Coupling flow separation numerical filters to the data assimilation method for streamflow forecasting using hydrological modeling

Uma das principais etapas da previsão de vazão utilizando modelagem hidrológica é a assimilação de dados para corrigir as variáveis de estado do modelo hidrológico e tornar a condição inicial da previsão a mais próxima possível da realidade observada. Uma forma de realizar assimilação de dados é a utiliza- ção de métodos empíricos, que utilizam os dados observados para corrigir diretamente as variáveis do modelo hidrológico. Um exemplo de modelo que utiliza este tipo de técnica empírica é o MGB-IPH, recentemente muito utilizado para previsão de vazões em estudos de caso brasileiros. Contudo, nesta forma de assimilação podem ocorrer problemas quando os dados telemétricos observados apresentam descompassos sobre o volume total de água existente na bacia, o que pode se refletir em perda de qualidade nas previsões. Desta forma, no presente trabalho é apresentada uma pesquisa de investigação sobre a incorporação do uso de filtros de vazão de base para controlar a assimilação de dados empírica em modelos hidrológicos, usando como estudo de caso a técnica utilizada no modelo MGB-IPH. Partiu-se da hipótese de que é possível aprimorar a representação da recessão dos hidrogramas de uma previsão de vazão ao incorporar um controle melhorado da quantidade de água que contribui para o fluxo de base em um local, a partir do uso de filtros digitais de separação de escoamento. Para testar a hipótese foram realizados ensaios de previsões por conjunto retroativas na bacia do Rio São Francisco, na região da UHE Três Marias, para os três períodos chuvosos entre 2010 e 2013. Visualmente os resultados das previsões por conjunto mostram que o problema observado na assimilação de dados foi removido com a utilização do filtro de vazão de base. Este benefício é verificado através de uma melhoria em quatro medidas de desempenho calcu- ladas, onde a maioria dos resultados apontou para melhoras nas previsões. Como conclusão, tem-se que a técnica testada possibilita um melhor desempenho na previsão de vazões utilizando o modelo MGB-IPH, e que o uso de filtros numéricos na assimilação de dados apresenta-se como promissor para outras aplicações similares de assimilação de dados.One of the key steps in streamflow forecasting using hydrologic models is data assimilation to adjust the model state variables and make the initial condition the closest possible to observed reality. One way to perform data assimilation is the use of empirical methods, utilizing the observed data to directly fix the variables of the hydrological model. An example of a model that uses this type of empirical technique is MGB-IPH, recently widely used for streamflow fo- recasting in Brazilian case studies. However, some problems may occur using this method of assimilation when the observed telemetry data mismatch the total volume of water in the basin, which may be reflected by a loss of quality in the forecasts. Thus, research about incorporating the use of baseflow separation filters is tested in this study to improve the empirical data assimilation, using the MGB - IPH model as a case study. The work is based on the hypothesis that it is possible to enhance the hydrograph recession predictions by incorporating an improved control of the amount of water that contributes to the baseflow at a location using digital flow separation filters. To test the hypothesis, some hindcasting experiments were issued in the São Francisco River basin in the HPP Três Marias region for three rainy seasons between 2010 and 2013. Visually the results of the forecasts show that the problem noted in the data assimilation was removed using the baseflow filter. This benefit is also verified through the calculation of four performance measures, where most of the results pointed to improvements in the forecasts. In conclusion, the tested technique enables better performance in streamflow forecasting using the MGB - IPH model, and the use of numerical filters in data assimilation is presented as promising for other similar applications of similar data assimilation techniques

