Hierarchical approach to semi-distributed hydrological model calibration

Abstract

Son yıllarda, su kaynakları nehir havzaları üzerindeki kontrolsüz tarımsal, endüstriyel faaliyetler ve yerleşimlerden olumsuz yönde etkilenmektedir. Hidrologlar ve su kaynakları yöneticileri hidrolojik modelleri, su kaynaklarının geliştirilmesi, su kaynaklarının korunması, su kaynaklarının tahsisi ve kullanımın anlaşılması için araç olarak sık sık kullanmaktadır. Hidrolojik modellerin su kaynaklarının araştırılmasında başarılı bir şekilde uygulanması için, dikkatli kalibrasyon ve tahmin belirsizlik analizi gereklidir. Hidrolojik modeller, model sonuçları ölçümlerle karşılaştırılarak doğrulanır. Sonuçların yer gerçeklerinden sapmaları, yani hata, model girdilerindeki, model parametrelerindeki ve modelin kendisindeki belirsizliklerin sonucu olabilir. Bir hidrolojik model kalibre edilirken, hata terimlerinden oluşturulan hata metriğini minimize etmek için, model parametrelerine daha önce tanımlanmış bir aralıkta ince ayar yapılmaktadır. Bu tür bir hidrolojik taşınım modeli, içerisine topoğrafi, arazi kullanımı, toprak türü ve diğer sayısal veri girişini destekleyen Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) ile tümleşik Toprak ve Su Değerlendirme Aracı'dır (The Soil and Water Assessment Tool, SWAT). SWAT, hidrolojik süreçleri, toprak türü, arazi kullanımı ve yönetimi kombinasyonlarının alanlarını eşikleyerek Hidrolojik Cevap Birimleri (Hydrologic Response Units, HRU) türetmek suretiyle alt-havza düzeyinde simüle eden yarı dağıtık bir hidrolojik modeldir. Günümüzde, SWAT için Levenberg-Macquart gibi doğrusal olmayan optimizasyon veya Genetik Algoritmalar gibi global optimizasyon yöntemleri kullanan otomatik kalibrasyonu yöntemleri vardır. Karmaşık modelleri kalibre etmek için kullanılan bu optimizasyon yaklaşımlarının bazı dezavantajları vardır: 1) Arama uzayı geniş ve model karmaşık olduğu için yakınsama çok uzun zaman alır, 2) aynı nedenle, yerel bir optimum bulma olasılığı yüksektir, 3) nihai sonuç parametrelerin başlangıç tahminlerine fazlasıyla hassastır, 4) içerisinde parametrelerin sabit kabul edildiği HRU'ların büyüklükleri kullanıcıya bırakılmıştır ve bunların kalibrasyon / doğrulama performansı bilinmemektedir. Bu tezde, HRU seçimi ve kalibrasyon için hiyerarşik (kabadan inceye) bir yaklaşım incelenmiştir. HRU'lar bir komut dosyası tarafından otomatik olarak oluşturulmaktadır ve her hiyerarşinin her düzeyinde, HRU'ların sayısı arttırılmaktatır. Her bir düzeyin kalibrasyon sonuçları bir sonraki düzey için başlangıç değeri tahminiolarak kullanılır. Bu şekilde, sadece hızda ve kalibrasyon doğruluğunda bir artış elde etmekle kalmıyoruz, aynı zamanda ve optimum HRU boyutlarını ve HRU oluşturma parametrelerini de buluyoruz. Bu tezde geliştirilen algoritma, farklı özelliklere sahip iki havzada test edilmiştir ve sonuçlar ümit vericidir.

In recent years, water resources were negatively affected from uncontrolled agricultural, industrial activities and settlements on river basins. Hydrologists and water resource managers have widely used hydrologic models as tools for water resources development, water environment preservation, water resources allocation and understanding utilization. In order to apply hydrological models successfully in practical water resources investigations, careful calibration and uncertainty analysis are needed. Hydrological models are validated by comparing the outputs of the models to measurements. The deviations of the outputs from the ground truth, the error, can be the result of uncertainties of the inputs, uncertainties of the parameters of the model and the model itself. When a hydrologic model is calibrated, the parameters of the model are fine-tuned within a predefined range to minimize an error metric created from error terms. One such hydrological transport model is the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) which is also integrated into a Geographic Information System (GIS) that supports the input of topography, land use, soil type, and other digital data. SWAT is a semi-distributed hydrological model that simulates hydrological processes at subbasin level by deriving Hydrologic Response Units (HRU) by thresholding areas of soil type, land use and management combinations. Currently, there are automated calibration methods for SWAT using nonlinear optimization such as Levenberg-Macquart or global optimization methods like Genetic Algorithms. These optimization approaches that try to calibrate very complex models have some drawbacks: 1) Since the search space is large and the model is complicated, the convergence takes very long time, 2) for the same reasons, probability of finding a local optimum is large, 3) final result is too sensitive to the initial estimates of the parameters, 4) the sizes of the HRUs, which are the areas over which the parameters are assumed to be constant, are left to the user and their relation to the performance of calibration/validation is unknown. In this thesis, a hierarchical (coarse-to-fine) approach to HRU selection and calibration is investigated. The HRUs are generated automatically by a script and the number of HRUs are increased at each level of the hierarchy. The calibration results at each level are used as initial values for the next level. This way, we obtain not only an increase in the speed and accuracy of the calibration, but we also find out the optimum HRU sizes and HRU generation parameters. The algorithm developed in this thesis is tested on two basins with different properties and the results are promising.