grado 2016-05-19 - hazard and hydorlogical modelling
TRANSCRIPT
Metodi e strumenti per la previsione operativa dei
flussi idrologici
Rigon R., Bancheri M., Abera W., Serafin F., Tasin S., Formetta G.
Grado, 19 Maggio 2016
Giu
sep
pe
Pen
on
e
!2
E 'ndéveno cussì le vele al vento lassando drìo de noltri una gran ssia, co' l'ánema in t'i vogi e 'l cuor contento sensa pinsieri de manincunia.
Biagio Marin, 1912
Un piccolo omaggio a Grado
!3
Esondazioni Franamento Inquinamento Magre …..
Ad ogni pericolo la sua modellazione
Quale pericolo ?
Rigon et al.
!4
Ad ogni pericolo la sua modellazione
Esondazioni
Una “catena” di previsione moderna: Arpa Emilia
HEC-HMS MIKE11-NAM TOPKAPI
HEC-RAS MIKE11-HD SOBEK/PAB
HMS/NAM/TOPKAPI
RAS/MIKE11/SOBEK/PAB
Prima catena
Seconda catena
Terza catena
Catena config dall’utente
MODELLI METEOROLOGICI
PRECIPITAZIONITEMPERATURALIVELLO/PORTATA
Osservati/Telemisura
LM/Ensemble
VALIDAZIONE, INTERPOLAZIONEE TRASFORMAZIONE DATI
Schema del progetto FEWS Po
Rigon et al.
!5
Ad ogni pericolo la sua modellazione
No data no party
L’aspetto dei dati
HEC-HMS MIKE11-NAM TOPKAPI
HEC-RAS MIKE11-HD SOBEK/PAB
HMS/NAM/TOPKAPI
RAS/MIKE11/SOBEK/PAB
Prima catena
Seconda catena
Terza catena
Catena config dall’utente
MODELLI METEOROLOGICI
PRECIPITAZIONITEMPERATURALIVELLO/PORTATA
Osservati/Telemisura
LM/Ensemble
VALIDAZIONE, INTERPOLAZIONEE TRASFORMAZIONE DATI
Schema del progetto FEWS Po
18/05/2016 DELFT-FEWS Configuration Course 10
Module Config Files• Contains configurations of all modules used to process/handle/manipulate data – these are
the functional elements
• The list of module instances in DELFT-FEWS includes;– Interpolation Module– Transformation Module– Import Module– Export Module– General Adapter Module– Lookup Table Module– Correlation Module– Error Correction Module– Report Module– Report Export Module– Performance Indicator Module
Rigon et al.
!6
Diciamo che il problema dei dati c’è sempre, mutata mutandis, in tutte le forme di pericolo.
Chi ci deve pensare ?
Rigon et al.
!7
Ad ogni pericolo la sua modellazione
Modelli idrologici e modelli idraulici
L’aspetto dei modelli
HEC-HMS MIKE11-NAM TOPKAPI
HEC-RAS MIKE11-HD SOBEK/PAB
HMS/NAM/TOPKAPI
RAS/MIKE11/SOBEK/PAB
Prima catena
Seconda catena
Terza catena
Catena config dall’utente
MODELLI METEOROLOGICI
PRECIPITAZIONITEMPERATURALIVELLO/PORTATA
Osservati/Telemisura
LM/Ensemble
VALIDAZIONE, INTERPOLAZIONEE TRASFORMAZIONE DATI
Schema del progetto FEWS Po
18/05/2016 DELFT-FEWS Configuration Course 10
Module Config Files• Contains configurations of all modules used to process/handle/manipulate data – these are
the functional elements
• The list of module instances in DELFT-FEWS includes;– Interpolation Module– Transformation Module– Import Module– Export Module– General Adapter Module– Lookup Table Module– Correlation Module– Error Correction Module– Report Module– Report Export Module– Performance Indicator Module
Rigon et al.
!8
Adige
• Implementa Hymod and e un meccanismo di suddivisione dei sottobacini che usa l’algoritmo di Pfastetter.
E possibile che la prossima versione sia suddivisa in parti.
Ad ognuno la sua catena modellistica
Rigon et al.
Formetta et al., 2011
!9
• Implementa un modello a serbatoi non lineari: può interagire con varie altre componenti
SwB
Rigon et al.