Variabilidade do armazenamento de água no Brasil

Brazil hosts a large amount of freshwater. Knowing how this stored water is partitioned in space and time between surface and subsurface components is a crucial step towards a more correct depiction of the country’s water cycle, which has major implications for decision making related to water resources management. Here, we extracted monthly water storage (WS) variability, from 2003 to 2020, based on multiple state-of-the-art datasets representing different WS components – groundwater (GW), soil moisture (SM), surface waters (SW), and artificial reservoirs (RS) – in all Brazilian Hydrographic Regions (BHRs), and computed each component’s contribution to the total variability. Most of the variability can be attributed to SM (40-68%), followed by GW (18-40%). SW has great influence in the north-western BHRs (humid monsoon influenced) with 18-40% and the southern BHRs (subtropical system influenced) with 5-10%. RS has important contributions in the Paraná with 12.1%, São Francisco with 3.5%, and Tocantins-Araguaia with 2.1%. In terms of long-term variability, water storages have been generally decreasing in the eastern and increasing in north-western and southern BHRs, with GW and RS being the most affected, although it can also be observed in SW peaks. Comparisons made with previous studies show that the approach and datasets used can have a considerable impact in the results. Such analysis can have broad implications in identifying the nature of amplitude and phase variability across regions in order to better characterize them and to obtain better evaluations of hydrological trends under a changing environment.O Brasil abriga uma grande quantidade de água doce. Saber como essa água armazenada é repartida no espaço e no tempo entre os componentes superficiais e subsuperficiais é crucial para uma representação mais correta do ciclo hídrico do país, o que tem grandes implicações para a tomada de decisões relacionadas à gestão dos recursos hídricos. Neste estudo, extraímos a variabilidade mensal do armazenamento de água, de 2003 a 2020, com base em diferentes fontes que representam o estado da arte da informação sobre diferentes componentes de armazenamento águas subterrâneas, umidade do solo, águas superficiais, e reservatórios artificiais – em todas as regiões hidrográficas brasileiras, e computamos a contribuição de cada componente em relação a variabilidade total. A maior parte da variabilidade pode ser atribuída a umidade do solo (4068%), seguida por águas subterrâneas (18-40%). Águas superficiais tem grande influência nas regiões hidrográficas do noroeste (influência de sistemas de monção) com 18-40% e nas BHRs do sul (influência de sistemas subtropicais) com 5-10%. O estoque em reservatórios artificiais tem contribuições importantes nas regiões do Paraná com 12,1%, do São Francisco com 3,5% e do Tocantins-Araguaia com 2,1%. Em termos de variabilidade de longo prazo, os estoques de água têm geralmente diminuído nas regiões leste e aumentado no noroeste e no sul, sendo os estoques de águas subterrâneas e reservatórios os mais afetados, embora essa tendência também possa ser observada nos picos de água superficial. Comparações feitas com estudos anteriores mostram que a abordagem e os conjuntos de dados utilizados podem ter um impacto considerável nos resultados. Tal análise pode ter amplas implicações na identificação da natureza da variabilidade de amplitude e fase entre as regiões, a fim de melhor caracterizá-las e obter melhores avaliações das tendências hidrológicas

Global evapotranspiration datasets assessment using water balance in South America

Evapotranspiration (ET) connects the land to the atmosphere, linking water, energy, and carbon cycles. ET is an essential climate variable with a fundamental importance, and accurate assessments of the spatiotemporal trends and variability in ET are needed from regional to continental scales. This study compared eight global actual ET datasets (ETgl) and the average actual ET ensemble (ETens) based on remote sensing, climate reanalysis, land-surface, and biophysical models to ET computed from basin-scale water balance (ETwb) in South America on monthly time scale. The 50 small-to-large basins covered major rivers and different biomes and climate types. We also examined the magnitude, seasonality, and interannual variability of ET, comparing ETgl and ETens with ETwb. Global ET datasets were evaluated between 2003 and 2014 from the following datasets: Breathing Earth System Simulator (BESS), ECMWF Reanalysis 5 (ERA5), Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MOD16, Penman–Monteith–Leuning (PML), Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) and Terra Climate. By using ETwb as a basis for comparison, correlation coefficients ranged from 0.45 (SSEBop) to 0.60 (ETens), and RMSE ranged from 35.6 (ETens) to 40.5 mm·month⁻¹(MOD16). Overall, ETgl estimates ranged from 0 to 150 mm·month−1 in most basins in South America, while ETwb estimates showed maximum rates up to 250 mm·month⁻¹. Tgl varied by hydroclimatic regions: (i) basins located in humid climates with low seasonality in precipitation, including the Amazon, Uruguay, and South Atlantic basins, yielded weak correlation coefficients between monthly ETgl and ETwb, and (ii) tropical and semiarid basins (areas where precipitation demonstrates a strong seasonality, as in the São Francisco, Northeast Atlantic, Paraná/Paraguay, and Tocantins basins) yielded moderate-to-strong correlation coefficients. An assessment of the interannual variability demonstrated a disagreement between ETgl and ETwb in the humid tropics (in the Amazon), with ETgl showing a wide range of interannual variability. However, in tropical, subtropical, and semiarid climates, including the Tocantins, São Francisco, Paraná, Paraguay, Uruguay, and Atlantic basins (Northeast, East, and South), we found a stronger agreement between ETgl and ETwb for interannual variability. Assessing ET datasets enables the understanding of land–atmosphere exchanges in South America, to improvement of ET estimation and monitoring for water management

