Interaction between Input and Model Uncertainty for Distributed Rainfall-Runoff-Models

Shbaita, Haytham

The work at hand deals with the uncertainty in the hydrological modeling. The aim of this work is to implement more than one uncertainty analysis method (MCMC, GLUE and a new developed concept INPUT) and to compare them. The interaction between input (different spatial resolutions and/or rainfall uncertainty) and model (WaSiM-ETH) uncertainties for distributed rainfall-runoff models as well as the effect of the catchment characteristics and size on the interaction have been studied. The new concept (INPUT) was developed to incorporate input uncertainty in the total uncertainty analysis procedure. Three different catchments were chosen, the Weiße Elster catchment till gauge Gera-Langenberg, the Weida catchment and the Döllnitz catchment. Regardless of the uncertainty analysis method used, similar results (Nash Sutcliffe and water balance) were obtained for all catchments. Using the MCMC with autocorrelation improved the overall results, and precisely the water balance. The reason for this is the fact that the modeling error in previous time step is removed from the next time step. The disadvantage of this method is that it cannot be used to predict future events. The new concept INPUT allows studying the interaction between rainfall point measurement uncertainty and the parameter uncertainty. The INPUT method promises new insight in the interaction between input and model uncertainties. Assumptions made about the form of the input uncertainty have a large influence on the uncertainty analysis results. Furthermore no considerable difference between the spatial resolutions for each catchment was observed. One downside of such methods is the difficulty of distinguishing and separating the diverse sources of uncertainty. For the rainfall measurement uncertainty a different behavior is observed. For the smallest catchment (Weida), the rainfall uncertainty plays an important role, on the contrary to the Gera-Langenberg (largest catchment).

In dieser Arbeit wurden mehrere Unsicherheitsanalyse-Methoden (MCMC, GLUE und ein neu entwickeltes Konzept INPUT) miteinander verglichen. Es wurde die Wechselwirkung zwischen Inputunsicherheiten und Modellunsicherheiten bei der Anwendung von Niederschlags-Abfluss-Modellen (WaSiM-ETH) untersucht, sowie der Einfluss von Gebietscharakteristika und Größe auf die Wechselwirkung betrachtet. Dies wurde an drei Untersuchungsgebieten durchgeführt: die Weiße Elster bis Pegel Gera-Langenberg, die Weida und die Döllnitz. Unabhängig von der Wahl der Unsicherheitsanalyse-Methode sind die Ergebnisse (Nash Sutcliffe und Wasserhaushalt) für alle drei Einzugsgebiete vergleichbar. Bei der MCMC-Methode mit Autokorrelation wurden die Ergebnisse, besonders der Wasserhaushalt, deutlich verbessert. Grund hierfür ist, dass durch die Autokorrelation der Informationsgehalt einzelner Datenpunkte nicht überbewertet wird. Nachteil dieser Methode ist, dass sie nicht für Zukunftsprognosen verwendet werden kann. Das neue Konzept INPUT ermöglicht die Quantifizierung der Wechselwirkung zwischen Input- und Modellunsicherheiten. Jedoch werden die Ergebnisse der Unsicherheitsanalyse stark von der Annahme zur Form des Inputfehlers beeinflusst. Sowohl Gebietscharakteristik als auch Größe spielen eine wichtige Rolle bei der Unsicherheitsanalyse, deren Ergebnisse die Güte der Modellsimulation widerspiegeln. Dies muss als Nachteil der Methoden betrachtet werden, da sie nicht in der Lage sind, die Unsicherheitsquellen (außer Parameter- und Gesamtunsicherheiten) zu unterscheiden. Die Ergebnisse der Niederschlagsunsicherheitsanalyse mit dem neuen Konzept INPUT zeigen ein anderes Verhalten. Für das kleinste Einzugsgebiet (Weida) spielt die Niederschlagsunsicherheit eine wichtige Rolle. Im Gegensatz dazu hat sie beim größten Einzugsgebiet Gera-Langenberg nur geringe Bedeutung, da sich die Niederschlagsmessfehler ausgleichen.

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Shbaita, Haytham: Interaction between Input and Model Uncertainty for Distributed Rainfall-Runoff-Models. 2010.

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