Impact of calibration period on parameter estimates in the conceptual hydrologic models of various structures

Abstract

Conceptual hydrologic models are commonly applied for flow forecasting, estimation ofdesign flows and assessment of climate change impact on water resources. Therefore,reliability of hydrologic simulations obtained by employing these models is crucial.However, these simulations are fraught with uncertainties, which stem, inter alia, fromparameter estimates. The parameter estimates are affected by data errors, objectivefunctions and optimisation algorithm employed for model calibration, but also byproperties of the calibration period. Namely, model calibration over different periods mayresult in quite different parameter estimates because parameter optimality does not holdoutside the calibration period. This temporal variability of optimal parameter estimatesyields deterioration in model performance outside the calibration period. Therefore,variability of optimal parameter estimates is major issue when it comes to application ofhydrologic models, because these models are primarily used for runoff simulationsoutside the calibration period.In this Thesis temporal variability in parameters of the 3DNet-Catch model is analysed.The AMALGAM algorithm, aimed at multi-objective optimisation, is applied for modelcalibration. The model is calibrated in dynamic manner, over all 1- to 25-year longcalibration periods, with one water year prior to every calibration aimed at model warmup.Prior ranges of the parameters and settings for the optimisation algorithms (e.g.population size, mutation probability, etc.) are kept constant through all simulations forgiven catchment. The analysis of temporal variability in model parameters is based on thenon-dominated, or Pareto-optimal sets, which are selected subsequent to the optimisationof the initially sampled population of parameter sets. Impact of combination of objectivefunctions used for model calibration and model structural complexity on temporalvariability in the Pareto-optimal parameters is also examined in this research. To isolatetemporal variability in parameters from anthropogenic effects (e.g. urbanisation or riverengineering works) three catchments that have not undergone human-induced changesare considered in this research: the Kolubara River catchment upstream of the Slovac...

Концептуални хидролошки модели су нашли широку примену у израдихидролошких прогноза и предикција, и у анализи утицаја климатских промена наводне ресурсе. Стога је поузданост симулација добијених применом ових моделавеома важна. Међутим, у хидролошким симулацијама постоје неизвесности, којепотичу и од оцена параметара модела. На оцене параметара модела утичу грешке уподацима, избор критеријумских функција и оптимизационог алгоритма, али икарактеристике калибрационог периода. Наиме, калибрација модела токомразличитих периода даће различите оцене параметара, зато што параметри који суоптимални током једног периода не морају бити оптимални изван њега. Последицаваријабилности оптималних параметара у времену је и лошија ефикасност моделатј. мање поуздане симулације ван калибрационог периода. Имајући у виду да сехидролошки модели користе за хидролошке симулације ван калибрационогпериода, за њихову примену кључно је изучавање променљивости оптималнихпараметара модела током времена.У овој дисертацији анализиран је утицај калибрационог периода на оценепараметара хидролошког модела 3DNet-Catch. За калибрацију модела коришћен јесавремени алгоритам за вишекритеријумску оптимизацију AMALGAM, којипредставља комбинацију неколико глобалних оптимизационих алгоритама.Хидролошки модел је калибрисан на свим периодима дужине од једне до 25узастопних хидролошких година, уз једну хидролошку годину намењену„загревању“ модела. Овакав приступ је назван „динамичка“ калибрација модела.Почетни опсези параметара, као и подешавања за оптимизациони алгоритам (нпр.број чланова популације, вероватноћа мутације и др.) исти су за све калибрационепериоде за разматрани слив. Након оптимизације параметара издвојена су тзв.међусобно недоминантна решења (Парето оптимални скупови параметара илискупови са Парето фронта), на основу којих је вршена анализа променљивости...