From 39b757d866a1b8489d7612e6650f85c8786c33b4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: martinma10 Date: Tue, 1 Apr 2025 14:17:12 +0200 Subject: [PATCH 1/7] Adding Hyst and Ice Adding Snow Hysteresis and Icemelt models. Also including a tutorial file for the new models. --- examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.ipynb | 1204 +++ examples/fag_gep_modified.csv | 7960 ++++++++++++++++++++ rrmpg/models/__init__.py | 3 + rrmpg/models/cemaneigegr4jice.py | 456 ++ rrmpg/models/cemaneigegr4jice_model.py | 93 + rrmpg/models/cemaneigehyst_model.py | 163 + rrmpg/models/cemaneigehystgr4j.py | 701 ++ rrmpg/models/cemaneigehystgr4j_model.py | 79 + rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice.py | 726 ++ rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice_model.py | 104 + rrmpg/models/icemelt_model.py | 65 + 11 files changed, 11554 insertions(+) create mode 100644 examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.ipynb create mode 100644 examples/fag_gep_modified.csv create mode 100644 rrmpg/models/cemaneigegr4jice.py create mode 100644 rrmpg/models/cemaneigegr4jice_model.py create mode 100644 rrmpg/models/cemaneigehyst_model.py create mode 100644 rrmpg/models/cemaneigehystgr4j.py create mode 100644 rrmpg/models/cemaneigehystgr4j_model.py create mode 100644 rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice.py create mode 100644 rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice_model.py create mode 100644 rrmpg/models/icemelt_model.py diff --git a/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.ipynb b/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.ipynb new file mode 100644 index 0000000..f3eee21 --- /dev/null +++ b/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.ipynb @@ -0,0 +1,1204 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "# **Tutorial File for RRMPG - Alpine**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "In this notebook, we will explore new implementations of the **RRMPG-Alpine** package, focusing on hydrological modeling and climate data analysis for the **Fagge (Gepatschalm) catchment**. \n", + "\n", + "The provided dataset, **fag_gep_modified.csv**, includes daily measurements from the catchment area. These data points cover a range of hydrological and climatic variables:\n", + "\n", + "| **Variable** | **Source** |\n", + "|---------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n", + "| **Precipitation [mm]** | [1] Hiebl, J.; Frei, C. (2018): *Daily precipitation grids for Austria since 1961—development and evaluation of a spatial dataset for hydroclimatic monitoring and modelling*. Theor Appl Climatol 132 (1-2), 327–345. DOI: [10.1007/s00704-017-2093-x](https://doi.org/10.1007/s00704-017-2093-x) |\n", + "| **Tmax [°C]** | [2] Hiebl, J.; Frei, C. (2016): *Daily temperature grids for Austria since 1961—concept, creation and applicability*. Theor Appl Climatol 124 (1-2), 161–178. DOI: [10.1007/s00704-015-1411-4](https://doi.org/10.1007/s00704-015-1411-4) |\n", + "| **Tmin [°C]** | [2] Hiebl, J.; Frei, C. (2016): *Daily temperature grids for Austria since 1961—concept, creation and applicability*. Theor Appl Climatol 124 (1-2), 161–178. DOI: [10.1007/s00704-015-1411-4](https://doi.org/10.1007/s00704-015-1411-4) |\n", + "| **Tmean [°C]** | [2] Hiebl, J.; Frei, C. (2016): *Daily temperature grids for Austria since 1961—concept, creation and applicability*. Theor Appl Climatol 124 (1-2), 161–178. DOI: [10.1007/s00704-015-1411-4](https://doi.org/10.1007/s00704-015-1411-4) |\n", + "| **ET0 [mm]** | [3] Haslinger, K.; Bartsch, A. (2016): *Creating long-term gridded fields of reference evapotranspiration in Alpine terrain based on a recalibrated Hargreaves method*. Hydrology and Earth System Sciences 20(3), 1211-1223. DOI: [10.5194/hess-20-1211-2016](https://doi.org/10.5194/hess-20-1211-2016) |\n", + "| **Qmm [mm]** | [4] eHYD – *Austrian Hydrological Data Service*: [eHYD](https://ehyd.gv.at/#) |\n", + "| **Snow Cover Data** for 5 elevation bands | [5] MODIS – *MODIS Snow Cover Data*: [NSIDC MODIS](https://nsidc.org/data/modis) |\n", + "\n", + "---\n", + "\n", + "## **Modeling Tasks to Be Performed:**\n", + "\n", + "The following tasks will be performed using the provided data:\n", + "\n", + "1. **Cemaneige + Hysteresis + Icemelt + GR4J**\n", + "2. **Cemaneige + Hysteresis + GR4J**\n", + "3. **Cemaneige + Icemelt + GR4J**\n", + "4. **Calculate ET0 using PyET**\n", + "5. **Calibration using SCE-UA Algorithm**\n", + "6. **Visualization and Analysis**\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## **Input**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Notebook setup\n", + "import numpy as np\n", + "import pandas as pd\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import matplotlib.dates as mdates\n", + "import spotpy\n", + "\n", + "from rrmpg.models import CemaneigeHystGR4J, CemaneigeGR4JIce, CemaneigeHystGR4JIce\n", + "from spotpy.objectivefunctions import kge\n", + "from spotpy.parameter import Uniform\n", + "from scipy.stats import gamma\n", + "import pyet" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "DatetimeIndex(['2000-02-26', '2000-02-27', '2000-02-28', '2000-02-29',\n", + " '2000-03-01', '2000-03-02', '2000-03-03', '2000-03-04',\n", + " '2000-03-05', '2000-03-06',\n", + " ...\n", + " '2021-12-22', '2021-12-23', '2021-12-24', '2021-12-25',\n", + " '2021-12-26', '2021-12-27', '2021-12-28', '2021-12-29',\n", + " '2021-12-30', '2021-12-31'],\n", + " dtype='datetime64[ns]', name='Date', length=7959, freq=None)" + ] + }, + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# fag_gep\n", + "df_in = pd.read_csv(\"fag_gep_modified.csv\", index_col=\"Date\", sep=\";\", decimal=\".\", parse_dates=[\"Date\"])\n", + "df_in.index" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# define the elevations\n", + "elevation = [float(2277.84423828125), # Mean elevation band 1\n", + " float(2641.563720703125), # Mean elevation band 2\n", + " float(2845.09521484375), # Mean elevation band 3\n", + " float(3002.329833984375), # Mean elevation band 4\n", + " float(3227.36669921875)] # Mean elevation band 5\n", + "\n", + "mean_elev = 2798.84033203125 # Mean elevation of the catchment" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Glacier fraction for each elevation layer\n", + "frac_ice = np.array([0.022034026, 0.042062109, 0.246620231, 0.507329678, 0.709368134])" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " Datum Qmm sim HystIce(mm/d) sim Hyst(mm/d) \\\n", + "Date \n", + "2000-02-26 2000-02-26 0.263825 NaN NaN \n", + "2000-02-27 2000-02-27 0.260942 NaN NaN \n", + "2000-02-28 2000-02-28 0.258058 NaN NaN \n", + "2000-02-29 2000-02-29 0.258058 NaN NaN \n", + "2000-03-01 2000-03-01 0.258058 NaN NaN \n", + "\n", + " sim CemaneigeIce(mm/d) Q_sceua (mm/d) \n", + "Date \n", + "2000-02-26 NaN NaN \n", + "2000-02-27 NaN NaN \n", + "2000-02-28 NaN NaN \n", + "2000-02-29 NaN NaN \n", + "2000-03-01 NaN NaN \n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Generating a dataframe to store the simulated discharges\n", + "# Initialize columns with no data\n", + "df1 = pd.DataFrame({\n", + " 'Datum': df_in.index, # Using the index of df_in for the 'Datum' column\n", + " 'Qmm': df_in['Qmm'], # Column 'Qmm' from df_in\n", + " 'sim HystIce(mm/d)': np.nan, # Cemaneige + Hysteresis + Icemelt + GR4J\n", + " 'sim Hyst(mm/d)': np.nan, # Cemaneige + Hysteresis + GR4J\n", + " 'sim CemaneigeIce(mm/d)': np.nan, # Cemaneige + Icemelt + GR4J\n", + " 'Q_sceua(mm/d)': np.nan}) # SCE-UA with PyET ET0\n", + "\n", + "# Display the first few rows of df1\n", + "print(df1.head())" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## **Cemaneige + Hysteresis + Icemelt + GR4J**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "This section describes the setup and calibration process for the coupled hydrological model, which integrates the following components:\n", + "\n", + "- **Cemaneige Snow Model** + **Hysteresis** + **Icemelt Model** + **GR4J Rainfall-Runoff Model**\n", + "\n", + "### **Calibration Methodology**\n", + "\n", + "The calibration of the coupled model is performed using an **objective function** :\n", + "\n", + "- **75% Discharge Data** (Qmm): Used to calibrate the model's hydrological performance.\n", + "- **25% Remote Sensing Snow Cover Data**: This is split across the 5 elevation bands, with 5% allocated per elevation band for snow cover calibration.\n", + "\n", + "### **Loss Metric Options**\n", + "\n", + "During the calibration process, users can select between two different loss metrics to evaluate model performance:\n", + "\n", + "1. **Kling-Gupta Efficiency (KGE)**\n", + " \n", + "2. **Mean Squared Error (MSE)**\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Define the model with initial parameters\n", + "model1 = CemaneigeHystGR4JIce()\n", + "params1= {'CTG': 0.43, 'Kf': 3.5, # Cemaneige parameters\n", + " 'Thacc': 43, 'Rsp': 0.23, # Hysteresis parameters\n", + " 'x1': 210, 'x2': 3.4, # GR4J parameters\n", + " 'x3': 49, 'x4': 2.2, # GR4J parameters\n", + " \"DDF\": 5} # Icemelt parameters\n", + "model1.set_params(params1) # Set the parameters" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# NDSI from df_in into SCA (snow covered area) for each band\n", + "sca1modis = (0.06 + 1.21 * df_in[\"NDSI1\"]).clip(upper=100)\n", + "sca2modis = (0.06 + 1.21 * df_in[\"NDSI2\"]).clip(upper=100)\n", + "sca3modis = (0.06 + 1.21 * df_in[\"NDSI3\"]).clip(upper=100)\n", + "sca4modis = (0.06 + 1.21 * df_in[\"NDSI4\"]).clip(upper=100)\n", + "sca5modis = (0.06 + 1.21 * df_in[\"NDSI5\"]).clip(upper=100)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " message: Optimization terminated successfully.\n", + " success: True\n", + " fun: 0.18688101205827204\n", + " x: [ 9.030e-01 2.223e+00 8.287e+01 1.000e+00\n", + " 3.730e+01 3.000e+00 2.328e+01 1.282e+00\n", + " 6.287e+00]\n", + " nit: 59\n", + " nfev: 8910\n", + " population: [[ 9.030e-01 2.242e+00 ... 1.293e+00 5.274e+00]\n", + " [ 9.078e-01 2.186e+00 ... 1.287e+00 7.778e+00]\n", + " ...\n", + " [ 8.727e-01 2.164e+00 ... 1.276e+00 6.500e+00]\n", + " [ 8.581e-01 2.158e+00 ... 1.235e+00 8.011e+00]]\n", + " population_energies: [ 1.869e-01 1.906e-01 ... 1.895e-01 1.904e-01]\n", + " jac: [ 0.000e+00 -5.401e-05 1.677e-05 -9.214e-03\n", + " 4.304e-05 -7.466e-03 6.274e-05 -3.086e-05\n", + " -3.378e-05]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Fit the model\n", + "# Choose the loss metric: kge or mse\n", + "result = model1.fit_Q_SCA(df_in[\"Qmm\"], df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], \n", + " df_in['Tmax'], df_in['ET0'], frac_ice, sca1modis, sca2modis, sca3modis, sca4modis, sca5modis,\n", + " met_station_height=mean_elev, loss_metric=\"kge\", # mse or kge \n", + " altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2)\n", + "print(result)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{'CTG': np.float64(0.9030015353603938),\n", + " 'Kf': np.float64(2.223066466942482),\n", + " 'Thacc': np.float64(82.87006309545102),\n", + " 'Rsp': np.float64(1.0),\n", + " 'x1': np.float64(37.298698767874896),\n", + " 'x2': np.float64(3.0),\n", + " 'x3': np.float64(23.276144152901534),\n", + " 'x4': np.float64(1.282197809132866),\n", + " 'DDF': np.float64(6.286671950232253)}" + ] + }, + "execution_count": 10, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Set the model parameters to the ones found by the calibration\n", + "params = {}\n", + "\n", + "param_names = model1.get_parameter_names()\n", + "\n", + "for i, param in enumerate(param_names):\n", + " params[param] = result.x[i]\n", + "\n", + "# This line set the model parameters to the ones specified in the dict\n", + "model1.set_params(params)\n", + "\n", + "# To be sure, let's look at the current model parameters\n", + "model1.get_params()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 11, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Simulate the discharge and sca, icemlet, snowmelt, rain\n", + "# Store the simulated discharge in the df1 dataframe\n", + "df1['sim HystIce(mm/d)'],_,_,_,_,sca, icemelt, snowmelt, rain = model1.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], \n", + " df_in['Tmax'], df_in['ET0'], frac_ice, met_station_height=mean_elev, \n", + " altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2, return_storages=True) # Return the storages sca, icemelt, snowmelt, rain" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## **Cemaneige + Hysteresis + GR4J**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "This section describes the setup and calibration process for the coupled hydrological model, which integrates the following components:\n", + "\n", + "- **Cemaneige Snow Model** with **Hysteresis** + **GR4J Rainfall-Runoff Model**\n", + "\n", + "### **Calibration Methodology**\n", + "\n", + "The calibration of the coupled model is performed using an **objective function** :\n", + "\n", + "- **75% Discharge Data** (Qmm): Used to calibrate the model's hydrological performance.\n", + "- **25% Remote Sensing Snow Cover Data**: This is split across the 5 elevation bands, with 5% allocated per elevation band for snow cover calibration.\n", + "\n", + "### **Loss Metric Options**\n", + "\n", + "During the calibration process, users can select between two different loss metrics to evaluate model performance:\n", + "\n", + "1. **Kling-Gupta Efficiency (KGE)**\n", + " \n", + "2. **Mean Squared Error (MSE)**" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 12, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Define the model with initial parameters\n", + "model2 = CemaneigeHystGR4J()\n", + "params2= {'CTG': 0.43, 'Kf': 3.5, # Cemaneige parameters\n", + " 'Thacc': 43, 'Rsp': 0.23, # Hysteresis parameters\n", + " 'x1': 210, 'x2': 3.4,\n", + " 'x3': 49, 'x4': 2.2} # GR4J parameters\n", + "model2.set_params(params2)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 13, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# NDSI from df_in into SCA\n", + "sca1modis = (0.06 + 1.21 * df_in[\"NDSI1\"]).clip(upper=100)\n", + "sca2modis = (0.06 + 1.21 * df_in[\"NDSI2\"]).clip(upper=100)\n", + "sca3modis = (0.06 + 1.21 * df_in[\"NDSI3\"]).clip(upper=100)\n", + "sca4modis = (0.06 + 1.21 * df_in[\"NDSI4\"]).clip(upper=100)\n", + "sca5modis = (0.06 + 1.21 * df_in[\"NDSI5\"]).clip(upper=100)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 14, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " message: Optimization terminated successfully.