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Ensemble predictions in hydrology: necessity, preparation and using in water management decision processes / Janusz Zelazinski in La Houille blanche, N° 5 (2009) 

Public ISBD [article]  in La Houille blanche > N° 5 (2009) . - p. 35-38 Titre : Ensemble predictions in hydrology: necessity, preparation and using in water management decision processes Titre original : L'ensemble des prévisions en hydrologie : nécessité, préparation et utilization pour pouvoir prendre des décisions optimales de la gestion de l'eau Type de document : texte imprimé Auteurs : Janusz Zelazinski, Auteur ; Malgorzata Mierkiewicz, Auteur Article en page(s) : p. 35-38 Note générale : Hydraulique Résumés en Français et Anglais Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Hydrométéorologie  --  Prévision  Précipitations  (météorologie)  Gestion  des  ressources  en  eau Index. décimale : 551.4 Résumé : During the flood the decision maker, who decides about water outflow from the reservoir which closes a small mountain catchment (the area more or less 1000 km2), wants exact hydrograph forecasts for next 3 days. During the drought the decision maker needs exact forecasts for next 2 - 3 months. Above expectations are unrealistic because of lack of precise quantitative precipitation forecasts (QPF), even for 1 day. Mezoscale COSMO-LM14 model (operated in Poland) gives the QPF biased by error similar to the " naive forecast " errors similar to observed precipitation. In our opinion, expectation that in the close future the important progress in the QPF quality will be possible is unrealistic because of chaotic nature of the atmosphere and impossibility of precise estimating of initial conditions. QPF biased by substantial errors causes large errors in hydrograph forecasts. Uncorrected hydrographs used as a categorical forecast (only one possible realization of the future hydrograph) can cause inadmissible losses in decision processes. We need ensemble of hydrological forecasts represents uncertainty of forecast and. the proper decision algorithm. Unfortunately, up to this day in Poland, the QPF are formulated in a categorical form. Then some part of our work was devoted to prepare such algorithms that enable to transform one categorical QPF to a QPF ensemble. To develop decision algorithms that could transform ensemble hydrological forecasts into an optimal decision is the main part of our work. It is difficult problem because. in the stochastic control problem the result of the control is a random variable. Usually an optimization criteria is formulated as maximization (or minimization) of an expected value of this variable. But this criteria is not synonymous because there is infinite number of different random distributions with the same expected values. Then we have to use an additional criteria which eliminates unacceptable results of the control, for example increase of the flood peak (it is possible in the case of the flood overestimation). Conclusion is, that in the stochastic control the optimization problem always becomes multicriterial. The most important result of our researches we can formulate as follows : using the ensemble hydrological predictions and the proper decision algorithm we achieve the important progress in the reservoir control based on the same imperfect forecast system. This effect we can achieve without additional costs. Pendant la crue, le gérant du réservoir d'accumulation dans un petit bassin versant à caractère montagneux (environ 1000 km2) a besoin d'une prévision exacte de l'hydrogramme d'apport pour les 2 ou 3 jours suivants. Mais pendant l étiage, il a besoin d'une prévision exacte pour 2 ou 3 mois. Ceci n'est pas réaliste à cause du manque de prévisions quantitatives de précipitation exactes (QPF), même pour une journée. Le modèle en méso-échelle COSMO -LM 14, utilisé en Pologne, permet d'obtenir QPF avec les mêmes erreurs qu'une " prévision naïve " de la quantité de précipitation observée. Nous pensons que l'amélioration de la prévision de QPF n'est pas réaliste à cause du caractère chaotique des phénomènes atmosphériques et aussi par manque d'une possibilité d'estimation de l'état initial du modèle. QPF avec des erreurs importantes provoque des grandes erreurs des prévisions hydrologiques. L'hydrogramme erroné, utilisé comme une prévision particulière (une seule possibilité d'une prochaine réalisation de l'hydrogramme d'apport) est une source d'erreurs inadmissibles pour pouvoir prendre une décision. Il faut un ensemble (paquet) de prévisions hydrologiques permettant de détecter l'incertitude de la prévision et d'établir l'algorithme de décision. Malheureusement, jusqu'à présent en Pologne, QPF sont formulas d'une façon particulière. Une partie de notre article est destinée à la préparation des algorithmes permettant de convertir l'ensemble de prévisions QPF en décision optimale. C'est un problème difficile parce que dans les problèmes de contrôle stochastiques le résultat est une variable aléatoire. D'habitude, un critère d'optimisation est formulé pour minimiser (ou maximiser) la valeur attendue de cette variable. Mais, tel critère n'est pas univoque parce qu'il existe un nombre infini de distributions de probabilité pour la même valeur attendue. Il faut alors utiliser des critères supplémentaires qui puissent éliminer les conséquences non acceptables de la décision prise p.ex. l'augmentation de la pointe de crue (ceci est possible dans le cas de surestimation de la prévision d'inondation). En conclusion, les problèmes de contrôle stochastiques ont toujours le caractère multicritères. Le résultat le plus important de notre article est de montrer que si on utilise l'ensemble de prévisions hydrologiques et un algorithme juste on peut prendre des décisions bien meilleures avec toujours le même système de prévision qui n'est pas tout a fait parfait. On peut obtenir cet effet sans coûts supplémentaires. DEWEY : 553.7 ISSN : 0018-6368 RAMEAU : Hydrométéorologie -- Prévision En ligne : http://www.shf-lhb.org/index.php?option=article&access=standard&Itemid=129&url=/ [...] [article] Ensemble predictions in hydrology: necessity, preparation and using in water management decision processes = L'ensemble des prévisions en hydrologie : nécessité, préparation et utilization pour pouvoir prendre des décisions optimales de la gestion de l'eau [texte imprimé] / Janusz Zelazinski, Auteur ; Malgorzata Mierkiewicz, Auteur . - p. 35-38. Hydraulique Résumés en Français et Anglais Langues : Anglais (eng) in La Houille blanche > N° 5 (2009) . - p. 35-38 Mots-clés : Hydrométéorologie  --  Prévision  Précipitations  (météorologie)  Gestion  des  ressources  en  eau Index. décimale : 551.4 Résumé : During the flood the decision maker, who decides about water outflow from the reservoir which closes a small mountain catchment (the area more or less 1000 km2), wants exact hydrograph forecasts for next 3 days. During the drought the decision maker needs exact forecasts for next 2 - 3 months. Above expectations are unrealistic because of lack of precise quantitative precipitation forecasts (QPF), even for 1 day. Mezoscale COSMO-LM14 model (operated in Poland) gives the QPF biased by error similar to the " naive forecast " errors similar to observed precipitation. In our opinion, expectation that in the close future the important progress in the QPF quality will be possible is unrealistic because of chaotic nature of the atmosphere and impossibility of precise estimating of initial conditions. QPF biased by substantial errors causes large errors in hydrograph forecasts. Uncorrected hydrographs used as a categorical forecast (only one possible realization of the future hydrograph) can cause inadmissible losses in decision processes. We need ensemble of hydrological forecasts represents uncertainty of forecast and. the proper decision algorithm. Unfortunately, up to this day in Poland, the QPF are formulated in a categorical form. Then some part of our work was devoted to prepare such algorithms that enable to transform one categorical QPF to a QPF ensemble. To develop decision algorithms that could transform ensemble hydrological forecasts into an optimal decision is the main part of our work. It is difficult problem because. in the stochastic control problem the result of the control is a random variable. Usually an optimization criteria is formulated as maximization (or minimization) of an expected value of this variable. But this criteria is not synonymous because there is infinite number of different random distributions with the same expected values. Then we have to use an additional criteria which eliminates unacceptable results of the control, for example increase of the flood peak (it is possible in the case of the flood overestimation). Conclusion is, that in the stochastic control the optimization problem always becomes multicriterial. The most important result of our researches we can formulate as follows : using the ensemble hydrological predictions and the proper decision algorithm we achieve the important progress in the reservoir control based on the same imperfect forecast system. This effect we can achieve without additional costs. Pendant la crue, le gérant du réservoir d'accumulation dans un petit bassin versant à caractère montagneux (environ 1000 km2) a besoin d'une prévision exacte de l'hydrogramme d'apport pour les 2 ou 3 jours suivants. Mais pendant l étiage, il a besoin d'une prévision exacte pour 2 ou 3 mois. Ceci n'est pas réaliste à cause du manque de prévisions quantitatives de précipitation exactes (QPF), même pour une journée. Le modèle en méso-échelle COSMO -LM 14, utilisé en Pologne, permet d'obtenir QPF avec les mêmes erreurs qu'une " prévision naïve " de la quantité de précipitation observée. Nous pensons que l'amélioration de la prévision de QPF n'est pas réaliste à cause du caractère chaotique des phénomènes atmosphériques et aussi par manque d'une possibilité d'estimation de l'état initial du modèle. QPF avec des erreurs importantes provoque des grandes erreurs des prévisions hydrologiques. L'hydrogramme erroné, utilisé comme une prévision particulière (une seule possibilité d'une prochaine réalisation de l'hydrogramme d'apport) est une source d'erreurs inadmissibles pour pouvoir prendre une décision. Il faut un ensemble (paquet) de prévisions hydrologiques permettant de détecter l'incertitude de la prévision et d'établir l'algorithme de décision. Malheureusement, jusqu'à présent en Pologne, QPF sont formulas d'une façon particulière. Une partie de notre article est destinée à la préparation des algorithmes permettant de convertir l'ensemble de prévisions QPF en décision optimale. C'est un problème difficile parce que dans les problèmes de contrôle stochastiques le résultat est une variable aléatoire. D'habitude, un critère d'optimisation est formulé pour minimiser (ou maximiser) la valeur attendue de cette variable. Mais, tel critère n'est pas univoque parce qu'il existe un nombre infini de distributions de probabilité pour la même valeur attendue. Il faut alors utiliser des critères supplémentaires qui puissent éliminer les conséquences non acceptables de la décision prise p.ex. l'augmentation de la pointe de crue (ceci est possible dans le cas de surestimation de la prévision d'inondation). En conclusion, les problèmes de contrôle stochastiques ont toujours le caractère multicritères. Le résultat le plus important de notre article est de montrer que si on utilise l'ensemble de prévisions hydrologiques et un algorithme juste on peut prendre des décisions bien meilleures avec toujours le même système de prévision qui n'est pas tout a fait parfait. On peut obtenir cet effet sans coûts supplémentaires. DEWEY : 553.7 ISSN : 0018-6368 RAMEAU : Hydrométéorologie -- Prévision En ligne : http://www.shf-lhb.org/index.php?option=article&access=standard&Itemid=129&url=/ [...]