Merging rainfall gauges and satellite rainfall data for hydrology modeling

No presente trabalho é proposto um método de interpolação denominado CHUVSAT para ser avaliado como dado de entrada a um modelo hidrológico. Esse método calcula campos de chuva em forma de grade regular combinando chuva obtida por pluviômetros com dados de chuva por satélite. O CHUVSAT está baseado em um cálculo de médias ponderadas que considera a distância e o tipo de dado (pluviômetro ou satélite) como fonte de informação. Os dados de chuva de pluviômetros e de satélite foram obtidos da Agência Nacional de Águas (ANA) e do produto Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), respectivamente. Os resultados foram avaliados comparando os hidrogramas calculados a partir de um modelo hidrológico distribuído com os hidrogramas observados em diferentes postos fluviométricos da bacia do Rio Tocantins. O desempenho do método CHUVSAT foi comparado ao desempenho do modelo hidrológico usando os dados do TRMM, e os dados de pluviômetros da ANA. Os resultados mostraram que a qualidade da série de vazões calculadas usando CHUVSAT conseguiu melhores coeficientes de eficiência de Nash-Sutcliffe para as séries geradas pelas fontes da ANA e do TRMM em bacias com área de drenagem da ordem de 5.000 km2. Em bacias maiores os resultados de CHUVSAT foram semelhantes aos obtidos utilizando apenas os dados de chuva observados em pluviômetros, enquanto os resultados utilizando dados de satélite foram inferiores. Conclui-se que a combinação de dados de satélite e pluviômetros tem potencial para aplicações hidrológicas, com ênfase na previsão de vazões em rios de grande porte.No presente trabalho é proposto um método de interpolação denominado CHUVSAT para ser avaliado como dado de entrada a um modelo hidrológico. Esse método calcula campos de chuva em forma de grade regular combinando chuva obtida por pluviômetros com dados de chuva por satélite. O CHUVSAT está baseado em um cálculo de médias ponderadas que considera a distância e o tipo de dado (pluviômetro ou satélite) como fonte de informação. Os dados de chuva de pluviômetros e de satélite foram obtidos da Agência Nacional de Águas (ANA) e do produto Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), respectivamente. Os resultados foram avaliados comparando os hidrogramas calculados a partir de um modelo hidrológico distribuído com os hidrogramas observados em diferentes postos fluviométricos da bacia do Rio Tocantins. O desempenho do método CHUVSAT foi comparado ao desempenho do modelo hidrológico usando os dados do TRMM, e os dados de pluviômetros da ANA. Os resultados mostraram que a qualidade da série de vazões calculadas usando CHUVSAT conseguiu melhores coeficientes de eficiência de Nash-Sutcliffe para as séries geradas pelas fontes da ANA e do TRMM em bacias com área de drenagem da ordem de 5.000 km2. Em bacias maiores os resultados de CHUVSAT foram semelhantes aos obtidos utilizando apenas os dados de chuva observados em pluviômetros, enquanto os resultados utilizando dados de satélite foram inferiores. Conclui-se que a combinação de dados de satélite e pluviômetros tem potencial para aplicações hidrológicas, com ênfase na previsão de vazões em rios de grande porte

Assimilação de dados por filtro de Kalman por conjunto em um modelo hidrológico distribuído na bacia do rio Tocantins, Brasil

Neste trabalho, o método de assimilação de dados por filtro de Kalman por conjunto (EnKF) é aplicado na bacia do rio Tocantins. Esse método atualiza as vazões do rio usando um modelo hidrológico distribuído. O desempenho de EnKF é também comparado com um método de assimilação empírico a intervalos de tempo horário, onde duas aplicações baseadas em transferência de informação de locais monitorados para não monitorados e previsão de vazão em tempo real são avaliadas. Na primeira aplicação, ambos os métodos de assimilação de dado conseguem transferir vazões a outros locais não monitorados, obtendo melhores resultados quando mais de uma estação localizada a montante ou a jusante da bacia são monitoradas. Na segunda aplicação, a integração de um modelo de previsão com EnKF consegue absorver os erros no início da previsão. Dessa forma, uma maior eficiência no índice de Nash-Sutcliffe para as primeiras 144 horas de antecedência é encontrada quando se compara com os resultados do modelo sem assimilação. Finalmente, a comparação entre os métodos de assimilação de dados no modelo de previsão mostra uma maior vantagem a favor de EnKF em maiores horizontes de previsão.In this work, the data assimilation method namely ensemble Kalman filter (EnKF) is applied to the Tocantins River basin. This method assimilates streamflow results by using a distributed hydrological model. The performance of the EnKF is also compared with an empirical assimilation method for hourly time intervals, in which two applications based on information transfer from gauged to ungauged sites and real time streamflow forecasting are assessed. In the first application, both assimilation methods are able to transfer streamflow to ungauged sites, obtaining better results when more than one station located upstream or downstream of the basin are gauged. In the second application, integration of a real time forecast model with EnKF is able to absorb errors at the beginning of the forecast. Therefore, a greater efficiency in the Nash-Sutcliffe index for the first 144 hours in advance in relation to its counterpart without assimilation is obtained. Finally, a comparison between both data assimilation methods shows a greater advantage for the EnKF in long lead times