\n", + " success: True\n", + " fun: 0.19273413442184115\n", + " x: [ 9.370e-01 2.352e+00 8.318e+01 1.000e+00\n", + " 1.000e+01 3.000e+00 2.118e+01 1.286e+00]\n", + " nit: 68\n", + " nfev: 8505\n", + " population: [[ 9.370e-01 2.385e+00 ... 2.070e+01 1.282e+00]\n", + " [ 9.215e-01 2.322e+00 ... 2.091e+01 1.275e+00]\n", + " ...\n", + " [ 9.423e-01 2.392e+00 ... 2.051e+01 1.293e+00]\n", + " [ 9.381e-01 2.354e+00 ... 2.050e+01 1.293e+00]]\n", + " population_energies: [ 1.927e-01 1.943e-01 ... 1.941e-01 1.939e-01]\n", + " jac: [ 0.000e+00 -8.071e-06 -5.884e-07 -1.925e-02\n", + " 6.980e-05 -1.477e-02 1.890e-06 -2.032e-06]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "result = model2.fit_Q_SCA(df_in[\"Qmm\"], df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], \n", + " df_in['Tmax'], df_in['ET0'], sca1modis, sca2modis, sca3modis, sca4modis, sca5modis, met_station_height=mean_elev, loss_metric=\"kge\", # mse or kge \n", + " altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2)\n", + "\n", + "print(result)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{'CTG': np.float64(0.9370422854981424),\n", + " 'Kf': np.float64(2.352286935680163),\n", + " 'Thacc': np.float64(83.18303250166798),\n", + " 'Rsp': np.float64(1.0),\n", + " 'x1': np.float64(10.0),\n", + " 'x2': np.float64(3.0),\n", + " 'x3': np.float64(21.18412983923393),\n", + " 'x4': np.float64(1.2863423622675372)}" + ] + }, + "execution_count": 15, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Set the model parameters to the ones found by the calibration\n", + "params = {}\n", + "\n", + "param_names = model2.get_parameter_names()\n", + "\n", + "for i, param in enumerate(param_names):\n", + " params[param] = result.x[i]\n", + "\n", + "# This line set the model parameters to the ones specified in the dict\n", + "model2.set_params(params)\n", + "\n", + "# To be sure, let's look at the current model parameters\n", + "model2.get_params()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 16, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Simulate the discharge and store it in the df1 dataframe\n", + "df1['sim Hyst(mm/d)']= model2.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], \n", + " df_in['Tmax'], df_in['ET0'], met_station_height=mean_elev, \n", + " altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## **Cemaneig + Icemelt + GR4J**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "This section describes the setup and calibration process for the coupled hydrological model, which integrates the following components:\n", + "\n", + "- **Cemaneige Snow Model** (**WITHOUT** Hysteresis) + **Icemelt Model** + **GR4J Rainfall-Runoff Model**\n", + "\n", + "### **Calibration Methodology**\n", + "\n", + "The calibration of the coupled model is performed using a **loss-function** only on discharge data. The available loss metric is **Mean Squared Error (MSE)**." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 17, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Define the model with initial parameters\n", + "model3 = CemaneigeGR4JIce()\n", + "params3= {'CTG': 0.43, 'Kf': 3.5, # Cemaneige parameters\n", + " 'x1': 210, 'x2': 3.4,\n", + " 'x3': 49, 'x4': 2.2, # GR4J parameters\n", + " \"DDF\": 5} # Icemelt parameters\n", + "model3.set_params(params3)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 18, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + " message: Optimization terminated successfully.\n", + " success: True\n", + " fun: 6.9031288676820255\n", + " x: [ 7.382e-01 4.075e+00 2.124e+02 2.971e+00\n", + " 2.796e+01 1.261e+00 3.915e+00]\n", + " nit: 32\n", + " nfev: 4353\n", + " population: [[ 7.382e-01 4.075e+00 ... 1.261e+00 3.915e+00]\n", + " [ 6.984e-01 4.039e+00 ... 1.364e+00 5.059e+00]\n", + " ...\n", + " [ 7.088e-01 4.135e+00 ... 1.317e+00 4.001e+00]\n", + " [ 7.612e-01 4.153e+00 ... 1.319e+00 3.653e+00]]\n", + " population_energies: [ 6.903e+00 7.146e+00 ... 6.937e+00 6.947e+00]\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Fit the model\n", + "result = model3.fit(df_in[\"Qmm\"], df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], \n", + " df_in['Tmax'], df_in['ET0'], frac_ice, met_station_height=mean_elev,\n", + " altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4)\n", + "print(result)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/plain": [ + "{'CTG': np.float64(0.7382413930079459),\n", + " 'Kf': np.float64(4.075326104566461),\n", + " 'x1': np.float64(212.43962540529526),\n", + " 'x2': np.float64(2.9706486961437353),\n", + " 'x3': np.float64(27.958582971315394),\n", + " 'x4': np.float64(1.2609133662872083),\n", + " 'DDF': np.float64(3.9153425908335393)}" + ] + }, + "execution_count": 19, + "metadata": {}, + "output_type": "execute_result" + } + ], + "source": [ + "# Set the model parameters to the ones found by the calibration\n", + "params = {}\n", + "\n", + "param_names = model3.get_parameter_names()\n", + "\n", + "for i, param in enumerate(param_names):\n", + " params[param] = result.x[i]\n", + "\n", + "# This line set the model parameters to the ones specified in the dict\n", + "model3.set_params(params)\n", + "\n", + "# To be sure, let's look at the current model parameters\n", + "model3.get_params()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 20, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "df1['sim CemaneigeIce(mm/d)']= model3.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], \n", + " df_in['Tmax'], df_in['ET0'], frac_ice, met_station_height=mean_elev, \n", + " altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## **ET0 Calculation with PyET**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "In alpine regions **ET0** data is sometimes unavailable, the **PyET** package can be used to calculate **ET0**. PyET is a Python library that provides methods to estimate reference evapotranspiration using various approaches, including the **Hargreaves** method, which is commonly used in regions with limited meteorological data.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Load the dataframe without the ET0 column\n", + "df_in = pd.read_csv(\"fag_gep_modified.csv\", index_col=\"Date\", sep=\";\", decimal=\".\").drop(columns=\"ET0\")\n", + "\n", + "# Use Hargreaves or Oudin method from PyET to calculate ET0\n", + "lat = 46.9685*np.pi/180 # latitude of site\n", + "df_in[\"ET0\"] = pyet.hargreaves(df_in[\"Tmean\"], df_in[\"Tmax\"], df_in[\"Tmin\"], lat=lat) # Hargreaves\n", + "#df_in[\"ET0\"] = pyet.oudin(df_in[\"Tmean\"], lat=lat) # Oudin" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## **Model Calibration with Spotpy**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "This section outlines the integration of the **SCE-UA algorithm** (Shuffled Complex Evolution – University of Arizona) from the **Spotpy** package for model calibration.\n", + "The **SCE-UA algorithm** is employed to optimize the model parameters by minimizing the already introduced objective function. The calibration process is carried out for the following model combination:\n", + "- **Cemaneige Snow Model** with **Hysteresis** + **GR4J Rainfall-Runoff Model**\n", + "\n", + "The **objective function** evaluates the model's performance using the **KGE** during the calibration process. The SCE-UA algorithm uses this function to guide the optimization process, ensuring the model parameters are calibrated to achieve the best possible fit to the observed data." + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 22, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Define the model with initial parameters\n", + "model4 = CemaneigeHystGR4J()\n", + "params4= {'CTG': 0.43, 'Kf': 3.5, # Cemaneige parameters\n", + " 'Thacc': 43, 'Rsp': 0.23, # Hysteresis parameters\n", + " 'x1': 210, 'x2': 3.4,\n", + " 'x3': 49, 'x4': 2.2} # GR4J parameters\n", + "model4.set_params(params4)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 23, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Setup of the spotpy class\n", + "class spot_setup_gr4jhyst(object): \n", + " ctg = Uniform(\"CTG\", low=0.1, high=1, optguess=0.8)\n", + " kf = Uniform(\"Kf\", low=0.1, high=10, optguess=4) \n", + " thacc = Uniform(\"thacc\", low=1, high=1000, optguess=400)\n", + " rsp = Uniform(\"Rsp\", low=0.1, high=1, optguess=0.8) \n", + " x1 = Uniform(\"x1\", low=1, high=1500, optguess=350)\n", + " x2 = Uniform(\"x2\", low=-5, high=10, optguess=0) \n", + " x3 = Uniform(\"x3\", low=1, high=500, optguess=40)\n", + " x4 = Uniform(\"x4\", low=0.5, high=10, optguess=1.7)\n", + " \n", + " \n", + " def __init__(self, obs, model, elevs, elevs_median, df_in):\n", + " # Just a way to keep this example flexible and applicable to various examples\n", + " self.trueObs = obs\n", + " self.model = model \n", + " self.elevs = elevs\n", + " self.elevs_median = elevs_median\n", + " self.df_in = df_in\n", + " \n", + " def simulation(self, x):\n", + " # Here the model is actualy started with a unique parameter combination that it gets from spotpy for each time the model is called\n", + " params = {'CTG': x[0], \"Kf\": x[1],\n", + " 'Thacc': x[2], 'Rsp': x[3],\n", + " 'x1': x[4], \"x2\": x[5],\n", + " 'x3': x[6], 'x4': x[7]}\n", + " self.model.set_params(params)\n", + " \n", + " outflow, _, _, _, _, sca, _ = self.model.simulate(self.df_in['P'], self.df_in['Tmean'], self.df_in['Tmin'], \n", + " (self.df_in['Tmax']), self.df_in['ET0'], met_station_height=self.elevs_median,\n", + " altitudes=self.elevs, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2, return_storages=True)\n", + " sca1, sca2, sca3, sca4, sca5 = (\n", + " sca[:, 0].flatten() * 100, # Convert from fraction to percentage\n", + " sca[:, 1].flatten() * 100, \n", + " sca[:, 2].flatten() * 100,\n", + " sca[:, 3].flatten() * 100,\n", + " sca[:, 4].flatten() * 100,\n", + " )\n", + " return [outflow.flatten(), sca1, sca2, sca3, sca4, sca5]\n", + " \n", + " def evaluation(self):\n", + " return self.trueObs\n", + "\n", + " def objectivefunction(self, simulation, evaluation, params=None):\n", + " loss_q = 1 - kge1(evaluation[0], simulation[0])\n", + " loss_sca1 = 1 - kge1(evaluation[1], simulation[1])\n", + " loss_sca2 = 1 - kge1(evaluation[2], simulation[2])\n", + " loss_sca3 = 1 - kge1(evaluation[3], simulation[3])\n", + " loss_sca4 = 1 - kge1(evaluation[4], simulation[4])\n", + " loss_sca5 = 1 - kge1(evaluation[5], simulation[5])\n", + " loss_value = (\n", + " 0.75 * loss_q +\n", + " 0.05 * loss_sca1 +\n", + " 0.05 * loss_sca2 +\n", + " 0.05 * loss_sca3 +\n", + " 0.05 * loss_sca4 +\n", + " 0.05 * loss_sca5\n", + " )\n", + " return loss_value\n", + " \n", + "\n", + "def kge1(evaluation, simulation):\n", + " df = pd.DataFrame({\"obs\": evaluation, \"sim\": simulation}).dropna()\n", + " return kge(df[\"obs\"].values, df[\"sim\"].values)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 24, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Define the observed data and the sampler\n", + "obs_in = [df_in[\"Qmm\"], sca1modis.reindex(df_in.index), sca2modis.reindex(df_in.index), \n", + " sca3modis.reindex(df_in.index), sca4modis.reindex(df_in.index), sca5modis.reindex(df_in.index)]\n", + "\n", + "sampler=spotpy.algorithms.sceua(spot_setup_gr4jhyst(obs_in, model4, elevation, mean_elev, df_in), \n", + " save_sim = False, dbname='SCEUA_RRMPG', dbformat='csv')" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 25, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Initializing the Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) algorithm with 50000 repetitions\n", + "The objective function will be minimized\n", + "Starting burn-in sampling...\n", + "Initialize database...\n", + "['csv', 'hdf5', 'ram', 'sql', 'custom', 'noData']\n", + "* Database file 'SCEUA_RRMPG.csv' created.\n", + "Burn-in sampling completed...\n", + "Starting Complex Evolution...\n", + "ComplexEvo loop #1 in progress...\n", + "316 of 50000, minimal objective function=0.31852, time remaining: 00:05:19\n", + "ComplexEvo loop #2 in progress...\n", + "669 of 50000, minimal objective function=0.31852, time remaining: 00:04:58\n", + "1016 of 50000, minimal objective function=0.31852, time remaining: 00:04:53\n", + "ComplexEvo loop #3 in progress...\n", + "1383 of 50000, minimal objective function=0.270656, time remaining: 00:04:49\n", + "ComplexEvo loop #4 in progress...\n", + "1745 of 50000, minimal objective function=0.270656, time remaining: 00:04:45\n", + "ComplexEvo loop #5 in progress...\n", + "2103 of 50000, minimal objective function=0.199888, time remaining: 00:04:41\n", + "ComplexEvo loop #6 in progress...\n", + "2467 of 50000, minimal objective function=0.199888, time remaining: 00:04:38\n", + "2821 of 50000, minimal objective function=0.199888, time remaining: 00:04:35\n", + "ComplexEvo loop #7 in progress...\n", + "3179 of 50000, minimal objective function=0.182776, time remaining: 00:04:32\n", + "ComplexEvo loop #8 in progress...\n", + "3546 of 50000, minimal objective function=0.178186, time remaining: 00:04:29\n", + "ComplexEvo loop #9 in progress...\n", + "3910 of 50000, minimal objective function=0.178186, time remaining: 00:04:27\n", + "ComplexEvo loop #10 in progress...\n", + "4246 of 50000, minimal objective function=0.177967, time remaining: 00:04:26\n", + "4596 of 50000, minimal objective function=0.176311, time remaining: 00:04:24\n", + "ComplexEvo loop #11 in progress...\n", + "4952 of 50000, minimal objective function=0.17232, time remaining: 00:04:22\n", + "ComplexEvo loop #12 in progress...