uu.seUppsala University Publications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
A systematic comparison of statistical and hydrological methods for design flood estimation
Uppsala University, Disciplinary Domain of Science and Technology, Earth Sciences, Department of Earth Sciences. Uppsala University.ORCID iD: 0000-0002-5880-607X
2019 (English)In: Hydrology Research, ISSN 1998-9563, E-ISSN 2224-7955Article in journal (Refereed) Submitted
Abstract [en]

We compare statistical and hydrological methods to estimate design floods by proposing a framework based on virtual reality. To illustrate the framework, we used probability model selection and model averaging as statistical methods, while continuous simulations made with a simple or a perfect rainfall-runoff model are used as hydrological methods. The results of our numerical exercise show that design floods estimated by using a simple rainfall-runoff model have small parameter uncertainty and limited errors, even for high return periods. Statistical methods perform better than the linear reservoir model in terms of median errors for high return periods, but their uncertainty (i.e. variance of the error) is larger. Moreover, selecting the best fitting probability distribution is associated with numerous outliers. On the contrary, using multiple probability distributions, regardless of their capability in fitting the data, leads to significantly less outliers, while keeping a similar accuracy. Thus, we find that, among the statistical methods, model averaging is a better option than model selection. Our results also show the relevance of the precautionary principle in design flood estimation, and thus help develop general recommendations for practitioners and experts involved in flood risk reduction.

Place, publisher, year, edition, pages
2019.
National Category
Water Engineering
Research subject
Hydrology
Identifiers
URN: urn:nbn:se:uu:diva-390357OAI: oai:DiVA.org:uu-390357DiVA, id: diva2:1341474
Available from: 2019-08-08 Created: 2019-08-08 Last updated: 2019-08-09
In thesis
1. Design flood estimation under uncertainty
Open this publication in new window or tab >>Design flood estimation under uncertainty
2019 (English)Doctoral thesis, comprehensive summary (Other academic)
Abstract [sv]

Att bestämma dimensionerande flöden, d.v.s. sannolikheten för att vat-tenföringen i ett vattendrag överskrider ett givet värde, är ett allmänt hydrologiskt problem som exempelvis används för att utvärdera över-svämningsrisker i vattendrag samt för att dimensionera hydrauliska kon-struktioner. Vanliga tillvägagångsätt för att bestämma dimensionerande flöden är baserade på: (i) hydrologiska metoder (t.ex. avrinningsmodel-lering), eller (ii) statistiska metoder (t.ex. anpassning av en sannolikhets-fördelning till en tidsserie med årliga vattenföringstoppar). I denna av-handling så jämförs dessa två tillvägagångssätt då olika osäkerhetskällor för dimensionerande flöden tillgodoses; valet av tillvägagångsätt, osä-kerhet i modellens uppbyggnad, osäkerheter i vattenföringsmätningar, samt mätfrekvens av dimensionerande flöden, begrundades i denna avhandling. Sannolikhetsfördelningen av vattenföringen i ett hypotetisk vattendrag antogs vara känt sedan tidigare; en uppsättning av virtuella experiment (’numeriska experiment där modellen antas vara sann och beskriva den modellerade processen korrekt’) utvecklades och tillämpa-des för båda tillvägagångssätten som utvärderades utifrån hur väl de uppskattade den sedan tidigare kända sannolikhetsfördelningen av vat-tenföringen. Resultaten visar att användningen av enklare avrinnings-modeller för att bestämma dimensionerande flöden har en lägre osäker-het än då statistiska metoder används, även för längre återkomstperi-oder. Båda tillvägagångsätten bör dock användas som komplement till varandra för att bestämma dimensionerande flöden, givet osäkerheten i båda.

