LASH model: a hydrological simulation tool in gis framework
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| Data de Publicação: | 2009 |
| Tipo de documento: | Tese |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | Repositório Institucional da UFLA |
| Texto Completo: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3608 |
Resumo: | Engenharia Agrícola |
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LASH model: a hydrological simulation tool in gis frameworkModelo LASH: uma ferramenta de simulação hidrológica com base em SIGDistributed hydrologic modelWatershedGISLASH modelAutomatic calibrationWater resources managementModelo hidrológico distribuídoBacia hidrográficaSIGModelo LASHCalibração automáticaCNPQ_NÃO_INFORMADOEngenharia AgrícolaConceptual rainfall-runoff models at the watershed scale are useful tools for assisting in water resources management, making it possible to estimate hydrologic variables, i.e. streamflow and sediment yield, and to predict hydrologic impacts due to land-use changes. However, most models have presented a high complexity in terms of data base requirements, as well as, many calibration parameters, thus resulting in serious difficulties to application on ´data poor´ watersheds. The development of the Lavras Simulation of Hydrology (LASH) in a GIS framework is described in this dissertation, detailing its main components, parameters, and capabilities. This model was proposed in order to overcome difficulties in simulating watersheds which lack of input data. LASH is a simple deterministic, semi-physically based, spatially distributed model using long-term data sets, and a few maps to predict streamflow at a watersheds´ outlet. The main hydrologic components simulated by the LASH on a daily basis are surface runoff, sub-surface flow, base flow, capillary rise, evapotranspiration, interception of precipitation by vegetation, and soil water availability. The first application of the LASH model was with a data base from the Jaguara Experimental Watershed (JEW, 32 km2), located in southeastern Brazil, to predict streamflow on a daily basis. The JEW´s database used in the LASH model was composed of weather and discharge data sets as well as a few maps. An automatic weather station located in the JEW provided values of climatic variables over time, i.e. temperature, relative humidity, wind speed, solar radiation, and precipitation, whereas, discharge data were obtained from an automatic gauge station set up at the JEW´s outlet. A satellite imagery was acquired to allow the classification of the land-use types in the watershed and, consequently, derivation of other input parameters as a function of each land-use. A Digital Elevation Model (DEM) enabled the model to detect differences in relief, while a soil map allowed us to account for the spatial distribution of values of maximum soil water availability. Firstly, a sensitivity analysis, parameter range reduction, and uncertainty analysis were performed prior to the calibration effort by using specific techniques (Morris method, Monte Carlo simulation and a Generalized Likelihood Uncertainty Equation (GLUE)). The LASH model was calibrated over a 2-year period using the Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) global search method to optimize model parameters found to be the most sensitive or not directly measurable. Subsequently, the parameters obtained through calibration were kept constant for validation step using a different period of time from that analyzed during calibration. A sensitivity analysis enabled us to identify the most sensitive parameters, which are associated with the base flow and surface runoff. Two parameters had their range of values reduced, thus resulting in outputs closer to measured values and facilitating automatic calibration of the model with fewer iterations need to be run. Six parameters were calibrated, namely Kb, KSS, KCR, λ, CS, and CSS. The Nash-Sutcliffe coefficient (CNS) values found were 0.820 and 0.764 during calibration and validation, respectively, whereas, log (CNS) values equal to 0.821 and 0.770 were obtained for the same periods. The simulated Q90% was 0.131 m3 s-1, while the observed Q90% value was 0.122 m3 s -1, thus, there was an overestimating of only 7%. The model resulted in CNS values of 0.807, 0.821 and 0.983 for minimum discharge, maximum discharge and mean discharge, respectively. The sensitivity analysis, range adjustment and uncertainty analysis were found to be important, since they allowed reducing both the number of runs during calibration step and uncertainty associated with parameter ranges. The Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) optimization method was found to be an efficient algorithm for finding ´optimal´ parameter values. The SCE-UA presented a high efficiency (acceptable CNS values in most runs) and had a fast convergence. Based on the results obtained during calibration and validation phases, we concluded that the LASH model has a great potential for being applied in generating minimum and maximum discharge, as well as flow-duration curves. Therefore, the model can reliably be successfully applied to this medium-sized watershed or other similar sized watersheds having as goal to provide design values for various hydraulic structures as well as soil conservation. Furthermore, the application of the LASH model can allow engineers to design irrigation systems and for estimating ecological discharge over different periods of year, thus taking into account the sustainable development in similar tropical and subtropical watersheds.Modelos conceituais de chuva-vazão, aplicados a bacias hidrográficas, são ferramentas úteis para auxiliar na gestão de recursos hídricos, possibilitando estimar variáveis hidrológicas (por exemplo, vazão total e produção de