Hydrological modeling based on the KNN algorithm: An application for the forecast of daily flows of the Ramis river, Peru

The forecast of river stream flows is of significant importance for the development of early warning systems. Artificial intelligence algorithms have proven to be an effective tool in hydrological modeling data-driven, since they allow establishing relationships between input and output data of a watershed and thus make decisions data-driven. This article investigates the applicability of the k-nearest neighbor (KNN) algorithm for forecasting the mean daily flows of the Ramis river, at the Ramis hydrometric station. As input to the KNN machine learning algorithm, we used a data set of mean basin precipitation and mean daily flow from hydrometeorological stations with various lags. The performance of the KNN algorithm was quantitatively evaluated with hydrological ability metrics such as mean absolute percentage error (MAPE), anomaly correlation coefficient (ACC), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), Kling-Gupta efficiency (KGE') and the spectral angle (SA). The results for forecasting the flows of the Ramis river with the k-nearest neighbor machine learning algorithm reached high levels of reliability with flow lags of one and two days and precipitation with three days. The algorithm used is simple but robust to make short-term flow forecasts and can be integrated as an alternative to strengthen the daily hydrological forecast of the Ramis river

Modelación hidrológica semidistribuida en la región hidrográfica del Titicaca: caso de estudio cuenca del río Ramis, Perú

La presente investigación se realizó en la cuenca del río Ramis, ubicado en la región hidrográfica del Titicaca, Perú, con el objetivo de calibrar y validar el modelo hidrológico Sacramento (SAC-SMA) desde un enfoque semidistribuido. La información hidrometeorológica utilizada de precipitación pluvial, temperatura y caudal, corresponden a una serie de registro 2005 – 2016. La metodología de interpolación espacial de datos meteorológicos en la estación virtual, fue estimada mediante el procedimiento de Shepard y la evapotranspiración potencial por el modelo de Turc, estas metodologías vienen incorporados en la plataforma RS-MINERVE y son estimaciones automatizadas. La fase de calibración y validación del modelo, se realizó de forma aleatoria con el 70% y 30% del total de datos respectivamente. La evaluación estadística de eficiencia y error fueron medidos a través del coeficiente de Nash, coeficiente de Nash para valores del logaritmo y raíz del error medio cuadrático relativo. Los resultados son satisfactorios y se afirma que las salidas del modelo hidrológico representan adecuadamente los caudales de avenida y estiaje, constituyéndose como una alternativa para el fortalecimiento del pronóstico hidrológico a paso de tiempo diario del rio Ramis.The present research was held in the basin of the river Ramis, located in the hydrographic region of Titicaca, Peru, with the objective of calibrating and validating the Sacramento hydrological model (SAC-SMA) from a semi-distributed approach. The hydrometeorological information used for rainfall, temperature and flow, correspond to a series of records 2005 - 2016. The methodology of spatial interpolation of meteorological data in the virtual station was estimated using the Shepard procedure and potential evapotranspiration by the model Turc, these methodologies are incorporated in the RSMINERVE platform and are automated estimates. The calibration and validation phase of the model was performed randomly with 70% and 30% of the total data respectively. The statistical evaluation of efficiency and error were measured by the Nash coefficient, Nash coefficient for logarithm values and root mean square error. The results are satisfactory and it is stated that the outputs of the hydrological model adequately represent the flows of avenue and drought, constituting as an alternative for the strengthening of the hydrological forecast at the daily time step of the river Ramis

Pronóstico de caudales medios mensuales del rio ilave usando modelos de redes neuronales artificiales

ResumenLa presente investigación se realizó en la cuenca del río Ilave, ubicado dentro de la región Hidrográfica del Titicaca (Perú), teniendo como objetivo pronosticar los caudales medios mensuales del rio Ilave usando Modelos de Redes Neuronales Artificiales, aplicado al problema del pronóstico mensual de esta variable, cuyo resultado puede emplearse en la planificación y gestión de los recursos hídricos en cuencas hidrográficas. La información hidrometeorológica utilizada, corresponde al Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología con un periodo de registro de 1965 al 2007, de donde se plantearon 06 modelos que están en función de precipitaciones y caudales, cuya fase de entrenamiento, validación y prueba, se realizaron con el 70%, 15% y 15% del total de datos respectivamente, con una red de entrenamiento designada Perceptrón Multicapa (MLP) y el algoritmo «back-propagatión». La significación estadística de los indicadores de desempeño de eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) y la raíz del error cuadrático medio (RMSE), fueron evaluados usando el método de bootstrap incorporado en el código FITEVAL y como indicadores complementarios de evaluación tradicional, el coeficiente de determinación (R2) y el error cuadrático medio normalizado (ECMN). Los resultados de validación y prueba indican calificativos de buenos a muy buenos, así tenemos que en la fase de pronóstico para los modelos seleccionados MRNA5, MRNA2 y MRNA3, los coeficientes de Eficiencia de Nash-Sutcliffe son de 88.0%, 87.9% y 87.1%; la raíz del error medio cuadrático son de 18.87%, 18.96% y 19.56% respectivamente. Se concluye que el pronóstico de caudales medios mensuales del río Ilave utilizando modelos de Redes Neuronales Artificiales, muestran un buen desempeño en la estimación de fenómenos de comportamiento no lineal como los caudales

Modelación hidrológica semidistribuida en la región hidrográfica del Titicaca: caso de estudio cuenca del río Ramis, Perú

La presente investigación se realizó en la cuenca del río Ramis, ubicado en la región hidrográfica del Titicaca, Perú, con el objetivo de calibrar y validar el modelo hidrológico Sacramento (SAC-SMA) desde un enfoque semidistribuido. La información hidrometeorológica utilizada de precipitación pluvial, temperatura y caudal, corresponden a una serie de registro 2005 – 2016. La metodología de interpolación espacial de datos meteorológicos en la estación virtual, fue estimada mediante el procedimiento de Shepard y la evapotranspiración potencial por el modelo de Turc, estas metodologías vienen incorporados en la plataforma RS-MINERVE y son estimaciones automatizadas. La fase de calibración y validación del modelo, se realizó de forma aleatoria con el 70% y 30% del total de datos respectivamente. La evaluación estadística de eficiencia y error fueron medidos a través del coeficiente de Nash, coeficiente de Nash para valores del logaritmo y raíz del error medio cuadrático relativo. Los resultados son satisfactorios y se afirma que las salidas del modelo hidrológico representan adecuadamente los caudales de avenida y estiaje, constituyéndose como una alternativa para el fortalecimiento del pronóstico hidrológico a paso de tiempo diario del rio Ramis