Previsão de cheias por conjunto em curto prazo

A previsão e emissão de alertas antecipados constituem um dos principais elementos na prevenção dos impactos ocasionados por eventos de cheias. Uma das formas utilizadas para se obter uma ampliação do horizonte de previsão é através do uso da modelagem chuva-vazão associada à previsão de precipitação, tipicamente derivada de modelos meteorológicos. A precipitação, no entanto, é uma das variáveis que impõe maior dificuldade na previsão meteorológica, sendo considerada uma das principais fontes de incerteza nos resultados da previsão de cheias. A previsão por conjunto é uma técnica originalmente desenvolvida nas ciências atmosféricas e procura explorar as incertezas associadas às condições iniciais e/ou deficiências na estrutura dos modelos meteorológicos com intuito de melhorar sua previsibilidade. A partir de diferentes modelos meteorológicos ou de diferentes condições iniciais de um único modelo, são gerados um conjunto de previsões que representam possíveis trajetórias dos processos atmosféricos ao longo do horizonte de previsão. Pesquisas recentes, principalmente na Europa e Estados Unidos, têm mostrado resultados promissores do acoplamento de previsões meteorológicas por conjunto à modelos hidrológicos para realizar previsões de cheia. Essa pesquisa trata da avaliação do benefício da previsão de cheias por conjunto em curto prazo, em uma bacia de médio porte, utilizando dados e de ferramentas para previsão de vazões disponíveis em modo operacional no Brasil. Como estudo de caso foi utilizada a bacia do Rio Paraopeba (12.150km²), de clima tipicamente tropical, localizada na região sudeste do Brasil. A metodologia proposta para geração das previsões hidrológicas utilizou o modelo hidrológico MGB-IPH alimentado por um conjunto previsões de precipitação de diferentes modelos, com diferentes condições iniciais e parametrizações, dando origem a distintos cenários de previsão de vazões. Como parâmetro de referência na avaliação do desempenho das previsões por conjunto foi utilizada uma previsão hidrológica determinística única, baseada em uma previsão de precipitação obtida da combinação ótima de saídas de diversos modelos meteorológicos. As previsões foram realizadas retrospectivamente no período entre ago/2008 e mai/2011, sendo analisadas durante o período chuvoso dos anos hidrológicos (out-abr). Os resultados das previsões de cheia por conjunto foram avaliados através de uma representação determinística, considerando a média dos membros do conjunto, assim como através de uma representação probabilística, considerando todos os membros, através de medidas de desempenho específicas para esse fim. Na avaliação determinística, a média do conjunto hidrológico apresentou resultados similares aos obtido com a previsão determinística de referência, embora tenha apresentado benefício significativo em relação à maior parte dos membros do conjunto. A avaliação das previsões de cheia por conjunto, por sua vez, mostrou a existência de uma superestimativa e de um subespalhamento dos membros em relação às observações, sobretudo nos primeiros intervalos de tempo da previsão. Na comparação dos resultados das previsões de eventos do tipo dicótomos, que consideram a superação ou não de vazões limites de alerta, o 9º decil das previsões por conjunto mostrou superioridade em relação à previsão determinística de referência e mesmo a média do conjunto, sendo possível obter, na maior parte dos casos analisados, um aumento significativo na proporção de eventos corretamente previstos mantendo as taxas de alarmes falsos em níveis reduzidos. Esse benefício foi, de modo geral, maior para maiores antecedências e vazões limites, situações mais importantes num contexto de prevenção de cheias. Os resultados mostraram ainda que, em média, uma diminuição do número de membros do conjunto diminui seu desempenho nas previsões.The forecasting and issuing of early warnings represent a key element to prevent the impacts of flood events. An alternative to extend forecasting horizon is the use of rainfall-runoff modeling coupled with precipitation forecasts derived from numerical weather prediction (NWP) models. However, NWP models have difficulty to accurately predict precipitation due to the extremely sensitivity of the initial conditions. Therefore, this variable represents one of the major sources of uncertainties in flood forecasting. A probabilistic or ensemble forecasting approach was originally developed in the atmospheric sciences and then applied to other research areas. This procedure explores the uncertainties related to initial conditions and deficiencies in the structure of NWP models intending to improve its predictability. Using different NWP models or different initial conditions of a single model, an ensemble forecast showing possible trajectories of atmospheric processes over the forecast horizon are produced. Recent studies developed in Europe and the United States have shown promising results in flood forecasting using hydrological models fed by NWP ensemble outputs. The present research assess the performance of short term ensemble flood forecasting in a medium size tropical basin, based on data and streamflow forecasting tools available in operational mode in Brazil. The Paraopeba River basin (12,150 km²), located in the upper portion of the São Francisco River basin, in Southeastern Brazil, was selected as a case study. The proposed methodology used the MGB-IPH hydrological coupled to an ensemble of precipitation forecasts generated by several models with different initial conditions and parameterizations. The results are several scenarios of streamflow forecasts. A single deterministic streamflow forecast, based on a quantitative precipitation forecast derived from the optimal combination of several outputs of NWP models, was used as a reference to assess the performance of the streamflow ensemble forecasts. The streamflow forecasts were performed between aug/2008 and may/2011 and were analyzed during the rainy seasons (austral summer). The results from the ensemble flood forecasting were assessed by deterministic and probabilistic performance measures, with the ensemble mean being used by the former, and specific assessment measure by the later. Based on the deterministic assessment, the ensemble mean showed similar results to those obtained by the deterministic reference forecast, although showing better performance over most of the ensemble members. Based on the probabilistic performance measures, however, results showed the existence of an ensemble overforecasting and underspread of the members in regard to observed values, especially during the first lead times. The results for predictions of dichotomous events, which mean exceeding or not flood warning thresholds, showed that the 9th decile of the ensemble over performed the deterministic forecast and even the ensemble mean. In most cases, it was observed an increase in the proportion of correctly forecasted events while keeping false alarm rates at low levels. This benefit was generally higher for higher flow thresholds and for longer lead times, which are the most important situations for flood mitigation. The results show, also, that, in average, a reduction in the number of ensemble members decreases the performance of ensemble flood forecasts

