Published April 26, 2012 | Version v1
Publication Open

The transferability of hydrological models under nonstationary climatic conditions

Creators

  • 1. China Institute of Water Resources and Hydropower Research
  • 2. State Key Laboratory of Hydrology-Water Resources and Hydraulic Engineering
  • 3. Hohai University
  • 4. CSIRO Land and Water

Description

Abstract. This paper investigates issues involved in calibrating hydrological models against observed data when the aim of the modelling is to predict future runoff under different climatic conditions. To achieve this objective, we tested two hydrological models, DWBM and SIMHYD, using data from 30 unimpaired catchments in Australia which had at least 60 yr of daily precipitation, potential evapotranspiration (PET), and streamflow data. Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), modified index of agreement (d1) and water balance error (WBE) were used as performance criteria. We used a differential split-sample test to split up the data into 120 sub-periods and 4 different climatic sub-periods in order to assess how well the calibrated model could be transferred different periods. For each catchment, the models were calibrated for one sub-period and validated on the other three. Monte Carlo simulation was used to explore parameter stability compared to historic climatic variability. The chi-square test was used to measure the relationship between the distribution of the parameters and hydroclimatic variability. The results showed that the performance of the two hydrological models differed and depended on the model calibration. We found that if a hydrological model is set up to simulate runoff for a wet climate scenario then it should be calibrated on a wet segment of the historic record, and similarly a dry segment should be used for a dry climate scenario. The Monte Carlo simulation provides an effective and pragmatic approach to explore uncertainty and equifinality in hydrological model parameters. Some parameters of the hydrological models are shown to be significantly more sensitive to the choice of calibration periods. Our findings support the idea that when using conceptual hydrological models to assess future climate change impacts, a differential split-sample test and Monte Carlo simulation should be used to quantify uncertainties due to parameter instability and non-uniqueness.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

الملخص. تبحث هذه الورقة في القضايا المتعلقة بمعايرة النماذج الهيدرولوجية مقابل البيانات المرصودة عندما يكون الهدف من النمذجة هو التنبؤ بالجريان السطحي المستقبلي في ظل ظروف مناخية مختلفة. ولتحقيق هذا الهدف، اختبرنا نموذجين هيدرولوجيين، DWBM و SIMHYD، باستخدام بيانات من 30 مستجمعًا غير متضرر في أستراليا كان لديها 60 عامًا على الأقل من هطول الأمطار اليومي، والتبخر المحتمل (PET)، وبيانات تدفق التيار. تم استخدام كفاءة ناش- ساتكليف (NSE)، ومؤشر الاتفاق المعدل (d1) وخطأ توازن المياه (WBE) كمعايير للأداء. استخدمنا اختبار عينة تفاضلية مقسمة لتقسيم البيانات إلى 120 فترة فرعية و 4 فترات فرعية مناخية مختلفة من أجل تقييم مدى جودة نقل النموذج المعاير لفترات مختلفة. لكل مستجمع، تمت معايرة النماذج لفترة فرعية واحدة والتحقق من صحتها على الثلاثة الأخرى. تم استخدام محاكاة مونت كارلو لاستكشاف استقرار المعلمات مقارنة بالتقلبات المناخية التاريخية. تم استخدام اختبار مربع كاي لقياس العلاقة بين توزيع المعلمات والتغير المناخي المائي. أظهرت النتائج أن أداء النموذجين الهيدرولوجيين اختلف واعتمد على معايرة النموذج. وجدنا أنه إذا تم إعداد نموذج هيدرولوجي لمحاكاة الجريان السطحي لسيناريو المناخ الرطب، فيجب معايرته على جزء رطب من السجل التاريخي، وبالمثل يجب استخدام الجزء الجاف لسيناريو المناخ الجاف. توفر محاكاة مونت كارلو نهجًا فعالًا وعمليًا لاستكشاف عدم اليقين والتكافؤ في معايير النموذج الهيدرولوجي. تبين أن بعض معلمات النماذج الهيدرولوجية أكثر حساسية بشكل ملحوظ لاختيار فترات المعايرة. تدعم النتائج التي توصلنا إليها فكرة أنه عند استخدام النماذج الهيدرولوجية المفاهيمية لتقييم تأثيرات تغير المناخ في المستقبل، يجب استخدام اختبار العينات المنفصلة التفاضلية ومحاكاة مونت كارلو لتحديد أوجه عدم اليقين بسبب عدم استقرار المعلمات وعدم تفردها.