Rigon et al., 2016
Ad ognuno la sua catena modellistica
!10
deSaintVenant
• Integra l’ equazione de Saint-Venant 1D e (è parte dei Jgrasstools)
Rigon et al.
http://abouthydrology.blogspot.it/search/label/de%20Saint-Venant%20equation
Ad ognuno la sua catena modellistica
!11
Franamento
Si determina la quantità e la
posizione del detrito/suolo
Si applica un modello idrologico di deflusso
nei versanti
http://www.geotop.org/wordpress/ 11
Rigon et al.
Altro giro, altra corsa !
!12
Si determina il contenuto d’acqua
del suolo
Si applica un modello di stabilità del
versante
Si determina il deflusso superficiale
Si determina la portata liquida
subsuperficiale + superficiale
Si determina quale parte del detrito/suolo è instabile
Rigon et al.
Un riquadro, un’operazione non banale !
!13
Una simulazione
La p
rob
abil
ità
di
fran
amen
to
13
Rigon et al.
!14
Si calcolano le portate liquide e solide in
entrata nei punti di interesse
Si usano le informazioni su
portata liquida e solida come input a
modelli idraulici
http://simidra.com/trent2d-workspace/trent-2d-ts/
14
Rigon et al.
E (solo poi) poi l’idraulica
!15
Visita tecnica Università di Trento – 17/05/2016
Situazione idrologico-idraulica del 23/02/2010:
•Nessun corso d’acqua in allerta/allarme
•Situazione ordinaria sugli affluenti
•Stato di esaurimento di onda di piena da 3000 m3/s sull’asta Po
Rigon et al.
Non mio, ma esemplificativo
!16
Visita tecnica Università di Trento – 17/05/2016
Sulla base della modellistica a disposizione è stata stimata la traslazione della massa d’acqua tenendo conto della velocità della corrente.
Rigon et al.
Non mio, ma esemplificativo
!17
Ma se si trattasse di sorgenti diffuse ?
es. Nutrienti (azoto, fosforo …)
Cin
Cout
Benettin, 2015
Rigon et al.
Altre sostanze, altre immissioni
!18
• Implementano modelli per il calcolo delle distribuzioni di probabilità dei tempi di residenza: può interagire con varie altre componenti
BP
FP
Botter et al., 2010, 2011
Backward Probability of travel times
Forward Probability of travel times
Rigon et al.
Altre componenti
!19
Time out !
Il tempo nelle precedenti è il tempo continuo, ma spesso il temp dell’ingegnere è il tempo di ritorno
Milly et. al., 2008
Rigon et al.
Non ci facciamo mancare nulla
!20
Sì, ancora la neve
...
Che sarà della neve, del giardino, che sarà del libero arbitrio e del destino e di chi ha perso nella neve il cammino ....
Andrea Zanzotto (La beltà, 1968)
La neve
Rigon et al.
Occhio non vede cuore non duole ?
!21
• Implementa un “degree-day”, il metodo di Casorzi-Dalla Fontana e quello di Regina Hocks. Necessita del calcolo della radiazione
Snow
What is there
Rigon et al.
Formetta et al. 2014
!23
Acque sotterranee acque superficiali
Cordano e Rigon, 2010
Rigon et al.
Occhio non vede cuore non duole ?
!24work in progress: https://github.com/ecor/boussinesq
Boussinesq
• Implementerà l’integrazione dell’equazione di Boussinesq risolta simultaneamente con l’equazione delle shallow waterCasulli, 2015
Rigon et al.
Siamo fiduciosi nell’imminente futuro
!25
E allora ?
R. Rigon
Vogliamo soluzioni!G
iuse
pp
e Pen
on
e
!26
Mod
ified
from
Riz
zoli
et a
l., 20
05
R. Rigon
Software Engineering Solutions
Sviluppo di modelli a componenti. Gli oggetti, modelli e dati, dovrebbero essere incapsulati in componenti, che espongono, per il loro riutilizzo, solo le loro funzioni più importanti. Librerie di componenti possono allora essere riutilizzate e integrate efficientemente in “frameworks” di moderazione.
(relativamente) Nuovi paradigmi per la modellazione
!27
R. Rigon
Components
!28
Discrete units of software which are re-usable even outside the framework, both for model components and for tools components.
Accesso trasparente ai dati, che sono resi indipendenti dal tipo di database.
Un gran numero di strumenti (per le simulazioni, la calibrazione, la verifica, etc.) che l’utente sarà libero di usare (inclusi vari sistemi di modellazione).
