Catchments classification to review time of concentration equations

The identification of hydrological similar catchments and their classification into groups is a fundamental issue for hydrology science, necessary to simplify hydrologic system. In this study 46 catchments in Upper Po river basin (Piedmont region, Italy) were analyzed and classified into two different frameworks: in the first one the similarity is evaluated using six hydrological signature which describe all characteristics of the hydrograph and the catchment functional response, while the second one with climate, physiographic, soil and land use indices. The main purpose of this research is to find a correspondence between the two classification scheme, so that in case on ungauged catchments, the hydrological characteristics can be retrieved from the physical parameters. The chosen procedure for cluster analysis consist on two level approach that combines the SOM (Self Organizing Map) algorithm and the hierarchical clustering. The degree of overlap of the two classification was 68.5%. This result was validated using the data relative to eight randomly chosen basins among the 46 and not used for training the classification scheme. Subsequently the classification scheme was used to evaluate the most appropriate empirical formula to calculate the time of concentration, which is a important parameter used in the infrastructure development and design. The results of this part show that with the available data, the Giandotti, SCS, and TxDOT formulas are the most reliable and no improvement is gained subdividing similar catchments into groups. A new formula to estimate time of concentration was calculated by linear regression , with satisfactory results. The findings of this work could be used in different application to confront the problem of ungauged catchments, the difficulties in calibrating distributed hydrological models and in calculating catchment feature affected by existing uncertainly.

Il riconoscimento di bacini idrologici simili e loro classificazione in gruppi è una questione fondamentale per l’idrologia, per questo motivo risulta necessario semplificare la procedura di regionalizzazione. In questo studio 46 sezioni del bacino superiore del Po (Piemonte, Italia) sono state analizzate e classificate in due differenti modi: nel primo le similitudini vengono valutate utilizzando sei indici idrologici che descrivono le differenti caratteristiche dell’idrogramma e la risposta idrologica dei bacini, mentre il secondo metodo viene condotto con gli indici climatici, geomorfologici e riferiti all’uso del suolo. Lo scopo principale di questo studio è quello di trovare una corrispondenza tra le due tipologie di classificazione, in modo che, nel caso di bacini non strumentati, le caratteristiche idrologiche possano essere predette dai parametri fisici. La procedura scelta è una cluster analysis costituita da due livelli che combina l'algoritmo SOM (Self Organizing Map) e il clustering gerarchico. Il grado di sovrapposizione delle due classificazioni risulta essere del 68,5 %. Questo risultato è stato validato utilizzando i dati relativi a otto bacini scelti tra i 46 inizialmente a disposizione. Essi non sono stati utilizzati per creare il primo schema di classificazione. In seguito il sistema di classificazione è stato utilizzato per valutare quale formula empirica sia più appropriata per il calcolo del tempo di corrivazione. Il tempo di corrivazione è un parametro largamente impiegato nello sviluppo e nella progettazione d’infrastrutture. I risultati di questa parte mostrano che, con i dati disponibili, la formula di Giandotti, dell’ente SCS, e del Dipartimento texano dei trasporti (TxDOT) sono le più affidabili e non si è verificato nessun miglioramento dalla suddivisione dei bacini simili in gruppi. Una nuova formula per stimare il tempo di concentrazione è stata calcolata mediante una regressione lineare con risultati soddisfacenti. I risultati di questo lavoro potrebbero essere utilizzati in diverse applicazioni al fine di affrontare il problema dei bacini non strumentati, la calibrazione dei modelli idrologici distribuiti e il calcolo empirico di alcune caratteristiche idrografiche affette da alta incertezza.