京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第18564号 / 工博第3925号 / 新制||工||1603(附属図書館) / 31464 / 京都大学大学院工学研究科社会基盤工学専攻 / (主査)教授 中北 英一, 准教授 KIM Sunmin, 教授 角 哲也 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy (Engineering) / Kyoto University / DFAM

A previsão hidrológica possibilita a identificação antecipada de eventos de cheia potencialmente causadores de inundação, o que é de grande importância para a atuação de entidades como a Defesa Civil. Quando se deseja estender a antecedência no tempo em relação a estes eventos, principalmente nos casos onde a bacia de interesse é relativamente rápida, torna-se necessária a incorporação de previsões quantitativas de precipitação (QPF) na modelagem hidrológica, as quais podem ser obtidas a partir de modelos numéricos de previsão do tempo. Entretanto, a falta de acurácia atribuída a estas previsões de chuva, dadas de forma determinística, vem promovendo sua substituição por sistemas de previsão meteorológica por conjunto (EPS - Ensemble Prediction Systems), cuja finalidade é a geração de possíveis estados futuros da atmosfera para considerar as incertezas associadas ao seu estado inicial e às deficiências na representação física dos modelos de previsão do tempo. Neste contexto, o presente estudo teve por objetivo avaliar uma metodologia de previsão de cheias por conjunto na bacia do Taquari-Antas/RS até a cidade de Encantado (19.000 km²), localizada na região Sul do Brasil. Para tanto, foi utilizado o modelo hidrológico MGB-IPH acoplado a diferentes sistemas de previsão, sendo eles: (i) EPS Regional ETA, de curto prazo (até 72 horas) com 5 membros de diferentes parametrizações; (ii) EPS Global ECMWF de médio prazo (até 10 dias) com 50 membros de condições iniciais perturbadas, incluindo perturbação estocástica nos parâmetros de ajuste do modelo e; (iii) Previsão Determinística do Modelo Regional ETA (até 7 dias). A avaliação das previsões consistiu em dois hindcastings distintos, envolvendo uma análise visual de eventos singulares ocorridos em 06/06/2014 e 21/07/2011 além de uma análise estatística no período de Mar/2014 - Nov/2014. Durante a análise visual foi possível identificar, a partir de antecedências de 5 a 6 dias, uma persistência na previsão dada pelo crescente número de membros do conjunto de médio prazo (ECMWF) com superação dos limiares de referência, na medida em que se aproximavam os eventos de cheia. Apesar da grande incerteza na magnitude das previsões hidrológicas para o conjunto de curto prazo, a vazão máxima foi relativamente bem prevista por pelo menos 1 membro em quase todas as antecedências, enquanto que a previsão do timing dos eventos foi considerada de boa confiabilidade. Durante a avaliação estatística foi possível notar uma falta de espalhamento nos conjuntos, com tendência de subestimativa de acordo com o aumento da antecedência. Em uma comparação com previsões determinísticas, as previsões por conjunto demonstraram maior acurácia principalmente até 72 horas de antecedência, com destaque para a maior probabilidade de detecção dos limiares de referência e manutenção de falso alarme a níveis reduzidos. Além disso, verificou-se também que a agregação de previsões efetuadas em tempo anterior naquelas atuais acarreta em ligeira ampliação do espalhamento do conjunto e maiores probabilidades de detecção dos limiares de alerta para os membros mais elevados, apesar da redução no desempenho em termos de acurácia e viés. De forma geral, as previsões por conjunto apresentam potencial para servir como uma informação complementar em sistemas de alerta contra cheias, possibilitando uma melhor preparação dos agentes envolvidos durante a ocorrência destes eventos. / Hydrological forecasting plays an important role for issuing flood warnings, allowing for anticipation and better preparation of authorities at the occurrence of such events. In order to extend lead time in a flood forecast, especially when the catchment response time is relatively fast, it may be useful to couple a hydrological model to quantitative precipitation forecasts (QPF), usually obtained directly from numerical weather prediction (NWP). However, deterministic (i.e. single) QPF are usually referred to many errors and lack of accuracy, mainly caused by uncertainties on initial state of the atmosphere and on physical representation of weather forecasting models. To address these shortcomings, it becomes necessary to take into account the uncertainties associated to rain forecasts, which can be represented by Ensemble Prediction Systems (EPS). The purpose of such systems is to provide different trajectories of the atmosphere by perturbations on its initial condition and on parameterization schemes of the models, generating an ensemble of forecasts that can be used as input to hydrological modelling (HEPS). In this context, the present study aimed to assess a methodology of ensemble flood forecasting on Taquari-Antas basin up to the city of Encantado/RS (19.000 km²), located in southern Brazil. Therefore, the hydrological model MGB-IPH was coupled to different forecasting systems: (i) Short Range EPS ETA (up to 72 hours), a regional model with 5 members of different parameterization schemes; (ii) Medium Range EPS ECMWF (up to 10 days), a global model with 50 members of perturbed initial conditions and stochastic perturbation in the model parameters; (iii) Deterministic ETA Model (up to 7 days). The forecasts were evaluated by two different hindcastings, which includes a visual assessment of singular events occurred on 2011 and 2014 and a statistical analysis for the period between Mar/2014 and Nov/2014. It was possible to identify a forecast persistence on medium-range for the selected events, by the increasing number of members exceeding the reference thresholds from lead times up to 5 - 6 days. On the short range, although large uncertainties in the magnitude of hydrological forecasts were found, the peak discharge was well forecasted - at least for a single member - in nearly all lead times, whereas the prediction of the peak timing was considered reliable. Regarding to statistical evaluation, an inadequate spread in the ensemble was observed from short- to medium-range, with a tendency of underestimation for longer lead times. In a comparison with deterministic forecasts, the ensemble forecasts showed higher accuracy especially up to 72 hours in advance, including highlights on greater probability of detection (POD) above the reference thresholds even with low false alarm rates. It also was found that the a combination of previous forecasts on the recent ones leads to a slight increase of ensemble spread and POD for higher members, despite the performance reduction in terms of accuracy and bias. In summary, the hydrological ensemble forecasts demonstrated a good potential to serve as an additional information within a Flood Alert System.