\n", + "5302 of 50000, minimal objective function=0.17232, time remaining: 00:04:20\n", + "ComplexEvo loop #13 in progress...\n", + "5658 of 50000, minimal objective function=0.170067, time remaining: 00:04:18\n", + "ComplexEvo loop #14 in progress...\n", + "6011 of 50000, minimal objective function=0.169994, time remaining: 00:04:15\n", + "6372 of 50000, minimal objective function=0.169102, time remaining: 00:04:13\n", + "ComplexEvo loop #15 in progress...\n", + "6721 of 50000, minimal objective function=0.167961, time remaining: 00:04:11\n", + "ComplexEvo loop #16 in progress...\n", + "7097 of 50000, minimal objective function=0.166626, time remaining: 00:04:09\n", + "ComplexEvo loop #17 in progress...\n", + "7448 of 50000, minimal objective function=0.16597, time remaining: 00:04:06\n", + "ComplexEvo loop #18 in progress...\n", + "7808 of 50000, minimal objective function=0.16597, time remaining: 00:04:04\n", + "8168 of 50000, minimal objective function=0.165543, time remaining: 00:04:02\n", + "ComplexEvo loop #19 in progress...\n", + "8524 of 50000, minimal objective function=0.165503, time remaining: 00:04:00\n", + "ComplexEvo loop #20 in progress...\n", + "8867 of 50000, minimal objective function=0.165359, time remaining: 00:03:58\n", + "ComplexEvo loop #21 in progress...\n", + "9224 of 50000, minimal objective function=0.165359, time remaining: 00:03:56\n", + "ComplexEvo loop #22 in progress...\n", + "9592 of 50000, minimal objective function=0.165231, time remaining: 00:03:54\n", + "9968 of 50000, minimal objective function=0.165231, time remaining: 00:03:52\n", + "ComplexEvo loop #23 in progress...\n", + "10344 of 50000, minimal objective function=0.165231, time remaining: 00:03:50\n", + "ComplexEvo loop #24 in progress...\n", + "10714 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:48\n", + "ComplexEvo loop #25 in progress...\n", + "11051 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:46\n", + "11393 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:45\n", + "ComplexEvo loop #26 in progress...\n", + "11731 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:43\n", + "ComplexEvo loop #27 in progress...\n", + "12077 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:41\n", + "12423 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:39\n", + "ComplexEvo loop #28 in progress...\n", + "12766 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:37\n", + "ComplexEvo loop #29 in progress...\n", + "13115 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:35\n", + "ComplexEvo loop #30 in progress...\n", + "13461 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:33\n", + "13794 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:32\n", + "ComplexEvo loop #31 in progress...\n", + "14144 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:30\n", + "ComplexEvo loop #32 in progress...\n", + "14497 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:28\n", + "14846 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:26\n", + "ComplexEvo loop #33 in progress...\n", + "15197 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:24\n", + "ComplexEvo loop #34 in progress...\n", + "15541 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:22\n", + "15888 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:20\n", + "ComplexEvo loop #35 in progress...\n", + "16239 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:18\n", + "ComplexEvo loop #36 in 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"ComplexEvo loop #42 in progress...\n", + "19715 of 50000, minimal objective function=0.165053, time remaining: 00:02:58\n", + "ComplexEvo loop #43 in progress...\n", + "20085 of 50000, minimal objective function=0.165046, time remaining: 00:02:56\n", + "ComplexEvo loop #44 in progress...\n", + "20441 of 50000, minimal objective function=0.165046, time remaining: 00:02:54\n", + "20818 of 50000, minimal objective function=0.165045, time remaining: 00:02:52\n", + "ComplexEvo loop #45 in progress...\n", + "21201 of 50000, minimal objective function=0.165037, time remaining: 00:02:49\n", + "ComplexEvo loop #46 in progress...\n", + "21575 of 50000, minimal objective function=0.165031, time remaining: 00:02:47\n", + "ComplexEvo loop #47 in progress...\n", + "21936 of 50000, minimal objective function=0.165026, time remaining: 00:02:45\n", + "ComplexEvo loop #48 in progress...\n", + "22303 of 50000, minimal objective function=0.165025, time remaining: 00:02:43\n", + "22677 of 50000, minimal objective function=0.165023, time remaining: 00:02:40\n", + "ComplexEvo loop #49 in progress...\n", + "23054 of 50000, minimal objective function=0.165023, time remaining: 00:02:38\n", + "ComplexEvo loop #50 in progress...\n", + "23427 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:36\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 86.028897\n", + "ComplexEvo loop #51 in progress...\n", + "23797 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:34\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 87.535024\n", + "ComplexEvo loop #52 in progress...\n", + "24172 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:31\n", + "24543 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:29\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 61.313704\n", + "ComplexEvo loop #53 in progress...\n", + "24915 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:27\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 58.816484\n", + "ComplexEvo loop #54 in progress...\n", + "25280 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:25\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 20.733937\n", + "ComplexEvo loop #55 in progress...\n", + "25657 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:23\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 20.820275\n", + "ComplexEvo loop #56 in progress...\n", + "26029 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:20\n", + "26401 of 50000, minimal objective function=0.165019, 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"Updated convergence criteria: 2.470096\n", + "ComplexEvo loop #64 in progress...\n", + "29693 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:58\n", + "30051 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:56\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 1.780972\n", + "ComplexEvo loop #65 in progress...\n", + "30417 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:54\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 0.902626\n", + "ComplexEvo loop #66 in progress...\n", + "30790 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:52\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 0.575742\n", + "ComplexEvo loop #67 in progress...\n", + "31162 of 50000, minimal objective function=0.165019, 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"ComplexEvo loop #78 in progress...\n", + "36338 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:19\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 0.055234\n", + "ComplexEvo loop #79 in progress...\n", + "36701 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:17\n", + "37052 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:15\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 0.055235\n", + "ComplexEvo loop #80 in progress...\n", + "37422 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:13\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 0.038483\n", + "ComplexEvo loop #81 in progress...\n", + "37769 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:11\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 0.038483\n", + "ComplexEvo loop #82 in progress...\n", + "38139 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:09\n", + "38486 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:07\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 0.038483\n", + "ComplexEvo loop #83 in progress...\n", + "38857 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:05\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 0.038484\n", + "ComplexEvo loop #84 in progress...\n", + "39201 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:03\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 0.038484\n", + "ComplexEvo loop #85 in progress...\n", + "39565 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:01\n", + "39949 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:00:58\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 0.038484\n", + "ComplexEvo loop #86 in progress...\n", + "40327 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:00:56\n", + "Objective function convergence criteria is now being updated and assessed...\n", + "Updated convergence criteria: 0.038485\n", + "ComplexEvo loop #87 in progress...\n", + "40694 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:00:54\n", + "THE POPULATION HAS CONVERGED TO A PRESPECIFIED SMALL PARAMETER SPACE\n", + "SEARCH WAS STOPPED AT TRIAL NUMBER: 40949\n", + "NUMBER OF DISCARDED TRIALS: 0\n", + "NORMALIZED GEOMETRIC RANGE = 0.000000\n", + "THE BEST POINT HAS IMPROVED IN LAST 50 LOOPS BY 0.038485 PERCENT\n", + "\n", + "*** Final SPOTPY summary ***\n", + "Total Duration: 238.02 seconds\n", + "Total Repetitions: 40949\n", + "Minimal objective value: 0.165019\n", + "Corresponding parameter setting:\n", + "CTG: 0.917322\n", + "Kf: 2.25537\n", + "thacc: 79.4508\n", + "Rsp: 0.999\n", + "x1: 1.5\n", + "x2: 7.05426\n", + "x3: 121.715\n", + "x4: 1.12116\n", + "******************************\n", + "\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# Run the sampler\n", + "sampler.sample(50000, ngs=10, kstop=50)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 26, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Load the results and set the parameters to the best ones\n", + "results = spotpy.analyser.load_csv_results('SCEUA_RRMPG')\n", + "x = list(results[results[\"like1\"].argmin()])[1:-1]\n", + "params1 = {'CTG': x[0], \"Kf\": x[1],\n", + " 'Thacc': x[2], 'Rsp': x[3],\n", + " 'x1': x[4], \"x2\": x[5],\n", + " 'x3': x[6], 'x4': x[7]}\n", + "model4.set_params(params1)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 31, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "# Simulate the discharge and store it in the df1 dataframe\n", + "df1[\"Q_sceua(mm/d)\"] = model4.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], \n", + " (df_in['Tmax']), df_in['ET0'], met_station_height=mean_elev,\n", + " altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2)" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "## **Plot Model Runs and KGE Calculation**" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "In this section, we will visualize the results of all the different model runs and compare them to the observed data. The following steps will be performed:\n", + "\n", + "1. **Plotting Model Runs**: All the different model runs will be plotted together for visual comparison with the observed data. This will help understanding the performance and behavior of each model.\n", + "\n", + "2. **Kling-Gupta Efficiency (KGE) Calculation**: The **KGE** will be calculated for each model run to assess the performance of the models in relation to the observed data.\n", + "\n", + "This section will allow for the visual comparison of different model outputs and provide quantitative insights into their performance using **KGE** as the evaluation metric.\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 32, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "image/png": 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+2021-12-07;1.6490821;-9.37512;-16.96062;-13.16787;0.11276341;0.5002581197943334;61.79551122;61.48920266;61.46783626;59.64125932;58.7333887 +2021-12-08;9.989312;-6.992686;-15.054939;-11.023813;0.128652705;0.4757497969225649;61.79551122;61.48920266;61.46783626;59.64125932;58.7333887 +2021-12-09;1.4189179;-10.983077;-14.536462;-12.75977;0.074603931;0.481516461127687;61.79551122;61.48920266;61.46783626;59.64125932;58.7333887 +2021-12-10;1.3186066;-11.777255;-17.289831;-14.533542;0.076064853;0.46133313640976;61.79551122;61.48920266;61.46783626;59.64125932;58.7333887 +2021-12-11;0.20988525;-12.165977;-14.536927;-13.351451;0.066046799;0.4570081382559184;61.79551122;61.48920266;61.46783626;59.64125932;58.7333887 +2021-12-12;1.0056885;-5.506031;-15.373806;-10.4399185;0.417762875;0.452683140102077;70.71737323;69.55398671;70.49456976;69.57332229;69.06727575 +2021-12-13;0.2573115;-2.3889637;-7.861486;-5.125224;0.721795621;0.4454748098456744;65.60266002;67.22508306;68.40768588;67.67357084;67.78488372 +2021-12-14;0.0;-2.9931827;-8.020886;-5.5070343;0.477157605;0.4310581493328694;84.81130507;85.03488372;83.77276525;83.31068766;83.72342193 +2021-12-15;0.0;-0.8794995;-7.406754;-4.1431265;0.697643833;0.43249981538415;83.78304239;81.48837209;82.0994152;82.70836785;83.70348837 +2021-12-16;0.0;-0.32940328;-6.7351785;-3.5322907;0.782158685;0.426733151179028;89.00415628;88.08554817;87.04260652;86.30654515;85.37873754 +2021-12-17;0.0;-1.4633943;-8.701251;-5.0823226;0.829601472;0.4224081530251865;85.25852037;83.9127907;83.35588972;81.83264292;79.44186047 +2021-12-18;0.0;-4.0994864;-9.274944;-6.6872153;0.508497159;0.4166414888200644;87.40980881;85.96013289;85.36424394;83.95774648;83.16445183 +2021-12-19;0.0;-4.269458;-7.37488;-5.8221684;0.561002934;0.4108748246149424;87.07148795;85.24833887;84.54469507;83.68268434;83.64784053 +2021-12-20;0.0;-6.009753;-9.672216;-7.8409853;0.331766484;0.4051081604098204;85.10556941;84.02076412;83.87886383;82.93620547;82.01578073 +2021-12-21;0.0;-5.6613092;-10.926579;-8.293944;0.238554665;0.4022248283072595;87.25519534;85.42774086;84.82706767;84.61971831;84.38953488 +2021-12-22;0.0;-5.1453805;-11.65276;-8.399069;0.358366688;0.3993414962046985;80.57605985;80.14784053;79.20551378;78.16487158;77.75166113 +2021-12-23;0.0;-3.646166;-8.313908;-5.980037;0.545349743;0.3964581641021374;76.90939318;77.00083056;76.32080201;76.78376139;76.77990033 +2021-12-24;0.10000001;-3.2001922;-6.553818;-4.8770046;0.227856121;0.3935748319995765;76.90939318;77.00083056;76.32080201;76.78376139;76.77990033 +2021-12-25;0.0;-4.1103945;-7.238996;-5.6746955;0.349425529;0.3906914998970154;76.90939318;77.00083056;76.32080201;76.78376139;76.77990033 +2021-12-26;0.0;-5.044739;-7.6990056;-6.371872;0.31185732;0.3878081677944545;76.90939318;77.00083056;76.32080201;76.78376139;76.77990033 +2021-12-27;0.27134424;-5.3877764;-8.616009;-7.0018935;0.324939229;0.3849248356918934;74.30174564;74.25581395;76.12614871;76.06876553;74.55066445 +2021-12-28;5.0912952;-3.3751845;-9.243567;-6.3093762;0.758452025;0.3820415035893325;69.55029094;68.75166113;70.85296575;71.42004971;68.12126246 +2021-12-29;24.671904;-2.5140522;-8.292717;-5.4033847;0.852625719;0.380599837538052;69.55029094;68.75166113;70.85296575;71.42004971;68.12126246 +2021-12-30;1.3395573;0.015495646;-5.4412093;-2.7128568;0.795022836;0.406549826461101;61.90773067;60.9244186;60.91060986;66.26263463;63.71511628 +2021-12-31;0.0;2.3269973;-2.8386428;-0.255823;0.99770444;0.3820415035893325;84.32086451;77.31644518;75.99498747;74.22452361;70.9551495 diff --git a/rrmpg/models/__init__.py b/rrmpg/models/__init__.py index 8e23191..4e09453 100644 --- a/rrmpg/models/__init__.py +++ b/rrmpg/models/__init__.py @@ -13,3 +13,6 @@ from .gr4j import GR4J from .cemaneige import Cemaneige from .cemaneigegr4j import CemaneigeGR4J +from .cemaneigehystgr4j import CemaneigeHystGR4J +from .cemaneigegr4jice import CemaneigeGR4JIce +from .cemaneigehystgr4jice import CemaneigeHystGR4JIce diff --git a/rrmpg/models/cemaneigegr4jice.py b/rrmpg/models/cemaneigegr4jice.py new file mode 100644 index 0000000..bcea246 --- /dev/null +++ b/rrmpg/models/cemaneigegr4jice.py @@ -0,0 +1,456 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +# This file is part of RRMPG. +# +# RRMPG is free software with the aim to provide a playground for experiments +# with hydrological rainfall-runoff-models while achieving competitive +# performance results. +# +# You should have received a copy of the MIT License along with RRMPG. If not, +# see + +"""Interface to the IceMelt + Cemaneige + GR4J coupled hydrological model.""" + +import numbers + +import numpy as np + +from scipy import optimize + +from .basemodel import BaseModel +from .cemaneigegr4jice_model import run_cemaneigegr4jice +from .cemaneige_utils import (extrapolate_precipitation, + extrapolate_temperature, + calculate_solid_fraction) +from ..utils.array_checks import validate_array_input, check_for_negatives +from ..utils.metrics import calc_mse + +class CemaneigeGR4JIce(BaseModel): + """Interface to the IceMelt + Cemaneige + GR4J coupled hydrological model. + + This class builds an interface to the coupled model, consisting of the IceMelt model [1], + the Cemaneige snow routine [2] and the GR4J model [3]. This model should only + be used with daily data. + + If no model parameters are passed upon initialization, generates random + parameter set. + + [1] Nepal, S., Chen, J., Penton, D. J., Neumann, L. E., Zheng, H., & Wahid, S. (2017). + Spatial GR4J conceptualization of the Tamor glaciated alpine catchment in Eastern Nepal: + evaluation of GR4JSG against streamflow and MODIS snow extent. Hydrol. Process., 31, 51–68. + doi: 10.1002/hyp.10962. + + [2] Valéry, A. "Modélisation précipitations – débit sous influence nivale. + Élaboration d’un module neige et évaluation sur 380 bassins versants". + PhD thesis, Cemagref (Antony), AgroParisTech (Paris), 405 pp. (2010) + + [3] Perrin, Charles, Claude Michel, and Vazken Andréassian. "Improvement + of a parsimonious model for streamflow simulation." Journal of hydrology + 279.1 (2003): 275-289. + + Args: + params: (optional) Dictionary containing all model parameters as a + separate key/value pairs. + + Raises: + ValueError: If a dictionary of model parameters is passed but one of + the parameters is missing. + + """ + + # List of model parameters + _param_list = ['CTG', 'Kf', 'x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'DDF'] + + # Dictonary with the default parameter bounds + _default_bounds = {'CTG': (0, 1), + 'Kf': (1, 15), + 'x1': (100, 1200), + 'x2': (-5, 3), + 'x3': (20, 300), + 'x4': (1.1, 2.9), + 'DDF': (1, 30)} + + # Custom numpy datatype needed for the numba function + _dtype = np.dtype([('CTG', np.float64), + ('Kf', np.float64), + ('x1', np.float64), + ('x2', np.float64), + ('x3', np.float64), + ('x4', np.float64), + ('DDF', np.float64)]) + + def __init__(self, params=None): + """Initialize a IceMelt + Cemaneige + GR4J coupled hydrological model object. + + Args: + params: (optional) Dictionary containing all model parameters as a + separate key/value pairs. + + Raises: + ValueError: If a dictionary of model parameters is passed but one + of the parameters is missing. + + """ + super().__init__(params=params) + + def simulate(self, prec, mean_temp, min_temp, max_temp, etp, frac_ice, + met_station_height, snow_pack_init=0, thermal_state_init=0, + s_init=0, r_init=0, altitudes=[], return_storages=False, + params=None): + """Simulate the IceMelt + Cemaneige + GR4J coupled hydrological model. + + This function checks the input data and prepares the data for the + actual simulation function, which is kept outside of the model class + (due to restrictions of Numba). Meteorological input arrays can be + either lists, numpy arrays or pandas Series. + + In the original Cemaneige model, the catchment is divided into 5 + subareas of different elevations with the each of them having the same + area. For each elevation layer, the snow routine is calculated + separately. Therefore, the meteorological input is extrapolated from + the height of the measurement station to the median height of each + sub-area. This feature is optional (also the number of elevation layer) + in this implementation an can be activated if the corresponding heights + of each elevation layer is passed as input. In this case, also the + height of the measurement station must be passed. + + Args: + prec: Array of daily precipitation sum [mm] + mean_temp: Array of the mean temperature [C] + min_temp: Array of the minimum temperature [C] + max_temp: Array of the maximum temperature [C] + etp: Array of mean potential evapotranspiration [mm] + frac_ice: Array of the fraction of glaciated area in each elevation band. [0 - 1] + met_station_height: Height of the meteorological station [m]. + Needed to calculate the fraction of solid precipitation and + optionally for the extrapolation of the meteorological inputs. + snow_pack_init: (optional) Initial value of the snow pack storage + thermal_state_init: (optional) Initial value of the thermal state + of the snow pack + s_init: (optional) Initial value of the production storage as + fraction of x1. + r_init: (optional) Initial value of the routing storage as fraction + of x3. + altitudes: (optional) List of median altitudes of each elevation + layer [m] + return_storages: (optional) Boolean, indicating if the model + storages should also be returned. + params: (optional) Numpy array of parameter sets, that will be + evaluated a once in parallel. Must be of the models own custom + data type. If nothing is passed, the parameters, stored in the + model object, will be used. + + Returns: + An array with the simulated stream flow and optional one array for + each of the two storages. + + Raises: + ValueError: If one of the inputs contains invalid values. + TypeError: If one of the inputs has an incorrect datatype. + RuntimeError: If there is a size mismatch between meteorological + input arrays. + + """ + # Validation check for input data + + prec = validate_array_input(prec, np.float64, 'prec') + mean_temp = validate_array_input(mean_temp, np.float64, 'mean_temp') + min_temp = validate_array_input(min_temp, np.float64, 'min_temp') + max_temp = validate_array_input(max_temp, np.float64, 'max_temp') + etp = validate_array_input(etp, np.float64, 'pot. evapotranspiration') + + # Check if there exist negative precipitation values in the input + if check_for_negatives(prec): + msg = "The precipitation array contains negative values." + raise ValueError(msg) + + if any(len(ar) != len(prec) for ar in [mean_temp, min_temp, max_temp, etp]): + msg = "All meteorological input arrays must have the same length." + raise RuntimeError(msg) + + # Validate the altitude inputs + if not isinstance(altitudes, list): + raise TypeError("'altitudes' must be a list.") + if len(altitudes) > 0: + for val in altitudes: + if not isinstance(val, numbers.Number): + msg = "All elements in 'altitudes must be numbers." + raise TypeError(msg) + if met_station_height is None: + msg = ["The height of the meteorological station is missing."] + raise ValueError(msg) + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a number.") + + # convert list to numpy array + altitudes = np.array(altitudes) + + # validate input of meteorological station height + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a Number.") + + # validate initial state inputs + if not isinstance(snow_pack_init, numbers.Number): + raise TypeError("'snow_pack_init' must be a Number.") + if not isinstance(thermal_state_init, numbers.Number): + raise TypeError("'thermal_state_init' must be a Number.") + if not isinstance(s_init, numbers.Number): + raise TypeError("'s1_init' must be a Number.") + if not isinstance(r_init, numbers.Number): + raise TypeError("'r_init' must be a Number.") + if isinstance(frac_ice, np.ndarray) and frac_ice.ndim != 1: + raise ValueError("frac_ice must be a 1D array.") + + # make sure both are floats + snow_pack_init = float(snow_pack_init) + thermal_state_init = float(thermal_state_init) + s_init = float(s_init) + r_init = float(r_init) + frac_ice = np.asarray(frac_ice) # should be a numpy array + + # extrapolate data if multiple elevations are provided + if len(altitudes) > 0: + prec = extrapolate_precipitation(prec, + altitudes, + met_station_height) + + (min_temp, + mean_temp, + max_temp) = extrapolate_temperature(min_temp, mean_temp, + max_temp, altitudes, + met_station_height) + else: + # expand dimensions of arrays for correct indexing later + prec = np.expand_dims(prec, axis=-1) + mean_temp = np.expand_dims(mean_temp, axis=-1) + min_temp = np.expand_dims(min_temp, axis=-1) + max_temp = np.expand_dims(max_temp, axis=-1) + + # add height of met. station to empty altitudes list + altitudes = np.array([met_station_height]) + + frac_solid_prec = calculate_solid_fraction(prec, altitudes, mean_temp, + min_temp, max_temp) + + # If no parameters were passed, prepare array w. params from attributes + if params is None: + params = np.zeros(1, dtype=self._dtype) + for param in self._param_list: + params[param] = getattr(self, param) + + # Else, check the param input for correct datatype + else: + if params.dtype != self._dtype: + msg = ["The model parameters must be a numpy array of the ", + "models own custom data type."] + raise TypeError("".join(msg)) + # if only one parameter set is passed, expand dimensions to 1D + if isinstance(params, np.void): + params = np.expand_dims(params, params.ndim) + + # Create array for each parameter set and call simulation one by one + qsim = np.zeros((prec.shape[0], params.size), np.float64) + if return_storages: + G = np.zeros((prec.shape[0], len(altitudes), params.size), + np.float64) + eTG = np.zeros((prec.shape[0], len(altitudes), params.size), + np.float64) + s_store = np.zeros((prec.shape[0], params.size), np.float64) + r_store = np.zeros((prec.shape[0], params.size), np.float64) + ice_melt = np.zeros((prec.shape[0], params.size), np.float64) + + + # Call simulation function for each parameter set + for i in range(params.size): + if return_storages: + (qsim[:, i], + G[:, :, i], + eTG[:, :, i], + s_store[:, i], + r_store[:, i], + ice_melt[:, i]) = run_cemaneigegr4jice(prec, mean_temp, etp, frac_ice, + frac_solid_prec, + snow_pack_init, + thermal_state_init, + s_init, r_init, + params[i]) + + else: + qsim[:, i], _, _, _, _, _ = run_cemaneigegr4jice(prec, mean_temp, etp, frac_ice, + frac_solid_prec, + snow_pack_init, + thermal_state_init, + s_init, r_init, + params[i]) + + if return_storages: + return qsim, G, eTG, s_store, r_store, ice_melt + else: + return qsim + + def fit(self, obs, prec, mean_temp, min_temp, max_temp, etp, frac_ice, + met_station_height, snow_pack_init=0, thermal_state_init=0, + s_init=0, r_init=0, altitudes=[]): + """Fit the IceMelt + Cemaneige + GR4J coupled model to a observed timeseries + + This functions uses scipy's global optimizer (differential evolution) + to find a good set of parameters for the model, so that the observed + timeseries is simulated as good as possible. + + Args: + obs: Array of the observed timeseries [mm] + prec: Array of daily precipitation sum [mm] + mean_temp: Array of the mean temperature [C] + min_temp: Array of the minimum temperature [C] + max_temp: Array of the maximum temperature [C] + etp: Array of mean potential evapotranspiration [mm] + frac_ice: Array of the fraction of glaciated area in each elevation band. [0 - 1] + met_station_height: Height of the meteorological station [m]. + Needed to calculate the fraction of solid precipitation and + optionally for the extrapolation of the meteorological inputs. + snow_pack_init: (optional) Initial value of the snow pack storage + thermal_state_init: (optional) Initial value of the thermal state + of the snow pack + s_init: (optional) Initial value of the production storage as + fraction of x1. + r_init: (optional) Initial value of the routing storage as fraction + of x3. + altitudes: (optional) List of median altitudes of each elevation + layer [m] + + Returns: + res: A SciPy `OptimizeResult` object containing the optimization results. + + Raises: + ValueError: If one of the inputs contains invalid values. + TypeError: If one of the inputs has an incorrect datatype. + RuntimeErrror: If there is a size mismatch between the + precipitation and the pot. evapotranspiration input. + + """ + # Validation check for input data + obs = validate_array_input(obs, np.float64, 