Using precipitation data ensemble for uncertainty analysis in SWAT streamflow simulation

Strauch, Michael; Bernhofer, Christian; Koide, Sérgio; Völk, Martin; Lorz, Carsten; Makeschin, Franz

doi:10.1016/j.jhydrol.2011.11.014

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“…Para identificar os parâmetros que exercem maior influência sobre os resultados gerados, são utilizados dois métodos de análise de sensibilidade (van Griensven et al, 2006): Latin-Hypercube (LH) e Onefactor at a time (OAT). Por meio desses dois métodos e a partir de dados observados (vazão diária), a análise de sensibilidade é efetuada, mudando-se o valor de um parâmetro por vez a cada simulação executada e avaliando-se a resposta do modelo com relação aos dados medidos para fornecer uma classificação desses parâmetros, em razão do grau de sensibilidade à resposta desse modelo.…”

Section: Modelagem Hidrossedimentológicaunclassified

“…Essa análise, para cada uma das duas estações, foi realizada com utilização de dados de vazão média mensal do período 1985 a 1988, oriundos das estações CJ e PA. Como resultado, foram identificados 27 parâmetros como os mais influentes sobre os resultados gerados (Neitsch et al, 2005;van Griensven et al, 2006) e a cada um foi dado um número de ordem. O mesmo período foi também empregado para calibração automática dos parâmetros identificados.…”

Section: Modelagem Hidrossedimentológicaunclassified

“…Para esse fim, utilizaramse os dados de 1985 (Neitsch et al, 2005), enquanto o período 1986 a 1988 foi usado para calibração dos parâmetros. Essa calibração foi efetuada por meio da rotina de autocalibração existente no próprio modelo, considerando-se as faixas de valores de cada parâmetro (Neitsch et al, 2005;van Griensven et al, 2006 (Moriasi et al, 2007;Meira Neto et al, 2011).…”

Section: Modelagem Hidrossedimentológicaunclassified

“…O acoplamento de sistemas de informações geográficas aos modelos hidrossedimentológicos (Melo, 2010) tem facilitado a utilização de modelos de base física; exemplo disso é o caso do modelo SWAT (Neitsch et al, 2005), acoplado a um SIG -ArcSWAT (Winchell et al, 2009), que tem produzido bons resultados no Brasil e em diversas partes do mundo (Jayakrishnan et al, 2005;Garbossa et al, 2011;Lelis et al, 2012;Strauch et al, 2012).…”

Section: Introductionunclassified

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Análise de sensibilidade dos parâmetros do modelo SWAT e simulação dos processos hidrossedimentológicos em uma bacia no agreste nordestino

Aragão

Cruz

Amorim

et al. 2013

Rev. Bras. Ciênc. Solo

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RESUMOO processo erosivo constitui-se na principal causa de degradação dos solos e é acelerado por intervenções humanas nas bacias hidrográficas, resultando em prejuízos ao setor agrícola e ao meio ambiente. Para a previsão dos impactos de ações antrópicas ou de mudanças climáticas sobre os processos hidrossedimentológicos, os modelos distribuídos e de base física têm sido bastante eficazes. Neste estudo, aplicou-se o modelo SWAT à sub-bacia do Rio Japaratuba Mirim, em Sergipe, nas seções de medição das estações Fazenda Pão de Açúcar (PA) e Fazenda Cajueiro (CJ), com áreas de contribuição respectivamente de 137,3 e 277,8 km 2 , visando à parametrização das duas bacias aninhadas por meio dos processos de calibração e de validação. Foram realizadas simulações do escoamento na bacia menor (PA), a partir dos parâmetros calibrados na bacia maior (CJ), e, reciprocamente, do escoamento na bacia maior (CJ). Em seguida, foram também realizadas simulações do escoamento e da produção de sedimentos para o período de dados de vazão disponíveis (1985 a 2000), para a seção CJ. Os resultados evidenciaram que o modelo calibrado simulou bem o escoamento superficial e conseguiu prever, de forma coerente, a produção de sedimentos com base nos 12 parâmetros mais sensíveis do modelo. A transposição dos parâmetros da bacia maior para a menor e, vice-versa,