Abstract [sv]

Att bestämma dimensionerande flöden, d.v.s. sannolikheten för att vat-tenföringen i ett vattendrag överskrider ett givet värde, är ett allmänt hydrologiskt problem som exempelvis används för att utvärdera över-svämningsrisker i vattendrag samt för att dimensionera hydrauliska kon-struktioner. Vanliga tillvägagångsätt för att bestämma dimensionerande flöden är baserade på: (i) hydrologiska metoder (t.ex. avrinningsmodel-lering), eller (ii) statistiska metoder (t.ex. anpassning av en sannolikhets-fördelning till en tidsserie med årliga vattenföringstoppar). I denna av-handling så jämförs dessa två tillvägagångssätt då olika osäkerhetskällor för dimensionerande flöden tillgodoses; valet av tillvägagångsätt, osä-kerhet i modellens uppbyggnad, osäkerheter i vattenföringsmätningar, samt mätfrekvens av dimensionerande flöden, begrundades i denna avhandling. Sannolikhetsfördelningen av vattenföringen i ett hypotetisk vattendrag antogs vara känt sedan tidigare; en uppsättning av virtuella experiment (’numeriska experiment där modellen antas vara sann och beskriva den modellerade processen korrekt’) utvecklades och tillämpa-des för båda tillvägagångssätten som utvärderades utifrån hur väl de uppskattade den sedan tidigare kända sannolikhetsfördelningen av vat-tenföringen. Resultaten visar att användningen av enklare avrinnings-modeller för att bestämma dimensionerande flöden har en lägre osäker-het än då statistiska metoder används, även för längre återkomstperi-oder. Båda tillvägagångsätten bör dock användas som komplement till varandra för att bestämma dimensionerande flöden, givet osäkerheten i båda.

Abstract [no]

A common task in hydrology is the estimation of the design flood, i.e. a value of river discharge corresponding to a given exceedance probability that is often expressed as a return period in years. Flood risk assessment, floodplain mapping and the design of hydraulic structures are a few examples of applications where estimates of design floods are required. Common approaches for estimating a design flood are based on: (i) hydrological methods such as continuous simulations with rainfall–runoff models, or (ii) statistical methods, such as the fitting of a probability distribution function to a record of annual maximum values. In this thesis, these alternative approaches are compared in view of the various sources of uncertainties affecting the estimation of the design flood. Since design floods are typically not known a priori, a series of virtual experiments was developed and implemented for both estimation methods, hence the magnitudes and frequencies of the design floods are known ab initio, and the quality of estimates (i.e., in terms of their accuracy and precision) were analysed. These virtual experiments are defined as ‘numerical experiments with a model considered as the truth and best understanding of the modelled processes’. This thesis looked at the influence of method of estimation, model structure uncertainty, errors in the flow data, and sampling on design flood estimation. The results show that design floods estimated by using a simple rainfall-runoff model have small uncertainties (i.e., variance of the errors) even for high return periods compared to statistical methods. Statistical methods performed better than the simple rainfall-runoff model in terms of median errors for high return periods, but their uncertainty (i.e. variance of the error) is larger. The thesis concludes that given the sources of uncertainty of statistical and hydrological methods, they both should be applied as complementary.

Place, publisher, year, edition, pages
Uppsala: Acta Universitatis Upsaliensis, 2019. p. 47
Series
Digital Comprehensive Summaries of Uppsala Dissertations from the Faculty of Science and Technology, ISSN 1651-6214 ; 1832
Keywords
Dimensionerande flöden, osäkerheter, avrinningsmodellering, frekvens analys., Dimensionerande flöden, osäkerheter, avrinningsmodellering, frekvens analys., Design flood, uncertainty, rainfall-runoff, frequency analysis.
National Category
Oceanography, Hydrology and Water Resources
Research subject
Hydrology
Identifiers
urn:nbn:se:uu:diva-390362 (URN)978-91-513-0706-0 (ISBN)
Public defence
2019-09-27, Hambergsalen Geocentrum, Villavägen 16, Uppsala, 10:00 (English)
Opponent
Supervisors
Available from: 2019-09-04 Created: 2019-08-08 Last updated: 2019-09-17

Open Access in DiVA

No full text in DiVA

Search in DiVA

By author/editor
Okoli, Kenechukwu
By organisation
Department of Earth Sciences
In the same journal
Hydrology Research
Water Engineering

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 68 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf