An improved multi-component metric for spatial pattern calibration of hydrologic models
Hidrolojik modellerin örüntüye dayalı kalibrasyonu için çok bileşenli metrik geliştirilmesi
- Tez No: 863511
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET CÜNEYD DEMİREL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Hidrolik ve Su Kaynakları Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Su, yeryüzündeki yaşamın dengesi ve devamlılığı için hayati önem taşımaktadır. İnsanlık, su kaynaklarını anlamak ve kontrol etmek için tarih boyunca çeşitli çabalar sarf etmiştir. Nehir sistemleri gibi su kaynaklarının çeşitli kullanım senaryolarına yönelik hesaplamalar, su akışının tahmin ve kontrol edilmesinin yanı sıra taşkın yönetimi, sulama planlaması, tarımsal uygulamalar, afetlerin etkilerinin anlaşılması, bolluk ve kıtlık dönemlerinin öngörülmesi gibi birçok alanda bilgi sağlamayı amaçlamaktadır. Basit hesaplamalar zaman içinde giderek daha karmaşık hale gelmiş ve yerini hidrolojik modellere bırakmıştır. Bilim ve teknolojinin ilerlemesiyle birlikte hidrolojik modele katkı sağlayan diğer alanlardaki gelişmeler de artmıştır. Örneğin, uzaktan algılama, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), yazılım ve süper donanım desteği, jeolojik ve morfolojik teknikler, yerinde istasyon verilerinin istikrarlığı ve tutarlılığı, istatistiksel veri bilimi ve analitiği, görüntü işleme, fotogrametri ve optimizasyon araçları vb. özellikle kalibrasyon alanındaki gelişmelerle birlikte hidrolojik modeller, su kaynakları hakkında kapsamlı tahminlerde bulunmak ve su yönetimi konusunda stratejik kararlar almak için önemli araçlar haline gelmiştir. Hidrolojik model kalibrasyonu, modelleyicinin akarsu akışı, yeraltı suyu ve buharlaşma gibi hedeflerine dayalı olarak en iyi performansa ulaşmak için farklı parametre setlerini test etme sürecidir. Model değerlendirmesi için uygun performans metriğinin seçilmesi, bu sürecin yerel minimumlara takılmadan yönlendirilmesi ve sonuçların ilgili topluluğa veya partnerlere iletilmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Literatürde akış odaklı metrikler yaygın olmakla birlikte, alansal örüntü odaklı metrikler de ortaya çıkmakta ve kalibrasyon sürecine dahil edilmektedir. Bunun nedeni, alansal metriklerin model tarafından simüle edilen akışlar ile uzaktan algılama Dünya gözlemleri arasındaki örüntü eşleştirme performansını ölçmek ve yorumlamak için kullanılmasıdır. SPAtial EFficiency (SPAEF) metriği hidroloji camiasında en kapsamlı metriklerden biridir. Bu tezde, hidrolojik model kalibrasyonu için SPAEF iyileştirilerek mevcut alansal metriklerin ve önerilen yeni alansal metriklerin yakınsama performansı kıyaslanarak değerlendirilmiştir. Histogram örtüşme bileşeninin, basıklık ve earth mover's mesafesi gibi diğer istatistiksel indekslerle değiştirilmesine ek olarak basıklık ve çarpıklık gibi dördüncü veya beşinci bir bileşen eklenerek SPAEF keskinleştirilmiştir. SPAEF histogram bin sayısının manuel olarak hesaplanması da daha kullanıcı dostu bir metrik için haritalardaki grid hücre sayısının kareköküne dayalı otomatik olarak hesaplanan bin sayısı ile değiştirilmiştir. SPAtial Efficiency (SPAEF), Structural Similarity (SSIM) ve Spatial Pattern Efficiency Metric (SPEM) gibi mevcut alansal metrikler, çalışmanın çıktısı olan metriklerin performanslarını değerlendirmek için yeni önerilen metriklerle karşılaştırılmıştır. Tam yayılı bir model olan orta-ölçekli Hidrolojik Model (mHM), akışı (Q) ve gerçek evapotranspirasyonu (gerçek buherleme-AET) simüle etmek için kullanılır. Orta Çözünürlüklü Görüntüleme Spektroradiometresi (MODIS), bu tezde kullanılan uydu tabanlı veriler olan AET ve Yaprak Alanı İndeksinin (YAİ) elde edilmesinde çok önemli bir role sahiptir. Büyüme mevsimi boyunca iki kaynaklı enerji dengesi (TSEB) AET, modelin alansal performansını hesaplamak için aylık referans