Use of rainfall data obtained by remote sensing in an agro-hydrological model

Nos últimos anos, dados de precipitação provenientes de sensoriamento remoto têm se tornado potencialmente úteis para estudos hidrológicos e agronômicos, ganhando maior importância em regiões onde as variáveis climáticas obtidas por métodos convencionais são limitadas ou inexistentes. Séries de precipitação são variáveis de entrada em modelos agro-hidrológicos que simulam diferentes cenários em áreas agrícolas. Nesse sentido, esse trabalho teve como objetivo comparar os resultados da aplicação do modelo agro-hidrológico SWAP durante os anos 2008 e 2009, utilizando dados de precipitação obtidos por sensoriamento remoto e de forma convencional. Foram realizadas simulações com e sem o cultivo de soja, sendo analisadas as variáveis evaporação, transpiração, interceptação, escoamento superficial e drenagem pela base do perfil do solo. Essas simulações ocorreram em cenários caracterizados pelo solo predominante na sub-bacia do arroio Taboão, inserida na bacia do rio Potiribu, município de Pejuçara, Rio Grande do Sul. As maiores diferenças ocorreram no escoamento superficial e na drenagem pela base do perfil do solo. As estimativas das demais variáveis, mesmo que com diferenças menores, também indicaram que o emprego de uma série de dados pontuais de precipitação obtidos de satélite, a partir de uma resolução de 8 km, transferiu erros significativos aos resultados do balanço hídrico.In the last years, precipitation data obtained from remote sensing have become potentially useful in agricultural and hydrological studies, acquiring greater importance in regions where climatic variables obtained by conventional methods are limited or nonexistent. Precipitation data are input variables for agro-hydrological models that simulate different scenarios in agricultural areas. Thus, this study compares the application results of the agrohydrological model SWAP during 2 years, 2008 and 2009, using rainfall data obtained by remote sensing and conventional methods. Simulations were performed with and with no soybean cultivation, and the evaporation, transpiration, interception, runoff and bottom flux variables were evaluated. These simulations occurred in scenarios characterized by the predominant soil in the Taboão sub watershed, located in the Potiribu river watershed, Rio Grande do Sul state, Brazil. Major differences were found in runoff and bottom flux parameters. Estimates of the other variables, even with minor differences, also showed that the use of rainfall point data obtained by satellite at 8-km resolution transferred significant errors to the results of water balance

Previsão de vazão usando estimativas de precipitação por satélite e assimilação de dados