'obs') + prec = validate_array_input(prec, np.float64, 'prec') + mean_temp = validate_array_input(mean_temp, np.float64, 'mean_temp') + min_temp = validate_array_input(min_temp, np.float64, 'min_temp') + max_temp = validate_array_input(max_temp, np.float64, 'max_temp') + etp = validate_array_input(etp, np.float64, 'pot. evapotranspiration') + + # Check if there exist negative precipitation values in the input + if check_for_negatives(prec): + msg = "The precipitation array contains negative values." + raise ValueError(msg) + + if any(len(ar) != len(prec) for ar in [mean_temp, min_temp, max_temp, etp]): + msg = "All meteorological input arrays must have the same length." + raise RuntimeError(msg) + + # Validate the altitude inputs + if not isinstance(altitudes, list): + raise TypeError("'altitudes' must be a list.") + if len(altitudes) > 0: + for val in altitudes: + if not isinstance(val, numbers.Number): + msg = "All elements in 'altitudes must be numbers." + raise TypeError(msg) + if met_station_height is None: + msg = ["The height of the meteorological station is missing."] + raise ValueError(msg) + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a number.") + + # convert list to numpy array + altitudes = np.array(altitudes) + + # validate input of meteorological station height + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a Number.") + + # validate initial state inputs + if not isinstance(snow_pack_init, numbers.Number): + raise TypeError("'snow_pack_init' must be a Number.") + if not isinstance(thermal_state_init, numbers.Number): + raise TypeError("'thermal_state_init' must be a Number.") + if not isinstance(s_init, numbers.Number): + raise TypeError("'s1_init' must be a Number.") + if not isinstance(r_init, numbers.Number): + raise TypeError("'r_init' must be a Number.") + + # make sure both are floats + snow_pack_init = float(snow_pack_init) + thermal_state_init = float(thermal_state_init) + s_init = float(s_init) + r_init = float(r_init) + frac_ice = np.asarray(frac_ice) # should be a numpy array + + # extrapolate data if multiple elevations are provided + if len(altitudes) > 0: + prec = extrapolate_precipitation(prec, + altitudes, + met_station_height) + + (min_temp, + mean_temp, + max_temp) = extrapolate_temperature(min_temp, mean_temp, + max_temp, altitudes, + met_station_height) + else: + # expand dimensions of arrays for correct indexing later + prec = np.expand_dims(prec, axis=-1) + mean_temp = np.expand_dims(mean_temp, axis=-1) + min_temp = np.expand_dims(min_temp, axis=-1) + max_temp = np.expand_dims(max_temp, axis=-1) + + # add height of met. station to empty altitudes list + altitudes = np.array([met_station_height]) + + frac_solid_prec = calculate_solid_fraction(prec, altitudes, mean_temp, + min_temp, max_temp) + + # pack input arguments for scipy optimizer + args = (obs, prec, mean_temp, frac_solid_prec, etp, frac_ice, + snow_pack_init, thermal_state_init, s_init, r_init, self._dtype) + bnds = tuple([self._default_bounds[p] for p in self._param_list]) + + # call scipy's global optimizer + res = optimize.differential_evolution(_loss, bounds=bnds, args=args) + + return res + +def _loss(X, *args): + """Return the loss value for the current parameter set.""" + # Unpack static arrays + obs = args[0] + prec = args[1] + mean_temp = args[2] + frac_solid_prec = args[3] + etp = args[4] + frac_ice = args[5] + snow_pack_init = args[6] + thermal_state_init = args[7] + s_init = args[8] + r_init = args[9] + dtype = args[10] + + # Create custom numpy array of the model parameters + params = np.zeros(1, dtype=dtype) + params['CTG'] = X[0] + params['Kf'] = X[1] + params['x1'] = X[2] + params['x2'] = X[3] + params['x3'] = X[4] + params['x4'] = X[5] + params['DDF'] = X[6] + + # Calcuate simulated outflow + outflow, _, _, _, _, _ = run_cemaneigegr4jice(prec, mean_temp, etp, frac_ice, + frac_solid_prec, snow_pack_init, + thermal_state_init, s_init, r_init, + params[0]) + + # calculate loss as the mean squared error + loss_value = calc_mse(obs, outflow) + + return loss_value + + + \ No newline at end of file diff --git a/rrmpg/models/cemaneigegr4jice_model.py b/rrmpg/models/cemaneigegr4jice_model.py new file mode 100644 index 0000000..da8e0cb --- /dev/null +++ b/rrmpg/models/cemaneigegr4jice_model.py @@ -0,0 +1,93 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +# This file is part of RRMPG. +# +# RRMPG is free software with the aim to provide a playground for experiments +# with hydrological rainfall-runoff-models while achieving competitive +# performance results. +# +# You should have received a copy of the MIT License along with RRMPG. If not, +# see + +from numba import njit +import numpy as np + +from .cemaneige_model import run_cemaneige +from .icemelt_model import run_icemelt +from .gr4j_model import run_gr4j + + +@njit +def run_cemaneigegr4jice(prec, mean_temp, etp, frac_ice, frac_solid_prec, snow_pack_init, + thermal_state_init, s_init, r_init, params): + """Implementation of the IceMelt + Cemaneige + GR4J coupled hydrological model. + + This function should be called via the .simulate() function of the + CemaneigeGR4JIce class and not directly. It is kept in a separate file for + less confusion if anyone wants to inspect the actual model routine. + + The naming of the variables is kept as in the original publication [1], [2] and [3]. + + Args: + prec: Numpy [t,n] array, which contains the precipitation for each + elevation layer n. + mean_temp: Numpy [t,n] array, which contains the mean temperature for + each elevation layer n. + etp: Numpy [t] array, which contains the potential evapotranspiration. + frac_ice: Numpy [n] array, which contains the fraction of ice for + each elevation layer n. + frac_solid_prec: Numpy [t,n] array, which contains the fraction of + solid precipitation for each elevation layer n. + snow_pack_init: Scalar for the initial state of the snow pack. + thermal_state_init: Scalar for the initial state of the thermal state. + s_init: Scalar for the initial production storage as a fraction of x1. + r_init: Scalar for the initial routing storage as a fraction of x3. + params: Numpy array of custom dtype, which contains the model parameter. + + Returns: + qsim: Numpy [t] array, which contains the liquid water outflow for + each timestep. + G: Numpy [t] array, which contains the state of the snow pack for + each timestep. + eTG: Numpy [t] array, which contains the thermal state of the snow + pack for each timestep. + s_store: Numpy [t] array, which contains the state of the production + storage for each timestep. + r_store: Numpy [t] array, which contains the state of the routing + storage for each timestep. + icemelt: Numpy [t] array, which contains the ice melt contribution for + each timestep. + + [1] Nepal, S., Chen, J., Penton, D. J., Neumann, L. E., Zheng, H., & Wahid, S. (2017). + Spatial GR4J conceptualization of the Tamor glaciated alpine catchment in Eastern Nepal: + evaluation of GR4JSG against streamflow and MODIS snow extent. Hydrol. Process., 31, 51–68. + doi: 10.1002/hyp.10962. + + [2] Valéry, A. "Modélisation précipitations – débit sous influence nivale. + Élaboration d’un module neige et évaluation sur 380 bassins versants". + PhD thesis, Cemagref (Antony), AgroParisTech (Paris), 405 pp. (2010) + + [3] Perrin, Charles, Claude Michel, and Vazken Andréassian. "Improvement + of a parsimonious model for streamflow simulation." Journal of hydrology + of a parsimonious model for streamflow simulation." Journal of hydrology + 279.1 (2003): 275-289. + + """ + # run the cemaneige snow routine (see cemaneige_model.py) + snowmelt, G, eTG = run_cemaneige(prec, mean_temp, frac_solid_prec, + snow_pack_init, thermal_state_init, + params) + + # run the ice melt routine (see icemelt_model.py) + icemelt = run_icemelt(mean_temp, G, params) + + # calculate total icemelt + icemelt =np.sum(icemelt * frac_ice[np.newaxis, :], axis=1) + + #calculate total liquid water + liquid_water = snowmelt + icemelt + + # use the output from above as input to the gr4j. (see gr4j_model.py) + qsim, s_store, r_store = run_gr4j(liquid_water, etp, s_init, r_init, + params) + + return qsim, G, eTG, s_store, r_store, icemelt diff --git a/rrmpg/models/cemaneigehyst_model.py b/rrmpg/models/cemaneigehyst_model.py new file mode 100644 index 0000000..6578fa8 --- /dev/null +++ b/rrmpg/models/cemaneigehyst_model.py @@ -0,0 +1,163 @@ +import numpy as np +from numba import njit, prange + +@njit +def run_cemaneigehyst(prec, mean_temp, frac_solid_prec, snow_pack_init, + thermal_state_init, sca_init, params): + """Implementation of the Cemaneige snow routine with modified linear hysteresis. + + This function should be called via the .simulate() function of the + Cemaneige class and not directly. It is kept in a separate file for less + confusion if anyone wants to inspect the actual model routine. + + The naming of the variables is kept as in the original publications [1] [2]. + + Args: + prec: Numpy [t,n] array, which contains the precipitation for each + elevation layer n. + mean_temp: Numpy [t,n] array, which contains the mean temperature for + each elevation layer n. + frac_solid_prec: Numpy [t,n] array, which contains the fraction of + solid precipitation for each elevation layer n. + snow_pack_init: Scalar for the initial state of the snow pack. + thermal_state_init: Scalar for the initial state of the thermal state. + params: Numpy array of custom dtype, which contains the model parameters. + sca_init: Scalar for the initial state of the snow-covered area. + params: Numpy array of custom dtype, which contains the model parameters. + + Returns: + outflow: Numpy [t] array, which contains the liquid water outflow for + each timestep. + G: Numpy [t,n] array, which contains the state of the snow pack for + each timestep. + eTG: Numpy [t,n] array, which contains the thermal state of the snow + pack for each timestep. + sca: Numpy [t,n] array, which contains the snow-covered area fraction for each timestep + and elevation layer. + rain: Numpy [t,n] array, which contains the liquid precipitation (rainfall) + for each timestep and elevation layer. + + [1] Valéry, A. "Modélisation précipitations – débit sous influence nivale. + Élaboration d’un module neige et évaluation sur 380 bassins versants". + PhD thesis, Cemagref (Antony), AgroParisTech (Paris), 405 pp. (2010) + + [2] Riboust, P., Thirel, G., Le Moine, N., Ribstein, P. "Revisiting a simple degree-day model for + integrating satellite data: implementation of SWE-SCA hystereses". Jounral of Hydrology and Hydromenchanics, + vol. 67, pp. 70-81, (2019) + + """ + # Number of simulation timesteps + num_timesteps = len(prec) + + # Number of elevation layers + num_layers = prec.shape[1] + + # Unpack model parameters + CTG = params['CTG'] + Kf = params['Kf'] + Thacc = params['Thacc'] + Rsp = params['Rsp'] + + # Snow pack of each layer ## current SWE at each timestep + G = np.zeros((num_timesteps, num_layers), np.float64) + + # Thermal state of each layer + eTG = np.zeros((num_timesteps, num_layers), np.float64) + + # Outflow as sum of liquid precipitation and melt of each layer + liquid_water = np.zeros((num_timesteps, num_layers), np.float64) + + # Snow-covered area of each layer + sca = np.zeros((num_timesteps, num_layers), np.float64) + + # rainfall of each layer + rain = np.zeros((num_timesteps, num_layers), np.float64) + + # Total outflow which is the mean of liquid water of each layer + outflow = np.zeros(num_timesteps, np.float64) + + # Track maximum SWE before melting to determine Thmax + swe_max = np.zeros(num_layers, np.float64) + Thmax = np.zeros(num_layers, np.float64) + + # Calculate Cemaneige routine for each elevation zone independently + for l in prange(num_layers): + + # Split input precipitation into solid and liquid precipitation + snow = prec[:, l] * frac_solid_prec[:, l] + rain[:, l] = prec[:, l] - snow + + # Calc mean annual solid precipitation for each elevation zone + Psolannual = 365.25 * np.mean(snow) + + for t in range(num_timesteps): + + # Accumulate solid precipitation to snow pack + if t == 0: + G[t, l] = snow_pack_init + sca[t, l] = sca_init + else: + G[t, l] = G[t-1, l] + snow[t] + + # Calculate snow pack thermal state before melt eTG (eTG ≤ 0) + if t == 0: + eTG[t, l] = thermal_state_init + else: + eTG[t, l] = CTG * eTG[t-1, l] + (1 - CTG) * mean_temp[t, l] + if eTG[t, l] > 0: + eTG[t, l] = 0 + + # Calculate potential melt + if eTG[t, l] == 0 and mean_temp[t, l] > 0: + pot_melt = Kf * mean_temp[t, l] + + # Cap the potential snow melt to the state of the snow pack + if pot_melt > G[t, l]: + pot_melt = G[t, l] + else: + pot_melt = 0 + + # Calculate snow balance (accumulation - melt) + snow_balance = snow[t] - pot_melt # snow_balance = Delta SWEt + + # Calculate snow-covered area + if snow_balance >= 0: + # Accumulation phase + sca[t, l] = sca[t-1, l] + snow_balance / Thacc + swe_max[l] = max(swe_max[l], G[t, l]) # Track max SWE before melt + else: + Thmelt = Psolannual * Rsp + # Ablation phase + if swe_max[l] > Thmelt: + Thmax[l] = Thmelt + else: + Thmax[l] = swe_max[l] # Max SWE before melting + + # Update snow-covered area + if Thmax[l] > 0: + sca[t, l] = G[t, l] / Thmax[l] + else: + sca[t, l] = 0 + + # Ensure SCA remains in [0,1] + sca[t, l] = min(max(sca[t, l], 0), 1) + + # Calculate actual snow melt + melt = (0.9 * sca[t, l] + 0.1) * pot_melt + + # Update snow pack + G[t, l] = G[t, l] - melt + + # Reset max SWE if snow pack is empty + if G[t, l] == 0: + swe_max[l] = 0 + + + # Output: liquid precipitation + actual snow melt + liquid_water[t, l] = rain[t,l] + melt + + # Calculate the outflow as mean of each layer + for j in prange(num_timesteps): + outflow[j] = np.mean(liquid_water[j, :]) + + return outflow, G, eTG, sca, rain \ No newline at end of file diff --git a/rrmpg/models/cemaneigehystgr4j.py b/rrmpg/models/cemaneigehystgr4j.py new file mode 100644 index 0000000..ff386eb --- /dev/null +++ b/rrmpg/models/cemaneigehystgr4j.py @@ -0,0 +1,701 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +# This file is part of RRMPG. +# +# RRMPG is free software with the aim to provide a playground for experiments +# with hydrological rainfall-runoff-models while achieving competitive +# performance results. +# +# You should have received a copy of the MIT License along with RRMPG. If not, +# see + +"""Interface to the Cemaneige + GR4J coupled hydrological model.""" + +import numbers +import numpy as np +import pandas as pd +import spotpy +from spotpy.objectivefunctions import kge +from scipy import optimize + +from .basemodel import BaseModel +from .cemaneigehystgr4j_model import run_cemaneigehystgr4j +from .cemaneige_utils import (extrapolate_precipitation, + extrapolate_temperature, + calculate_solid_fraction) +from ..utils.array_checks import validate_array_input, check_for_negatives +from ..utils.metrics import calc_mse + +class CemaneigeHystGR4J(BaseModel): + """Interface to the Cemaneige Hysteresis + GR4J coupled hydrological model. + + This class builds an interface to the coupled model, consisting of the + Cemaneige snow routine [1] with Hysteresis [2] and the GR4J model [3]. This model should only + be used with daily data. + + If no model parameters are passed upon initialization, generates random + parameter set. + + [1] Valéry, A. "Modélisation précipitations – débit sous influence nivale. + Élaboration d’un module neige et évaluation sur 380 bassins versants". + PhD thesis, Cemagref (Antony), AgroParisTech (Paris), 405 pp. (2010) + + [2] Riboust, P., Thirel, G., Le Moine, N., Ribstein, P. "Revisiting a simple degree-day model for + integrating satellite data: implementation of SWE-SCA hystereses". Jounral of Hydrology and Hydromenchanics, + vol. 67, pp. 70-81, (2019) + + [3] Perrin, Charles, Claude Michel, and Vazken Andréassian. "Improvement + of a parsimonious model for streamflow simulation." Journal of hydrology + 279.1 (2003): 275-289. + + Args: + params: (optional) Dictionary containing all model parameters as a + separate key/value pairs. + + Raises: + ValueError: If a dictionary of model parameters is passed but one of + the parameters is missing. + + """ + + # List of model parameters + _param_list = ['CTG', 'Kf', 'Thacc', 'Rsp', 'x1', 'x2', 'x3', 'x4'] + + # Dictonary with the default parameter bounds + _default_bounds = {'CTG': (0, 1), + 'Kf': (0, 10), + 'Thacc': (0, 1000), + 'Rsp': (0, 1), + 'x1': (10, 1200), + 'x2': (-5, 3), + 'x3': (20, 5000), + 'x4': (1.1, 10)} + + # Custom numpy datatype needed for the numba function + _dtype = np.dtype([('CTG', np.float64), + ('Kf', np.float64), + ('Thacc', np.float64), + ('Rsp', np.float64), + ('x1', np.float64), + ('x2', np.float64), + ('x3', np.float64), + ('x4', np.float64)]) + + def __init__(self, params=None): + """Initialize a Cemaneige Hysteresis + GR4J coupled hydrological model object. + + Args: + params: (optional) Dictionary containing all model parameters as a + separate key/value pairs. + + Raises: + ValueError: If a dictionary of model parameters is passed but one + of the parameters is missing. + + """ + super().__init__(params=params) + + def simulate(self, prec, mean_temp, min_temp, max_temp, etp, + met_station_height, snow_pack_init=0, thermal_state_init=0, sca_init=0, + s_init=0, r_init=0, altitudes=[], return_storages=False, + params=None): + """Simulate the Cemaneige Hysteresis + GR4J coupled hydrological model. + + This function checks the input data and prepares the data for the + actual simulation function, which is kept outside of the model class + (due to restrictions of Numba). Meteorological input arrays can be + either lists, numpy arrays or pandas Series. + + In the original Cemaneige model, the catchment is divided into 5 + subareas of different elevations with the each of them having the same + area. For each elevation layer, the snow routine is calculated + separately. Therefore, the meteorological input is extrapolated from + the height of the measurement station to the median height of each + sub-area. This feature is optional (also the number of elevation layer) + in this implementation an can be activated if the corresponding heights + of each elevation layer is passed as input. In this case, also the + height of the measurement station must be passed. + + Args: + prec: Array of daily precipitation sum [mm] + mean_temp: Array of the mean temperature [C] + min_temp: Array of the minimum temperature [C] + max_temp: Array of the maximum temperature [C] + etp: Array of mean potential evapotranspiration [mm] + met_station_height: Height of the meteorological station [m]. + Needed to calculate the fraction of solid precipitation and + optionally for the extrapolation of the meteorological inputs. + snow_pack_init: (optional) Initial value of the snow pack storage + thermal_state_init: (optional) Initial value of the thermal state + of the snow pack + sca_init: (optional) Initial value of the snow covered area. + s_init: (optional) Initial value of the production storage as + fraction of x1. + r_init: (optional) Initial value of the routing storage as fraction + of x3. + altitudes: (optional) List of median altitudes of each elevation + layer [m] + return_storages: (optional) Boolean, indicating if the model + storages should also be returned. + params: (optional) Numpy array of parameter sets, that will be + evaluated a once in parallel. Must be of the models own custom + data type. If nothing is passed, the parameters, stored in the + model object, will be used. + + Returns: + An array with the simulated stream flow and optional array for + each of the storages. + + Raises: + ValueError: If one of the inputs contains invalid values. + TypeError: If one of the inputs has an incorrect datatype. + RuntimeError: If there is a size mismatch between meteorological + input arrays. + + """ + # Validation check for input data + prec = validate_array_input(prec, np.float64, 'prec') + mean_temp = validate_array_input(mean_temp, np.float64, 'mean_temp') + min_temp = validate_array_input(min_temp, np.float64, 'min_temp') + max_temp = validate_array_input(max_temp, np.float64, 'max_temp') + etp = validate_array_input(etp, np.float64, 'pot. evapotranspiration') + + # Check if there exist negative precipitation values in the input + if check_for_negatives(prec): + msg = "The precipitation array contains negative values." + raise ValueError(msg) + + if any(len(ar) != len(prec) for ar in [mean_temp, min_temp, max_temp, etp]): + msg = "All meteorological input arrays must have the same length." + raise RuntimeError(msg) + + # Validate the altitude inputs + if not isinstance(altitudes, list): + raise TypeError("'altitudes' must be a list.") + if len(altitudes) > 0: + for val in altitudes: + if not isinstance(val, numbers.Number): + msg = "All elements in 'altitudes must be numbers." + raise TypeError(msg) + if met_station_height is None: + msg = ["The height of the meteorological station is missing."] + raise ValueError(msg) + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a number.") + + # convert list to numpy array + altitudes = np.array(altitudes) + + # validate input of meteorological station height + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a Number.") + + # validate initial state inputs + if not isinstance(snow_pack_init, numbers.Number): + raise TypeError("'snow_pack_init' must be a Number.") + if not isinstance(thermal_state_init, numbers.Number): + raise TypeError("'thermal_state_init' must be a Number.") + if not isinstance(sca_init, numbers.Number): + raise TypeError("'sca_init' must be a Number.") + if not isinstance(s_init, numbers.Number): + raise TypeError("'s1_init' must be a Number.") + if not isinstance(r_init, numbers.Number): + raise TypeError("'r_init' must be a Number.") + + # make sure both are floats + snow_pack_init = float(snow_pack_init) + thermal_state_init = float(thermal_state_init) + sca_init = float(sca_init) + s_init = float(s_init) + r_init = float(r_init) + + # extrapolate data if multiple elevations are provided + if len(altitudes) > 0: + prec = extrapolate_precipitation(prec, + altitudes, + met_station_height) + + (min_temp, + mean_temp, + max_temp) = extrapolate_temperature(min_temp, mean_temp, + max_temp, altitudes, + met_station_height) + else: + # expand dimensions of arrays for correct indexing later + prec = np.expand_dims(prec, axis=-1) + mean_temp = np.expand_dims(mean_temp, axis=-1) + min_temp = np.expand_dims(min_temp, axis=-1) + max_temp = np.expand_dims(max_temp, axis=-1) + + # add height of met. station to empty altitudes list + altitudes = np.array([met_station_height]) + + frac_solid_prec = calculate_solid_fraction(prec, altitudes, mean_temp, + min_temp, max_temp) + + # If no parameters were passed, prepare array w. params from attributes + if params is None: + params = np.zeros(1, dtype=self._dtype) + for param in self._param_list: + params[param] = getattr(self, param) + + # Else, check the param input for correct datatype + else: + if params.dtype != self._dtype: + msg = ["The model parameters must be a numpy array of the ", + "models own custom data type."] + raise TypeError("".join(msg)) + # if only one parameter set is passed, expand dimensions to 1D + if isinstance(params, np.void): + params = np.expand_dims(params, params.ndim) + + # Create array for each parameter set and call simulation one by one + qsim = np.zeros((prec.shape[0], params.size), np.float64) + if return_storages: + G = np.zeros((prec.shape[0], len(altitudes), params.size), + np.float64) + eTG = np.zeros((prec.shape[0], len(altitudes), params.size), + np.float64) + s_store = np.zeros((prec.shape[0], params.size), np.float64) + r_store = np.zeros((prec.shape[0], params.size), np.float64) + sca = np.zeros((prec.shape[0], len(altitudes), params.size), np.float64) + rain = np.zeros((prec.shape[0], len(altitudes), params.size), np.float64) + + # Call simulation function for each parameter set + for i in range(params.size): + if return_storages: + (qsim[:, i], + G[:, :, i], + eTG[:, :, i], + s_store[:, i], + r_store[:, i], + sca[:, :, i], + rain[:,:, i]) = run_cemaneigehystgr4j(prec, mean_temp, etp, + frac_solid_prec, + snow_pack_init, + thermal_state_init, + sca_init, + s_init, r_init, + params[i]) + + else: + qsim[:, i], _, _, _, _, _, _ = run_cemaneigehystgr4j(prec, mean_temp, etp, + frac_solid_prec, + snow_pack_init, + thermal_state_init, + sca_init, + s_init, r_init, + params[i]) + + if return_storages: + return qsim, G, eTG, s_store, r_store, sca, rain + else: + return qsim + + def fit(self, obs, prec, mean_temp, min_temp, max_temp, etp, + met_station_height, loss_metric="mse", snow_pack_init=0, thermal_state_init=0, sca_init=0, + s_init=0, r_init=0, altitudes=[]): + """Fit the Cemaneige Hysteresis + GR4J coupled model to a observed timeseries + + This functions uses scipy's global optimizer (differential evolution) + to find a good set of parameters for the model, so that the observed + timeseries is simulated as good as possible. + + Args: + obs: Array of the observed timeseries [mm] + prec: Array of daily precipitation sum [mm] + mean_temp: Array of the mean temperature [C] + min_temp: Array of the minimum temperature [C] + max_temp: Array of the maximum temperature [C] + etp: Array of mean potential evapotranspiration [mm] + met_station_height: Height of the meteorological station [m]. + Needed to calculate the fraction of solid precipitation and + optionally for the extrapolation of the meteorological inputs. + loss_metric: (optional) The loss metric allows to choose between + different objective functions. The default is the mean squared + error (mse). The following metrics are available: 'mse', 'kge'. + snow_pack_init: (optional) Initial value of the snow pack storage + thermal_state_init: (optional) Initial value of the thermal state + of the snow pack + sca_init: (optional) Initial value of the snow covered area. + s_init: (optional) Initial value of the production storage as + fraction of x1. + r_init: (optional) Initial value of the routing storage as fraction + of x3. + altitudes: (optional) List of median altitudes of each elevation + layer [m] + + Returns: + res: A SciPy `OptimizeResult` object containing the optimization results. + + Raises: + ValueError: If one of the inputs contains invalid values. + TypeError: If one of the inputs has an incorrect datatype. + RuntimeErrror: If there is a size mismatch between the + precipitation and the pot. evapotranspiration input. + + """ + # Validation check for input data + obs = validate_array_input(obs, np.float64, 'obs') + prec = validate_array_input(prec, np.float64, 'prec') + mean_temp = validate_array_input(mean_temp, np.float64, 'mean_temp') + min_temp = validate_array_input(min_temp, np.float64, 'min_temp') + max_temp = validate_array_input(max_temp, np.float64, 'max_temp') + etp = validate_array_input(etp, np.float64, 'pot. evapotranspiration') + + # Check if there exist negative precipitation values in the input + if check_for_negatives(prec): + msg = "The precipitation array contains negative values." + raise ValueError(msg) + + if any(len(ar) != len(prec) for ar in [mean_temp, min_temp, max_temp, etp]): + msg = "All meteorological input arrays must have the same length." + raise RuntimeError(msg) + + # Validate the altitude inputs + if not isinstance(altitudes, list): + raise TypeError("'altitudes' must be a list.") + if len(altitudes) > 0: + for val in altitudes: + if not isinstance(val, numbers.Number): + msg = "All elements in 'altitudes must be numbers." + raise TypeError(msg) + if met_station_height is None: + msg = ["The height of the meteorological station is missing."] + raise ValueError(msg) + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a number.") + + # convert list to numpy array + altitudes = np.array(altitudes) + + # validate input of meteorological station height + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a Number.") + + # validate