A previsão hidrológica possibilita a identificação antecipada de eventos de cheia potencialmente causadores de inundação, o que é de grande importância para a atuação de entidades como a Defesa Civil. Quando se deseja estender a antecedência no tempo em relação a estes eventos, principalmente nos casos onde a bacia de interesse é relativamente rápida, torna-se necessária a incorporação de previsões quantitativas de precipitação (QPF) na modelagem hidrológica, as quais podem ser obtidas a partir de modelos numéricos de previsão do tempo. Entretanto, a falta de acurácia atribuída a estas previsões de chuva, dadas de forma determinística, vem promovendo sua substituição por sistemas de previsão meteorológica por conjunto (EPS - Ensemble Prediction Systems), cuja finalidade é a geração de possíveis estados futuros da atmosfera para considerar as incertezas associadas ao seu estado inicial e às deficiências na representação física dos modelos de previsão do tempo. Neste contexto, o presente estudo teve por objetivo avaliar uma metodologia de previsão de cheias por conjunto na bacia do Taquari-Antas/RS até a cidade de Encantado (19.000 km²), localizada na região Sul do Brasil. Para tanto, foi utilizado o modelo hidrológico MGB-IPH acoplado a diferentes sistemas de previsão, sendo eles: (i) EPS Regional ETA, de curto prazo (até 72 horas) com 5 membros de diferentes parametrizações; (ii) EPS Global ECMWF de médio prazo (até 10 dias) com 50 membros de condições iniciais perturbadas, incluindo perturbação estocástica nos parâmetros de ajuste do modelo e; (iii) Previsão Determinística do Modelo Regional ETA (até 7 dias). A avaliação das previsões consistiu em dois hindcastings distintos, envolvendo uma análise visual de eventos singulares ocorridos em 06/06/2014 e 21/07/2011 além de uma análise estatística no período de Mar/2014 - Nov/2014. Durante a análise visual foi possível identificar, a partir de antecedências de 5 a 6 dias, uma persistência na previsão dada pelo crescente número de membros do conjunto de médio prazo (ECMWF) com superação dos limiares de referência, na medida em que se aproximavam os eventos de cheia. Apesar da grande incerteza na magnitude das previsões hidrológicas para o conjunto de curto prazo, a vazão máxima foi relativamente bem prevista por pelo menos 1 membro em quase todas as antecedências, enquanto que a previsão do timing dos eventos foi considerada de boa confiabilidade. Durante a avaliação estatística foi possível notar uma falta de espalhamento nos conjuntos, com tendência de subestimativa de acordo com o aumento da antecedência. Em uma comparação com previsões determinísticas, as previsões por conjunto demonstraram maior acurácia principalmente até 72 horas de antecedência, com destaque para a maior probabilidade de detecção dos limiares de referência e manutenção de falso alarme a níveis reduzidos. Além disso, verificou-se também que a agregação de previsões efetuadas em tempo anterior naquelas atuais acarreta em ligeira ampliação do espalhamento do conjunto e maiores probabilidades de detecção dos limiares de alerta para os membros mais elevados, apesar da redução no desempenho em termos de acurácia e viés. De forma geral, as previsões por conjunto apresentam potencial para servir como uma informação complementar em sistemas de alerta contra cheias, possibilitando uma melhor preparação dos agentes envolvidos durante a ocorrência destes eventos. / Hydrological forecasting plays an important role for issuing flood warnings, allowing for anticipation and better preparation of authorities at the occurrence of such events. In order to extend lead time in a flood forecast, especially when the catchment response time is relatively fast, it may be useful to couple a hydrological model to quantitative precipitation forecasts (QPF), usually obtained directly from numerical weather prediction (NWP). However, deterministic (i.e. single) QPF are usually referred to many errors and lack of accuracy, mainly caused by uncertainties on initial state of the atmosphere and on physical representation of weather forecasting models. To address these shortcomings, it becomes necessary to take into account the uncertainties associated to rain forecasts, which can be represented by Ensemble Prediction Systems (EPS). The purpose of such systems is to provide different trajectories of the atmosphere by perturbations on its initial condition and on parameterization schemes of the models, generating an ensemble of forecasts that can be used as input to hydrological modelling (HEPS). In this context, the present study aimed to assess a methodology of ensemble flood