Μοντέλο επιμερισμού της βροχόπτωσης για χρονικές κλίμακες μικρότερες της ωριαίας: Σύζευξη ενός μοντέλου Bartlett-Lewis με διαδικασίες συνόρθωσης

P. Kossieris, C. Makropoulos, C. Onof, and D. Koutsoyiannis, A rainfall disaggregation scheme for sub-hourly time scales: Coupling a Bartlett-Lewis based model with adjusting procedures, Journal of Hydrology, 556, 980–992, doi:10.1016/j.jhydrol.2016.07.015, 2018.

[Μοντέλο επιμερισμού της βροχόπτωσης για χρονικές κλίμακες μικρότερες της ωριαίας: Σύζευξη ενός μοντέλου Bartlett-Lewis με διαδικασίες συνόρθωσης]

[doc_id=1640]

[Αγγλικά]

Πολλές υδρολογικές εφαρμογές, όπως οι μελέτες πλημμυρών, απαιτούν τη χρήση χρονοσειρών βροχής με μικρή χρονική διακριτότητα που κυμαίνεται από τη χρονική κλίμακα της 1 day μέχρι το 1 min. Ωστόσο, η διαθεσιμότητα παρατηρημένων υψών βροχής είναι ιδιαίτερα περιορισμένη, ιδιαίτερα σε μικρότερες της 1 h. Για να αντιμετωπιστεί η έλλειψη αυτή, μπορούν να χρησιμοποιηθούν στοχαστικές μέθοδοι επιμερισμού που επιτρέπουν την παραγωγή συνθετικών, αλλά στοχαστικά συνεπών, γεγονότων βροχής που αθροίζουν ακριβώς σε ύψη βροχής που είναι γνωστά σε κάποια μεγαλύτερη χρονική κλίμακα. Στην παρούσα εργασία προτείνεται και παρουσιάζεται μια μεθοδολογία για τον επιμερισμό ημερήσιων υψών βροχής σε οποιαδήποτε χρονική κλίμακα μικρότερη της ωριαίας. Η μεθοδολογία στηρίζεται στη σύζευξη του στοχαστικού μοντέλου συστάδων παλμών Bartlett-Lewis, για την παραγωγή των συνθετικών υψών βροχής, με διαδικασίες συνόρθωσης (adjusting procedures) που τροποποιούν τις μεταβλητές της λεπτότερης κλίμακας (π.χ. 1 h) έτσι ώστε να αθροίζουν ακριβώς στα δεδομένα ημερήσια ύψη βροχής. Για την καλύτερη αναπαραγωγή της μεταβλητότητας που παρουσιάζει η διεργασία της βροχή στις λεπτές χρονικές κλίμακες, ενσωματώνεται στο σχήμα επιμερισμού μια τροποποιημένη έκδοση του κλασικού μοντέλου Bartlett-Lewis που υποθέτει εξάρτηση μεταξύ των διαρκειών και των εντάσεων των παλμών. Το μοντέλο επιμερισμού υλοποιήθηκε σαν επιχειρησιακό πακέτο στη γλώσσα προγραμματισμού R, υπό το όνομα HyetosMinute, και υποστηρίζει τον επιμερισμό ημερήσιων υψών βροχής μέχρι την κλίμακα του 1 λεπτού. Η επίδοση του παραπάνω σχήματος αξιολογήθηκε επί της βάσης επιμερισμού ημερήσιων υψών βροχής στη κλίμακα των 5 min, ως προς τη διατήρηση των ουσιωδών στατιστικών χαρακτηριστικών της βροχής σε ένα μεγάλο εύρος λεπτών χρονικών κλιμάκων.

Το πλήρες κείμενο διατίθεται μόνο στο δίκτυο του ΕΜΠ λόγω νομικών περιορισμών

PDF Συμπληρωματικό υλικό:

Βλέπε επίσης: http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.07.015

Σημείωση:

Προσωρινή ελεύθερη πρόσβαση: https://authors.elsevier.com/c/1WHlB52cuBmT2

Εργασίες μας στις οποίες αναφέρεται αυτή η εργασία:

