. "SPATIAL HETEROGENEITY AND HYDROLOGICAL CONNECTIVITY IN A DRYLAND, ANABRANCHING FLOODPLAIN RIVER SYSTEM." University of Canberra. Resource, Environmental & Heritage Sciences, 2007. http://erl.canberra.edu.au./public/adt-AUC20070731.094606.
Full textBoys, Craig Ashley, and n/a. "Fish-Habitat Associations in a Large Dryland River of the Murray-Darling Basin, Australia." University of Canberra. Resource, Environmental & Heritage Sciences, 2007. http://erl.canberra.edu.au./public/adt-AUC20070807.112943.
Full textCarini, Giovannella, and n/a. "Effects of Contemporary and Historical Processes on Population Genetic Structure of Two Freshwater Species in Dryland River Systems (Western Queensland, Australia)." Griffith University. Australian School of Environmental Studies, 2004. http://www4.gu.edu.au:8080/adt-root/public/adt-QGU20050113.081250.
Full textCunha, Costa Alexandre. "Analyzing and modelling of flow transmission processes in river-systems with a focus on semi-arid conditions." Phd thesis, Universität Potsdam, 2012. http://opus.kobv.de/ubp/volltexte/2012/5969/.
Full textDie Bewirtschaftung von Wasserressourcen in ariden und semiariden Landschaften ist mit einer Reihe besonderer Probleme konfrontiert. Eines der größten Probleme für die Maßnahmenplanung und für das operationelle Management ist der Mangel an hydrologischen Daten und damit zusammenhängend auch die relativ kleine Zahl wissenschaftlicher Arbeiten zu dieser Thematik. In dieser Arbeit wurden 1) die grundlegenden hydrologischen Bedingungen von Trockenflusssystemen analysiert, 2) ein Modellsystem für Flüsse unter semiariden Bedingungen, und 3) ein nichtparametrisches Vorhersage-verfahren für Abflussvorgänge in Flüssen entwickelt. Der Wasserverlust in einem großen Abschnitt des Jaguaribe Flusses im nordöstlichen Brasilien wurde auf Basis von Daten zu Abflussraten, Grundwasserflurabstände und mit Hilfe multitemporaler Satellitendaten analysiert. Dafür wurde zuerst ein konzeptionelles hydrologisches Modell über die Mechanismen der Transferverluste in diesem Abschnitt des Trockenflusses erstellt. Dabei ergab sich, dass der Flussabschnitt mit dem Grundwasser hydraulisch verbunden ist. Der Flussabschnitt weist in der Trockenenzeit und am Anfang der Regenzeit nur Wasserverlust (Sickerung) zum Grundwasser auf. Im Laufe der Regenzeit findet auch ein gegenseitiger Austausch vom Grundwasser mit dem Flusswasser statt. Aufgrund dieser hydraulischen Kopplung zwischen Flusswasser und Grundwasser sind für diesen Flussabschnitt hydrologische Modellansätze anzuwenden, die generell für gekoppelte Fluss-Grundwassersysteme, v.a. in feuchtgemäßigten Klimaten, entwickelt wurden. Es wurde ein neuartiges hydrologisches Simulationsmodell für Transferverluste in Trockenflüssen entwickelt. Dieses Modell ist für unterschiedliche aride und semiaride Landschaften anwendbar und hat eine flexible Modellstruktur, wodurch unterschiedliche Hypothesen zur Relevanz einzelner hydrologische Prozesse getestet werden können. Es wurde für den zuvor genannten großen Abschnitt des Jaguaribe Flusses im nordöstlichen Brasilien und für einen kleinen Flussabschnitt im „Walnut Gulch Experimental Watershed“ (WGEW) in Arizona, Südwest-USA, angewendet. Für die eine prozess-orientierte Simulation von Abflussbedingungen und Transferverlusten im Einzugsgebiet des Jaguaribe hat sich gezeigt, dass die am besten geeignete Modellstruktur sowohl den Austausch zwischen Flusswasser und Grundwasser (senkrecht zur Fließrichtung des Flusses) als auch die parallel zum Fluss verlaufende Grundwasserströmung enthält. Die Simulationsexperimente mit unterschiedlichen Modellstrukturen („Hypothesentest“) reduzierte nicht nur die Modellstrukturunsicherheit, sondern quantifizierte auch die Qualität der