This work investigates the integration of hydro-geomorphic models, traditional data (static stage gages) and novel data sources, such as remotely sensed images and Crowdsourced data (Volunteering Geographic Information or VGI), for observation-driven improvements of hydro-modelling tools. The Tiber river basin, was selected as case study with a focus domain on the approximately 120 km channel upstream of Rome for its strategic importance in the protection of the historical city centre and the coastal urbanized zone.
A parsimonious hydrological modelling algorithm was implemented, calibrated and validated for calculating the flow hydrographs of the ungauged small basins contributing to the study area. Furthermore, to delineate the boundaries computational domain of the hydraulic model for the Data Assimilation application, a DEM-based hydro-geomorphic floodplain delineation algorithm adapted from literature was tested with different DEMs and considering also its parametrization varying the stream orders.
The adopted DA methodology is the Ensemble Kalman Filter (EnKF) that requires multiple simulations for representing the uncertainties related to the model and the observations errors.
New approaches were proposed for integrating, as observations in the DA method, traditional static sensors, and simultaneously remotely sensed images and VGI data. Despite the static sensor have already been adopted in literature as observations in a DA framework, some new technical measures were necessary for integrating them in Quasi-2D hydraulic model. The assimilation of satellite images resulted to be effective, since the whole computational domain is interested by the water levels correction, although the improvement of the model performance persisted for only some hours of simulation. The usefulness of VGI have been investigated considering the uncertainties related to their reliability mostly in terms of accuracy and time allocation. Results show the potential of new data for improving the performance of the flood model, partially overcoming the limitations and the potential scarce availability of the traditional sensors. Finally, the simultaneous integration of all the three types of observations gave promising results, improving the performance of the model compared to the ones obtained assimilating only Satellite images or VGI observations.Diese Arbeit untersucht die Integration von hydro-geomorphen Modellen, traditionellen Daten (statische Stufenpegeln) und neuartigen Datenquellen wie Remote-Sensing-Bildern und Crowdsourced-Daten (volunteering Geographic Information oder VGI), um beobachtungsorientierte Verbesserungen von Hydromodellierungswerkzeugen zu erreichen.
Das Tiber-Flusseinzugsgebiet wurde als Fallstudie mit einem Schwerpunkt auf dem etwa 120 km stromaufwärts von Rom gelegenen Kanal ausgewählt und zwar wegen seiner strategischen Bedeutung für den Schutz des historischen Stadtzentrums und der urbanisierten Küstenregion.
Ein sparsamer hydrologischer Modellierungsalgorithmus wurde implementiert, kalibriert und validiert, um die Fluss-Hydrographen der durch Pegel nicht erfassten kleinen Becken zu berechnen, die zum Untersuchungsgebiet beitragen. Um die Grenzen des rechnerischen Bereichs des Hydraulikmodells für die Data-Assimilation-Anwendung abzugrenzen, wurde außerdem ein DEM-basierter, aus der Literatur angepasster Algorithmus zur Abgrenzung von hydrogeomorphen Flutebenen mit verschiedenen DEMs getestet, wobei auch die Parametrisierung der Stream-Reihenfolge berücksichtigt wurde.
Die angenommene DA-Methode ist der Ensemble Kalman Filter (EnKF), der mehrere Simulationen zur Darstellung der mit dem Modell verbundenen Unsicherheiten und Beobachtungsfehler erfordert.
Es wurden neue Ansätze für die Integration herkömmlicher statischer Sensoren, von Fernerkundungs-Bildern und von VGI-Daten als Beobachtungen für das DA-Verfahren vorgeschlagen. Obwohl die statischen Sensoren bereits in der Literatur als Beobachtungen in einem DA-Rahmen verwendet wurden, waren einige technische Maßnahmen erforderlich, um sie in das Quasi-2D-Hydraulikmodell zu integrieren.
Die Assimilation von Satellitenbildern erwies sich als effektiv, da der gesamte rechnerische Bereich an der Korrektur des Wasserstandes interessiert ist; die Verbesserung der Modellleistung dauerte allerdings nur einige Stunden in der Simulation an.
Die Nützlichkeit von VGI wurde unter Berücksichtigung der mit ihrer Zuverlässigkeit verbundenen Unsicherheiten hauptsächlich hinsichtlich Genauigkeit und Zeitzuordnung untersucht.
Die Ergebnisse zeigen das Potenzial neuer Daten zur Verbesserung der Leistung des Flutmodells, wobei teilweise die Einschränkungen und die oftmals knappe Verfügbarkeit herkömmlicher Sensoren überwunden werden.
Schließlich ergab die gleichzeitige Integration aller drei Arten von Beobachtungen vielversprechende Ergebnisse und verbesserte die Leistung des Modells im Vergleich zur Nutzung nur von Satellitenbilder oder VGI-Beobachtungen
