Performance evaluation of the MOLOCH meteorological model for discharge forecasting over the Seveso-Olona-Lambro river basins

Floods are disastrous natural severe weather events that cause large damage worldwide each year, inducing loss of human lives, destruction of infrastructure and economical losses. Consequently, forecasting this type of events through hydrological modelling is of great importance from a civil protection point of view since it allows institutions to reduce the generated hydrological risk by means of early warning systems. Nevertheless, ungauged basins where there is lack of direct measurements of meteorological information to force the models is one encountered problematic affecting the forecasts. In the present study is evaluated the possibility of using meteorological predictions coming from MOLOCH model to force the FEST-WB hydrological model to perform discharge forecasting. This, under the hypothesis that the committed error of the prediction is negligible when using forecasts up to 24 h. The study is done in a well-known area such as the Seveso-Olona-Lambro river basins located in northern Italy. Thus, the main hydro-meteorological variables are analysed by carrying out a comparison between spatialized observed meteorological data coming from ARPA and MeteoNetwork weather stations and meteorological predictions. Moreover, a sensitivity analysis following the one-factor-at-time methodology is accomplished with the aim of defining which forcing mostly affects the flowrate forecasts. It is shown that discreet correspondence of information with an underestimation trend – particularly for large values - is verified for discharge at hourly and daily scale, and that underestimation of precipitation - especially in summer - and overestimation of solar radiation are the main reasons of this. Hence, to improve the predictability when coupling the two models, some actions should be evaluated to enhance the correspondence of the meteorological forcings.

Le inondazioni sono disastri naturali che causano una grande quantità di danni in tutto il mondo ogni anno, portando a perdite di vite umane, economiche e distruzione. Di conseguenza, la previsione di questi tipi di eventi attraverso modelli idro-meteorologici è di estrema importanza in particolare dal punto di vista di protezione civile poiché permette alle istituzioni di ridurre il rischio idraulico creato con l'utilizzo dei sistemi di allertamento. Tuttavia, nei cosiddetti ungauged basins, cioè, quei bacini idrografici ove non esiste la misura diretta d'informazione meteorologica per l'inizializzazione dei modelli, non sempre è possibile implementare una catena di previsione partendo da osservazioni al suolo. Nel presente studio viene valutata la possibilità di usare le previsioni meteorologiche ottenute tramite il modello MOLOCH per inizializzare il modello idrologico FEST-WB e così realizzare le previsioni di portata. Questo, ipotizzando che l'errore commesso nella previsione di portata risulti essere trascurabile quando vengono utilizzate previsioni meteorologiche nelle prime 24 ore. Lo studio viene sviluppato in un'area ben conosciuta come i bacini dei fiumi Seveso-Olona-Lambro situati a nord della città di Milano. In tal modo, le principali variabili idro-meteorologiche vengono analizzate svolgendo un confronto fra l'informazione meteorologica osservata e spazializzata, ottenuta tramite le stazioni meteo di ARPA e Meteonetwork, e quella prevista. Inoltre, viene eseguita un'analisi di sensitività con l'utilizzo della metodologia “one-factor-at-time” con lo scopo di definire quale delle forzanti influisce maggiormente sulla previsione di portata. Viene evidenziato il fatto che per le portate a scale oraria e giornaliera esiste una corrispondenza dell'informazione discreta con una tendenza alla sottostima, in particolare per valori elevati, e che la sottostima della precipitazione (soprattutto in estate) e la sovrastima della radiazione solare sono le ragioni principali di questo comportamento. Pertanto, per migliorare la prevedibilità quando vengono accoppiati i modelli sopra citati, azioni aggiuntive devono essere valutate per migliorare la corrispondenza delle forzanti meteorologiche.