Flood forecasting for fast responding catchments including uncertainty

快速响应流域的洪水预报,包括不确定性

基本信息

项目摘要

Flood forecasting for fast responding catchments encounters problems especially in terms of short warning periods and a very limited reliability. We envisage tackling these shortcomings by using a symbiosis between physically based stochastic hydrological modelling and computationally highly efficient artificial intelligence techniques which surpasses current deterministic forecast practice and/or high computational burden of hydrologic/meteorological ensemble forecasting. Within a new stochastic decomposition framework based on a rigorous rainfall-runoff modelling, new perturbation and stochastic inference techniques we consider uncertainties of three sources: (i) hydrologic calibration uncertainty, (ii) hydrologic soil data uncertainty, and (iii) the uncertainty of the meteorological rainfall forecast. Mirroring the results of hydrologic stochastic decomposition by a problem specific stochastic Artificial Neural Networks (ANN-S) finally allows the instantaneous computation of the runoff under hydrological uncertainties. Combining the hydrologic uncertainty with the meteorological uncertainty gained from a very large number of ANN-S applications to rainfall scenarios generated by radar based ensemble forecasts allows then a real-time operation for flood forecasting including a realistic uncertainty assessment.
快速响应集水区的洪水预报遇到的问题,特别是在短预警期和非常有限的可靠性。我们设想通过使用基于物理的随机水文建模和计算高效的人工智能技术,超越当前的确定性预测实践和/或水文/气象集合预报的高计算负担之间的共生来解决这些缺点。在一个新的随机分解框架的基础上,严格的径流模型,新的扰动和随机推理技术,我们认为三个来源的不确定性:(一)水文校准的不确定性,(二)水文土壤数据的不确定性,(三)气象降雨预报的不确定性。利用随机神经网络(ANN-S)模拟水文随机分解的结果,实现了水文不确定性条件下的径流瞬时计算。结合水文的不确定性与气象的不确定性,从大量的人工神经网络-S应用程序产生的雷达集合预报降雨情景允许然后实时操作洪水预报,包括现实的不确定性评估。

项目成果

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Towards a more representative parametrisation of hydrologic models via synthesizing the strengths of Particle Swarm Optimisation and Robust Parameter Estimation
通过综合粒子群优化和鲁棒参数估计的优势,实现更具代表性的水文模型参数化
Parameterising hydrological models – Comparing optimisation and robust parameter estimation
  • DOI:
    10.1016/j.jhydrol.2011.05.003
  • 发表时间:
    2011-07
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    J. Cullmann;T. Krausse;P. Saile
  • 通讯作者:
    J. Cullmann;T. Krausse;P. Saile
Robust multi-objective calibration strategies – possibilities for improving flood forecasting
  • DOI:
    10.5194/hess-16-3579-2012
  • 发表时间:
    2012-10
  • 期刊:
  • 影响因子:
    6.3
  • 作者:
    T. Krausse;J. Cullmann;P. Saile;G. Schmitz
  • 通讯作者:
    T. Krausse;J. Cullmann;P. Saile;G. Schmitz
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