forecasting on Taquari-Antas basin up to the city of Encantado/RS (19.000 km²), located in southern Brazil. Therefore, the hydrological model MGB-IPH was coupled to different forecasting systems: (i) Short Range EPS ETA (up to 72 hours), a regional model with 5 members of different parameterization schemes; (ii) Medium Range EPS ECMWF (up to 10 days), a global model with 50 members of perturbed initial conditions and stochastic perturbation in the model parameters; (iii) Deterministic ETA Model (up to 7 days). The forecasts were evaluated by two different hindcastings, which includes a visual assessment of singular events occurred on 2011 and 2014 and a statistical analysis for the period between Mar/2014 and Nov/2014. It was possible to identify a forecast persistence on medium-range for the selected events, by the increasing number of members exceeding the reference thresholds from lead times up to 5 - 6 days. On the short range, although large uncertainties in the magnitude of hydrological forecasts were found, the peak discharge was well forecasted - at least for a single member - in nearly all lead times, whereas the prediction of the peak timing was considered reliable. Regarding to statistical evaluation, an inadequate spread in the ensemble was observed from short- to medium-range, with a tendency of underestimation for longer lead times. In a comparison with deterministic forecasts, the ensemble forecasts showed higher accuracy especially up to 72 hours in advance, including highlights on greater probability of detection (POD) above the reference thresholds even with low false alarm rates. It also was found that the a combination of previous forecasts on the recent ones leads to a slight increase of ensemble spread and POD for higher members, despite the performance reduction in terms of accuracy and bias. In summary, the hydrological ensemble forecasts demonstrated a good potential to serve as an additional information within a Flood Alert System.

A previsão e emissão de alertas antecipados constituem um dos principais elementos na prevenção dos impactos ocasionados por eventos de cheias. Uma das formas utilizadas para se obter uma ampliação do horizonte de previsão é através do uso da modelagem chuva-vazão associada à previsão de precipitação, tipicamente derivada de modelos meteorológicos. A precipitação, no entanto, é uma das variáveis que impõe maior dificuldade na previsão meteorológica, sendo considerada uma das principais fontes de incerteza nos resultados da previsão de cheias. A previsão por conjunto é uma técnica originalmente desenvolvida nas ciências atmosféricas e procura explorar as incertezas associadas às condições iniciais e/ou deficiências na estrutura dos modelos meteorológicos com intuito de melhorar sua previsibilidade. A partir de diferentes modelos meteorológicos ou de diferentes condições iniciais de um único modelo, são gerados um conjunto de previsões que representam possíveis trajetórias dos processos atmosféricos ao longo do horizonte de previsão. Pesquisas recentes, principalmente na Europa e Estados Unidos, têm mostrado resultados promissores do acoplamento de previsões meteorológicas por conjunto à modelos hidrológicos para realizar previsões de cheia. Essa pesquisa trata da avaliação do benefício da previsão de cheias por conjunto em curto prazo, em uma bacia de médio porte, utilizando dados e de ferramentas para previsão de vazões disponíveis em modo operacional no Brasil. Como estudo de caso foi utilizada a bacia do Rio Paraopeba (12.150km²), de clima tipicamente tropical, localizada na região sudeste do Brasil. A metodologia proposta para geração das previsões hidrológicas utilizou o modelo hidrológico MGB-IPH alimentado por um conjunto previsões de precipitação de diferentes modelos, com diferentes condições iniciais e parametrizações, dando origem a distintos cenários de previsão de vazões. Como parâmetro de referência na avaliação do desempenho das previsões por conjunto foi utilizada uma previsão hidrológica determinística única, baseada em uma previsão de precipitação obtida da combinação ótima de saídas de diversos modelos meteorológicos. As previsões foram realizadas retrospectivamente no período entre ago/2008 e mai/2011, sendo analisadas durante o período chuvoso dos anos hidrológicos (out-abr). Os resultados das previsões de cheia por conjunto foram avaliados através de uma representação determinística, considerando a média dos membros do conjunto, assim como através de uma representação probabilística, considerando todos os membros, através de medidas de desempenho específicas para esse fim. Na avaliação determinística, a