Modellergebnisse bei folgenden Varianten der Modellstruktur: a) Abflluss im Fluss ohne Interaktion mit dem Grundwasser (keine Transferverluste) und b) Interaktion zwischen Fluss und Grundwasser ohne parallelen Grundwasserstrom zum Flussstrom. Durch die Anwendung auf die beiden unterschiedlichen Trockenflusssysteme wurden neue Erkenntnisse über die Sensitivität des Modells unter verschiedenen Bedingungen erworben. Beispielsweise waren die Parameter der ungesättigten Zone, die von hoher Relevanz für den kleinen Flussabschnitt im WGEW waren, viel sensitiver als die Parameter der gesättigten Zone, die besonders relevant für den Jaguaribe Flussabschnitt in Brasilien waren. Die Ursache für diese sehr unterschiedliche Sensitivität liegt darin, dass beim WGEW das Flusswasser nur mit der ungesättigten Zone in Kontakt steht, da sich in diesem Gebiet, welche im Vergleich zur Jaguaribe-Region noch deutlich trockener ist, kein Grund-wasserleiter bildet. Letztlich wurde ein nicht-parametrisches Verfahren, zur Simulation der deterministischen Evolution und stochastischen Fluktuation der Abflussdynamik entwickelt. Im Unterschied zu prozessbasiertem Modellsystemen basiert dieses Verfahren nicht auf Modellkalibrierung sondern auf einem Lernprozess, basierend auf Zeitreihendaten. Als Anwendungsbeispiel wurde ein mesoskaliges Einzugsgebiet im Erzgebirge, NO-Deutschland gewählt, in dem starke Abflussereignisse entweder durch konvektive Niederschlagsereignisse oder durch Schneeschmelze generiert werden. Die folgenden wichtigsten Ergebnisse wurden erzielt: • Regressionsmodellansätze basierend auf den zeitlichen Änderungen der Abflüsse liefern bessere Ergebnisse gegenüber Ansätzen basierend auf direkten Abflussdaten; • mit zunehmendem Vorhersagehorizont wandelt sich das hydrologische System von einem mit Zufallsanteilen verrauschten dynamischen System zu einem linearen probabilistischen Zufallsprozess; • Bei zunehmendem Abfluss (ansteigenden Ganglinie) erfolgt meist eine Abflussunterschätzung, bei abnehmendem Abfluss (fallende Ganglinie) erfolgt meist eine Abflussüberschätzung. Dieses nichtparametrische Verfahren ergibt im Vergleich mit einem prozess-orientierten und flächenverteilten hydrologischen Hochwasservorhersagemodell bis zu einem Vorhersagezeitraum von 3 Stunden Ergebnisse von vergleichbar guter Qualität. Letztendlich wurde ein Vorgehen bzgl. künftiger Forschungen zu hydrologischer Modellierung vorgeschlagen. Das Ziel dabei war ein wissenschaftliches Verfahren zur Verbesserung des hydrologischen Wissens über ein Einzugsgebiet. Diese Verfahren basiert auf einem Hypothesentest zu den relevanten hydrologischen Prozessen und der Untersuchung der Sensitivitäten der hydrologischen Variablen bei unterschiedlichen Einzugsgebieten.
Book chapters on the topic "Dryland river system"
Amede, Tilahun, Seleshi Bekele Awulachew, Bancy Matti, and Muluneh Yitayew. "Managing Rainwater for Resilient Dryland Systems in Sub-Saharan Africa: Review of Evidences." In Nile River Basin, 517–40. Cham: Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-02720-3_26.
Full textShachak, Moshe, and Steward T. A. Pickett. "Species Diversity and Ecosystem Processes in Water-Limited Systems." In Biodiversity in Drylands. Oxford University Press, 2005. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780195139853.003.0015.
Full textConference papers on the topic "Dryland river system"
Wilson, Glenn. "Flow as a disturbance agent: fish responses to serial flooding in a hydrologically-variable dryland river system, Australia." In 5th European Congress of Conservation Biology. Jyväskylä: Jyvaskyla University Open Science Centre, 2018. http://dx.doi.org/10.17011/conference/eccb2018/108200.
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