Desarrollo de un sistema de predicción hidrológica probabilística para la Región de La Mojana, Colombia Darwin Brochero
1
y Nelson Obregón2
1 Apox Technologies (Canadá)
[email protected] 2 Instituto
Geofísico - Pontificia Universidad Javeriana (Colombia)
[email protected]
Noviembre 9 del 2016
Modelo de predicción probabilista
Source: R. Verret, N. Gagnon, Canadian Meteorological Centre, 2011. (adaptation)
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
HEPS La Mojana
:
9/11/2016
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Modelo de predicción probabilista
Source: R. Verret, N. Gagnon, Canadian Meteorological Centre, 2011. (adaptation)
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
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Modelo de predicción probabilista
Source: R. Verret, N. Gagnon, Canadian Meteorological Centre, 2011. (adaptation)
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
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Modelo de predicción probabilista
Source: R. Verret, N. Gagnon, Canadian Meteorological Centre, 2011. (adaptation)
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
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Evaluación de la distribución del sistema probabilista
Source: Cloke and Pappenberger, Ensemble flood forecasting: A review, 2009. (adaptation) Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
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Evaluación de la distribución del sistema probabilista
Source: Cloke and Pappenberger, Ensemble flood forecasting: A review, 2009. (adaptation) Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
HEPS La Mojana
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Evaluación de la distribución del sistema probabilista
Source: Cloke and Pappenberger, Ensemble flood forecasting: A review, 2009. (adaptation) Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
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Evaluación de la distribución del sistema probabilista
Source: Cloke and Pappenberger, Ensemble flood forecasting: A review, 2009. (adaptation) Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
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Ejemplo de un plan de contingencia
Suponga un escenario donde Q > 285 (alto nivel de advertencia) I I I
Activar el plan de contingencia: 100$ Inundación sin activación del plan de contingencia: 1000$ Probabilidad de inundación de la predicción es del 15 % F
¿Cuál decisión deberíamos tomar?
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Ejemplo de un plan de contingencia
Suponga un escenario donde Q > 285 (alto nivel de advertencia) I I I
Activar el plan de contingencia: 100$ Inundación sin activación del plan de contingencia: 1000$ Probabilidad de inundación de la predicción es del 15 % F
¿Cuál decisión deberíamos tomar?
Si tenemos 20 registros históricos dónde el sistema de predicción probabilista mostró tal escenario y el sistema se considera fiable: I I
Costos por no activar el plan serán: (0.15 × 20) × 1000$ = 3 000$ Costos por activar siempre el plan serán: 20 × 100$ = 2 000$
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Ejemplo de un plan de contingencia
Suponga un escenario donde Q > 285 (alto nivel de advertencia) I I I
Activar el plan de contingencia: 100$ Inundación sin activación del plan de contingencia: 1000$ Probabilidad de inundación de la predicción es del 15 % F
¿Cuál decisión deberíamos tomar?
Si tenemos 20 registros históricos dónde el sistema de predicción probabilista mostró tal escenario y el sistema se considera fiable: I I
Costos por no activar el plan serán: (0.15 × 20) × 1000$ = 3 000$ Costos por activar siempre el plan serán: 20 × 100$ = 2 000$
Solamente un sistema fiable nos permite tomar una decisión acertada.