Neste estudo, trata-se de avaliar fontes de precipitação baseadas em estimativas por satélite e técnicas de assimilação de dados para previsão de vazões por meio do modelo hidrológico distribuído MGB-IPH. A insuficiente representatividade espacial dos pluviômetros torna difícil a correta representação dos campos de precipitações. Por outro lado, as estimativas de satélite, embora forneçam uma descrição espacial mais consistente, são potencialmente menos acuradas. Sendo assim, procura-se utilizar métodos que combinem os dados de ambas as fontes para gerar um campo de precipitação mais consistente. Neste trabalho, implementaramse dois modelos de combinação pluviômetro-satélite, CHUVSAT e MERGEHQ, através de uma metodologia de interpolação. Por outro lado, as técnicas de assimilação de dados acoplados aos modelos de previsão hidrológica são também de interesse neste estudo, pois minimizam as incertezas associadas ao processo de calibração de parâmetros, às variáveis de estado e dados de entrada do modelo hidrológico. Para esse propósito, escolheu-se a bacia do rio Tocantins e implementou-se particularmente a técnica de assimilação de dados de tipo sequencial chamado na literatura de filtro de partículas, conjuntamente com o método de filtro Kalman por conjunto e o método de assimilação AsMGB atualmente acoplado ao modelo MGB-IPH. O estudo mostra que a precipitação combinada utilizada como dado de entrada na simulação hidrológica permitiu reproduzir adequadamente os hidrogramas observados para o período de calibração e validação. Já para o caso das vazões resultantes, durante a etapa de previsão, a precipitação combinada mostrou-se com melhor desempenho em termos estatísticos que os métodos sem combinar, sobretudo após 24 horas de antecedência. Finalmente, a técnica de assimilação de dados por filtro de partículas conseguiu absorver os erros da simulação melhorando as medidas de desempenho na etapa de previsão sendo superior ao modelo de previsão sem considerar assimilação.The objective of this study is to evaluate precipitation sources based on satellite estimates and data assimilation techniques for prediction of flows by means of the distributed hydrological model MGB-IPH. The insufficient spatial availability of rain gauges makes difficult to represent precipitation fields appropriately. In contrast, satellite estimates, although providing a more consistent spatial description, are potentially less accurate. Thus, raingauge satellite merging methods that combine data from both sources to generate a more consistent precipitation field are used herein. For this purpose, two models namely CHUVSAT and MERGEHQ were implemented using an interpolation technique. On the other hand, data assimilation techniques coupled with hydrological forecasting models are also assessed in this study. The assimilation process minimizes the uncertainties associated with the parameter calibration procedure, variable state and hydrological input data. In this manner, the sequential data assimilation technique namely particle filter in conjunction with the Kalman filter method and the assimilation method AsMGB, which is currently coupled to the MGBIPH model, were implemented and applied to the Tocantis basin. The obtained results showed that the combined precipitation used as input data in the hydrological simulation allowed reproducing adequately the observed hydrograms for the periods of calibration and validation. In the case of the resulting flows during the forecast stage, the merging precipitation was shown to perform better in statistical terms than the uncombined methods, especially after 24 hours in advance. Finally, the data assimilation technique by particle filter was able to absorb all simulation errors, improving the performance measures in the forecasting stage, thus being superior to the forecasting model without considering assimilation