1. D. Koutsoyiannis, and E. Foufoula-Georgiou, A scaling model of storm hyetograph, Water Resources Research, 29 (7), 2345–2361, doi:10.1029/93WR00395, 1993.
2. D. Koutsoyiannis, A stochastic disaggregation method for design storm and flood synthesis, Journal of Hydrology, 156, 193–225, doi:10.1016/0022-1694(94)90078-7, 1994.
3. D. Koutsoyiannis, and A. Manetas, Simple disaggregation by accurate adjusting procedures, Water Resources Research, 32 (7), 2105–2117, doi:10.1029/96WR00488, 1996.
4. D. Koutsoyiannis, A generalized mathematical framework for stochastic simulation and forecast of hydrologic time series, Water Resources Research, 36 (6), 1519–1533, doi:10.1029/2000WR900044, 2000.
5. D. Koutsoyiannis, and C. Onof, A computer program for temporal rainfall disaggregation using adjusting procedures (HYETOS), 25th General Assembly of the European Geophysical Society, Geophysical Research Abstracts, Vol. 2, Nice, doi:10.13140/RG.2.2.33488.10243, European Geophysical Society, 2000.
6. D. Koutsoyiannis, Coupling stochastic models of different time scales, Water Resources Research, 37 (2), 379–391, doi:10.1029/2000WR900200, 2001.
7. D. Koutsoyiannis, and C. Onof, Rainfall disaggregation using adjusting procedures on a Poisson cluster model, Journal of Hydrology, 246, 109–122, 2001.
8. A. Efstratiadis, and D. Koutsoyiannis, An evolutionary annealing-simplex algorithm for global optimisation of water resource systems, Proceedings of the Fifth International Conference on Hydroinformatics, Cardiff, UK, 1423–1428, doi:10.13140/RG.2.1.1038.6162, International Water Association, 2002.
9. D. Koutsoyiannis, Climate change, the Hurst phenomenon, and hydrological statistics, Hydrological Sciences Journal, 48 (1), 3–24, doi:10.1623/hysj.48.1.3.43481, 2003.
10. D. Koutsoyiannis, C. Onof, and H. S. Wheater, Multivariate rainfall disaggregation at a fine timescale, Water Resources Research, 39 (7), 1173, doi:10.1029/2002WR001600, 2003.
11. D. Koutsoyiannis, Rainfall disaggregation methods: Theory and applications (invited), Proceedings, Workshop on Statistical and Mathematical Methods for Hydrological Analysis, edited by D. Piccolo and L. Ubertini, Rome, 1–23, doi:10.13140/RG.2.1.2840.8564, Università di Roma "La Sapienza", 2003.
12. C. Derzekos, D. Koutsoyiannis, and C. Onof, A new randomised Poisson cluster model for rainfall in time, European Geosciences Union General Assembly 2005, Geophysical Research Abstracts, Vol. 7, Vienna, 07236, doi:10.13140/RG.2.2.32544.38403, European Geosciences Union, 2005.
13. D. Koutsoyiannis, Hurst-Kolmogorov dynamics and uncertainty, Journal of the American Water Resources Association, 47 (3), 481–495, doi:10.1111/j.1752-1688.2011.00543.x, 2011.
14. I. Nalbantis, A. Efstratiadis, E. Rozos, M. Kopsiafti, and D. Koutsoyiannis, Holistic versus monomeric strategies for hydrological modelling of human-modified hydrosystems, Hydrology and Earth System Sciences, 15, 743–758, doi:10.5194/hess-15-743-2011, 2011.
15. P. Kossieris, A. Efstratiadis, and D. Koutsoyiannis, Coupling the strengths of optimization and simulation for calibrating Poisson cluster models, Facets of Uncertainty: 5th EGU Leonardo Conference – Hydrofractals 2013 – STAHY 2013, Kos Island, Greece, doi:10.13140/RG.2.2.15223.21929, European Geosciences Union, International Association of Hydrological Sciences, International Union of Geodesy and Geophysics, 2013.
16. G. Tsekouras, and D. Koutsoyiannis, Stochastic analysis and simulation of hydrometeorological processes associated with wind and solar energy, Renewable Energy, 63, 624–633, doi:10.1016/j.renene.2013.10.018, 2014.
17. A. Efstratiadis, Y. Dialynas, S. Kozanis, and D. Koutsoyiannis, A multivariate stochastic model for the generation of synthetic time series at multiple time scales reproducing long-term persistence, Environmental Modelling and Software, 62, 139–152, doi:10.1016/j.envsoft.2014.08.017, 2014.
18. A. Efstratiadis, I. Nalbantis, and D. Koutsoyiannis, Hydrological modelling of temporally-varying catchments: Facets of change and the value of information, Hydrological Sciences Journal, 60 (7-8), 1438–1461, doi:10.1080/02626667.2014.982123, 2015.
19. I. Tsoukalas, and C. Makropoulos, Multiobjective optimisation on a budget: Exploring surrogate modelling for robust multi-reservoir rules generation under hydrological uncertainty, Environmental Modelling and Software, 69, 396–413, doi:10.1016/j.envsoft.2014.09.023, 2015.
20. P. Kossieris, A. Efstratiadis, I. Tsoukalas, and D. Koutsoyiannis, Assessing the performance of Bartlett-Lewis model on the simulation of Athens rainfall, European Geosciences Union General Assembly 2015, Geophysical Research Abstracts, Vol. 17, Vienna, EGU2015-8983, doi:10.13140/RG.2.2.14371.25120, European Geosciences Union, 2015.
21. I. Tsoukalas, P. Kossieris, A. Efstratiadis, and C. Makropoulos, Surrogate-enhanced evolutionary annealing simplex algorithm for effective and efficient optimization of water resources problems on a budget, Environmental Modelling and Software, 77, 122–142, doi:10.1016/j.envsoft.2015.12.008, 2016.

