Piras et Al - Comparison of various Hydrological Models

XXXV CONVEGNO NAZIONALE DI IDRAULICA
E COSTRUZIONI IDRAULICHE
Bologna, 14-16 Settembre 2016
Valutazione degli effetti del cambiamento
climatico in un bacino del Mediterraneo con
diversi modelli idrologici
E. Perra1,3, M. Piras1,2, R. Deidda1,2, C. Paniconi3, G. Mascaro2,4,
E. R. Vivoni5,6, P. Cau7, P. A. Marras7, S. Meyer8 e R. Ludwig8
1 Dipartimento di Ingegneria Civile, Ambientale ed Architettura Università degli Studi di Cagliari, Cagliari, Italia, enrica.perra@unica.it;
2 Consorzio Interuniversitario Nazionale per la Fisica dell’Atmosfere e dell’Idrosfere Tolentino, Italia, rdeidda@unica.it, monicapiras@unica.it;
3 Centre Eau Terre Environnement, Institut National de la Recherche Scientifique, Université du Québec, Quebec City, Canada,
Claudio.Paniconi@ete.inrs.ca;
4 Julie Ann Wrigley Global Institute of Sustainability Arizona State University Tempe, Arizona, USA, gmascaro@asu.edu;
5 School of Sustainable Engineering and the Built Environment, Arizona State University, Tempe, Arizona, USA, vivoni@asu.edu;
6 School of Earth and Space Exploration, Arizona State University, Tempe, Arizona, USA;
7 Centro di Ricerca, Sviluppo e Studi Superiori in Sardegna, Pula, Cagliari, Italia, plcau@crs4.it;
8 Physical Geography and Environmental Modeling, Department of Geography, Ludwig-Maximilians-Universitaet Muenchen, Munich, Germany,
s.meyer@lmu.de, r.ludwig@lmu.de
Siccità, scarsità idrica e cambiamento climatico: previsione,
monitoraggio e mitigazione degli effetti sui sistemi idrici

Motivazioni
Tutte le fasi sono affette da
incertezze che possono
essere mostrate e ridotte
confrontando diversi modelli
climatici e idrologici.
Mediterraneo area a rischio a
seguito dei cambiamenti
climatici, CC, specialmente
per quanto riguarda le risorse
idriche. Le proiezioni dei
modelli climatici prevedono un
aumento degli eventi estremi.
Gli impatti locali del CC sul
ciclo idrologico e sulle risorse
idriche possono essere
valutati usando in cascata
modelli climatici globali e
regionali e modelli
idrologici distribuiti.
Simulazioni MMD-A1B , medie annuali (IPCC 2007).
2

Obiettivi e metodologie
Mostrare le incertezze presenti nello studio degli impatti idrologici del
cambiamento climatico nell'area di studio.
1. Utilizzo di diversi scenari del clima futuro
come forzanti di simulazioni idrologiche
durante il periodo futuro 2041-2070.
3. Caratterizzazione dell’incertezza con
l’uso di tecniche di multi-model
ensemble confrontando i risultati dei
diversi modelli idrologici e climatici.
2. Implementazione di diversi modelli idrologici
(CATHY, SWAT, TOPKAPI-X, tRIBS e
WASIM) per simulare la risposta idrologica
del bacino.
3(Ludwig et al., 2010)

Sommario
Area di studio
Conclusioni
Metodologia
o Modelli idrologici
o Modelli climatici
Impatto idrologico del cambiamento climatico e incertezze
o Cambiamenti climatici previsti
o Impatto idrologico dei cambiamenti climatici
o Confronto dei risultati dei modelli idrologici
4

Sommario
Area di studio
Conclusioni
Metodologia
o Modelli climatici
5

Area di studio
Il caso di studio è il bacino del Rio Mannu di San Sperate
Localizzazione e caratteristiche fisiche del caso di studio
Variabilità media mensile di
precipitazione, deflusso e
temperatura
Hmin Hmax Hmedia s
[m] [m] [m] [%]
66 963 296 17.3
Caratteristiche fisiche del Rio
Mannu (dal DEM a 10-m)
6