R. Rigon
Benefits (solo alcuni)
Per maggiori dettagli qui e qui
Unità di software discrete, che sono riusabili, anche al di fuori del loro framework di origine, per costituire soluzioni modernistiche molto flessibili
!30
CHAPTER 4. ESTIMATING BASIN WATER BUDGETS INPUTS WITHJGRASS-NEWAGE
water budget equation over an appropriate control volume, k:
(4.1)@Sk(t)@t
= Jk(t)+X
iQki(t)°ETk(t)°Qk(t)
for an appropriate set of elementary control volumes connected together. In Eq.(5.1),S [L3] represents the total water storage of the basin, J [L3 T°1], ET [L3 T°1], and Q[L3 T°1] are precipitation, evapotranspiration, and runoff (surface and groundwater)respectively. The Qis represent input fluxes, of the same nature of Q, coming fromadjacent control volumes.
ab
Figure 4.1: The location of the Posina basin in the Northeast of Italy (a) and DEM elava-tion, location of rain gauges and hydrometer stations, subbasin-channel link partitionsused for this modelling (b).
It is clear that Eq.(5.1) is governed by two types of terms, which can be easily identi-fied as “inputs" and “outputs". The outputs are certainly evapotranspiration, ET, anddischarges, Q, including the Qis, because they come from the assembly of control volumes.The inputs are J(t), but this term has to be split into rainfall and snowfall. Moreover,other inputs are ancillary to the estimation of outputs, in particular temperature, T andradiation Rn. Another input of the equation is the definition of the domain of integrationand its“granularity", i.e. its partition into elements for which a singe value of the statevariables is produced.
In this paper we discuss the estimation of all of these input quantities, with thescope to obtain a methodology that is generally applicable, following and expanding
56
Posina
Un piccolo bacino (114 km2) in provincia di Vicenza
A small basin
Abera, 2016
Rigon et al.
!31
CHAPTER 5. ESTIMATING WATER BUDGET MODELLING OUTPUTS ANDSTORAGE COMPONENT
parameters of the model can be interpreted as the mean travel time in each of the surfaceand subsurface compartments of the hydrological cycle.
The NewAge Hymod component is applied to any HRU, in which the basin is subdi-vided and the total watershed discharge is the sum of the contribution of the HRUs. Thissum can include (or not include) the delay due to routing from the HRUs outlet to thebasin outlet, but in this application we excluded it because at these scales (of around tenkilometers) travel time in channels is irrelevant (D’Odorico and Rigon, 2003). Eventuallythe Hymod component provides an estimate of the discharge at each link of the rivernetwork of the watershed, downstream to the HRUs.
ADIGE
Figure 5.2: The HYmod component of NewAge system and its input providing compo-nents. It shows how different components are connected, here kriging, SWE, ETP, andcalibration component connected with Adige to solve the runoff at high spatial andtemporal resolution. The detail discussion about each component can be referred at itsrespective section.
The first part of the simulation analysis is to evaluate the effects of four precipitationdata set generated using four krigings on the runoff calibration and modelling results.So HYMOD parameters are calibrated for all the four precipitation data sets for fiveyears (1994-1999), using LUCA as optimization tool. The simulation from 2000-2012 is
90
La calibrazione del modello
Schemi di lavoro
Abera, 2016
Rigon et al.
!32
CHAPTER 5. ESTIMATING WATER BUDGET MODELLING OUTPUTS ANDSTORAGE COMPONENT
This could have been deduced from the data alone, However, seeing it with the otherbudget components enlighten the complexity of the interactions actually in place.
0
100
200
300
400
500
01
-201
2
02
-201
2
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-201
2
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2
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2
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2
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-201
2
11
-201
2
12
-201
2
Date(month)
Q,E
T,S
(mm
/mon
th)
Q
ET
S
0
100
200
300
J (m
m/m
onth
)
Figure 5.12: The same as figure 5.11, but monthly variability for the year 2012.
106
Monthly budget (temporal)JGrass-NewAGE calcola bilanci idrologici
Abe
ra e
t al,
in p
repa
ratio
n, 2
016b
Rigon et al.
!33
Events
Gai eventi di piena e di magra sono riprodottiA
bera
et a
l, in
pre
para
tion,
201
6b
Rigon et al.
