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Keywords:

  • stepwise multiple regression;
  • sensitivity analysis;
  • agricultural drainage water reuse;
  • rice cultivation;
  • irrigation improvement
  • régression multiple par étapes;
  • analyse de sensibilité;
  • agriculture;
  • réutilisation des eaux de drainage;
  • culture du riz;
  • amélioration de l'irrigation

ABSTRACT

This research investigates the challenges facing drainage water reuse (DWR) strategy in Egypt using empirical modelling and sensitivity analysis. An empirical model, that can describe the relationship between the amount of DWR in the Nile Delta and its major challenges as predictor variables, was developed. A correlation was carried out followed by multiple regression analyses. In addition, sensitivity analysis was performed to detect the most effective challenge.

It was found that some of these predictors are useful for predicting DWR using a significant regression model at 0.1% level. The results revealed that fresh water released to irrigation (FWRI) is the best predictor of DWR, followed by the irrigation improvement project areas (IIP-A) and rice cultivation area (RCA).

However, it was clear that the effect of the RCA on the DWR is much stronger than the effect of IIP-As. Meanwhile drainage water quality (DWQ) varied within a narrow range without a clear tendency where DWR showed a positive trend (continuous increase). On the other hand, the sensitivity analysis revealed that reducing fresh water released to the irrigation system by 30% will lead to a reduction in drainage water reuse up to 50%, while reducing RCAs by 30% will result in a reduction of drainage water reuse by 14.8%. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.

RÉSUMÉ

Cette étude examine les défis auxquels est confrontée la stratégie de réutilisation de l'eau de drainage en Egypte, en utilisant la modélisation empirique et l'analyse de sensibilité. Un modèle empirique été développé, qui permet de décrire la relation entre la quantité d'eau de drainage réutilisée (DWR) dans le delta du Nil et les défis majeurs, utilisés comme variables prédicatrices. Une corrélation a été réalisée, suivie par des analyses de régressions multiples. En outre, l'analyse de sensibilité a été effectuée pour détecter le défi le plus efficace.

Il a été constaté que certains de ces prédicateurs sont utiles pour prédire DWR l'aide du modèle de régression au niveau significatif de 0.1%. Les résultats ont révélé que l'eau douce rejetée dans l'irrigation (FWRI) est le meilleur prédicteur de la réutilisation des eaux de drainage (DWR), viennent ensuite les zones d'irrigation du projet d'amélioration globale (PII-A), et la région de culture du riz (RCA).

Cependant, il était clair que l'effet de la RCA sur le DWR est beaucoup plus fort que l'effet de PII-A. En outre, la qualité des eaux de drainage (DWQ) varie dans une plage étroite et sans tendance claire, alors que DWR montre une tendance positive (augmentation continue). D'autre part, l'analyse de sensibilité a révélé que réduire de 30% la quantité d'eau douce injectée dans le système d'irrigation de se traduira par une réduction de 50% du volume d'eau de drainage réutilisable. Réduire les zones de culture de riz de 30% se traduira par une réduction des eaux de drainage à réutiliser de 14.8%. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.