Area di studio
• Misure di deflusso disponibili solo
per undici anni (1925-1935).
• 12 pluviometri raccolgono dati nello
stesso periodo.
• Una stazione termometrica
(temperature massime e minime).
• Limitata disponibilità di dati per la
calibrazione del modello.
• Periodo limitato per la calibrazione
del modello, vincolato dalla
presenza di dati di deflusso.
• Incertezze nei dati di deflusso
pubblicati negli Annali Idrologici.
• Bassa risoluzione (giornaliera).
Limitata disponibilità di dati e incertezze
7

Sommario
Area di studio
Conclusioni
Metodologia
o Modelli climatici
8

Metodologia: modelli idrologici 1
CATchment HYdrology (CATHY):
(Scudeler, 2016). 9
• Modello distribuito fisicamente basato che
consente la descrizione dettagliata dei
flussi idrici sotterranei e superficiali e
della loro interazione [Camporese et al.,
2010].
• Rappresentazione topografica mediante
un grigliato regolare.
• Risoluzione agli elementi finiti
dell’equazione di Richards nel modulo
sotterraneo [Paniconi and Wood, 1993;
Paniconi and Putti, 1994].
• Modulo superficiale governato
dall’equazione monodimensionale
dell’onda diffusiva risolta alle differenze
finite [Orlandini and Rosso, 1996, 1998].
• Interazione tra i due moduli controllata
dal modulo sotterraneo, che gestisce
l’input della forzante atmosferica
implementando condizioni al contorno
non lineari.

Soil and Water Assessment Tool (SWAT):
• Modello di bacino in grado di simulare in
continuo lunghi periodi (Arnold et al.,1998).
• Schematizzazione tramite unità
idrologiche omogene e passo temporale
giornaliero.
• Valutazione degli impatti climatici e di
gestione del suolo sulle risorse idriche, sui
sedimenti e sui prodotti chimici agricoli.
• Rappresentazione fisica di processi
idrologici, temperatura del suolo, crescita
delle piante, nutrienti, pesticidi e uso del
suolo.
Schematizzazione dei processi idrologici modellati da
SWAT.
forestland grassland
Agricultural land
Upland processes
Channel routing
10

TOPographic Kinematic APproximation and Integration (TOPKAPI-X):
Schema concettuale del modello TOPKAPI-X (Ortiz &
Coccia, 2013).
• Modello fisicamente basato che combina
l’approccio cinematico alla topografia del
bacino (Todini & Ciarapica, 2001; Liu & Todini,
2002).
un grigliato regolare.
• Capacità di mantenere il significato fisico
dei parametri alle diverse scale.
• Flusso sotterraneo, flusso superficiale e
flusso nella rete approssimati con
l’equazione dell’onda cinematica.
• L’integrazione nello spazio delle equazioni
non-lineari dell’onda cinematica risulta in
TRE equazioni di serbatoio
strutturalmente simili.
Evapo-transpiration
Snowmelt
Overland Flow
Sub-Surface Flow
Channel Flow
Superficial S. L.
Deeper S. L.
Groundwater Flow
Infiltration
Percolation
Aquifer
Layer
11

Il TIN based real time Integrated basin Simulator (tRIBS):
• Modello distribuito che rappresenta la
fisica dei diversi processi idrologici, (Ivanov
et al. 2004a, 2004b).
poligoni di Voronoi derivati da una rete di
triangoli irregolari, TIN (Vivoni et al., 2004,
2005).
• Bilancio idrico calcolato per ciascun
poligono di Voronoi.
• Schema di infiltrazione basato sul modello
di Green-Ampt modificato per colonne di
suolo pendente e anisotropo (Cabral et al.,
1992).
• Dinamica tra zona insatura e acquifero
guidati dalla topografia che da luogo a
quattro meccanismi di generazione dello
scorrimento superficiale.
Schematizzazione dei processi idrologici
nel tRIBS (Ivanov et al. 2004a, 2004b).
12

