Repositorio
Institucional

Yang, Zong-Liang

Lin, Peirong

Rajib, Mohammad Adnan

Somos-Valenzuela, Marcelo

Merwade, Venkatesh

Maidment, David R.

Wang, Yan

Chen, Li

Spatiotemporal Evaluation of Simulated Evapotranspiration and Streamflow over Texas Using the WRF-Hydro-RAPID Modeling Framework

WILEY

JOURNAL OF THE AMERICAN WATER RESOURCES ASSOCIATION

en

This study assesses a large-scale hydrologic modeling framework (WRF-Hydro-RAPID) in terms of its high-resolution simulation of evapotranspiration (ET) and streamflow over Texas (drainage area: 464,135 km(2)). The reference observations used include eight-day ET data from MODIS and FLUXNET, and daily river discharge data from 271 U.S. Geological Survey gauges located across a climate gradient. A recursive digital filter is applied to decompose the river discharge into surface runoff and base flow for comparison with the model counterparts. While the routing component of the model is pre-calibrated, the land component is uncalibrated. Results show the model performance for ET and runoff is aridity-dependent. ET is better predicted in a wet year than in a dry year. Streamflow is better predicted in wet regions with the highest efficiency similar to 0.7. In comparison, streamflow is most poorly predicted in dry regions with a large positive bias. Modeled ET bias is more strongly correlated with the base flow bias than surface runoff bias. These results complement previous evaluations by incorporating more spatial details. They also help identify potential processes for future model improvements. Indeed, improving the dry region streamflow simulation would require synergistic enhancements of ET, soil moisture and groundwater parameterizations in the current model configuration. Our assessments are important preliminary steps towards accurate large-scale hydrologic forecasts.

Este estudio evalúa un marco de modelado hidrológico a gran escala (WRF-Hydro-RAPID) en términos de su simulación de alta resolución de evapotranspiración (ET) y caudal en Texas (área de drenaje: 464.135 km(2)). Las observaciones de referencia utilizadas incluyen datos de ET de ocho días de MODIS y FLUXNET, y datos diarios de caudal fluvial de 271 medidores del Servicio Geológico de Estados Unidos ubicados a lo largo de un gradiente climático. Se aplica un filtro digital recursivo para descomponer el caudal del río en escorrentía superficial y caudal base para compararlo con los modelos homólogos. Si bien el componente de enrutamiento del modelo está precalibrado, el componente terrestre no está calibrado. Los resultados muestran que el rendimiento del modelo para ET y escorrentía depende de la aridez. La ET se predice mejor en un año húmedo que en un año seco. El caudal se predice mejor en regiones húmedas con la mayor eficiencia similar a 0,7. En comparación, el caudal se predice peor en regiones secas con un gran sesgo positivo. El sesgo de ET modelado presenta una correlación más fuerte con el sesgo de caudal base que con el sesgo de escorrentía superficial. Estos resultados complementan evaluaciones previas al incorporar más detalles espaciales. Además, ayudan a identificar posibles procesos para futuras mejoras del modelo. De hecho, mejorar la simulación del caudal en regiones secas requeriría mejoras sinérgicas en la parametrización de ET, humedad del suelo y aguas subterráneas en la configuración actual del modelo. Nuestras evaluaciones constituyen pasos preliminares importantes hacia pronósticos hidrológicos precisos a gran escala.

Artículo original

Este trabajo fue financiado por la subvención 41375088 de la National Natural Science Foundation of China, la subvención 1518541 del NSF Coupled Natural and Human Systems Program, la Cynthia and George Mitchell Family Foundation, la Texas Water Research Network y Microsoft Research. Los autores agradecen el apoyo financiero de CUAHSI para el Instituto de Verano (del 1 de junio al 18 de julio de 2015) celebrado en el Centro Nacional del Agua, Alabama, EE. UU. Agradecemos a David Gochis (Centro Nacional para la Investigación Atmosférica), Jim Nelson (Universidad Brigham Young) y Fernando Salas (Centro Nacional del Agua de la NOAA) por brindar asesoramiento sobre el proyecto como asesores de NFIE y coordinadores del curso. Agradecemos a David Arctur (Universidad de Texas en Austin) por la edición en inglés. También nos gustaría agradecer al Editor en Jefe Jim Wigington, al Editor Asociado David Tarboton (Universidad Estatal de Utah) y a tres revisores anónimos por sus comentarios constructivos.

This work was funded by the National Natural Science Foundation of China grant 41375088, the NSF Coupled Natural and Human Systems Program award 1518541, the Cynthia and George Mitchell Family Foundation, the Texas Water Research Network, and Microsoft Research. The authors are grateful to the CUAHSI funding support for the Summer Institute (June 1 to July 18, 2015) held at the National Water Center, Alabama, U.S. We thank David Gochis (National Center for Atmospheric Research), Jim Nelson (Brigham Young University), and Fernando Salas (NOAA National Water Center) for providing project advice as NFIE advisors and course coordinators. David Arctur (University of Texas at Austin) is thanked for English editing. We would also like to thank the Editor-in-Chief Jim Wigington, Associate Editor David Tarboton (Utah State University), and three anonymous reviewers for their constructive comments.

10.1111/1752-1688.12585

pdf

evapotranspiration

streamflow

surface runoff

base flow

MODIS

WRF-Hydro

Noah-MP

RAPID

evapotranspiración

flujo de corriente

escorrentía superficial

flujo base

MODIS

WRF-Hidro

Noé-MP

RÁPIDO

Engineering, Environmental# Geosciences, Multidisciplinary# Water Resources

evapotranspiration

streamflow

surface runoff

base flow

MODIS

WRF-Hydro

Noah-MP

RAPID

evapotranspiración

flujo de corriente

escorrentía superficial

flujo base

MODIS

WRF-Hidro

Noé-MP

RÁPIDO

Oceanografía, Hidrología y Recursos del Agua

Meteorología y Ciencias Atmosféricas

Geociencias

version publicada

hibrida

verde

metadata

metadata

WOS:000423819300005

Spatiotemporal Evaluation of Simulated Evapotranspiration and Streamflow over Texas Using the WRF-Hydro-RAPID Modeling Framework

Artículo original

WILEY

JOURNAL OF THE AMERICAN WATER RESOURCES ASSOCIATION

Ingeniería Ambiental

Geociencias, Multidisciplinaria

Recursos hídricos

1093-474X

en

NNSF 41375088

NSF 518541

Cynthia and George Mitchell Family Foundation

Texas Water Research Network

Microsoft Research

CUAHSI

Div Atmospheric & Geospace Sciences

NSF Directorate For Geosciences 1518541

This work was funded by the National Natural Science Foundation of China grant 41375088, the NSF Coupled Natural and Human Systems Program award 1518541, the Cynthia and George Mitchell Family Foundation, the Texas Water Research Network, and Microsoft Research. The authors are grateful to the CUAHSI funding support for the Summer Institute (June 1 to July 18, 2015) held at the National Water Center, Alabama, U.S. We thank David Gochis (National Center for Atmospheric Research), Jim Nelson (Brigham Young University), and Fernando Salas (NOAA National Water Center) for providing project advice as NFIE advisors and course coordinators. David Arctur (University of Texas at Austin) is thanked for English editing. We would also like to thank the Editor-in-Chief Jim Wigington, Associate Editor David Tarboton (Utah State University), and three anonymous reviewers for their constructive comments.

pdf

NNSF 41375088#NSF 518541#Cynthia and George Mitchell Family Foundation#Texas Water Research Network#Microsoft Research#CUAHSI#Div Atmospheric & Geospace Sciences#NSF Directorate For Geosciences 1518541

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