Fizik tabanlı tam yayılı hidrolojik modellerin kalibrasyonunda uydu tabanlı verilerin kullanılması
Calibration of distributed hydrologic models using satellite based remote sensing data
Yazar: MUHAMMET BAHATTİN AVCUOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET CÜNEYD DEMİREL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Hidrolojik model parametreleri geleneksel yaklaşımda havza çıkışında gözlenen günlük nehir akım verileriyle tahmin edilmeye çalışılır. Modern yaklaşımda ise akım verileri yanında herkese açık uydu tabanlı uzaktan algılama verilerinden de azami istifade edilmeye çalışılır. Uzaktan algılama verilerinin kullanıldığı yöntem ile ulaşılan alansal model çıktıları, sadece akım verisiyle elde edilen noktasal iyileştirme sonuçlarına göre daha tutarlı ve güvenilirdir. Bu nedenle fizik tabanlı sonlu elemanlar yöntemiyle çalışan matematiksel havza modellerinin uydu verileriyle kalibrasyonu dünyada giderek yaygınlaşmaktadır.
Bu çalışmamızın amacı uzaktan algılama yöntemleriyle elde edilmiş buharlaşma ve terleme verilerinin hidrolojik model kalibrasyonuna etkilerini araştırmaktır. Bunun için veri kalitesi yüksek Fransa'nın Vienne havzasında fizik tabanlı tam yayılı mHM modeli kurulmuş ve 11 senaryolu kalibrasyon deneyleri yapılmıştır. 2002-2014 kalibrasyon dönemindeki modelin akım benzeşim performansı modelin günlük akım çıktıları ile gözlenen akım değerleri arasında hesaplanan KGE, modelin alana yayılı fiziksel performansı ise mHM'in uzun dönem (2002-2014) aylık buharlaşma ve terleme (AET) raster çıktı haritaları ile referans MODIS-AET raster haritaları arasında üçer aylık üç dönemde (1. dönem: Mart, Nisan, Mayıs, 2. dönem: Haziran, Temmuz, Ağustos 3. dönem: Eylül, Ekim, Kasım için) hesaplanan SPAEF değerleri ile ortaya konmuştur.
1998-2001 arası 4 yıl ön koşturma (spin-up) dönemi olduğundan performans hesaplarına dahil edilmemiştir. Model parametreleri Ostrich yazılımı içerisinde bulunan 750 iterasyonlu paralel pareto-DDS (PARA-PADDS) yöntemi kullanarak kalibre edilmiştir.
Sonuçlara göre, sadece havza çıkışında konumlandırılan bir tek akım gözlem istasyonundan elde edilen akım verilerinin kullanıldığı kalibrasyonda (senaryo 1) modelin akım performansı beklendiği gibi çok yüksek (KGE 0.91, maksimum değeri 1); modelin AET performansı ise üç dönemde de çok düşüktür (SPAEF -0.16, -0.21, -0.26). Havza çıkışındaki AGİ ve nehrin farklı alt kollarında konuşlu 3 AGİ'den alınan akım verileriyle 4 AGİ'li kalibrasyonda (senaryo 2) ortalama KGE 0.91'den 0.37'ye düşerken ve üç dönemin SPAEF değerleri -0.72, 0.76, 0.55 olmuştur. Tek AGİ ve uydu verili kalibrasyonda (senaryo 3) akım performansında 0.91'den düşme çok sınırlı olmuş (KGE 0.90), bunun yanında AET performansı üç dönemde de önemli oranda iyileşmiştir (SPAEF 0.64, 0.77, 0.74). Akım ölçümü hiç olmayan sadece uydu verili kalibrasyonda (4. senaryo) su dengesi sağlanamamış (KGE -0.24), üç dönemde SPAEF 0.39, 0.69, 0.67 değerlerini almıştır.
Veri eksikliği yaşanan havzalar için iki senaryo (5 ve 6) kurgulanmıştır. Bir yılda ve sadece her ayın ortasında tek ölçüm, toplamda 12 adet akım verisi ve MODIS-AET uydu verisiyle kalibrasyonda (senaryo 5) su dengesi ve AET performansının iyileştiği gözlemlenmiştir (KGE 0.67 ve üç dönemde SPAEF 0.65, 0.82, 0.76). MODIS-AET yanında sadece bir yıllık günlük akım verileri kullanılan 6. senaryoda KGE 0.72 ve üç dönemde SPAEF 0.64, 0.80, 0,79 değerlerini almıştır.