Water Flow and Balance Simulation Model (WaSiM-ETH):
• WaSiM-ETH è un modello idrologico
distribuito e basato sui processi.
• Rappresentazione del terreno mediante un
grigliato regolare.
• Struttura modulare per rappresentare i
processi fisici.
• La versione applicata utilizza l’equazione
di Richards per calcolare il flusso idrico
nello strato di suolo non saturo.
Struttura del modello WaSiM-ETH (Schulla, 2015).
13

Metodologia: modelli climatici
Scelta e validazione dei modelli climatici
• I modelli climatici del progetto ENSEMBLES sono stati analizzati e validati
per confronto con i dati CRU E-OBS (Deidda et al., 2013).
• Gli output dei 4 modelli (MC) sono stati disaggregati e corretti da
eventuali bias per poter essere usati come input ai modelli idrologici.
• Sono stati scelti 4 modelli: migliore combinazione di 2 GCMs e 3 RCMs.
• Le previsioni future sono basate sullo scenario di emissione A1B
(Nakićeović et al., 2000).
14

Sommario
Area di studio
Conclusioni
Metodologia
o Presentazione dei modelli climatici
o Descrizione dei modelli idrologici
15

Cambiamenti climatici previsti
Analisi proiezioni dei MC
• Tutti i modelli climatici
prevedono una riduzione delle
precipitazioni medie annue (in
media di ~12%).
Precipitazioni
• Secondo alcune combinazioni, le
precipitazioni potrebbero
aumentare nei mesi invernali.
• La stagionalità delle
precipitazioni viene mantenuta
nonostante le variazioni.
• Confronti tra periodo di
riferimento (1971-2000) e
futuro (2041-2070).
16

Cambiamenti climatici previsti
Analisi proiezioni dei MC
• Tutti i modelli climatici
prevedono un aumento delle
temperature medie annue
(~2.2°C). Il modello HCH-
RCA prevede l’aumento
maggiore (3.0°C).
Temperature
• L’aumento delle temperature
nel periodo futuro è
confermato anche a scala
mensile, con i maggiori
incrementi previsti dal modello
HCH-RCA.
17

Impatto idrologico dei CC
Confronto modelli idrologici
• Si riscontrano notevoli
differenze nei valori di
evapotraspirazione potenziale
(ETp), a causa delle diverse
formulazioni utilizzate per il
calcolo.
Evapotraspirazione potenziale
• Sono previsti leggeri
incrementi di ETp nel periodo
futuro, che risultano maggiori
per il modello idrologico
WaSiM e per il modello
climatico (MC) HCH-RCA.
18

• Tutte le simulazioni prevedono
una riduzione del deflusso
medio annuo, che varia in
media tra -12% (SWAT) e
-69% (CATHY).
Deflussi
• Le variazioni dipendono dal
modello climatico considerato.
In tutte le simulazioni le
riduzioni maggiori si hanno
con il modello HCH-RCA.
19

• Tutti gli scenari prevedono una
diminuzione dell’umidità del
suolo (profondità 1 m) nel
periodo futuro.
Umidità del suolo
• Le variazioni più significative si
hanno sempre con il modello
climatico HCH-RCA.
20

• L’evapotraspirazione reale
(ETR) nel futuro diminuisce
secondo 4 modelli idrologici,
aumenterà nelle previsioni del
modello CATHY.
Evapotraspirazione reale
• Le percentuali di variazione
dipendono sia dal modello
climatico che idrologico
considerato. Le variazioni
maggiori si hanno con il MC
HCH-RCA.
21

• Considerando la scala
stagionale rispetto a quella
annuale le differenze tra i 5
modelli idrologici diventano
ancora più evidenti.
Deflussi mensili
• E’ prevista una riduzione dei
deflussi in tutti i mesi tranne
gennaio e febbraio. Le
maggiori variazioni si hanno
con il modello CATHY.
22

• I modelli idrologici confermano
la riduzione dell’umidità del
suolo in tutte le stagioni.
Umidità del suolo mensile
• L’entità della variazione
dipende dal modello idrologico
considerato.
23

