Global sensitivity analysis in hydrological modeling: Review of concepts, methods, theoretical framework, and applications

Sensitivity analysis (SA) aims to identify the key parameters that affect model performance and it plays important roles in model parameterization, calibration, optimization, and uncertainty quantification. However, the increasing complexity of hydrological models means that a large number of parameters need to be estimated. To better understand how these complex models work, efficient SA methods should be applied before the application of hydrological modeling. This study provides a comprehensive review of global SA methods in the field of hydrological modeling. The common definitions of SA and the typical categories of SA methods are described. A wide variety of global SA methods have been introduced to provide a more efficient evaluation framework for hydrological modeling. We review, analyze, and categorize research into global SA methods and their applications, with an emphasis on the research accomplished in the hydrological modeling field. The advantages and disadvantages are also discussed and summarized. An application framework and the typical practical steps involved in SA for hydrological modeling are outlined. Further discussions cover several important and often overlooked topics, including the relationship between parameter identification, uncertainty analysis, and optimization in hydrological modeling, how to deal with correlated parameters, and time-varying SA. Finally, some conclusions and guidance recommendations on SA in hydrological modeling are provided, as well as a list of important future research directions that may facilitate more robust analyses when assessing hydrological modeling performance

Channels of transmission of inequality to growth: A survey of the theory and evidence from a Portuguese perspective

We review the theoretical and empirical literature on the relationship between inequality and economic growth from the perspective of the Portuguese economy in order to identify the correct (predicted) sign for the relationship in this particular country and the underlying mechanisms that explain it. Different mechanisms relating inequality and economic growth can be at stake explaining why different countries can experience different outcomes in the same period of time or why the same country experiences different outcomes in different periods of time. It is thus fundamental to correctly identify the channels of transmission of inequality to growth in the Portuguese economy. Ideally, all the mechanisms selected should be tested, but prior judgments should also lead us to produce a ranking of the mechanisms according to its relevance for the economy under analysis. This correct identification and ranking leads to more accurate policy recommendations as far as redistributive policies for the Portuguese economy are concerned.Inequality; Growth; Portugal.

Driver-pressure-impact and response-recovery chains in European rivers: observed and predicted effects on BQEs

The report presented in the following is part of the outcome of WISER’s river Workpackage WP5.1 and as such part of the module on aquatic ecosystem management and restoration. The ultimate goal of WP5.1 is to provide guidance on best practice restoration and management to the practitioners in River Basin Management. Therefore, a series of analyses was undertaken, each of which used a part of the WP5.1 database in order to track two major pathways of biological response: 1) the response of riverine biota to environmental pressures (degradation) and 2) the response of biota to the reduction of these impacts (restoration). This report attempts to provide empirical evidence on the environment-biota relationships for both pathways

Urban building energy modelling for retrofit analysis under uncertainty

Urban building energy modelling (UBEM) is a growing research field that seeks to expand conventional building energy modelling to the realm of neighbourhoods, cities or even entire building stocks. The aim is to establish frameworks for analysing combined urban e˙ects rather than those of individual buildings, which city governments, utilities and other energy policy stakeholders can use to assess the current environmental impact of our buildings, and, maybe more importantly, the future e˙ects that energy renovation programmes and energy supply infrastructure changes might have. However, the task of creating reliable models of new or existing urban areas is diÿcult, as it requires an enormous amount of detailed input data – data which is rarely available. A solution to this problem is the introduction of archetype modelling, which is used to break down the building stock into a manageable subset of semantic building archetypes, for which, it is possible to characterize their parameters. It is the focus of this thesis to explore and develop new methods for stochastic archetype characterization that can enable archetype-based UBEM to be used for accurate urban-scale time series analysis.The thesis is divided into three parts. The first part acts as an introduction to case study data of the residential building stock of detached single-family houses (SFHs) in Aarhus, Denmark, which is used throughout the thesis for demonstration purposes.The second part concerns the development of methods for archetype modelling. Bayesian methods for archetype parameter calibration are presented that incorporates the variability of the underlying cluster of buildings, and correlation between parameters, to enable informed predictions of unseen buildings from the archetype under uncertainty. The capabilities of archetype-based UBEM are further widened through the introduction of dynamic building energy modelling that allows for time series analysis.The third part of the thesis is devoted to demonstrating the usefulness of the proposed archetype formulation as a building block for urban-scale applications. An exhaustive test scheme is employed to validate the predictive performance of the framework before establishing a city-scale UBEM of approx. 23,000 SFHs in Aarhus. It is used to forecast citywide heating energy use from 2017 up until 2050 under uncertainty of energy renovations and climate change.Overall, the proposed archetype-based UBEM framework promises very useful for fast, flexible and reliable urban-scale time series analysis, including forecasting the effects of energy renovation or city densification, to establish an informed basis for energy policy decision-making

Ecological models at fish community and species level to support effective river restoration