média do conjunto hidrológico apresentou resultados similares aos obtido com a previsão determinística de referência, embora tenha apresentado benefício significativo em relação à maior parte dos membros do conjunto. A avaliação das previsões de cheia por conjunto, por sua vez, mostrou a existência de uma superestimativa e de um subespalhamento dos membros em relação às observações, sobretudo nos primeiros intervalos de tempo da previsão. Na comparação dos resultados das previsões de eventos do tipo dicótomos, que consideram a superação ou não de vazões limites de alerta, o 9º decil das previsões por conjunto mostrou superioridade em relação à previsão determinística de referência e mesmo a média do conjunto, sendo possível obter, na maior parte dos casos analisados, um aumento significativo na proporção de eventos corretamente previstos mantendo as taxas de alarmes falsos em níveis reduzidos. Esse benefício foi, de modo geral, maior para maiores antecedências e vazões limites, situações mais importantes num contexto de prevenção de cheias. Os resultados mostraram ainda que, em média, uma diminuição do número de membros do conjunto diminui seu desempenho nas previsões. / The forecasting and issuing of early warnings represent a key element to prevent the impacts of flood events. An alternative to extend forecasting horizon is the use of rainfall-runoff modeling coupled with precipitation forecasts derived from numerical weather prediction (NWP) models. However, NWP models have difficulty to accurately predict precipitation due to the extremely sensitivity of the initial conditions. Therefore, this variable represents one of the major sources of uncertainties in flood forecasting. A probabilistic or ensemble forecasting approach was originally developed in the atmospheric sciences and then applied to other research areas. This procedure explores the uncertainties related to initial conditions and deficiencies in the structure of NWP models intending to improve its predictability. Using different NWP models or different initial conditions of a single model, an ensemble forecast showing possible trajectories of atmospheric processes over the forecast horizon are produced. Recent studies developed in Europe and the United States have shown promising results in flood forecasting using hydrological models fed by NWP ensemble outputs. The present research assess the performance of short term ensemble flood forecasting in a medium size tropical basin, based on data and streamflow forecasting tools available in operational mode in Brazil. The Paraopeba River basin (12,150 km²), located in the upper portion of the São Francisco River basin, in Southeastern Brazil, was selected as a case study. The proposed methodology used the MGB-IPH hydrological coupled to an ensemble of precipitation forecasts generated by several models with different initial conditions and parameterizations. The results are several scenarios of streamflow forecasts. A single deterministic streamflow forecast, based on a quantitative precipitation forecast derived from the optimal combination of several outputs of NWP models, was used as a reference to assess the performance of the streamflow ensemble forecasts. The streamflow forecasts were performed between aug/2008 and may/2011 and were analyzed during the rainy seasons (austral summer). The results from the ensemble flood forecasting were assessed by deterministic and probabilistic performance measures, with the ensemble mean being used by the former, and specific assessment measure by the later. Based on the deterministic assessment, the ensemble mean showed similar results to those obtained by the deterministic reference forecast, although showing better performance over most of the ensemble members. Based on the probabilistic performance measures, however, results showed the existence of an ensemble overforecasting and underspread of the members in regard to observed values, especially during the first lead times. The results for predictions of dichotomous events, which mean exceeding or not flood warning thresholds, showed that the 9th decile of the ensemble over performed the deterministic forecast and even the ensemble mean. In most cases, it was observed an increase in the proportion of correctly forecasted events while keeping false alarm rates at low levels. This benefit was generally higher for higher flow thresholds and for longer lead times, which are the most important situations for flood mitigation. The results show, also, that, in average, a reduction in the number of ensemble members decreases the performance of ensemble flood forecasts.