haritaları olarak kullanılmaktadır. Mart ve Kasım arasındaki üç aylık ortalama dönemler (MNM, HTA ve EEK), bulutsuz koşullar altında referans gözlemler olarak işlev görmektedir. MODIS tabanlı LAI, potansiyel ET'yi (PET) ölçeklendirmek için pedo-transfer fonksiyonları ve çok ölçekli parametre bölgeselleştirme (MPR) yaklaşımı aracılığıyla mHM tarafından kullanılmaktadır. Bu yaklaşım, tek tip parametre alanlarını önlemiş ve akışların alt ızgara heterojenliğini korumuştur. Bu tez, Ren Nehri'nin en büyük bölümünü kapsayan Moselle Nehri Havzası'na odaklanmıştır. Mosel Havzası, Fransa, Lüksemburg ve Almanya sınırlarının kesiştiği noktada yer almaktadır. Kritik konumu ve havzanın ölçüm istasyonunda herhangi bir boşluk olmaksızın uzun vadeli akış verilerinin bulunması nedeniyle seçilmiştir ve analiz için sağlam bir temel oluşturmuştur. mHM modeli, 2002-2014 kalibrasyon dönemi için SYM ile ilgili veriler, toprak durumu haritaları, arazi kullanımı ve arazi örtüsü ile sıcaklık ve yağış girdilerini içeren statik haritalarla geliştirilmiştir. Dört yıllık model ısınma dönemi (1998- 2001) kullanılmıştır. Cochem istasyonundan (istasyon #6336050) gelen akış verileri Global Akış Veri Merkezi'nden (GRDC) temin edilirken, alansal haritalar MODIS, Avrupa Gözlem Uydusu (E-OBS), Harmonize Dünya Toprak Veritabanı (HWSD), Mekik Radarı Topografya Görevi (SRTM) ve Avrupa Toprak Veritabanı (ESD) gibi veri setlerinden referans alınmıştır. Kalibrasyonlara kapsamlı bir bakış açısı sağlamak için çerçevemizi üç farklı senaryoda test ettik, yani ilk durumda TSEB 100 iterasyon ve ikinci durumda TSEB 1000 iterasyon uygulandı, böylece iterasyon sayısının etkisi de değerlendirilmiştir. Gerçek aylık AET haritalarına ek olarak, bu metrikleri rastgele seçilen bir gün için bilinen bir parametre seti ile simüle edilmiş sentetik bir AET haritası kullanarak da test ettik. Sentetik bir senaryonun kullanılması, tekrarlanabilirlik ve kalibrasyon sürecinin tam kontrolünü sağlamak için gereklidir. Kalibrasyon aracı ve algoritması olarak sırasıyla Optimizasyon Yazılım Araç Seti (OSTRICH) ve Pareto Archived Dynamically Dimensioned Search Algorithm (PADDS) kullanılmıştır. Kısa koşturmalarda en iyi performansa sahip metrik, dağılımı yoğunluğa göre normalize eden SPAtial Count Density Efficiency (SPACD) olmuştur. Uzun koşturmalarda en iyi performans gösteren metrik, dağılımın basıklığını içeren dört bileşenli bir alansal performans metriği olan SPAtial Hybrid 4 Efficiency (SPAH4)'tür. Basıklığın alansal örüntü odaklı metriklere dahil edilmesi, metrik performansının iyileştiğini, dolayısıyla hidrolojik modelin alansal kalibrasyonu üzerinde olumlu bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca, çarpıklık oranı katsayısının kullanılması TSEB AET haritaları için başarısız sonuçlar vermiştir. Bununla birlikte, çarpıklık içeren SPAtial Hybrid 5 Efficiency (SPAH5) yakın sonuçlar arasında en iyi performansı göstermiştir, bu nedenle sentetik senaryolar için güçlü bir hipotez olarak sunulmaktadır. Sonuçlar, yeni geliştirilen dört bileşenli metrik olan SPAH4'ün geleneksel üç bileşenli metrik olan SPAEF'den biraz daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır (%3 daha iyi). Bununla birlikte, SPAH4 diğer mevcut metriklerden, yani SSIM'den %40 ve SPEM'den %50 daha iyi performans göstermektedir. Yeni çok bileşenli örüntü odaklı performans metriğinden (SPAH4) sadece hidrolojik topluluğun değil; uzaktan algılama, değişiklik sezimi, fonksiyon uzayı optimizasyonu ve görüntü işleme gibi diğer alanların da faydalanabileceği öngörülmektedir.
Özet (Çeviri)