Kurgulanan diğer 5 farklı senaryoda karasal gözlemler yerine global akış verilerinden elde edilen zaman serileri kullanılmıştır. Bu diğerlerinden farklı 5 senaryoda bilhassa hiçbir ölçüm verisinin olmadığı havzalarda çok amaçlı çoklu kalibrasyon yaklaşımının karasal gözlemlerden tamamen bağımsız olarak yürütülüp yürütülemeyeceği sorusuna cevap aranmıştır. ERA5_LAND ve GLDAS akış verilerinin kullanıldığı senaryolarda uydu verisi MODIS-AET kullanılmıştır. Bu senaryolar içinde S11`de GLDAS ve MODIS-AET aylık ortalamalar ile yapılan çok amaçlı çoklu kalibrasyonda su dengesi önemli ölçüde sağlanmıştır. Bu senaryo kurgusunda diğerlerinde olduğu gibi karasal gözlemlerin bulunmadığı kabulünden yola çıkarak akış verisi ve AET verisi ücretsiz olarak uydu ve uydu bazlı yeniden analiz ürünü olarak temin edilmiştir. GLDAS global yeniden analiz ürünü yayılı akış verileri uzun yıllar ortalması 12 aylık zaman serilerine dönüştürülerek MODIS`den alınan yayılı AET verileri ile birlikte kalibrasyonda kullanılmıştır. KGE değerinin 0,37`ye çıkmasına rağmen SPAEF değerlerinin sırası ile 0,63; 0,78 ve 0,75 değerlerini alması diğerleri ile kıyaslandığında su dengesini önemli ölçüde sağlamıştır. S7 senaryosunda 2002-2014 yılları arası ERA5_LAND akış verisinin zaman serileri kullanılırken MODIS AET verileri patern yönünden hedeflenmiştir. Bu kurguda KGE değerleri sıfıra yakın çok küçük değerler alırken SPAEF okumaları HTA ve EEK dönemlerinde yüksek okumalar vermiştir. Fakat su dengesi sağlanamamıştır. S8 kurgusunda ERA5_LAND için 2002-2014 arası uzun dönem aylık veriler kalibrasyonda kullanılmıştır. MODIS AET veriside çok amaçlı çoklu kalibrasyonun diğer amaç fonksiyonuna konu edilen alansal girdisi olmuştur. Bu kurguda SPAEF değerlerinin yüksek değerler alması (0,64; 0,78; 0,73) yanında KGE okumaları sınırlı bir iyileşme göstermiştir (0,18). Her ne kadar havzanın fiziki temsili iyileşmiş olsada su dengesi sınırlı kalmıştır. 9 numaralı senaryoda akış verisi uzun yılların ortalaması alınarak aylık toplamlar şeklinde akış serilerine sokulurken kalibrasyon için bir diğer girdi yine MODIS AET olmuştur. Bu kurguda SPAEF değerleri önemli ölçüde yükselme gösterirken (0,63; 0,77; 0,80) KGE değeri eksi değerler alarak (-0,18) su dengesinden uzaklaşılmıştır. S10 için yapılan kurguda hatanın amaçlandığı akış serileri ve patern yönünden amaçlanan AET verileri ERA5_LAND ürünü olarak temin edilmiş ve kalibrasyonda başka bir veri kullanılmamıştır. ERA5_LAND akış ve AET verileri uzun yıllar aylık ortalamalar şeklinde kalibrasyonda kullanılmıştır. Bu kalibrasyon neticesinde elde edilen debi ve AET simülasyonlarına ait benzeşim başarısı KGE için -0,23 değerini alırken SPAEF değerleri sırası ile 0,02; 0,29 ve 0,37 değerlerini almıştır. Su dengesinin en fazla bozulduğu ve performansı en düşük olan senaryo kurgusu burada ortaya çıkmıştır. Global ürünlerle yapılan kalibrasyonda en iyi performansı S11 senaryosu sağlarken en kötüsünü S10 sağlamıştır.
Sonuçlarımız akım ölçümleri eksik ve yetersiz havzalar için ümit vericidir. Bu çalışma, fizik tabanlı modellerin uydu verileri ve uygun amaç fonksiyonları ile kalibre edildiklerinde havzanın fiziğiyle uyumlu, su dengesini de bozmayan optimum parametre setine ulaşılabildiğini göstermiştir. Bir diğer önemli çıktı ise karasal gözlemlerin hiç olmadığı bir havzada dahi ücretsiz uydu verileri ve global ürünler kullanılarak kalibrasyon başarısı sağlanabilmektedir.

Abstract:
The hydrological model parameters are tried to be estimated with the daily river flow data observed at the basin outlet in the traditional approach. In the modern approach, it is tried to make maximum use of satellite-based remote sensing data, which is open to everyone, as well as flow data. The areal model outputs obtained by the method using remote sensing data are more consistent and reliable than the point improvement results obtained with only current data. For this reason, the calibration of mathematical basin models working with the physics-based finite element method with satellite data is becoming increasingly common in the world.