A previsão hidrológica possibilita a identificação antecipada de eventos de cheia potencialmente causadores de inundação, o que é de grande importância para a atuação de entidades como a Defesa Civil. Quando se deseja estender a antecedência no tempo em relação a estes eventos, principalmente nos casos onde a bacia de interesse é relativamente rápida, torna-se necessária a incorporação de previsões quantitativas de precipitação (QPF) na modelagem hidrológica, as quais podem ser obtidas a partir de modelos numéricos de previsão do tempo. Entretanto, a falta de acurácia atribuída a estas previsões de chuva, dadas de forma determinística, vem promovendo sua substituição por sistemas de previsão meteorológica por conjunto (EPS - Ensemble Prediction Systems), cuja finalidade é a geração de possíveis estados futuros da atmosfera para considerar as incertezas associadas ao seu estado inicial e às deficiências na representação física dos modelos de previsão do tempo. Neste contexto, o presente estudo teve por objetivo avaliar uma metodologia de previsão de cheias por conjunto na bacia do Taquari-Antas/RS até a cidade de Encantado (19.000 km²), localizada na região Sul do Brasil. Para tanto, foi utilizado o modelo hidrológico MGB-IPH acoplado a diferentes sistemas de previsão, sendo eles: (i) EPS Regional ETA, de curto prazo (até 72 horas) com 5 membros de diferentes parametrizações; (ii) EPS Global ECMWF de médio prazo (até 10 dias) com 50 membros de condições iniciais perturbadas, incluindo perturbação estocástica nos parâmetros de ajuste do modelo e; (iii) Previsão Determinística do Modelo Regional ETA (até 7 dias). A avaliação das previsões consistiu em dois hindcastings distintos, envolvendo uma análise visual de eventos singulares ocorridos em 06/06/2014 e 21/07/2011 além de uma análise estatística no período de Mar/2014 - Nov/2014. Durante a análise visual foi possível identificar, a partir de antecedências de 5 a 6 dias, uma persistência na previsão dada pelo crescente número de membros do conjunto de médio prazo (ECMWF) com superação dos limiares de referência, na medida em que se aproximavam os eventos de cheia. Apesar da grande incerteza na magnitude das previsões hidrológicas para o conjunto de curto prazo, a vazão máxima foi relativamente bem prevista por pelo menos 1 membro em quase todas as antecedências, enquanto que a previsão do timing dos eventos foi considerada de boa confiabilidade. Durante a avaliação estatística foi possível notar uma falta de espalhamento nos conjuntos, com tendência de subestimativa de acordo com o aumento da antecedência. Em uma comparação com previsões determinísticas, as previsões por conjunto demonstraram maior acurácia principalmente até 72 horas de antecedência, com destaque para a maior probabilidade de detecção dos limiares de referência e manutenção de falso alarme a níveis reduzidos. Além disso, verificou-se também que a agregação de previsões efetuadas em tempo anterior naquelas atuais acarreta em ligeira ampliação do espalhamento do conjunto e maiores probabilidades de detecção dos limiares de alerta para os membros mais elevados, apesar da redução no desempenho em termos de acurácia e viés. De forma geral, as previsões por conjunto apresentam potencial para servir como uma informação complementar em sistemas de alerta contra cheias, possibilitando uma melhor preparação dos agentes envolvidos durante a ocorrência destes eventos. / Hydrological forecasting plays an important role for issuing flood warnings, allowing for anticipation and better preparation of authorities at the occurrence of such events. In order to extend lead time in a flood forecast, especially when the catchment response time is relatively fast, it may be useful to couple a hydrological model to quantitative precipitation forecasts (QPF), usually obtained directly from numerical weather prediction (NWP). However, deterministic (i.e. single) QPF are usually referred to many errors and lack of accuracy, mainly caused by uncertainties on initial state of the atmosphere and on physical representation of weather forecasting models. To address these shortcomings, it becomes necessary to take into account the uncertainties associated to rain forecasts, which can be represented by Ensemble Prediction Systems (EPS). The purpose of such systems is to provide different trajectories of the atmosphere by perturbations on its initial condition and on parameterization schemes of the models, generating an ensemble of forecasts that can be used as input to hydrological modelling (HEPS). In this context, the present study aimed to assess a methodology of ensemble flood forecasting on Taquari-Antas basin up to the city of Encantado/RS (19.000 km²), located in southern Brazil. Therefore, the hydrological model MGB-IPH was coupled to different forecasting systems: (i) Short Range EPS ETA (up to 72 hours), a regional model with 5 members of different parameterization schemes; (ii) Medium Range EPS ECMWF (up to 10 days), a global model with 50 members of perturbed initial conditions and stochastic perturbation in the model parameters; (iii) Deterministic ETA Model (up to 7 days). The forecasts were evaluated by two different hindcastings, which includes a visual assessment of singular events occurred on 2011 and 2014 and a statistical analysis for the period between Mar/2014 and Nov/2014. It was possible to identify a forecast persistence on medium-range for the selected events, by the increasing number of members exceeding the reference thresholds from lead times up to 5 - 6 days. On the short range, although large uncertainties in the magnitude of hydrological forecasts were found, the peak discharge was well forecasted - at least for a single member - in nearly all lead times, whereas the prediction of the peak timing was considered reliable. Regarding to statistical evaluation, an inadequate spread in the ensemble was observed from short- to medium-range, with a tendency of underestimation for longer lead times. In a comparison with deterministic forecasts, the ensemble forecasts showed higher accuracy especially up to 72 hours in advance, including highlights on greater probability of detection (POD) above the reference thresholds even with low false alarm rates. It also was found that the a combination of previous forecasts on the recent ones leads to a slight increase of ensemble spread and POD for higher members, despite the performance reduction in terms of accuracy and bias. In summary, the hydrological ensemble forecasts demonstrated a good potential to serve as an additional information within a Flood Alert System.