Εργασίες μας που αναφέρονται σ' αυτή την εργασία:

1. E. Dodangeh, K. Shahedi, K. Solaimani, and P. Kossieris, Usability of the BLRP model for hydrological applications in arid and semi-arid regions with limited precipitation data, Modeling Earth Systems and Environment, 2017.
2. I. Tsoukalas, A. Efstratiadis, and C. Makropoulos, Stochastic periodic autoregressive to anything (SPARTA): Modelling and simulation of cyclostationary processes with arbitrary marginal distributions, Water Resources Research, 54 (1), 161–185, WRCR23047, doi:10.1002/2017WR021394, 2018.
3. I. Tsoukalas, C. Makropoulos, and D. Koutsoyiannis, Simulation of stochastic processes exhibiting any-range dependence and arbitrary marginal distributions, Water Resources Research, 54 (11), 9484–9513, doi:10.1029/2017WR022462, 2018.
4. P. Kossieris, and C. Makropoulos, Exploring the statistical and distributional properties of residential water demand at fine time scales, Water, 10 (10), 1481, doi:10.3390/w10101481, 2018.
5. I. Tsoukalas, A. Efstratiadis, and C. Makropoulos, Building a puzzle to solve a riddle: A multi-scale disaggregation approach for multivariate stochastic processes with any marginal distribution and correlation structure, Journal of Hydrology, 575, 354–380, doi:10.1016/j.jhydrol.2019.05.017, 2019.
6. I. Tsoukalas, P. Kossieris, and C. Makropoulos, Simulation of non-Gaussian correlated random variables, stochastic processes and random fields: Introducing the anySim R-Package for environmental applications and beyond, Water, 12 (6), 1645, doi:10.3390/w12061645, 2020.
7. G. Moraitis, and E. Baltas, Dealing with LSPIV questions on the field: An approach for autonomous flood gauging using UAVs, European Water, 71/72, 27–40, 2020.
8. P. Dimitriadis, D. Koutsoyiannis, T. Iliopoulou, and P. Papanicolaou, A global-scale investigation of stochastic similarities in marginal distribution and dependence structure of key hydrological-cycle processes, Hydrology, 8 (2), 59, doi:10.3390/hydrology8020059, 2021.
9. D. Koutsoyiannis, and P. Dimitriadis, Towards generic simulation for demanding stochastic processes, Sci, 3, 34, doi:10.3390/sci3030034, 2021.
10. P. Kossieris, I. Tsoukalas, A. Efstratiadis, and C. Makropoulos, Generic framework for downscaling statistical quantities at fine time-scales and its perspectives towards cost-effective enrichment of water demand records, Water, 13 (23), 3429, doi:10.3390/w13233429, 2021.

Άλλες εργασίες που αναφέρονται σ' αυτή την εργασία: Δείτε τις στο Google Scholar ή στο ResearchGate

Άλλες εργασίες που αναφέρονται σ' αυτή την εργασία (αυτός ο κατάλογος μπορεί να μην είναι ενημερωμένος):

1. Shrestha, A., M. S. Babel, S. Weesakul, and Z. Vojinovic, Developing intensity–duration–frequency (IDF) curves under climate change uncertainty: The case of Bangkok, Thailand, Water, 9(2), 145, doi:10.3390/w9020145, 2017.
2. Li, X., A. Meshgi, X. Wang, J. Zhang, S. H. X. Tay, G. Pijcke, N. Manocha, M. Ong, M. T. Nguyen, and V. Babovic, Three resampling approaches based on method of fragments for daily-to-subdaily precipitation disaggregation, International Journal of Climatology, doi:10.1002/joc.5438, 2018.
3. Papalexiou, S. M., Y. Markonis, F. Lombardo, A. AghaKouchak, and E. Foufoula‐Georgiou, Precise temporal Disaggregation Preserving Marginals and Correlations (DiPMaC) for stationary and non‐stationary processes, Water Resources Research, doi:10.1029/2018WR022726, 2018.
4. Park, J., C. Onof, and D. Kim, A hybrid stochastic rainfall model that reproduces some important rainfall characteristics at hourly to yearly timescales, Hydrology and Earth System Sciences, 23, 989-1014, doi:10.5194/hess-23-989-2019, 2019.
5. Onof, C., and L.-P. Wang, Modelling rainfall with a Bartlett–Lewis process: New developments, Hydrology and Earth System Sciences Discussions, doi:10.5194/hess-2019-406, 2019.

Κατηγορίες: Στοχαστικός επιμερισμός, Μοντέλα βροχής, Στοχαστική