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Section: Modelagem Hidrossedimentológicaunclassified

Section: Introductionunclassified

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Análise de sensibilidade dos parâmetros do modelo SWAT e simulação dos processos hidrossedimentológicos em uma bacia no agreste nordestino

Aragão

Cruz

Amorim

et al. 2013

Rev. Bras. Ciênc. Solo

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“…Some studies conducted initial tests on the available data prior to calibration, then chose the data that appeared to perform the best based on certain model efficiency criteria [16,17]. Others studied the sensitivity of model outputs to precipitation ensembles [18,19], and their effects on water resource components of non-calibrated models [14,15,20]. Although all these schemes are important and necessary, in all of them, the prediction uncertainty was based on only one dataset.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Assessing the Uncertainty of Multiple Input Datasets in the Prediction of Water Resource Components

Kamali

Abbaspour

Yang

2017

Water

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A large number of local and global databases for soil, land use, crops, and climate are now available from different sources, which often differ, even when addressing the same spatial and temporal resolutions. As the correct database is unknown, their impact on estimating water resource components (WRC) has mostly been ignored. Here, we study the uncertainty stemming from the use of multiple databases and their impacts on WRC estimates such as blue water and soil water for the Karkheh River Basin (KRB) in Iran. Four climate databases and two land use maps were used to build multiple configurations of the KRB model using the soil and water assessment tool (SWAT), which were similarly calibrated against monthly river discharges. We classified the configurations based on their calibration performances and estimated WRC for each one. The results showed significant differences in WRC estimates, even in models of the same class i.e., with similar performance after calibration. We concluded that a non-negligible level of uncertainty stems from the availability of different sources of input data. As the use of any one database among several produces questionable outputs, it is prudent for modelers to pay more attention to the selection of input data.

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SWAT‐Based Hydrological Data Assimilation System (SWAT‐HDAS): Description and Case Application to River Basin‐Scale Hydrological Predictions

Zhang

Hou

et al. 2017

J Adv Model Earth Syst

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This paper presents the development and application of a physically based hydrological data assimilation system (HDAS) using the gridded and parallelized Soil and Water Assessment Tool (SWATGP) distributed hydrological model. This SWAT‐HDAS software integrates remotely sensed data, including the leaf area index (LAI), snow cover fraction, snow water equivalent, soil moisture, and ground‐based observational data (e.g., from discharge and ground sensor networks), with SWATGP and the Parallel Data Assimilation Framework (PDAF) to accurately characterize watershed hydrological states and fluxes. SWAT‐HDAS employs high‐performance computational technologies to address the computational challenges of high‐resolution and/or large‐area modeling. Multiple observational system simulation experiments (OSSEs), including soil moisture assimilation experiments, snow water equivalent assimilation experiments, and streamflow assimilation experiments, were designed to validate the assimilation efficiency of various types of observations within SWAT‐HDAS using an ensemble Kalman filter (EnKF) algorithm. Both the temporal and spatial correlations in the trend/pattern and the magnitudes of improvement between the simulated and “true” states (i.e., for soil moisture, snow water equivalent, and discharge) were satisfactory using the integrated assimilation, which suggests the reliability of SWAT‐HDAS for regional hydrology studies. The streamflow assimilation experiment also showed that the observation location dramatically influences the assimilation efficiency. The quantity and quality of observations have effects of varying degrees on the streamflow predictions. SWAT‐HDAS is a promising tool for hydrological studies and applications under climate and environmental change scenarios.

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Using precipitation data ensemble for uncertainty analysis in SWAT streamflow simulation

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Análise de sensibilidade dos parâmetros do modelo SWAT e simulação dos processos hidrossedimentológicos em uma bacia no agreste nordestino

Análise de sensibilidade dos parâmetros do modelo SWAT e simulação dos processos hidrossedimentológicos em uma bacia no agreste nordestino

Assessing the Uncertainty of Multiple Input Datasets in the Prediction of Water Resource Components

SWAT‐Based Hydrological Data Assimilation System (SWAT‐HDAS): Description and Case Application to River Basin‐Scale Hydrological Predictions

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