A previsão e emissão de alertas antecipados constituem um dos principais elementos na prevenção dos impactos ocasionados por eventos de cheias. Uma das formas utilizadas para se obter uma ampliação do horizonte de previsão é através do uso da modelagem chuva-vazão associada à previsão de precipitação, tipicamente derivada de modelos meteorológicos. A precipitação, no entanto, é uma das variáveis que impõe maior dificuldade na previsão meteorológica, sendo considerada uma das principais fontes de incerteza nos resultados da previsão de cheias. A previsão por conjunto é uma técnica originalmente desenvolvida nas ciências atmosféricas e procura explorar as incertezas associadas às condições iniciais e/ou deficiências na estrutura dos modelos meteorológicos com intuito de melhorar sua previsibilidade. A partir de diferentes modelos meteorológicos ou de diferentes condições iniciais de um único modelo, são gerados um conjunto de previsões que representam possíveis trajetórias dos processos atmosféricos ao longo do horizonte de previsão. Pesquisas recentes, principalmente na Europa e Estados Unidos, têm mostrado resultados promissores do acoplamento de previsões meteorológicas por conjunto à modelos hidrológicos para realizar previsões de cheia. Essa pesquisa trata da avaliação do benefício da previsão de cheias por conjunto em curto prazo, em uma bacia de médio porte, utilizando dados e de ferramentas para previsão de vazões disponíveis em modo operacional no Brasil. Como estudo de caso foi utilizada a bacia do Rio Paraopeba (12.150km²), de clima tipicamente tropical, localizada na região sudeste do Brasil. A metodologia proposta para geração das previsões hidrológicas utilizou o modelo hidrológico MGB-IPH alimentado por um conjunto previsões de precipitação de diferentes modelos, com diferentes condições iniciais e parametrizações, dando origem a distintos cenários de previsão de vazões. Como parâmetro de referência na avaliação do desempenho das previsões por conjunto foi utilizada uma previsão hidrológica determinística única, baseada em uma previsão de precipitação obtida da combinação ótima de saídas de diversos modelos meteorológicos. As previsões foram realizadas retrospectivamente no período entre ago/2008 e mai/2011, sendo analisadas durante o período chuvoso dos anos hidrológicos (out-abr). Os resultados das previsões de cheia por conjunto foram avaliados através de uma representação determinística, considerando a média dos membros do conjunto, assim como através de uma representação probabilística, considerando todos os membros, através de medidas de desempenho específicas para esse fim. Na avaliação determinística, a média do conjunto hidrológico apresentou resultados similares aos obtido com a previsão determinística de referência, embora tenha apresentado benefício significativo em relação à maior parte dos membros do conjunto. A avaliação das previsões de cheia por conjunto, por sua vez, mostrou a existência de uma superestimativa e de um subespalhamento dos membros em relação às observações, sobretudo nos primeiros intervalos de tempo da previsão. Na comparação dos resultados das previsões de eventos do tipo dicótomos, que consideram a superação ou não de vazões limites de alerta, o 9º decil das previsões por conjunto mostrou superioridade em relação à previsão determinística de referência e mesmo a média do conjunto, sendo possível obter, na maior parte dos casos analisados, um aumento significativo na proporção de eventos corretamente previstos mantendo as taxas de alarmes falsos em níveis reduzidos. Esse benefício foi, de modo geral, maior para maiores antecedências e vazões limites, situações mais importantes num contexto de prevenção de cheias. Os resultados mostraram ainda que, em média, uma diminuição do número de membros do conjunto diminui seu desempenho nas previsões. / The forecasting and issuing of early warnings represent a key element to prevent the impacts of flood events. An alternative to extend forecasting horizon is the use of rainfall-runoff modeling coupled with precipitation forecasts derived from numerical weather prediction (NWP) models. However, NWP models have difficulty to accurately predict precipitation due to the extremely sensitivity of the initial conditions. Therefore, this variable represents one of the major sources of uncertainties in flood forecasting. A probabilistic or ensemble forecasting approach was originally developed in the atmospheric sciences and then applied to other research areas. This procedure explores the uncertainties related to initial conditions and deficiencies in the structure of NWP models intending to improve its predictability. Using different NWP models or different initial conditions of a single model, an ensemble forecast showing possible trajectories of atmospheric processes over the forecast horizon are produced. Recent studies developed in Europe and the United States have shown promising results in flood forecasting using hydrological models fed by NWP ensemble outputs. The present research assess the performance of short term ensemble flood forecasting in a medium size tropical basin, based on data and streamflow forecasting tools available in operational mode in Brazil. The Paraopeba River basin (12,150 km²), located in the upper portion of the São Francisco River basin, in Southeastern Brazil, was selected as a case study. The proposed methodology used the MGB-IPH hydrological coupled to an ensemble of precipitation forecasts generated by several models with different initial conditions and parameterizations. The results are several scenarios of streamflow forecasts. A single deterministic streamflow forecast, based on a quantitative precipitation forecast derived from the optimal combination of several outputs of NWP models, was used as a reference to assess the performance of the streamflow ensemble forecasts. The streamflow forecasts were performed between aug/2008 and may/2011 and were analyzed during the rainy seasons (austral summer). The results from the ensemble flood forecasting were assessed by deterministic and probabilistic performance measures, with the ensemble mean being used by the former, and specific assessment measure by the later. Based on the deterministic assessment, the ensemble mean showed similar results to those obtained by the deterministic reference forecast, although showing better performance over most of the ensemble members. Based on the probabilistic performance measures, however, results showed the existence of an ensemble overforecasting and underspread of the members in regard to observed values, especially during the first lead times. The results for predictions of dichotomous events, which mean exceeding or not flood warning thresholds, showed that the 9th decile of the ensemble over performed the deterministic forecast and even the ensemble mean. In most cases, it was observed an increase in the proportion of correctly forecasted events while keeping false alarm rates at low levels. This benefit was generally higher for higher flow thresholds and for longer lead times, which are the most important situations for flood mitigation. The results show, also, that, in average, a reduction in the number of ensemble members decreases the performance of ensemble flood forecasts.