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6.1. INTRODUCTION
10
20
30 40 50Long
Lat
a
8
9
10
11
12
13
36 38 40Long
Lat
1000
2000
3000
4000Elevation(m)
Lat
Station
Lake Tana
b
Figure 6.1: The geographic location of Upper Blue Nile basin in the Nile basin (a) anddigitale elevation model of the basin (b). The points in figure b are the meteorologicalstations used for this study.
Several validation studies of SREs have been conducted in the Ethiopian UBN basin(Dinku et al., 2007, 2008; Haile et al., 2013; Gebremichael et al., 2014; Worqlul et al.,2014; Romilly and Gebremichael, 2011; Hirpa et al., 2010; Habib et al., 2012). Forinstance, two comparative studies by Dinku et al. (2007) and Dinku et al. (2008) on hightemporal (less than and equal to 10 days) and spatial (less than or equal to 10) resolutionproducts shows that CMORPH, TAMSAT (Grimes et al., 1999) and TRMM 3B42 (thegauge-corrected version of TMPA products, Huffman et al. (2007)) are three SREs withgood accuracy and potentially useful for hydrological applications in the region. Dinkuet al. (2008) reported that CMORPH works better in Ethiopia than other regions ofAfrica, while Haile et al. (2013), studying the accuracy of CMORPH over a subbasin ofUBN basin for three months, found poor accuracy with respect to other regions. Morerecently, Gebremichael et al. (2014), by designing experimental rain gauges for twosummer seasons in two experimental locations (one in the lowlands and one in thehighlands) of the UBN basin, examined the accuracy of three high-resolution satelliterainfall products (CMORPH, TRMM 3B42RT - the real-time version of TMPA - andTRMM 3B42). Regarding the relationships between SREs goodness-of-fit values andtopography (particularly elevation) of the experimental sites, SREs overestimate themean rainfall rate in the lowlands and, vice versa, underestimate at the highland site.
113
Blue Nile (175000 Km2)
Se pensiamo un po’ più in grandeA
bera
et a
l, in
pre
para
tion,
201
6c
Rigon et al.
!35
7.3. METHODOLOGY
We divide the UBN basin into 402 subbasins and channel links as shown in figure 7.2.This spatial partitioning may not be the finest scale possible, however, considering thesize of the basin, it can be considered an acceptable compromise to capture the waterbudget spatial variability.
ADIGE: Rainfall-runoff
Figure 7.3: Workflow with a list of NewAge components (in white), and remote sensingdata processing parts (gray shaded, not yet included in JGrass-NewAGE but performedwith R tools) used to derive the water budget of UBN. It does not include the componentsused for the validation and verification processes.
7.3.2.1 Precipitation J(t)
Regards to the input term of Eq. 7.1 (J(t)), the spatio-temporal precipitation, it is quan-tified based on RS-based approaches (chapter 6). Different satellite rainfall estimates(SREs) available for varied accuracy and purposes. The use of SREs and lists productsthat can be used in hydrological applications can be found elsewhere in literature (Honget al., 2006; Bellerby, 2007; Huffman et al., 2007; Kummerow et al., 1998; Joyce et al.,2004; Sorooshian et al., 2000; Brocca et al., 2014). Regardless of the recent advancementof rainfall retrieval algorithm, SREs are still subjected to significant uncertainty due tovarious factors including sensor problem, infrequent satellite overpasses, large spatio-temporal scale, and retrieval algorithm (Hong et al., 2006; AghaKouchak et al., 2009;Hossain et al., 2006).
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The Modelling Solutioncalibration phase
Schema di lavoroA
bera
et a
l, in
pre
para
tion,
201
6c
Rigon et al.
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Discharges
Lavoriamo alla scala giornalieraA
bera
et a
l, in
pre
para
tion,
201
6c
Rigon et al.
!37
Rigon et al.
Ci sarebbero molti altri temi da toccare
Interazioni tra modelli e ruolo:
Tecnico Politico Cittadino
I pericolo non viene mai da solo: come si combinano EU 2000/60 ed EU 2007/60
La modellazione è un’azione complessa. Chi fa cosa ? Cosa dovrebbero fare le amministrazioni, cosa l’Università, cosa le società di ingegneria ?
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Find this presentation at
http://abouthydrology.blogspot.com
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Other material at
Domande
http://www.slideshare.net/GEOFRAMEcafe/parma-20160517-jgrassnewage-some-about-the-state-of-art
Rigon et al.