Return to search

Evaluation of Streamflow Predictions in an Ungauged Swedish Catchment : A Study of Håga River

The Håga river, located west of the Swedish city Uppsala, is currently without a proper gauging station. Knowing the streamflow is nonetheless important to, for example, be able to calculate the nutrient transport in the river. This project aimed to evaluate different indirect methods of streamflow estimation to investigate how they perform, in particular in relation to SMHI’s S-HYPE model. Two of the methods used were based on transferring streamflow of nearby catchments to Håga, either by using relationships between the mean and standard deviation of the streamflow time series (MOVE), or by simply scaling relative to catchment size (DAR). Furthermore, a hydrological model, HBV, was calibrated for Håga using different amounts and types of calibration data. All the methods were then compared to streamflow data from a previously active gauging station in Håga.  It was found that the overall best method to estimate the streamflow in Håga was using the MOVE method with one particular donor catchment. However, the performance of the simpler MOVE and DAR methods varied a lot from catchment to catchment. HBV was found to be able to produce better performing simulations than S-HYPE, despite being a simpler model. Even HBV-calibrations using alternative or limited data could perform rather well, although rarely at the level of a calibration utilising all available streamflow data. A big uncertainty of the study was the fact that the most recent available validation data for the Håga catchment was from two decades ago, when the old gauging station was decommissioned. Most likely the methods that worked well during the 90s would work well today as well, but this is a matter that could be studied further. / Hågaån, ett vattendrag som ligger väster om Uppsala, saknar i nuläget en mätstation för vattenföring. Att känna till flödet är dock ändå intressant, bland annat för att kunna beräkna näringstransporten i ån. Syftet med detta projekt var därmed att utvärdera och jämföra olika metoder för att uppskatta vattenflödet i Hågaån, särskilt för att undersöka hur de presterade i jämförelse med SMHI:s S-HYPE-modell. Två av metoderna som användes för detta baserades på att överföra flöden från närliggande vattendrag till Håga, antingen genom att använda förhållanden mellan medelvärde och standardavvikelse för flödes-datan (MOVE), eller genom att bara utgå från skillnader i områdenas storlek (DAR). Utöver det kalibrerades även den hydrologiska modellen HBV för Håga med olika typer och mängder av kalibreringsdata. Alla metoderna jämfördes sedan med data från en mätstation som tidigare funnits i Hågaån. Resultaten visade att den över lag bästa metoden för att uppskatta flödet i Håga var MOVE-metoden i kombination med ett av de närliggande vattendragen. Hur väl dessa simplare MOVE- och DAR-metoder presterade varierade dock mycket beroende på vilket vattendrag som användes som donator. Det visade sig även att det gick att erhålla bättre resultat med HBV än de som gavs av S-HYPE, trots att HBV är en enklare modell. Även HBV-kalibreringar baserade på alternativ eller begränsad data kunde producera välpresterande simulationer, dock sällan på samma nivå som den kalibrering som använt all tillgänglig flödesdata. En stor osäkerhet i projektet kretsar kring att den nyaste tillgängliga valideringsdatan från Hågaån var över två decennier gammal, då den mätstation som funnits stängdes ner. Med stor sannolikhet kommer metoderna som fungerade väl under 90-talet även fungera bra i modern tid, men detta är något som kräver vidare studier.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:uu-478157
Date January 2022
CreatorsPierrau, Hanna
PublisherUppsala universitet, Luft-, vatten- och landskapslära
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationUPTEC W, 1401-5765 ; 22015

Page generated in 0.0027 seconds