A previsão e emissão de alertas antecipados constituem um dos principais elementos na prevenção dos impactos ocasionados por eventos de cheias. Uma das formas utilizadas para se obter uma ampliação do horizonte de previsão é através do uso da modelagem chuva-vazão associada à previsão de precipitação, tipicamente derivada de modelos meteorológicos. A precipitação, no entanto, é uma das variáveis que impõe maior dificuldade na previsão meteorológica, sendo considerada uma das principais fontes de incerteza nos resultados da previsão de cheias. A previsão por conjunto é uma técnica originalmente desenvolvida nas ciências atmosféricas e procura explorar as incertezas associadas às condições iniciais e/ou deficiências na estrutura dos modelos meteorológicos com intuito de melhorar sua previsibilidade. A partir de diferentes modelos meteorológicos ou de diferentes condições iniciais de um único modelo, são gerados um conjunto de previsões que representam possíveis trajetórias dos processos atmosféricos ao longo do horizonte de previsão. Pesquisas recentes, principalmente na Europa e Estados Unidos, têm mostrado resultados promissores do acoplamento de previsões meteorológicas por conjunto à modelos hidrológicos para realizar previsões de cheia. Essa pesquisa trata da avaliação do benefício da previsão de cheias por conjunto em curto prazo, em uma bacia de médio porte, utilizando dados e de ferramentas para previsão de vazões disponíveis em modo operacional no Brasil. Como estudo de caso foi utilizada a bacia do Rio Paraopeba (12.150km²), de clima tipicamente tropical, localizada na região sudeste do Brasil. A metodologia proposta para geração das previsões hidrológicas utilizou o modelo hidrológico MGB-IPH alimentado por um conjunto previsões de precipitação de diferentes modelos, com diferentes condições iniciais e parametrizações, dando origem a distintos cenários de previsão de vazões. Como parâmetro de referência na avaliação do desempenho das previsões por conjunto foi utilizada uma previsão hidrológica determinística única, baseada em uma previsão de precipitação obtida da combinação ótima de saídas de diversos modelos meteorológicos. As previsões foram realizadas retrospectivamente no período entre ago/2008 e mai/2011, sendo analisadas durante o período chuvoso dos anos hidrológicos (out-abr). Os resultados das previsões de cheia por conjunto foram avaliados através de uma representação determinística, considerando a média dos membros do conjunto, assim como através de uma representação probabilística, considerando todos os membros, através de medidas de desempenho específicas para esse fim. Na avaliação determinística, a média do conjunto hidrológico apresentou resultados similares aos obtido com a previsão determinística de referência, embora tenha apresentado benefício significativo em relação à maior parte dos membros do conjunto. A avaliação das previsões de cheia por conjunto, por sua vez, mostrou a existência de uma superestimativa e de um subespalhamento dos membros em relação às observações, sobretudo nos primeiros intervalos de tempo da previsão. Na comparação dos resultados das previsões de eventos do tipo dicótomos, que consideram a superação ou não de vazões limites de alerta, o 9º decil das previsões por conjunto mostrou superioridade em relação à previsão determinística de referência e mesmo a média do conjunto, sendo possível obter, na maior parte dos casos analisados, um aumento significativo na proporção de eventos corretamente previstos mantendo as taxas de alarmes falsos em níveis reduzidos. Esse benefício foi, de modo geral, maior para maiores antecedências e vazões limites, situações mais importantes num contexto de prevenção de cheias. Os resultados mostraram ainda que, em média, uma diminuição do número de membros do conjunto diminui seu desempenho nas previsões. / The forecasting and issuing of early warnings represent a key element to prevent the impacts of flood events. An alternative to extend forecasting horizon is the use of rainfall-runoff modeling coupled with precipitation forecasts derived from numerical weather prediction (NWP) models. However, NWP models have difficulty to accurately predict precipitation due to the extremely sensitivity of the initial conditions. Therefore, this variable represents one of the major sources of uncertainties in flood forecasting. A probabilistic or ensemble forecasting approach was originally developed in the atmospheric sciences and then applied to other research areas. This procedure explores the uncertainties related to initial conditions and deficiencies in the structure of NWP models intending to improve its predictability. Using different NWP models or different initial conditions of a single model, an ensemble forecast showing possible trajectories of atmospheric processes over the forecast horizon are produced. Recent studies developed in Europe and the United States have shown promising results in flood forecasting using hydrological models fed by NWP ensemble outputs. The present research assess the performance of short term ensemble flood forecasting in a medium size tropical basin, based on data and streamflow forecasting tools available in operational mode in Brazil. The Paraopeba River basin (12,150 km²), located in the upper portion of the São Francisco River basin, in Southeastern