RESUMEN Los peces nativos son indicadores de la salud de los ecosistemas acuáticos, y se han convertido en un elemento de calidad clave para evaluar el estado ecológico de los ríos. La comprensión de los factores que afectan a las especies nativas de peces es importante para la gestión y conservación de los ecosistemas acuáticos. El objetivo general de esta tesis es analizar las relaciones entre variables biológicas y de hábitat (incluyendo la conectividad) a través de una variedad de escalas espaciales en los ríos Mediterráneos, con el desarrollo de herramientas de modelación para apoyar la toma de decisiones en la restauración de ríos. Esta tesis se compone de cuatro artículos. El primero tiene como objetivos modelar la relación entre un conjunto de variables ambientales y la riqueza de especies nativas (NFSR), y evaluar la eficacia de potenciales acciones de restauración para mejorar la NFSR en la cuenca del río Júcar. Para ello se aplicó un enfoque de modelación de red neuronal artificial (ANN), utilizando en la fase de entrenamiento el algoritmo Levenberg-Marquardt. Se aplicó el método de las derivadas parciales para determinar la importancia relativa de las variables ambientales. Según los resultados, el modelo de ANN combina variables que describen la calidad de ribera, la calidad del agua y el hábitat físico, y ayudó a identificar los principales factores que condicionan el patrón de distribución de la NFSR en los ríos Mediterráneos. En la segunda parte del estudio, el modelo fue utilizado para evaluar la eficacia de dos acciones de restauración en el río Júcar: la eliminación de dos azudes abandonados, con el consiguiente incremento de la proporción de corrientes. Estas simulaciones indican que la riqueza aumenta con el incremento de la longitud libre de barreras artificiales y la proporción del mesohabitat de corriente, y demostró la utilidad de las ANN como una poderosa herramienta para apoyar la toma de decisiones en el manejo y restauración ecológica de los ríos Mediterráneos. El segundo artículo tiene como objetivo determinar la importancia relativa de los dos principales factores que controlan la reducción de la riqueza de peces (NFSR), es decir, las interacciones entre las especies acuáticas, variables del hábitat (incluyendo la conectividad fluvial) y biológicas (incluidas las especies invasoras) en los ríos Júcar, Cabriel y Turia. Con este fin, tres modelos de ANN fueron analizados: el primero fue construido solamente con variables biológicas, el segundo se construyó únicamente con variables de hábitat y el tercero con la combinación de estos dos grupos de variables. Los resultados muestran que las variables de hábitat son los ¿drivers¿ más importantes para la distribución de NFSR, y demuestran la importancia ecológica de los modelos desarrollados. Los resultados de este estudio destacan la necesidad de proponer medidas de mitigación relacionadas con la mejora del hábitat (incluyendo la variabilidad de caudales en el río) como medida para conservar y restaurar los ríos Mediterráneos. El tercer artículo busca comparar la fiabilidad y relevancia ecológica de dos modelos predictivos de NFSR, basados en redes neuronales artificiales (ANN) y random forests (RF). La relevancia de las variables seleccionadas por cada modelo se evaluó a partir del conocimiento ecológico y apoyado por otras investigaciones. Los dos modelos fueron desarrollados utilizando validación cruzada k-fold y su desempeño fue evaluado a través de tres índices: el coeficiente de determinación (R2 ), el error cuadrático medio (MSE) y el coeficiente de determinación ajustado (R2 adj). Según los resultados, RF obtuvo el mejor desempeño en entrenamiento. Pero, el procedimiento de validación cruzada reveló que ambas técnicas generaron resultados similares (R2 = 68% para RF y R2 = 66% para ANN). La comparación de diferentes métodos de machine learning es muy útil para el análisis crítico de los resultados obtenidos a través de los modelos. El cuarto artículo tiene como objetivo evaluar la capacidad de las ANN para identificar los factores que afectan a la densidad y la presencia/ausencia de Luciobarbus guiraonis en la demarcación hidrográfica del Júcar. Se utilizó una red neuronal artificial multicapa de tipo feedforward (ANN) para representar relaciones no lineales entre descriptores de L. guiraonis con variables biológicas y de hábitat. El poder predictivo de los modelos se evaluó con base en el índice Kappa (k), la proporción de casos correctamente clasificados (CCI) y el área bajo la curva (AUC) característica operativa del receptor (ROC). La presencia/ausencia de L. guiraonis fue bien predicha por el modelo ANN (CCI = 87%, AUC = 0.85 y k = 0.66). La predicción de la densidad fue moderada (CCI = 62%, AUC = 0.71 y k = 0.43). Las variables más importantes que describen la presencia/ausencia fueron: radiación solar, área de drenaje y la proporción de especies exóticas de peces con un peso relativo del 27.8%, 24.53% y 13.60% respectivamente. En el modelo de densidad, las variables más importantes fueron el coeficiente de variación de los caudales medios anuales con una importancia relativa del 50.5% y la proporción de especies exóticas de peces con el 24.4%. Los modelos proporcionan información importante acerca de la relación de L. guiraonis con variables bióticas y de hábitat, este nuevo conocimiento podría utilizarse para apoyar futuros estudios y para contribuir en la toma de decisiones para la conservación y manejo de especies en los en los ríos Júcar, Cabriel y Turia.Olaya Marín, EJ. (2013). Ecological models at fish community and species level to support effective river restoration [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/28853TESI

Global sensitivity analysis in environmental water quality modelling: Where do we stand?

Global sensitivity analysis (GSA) is a valuable tool to support the use of mathematical models for environmental systems. During the last years the water quality modelling field has embraced the use of GSA. Environmental water quality modellers have tried to transfer the knowledge and experience acquired in other disciplines. The main objective of this paper is to provide an informed problem statement of the issues surrounding GSA applications in the environmental water quality modelling field. Specifically, this paper aims at identifying, for each GSA method, the potential use, the critical issues to be solved and the limits identified in a comprehensive literature review. The paper shows that the GSA methods are not mostly applied by using the numerical settings as suggested in the literature for other application fields. However, some authors have emphasized that the modeller must take care in employing such \u201cdefault\u201d numerical settings because,for complex water quality models, different GSA methods have been shown to provide different results depending on the settings. Quantitative convergence analysis has been identified as a key element for GSA quality control that merits further investigations for GSA application in the environmental water quality modelling field