Analysis of spatiotemporal rainfall objects in hydrological ensemble forecast predictions: Application in the DapolingWangjiaba catchment in the Huai River Basin

Abstract

Los eventos de lluvias extremas han sido una constante a lo largo de la historia humana. A través de la historia la humanidad ha desarrollado herramientas que nos han permitido estar mejor preparados para estos fenómenos, apuntando a plazos más largos que puedan disminuir sus consecuencias. La previsión ha intentado proporcionar a los tomadores de decisiones suficiente información, que conduzca a acciones que puedan minimizar costos económicos y pérdidas humanas durante eventos extremos. Sin embargo, estas herramientas desarrolladas son no es perfecto, y se pueden encontrar lagunas en trabajos anteriores, como la falta de enfoques para identificar los próximos eventos críticos. Este estudio centra su interés en la subcuenca Dapoling-Wangjiaba ubicada aguas arriba zona de la cuenca del río Huaihe, que se considera una de las principales regiones del país debido a su importancia económica y a su alta densidad de población. La región ha experimentado algunos grandes inundaciones en los últimos años, y por lo tanto, la comisión del río Huaihe ha despertado interés en la búsqueda de mejoras para las herramientas de pronóstico de inundaciones ya existentes, para aumentar la confiabilidad de los modelos y ofrecer una mejor preparación para estos eventos. Esta investigación hizo uso de tres componentes: Sistema de predicción por conjuntos, basado en objetos metodología ST-CORA y modelo hidrológico HBV. El conjunto de datos de pronóstico de precipitaciones fue adquiridos de ECMWF y luego transformados en objetos de lluvia a través de ST-CORA, y luego esta información se enrutó a través de un modelo conceptual agrupado de HBV para establecer un relación entre las características de los objetos y su respuesta hidrológica. A través de la metodología propuesta fue posible analizar eventos extremos de lluvia, con base en características del objeto de lluvia, como volumen, intensidad, duración y área, así como su centroide de la ubicación. Se observaron patrones espaciales claros sobre la cuenca que cambian con estacionalidad. Se encontró que los principales objetos críticos tienden a concentrarse en la zona sur de la cuenca, específicamente en la latitud 32°N y entre las longitudes 114.5°W-115°, donde el 46% de todas las respuestas hidrológicas críticas. El 67,9% de los grandes eventos críticos tienen lugar durante la temporada de lluvias (junio-julio-agosto), mientras que las respuestas hidrológicas más intensas tienden a ocurren en los primeros 10 días de septiembre, lo que puede atribuirse al estado de la cuenca después de una temporada de lluvias, lo que significa que los eventos extremos no están totalmente dominados por alta intensidad lluvia. Finalmente, se encontró que los eventos críticos no se caracterizan por su duración en el tiempo o volumen, como en los últimos meses del año, sino por su máxima intensidad de vóxel, como durante la temporada de lluvias, lo que significa que para los eventos estudiados en esta investigación, la intensidad de vóxel es la característica decisiva para respuestas hidrológicas altas. Por último, y con el objetivo de aportar ideas para futuras mejoras en la previsión de crecidas, se algoritmo de clasificación fue entrenado, con la tarea de predecir la ocurrencia o no ocurrencia de alta descarga en función de las características del objeto. Los resultados fueron aceptables (73% promedio precisión) cuando solo se consideran las propiedades de los objetos de lluvia tales como: fecha de inicio, centroide ubicación, máxima intensidad de vóxel, duración y volumen, y eran casi perfectos cuando agregando la descarga observada desde tres días antes de la fecha de inicio como atributo para representar el estado del río. Las metodologías basadas en objetos son mucho más rápidas en términos de tiempo de cómputo que otras enfoques como la modelización hidrológica, cuando se utilizan para predecir inundaciones. Residencia en los resultados de esta investigación, seguir trabajando en la precisión de la hora pico de llegada con la ayuda de un Se recomienda un modelo conceptual distribuido, así como explorar un esquema de ponderación para evaluar los miembros perturbados de EPS en función de las propiedades del objeto contenidas en ellos y su respuesta hidrológica esperada.