Brazil, was selected as a case study. The proposed methodology used the MGB-IPH hydrological coupled to an ensemble of precipitation forecasts generated by several models with different initial conditions and parameterizations. The results are several scenarios of streamflow forecasts. A single deterministic streamflow forecast, based on a quantitative precipitation forecast derived from the optimal combination of several outputs of NWP models, was used as a reference to assess the performance of the streamflow ensemble forecasts. The streamflow forecasts were performed between aug/2008 and may/2011 and were analyzed during the rainy seasons (austral summer). The results from the ensemble flood forecasting were assessed by deterministic and probabilistic performance measures, with the ensemble mean being used by the former, and specific assessment measure by the later. Based on the deterministic assessment, the ensemble mean showed similar results to those obtained by the deterministic reference forecast, although showing better performance over most of the ensemble members. Based on the probabilistic performance measures, however, results showed the existence of an ensemble overforecasting and underspread of the members in regard to observed values, especially during the first lead times. The results for predictions of dichotomous events, which mean exceeding or not flood warning thresholds, showed that the 9th decile of the ensemble over performed the deterministic forecast and even the ensemble mean. In most cases, it was observed an increase in the proportion of correctly forecasted events while keeping false alarm rates at low levels. This benefit was generally higher for higher flow thresholds and for longer lead times, which are the most important situations for flood mitigation. The results show, also, that, in average, a reduction in the number of ensemble members decreases the performance of ensemble flood forecasts.

The primary goal of this research is to evaluate and identify proper calibration approaches, skillful hydrological models, and suitable weather forecast inputs to improve the accuracy and reliability of hydrological forecasting in different types of watersheds. The research started by formulating an approach that examined single- and multi-site, and single- and multi-objective optimization methods for calibrating an event-based hydrological model to improve flood prediction in a semi-urban catchment. Then it assessed whether reservoir inflow in a large complex watershed could be accurately and reliably forecasted by simple lumped, medium-level distributed, or advanced land-surface based hydrological models. Then it is followed by a comparison of multiple combinations of hydrological models and weather forecast inputs to identify the best possible model-input integration for an enhanced short-range flood forecasting in a semi-urban catchment. In the end, Numerical Weather Predictions (NWPs) with different spatial and temporal resolutions were evaluated across Canada’s varied geographical environments to find candidate precipitation input products for improved flood forecasting. Results indicated that aggregating the objective functions across multiple sites into a single objective function provided better representative parameter sets of a semi-distributed hydrological model for an enhanced peak flow simulation. Proficient lumped hydrological models with proper forecast inputs appeared to show better hydrological forecast performance than distributed and land-surface models in two distinct watersheds. For example, forcing the simple lumped model (SACSMA) with bias-corrected ensemble inputs offered a reliable reservoir inflow forecast in a sizeable complex Prairie watershed; and a combination of the lumped model (MACHBV) with the high-resolution weather forecast input (HRDPS) provided skillful and economically viable short-term flood forecasts in a small semi-urban catchment. The comprehensive verification has identified low-resolution NWPs (GEFSv2 and GFS) over Western and Central parts of Canada and high-resolution NWPs (HRRR and HRDPS) in Southern Ontario regions that have a promising potential for forecasting the timing, intensity, and volume of floods. / Thesis / Doctor of Philosophy (PhD) / Accurate hydrological models and inputs play essential roles in creating a successful flood forecasting and early warning system. The main objective of this research is to identify adequately calibrated hydrological models and skillful weather forecast inputs to improve the accuracy of hydrological forecasting in various watershed landscapes. The key contributions include: (1) A finding that a combination of efficient optimization tools with a series of calibration steps is essential in obtaining representative parameters sets of hydrological models; (2) Simple lumped hydrological models, if used appropriately, can provide accurate and reliable hydrological forecasts in different watershed types, besides being computationally efficient; and (3) Candidate weather forecast products identified in Canada’s diverse geographical regions can be used as inputs to hydrological models for improved flood forecasting. The findings from this thesis are expected to benefit hydrological forecasting centers and researchers working on model and input improvements.