• In generale l’Etr subirà leggere
variazioni nel futuro nel corso
di tutto l’anno.
ETr mensile
• L’Etr potrebbe aumentare nel
periodo futuro per il modello
CATHY e, nei mesi di gennaio
e febbraio, anche secondo
WaSiM, che prevede invece le
maggiori riduzioni nei mesi
estivi.
24

Sommario
Area di studio
Conclusioni
Metodologia
o Presentazione dei modelli climatici
o Descrizione dei modelli idrologici
25

Conclusioni
26
• Questo lavoro, iniziato all’interno del progetto EU CLIMB (Ludwig et al., 2010),
è stato focalizzato sul bacino del Rio Mannu in Sardegna, un caso di studio
caratterizzato da una limitata disponibilità di dati.
• Oltre ai tre modelli idrologici distribuiti, SWAT, tRIBS (Piras et al., 2014) e
WaSIM (Meyer et al., 2016), sono stati implementati sul bacino due ulteriori
modelli, CATHY e TOPKAPI-X, con lo scopo di caratterizzare l’incertezza
nella valutazione dell’impatto idrologico dei cambiamenti climatici.
• I cinque modelli sono stati forzati con gli outputs di 4 modelli climatici,
opportunamente disaggregati e corretti da eventuali bias, per simulare la
risposta idrologica del bacino nei periodi di riferimento (1971-2000) e
futuro (2041-2070).
• Tutti i modelli climatici predicono una diminuzione delle precipitazioni e
un aumento delle temperature medie annue.
• Tutte le simulazioni idrologiche sotto le forzanti climatiche future indicano
una diminuzione del deflusso medio annuo e condizioni di umidità del
suolo più asciutte.

Conclusioni
27
• L’evapotraspirazione reale annua potrebbe diminuire, probabilmente a
causa della riduzione dell’umidità del suolo, secondo 4 modelli idrologici. Per il
modello CATHY l’ETR risulta meno influenzata dal contenuto idrico ed è
prevista in aumento.
• Le differenze tra gli output dei modelli idrologici diventano più evidenti
a una maggiore risoluzione temporale, ad es. a scala mensile, rivelando
l’incertezza della componente idrologica nelle valutazioni di impatto climatico.
• Nonostante le differenze tra le previsioni dei diversi modelli, ci si aspetta che
il bacino nel futuro sarà soggetto ad una riduzione della disponibilità di
risorsa idrica con suolo asciutto per periodi più lunghi, con
conseguenze negative in particolare per il settore agricolo.

Grazie!

Arnold, J.R., Srinivasan, R., Muttiah, R.S., and Williams, J.R.: Large area hydrologic modeling and
assessment. Part 1: Model development, J. Am. Water Resour. Ass.34(1), 73-89, 1998.
Aru A, et al.: Carta dei suoli della Sardegna 1:250,000. Regione Autonoma della Sardegna, Assessorato
Programmazione, Bilancio ed Assetto del Territorio, 1992.
Cabral, M. C., Garrote, L., Bras, R. L., and Entekhabi, D.: A kinematic model of infiltration and runoff
generation in layered and sloped soils, Adv. Water Resour., 15, 311–324, 1992.
Camporese, M., Paniconi, C., Putti, M., and Orlandini, S.: Surface–subsurface flow modeling with path-based
runoff routing, boundary condition-based coupling, and assimilation of multisource observation data, Water
Resour. Res., 46, W02512, 2010.
Deidda, R., Marroccu, M., Caroletti, G., Pusceddu, G., Langousis, A., Lucarini, V., Puliga, M., and Speranza,
A.: Climate model validation and selection for hydrological applications in representative Mediterranean
catchments, Hydrol. Earth Syst. Sci., 17, 5041-5059, doi:10.5194/hess-17-2013, 2013.
IPCC – Intergovernmental Panel on Climate Change: Climate change 2007: impacts, adaptation and
vulnerability, in: Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the
Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge University Press, Cambridge, UK, 872–878, 2007.
Ivanov, V. Y., Vivoni, E. R., Bras, R. L., and Entekhabi, D.: Catchment hydrologic response with a fully-
distributed triangulated irregular network model, Water Resour. Res., 40(11), 1–23,
doi:10.1029/2004WR003218, 2004a.
Ivanov, V. Y., Vivoni, E. R., Bras, R. L. & Entekhabi. D.: Preserving high-resolution surface and rainfall data
in operational-scale basin hydrology: a fully distributed physically-based approach, J. Hydrol., 80-111.
2004b.
Liu, Z. and Todini, E.: Towards a comprehensive physically-based rainfall-runoff model, Hydrol. Earth Syst.
Sci., 6, 859–881, 2002.
Ludwig, R., et al.: Climate-induced changes on the hydrology of Mediterranean basins - A research concept
to reduce uncertainty and quantify risk, Fresen. Environ. Bull., 19 (10 A), 2379–2384, 2010.
Bibliografia

