Coupling Numerical Weather Prediction and Hydrological Modelling for Runoff Forecast in Southern Brazil
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v9.6.p1990-2002Palabras clave:
Hydrological Modelling, Numerical Weather Prediction, Runoff Forecast, NWP Post-Processing TechniquesResumen
Hydrological modelling is largely applied to forecast the effects of extreme rainfall on runoff dynamics. Little research has been done on coupling numerical weather prediction (NWP) and hydrological modelling to forecast runoff in southern Brazil given the limited hydrometeorological and NWP data available for the region. In this study, we evaluate a coupling method of NWP and a semi-distributed hydrological model to forecast runoff for a humid subtropical catchment (286 km²) in southern Brazil, state of Santa Catarina, municipality of Vidal Ramos. The HEC-HMS hydrological model was manually calibrated and validated using data of 2013. Four post-processing techniques of rainfall estimates were applied on rainfall products of two NWP models (BRAMS and GFS), providing rainfall input data for forecasting runoff. Then, a scenario of runoff forecast of an event in June 2014 was analyzed. We found the tested coupling method was able to forecast runoff with a lead time of 24 hours in which the best post-processing technique of rainfall is the “poor man ensemble” between the 90th quantile sampling of BRAMS and the mean of the GFS product. Hence, the validation of NWP products must be done carefully to avoid the propagation of uncertainties through a flood forecasting system.Descargas
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Publicado
2016-10-31
Cómo citar
Bertoncini, A. L. da S., de Oliveira, F. H., Chaffe, P. L. B., & Valdati, J. (2016). Coupling Numerical Weather Prediction and Hydrological Modelling for Runoff Forecast in Southern Brazil. Revista Brasileira De Geografia Física, 9(6), 1990–2002. https://doi.org/10.26848/rbgf.v9.6.p1990-2002
Número
Sección
Hidrogeografia e Recursos Hídricos
Licencia
Derechos de autor 2016 Andre Luis da Silva Bertoncini, Francisco Henrique de Oliveira, Pedro Luiz Borges Chaffe, Jairo Valdati

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