Robust parameter estimation in gauged and ungauged basins

Abstract

Hydrological modeling has become a widely accepted theoretical tool for water resources engineering and management. Rainfall-runoff models are used both for short and medium time management (for example flood forecasting) and long-time design purposes. However, the application of hydrological models is limited due to several reasons. One important limitation is imposed by the availability of data and parameter estimation. Discharges are only measured at a few selected river cross sections, leading to a small number of catchments for which the runoff calculated from the models might be verified. Further, the high spatial and temporal variability of the meteorological input (such as precipitation, temperature or wind) cannot fully be captured by the usually small number of meteorological stations. Radar measurement of precipitation can provide more detailed space time information on precipitation but unfortunately the reliability of the data is at present still low. Other influencing factors such as soil properties also vary considerably in space and even to some extent in time (for example macropores in soils). These problems among others make models which are based on physical principles only infeasible for many practical applications. Models which to some extent use analogous concepts can partly smoothen out the effects of variability and thus can often be successfully used for practical purposes. The limitation of these models lies in the fact that some of their parameters are not directly related to physically measurable quantities. Therefore those have to be estimated from observations using calibration techniques. This research work was aimed at developing an efficient, practical and robust methodology for parameter estimation (calibration) for a reliable hydrological modeling at gauged and ungauged basin. The main focus of this research was to bring more insight into the process of parameter estimation techniques in hydrological modeling. The other objective of this research work was to develop a methodology that enables regional estimation of parameters of a conceptual continuous water balance model based on physical catchment descriptor, which includes the land use, soil type, stream network, elongation and topographic attributes of the catchment. It aims at improving the weakness inherent in the traditional two-step regionalization approach in estimating the relationship between the model parameters and the physical catchment descriptor. The specific objectives of the research were to answer some basic question as listed below:

- How can we estimate hydrologically reliable parameters for modeling? - How do different objective functions map parameter space during calibration? - Can we calibrate a hydrological model using carefully selected critical events? - Can we improve prediction and model diagnosis by including dynamic variability in parameters? - How can we extend hydrologically reliable parameters from gauged to ungauged basins?

In this research, several algorithms, for example, ROPE, SRWP, HOP, ICE, RDPE and SAV algorithm were developed to answer the basic questions mentioned above. These algorithms were very useful for the robust and reliable hydrological modeling in gauged and ungauged basins.

Die hydrologische Modellierung ist zu einem anerkannten theoretischen Hilfsmittel in der Wasserwirtschaft geworden. Niederschlagsabflussmodelle werden sowohl für kurz und mittelfristige Fragestellungen (wie z.B. Hochwasservorhersage), als auch für langfristige Planungszwecke eingesetzt. Allerdings ist der Einsatz von hydrologischen Modellen aus verschiedenen Gründen beschränkt. Eine wesentliche Einschränkung für den Einsatz von hydrologischen Modellen ist die Datenverfügbarkeit und die Parameterabschätzung. Abflüsse werden nur an einzelnen ausgewählten Flussquerschnitten gemessen, weshalb es nur eine geringe Anzahl von Einzugsgebieten gibt, für die der berechnete Abfluss nachgeprüft werden kann. Des Weiteren kann die hohe räumliche und zeitliche Variabilität der meteorologischen Eingangsdaten wie Niederschlag, Temperatur oder Wind nicht vollständig von der in der Regel geringen Anzahl an Wetterstationen erfasst werden. Radarmessungen können eine detailliertere räumliche und zeitliche Auflosung des Niederschlags liefern, allerdings ist die Verlässlichkeit dieser Daten immer noch gering. Andere beeinflussende Faktoren, wie z.B. Bodeneigenschaften, variieren räumlich ebenfalls deutlich und in manchen Fällen sogar zeitlich (z.B. Makroporen im Boden). Durch diese und andere Probleme sind physikalisch-basierte Modelle für viele praktische Anwendungen nicht verwendbar. Verschiedene Modelle, die auf teilweise gleichen Konzepten basieren, können die Einflüsse der Variabilitat herausfiltern und somit oft erfolgreich für praktische Aufgaben eingesetzt werden. Die Einschränkung bei solchen Modellen beruht darauf, dass einige ihrer Parameter nicht direkt mit physikalisch messbaren Größen zusammenhangen. Deshalb müssen solche Parameter durch Beobachtungen mit Hilfe von Kalibrierungsmethoden abgeschätzt werden. Das Ziel dieser Forschungsarbeit war die Entwicklung von effektiven, praktischen und stabilen Methoden der Parameterabschätzung, welche für eine zuverlässige hydrologische Modellierung sowohl in beobachteten als auch in unbeobachteten Einzugsgebieten eingesetzt werden sollen. Der Schwerpunkt wurde darauf gelegt, einen vertieften Einblick im Prozess der Parameterschätzung in der hydrologischen Modellierung zu bekommen. Ein weiteres Ziel war die Entwicklung einer Methodik zur regionaler Parameterschätzung eines auf physikalischen Eigenschaften des Einzugsgebietes basierendes konzeptionelles kontinuierliches Wasserbilanzmodells. Unter den physikalischen Eigenschaften befinden sich Landnutzung, Bodentyp, Struktur und Länge des Flussnetzwerks sowie die Topographie des Einzugsgebietes. Durch Schätzung der Beziehung zwischen den Modellparametern und den physikalischen Größen im Einzugsgebiet zielt es die Methodik an, die im traditionell zweistufigen Regionalisierungsansatz angeborenen Schwachstellen zu mindern. Ferner sollten grundsätzliche Fragen beantwortet werden, wie z.B.:

- Wie können die für das Modellieren hydrologisch zuverlässige Parameter abgeschätzt werden? - Wie bilden unterschiedliche Zielfunktionen den Parameter-Raum während der Kalibration ab? - Kann ein hydrologisches Modell mit sorgfältig ausgewählte kritischen Ereignisse kalibriert werden? - Können Vorhersage und Modelldiagnose durch Einschluss dynamischer Variabilität in Parametern verbessert werden? - Wie können hydrologisch zuverlässige Parameter von beobachtete auf unbeobachtete Einzugsgebiete ausgeweitet werden?

In dieser Forschungsarbeit wurden zur Beantwortung der obenerwähnten Fragen mehrere Algorithmen (z.B. ROPE, SRWP, HOP, ICE, RDPE und SAV) entwickelt. Diese haben sich für eine robuste und zuverlässige hydrologische Modellierung sowohl in beobachteten als auch in unbeobachteten Einzugsgebieten als sehr nützlich erwiesen.