Impact of the calibration period on the conceptual rainfall-runoff model parameter estimates

Geophysical Research Abstract

Утицај периода калибрације на оцене параметара концептуалних хидролошких модела различитих структура

Conceptual hydrologic models are commonly applied for flow forecasting, estimation ofdesign flows and assessment of climate change impact on water resources. Therefore,reliability of hydrologic simulations obtained by employing these models is crucial.However, these simulations are fraught with uncertainties, which stem, inter alia, fromparameter estimates. The parameter estimates are affected by data errors, objectivefunctions and optimisation algorithm employed for model calibration, but also byproperties of the calibration period. Namely, model calibration over different periods mayresult in quite different parameter estimates because parameter optimality does not holdoutside the calibration period. This temporal variability of optimal parameter estimatesyields deterioration in model performance outside the calibration period. Therefore,variability of optimal parameter estimates is major issue when it comes to application ofhydrologic models, because these models are primarily used for runoff simulationsoutside the calibration period.In this Thesis temporal variability in parameters of the 3DNet-Catch model is analysed.The AMALGAM algorithm, aimed at multi-objective optimisation, is applied for modelcalibration. The model is calibrated in dynamic manner, over all 1- to 25-year longcalibration periods, with one water year prior to every calibration aimed at model warmup.Prior ranges of the parameters and settings for the optimisation algorithms (e.g.population size, mutation probability, etc.) are kept constant through all simulations forgiven catchment. The analysis of temporal variability in model parameters is based on thenon-dominated, or Pareto-optimal sets, which are selected subsequent to the optimisationof the initially sampled population of parameter sets. Impact of combination of objectivefunctions used for model calibration and model structural complexity on temporalvariability in the Pareto-optimal parameters is also examined in this research. To isolatetemporal variability in parameters from anthropogenic effects (e.g. urbanisation or riverengineering works) three catchments that have not undergone human-induced changesare considered in this research: the Kolubara River catchment upstream of the Slovac...Концептуални хидролошки модели су нашли широку примену у израдихидролошких прогноза и предикција, и у анализи утицаја климатских промена наводне ресурсе. Стога је поузданост симулација добијених применом ових моделавеома важна. Међутим, у хидролошким симулацијама постоје неизвесности, којепотичу и од оцена параметара модела. На оцене параметара модела утичу грешке уподацима, избор критеријумских функција и оптимизационог алгоритма, али икарактеристике калибрационог периода. Наиме, калибрација модела токомразличитих периода даће различите оцене параметара, зато што параметри који суоптимални током једног периода не морају бити оптимални изван њега. Последицаваријабилности оптималних параметара у времену је и лошија ефикасност моделатј. мање поуздане симулације ван калибрационог периода. Имајући у виду да сехидролошки модели користе за хидролошке симулације ван калибрационогпериода, за њихову примену кључно је изучавање променљивости оптималнихпараметара модела током времена.У овој дисертацији анализиран је утицај калибрационог периода на оценепараметара хидролошког модела 3DNet-Catch. За калибрацију модела коришћен јесавремени алгоритам за вишекритеријумску оптимизацију AMALGAM, којипредставља комбинацију неколико глобалних оптимизационих алгоритама.Хидролошки модел је калибрисан на свим периодима дужине од једне до 25узастопних хидролошких година, уз једну хидролошку годину намењену„загревању“ модела. Овакав приступ је назван „динамичка“ калибрација модела.Почетни опсези параметара, као и подешавања за оптимизациони алгоритам (нпр.број чланова популације, вероватноћа мутације и др.) исти су за све калибрационепериоде за разматрани слив. Након оптимизације параметара издвојена су тзв.међусобно недоминантна решења (Парето оптимални скупови параметара илискупови са Парето фронта), на основу којих је вршена анализа променљивости..

Conditioning of Flow Projections under Climate Change on Hydrologic Signatures within the GLUE Framework

