ITEM METADATA RECORD
Title: Optimization of the flow components prediction of the semi-distributed SWAT hydrological model
Authors: Rouhani, Hamed; S0157118
Issue Date: 18-Aug-2008
Abstract: Hydrologische modellen richten zich de laatste decennia vooral op het imiteren van de neerslag-afvoer routing gebruikmakend van gekende hydrologische concepten en wetten. Recente toepassingen tonen echter aan dat deze modellen niet altijd in staat zijn accuraat het niet lineaire neerslag-afvoer routingproces te modelleren. In dit werk werd onderzocht of de combinatie van klassieke optimaliseringmethoden met neurale netwerken mogelijks de tekortkomingen in de reproductiecapaciteit van hydrologische modellen en de onzekerheden geassocieerd met modelinvoer en -parameters kan compenseren. In het doctoraatsonderzoek werd de hydrologie van het Grote Nete bekken, gelegen in het noordoosten van België, met een oppervlakte van 384 km2, gemodelleerd met het semi-ruimtelijk verdeeld, semi-fysische gebaseerd SWAT model. Voor de kalibratie en validatie van het model werd gebruik gemaakt van de dagelijkse neerslag en afvoer gemeten in 4, respectievelijk 7 in hoofdstuk 4, neerslag- en 2 limnigrafische stations gedurende de periode 1985-2002. Voor de optimalisering van de SWAT modelparameters, respectievelijk voor de totale dagafvoer en de trage afvoercomponent, werd beroep gedaan op een manuele en automatische kalibratieprocedure gebaseerd op het Complex Shuffeld Evolution (SCE) algoritme. Modelkalibratie werd voorafgegaan door een gevoeligheidsanalyse waarbij de Latin Hypercube stalen als initiële punten werden genomen van een One-factor-At-a-Time analyse. Het onderzoek resulteerde niet alleen in de identificatie van de meest gevoelige modelparameters, maar tevens in de specificatie van de kalibratiecriteria. Voor het berekenen van de geassocieerde onzekerheid op de modelparameters werd gebruik gemaakt van het PARASOL protocol. Dit protocol is gebaseerd op de Bayesiaanse methode. De methode levert naast een set van optimale parameterwaarden, een raming van de onzekerheidsmarge op modelparameters en output. De overdraagbaarheid van de meest gevoelige modelparameters, bepaald voor een modelopbouw waarbij het studiegebied werd ingedeeld in 21 deelbekkens, werd onderzocht door het toepassen van het SWAT model voor andere ruimtelijke discretisaties met behoud van de parameterwaarden. De studie van het effect van ruimtelijke discretisatie werd gecombineerd met de wijze waarop de ruimtelijke neerslag wordt gegenereerd en resulteert in een uniforme en niet uniforme ruimtelijke neerslagverdeling. De impact van beide effecten werd gemeten aan de hand van de statische criteria die in de studie gebruikt werden voor het karakteriseren van de performantie van het SWAT model. Analyse toonde aan dat de modelleringsaccuraatheid van het SWAT model voor extreme afvoer en uniforme neerslagverdeling afneemt naarmate de deelgebieden groter zijn. In de modellering wordt met andere woorden minder rekening gehouden met de ruimtelijke variabiliteit van stroomgebiedeigenschappen en neerslag. De impact op de gesimuleerde trage afvoer is voor het bestudeerde bekken aanzienlijk kleiner, heel waarschijnlijk als gevolg van de typische eigenschappen van het stroomgebied (vlak, overwegend verspreid bos en landbouw, poreuze bodems en ondiepe grondwaterstand). Tenslotte werd onderzocht of de effecten van ruimtelijk niet uniforme neerslag en parameter onzekerheden op de reproduceerbaarheid van het SWAT model en de SCE optimalisatiemethode kon worden geminimaliseerd door hieraan een neuraal netwerk te koppelen, met als input de door SWAT gesimuleerde tijdreeks van afvoer en de tijdreeksen van neerslag opgemeten in de 7 neerslagstations in en in de nabijheid van het studiebekken. Als neuraal netwerk werd geopteerd voor een Feed Forward Neural Network (FFNN) met Levenberg-Marquardt (LM) backpropagation algoritme. Voor het trainen en identificeren van de interne structuur van het netwerk werd gebruik gemaakt van een nieuw algoritme dat het FFNN combineert met een Pattern Search methode. De onderzoeksresultaten tonen aan dat de toegepaste benadering meer performant is dan de conventionele aanpak, en kan worden beschouwd als een robuuste techniek voor parameterschatting resulterend in een meer accuraat reproduceren van de neerslag-afvoer relatie, inclusief de verdeling van extreme afvoeren.
Publication status: published
KU Leuven publication type: TH
Appears in Collections:Division Soil and Water Management

Files in This Item:

There are no files associated with this item.

Request a copy

 




All items in Lirias are protected by copyright, with all rights reserved.