Sustainable Development of Water Resources and Hydraulic Engineering in China

Proceedings for the 2016 International Conference on Water Resource and Hydraulic Engineering
 
 
Springer (Verlag)
  • erschienen am 16. Mai 2018
  • |
  • XII, 415 Seiten
 
E-Book | PDF mit Wasserzeichen-DRM | Systemvoraussetzungen
978-3-319-61630-8 (ISBN)
 

This book presents the gatherings of the "2016 International Conference on Water Resource and Hydraulic Engineering," which primarily focused on the sustainable development of water resources and the environment in both China and the United States. The respective papers cover a wide variety of research areas, including watershed hydrology; river hydraulics; groundwater hydrology; water resources management and sustainability development; water supply planning under climate change; water quality analysis and water pollution; sponge city development and urban watershed management; environment and sustainability; global connections between air and water; and irrigation and drainage issues for agricultural engineering.

The contributions will be of interest to a global readership and highlight the emerging problems facing developing countries, as well as research and measures to successfully deal with them and promote a greener and more eco-friendly living environment.

1st ed. 2019
  • Englisch
  • Cham
  • |
  • Schweiz
Springer International Publishing
  • 13,79 MB
978-3-319-61630-8 (9783319616308)
10.1007/978-3-319-61630-8
weitere Ausgaben werden ermittelt
Establishment of Groundwater Level Warning for Covered Karst Areas in Northern China .- Flow Chocking Characteristics of Leak-Floor Flip Buckets . - Effects of Brackish Water Salinity on the Soil Salt and Water.- Movements and the Cotton Seedling Growth Under Film Hole Irrigation.- Risk Assessment of Rainstorm Waterlogging in New District.- International Comparison of Water Resources Utilization Ef?ciency in China .- Dynamic Water Environmental Capacity Calculations of Rivers Based on Hydrological Processes .- Hourly Campus Water Demand Forecasting Using a Hybrid EEMD-Elman Neural Network Model .- The Study on Groundwater Recharge and Evolution in Northwestern China.


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