Meyer, S., Blaschek, M., Duttmann, R. and Ludwig, R.: Improved hydrological model parametrization for
climate change impact assessment under data scarcity - The potential of field monitoring techniques and
geostatistics, Sci. Tot. Environ., 543, 906-923, 2016.
Nakićeović, N., Alcamo, J., Davis, G., de Vries, H. J. M., Fenhann, J., Gaffin, S., Gregory, K., Grubler, A., Jung,
T. Y., Kram, T., La Rovere, E. L., Michaelis, L., Mori, S., Morita, T., Papper, W., Pitcher, H., Price, L., Riahi, K.,
Roehrl, A., Rogner, H-H., Sankovski, A., Schlesinger, M., Shukla, P., Smith, S., Swart, R., van Rooijen, S.,
Victor, N., and Dadi, Z.: Emissions Scenarios. A Special Report of Working Group III of the Intergovernmental
Panel on Climate Change. Cambridge University Press: Cambridge; 559, 2000.
Orlandini, S. & Rosso, R.: Diffusion wave modeling of distributed catchment dynamics, J. Hydrol. Engineering,
1(3), 103-113, 1996.
Orlandini, S. & Rosso, R.: Parameterization of stream channel geometry and the distributed modeling of
catchment dynamics, Water Resour. Res., 34, 1971– 1985, 1998.
Paniconi, C. & Wood, E.F.: A detailed model for simulation of catchment scale subsurface hydrologic
processes, Water Resour. Res., 29(6), 1601-1620, 1993.
Paniconi, C. & Putti, M.: A comparison of Picard and Newton iteration in the numerical solution of
multidimensional variably saturated flow problems, Water Resour. Res., 30(12), 3357–3374, 1994.
Piras, M., Mascaro, G., Deidda, R., and Vivoni, E.R.: Quantification of hydrologic impacts of climate change in
a Mediterranean basin in Sardinia, Italy, through high-resolution simulations, Hydrol. Earth Syst. Sci., 18,
5201–5217, 2014.
Schulla J., Model description WaSiM (Water balance Simulation Model), Hydrology Software Consulting, 2015.
Todini, E. and Ciarapica, L.: The TOPKAPI model, in: Mathematical Models of Large Watershed Hydrology,
chap. 12, edited by: Singh. V. P., Water Resources Publications, Littleton, 2001.
Vivoni, E. R., Ivanov, V. Y., Bras, R. L. & Entekhabi. D.: Generation of Triangulated Irregular Networks based
on Hydrological Similarity, J. Hydrol. Eng. ASCE, , 288-302, 2004.
Vivoni, E. R., Ivanov, V. Y., Bras, R. L. & Entekhabi. D.: On the effects of triangulated terrain resolution on
distributed hydrologic model response, Hydrol. Process. 19, 2101-2122, 2005.

Piras et Al - Comparison of various Hydrological Models

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (9)

Viewers also liked

Viewers also liked (17)

Similar to Piras et Al - Comparison of various Hydrological Models

Similar to Piras et Al - Comparison of various Hydrological Models (20)

More from Riccardo Rigon

More from Riccardo Rigon (20)

Piras et Al - Comparison of various Hydrological Models