Calibration of a distributed irrigation water management model using remotely sensed evapotranspiration rates and groundwater heads

Abstract

Parameters of the distributed irrigation water management model FRAME are determined by an inverse method using evapotranspiration (ET) rates estimated from the SEBAL remote sensing procedure and in situ measurement of groundwater heads. The model simulates canal and on-farm water management as well as regional groundwater flow. The calibration is achieved in two phases. The data on ET were introduced with the primary intent of improving predictions of ET through better estimated soil hydraulic parameters. During the first phase, soil hydraulic parameters sensitive to ET were optimized. As per the canal running schedule in the study area, the daily values of ET data were synthesized into 16 time periods with 15 periods each of 24 days and one period of 5 days. Use of cumulative (annual basis) ET data results in better estimates of soil hydraulic parameters as compared to temporal (24-day period basis) ET data due to possible errors in other input data. During the second phase of calibration, aquifer drainable porosity and maximum allowable groundwater extraction were optimized against groundwater heads for five years. The calibration was very successful in about 70% of the study area with a coefficient of correlation between simulated and observed groundwater levels of more than 80%. Subsequently the model is validated against groundwater heads for nine years. RÉ SUMÉLes paramètres du modèle FRAME de gestion de l'eau d'irrigation distribuée sont déterminés par la méthode inverse en utilisant l'évapotranspiration (ET) estimée par la procédure SEBAL de télédétection et la mesure in situ des niveaux des eaux souterraines. Le modèle simule la gestion de l'eau dans le canal et sur l'exploitation, ainsi que le flux des eaux souterraines dans la région. L'étalonnage est réalisé en deux phases. La donnée ET a été introduite avec l'intention première d'améliorer les prévisions de ET grâce à une meilleure estimation des paramètres hydrauliques du sol. Au cours de la première phase, les paramètres hydrauliques des sols sensibles à ET ont été optimisés. Pour le tour d'eau dans le canal sur la zone d'étude, les valeurs quotidiennes de ET ont été synthétisées en 16 périodes, 15 périodes de 24 jours et une période de cinq jours. L'utilisation du cumul annuel de ET conduit à de meilleures estimations des paramètres hydrauliques du sol par rapport aux données ET sur périodes de 24 jours en raison d'éventuelles erreurs dans les autres données d'entrée. Au cours de la deuxième phase de l'étalonnage, la porosité de l'aquifère exploitable et l'allocation maximum d'eaux souterraines ont été optimisées sur cinq ans en fonction du niveau des eaux souterraines. L'étalonnage a été un grand succès dans environ 70% de la zone d'étude avec un coefficient de corrélation entre les niveaux simulés et observés des eaux souterraines de plus de 80%. Par la suite, le modèle est validé pour le niveau des eaux souterraines sur neuf ans.

Assessment of surface water resources and evapotranspiration in the Haihe River basin of China using SWAT model

“…Then, parameter sensitivity analysis was applied, and the model was systematically calibrated using the observed river discharge and the actual ET (ET a ) for the mountainous area and the plain area, respectively. Especially, RS techniques can provide the data information with a high spatial observational resolution over large areas (McCabe and Wood, ), which have been successfully applied in parameterization of hydrological models in other watersheds (Immerzeel and Droogers, ; Jhorar et al ., ). In this study, we attempted to use the observed ET a data derived from RS for model calibration in the plain area as well.…”

Spatial evapotranspiration, rainfall and land use data in water accounting – Part 1: Review of the accuracy of the remote sensing data

“…Except for Jhorar et al (2011), Winsemius et al (2008 and Rientjes et al (2013), this is rarely done because water managers and hydrologists do not accept ET layers as being sufficiently accurate. This new analysis proves that the science of remote sensing in the last 13 years has advanced and that mapping of ET has become more reliable.…”

Three perceptions of the evapotranspiration landscape: comparing spatial patterns from a distributed hydrological model, remotely sensed surface temperatures, and sub-basin water balances

“…Immerzeel and Droogers (2008), for example, applied the SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model to the Upper Bhima catchment in southern India (45 678 km 2 ) and adjusted the monthly evapotranspiration for each sub-basin to the ET a -estimates of the SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) algorithm (Bastiaanssen et al, 1998a,b) applied to thermal imagery from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite. Singh et al (2010) and Jhorar et al (2011) used remotely sensed ET rates for improving agro-hydrological models on irrigated plots.…”