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Nash-Sufcliffe (a maximizar)
Resultados en La Mojana (FTH=3 días) 1.0
Alt-2
Alt-4
Alt-1
0.9 0.8 0.7 0.6 Alt-3 0.515
25
35
Error de la fiabilidad (a minimizar)
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
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Área de estudio
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
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Elementos clave
Calibración entre enero 2005 y agosto 2011
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
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Elementos clave
Calibración entre enero 2005 y agosto 2011 Validación entre agosto 2011 y diciembre 2011
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
HEPS La Mojana
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Elementos clave
Calibración entre enero 2005 y agosto 2011 Validación entre agosto 2011 y diciembre 2011 Pronóstico en Puerto Valdivia con una red neuronal tipo NARX
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
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Elementos clave
Calibración entre enero 2005 y agosto 2011 Validación entre agosto 2011 y diciembre 2011 Pronóstico en Puerto Valdivia con una red neuronal tipo NARX 110 Escenarios meteorológicos de Canadá, Estados Unidos, Brasil y Europa
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
HEPS La Mojana
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Elementos clave
Calibración entre enero 2005 y agosto 2011 Validación entre agosto 2011 y diciembre 2011 Pronóstico en Puerto Valdivia con una red neuronal tipo NARX 110 Escenarios meteorológicos de Canadá, Estados Unidos, Brasil y Europa Modelos hidrológicos: GR4J – 4 par. (Francia), HBV – 9 par. (Suecia) y SIMHYD – 8 par. (Australia)
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
HEPS La Mojana
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Elementos clave
Calibración entre enero 2005 y agosto 2011 Validación entre agosto 2011 y diciembre 2011 Pronóstico en Puerto Valdivia con una red neuronal tipo NARX 110 Escenarios meteorológicos de Canadá, Estados Unidos, Brasil y Europa Modelos hidrológicos: GR4J – 4 par. (Francia), HBV – 9 par. (Suecia) y SIMHYD – 8 par. (Australia) Postprocesamiento meteorológico con el método Backward Greedy Selection
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
HEPS La Mojana
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Elementos clave
Calibración entre enero 2005 y agosto 2011 Validación entre agosto 2011 y diciembre 2011 Pronóstico en Puerto Valdivia con una red neuronal tipo NARX 110 Escenarios meteorológicos de Canadá, Estados Unidos, Brasil y Europa Modelos hidrológicos: GR4J – 4 par. (Francia), HBV – 9 par. (Suecia) y SIMHYD – 8 par. (Australia) Postprocesamiento meteorológico con el método Backward Greedy Selection Optimización de paramétros con el algoritmo DDS
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Nash-Sutc. y CRPS NS = 1 −
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
MSE(fct-obs) σ 2 (obs)
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(−∞, 1]
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Nash-Sutc. y CRPS NS = 1 −
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
MSE(fct-obs) σ 2 (obs)
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(−∞, 1]
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Scores - Error sobre el diagrama de fiabilidad
...
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Scores - Error sobre el diagrama de fiabilidad
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Alternativas evaluadas Alt-1: GR4J calibrado con DDS (MSE) y valores observados de precipitación entre enero de 2005 y agosto de 2011.
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Alternativas evaluadas Alt-1: GR4J calibrado con DDS (MSE) y valores observados de precipitación entre enero de 2005 y agosto de 2011. Alt-2: GR4J, HBV y SIMHYD. Calibración con DDS (MSE) y una combinación de datos observados y el postprocesamiento de la base de datos TIGGE.
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
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Alternativas evaluadas
Alt-3: GR4J, HBV y SIMHYD. Calibración con DDS (MAE-RD, CRPS) y base de datos TIGGE sin postprocesamiento.
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Alternativas evaluadas
Alt-3: GR4J, HBV y SIMHYD. Calibración con DDS (MAE-RD, CRPS) y base de datos TIGGE sin postprocesamiento. Alt-4: GR4J, HBV y SIMHYD. Calibración con DDS (MAE-RD, CRPS), base de datos TIGGE sin postprocesamiento y asimilación de datos (corrección automática de sesgo).
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Nash-Sufcliffe (a maximizar)
Resultados
1.0
Score
Alt-1
Alt-2
Alt-3
Alt-4
Fiabilidad CRPS MAE NS
42.89 4.29 4.71 0.93
27.17 3.06 4.14 0.96
17.39 9.99 14.27 0.52
15.67 3.94 5.31 0.93
Alt-2
Alt-4
Alt-1
0.9 0.8 0.7 0.6 Alt-3 0.515
25
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Error de la fiabilidad (a minimizar)
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
HEPS La Mojana
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Conclusiones
Necesidad de múltiples modelos hidrológicos
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
HEPS La Mojana
:
9/11/2016
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Conclusiones
Necesidad de múltiples modelos hidrológicos Postprocesamiento mejora la fiabilidad sin sacrificar el sesgo
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
HEPS La Mojana
:
9/11/2016
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Conclusiones
Necesidad de múltiples modelos hidrológicos Postprocesamiento mejora la fiabilidad sin sacrificar el sesgo Calibración orientada en los scores se centra especialmente en la fiabilidad
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
HEPS La Mojana
:
9/11/2016
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Conclusiones
Necesidad de múltiples modelos hidrológicos Postprocesamiento mejora la fiabilidad sin sacrificar el sesgo Calibración orientada en los scores se centra especialmente en la fiabilidad Calibración orientada en los scores combinada con asimilación de datos equilibra la pérdida de sesgo en el sistema
Brochero y Obregón (Colc/FIGUJ/Apox)
HEPS La Mojana
:
9/11/2016
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Presentación hecha en en LATEX
