Evaluation of Three Algorithms for the Daily Hydrological Modeling of the Sarough Chai Basin Using the Satellite Precipitation Products and Applying the IHACRES Model

Document Type : Research Paper

Authors

• A. Abdollahi-pour
• S. Moazami-Goudarzi
• M. Zakeri-Nayeri

Abstract

Due to the lack of a dense network of hydrometric stations in most basins in Iran, developing methods is necessary to estimate the daily stream flow that lead to improvement information required for water resources management. These methods usually use precipitation as the input data in most hydrological models. In order to measure precipitation as the key variable in stream flow estimation, one can employ satellite algorithms with high spatial and temporal resolutions. Among the several hydrological models suggested to simulate stream flow, IHACRES is a simple one that uses only rainfall and temperature data to achieve this objective. Daily stream flow of the Sarough-Chai River of the Zarinehrood basin was simulated using the IHACRES model with the daily rainfall gauge, temperature, and discharge data from 1988 to 2008. Then, the model was validated and calibrated using two different periods. Moreover, in order to evaluate the performance of the satellite rainfall algorithms in stream flow simulation that was the aim of this research, the daily data of PERSIANN, TMPA-3B42V7 and CMORPH products from the 2003 to 2008 period were employed as an input into the calibrated IHACRES model. Considering the indices of CC, RMSE, MAE, and RBias, the results of this research indicate that TMPA-3B42V7 performs a better in simulation of stream flow than PERSIANN and CMORPH in the study area. 

Keywords

• Simulation
• Daily stream flow
• Satellite rainfall algorithms
• IHACRES
• Basin