Modeling hidrological with use rainfall estimates of remote sensing

As estimativas de chuva por meio do sensoriamento remoto são, atualmente, fonte potencialmente útil para as mais diversas aplicações hidrológicas e climatológicas, especialmente em regiões onde as medições convencionais são escassas, como a Amazônia. Neste trabalho, foram analisadas as estimativas de chuva por satélite como variáveis de entrada ao modelo hidrológico MGB-IPH (Collischonn, 2001). Este modelo simula o ciclo hidrológico através das relações físicas e conceituais de todo processo, sendo os produtos de chuva por satélite avaliados o 3B42, 3B42RT e CMORPH. A primeira área de estudo é a bacia do rio Huallaga localizada dentro do território do Peru, região caracterizada por ter uma topografia complexa e pertencente a uma das nascentes do rio Amazonas. A segunda avaliação foi feita para a bacia do rio Amazonas, sendo esta caracterizada por ter uma grande variabilidade climatológica a diferentes altitudes e regimes hidrológicos diferentes, além de uma pobre distribuição de postos pluviométricos. No caso da bacia do rio Huallaga foram realizadas comparações da chuva média estimada por satélite com observada em intervalos de tempo diário, mensal, sazonal e anual. Estes resultados mostram que os produtos 3B42 e CMORPH subestimam valores médios da bacia comparada com chuva média ponderada por pluviômetros. Na simulação da bacia do rio Huallaga se efetuaram calibrações dos parâmetros para cada fonte de chuva resultando com melhor ajuste de vazões máximas para o produto CMORPH e pior ajuste para o produto 3B42, estes ajustes melhoraram para a chuva do produto CMORPH corrigido com estações pluviométricas. Por outra parte, no caso de análises da bacia do rio Amazonas, foi calculada a chuva média anual para os três produtos de satélite (3B42, 3B42RT e CMORPH), os resultados mostraram maior chuva média a favor de CMORPH, seguido de 3B42RT e finalmente o produto 3B42. A simulação da bacia do rio Amazonas mostrou melhores coeficientes de Nash-Sutcliffe com o produto 3B42 em várias estações do Brasil. Com o produto 3B42RT mostram melhores coeficientes nas estações localizadas na rede principal do rio Amazonas, e com o produto CMORPH mostrou melhores coeficientes em algumas estações como na bacia dos rios Tapajós (Brasil) e Urubamba (Peru).Currently, satellite rainfall estimates using remote sensing are a potential source of information for hydrological and climatological applications. It applies mainly for regions where conventional measurements are scarce such as the Amazon Basin. In this work, the satellite rainfall estimates were analyzed as input variables to the hydrological model MGBIPH (Collischonn, 2001). This model simulates the hydrological cycle through physical and conceptual relationships where products 3B42, 3B42RT and CMORPH are evaluated. The first evaluation case corresponds to the Huallaga basin located in Peru, being one of the current Amazon highlands characterized by a complex topography. The second evaluation case corresponds to the Amazon basin characterized by a great climatological variability at different altitudes, different hydrological regimes and poor distributions of raingauges. In the case of the Huallaga River basin, comparisons were made between the estimated average satellite rainfall and the observed rainfall for different intervals of time (daily, monthly, seasonal and annual). These results show that the products 3B42 and CMORPH underestimate the basin average rainfall when compared with the weighted average of raingauge measurements. During the Huallaga basin simulation, calibrations of some parameters for each rainfall data were realized. Obtaining the best and worst fitting results with the CMORPH and 3B42 products for the case of maximum discharges, respectively. This rainfall fitting improves for the CMORPH product when raingauge corrections are included. On the other hand, the annual average rainfall value was obtained for each satellite product (3B42, 3B42RT e CMORPH) for the analysis of the Amazon basin. In this calculation, the greater results for the annual average rainfall values are obtained in the following order CMORPH, 3B42RT and 3B42. Moreover, this simulation seems to yield best Nash-Sutcliffe coefficients for the 3B42 product for various Brazilian stations. For stations located in the main stream of the Amazon River the Nash-Sutcliffe coefficients obtained with the 3B42RT product are the best. The CMORPH product yield the best coefficients for the stations located in Tapajós (Brazil) and Urubamba (Peru) basin

Pronóstico hidrológico con uso de datos de lluvia por imágenes de satélite y asimilación de datos

En este estudio, se trata de evaluar las fuentes de precipitación basadas en estimaciones satelitales y técnicas de asimilación de datos para la predicción de flujo utilizando el modelo hidrológico distribuido MGB-IPH. La representación espacial insuficiente de los pluviómetros dificulta la representación correcta de los campos de precipitación. Por otro lado, las estimaciones satelitales, aunque proporcionan una descripción espacial más consistente, son potencialmente menos precisas. Por lo tanto, buscamos utilizar métodos que combinen los datos de ambas fuentes para generar un campo de precipitación más consistente. En este trabajo, se implementaron dos modelos de combinación lluvia-satélite, CHUVSAT y MERGEHQ, a través de una metodología de interpolación. Por otro lado, Las técnicas de asimilación de datos junto con los modelos de pronóstico hidrológico también son de interés en este estudio, ya que minimizan las incertidumbres asociadas con el proceso de calibración de parámetros, las variables de estado y los datos de entrada del modelo hidrológico. Para este propósito, se eligió la cuenca del río Tocantins y se implementó en particular la técnica de asimilación de datos secuenciales llamada en la literatura del filtro de partículas, junto con el método de filtro de Kalman en su conjunto y el método de asimilación de AsMGB en la actualidad. acoplado al modelo MGB-IPH. El estudio muestra que la precipitación combinada utilizada como entrada en la simulación hidrológica permitió reproducir adecuadamente los hidrogramas observados durante el período de calibración y validación. En el caso de los flujos resultantes, durante la etapa de pronóstico, La precipitación combinada mostró un mejor desempeño en términos estadísticos que los métodos sin combinación, especialmente después de 24 horas de anticipación. Finalmente, la técnica de asimilación de datos del filtro de partículas fue capaz de absorber los errores de la simulación al mejorar las medidas de rendimiento en la etapa de pronóstico, siendo superior al modelo de pronóstico sin considerar la asimilación.Tesi