The aim of this study is to investigate the effects of evaporation and transpiration data obtained by remote sensing methods on the calibration of the hydrological model. For this, a physics-based fully distributed mHM model was established in the Vienne basin of France with high data quality and calibration experiments with 11 scenarios were performed. The flow simulation performance of the model in the 2002-2014 calibration period is KGE, which is calculated between the daily flow outputs of the model and the observed flow values, and the physical performance of the model over the area is mHM's long-term (2002-2014) monthly evaporation and transpiration (AET) raster output maps and reference MODIS. -The AET is revealed with SPAEF values calculated between the raster maps in three quarterly periods (1st period: March, April, May, 2nd period: June, July, August 3rd period: September, October, November).
Since there is a 4-year spin-up period between 1998 and 2001, it is not included in the performance calculations. Model parameters were calibrated using the parallel pareto-DDS (PARA-PADDS) method with 750 iterations in the Ostrich software.
According to the results, the flow performance of the model is very high as expected (KGE 0.91, maximum value 1); AET performance of the model is very low in all three periods (SPAEF -0.16, -0.21, -0.26). With the flow data from the AGI at the outlet of the basin and the flow data from 3 AGIs located in different lower branches of the river, the average KGE decreased from 0.91 to 0.37 in the calibration with 4 AGIs (scenario 2), while the SPAEF values of the three periods were -0.72, 0.76 and 0.55. In single AGI and satellite data calibration (scenario 3), the decrease from 0.91 in flow performance was very limited (KGE 0.90), while AET performance improved significantly in all three periods (SPAEF 0.64, 0.77, 0.74). The water balance could not be achieved (KGE -0.24) in the calibration with only satellite data (4th scenario) with no flow measurement, and the SPAEF values were 0.39, 0.69, 0.67 in three periods.
Two scenarios (5 and 6) have been designed for the basins where there is a lack of data. In one year and only in the middle of each month, it was observed that the water balance and AET performance improved in the calibration (scenario 5) with a total of 12 flow data and MODIS-AET satellite data (KGE 0.67 and SPAEF 0.65, 0.82, 0.76) in three periods. In the 6th scenario, where only one-year daily flow data is used besides MODIS-AET, the KGE is 0.72 and the SPAEF is 0.64, 0.80, 0.79 in the three periods.
In the other 5 different scenarios, time series obtained from global flow data were used instead of terrestrial observations. In these 5 different scenarios, an answer has been sought to the question of whether the multi-objective multi-calibration approach can be carried out completely independently of terrestrial observations, especially in basins where there is no measurement data. Satellite data MODIS-AET is used in scenarios where ERA5_LAND and GLDAS runoff are used. Among these scenarios, water balance was achieved significantly in multi-purpose multi-calibration with monthly averages of GLDAS and MODIS-AET in S11. Based on the assumption that there are no terrestrial observations in this scenario setup, as in the others, runoff and AET data are provided free of charge as satellite and satellite-based re-analysis products. Distributed runoff of the GLDAS global reanalysis product were converted into time series for many years with an average of 12 months and used in calibration together with the AET data from MODIS. SPAEF values were not deteriorated (0.63; 0.78 and 0.75), although the KGE value increased to 0.37. In this scenario, water balance has been achieved to a great extent. In the S7 scenario, while the time series of ERA5_LAND runoff between 2002-2014 are used, MODIS EET data is targeted in terms of pattern. In this setup, KGE values were very small, close to zero, while SPAEF readings gave partially high readings in the HTA and EEK periods. But water balance could not be achieved. In the S8 setup, long-term monthly data for ERA5_LAND between 2002-2014 were used in the calibration. MODIS AET data has been the spatial input of the multi-objective multi-calibration, which is the subject of the other objective function. In this setup, the SPAEF values were high (0.64; 0.78; 0.73), while the KGE readings showed a limited improvement (0.18). Although the physical representation of the basin has improved, the water balance has remained limited. In scenario 9, the runoff was averaged over long years and inserted into the time series in the form of monthly totals, while MODIS EET was used for calibration. In this setup, the SPAEF values increased significantly (0.63; 0.77; 0.80), while the KGE value took negative values (-0.18) and the water balance was disturbed. In the setup made for S10, the runoff time series for which the error is aimed and the AET data aimed in terms of pattern are provided as ERA5_LAND product and no other data is used in the calibration. ERA5_LAND runoff and AET have been used for calibration as monthly averages for many years. While the simulation success of flow rate and AET simulations obtained as a result of this calibration was "-0,23" for KGE, SPAEF values were low (0.02; 0.29 and 0.37). The scenario setup with the lowest water balance and the lowest performance emerged here. In the calibration with global products, the S11 scenario provided the best performance, while the S10 provided the worst.
Our results are promising for basins with incomplete and inadequate flow measurements. This study showed that when physics-based models are calibrated with satellite data and appropriate objective functions, optimum parameter set compatible with the physics of the basin and not disturbing the water balance can be reached. Another important output is that even in a basin where there are no terrestrial observations, calibration success can be achieved by using free satellite data and global products.