Climate change impact on water resources is generally quantified in terms of relative changes in characteristicflows (e.g. annual runoff, median annual flows, etc.) over a future period compared to the baseline one. Thesechanges are estimated under the assumed emission scenarios and with one or more modelling chains (combinationsof the Global and Regional Climate Models, and a hydrological model). Since different modelling chains yielddifferent projections, estimates of these relative changes are uncertain. High prediction uncertainty is reflected in awide 90 per cent prediction uncertainty band (90PPU) or in a distribution that resembles the uniform distribution.Therefore, research in robustness of the modelling chains has been conducted. The goal of the research is toappoint higher probabilities to the projections obtained by the more robust chains, and in that way reduce theuncertainty in flow projections under climate change.In this research, the hydrologic projections are conditioned on the hydrologic signatures within the GLUEframework. Namely, a relative change obtained with a modelling chain is assigned a likelihood depending on theperformance of the chain in terms of the hydrologic signatures over the baseline period. High flow projections (2ndpercentile of the daily flows) are conditioned on the high-segment of the flow duration curve (FDC), projectionsof the median flows are conditioned on the FDC mid-segment slope, and the projections of the low flows areconditioned on the FDC low-segment. The projections of total annual runoff are conditioned on the entire FDC.The likelihoods are quantified in terms of Nash-Sutcliffe efficiency coefficient (NSE) evaluated from the FDCs ofthe flows simulated by the modelling chains and the observed FDC.The methodology presented is applied to develop flow projections in the Kolubara River catchment in Ser-bia over the mid 21st century (2041-2070). Hydrologic projections are obtained by the HBV-light hydrologicmodel with input from five climate models (combinations of the Global and Regional Climate Models), all rununder A1B emission scenario. The outputs of the climate models are bias-corrected to reproduce distributions ofthe precipitation depths and temperatures observed in the baseline period (1961-1990). The best twenty parametersets out 25,000 sampled ones are kept in the analysis, resulting in 100 modelling chains.The GLUE conditioning did not significantly affect the median values of the projections, but only thewidth of the prediction bands. All modelling chains perform equally well in terms of the entire FDC and itsmid-segment. Therefore, the GLUE-conditioned projections of annual runoff volume and median flows are similarto the unconditioned ones (i.e. GLUE conditioning yields slightly narrower 90PPUs). Model efficiency in the highflow domain differs between the modelling chains: however, the GLUE conditioning leads to somewhat narrower90PPU. Only few modelling chains performed well in the low flow domain, therefore the width of the 90PPU wasconsiderably reduced by conditioning (from 61.5% to 36.8%)Geophysical Research Abstract

Утицај периода калибрације на оцене параметара концептуалних хидролошких модела различитих структура

Conceptual hydrologic models are commonly applied for flow forecasting, estimation of design flows and assessment of climate change impact on water resources. Therefore, reliability of hydrologic simulations obtained by employing these models is crucial. However, these simulations are fraught with uncertainties, which stem, inter alia, from parameter estimates. The parameter estimates are affected by data errors, objective functions and optimisation algorithm employed for model calibration, but also by properties of the calibration period. Namely, model calibration over different periods may result in quite different parameter estimates because parameter optimality does not hold outside the calibration period. This temporal variability of optimal parameter estimates yields deterioration in model performance outside the calibration period. Therefore, variability of optimal parameter estimates is major issue when it comes to application of hydrologic models, because these models are primarily used for runoff simulations outside the calibration period. In this Thesis temporal variability in parameters of the 3DNet-Catch model is analysed. The AMALGAM algorithm, aimed at multi-objective optimisation, is applied for model calibration. The model is calibrated in dynamic manner, over all 1- to 25-year long calibration periods, with one water year prior to every calibration aimed at model warmup. Prior ranges of the parameters and settings for the optimisation algorithms (e.g. population size, mutation probability, etc.) are kept constant through all simulations for given catchment. The analysis of temporal variability in model parameters is based on the non-dominated, or Pareto-optimal sets, which are selected subsequent to the optimisation of the initially sampled population of parameter sets. Impact of combination of objective functions used for model calibration and model structural complexity on temporal variability in the Pareto-optimal parameters is also examined in this research. To isolate temporal variability in parameters from anthropogenic effects (e.g. urbanisation or river engineering works) three catchments that have not undergone human-induced changes are considered in this research: the Kolubara River catchment upstream of the Slovac...Концептуални хидролошки модели су нашли широку примену у изради хидролошких прогноза и предикција, и у анализи утицаја климатских промена на водне ресурсе. Стога је поузданост симулација добијених применом ових модела веома важна. Међутим, у хидролошким симулацијама постоје неизвесности, које потичу и од оцена параметара модела. На оцене параметара модела утичу грешке у подацима, избор критеријумских функција и оптимизационог алгоритма, али и карактеристике калибрационог периода. Наиме, калибрација модела током различитих периода даће различите оцене параметара, зато што параметри који су оптимални током једног периода не морају бити оптимални изван њега. Последица варијабилности оптималних параметара у времену је и лошија ефикасност модела тј. мање поуздане симулације ван калибрационог периода. Имајући у виду да се хидролошки модели користе за хидролошке симулације ван калибрационог периода, за њихову примену кључно је изучавање променљивости оптималних параметара модела током времена. У овој дисертацији анализиран је утицај калибрационог периода на оцене параметара хидролошког модела 3DNet-Catch. За калибрацију модела коришћен је савремени алгоритам за вишекритеријумску оптимизацију AMALGAM, који представља комбинацију неколико глобалних оптимизационих алгоритама. Хидролошки модел је калибрисан на свим периодима дужине од једне до 25 узастопних хидролошких година, уз једну хидролошку годину намењену „загревању“ модела. Овакав приступ је назван „динамичка“ калибрација модела. Почетни опсези параметара, као и подешавања за оптимизациони алгоритам (нпр. број чланова популације, вероватноћа мутације и др.) исти су за све калибрационе периоде за разматрани слив. Након оптимизације параметара издвојена су тзв. међусобно недоминантна решења (Парето оптимални скупови параметара или скупови са Парето фронта), на основу којих је вршена анализа променљивости..