sedimentos) e predizer impactos hidrológicos decorrentes de alterações no uso do solo. Porém, a maioria dos modelos tem apresentado alto grau de complexidade, em termos de base de dados e também de parâmetros de calibração. Em virtude destes fatores, se torna difícil a aplicação em bacias hidrográficas que têm bases de dados reduzidas. O desenvolvimento do modelo Lavras Simulation of Hydrology (LASH) em uma estrutura SIG é descrito nesta tese, detalhando seus principais componentes, parâmetros e potencialidades. Este modelo foi proposto no intuito de superar dificuldades de simulação em bacias hidrográficas que tenham limitação de dados. O LASH é um modelo de simulação determinístico, semifísico e distribuído, que utiliza dados de longo-termo e alguns mapas para predizer vazão total média diária em bacias hidrográficas. Os principais componentes simulados pelo LASH, com passo de simulação diário, são escoamento superficial direto, escoamento subsuperficial, escoamento de base, ascensão capilar, evapotranspiração, interceptação e disponibilidade de água no solo. A primeira aplicação do modelo LASH foi feita com base nos dados da bacia hidrográfica do ribeirão Jaguara (JEW, 32 km2), localizada na região sudeste do Brasil, para simular vazão total média diária. A base de dados referente a JEW utilizada no modelo foi composta de dados de clima e vazão, bem como alguns mapas. Os dados de variáveis climáticas, como temperatura, umidade relativa, velocidade de vento, radiação solar e chuva foram fornecidos por uma estação climática automática localizada na JEW, enquanto o conjunto de dados de vazão foi obtido a partir de um linígrafo automático instalado na seção de controle. Uma imagem de satélite foi adquirida para possibilitar a classificação de uso do solo da bacia e derivar outros parâmetros de entrada dependentes de cada uso do solo. Um modelo digital de elevação (MDE) foi utilizado para permitir que o modelo detecte diferenças no relevo; já o mapa de solos usado possibilitou levar em conta a distribuição espacial de valores de disponibilidade máxima de água no solo. Primeiramente, análise de sensibilidade, redução dos intervalos de parâmetros e análise de incerteza foram realizados anteriormente à fase de calibração, utilizando metodologias específicas (método de Morris, simulação de Monte Carlo e Generalized Likelihood Uncertainty Equation (GLUE)). O modelo LASH foi calibrado com base em um período de 2 anos, usando o método de otimização global Shuffled Complex Evolution (SCE-UA). Este método foi utilizado para otimizar os parâmetros mais sensíveis ou que não são diretamente mensuráveis. Posteriormente, os parâmetros obtidos na calibração foram mantidos constantes para a validação, empregando-se um período de tempo diferente daquele utilizado na calibração. A análise de sensibilidade permitiu identificar os parâmetros mais sensíveis do modelo, os quais estão associados com o escoamento de base e o escoamento superficial direto. Foram reduzidos os intervalos de dois parâmetros, resultando em resultados simulados mais próximos dos observados e também facilitando a calibração automática do modelo com um menor número de iterações necessárias. Seis parâmetros foram escolhidos para a etapa de calibração: Kb, KSS, KCR, λ, CS, e CSS. Valores do coeficiente de Nash-Sutcliffe (CNS) de 0,820 e 0,764 foram encontrados na calibração e validação, respectivamente, enquanto valores de log (CNS) iguais a 0,821 e 0,770 foram obtidos para os mesmos períodos. O LASH simulou Q90% igual a 0,131 m3 s-1, enquanto o valor observado de Q90% foi 0,122 m3 s -1, superestimando esta variável em somente 7%. O modelo resultou em valores de CNS iguais a 0,807, 0,821 e 0,983, para vazão mínima, vazão máxima e vazão média, respectivamente. A análise de sensibilidade, a redução de intervalo de parâmetros e a análise de incerteza foram importantes, uma vez que tornaram possível a redução tanto do número de iterações durante a fase de calibração como incertezas associadas com os intervalos dos parâmetros. O método de otimização Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) foi considerado um algoritmo eficiente destinado a localizar valores ótimos de parâmetros. O SCE-UA apresentou alta eficiência (valores aceitáveis de CNS na maioria das iterações) e teve uma convergência bastante rápida. Com base nos resultados obtidos nas fases de calibração e validação, concluiu-se que o modelo LASH tem grande potencial para ser aplicado para a geração de séries de vazão mínima e máxima, bem como curvas de permanência. Assim, este modelo pode ser utilizado com sucesso para esta bacia de tamanho médio ou outras de tamanho similar na região, a fim de fornecer valores de projeto para o dimensionamento de diversas estruturas hidráulicas, assim como para conservação de solos. Além disso, a aplicação do modelo LASH pode permitir que engenheiros dimensionem sistemas de irrigação e estimem vazões ecológicas em diferentes períodos do ano, dessa forma levando em consideração o desenvolvimento sustentável de bacias hidrográficas tropicais e subtropicais similares.UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASDEG - Programa de Pós-graduaçãoUFLABRASILMello, Carlos Rogério deNorton, Lloyd DarrellSilva, Antônio Marciano daColombo, AlbertoCoelho, GilbertoBeskow, Samuel2014-09-08T13:28:33Z2014-09-08T13:28:33Z2014-09-082009-09-08info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfBESKOW, S. Lash model: a hydrological simulation tool in gis framework. 2009. 118 p. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/3608info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2023-05-02T12:56:00Zoai:localhost:1/3608Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2023-05-02T12:56Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false |
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