20.1001.1.20086377.1394.8.27.7.9

---

References

1. آشفته، پ. س. ع. مساح بوانی، 1389. تأثیر تغییر اقلیم بر بده های حداکثر (مطالعه موردی: حوضه آیدوغموش آذربایجان شرقی). مجله علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی، علوم آب و خاک. 14 :25-39.
2. بارانی زاده، ا. م. ب. بهیار، س. جوانمرد، و ی. عابدینی، 1390. صحت سنجی برآوردهای بارندگی الگوریتم ماهواره ای PERSIANN باداده های بارش زمینی شبکه بندی شده (APHRODITE) درایران. مقاله نامه کنفرانس فیزیک ایران، فیزیک میان رشته ای. 2615-2618.
3. خیرفام ح، مصطفی زاده ر، صادقی س ح ر، 1392. تخمین بده روزانه با استفاده از شبیه IHACRES در برخی از حوزه های آبخیز استان گلستان. پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز سال چهارم. شماره 7.
4. دوستی، م. شاهدی، ک. حبیب نژاد روشن، م. و م. ح میر یعقوب زاده،. 1393. استفاده از شبیه نیمه مفهومی IHACRES در شبیه سازی جریان روزانه (مطالعه موردی: حوزه آبخیز تمر) . دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، نشریه پژوهشهای حفاظت آب و خاک. 21 :277-292.
5. زارعی، م. قنبرپور، م. ر. حبیب نژادروشن، م. و ک. شاهدی، 1388. شبیه سازی جریان رودخانه با استفاده ار شبیه بارش – رواناب IHACRES (مطالعه موردی: حوزه آبخیز کسیلیان). مجله علوم و مهندسی آبخیزداری ایران. 3 :11-20.
6. صادقی س ح ر، یثربی ب،  نورمحمدی ف، 1384. تهیه و تحلیل شبیه های بارش - رواناب ماهانه حوزه آبخیز هراز در استان مازندران. پژوهشنامه علوم کشاورزی و منابع طبیعی خزر.3(1): 1-12.
7. غضنفری مقدم، .م ص. علیزاده، ا. موسوی بایگی، س. م. فرید حسینی، ع. ر. و م. بنایان اول، 1389. مقایسه شبیه PERSIANN با روشهای درون یابی به منظور کاربرد در تخمین مقادیر بارندگی روزانه (مطالعه موردی: خراسان شمالی). نشریه آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی). جلد 25: 207- 215.
8. کتیرایی بروجردی، پ. س. 1392 .مقایسه داده های بارش ماهانه ماهواره ای و زمینی در شبکه ای با تفکیک زیاد روی ایران. مجله ژئوفیزیک ایران. 4: 149-160.
9. نجفی، م. 1387. سیستمهای هیدرولوژیکی (شبیه­سازی بارندگی – رواناب). جلد 1، انتشارات دانشگاه تهران.
   1. Behrangi A, B. Khakbaz, TC, Jaw. A. AghaKouchak, K. Hsu, and S. Sorooshian, 2011. Hydrologic evaluation of satellite precipitation products over a mid-size basin. J. Hydrol. 397:225–237.
   2. Beven, K. J. 2001. Rainfall-runoff modelling: The Primer, John Wiley and Sons Press, Department of   Geography Royal Holloway, University of London Egham, Surrey.
   3. Carcano, E. C., P. Bartolini, M. Muselli, and L. Piroddi, 2008. Jordan recurrent neural network versus IHACRES in modelling daily streamflows. J. Hydrol. 362: 291– 307.
   4. Collischonn, B., W. Collischonn, and C. E. Morelli Tucci, 2008. Daily hydrological modeling in the Amazon basin using TRMM rainfall estimates. J. Hydrol. 360: 207-216.
   5. Croke, B. F. W. and A. J. Jakeman, 2008. Use of the IHACRES rainfall-runoff model in arid and semi-arid regions. P41-48. In Hydrological modelling in arid and semi-arid areas. Cambridge University Press Cambridge.
   6. Croke, B. F. W., R. A. Letcher, and A. J. Jakeman, 2006. Development of a distributed flow model for underpinning assessment of water allocation options in the Naomi River Basin, Australia. J. Hydrol. 319: 51-71
   7. Dye, P. J. and Croke, B. F. W. 2003. Evaluation of stream flow predictions by the IHACRES rainfall-runoff model in two South African catchments. Environm. Model. Softw.18:705-712.
   8. Jakeman,  A. J. and G. M. Hornberger, 1993. how much complexity is warranted in a rainfall runoff model?. Water Resour. Res. 29: 2637-2649.
   9. Jiang, Sh. L. Ren, Y. Hong, B. Yong, X. Yang, F. Yuan, and M. Ma, 2012. Comprehensive evaluation of multisatellite precipitation products with a dense rain gauge network and optimally merging their simulated hydrological flows using the Bayesian model averaging method. J. Hydrol. 452-453:213-225.
   10. Li, X. Q. Zhang, and Ch. Xu,  2012. Suitability of the TRMM satellite rainfalls in driving a distributed hydrological model for water balance computations in Xinjiang catchment, Poyang lake basin. J. Hydrol. 426- 427:28-38.
   11. Li, X. Zhang, Q. and Ch. Xu, 2013. Assessing the performance of satellite based precipitation products and its dependence on topography over Poyang Lake basin. Theor Appl. Climatol. 115:713–729.
   12. Littlewood, I. G. R. T. Clarke, W. Collischonn, and B. F. W. Croke, 2007. Predicting daily streamflow using rainfall forecasts, a simple loss module and unit hydrographs: Two Brazilian catchments. Environm. Model. Softw. 22: 1229-1239.
   13. Motovilov, Y. G. L. Gottschalk, K. Engeland, and A. Rohde, 1999. Validation of a distributed hydrological model against spatial observations. Agric. Forest Meteorol. 98-99: 257-277.
   14. Moazami, S. S. Golian, M. R. Kavianpour, and Y. Hong, 2013. Comparison of PERSIANN and V7 TRMM multi-satellite precipitation analysis (TMPA) products with rain gauge data over Iran. Int. J. Remote Sens. 34: 8156–8171.
   15. Stisen, S. and I. Sandholt, 2010. Evaluation of remote-sensing-based rainfall products through predictive capability in hydrological runoff modeling. J. Hydrol. Process. 24:879–891.