Weather and climate predictions are a key element of urban hydrology where they are used to inform water management and assist in flood warning delivering. Indeed, the modelling of the very fast dynamics of urbanized catchments can be substantially improved by the use of weather/rainfall predictions. For example, in Singapore Marina Reservoir catchment runoff processes have a very short time of concentration (roughly one hour) and observational data are thus nearly useless for runoff predictions, so they must necessarely be based on weather information. Unfortunately, radar nowcasting methods do not allow us to carry out long-term weather predictions, whereas numerical models are limited by their coarse spatial scale. Moreover, numerical models are usually poorly reliable because of the fast motion and limited spatial extension of rainfall events. In this study we investigate the combined use of data-driven modeling techniques and weather variables simulated with a numerical model as a way to improve rainfall predictions accuracy and lead time in the Singapore metropolitan area. To explore the feasibility of the approach, we use the Weather Research and Forecast (WRF) model as a virtual sensors network for the input variables (the states of the WRF model) to a machine learning rainfall prediction model. More precisely, we combine an input variable selection method and a non-parametric tree-based model to characterize the empirical relation between the rainfall measured at the catchment level and all possible weather input variables provided by WRF model. We explore different lead time to evaluate the model reliability for different long-term predictions, as well as different time lags to see how past information could improve results. Results show that the proposed approach ensures a significant improvement of the prediction accuracy of the WRF model on the Singapore urban area.
Le previsioni meteorologiche sono un essenziale strumento per l'idrologia all'interno di bacini urbanizzati, in quanto permettono di prevedere il verificarsi di eventi di piena ed evitare il susseguente rischio idrogeologico. La conoscenza di eventi meteorologici può, infatti, essere utilizzata per modellizzare i veloci processi di formazione delle portate di piena all'interno di tali bacini. Prendendo come esempio il caso del bacino di Singapore Marina Reservoir, esso è caratterizzato da un breve tempo di corrivazione (circa un'ora), che rende pressoché inutile la precipitazione misurata dai pluviometri per previsioni di portata a lungo termine. Gli strumenti attualmente disponibili per la previsione di eventi meteorologici non comportano alcun miglioramento, in quanto le tecniche basate sull'uso di strumenti radar hanno un orizzonte temporale molto limitato e i modelli numerici sono caratterizzati da una bassa risoluzione spaziale. La veloce dinamica e la relativamente limitata estensione spaziale degli eventi di pioggia rendono questi ultimi poco affidabili. In questo studio le informazioni meteorologiche fornite da un modello numerico sono utilizzate all'interno di un modello empirico basato sui dati per migliorare la precisione e allungare l'orizzonte temporale delle previsioni di pioggia. Utilizzando il modello WRF (Weather Research and Forecast) come una rete di monitoraggio, l'informazione utilizzata (le variabili di stato del modello) viene da esso calcolata e, grazie a essa, attraverso una tecnica di machine learning viene calibrato il modello che servirà per effettuare le previsioni di precipitazione. Più precisamente, è stato abbinato un algoritmo di Input Variable Selection a un modello empirico tree-based per selezionare le variabili d'ingresso maggiormente correlate con i processi di precipitazione. Vengono utilizzati diversi orizzonti di previsione per verificare l'affidabilità del modello e l'informazione utilizzata è stata misurata a diversi istanti temporali per verificare come l'evoluzione nel tempo delle variabili sia legata ai processi idrometeorologici. I risultati mostrano un sostanziale miglioramento dell'accuratezza con cui le previsioni vengono effettuate.
Weather models as virtual sensors to data driven rainfall predictions in urban watersheds
COZZI, LORENZO
2011/2012
Abstract
Weather and climate predictions are a key element of urban hydrology where they are used to inform water management and assist in flood warning delivering. Indeed, the modelling of the very fast dynamics of urbanized catchments can be substantially improved by the use of weather/rainfall predictions. For example, in Singapore Marina Reservoir catchment runoff processes have a very short time of concentration (roughly one hour) and observational data are thus nearly useless for runoff predictions, so they must necessarely be based on weather information. Unfortunately, radar nowcasting methods do not allow us to carry out long-term weather predictions, whereas numerical models are limited by their coarse spatial scale. Moreover, numerical models are usually poorly reliable because of the fast motion and limited spatial extension of rainfall events. In this study we investigate the combined use of data-driven modeling techniques and weather variables simulated with a numerical model as a way to improve rainfall predictions accuracy and lead time in the Singapore metropolitan area. To explore the feasibility of the approach, we use the Weather Research and Forecast (WRF) model as a virtual sensors network for the input variables (the states of the WRF model) to a machine learning rainfall prediction model. More precisely, we combine an input variable selection method and a non-parametric tree-based model to characterize the empirical relation between the rainfall measured at the catchment level and all possible weather input variables provided by WRF model. We explore different lead time to evaluate the model reliability for different long-term predictions, as well as different time lags to see how past information could improve results. Results show that the proposed approach ensures a significant improvement of the prediction accuracy of the WRF model on the Singapore urban area.File | Dimensione | Formato | |
---|---|---|---|
2013_04_Cozzi.pdf
accessibile in internet per tutti
Descrizione: Corpo principale della tesi
Dimensione
29.53 MB
Formato
Adobe PDF
|
29.53 MB | Adobe PDF | Visualizza/Apri |
I documenti in POLITesi sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
https://hdl.handle.net/10589/77403