Translated Description (French)

Résumé. Cet article étudie les problèmes liés à l'étalonnage des modèles hydrologiques par rapport aux données observées lorsque le but de la modélisation est de prédire le ruissellement futur dans différentes conditions climatiques. Pour atteindre cet objectif, nous avons testé deux modèles hydrologiques, DWBM et SIMHYD, en utilisant les données de 30 bassins versants intacts en Australie qui avaient au moins 60 ans de précipitations quotidiennes, d'évapotranspiration potentielle (PET) et de données de débit. L'efficacité de Nash-Sutcliffe (NSE), l'indice d'accord modifié (d1) et l'erreur d'équilibre hydrique (WBE) ont été utilisés comme critères de performance. Nous avons utilisé un test différentiel d'échantillonnage fractionné pour diviser les données en 120 sous-périodes et 4 sous-périodes climatiques différentes afin d'évaluer dans quelle mesure le modèle étalonné pouvait être transféré à différentes périodes. Pour chaque bassin versant, les modèles ont été calibrés pour une sous-période et validés sur les trois autres. La simulation Monte Carlo a été utilisée pour explorer la stabilité des paramètres par rapport à la variabilité climatique historique. Le test du chi carré a été utilisé pour mesurer la relation entre la distribution des paramètres et la variabilité hydroclimatique. Les résultats ont montré que les performances des deux modèles hydrologiques différaient et dépendaient de l'étalonnage du modèle. Nous avons constaté que si un modèle hydrologique est mis en place pour simuler le ruissellement pour un scénario de climat humide, il devrait être étalonné sur un segment humide du dossier historique, et de même un segment sec devrait être utilisé pour un scénario de climat sec. La simulation de Monte Carlo fournit une approche efficace et pragmatique pour explorer l'incertitude et l'équifinalité dans les paramètres du modèle hydrologique. Il est démontré que certains paramètres des modèles hydrologiques sont significativement plus sensibles au choix des périodes d'étalonnage. Nos résultats soutiennent l'idée que lors de l'utilisation de modèles hydrologiques conceptuels pour évaluer les impacts futurs du changement climatique, un test différentiel d'échantillonnage fractionné et une simulation de Monte Carlo devraient être utilisés pour quantifier les incertitudes dues à l'instabilité et à la non-unicité des paramètres.

Translated Description (Spanish)

