En hydrologisk model fører til fremskridt i skabelsen af ​​et verdensvandkort

Vand er en global ressource, som er afgørende for livet på vores planet, således er hydrologisk forskning og studiet af dens forvaltning også blevet et afgørende arbejde for kontinuiteten af ​​livet på Jorden. Tilgængeligheden af ​​offentlige data om vandadfærd såsom data om flodstrømning og nedbør er nøglen til forskersamfundet for at skabe et verdensvandkort. Når du tegner dette kort, offentligheden og folk, der forvalter vandressourcer på lokalt plan, spiller også vigtige roller. Ved at udføre borgervidenskab, de leverer og verificerer data.

Forskermiljøet arbejder på denne opgave med hydrologiske modeller, som er værktøjer, der gør dem i stand til at repræsentere processer i det hydrologiske kredsløb, og er i stand til at opnå, for eksempel, forudsigelser om flodstrømning ved hjælp af primært nedbørsdata (dog også andre atmosfæriske variabler såsom temperatur, solstråling, landtræk og planteudvikling kan bruges). Disse værktøjer bruger normalt et hydrologisk bassin som måleenhed, hvor et bassin er en jordenhed, hvis vand strømmer mod samme punkt.

Forsker Rafael Pimentel fra forskningsgruppen Fluvial Dynamics and Hydrology ved University of Cordoba, arbejdet i to år på Hydrologienheden på det svenske meteorologiske og hydrologiske institut (SMHI), hvor han var med til at forme den første globale model på bassinskala. Den anvendte model var HYPE, en model designet i nævnte enhed til omfattende vandforvaltning i Sverige og tidligere brugt på europæisk skala.

Modelleringsprocessen var udfordrende, men gennemførlig ifølge forskningspersonalet, da den blev anvendt på mere end 130, 000 bassiner, der dækker verdens landmasse (undtagen Antarktis). Den største udfordring var at indsamle data og evaluere deres kvalitet, samt kalibrering af modellen, det er processen med at teste dataene fra flodstrømsmodellen og de observerede data for at vurdere, om modellen fungerede korrekt eller ej. På grund af kompleksiteten i at repræsentere det store udvalg af globale hydrologiske processer, modellens ydeevne varierede. Generelt sagt, modellen giver gode resultater, med en gennemsnitlig værdi på over 0,4 i Kling-Gupta-effektivitetsmetrikken (KGE), som er et indeks, der bruges til at kvantificere godheden af ​​en hydrologisk model, som klassificerer modeller på 0,4 eller mere som gode. det østlige USA, Europa, Japan og områder af Rusland, Asien, Canada og Sydamerika var de områder med de bedste resultater, med KGE-værdier på over 0,6, demonstrerer et stort potentiale for dets anvendelse til at udføre sæsonbestemte prognoser for flodstrømning i disse områder. Ved at bruge disse vejrdata i en periode på seks måneder, det er muligt at forudsige flodstrømningsdata for de næste seks måneder. Denne forudsigelse er ret nyttig for personale ved reservoirer og vandkraftværker, som kunne, ved hjælp af disse data, styre og planlægge deres ressourcer bedre og mere præcist.

Udfordringen med at skalere og kvantificere godheden af ​​denne model, ud over at verificere den geografiske placering af søer, floder og reservoirer, så det hele falder sammen, når modellen skaleres, var muligt takket være mængden af ​​fri adgang til hydrologiske data, der er tilgængelige for forskersamfundet såvel som for den brede offentlighed, selvom flodstrømningsdataene i dette tilfælde var sparsomme i mange områder. Dette viser, hvordan åben adgang og delt viden hjælper hydrologi fremskridt. Alligevel, der mangler information, især med hensyn til flodstrømmen, i mange områder af verden at udføre denne verifikation med. Dermed, ideen om at skabe et netværk af kollaborativ videnskab er blevet foreslået. Ved at bruge dette netværk, forskere, ledere, konsulenter og studerende, der arbejder i disse områder med hydrologisk information på lokal skala, kunne vurdere modellen i disse områder. Den tilsvarende del af modellen vil blive udleveret til interesserede, med tanken om at samarbejde om at verificere og justere modellen ved hjælp af workshops, hvor de lokale ville give deres feedback. På denne måde modellens repræsentation af virkeligheden på globalt plan ville blive bedre.