Discharge data assimilation for real time flood forecasting with MGB-IPH distributed hydrologic model

Nesse trabalho é descrito um método empírico de assimilação de dados em conjunto com a modelagem hidrológica distribuída, para previsão de cheias em tempo real em uma bacia hidrográfica de médio porte na região sudeste do Brasil, a bacia do rio Piracicaba. Para avaliar o desempenho do método de assimilação proposto são realizadas previsões de cheia, tendo como chuva prevista a chuva observada na bacia, simulando um cenário de previsão em tempo real ideal. São ainda simulados outros cenários de previsão, que incluem chuva futura igual a zero, previsão com base na persistência do último valor observado de vazão e previsão sem assimilação de dados. As previsões são realizadas com intervalo de tempo horário, frequência de 6 horas e horizonte de 48 horas, para a condição de cheias no local das previsões. Os resultados mostram que o método de assimilação tem impactos positivos nos resultados das previsões. Em termos do coeficiente de Nash-Sutcliffe, o uso do procedimento de assimilação promove uma melhora de 10% nas antecedências iniciais, diminuindo para cerca de 3% para o horizonte da previsão.This paper presents an empirical data assimilation method applied to a real-time flood forecasting hydrological model based on the MGB-IPH hydrological model. A medium-size basin located in Southeastern Brazil was selected as a case study, primarily because of the availability of hourly hydrologic information. Streamflow forecasts were calculated with lead times up to 48 hours, at hourly intervals. Several forecast scenarios were simulated with the MGB-IPH model: (1) forecasting with data assimilation and "perfect" precipitation forecasts (in which observed precipitation was used as a forecast of precipitation); (2) forecasting with data assimilation and zero precipitation forecasts; and (3) forecasting without data assimilation and "perfect" precipitation forecasts. Forecasts from these three scenarios were compared to observed streamflows and to forecasts from a naïve model which assumes that the last recorded streamflow will be held constant up to the end of the forecast horizon. Several performance measures such as the Nash—Sutcliffe efficiency coefficient, the mean absolute error and the mean relative error were used to assess the relative performance of the models. Results show that the data assimilation method has positive impacts on real-time flood forecasting, increasing the forecast accuracy for all lead-times

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Educação Superior::Ciências Agrárias::Engenharia AgrícolaÉ necessário que o usuário tenha conhecimento de Hidrogramas de ProjetoTrata-se de um modelo hidrológico de transformação chuva-vazão, aplicado a eventos contínuos ou isolados, apresentando resultados de sete diferentes funções-objetivo, além de gráficos de hidrogramas calculados e observados, curvas de permanência e relações de correlação entre vazões calculadas e observada