Modeling hidrological with use rainfall estimates of remote sensing

As estimativas de chuva por meio do sensoriamento remoto são, atualmente, fonte potencialmente útil para as mais diversas aplicações hidrológicas e climatológicas, especialmente em regiões onde as medições convencionais são escassas, como a Amazônia. Neste trabalho, foram analisadas as estimativas de chuva por satélite como variáveis de entrada ao modelo hidrológico MGB-IPH (Collischonn, 2001). Este modelo simula o ciclo hidrológico através das relações físicas e conceituais de todo processo, sendo os produtos de chuva por satélite avaliados o 3B42, 3B42RT e CMORPH. A primeira área de estudo é a bacia do rio Huallaga localizada dentro do território do Peru, região caracterizada por ter uma topografia complexa e pertencente a uma das nascentes do rio Amazonas. A segunda avaliação foi feita para a bacia do rio Amazonas, sendo esta caracterizada por ter uma grande variabilidade climatológica a diferentes altitudes e regimes hidrológicos diferentes, além de uma pobre distribuição de postos pluviométricos. No caso da bacia do rio Huallaga foram realizadas comparações da chuva média estimada por satélite com observada em intervalos de tempo diário, mensal, sazonal e anual. Estes resultados mostram que os produtos 3B42 e CMORPH subestimam valores médios da bacia comparada com chuva média ponderada por pluviômetros. Na simulação da bacia do rio Huallaga se efetuaram calibrações dos parâmetros para cada fonte de chuva resultando com melhor ajuste de vazões máximas para o produto CMORPH e pior ajuste para o produto 3B42, estes ajustes melhoraram para a chuva do produto CMORPH corrigido com estações pluviométricas. Por outra parte, no caso de análises da bacia do rio Amazonas, foi calculada a chuva média anual para os três produtos de satélite (3B42, 3B42RT e CMORPH), os resultados mostraram maior chuva média a favor de CMORPH, seguido de 3B42RT e finalmente o produto 3B42. A simulação da bacia do rio Amazonas mostrou melhores coeficientes de Nash-Sutcliffe com o produto 3B42 em várias estações do Brasil. Com o produto 3B42RT mostram melhores coeficientes nas estações localizadas na rede principal do rio Amazonas, e com o produto CMORPH mostrou melhores coeficientes em algumas estações como na bacia dos rios Tapajós (Brasil) e Urubamba (Peru).Currently, satellite rainfall estimates using remote sensing are a potential source of information for hydrological and climatological applications. It applies mainly for regions where conventional measurements are scarce such as the Amazon Basin. In this work, the satellite rainfall estimates were analyzed as input variables to the hydrological model MGBIPH (Collischonn, 2001). This model simulates the hydrological cycle through physical and conceptual relationships where products 3B42, 3B42RT and CMORPH are evaluated. The first evaluation case corresponds to the Huallaga basin located in Peru, being one of the current Amazon highlands characterized by a complex topography. The second evaluation case corresponds to the Amazon basin characterized by a great climatological variability at different altitudes, different hydrological regimes and poor distributions of raingauges. In the case of the Huallaga River basin, comparisons were made between the estimated average satellite rainfall and the observed rainfall for different intervals of time (daily, monthly, seasonal and annual). These results show that the products 3B42 and CMORPH underestimate the basin average rainfall when compared with the weighted average of raingauge measurements. During the Huallaga basin simulation, calibrations of some parameters for each rainfall data were realized. Obtaining the best and worst fitting results with the CMORPH and 3B42 products for the case of maximum discharges, respectively. This rainfall fitting improves for the CMORPH product when raingauge corrections are included. On the other hand, the annual average rainfall value was obtained for each satellite product (3B42, 3B42RT e CMORPH) for the analysis of the Amazon basin. In this calculation, the greater results for the annual average rainfall values are obtained in the following order CMORPH, 3B42RT and 3B42. Moreover, this simulation seems to yield best Nash-Sutcliffe coefficients for the 3B42 product for various Brazilian stations. For stations located in the main stream of the Amazon River the Nash-Sutcliffe coefficients obtained with the 3B42RT product are the best. The CMORPH product yield the best coefficients for the stations located in Tapajós (Brazil) and Urubamba (Peru) basin