Water is vital for the balance and continuity of life on earth. Throughout history, humanity has made various efforts to understand and control water resources. Calculations for various use scenarios of water resources, such as river systems, aim to provide information in many areas such as flood management, irrigation planning, agricultural practices, understanding the effects of disasters, predicting periods of abundance and scarcity, as well as predicting and controlling water flow. Simple calculations have become increasingly complex over time and have been replaced by hydrological models. With the advancement of science and technology, developments in other fields that contribute to the hydrological model have also increased. For example, remote sensing, Geographic Information Systems (GIS), software and super hardware support, geological and morphological techniques, stability of in situ station data, statistical data science and analytics, image processing, photogrammetry and optimisation tools, etc. Especially with the advances in calibration, hydrological models have become important tools for making comprehensive predictions about water resources and making strategic decisions on water management. Hydrologic model calibration is a process of testing different parameter sets to reach the best performance based on the modeler's objective such as streamflow, groundwater and evaporation. Selecting appropriate performance metric for model evaluation is of great importance for guiding this process without falling in the local minima and communicating the results to the relevant community or collaborators. In the literature, streamflow-oriented metrics are common, however; spatial pattern-oriented metrics are also emerging and included in the calibration process. This is because spatial metrics are used to measure and interpret the pattern match performance between model-simulated fluxes and remote sensing Earth observations. SPAtial EFficiency (SPAEF) metric is one of the most thoroughly metrics in hydrologic community. This thesis assessed by benchmarking the convergence performance of existing spatial metrics and new spatial metrics proposed by developing SPAEF for hydrologic model calibration. The SPAEF improved by replacing the histogram match component with other statistical indices, i.e. kurtosis and earth mover's distance, or by adding a fourth or fifth component such as kurtosis and skewness. Manual calculation of SPAEF histogram bin number is also replaced by automatically calculated bin number based on the square root of the number of grid cells on the maps for the more user-friendly metric. The existing spatial metrics i.e. SPAtial Efficiency (SPAEF), Structural Similarity (SSIM) and Spatial Pattern Efficiency Metric (SPEM) were compared with newly proposed metrics to evaluate their performance. The mesoscale Hydrologic Model (mHM), a fully distributed model, is used to simulate streamflow (Q) and actual evapotranspiration (AET). The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) has a crucial role in obtaining the satellite-based data used in this thesis, AET and Leaf Area Index (LAI). The two-source energy balance (TSEB) AET during the growing season is used as monthly reference maps to calculate the spatial performance of the model. Three-monthly mean periods (MAM, JJA, and SON) between March and November serve as reference observations under cloud-free conditions. MODIS based LAI is utilized by the mHM via pedo-transfer functions and multi-scale parameter regionalization (MPR) approach to scale the potential ET (PET). This approach prevented uniform parameter fields and protected sub-grid heterogeneity of the fluxes. This thesis focus was directed towards the Moselle River Basin, encompassing the largest segment of the Rhine River. The Mosel Basin is the intersection of the borders of France, Luxembourg and Germany. It was selected due to critical location and the availability of long-term discharge data without any gaps at the basin's gauge station, facilitating a robust foundation for analysis. The mHM model was enhanced with static maps containing DEM-related data, soil condition