Resumen. Este artículo investiga los problemas involucrados en la calibración de modelos hidrológicos frente a los datos observados cuando el objetivo de la modelización es predecir la escorrentía futura en diferentes condiciones climáticas. Para lograr este objetivo, probamos dos modelos hidrológicos, DWBM y SIMHYD, utilizando datos de 30 cuencas intactas en Australia que tenían al menos 60 años de precipitación diaria, evapotranspiración potencial (PET) y datos de flujo de corriente. La eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE), el índice de concordancia modificado (d1) y el error de equilibrio hídrico (WBE) se utilizaron como criterios de rendimiento. Utilizamos una prueba de muestra dividida diferencial para dividir los datos en 120 subperíodos y 4 subperíodos climáticos diferentes con el fin de evaluar qué tan bien se podría transferir el modelo calibrado a diferentes períodos. Para cada cuenca, los modelos se calibraron para un subperíodo y se validaron en los otros tres. Se utilizó la simulación de Monte Carlo para explorar la estabilidad de los parámetros en comparación con la variabilidad climática histórica. Se utilizó la prueba de chi-cuadrado para medir la relación entre la distribución de los parámetros y la variabilidad hidroclimática. Los resultados mostraron que el rendimiento de los dos modelos hidrológicos difería y dependía de la calibración del modelo. Encontramos que si se establece un modelo hidrológico para simular la escorrentía para un escenario de clima húmedo, entonces debe calibrarse en un segmento húmedo del registro histórico y, de manera similar, debe usarse un segmento seco para un escenario de clima seco. La simulación de Monte Carlo proporciona un enfoque efectivo y pragmático para explorar la incertidumbre y la equifinalidad en los parámetros del modelo hidrológico. Algunos parámetros de los modelos hidrológicos son significativamente más sensibles a la elección de los períodos de calibración. Nuestros hallazgos respaldan la idea de que al utilizar modelos hidrológicos conceptuales para evaluar los impactos futuros del cambio climático, se debe utilizar una prueba diferencial de muestra dividida y una simulación de Monte Carlo para cuantificar las incertidumbres debido a la inestabilidad y no unicidad de los parámetros.

Files

hess-16-1239-2012.pdf.pdf

Files (1.1 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:36bdc54f33aa83b41001a6d38578c801
1.1 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
قابلية نقل النماذج الهيدرولوجية في ظل الظروف المناخية غير الثابتة
Translated title (French)
La transférabilité des modèles hydrologiques dans des conditions climatiques non stationnaires
Translated title (Spanish)
La transferibilidad de los modelos hidrológicos en condiciones climáticas no estacionarias

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2098034110
DOI
10.5194/hess-16-1239-2012

Is supplement to
https://openalex.org/W431922122 (Other)
https://openalex.org/W4221031824 (Other)
https://openalex.org/W3209934440 (Other)
https://openalex.org/W3106434734 (Other)
https://openalex.org/W2911481706 (Other)
https://openalex.org/W2363591843 (Other)
https://openalex.org/W2166618633 (Other)
https://openalex.org/W2152608230 (Other)
https://openalex.org/W2014961787 (Other)
https://openalex.org/W176695133 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
China

References

  • https://openalex.org/W1495456081
  • https://openalex.org/W1527382515
  • https://openalex.org/W1591069260
  • https://openalex.org/W1615591645
  • https://openalex.org/W1649711606
  • https://openalex.org/W1667432457
  • https://openalex.org/W178708274
  • https://openalex.org/W1975314866
  • https://openalex.org/W1975411436
  • https://openalex.org/W1976095361
  • https://openalex.org/W1980490174
  • https://openalex.org/W1982317067
  • https://openalex.org/W1988947746
  • https://openalex.org/W1992561135
  • https://openalex.org/W2008308809
  • https://openalex.org/W2012328721
  • https://openalex.org/W2018078358
  • https://openalex.org/W2018343343
  • https://openalex.org/W2029376597
  • https://openalex.org/W2033904036
  • https://openalex.org/W2035627522
  • https://openalex.org/W2037460094
  • https://openalex.org/W2040042248
  • https://openalex.org/W2057383029
  • https://openalex.org/W2070086504
  • https://openalex.org/W2071488390
  • https://openalex.org/W2077134562
  • https://openalex.org/W2077552083
  • https://openalex.org/W2084557907
  • https://openalex.org/W2093275097
  • https://openalex.org/W2098999708
  • https://openalex.org/W2108533297
  • https://openalex.org/W2115407788
  • https://openalex.org/W2124320755
  • https://openalex.org/W2130091784
  • https://openalex.org/W2130353093
  • https://openalex.org/W2134173303
  • https://openalex.org/W2142704078
  • https://openalex.org/W2143671190
  • https://openalex.org/W2150368655
  • https://openalex.org/W2152569169
  • https://openalex.org/W2167821992
  • https://openalex.org/W2172396214
  • https://openalex.org/W2328356002
  • https://openalex.org/W2474679647