Mogućnosti za primenu modela HEC-HMS za kontinualne hidrološke simulacije

To examine the applicability of the HEC-HMS software for continuous runoff simulations, efficiencies of three different HEC-HMC models are assessed. The first and the second models are lumped ones, based on deficit and constant loss model and (more complex) Soil Moisture Accounting (SMA) loss model, respectively, whereas the third model is the semi-distributed version of the first one. In this way, the impact of the increase model structural complexity and parameter spatial disaggregation on model's ability to reproduce observed flows can be estimated. The models are calibrated against flows observed at the Beli Brod stream gauge. Model efficiencies are quantified in terms of relative bias, correlation coefficients and Nash-Sutcliffe efficiency coefficients for both, flows and the logarithms of flows. Also, model performance is estimated by visual comparison between simulated and observed hydrographs. The results indicate certain HEC-HMS's disadvantages and limitations to the application for continuous runoff simulations.U ovom radu su analizirane mogućnosti paketa hidroloških modela HEC-HMS za kontinualne hidrološke simulacije poredenjem rezultata tri različito postavljena modela sa osmotrenim hidrogramima. Modeli su formirani za sliv reke Kolubare do hidrološke stanice Beli Brod. Slaganje simuliranih i osmotrenih hidrograma kvantifikovano je preko nekoliko pokazatelja kvaliteta modela. Rezultati u ovom radu ukazuju na neke nedostatke i ograničenja HEC-HMS-a u primeni za kontinualne hidrološke simulacije

Impact of the calibration period on the conceptual rainfall-runoff model parameter estimates

Geophysical Research Abstract

Ocena vremena pojave oticaja u hidrološkim modelima

Zbornik radova Građevinskog fakultet

Kartiranje rizika od poplava

The paper considers the methodology for the mapping flood zones, flood damages and flood risk. The emphasis is on the development of synthetic flood damage functions, used for the determination of the expected annual damages, as the principal parameters for quantification of the flood risk. The methodology is illustrated by two practical examples.U ovom članku se razmatra metodologija kartiranja plavnih područja, šteta i rizika. Težište je na načinu određivanja sintetičkih funkcija potencijalne štete, koje se korite za definisanje očekivane godišnje štete, kao glavnog parametra za kvantifikovanje rizika od poplava. Metodologija je ilustrovana primerima iz naše prakse

Merodavno trajanje kiša za proračun velikih voda na neizučenim slivovima

Design flood flows in small ungauged basins are traditionally estimated by calculating flood hydrographs resulting from design storms. This paper considers traditional application of the synthetic unit hydrograph and the SCS method and the choice of the design storm duration for a case study of the Obnica River basin. By comparing the design floods obtained from design storms and the observed flood flows, recommendations for the engineering practice are given

Kartiranje rizika od poplava

The paper considers the methodology for the mapping flood zones, flood damages and flood risk. The emphasis is on the development of synthetic flood damage functions, used for the determination of the expected annual damages, as the principal parameters for quantification of the flood risk. The methodology is illustrated by two practical examples.U ovom članku se razmatra metodologija kartiranja plavnih područja, šteta i rizika. Težište je na načinu određivanja sintetičkih funkcija potencijalne štete, koje se korite za definisanje očekivane godišnje štete, kao glavnog parametra za kvantifikovanje rizika od poplava. Metodologija je ilustrovana primerima iz naše prakse