maps, land use and land cover, and temperature and precipitation inputs for the calibration period of 2002 to 2014. Four years of model warm-up period (1998–2001) is used. Streamflow data from Cochem station (station #6336050) were sourced from the Global Runoff Data Center (GRDC), while spatial maps were referenced from datasets including MODIS, European Observation (E-OBS), Harmonized World Soil Database (HWSD), The Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), and European Soil Database (ESD). The framework was tested in three different cases to provide a comprehensive outlook to the calibrations i.e. TSEB 100 iterations were applied in the first case and TSEB 1000 iterations in the second case, so the effect of the number of iterations was also assessed. In addition to the real monthly AET maps, also tested these metrics using a synthetic true AET map simulated with a known parameter set for a randomly selected day. The use of a synthetic case is necessary for reproducibility and to have full control of the calibration process. Optimization Software Toolkit (OSTRICH) and Pareto Archived Dynamically Dimensioned Search Algorithm (PADDS) were used as the calibration tool and algorithm, respectively. The metric with the best performance in the short runs was SPACD, which normalizes the distribution according to density. The best-performing metric on long runs was SPAH4, a four-component spatial performance metric that includes the kurtosis of the distribution. The inclusion of kurtosis in the spatial pattern-oriented metrics shows that metric performance is improved, so it has a positive impact on the spatial calibration of the hydrological model. Moreover, using the skewness ratio coefficient gave unsuccessful results for TSEB AET maps. However, the SPAH5 with skewness performs the best among the close results, so it is presented as a strong hypothesis for the synthetic cases. The results demonstrate that the newly developed four-component metric i.e. SPAtial Hybrid 4 (SPAH4) slightly outperform conventional three-component metric i.e. SPAEF (3% better). However, SPAH4 significantly outperforms the other existing metrics i.e. 40% better than SSIM and 50% better than SPEM. It is expected not only the hydrologic community but also other fields such as remote sensing, change detection, function space optimization and image processing can also benefit from new multi-component pattern-oriented performance metric (SPAH4).
Benzer Tezler
- Mimari tasarımda yapay zekâ yaklaşımı: Makine öğrenmesi ile mekân işlevlerinin tanınması ve üretken çekişmeli ağlarla mimari plan üretimi
Artificial intelligence approach in architectural design: Recognition of space functions with machine learning and architectural plan generation with generative adversarial networks
BERFİN YILDIZ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM ZİNCİR
- İşbirlikli iletişim ağları için sinyal işleme teknikleri
Signal processing techniques for cooperative communication networks
HASAN KARTLAK
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
DOÇ. DR. NİYAZİ ODABAŞIOĞLU
- Termal görüntülere derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük yöntemlerinin uygulanması
Application of deep learning based super resolution in thermal images
CANER CİVE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Çoklu spektral ve pankromatik uydu görüntülerinin füzyonu için negatif olmayan matris ayrıştırma (NOMA) tabanlı yeni bir yöntem
A new method for non-negative matrix factorization for the fusion of multiple spectral and panchromatic satellite images
İBRAHİM İŞLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN YAZGAN ERER
- Türkiye'de mülkiyet ve mülkiyet yönetiminin değerlendirilmesi
Evaluation of property and property management in Türkiye
MEHMET İŞİLER
Doktora
Türkçe
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA YANALAK