initial state inputs + if not isinstance(snow_pack_init, numbers.Number): + raise TypeError("'snow_pack_init' must be a Number.") + if not isinstance(thermal_state_init, numbers.Number): + raise TypeError("'thermal_state_init' must be a Number.") + if not isinstance(sca_init, numbers.Number): + raise TypeError("'sca_init' must be a Number.") + if not isinstance(s_init, numbers.Number): + raise TypeError("'s1_init' must be a Number.") + if not isinstance(r_init, numbers.Number): + raise TypeError("'r_init' must be a Number.") + + # make sure both are floats + snow_pack_init = float(snow_pack_init) + thermal_state_init = float(thermal_state_init) + sca_init = float(sca_init) + s_init = float(s_init) + r_init = float(r_init) + + # extrapolate data if multiple elevations are provided + if len(altitudes) > 0: + prec = extrapolate_precipitation(prec, + altitudes, + met_station_height) + + (min_temp, + mean_temp, + max_temp) = extrapolate_temperature(min_temp, mean_temp, + max_temp, altitudes, + met_station_height) + else: + # expand dimensions of arrays for correct indexing later + prec = np.expand_dims(prec, axis=-1) + mean_temp = np.expand_dims(mean_temp, axis=-1) + min_temp = np.expand_dims(min_temp, axis=-1) + max_temp = np.expand_dims(max_temp, axis=-1) + + # add height of met. station to empty altitudes list + altitudes = np.array([met_station_height]) + + frac_solid_prec = calculate_solid_fraction(prec, altitudes, mean_temp, + min_temp, max_temp) + + # pack input arguments for scipy optimizer + args = (obs, prec, mean_temp, frac_solid_prec, etp, snow_pack_init, + thermal_state_init, sca_init, s_init, r_init, self._dtype, loss_metric) + bnds = tuple([self._default_bounds[p] for p in self._param_list]) + + # call scipy's global optimizer + res = optimize.differential_evolution(_loss, bounds=bnds, args=args) + + return res + + + def fit_Q_SCA(self, obs, prec, mean_temp, min_temp, max_temp, etp, NDSI1, NDSI2, NDSI3, NDSI4, NDSI5, + met_station_height, loss_metric="mse", snow_pack_init=0, thermal_state_init=0, sca_init=0, + s_init=0, r_init=0, altitudes=[]): + """Fit the Cemaneige Hysteresis + GR4J coupled model to a observed timeseries using discharge as well as SCA as target. + + This functions uses scipy's global optimizer (differential evolution) + to find a good set of parameters for the model, so that the observed + timeseries is simulated as good as possible. + + Args: + obs: Array of the observed timeseries [mm] + prec: Array of daily precipitation sum [mm] + mean_temp: Array of the mean temperature [C] + min_temp: Array of the minimum temperature [C] + max_temp: Array of the maximum temperature [C] + etp: Array of mean potential evapotranspiration [mm] + NDSI1: Array of the Normalized Difference Snow Index (NDSI) for elevation band 1 + NDSI2: Array of the Normalized Difference Snow Index (NDSI) for elevation band 2 + NDSI3: Array of the Normalized Difference Snow Index (NDSI) for elevation band 3 + NDSI4: Array of the Normalized Difference Snow Index (NDSI) for elevation band 4 + NDSI5: Array of the Normalized Difference Snow Index (NDSI) for elevation band 5 + met_station_height: Height of the meteorological station [m]. + Needed to calculate the fraction of solid precipitation and + optionally for the extrapolation of the meteorological inputs. + loss_metric: (optional) The loss metric allows to choose between + different objective functions. The default is the mean squared + error (mse). The following metrics are available: 'mse', 'kge'. + snow_pack_init: (optional) Initial value of the snow pack storage + thermal_state_init: (optional) Initial value of the thermal state + of the snow pack + sca_init: (optional) Initial value of the snow covered area. + s_init: (optional) Initial value of the production storage as + fraction of x1. + r_init: (optional) Initial value of the routing storage as fraction + of x3. + altitudes: (optional) List of median altitudes of each elevation + layer [m] + + Returns: + res: A SciPy `OptimizeResult` object containing the optimization results. + + Raises: + ValueError: If one of the inputs contains invalid values. + TypeError: If one of the inputs has an incorrect datatype. + RuntimeErrror: If there is a size mismatch between the + precipitation, the pot. evapotranspiration input and the NDSI values. + + """ + # Validation check for input data + obs = validate_array_input(obs, np.float64, 'obs') + prec = validate_array_input(prec, np.float64, 'prec') + mean_temp = validate_array_input(mean_temp, np.float64, 'mean_temp') + min_temp = validate_array_input(min_temp, np.float64, 'min_temp') + max_temp = validate_array_input(max_temp, np.float64, 'max_temp') + etp = validate_array_input(etp, np.float64, 'pot. evapotranspiration') + NDSI1 = validate_array_input(NDSI1, np.float64, 'NDSI1') + NDSI2 = validate_array_input(NDSI2, np.float64, 'NDSI2') + NDSI3 = validate_array_input(NDSI3, np.float64, 'NDSI3') + NDSI4 = validate_array_input(NDSI4, np.float64, 'NDSI4') + NDSI5 = validate_array_input(NDSI5, np.float64, 'NDSI5') + + + # Check if there exist negative precipitation values in the input + if check_for_negatives(prec): + msg = "The precipitation array contains negative values." + raise ValueError(msg) + + if any(len(ar) != len(prec) for ar in [mean_temp, min_temp, max_temp, etp, NDSI1, NDSI2, NDSI3, NDSI4, NDSI5]): + msg = "All meteorological input arrays must have the same length." + raise RuntimeError(msg) + + # Validate the altitude inputs + if not isinstance(altitudes, list): + raise TypeError("'altitudes' must be a list.") + if len(altitudes) > 0: + for val in altitudes: + if not isinstance(val, numbers.Number): + msg = "All elements in 'altitudes must be numbers." + raise TypeError(msg) + if met_station_height is None: + msg = ["The height of the meteorological station is missing."] + raise ValueError(msg) + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a number.") + + # convert list to numpy array + altitudes = np.array(altitudes) + + # validate input of meteorological station height + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a Number.") + + # validate initial state inputs + if not isinstance(snow_pack_init, numbers.Number): + raise TypeError("'snow_pack_init' must be a Number.") + if not isinstance(thermal_state_init, numbers.Number): + raise TypeError("'thermal_state_init' must be a Number.") + if not isinstance(sca_init, numbers.Number): + raise TypeError("'sca_init' must be a Number.") + if not isinstance(s_init, numbers.Number): + raise TypeError("'s1_init' must be a Number.") + if not isinstance(r_init, numbers.Number): + raise TypeError("'r_init' must be a Number.") + + # make sure both are floats + snow_pack_init = float(snow_pack_init) + thermal_state_init = float(thermal_state_init) + sca_init = float(sca_init) + s_init = float(s_init) + r_init = float(r_init) + + # extrapolate data if multiple elevations are provided + if len(altitudes) > 0: + prec = extrapolate_precipitation(prec, + altitudes, + met_station_height) + + (min_temp, + mean_temp, + max_temp) = extrapolate_temperature(min_temp, mean_temp, + max_temp, altitudes, + met_station_height) + else: + # expand dimensions of arrays for correct indexing later + prec = np.expand_dims(prec, axis=-1) + mean_temp = np.expand_dims(mean_temp, axis=-1) + min_temp = np.expand_dims(min_temp, axis=-1) + max_temp = np.expand_dims(max_temp, axis=-1) + + # add height of met. station to empty altitudes list + altitudes = np.array([met_station_height]) + + frac_solid_prec = calculate_solid_fraction(prec, altitudes, mean_temp, + min_temp, max_temp) + + # pack input arguments for scipy optimizer + args = (obs, prec, mean_temp, frac_solid_prec, etp, NDSI1, NDSI2, NDSI3, NDSI4, NDSI5, snow_pack_init, + thermal_state_init, sca_init, s_init, r_init, self._dtype, loss_metric) + bnds = tuple([self._default_bounds[p] for p in self._param_list]) + + # call scipy's global optimizer + res = optimize.differential_evolution(_loss_Q_SCA, bounds=bnds, args=args) + + return res + + +def _loss(X, *args): + """Return the loss value for the current parameter set.""" + # Unpack static arrays + obs = args[0] + prec = args[1] + mean_temp = args[2] + frac_solid_prec = args[3] + etp = args[4] + snow_pack_init = args[5] + thermal_state_init = args[6] + sca_init = args[7] + s_init = args[8] + r_init = args[9] + dtype = args[10] + loss_metric = args[11] + + # Create custom numpy array of the model parameters + params = np.zeros(1, dtype=dtype) + params['CTG'] = X[0] + params['Kf'] = X[1] + params['Thacc'] = X[2] + params['Rsp'] = X[3] + params['x1'] = X[4] + params['x2'] = X[5] + params['x3'] = X[6] + params['x4'] = X[7] + # Calcuate simulated outflow + outflow, _, _, _, _, _, _ = run_cemaneigehystgr4j(prec, mean_temp, etp, + frac_solid_prec, snow_pack_init, + thermal_state_init, sca_init, s_init, r_init, + params[0]) + + # calculate loss according to metric + if loss_metric == "mse": + loss_value = calc_mse1(obs, outflow) + elif loss_metric == "kge": + loss_value = kge1(obs, outflow) + else: + raise ValueError("Invalid loss_metric. Choose 'mse' or 'kge'.") + + return loss_value + +def _loss_Q_SCA(X, *args): + """Return the loss value for the current parameter set for calibration on discharge and SCA.""" + # Unpack static arrays + obs = args[0] + prec = args[1] + mean_temp = args[2] + frac_solid_prec = args[3] + etp = args[4] + NDSI1 = args[5] + NDSI2 = args[6] + NDSI3 = args[7] + NDSI4 = args[8] + NDSI5 = args[9] + snow_pack_init = args[10] + thermal_state_init = args[11] + sca_init = args[12] + s_init = args[13] + r_init = args[14] + dtype = args[15] + loss_metric = args[16] + + # Create custom numpy array of the model parameters + params = np.zeros(1, dtype=dtype) + params['CTG'] = X[0] + params['Kf'] = X[1] + params['Thacc'] = X[2] + params['Rsp'] = X[3] + params['x1'] = X[4] + params['x2'] = X[5] + params['x3'] = X[6] + params['x4'] = X[7] + + # Calcuate simulated outflow + outflow, _, _, _, _, sca, _ = run_cemaneigehystgr4j(prec, mean_temp, etp, + frac_solid_prec, snow_pack_init, + thermal_state_init, sca_init, s_init, r_init, + params[0]) + + + ## Extract and flatten simulated snow-covered area (SCA) for each elevation band + sca1, sca2, sca3, sca4, sca5 = ( + sca[:, 0].flatten() * 100, + sca[:, 1].flatten() * 100, + sca[:, 2].flatten() * 100, + sca[:, 3].flatten() * 100, + sca[:, 4].flatten() * 100, + ) + + # Choose loss function based on loss_metric argument + if loss_metric == "mse": + loss_q = calc_mse1(obs, outflow) + loss_sca1 = calc_mse1(NDSI1, sca1) + loss_sca2 = calc_mse1(NDSI2, sca2) + loss_sca3 = calc_mse1(NDSI3, sca3) + loss_sca4 = calc_mse1(NDSI4, sca4) + loss_sca5 = calc_mse1(NDSI5, sca5) + elif loss_metric == "kge": + loss_q = 1 - kge1(obs, outflow) + loss_sca1 = 1 - kge1(NDSI1, sca1) + loss_sca2 = 1 - kge1(NDSI2, sca2) + loss_sca3 = 1 - kge1(NDSI3, sca3) + loss_sca4 = 1 - kge1(NDSI4, sca4) + loss_sca5 = 1 - kge1(NDSI5, sca5) + else: + raise ValueError("Invalid loss_metric. Choose 'mse' or 'kge'.") + + ## Weighting factors: 75% on discharge, 5% on each SCA band + loss_value = ( + 0.75 * loss_q + + 0.05 * loss_sca1 + + 0.05 * loss_sca2 + + 0.05 * loss_sca3 + + 0.05 * loss_sca4 + + 0.05 * loss_sca5 + ) + + return loss_value + +def calc_mse1(evaluation, simulation): + df = pd.DataFrame({"obs": evaluation, "sim": simulation}).dropna() + return calc_mse(df["obs"].values, df["sim"].values) + +def kge1(evaluation, simulation): + df = pd.DataFrame({"obs": evaluation, "sim": simulation}).dropna() + return kge(df["obs"].values, df["sim"].values) diff --git a/rrmpg/models/cemaneigehystgr4j_model.py b/rrmpg/models/cemaneigehystgr4j_model.py new file mode 100644 index 0000000..5537fc5 --- /dev/null +++ b/rrmpg/models/cemaneigehystgr4j_model.py @@ -0,0 +1,79 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +# This file is part of RRMPG. +# +# RRMPG is free software with the aim to provide a playground for experiments +# with hydrological rainfall-runoff-models while achieving competitive +# performance results. +# +# You should have received a copy of the MIT License along with RRMPG. If not, +# see + +from numba import njit + +from .cemaneigehyst_model import run_cemaneigehyst +from .gr4j_model import run_gr4j + +@njit +def run_cemaneigehystgr4j(prec, mean_temp, etp, frac_solid_prec, snow_pack_init, + thermal_state_init, sca_init, s_init, r_init, params): + """Implementation of the Cemaneige Hysteresis + GR4J coupled hydrological model. + + This function should be called via the .simulate() function of the + CemaneigeHystGR4J class and not directly. It is kept in a separate file for + less confusion if anyone wants to inspect the actual model routine. + + The naming of the variables is kept as in the original publication [1], [2] and + [3]. + + Args: + prec: Numpy [t,n] array, which contains the precipitation for each + elevation layer n. + mean_temp: Numpy [t,n] array, which contains the mean temperature for + each elevation layer n. + etp: Numpy [t] array, which contains the potential evapotranspiration. + frac_solid_prec: Numpy [t,n] array, which contains the fraction of + solid precipitation for each elevation layer n. + snow_pack_init: Scalar for the initial state of the snow pack. + thermal_state_init: Scalar for the initial state of the thermal state. + sca_init: Scalar for the initial snow-covered area fraction. + s_init: Scalar for the initial production storage as a fraction of x1. + r_init: Scalar for the initial routing storage as a fraction of x3. + params: Numpy array of custom dtype, which contains the model parameter. + + Returns: + qsim: Numpy [t] array, which contains the liquid water outflow for + each timestep. + G: Numpy [t] array, which contains the state of the snow pack for + each timestep. + eTG: Numpy [t] array, which contains the thermal state of the snow + pack for each timestep. + s_store: Numpy [t] array, which contains the state of the production + storage for each timestep. + r_store: Numpy [t] array, which contains the state of the routing + storage for each timestep. + sca: Numpy [t,n] array, which contains the snow-covered area fraction + for each timestep and elevation layer. + rain: Numpy [t,n] array, which contains the liquid precipitation + (rainfall) for each timestep and elevation layer. + + [1] Valéry, A. "Modélisation précipitations – débit sous influence nivale. + Élaboration d’un module neige et évaluation sur 380 bassins versants". + PhD thesis, Cemagref (Antony), AgroParisTech (Paris), 405 pp. (2010) + + [2] Riboust, P., Thirel, G., Le Moine, N., Ribstein, P. "Revisiting a simple degree-day model for + integrating satellite data: implementation of SWE-SCA hystereses". Jounral of Hydrology and Hydromenchanics, + vol. 67, pp. 70-81, (2019) + + [3] Perrin, Charles, Claude Michel, and Vazken Andréassian. "Improvement + of a parsimonious model for streamflow simulation." Journal of hydrology + 279.1 (2003): 275-289. + + """ + # run the cemaneige snow routine (see cemaneigehyst_model.py) + liquid_water, G, eTG, sca, rain = run_cemaneigehyst(prec, mean_temp, frac_solid_prec, + snow_pack_init, thermal_state_init, sca_init, params) + + # use the output from above as input to the gr4j. (see gr4j_model.py) + qsim, s_store, r_store = run_gr4j(liquid_water, etp, s_init, r_init, params) + + return qsim, G, eTG, s_store, r_store, sca, rain \ No newline at end of file diff --git a/rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice.py b/rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice.py new file mode 100644 index 0000000..0870fa6 --- /dev/null +++ b/rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice.py @@ -0,0 +1,726 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +# This file is part of RRMPG. +# +# RRMPG is free software with the aim to provide a playground for experiments +# with hydrological rainfall-runoff-models while achieving competitive +# performance results. +# +# You should have received a copy of the MIT License along with RRMPG. If not, +# see + +"""Interface to the IceMelt + Cemaneige Hysteresis + GR4J coupled hydrological model.""" + +import numbers +import numpy as np +import pandas as pd +import spotpy +from spotpy.objectivefunctions import kge +from scipy import optimize +from .basemodel import BaseModel +from .cemaneigehystgr4jice_model import run_cemaneigehystgr4jice +from .cemaneige_utils import (extrapolate_precipitation, + extrapolate_temperature, + calculate_solid_fraction) +from ..utils.array_checks import validate_array_input, check_for_negatives +from ..utils.metrics import calc_mse + +class CemaneigeHystGR4JIce(BaseModel): + """Interface to the IceMelt + Cemaneige Hysteresis + GR4J coupled hydrological model. + + This class builds an interface to the coupled model, consisting of the IceMelt model [1], the + Cemaneige snow routine with hysteresis [2][3] and the GR4J model [4]. This model should only + be used with daily data. + + If no model parameters are passed upon initialization, generates random + parameter set. + + [1] Nepal, S., Chen, J., Penton, D. J., Neumann, L. E., Zheng, H., & Wahid, S. (2017). + Spatial GR4J conceptualization of the Tamor glaciated alpine catchment in Eastern Nepal: + evaluation of GR4JSG against streamflow and MODIS snow extent. Hydrol. Process., 31, 51–68. + doi: 10.1002/hyp.10962. + + [2] Valéry, A. "Modélisation précipitations – débit sous influence nivale. + Élaboration d’un module neige et évaluation sur 380 bassins versants". + PhD thesis, Cemagref (Antony), AgroParisTech (Paris), 405 pp. (2010) + + [3] Riboust, P., Thirel, G., Le Moine, N., Ribstein, P. "Revisiting a simple degree-day model for + integrating satellite data: implementation of SWE-SCA hystereses". Jounral of Hydrology and Hydromenchanics, + vol. 67, pp. 70-81, (2019) + + [4] Perrin, Charles, Claude Michel, and Vazken Andréassian. "Improvement + of a parsimonious model for streamflow simulation." Journal of hydrology + 279.1 (2003): 275-289. + + Args: + params: (optional) Dictionary containing all model parameters as a + separate key/value pairs. + + Raises: + ValueError: If a dictionary of model parameters is passed but one of + the parameters is missing. + + """ + + # List of model parameters + _param_list = ['CTG', 'Kf', 'Thacc', 'Rsp', 'x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'DDF'] + + # Dictonary with the default parameter bounds + _default_bounds = {'CTG': (0, 1), + 'Kf': (0, 10), + 'Thacc': (0, 1000), + 'Rsp': (0, 1), + 'x1': (10, 1200), + 'x2': (-5, 3), + 'x3': (20, 5000), + 'x4': (1.1, 10), + 'DDF': (0, 30)} + + # Custom numpy datatype needed for the numba function + _dtype = np.dtype([('CTG', np.float64), + ('Kf', np.float64), + ('Thacc', np.float64), + ('Rsp', np.float64), + ('x1', np.float64), + ('x2', np.float64), + ('x3', np.float64), + ('x4', np.float64), + ('DDF', np.float64)]) + + def __init__(self, params=None): + """Initialize a IceMelt + Cemaneige Hysteresis + GR4J coupled hydrological model object. + + Args: + params: (optional) Dictionary containing all model parameters as a + separate key/value pairs. + + Raises: + ValueError: If a dictionary of model parameters is passed but one + of the parameters is missing. + + """ + super().__init__(params=params) + + def simulate(self, prec, mean_temp, min_temp, max_temp, etp, frac_ice, + met_station_height, snow_pack_init=0, thermal_state_init=0, sca_init=0, + s_init=0, r_init=0, altitudes=[], return_storages=False, + params=None): + """Simulate the Cemaneige + GR4J coupled hydrological model. + + This function checks the input data and prepares the data for the + actual simulation function, which is kept outside of the model class + (due to restrictions of Numba). Meteorological input arrays can be + either lists, numpy arrays or pandas Series. + + In the original Cemaneige model, the catchment is divided into 5 + subareas of different elevations with the each of them having the same + area. For each elevation layer, the snow routine is calculated + separately. Therefore, the meteorological input is extrapolated from + the height of the measurement station to the median height of each + sub-area. This feature is optional (also the number of elevation layer) + in this implementation an can be activated if the corresponding heights + of each elevation layer is passed as input. In this case, also the + height of the measurement station must be passed. + + Args: + prec: Array of daily precipitation sum [mm] + mean_temp: Array of the mean temperature [C] + min_temp: Array of the minimum temperature [C] + max_temp: Array of the maximum temperature [C] + etp: Array of mean potential evapotranspiration [mm] + frac_ice: Array of the fraction of glaciated area in each elevation band. [0 - 1] + met_station_height: Height of the meteorological station [m]. + Needed to calculate the fraction of solid precipitation and + optionally for the extrapolation of the meteorological inputs. + snow_pack_init: (optional) Initial value of the snow pack storage + thermal_state_init: (optional) Initial value of the thermal state + of the snow pack + sca_init: (optional) Initial value of the snow covered area + s_init: (optional) Initial value of the production storage as + fraction of x1. + r_init: (optional) Initial value of the routing storage as fraction + of x3. + altitudes: (optional) List of median altitudes of each elevation + layer [m] + return_storages: (optional) Boolean, indicating if the model + storages should also be returned. + params: (optional) Numpy array of parameter sets, that will be + evaluated a once in parallel. Must be of the models own custom + data type. If nothing is passed, the parameters, stored in the + model object, will be used. + + Returns: + An array with the simulated stream flow and optional arrays for + the two storages. + + Raises: + ValueError: If one of the inputs contains invalid values. + TypeError: If one of the inputs has an incorrect datatype. + RuntimeError: If there is a size mismatch between meteorological + input arrays. + + """ + # Validation check for input data + prec = validate_array_input(prec, np.float64, 'prec') + mean_temp = validate_array_input(mean_temp, np.float64, 'mean_temp') + min_temp = validate_array_input(min_temp, np.float64, 'min_temp') + max_temp = validate_array_input(max_temp, np.float64, 'max_temp') + etp = validate_array_input(etp, np.float64, 'pot. evapotranspiration') + + # Check if there exist negative precipitation values in the input + if check_for_negatives(prec): + msg = "The precipitation array contains negative values." + raise ValueError(msg) + + if any(len(ar) != len(prec) for ar in [mean_temp, min_temp, max_temp, etp]): + msg = "All meteorological input arrays must have the same length." + raise RuntimeError(msg) + + # Validate the altitude inputs + if not isinstance(altitudes, list): + raise TypeError("'altitudes' must be a list.") + if len(altitudes) > 0: + for val in altitudes: + if not isinstance(val, numbers.Number): + msg = "All elements in 'altitudes must be numbers." + raise TypeError(msg) + if met_station_height is None: + msg = ["The height of the meteorological station is missing."] + raise ValueError(msg) + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a number.") + + # convert list to numpy array + altitudes = np.array(altitudes) + + # validate input of meteorological station height + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a Number.") + + # validate initial state inputs + if not isinstance(snow_pack_init, numbers.Number): + raise TypeError("'snow_pack_init' must be a Number.") + if not isinstance(thermal_state_init, numbers.Number): + raise TypeError("'thermal_state_init' must be a Number.") + if not isinstance(sca_init, numbers.Number): + raise TypeError("'sca_init' must be a Number.") + if not isinstance(s_init, numbers.Number): + raise TypeError("'s_init' must be a Number.") + if not isinstance(r_init, numbers.Number): + raise TypeError("'r_init' must be a Number.") + if isinstance(frac_ice, np.ndarray) and frac_ice.ndim != 1: + raise ValueError("frac_ice must be a 1D array.") + + # make sure both are floats + snow_pack_init = float(snow_pack_init) + thermal_state_init = float(thermal_state_init) + sca_init = float(sca_init) + s_init = float(s_init) + r_init = float(r_init) + frac_ice = np.asarray(frac_ice) # should be a numpy array + + + # extrapolate data if multiple elevations are provided + if len(altitudes) > 0: + prec = extrapolate_precipitation(prec, + altitudes, + met_station_height) + + (min_temp, + mean_temp, + max_temp) = extrapolate_temperature(min_temp, mean_temp, + max_temp, altitudes, + met_station_height) + else: + # expand dimensions of arrays for correct indexing later + prec = np.expand_dims(prec, axis=-1) + mean_temp = np.expand_dims(mean_temp, axis=-1) + min_temp = np.expand_dims(min_temp, axis=-1) + max_temp = np.expand_dims(max_temp, axis=-1) + + # add height of met. station to empty altitudes list + altitudes = np.array([met_station_height]) + + frac_solid_prec = calculate_solid_fraction(prec, altitudes, mean_temp, + min_temp, max_temp) + + # If no parameters were passed, prepare array w. params from attributes + if params is None: + params = np.zeros(1, dtype=self._dtype) + for param in self._param_list: + params[param] = getattr(self, param) + + # Else, check the param input for correct datatype + else: + if params.dtype != self._dtype: + msg = ["The model parameters must be a numpy array of the ", + "models own custom data type."] + raise TypeError("".join(msg)) + # if only one parameter set is passed, expand dimensions to 1D + if isinstance(params, np.void): + params = np.expand_dims(params, params.ndim) + + # Create array for each parameter set and call simulation one by one + qsim = np.zeros((prec.shape[0], params.size), np.float64) + if return_storages: + G = np.zeros((prec.shape[0], len(altitudes), params.size), + np.float64) + eTG = np.zeros((prec.shape[0], len(altitudes), params.size), + np.float64) + s_store = np.zeros((prec.shape[0], params.size), np.float64) + r_store = np.zeros((prec.shape[0], params.size), np.float64) + sca = np.zeros((prec.shape[0], len(altitudes), params.size), np.float64) + ice_melt = np.zeros((prec.shape[0], params.size), np.float64) + snowmelt = np.zeros((prec.shape[0], params.size), np.float64) + rain = np.zeros((prec.shape[0], len(altitudes), params.size), np.float64) + + # Call simulation function for each parameter set + for i in range(params.size): + if return_storages: + (qsim[:, i], + G[:, :, i], + eTG[:, :, i], + s_store[:, i], + r_store[:, i], + sca[:, :, i], + ice_melt[:, i], + snowmelt[:, i], + rain[:, :, i]) = run_cemaneigehystgr4jice(prec, mean_temp, etp, frac_ice, + frac_solid_prec, + snow_pack_init, + thermal_state_init, + sca_init, + s_init, r_init, + params[i]) + + else: + qsim[:, i], _, _, _, _, _, _, _, _ = run_cemaneigehystgr4jice(prec, mean_temp, etp, frac_ice, + frac_solid_prec, + snow_pack_init, + thermal_state_init, + sca_init, + s_init, r_init, + params[i]) + + if return_storages: + return qsim, G, eTG, s_store, r_store, sca, ice_melt, snowmelt, rain + else: + return qsim + + def fit(self, obs, prec, mean_temp, min_temp, max_temp, etp, frac_ice, + met_station_height, loss_metric="mse", snow_pack_init=0, thermal_state_init=0, sca_init=0, + s_init=0, r_init=0, altitudes=[]): + """Fit the IceMelt + Cemaneige Hysteresis + GR4J coupled hydrological model to a observed timeseries + + This functions uses scipy's global optimizer (differential evolution) + to find a good set of parameters for the model, so that the observed + timeseries is simulated as good as possible. + + Args: + obs: Array of the observed timeseries [mm] + prec: Array of daily precipitation sum [mm] + mean_temp: Array of the mean temperature [C] + min_temp: Array of the minimum temperature [C] + max_temp: Array of the maximum temperature [C] + etp: Array of mean potential evapotranspiration [mm] + frac_ice: Array of the fraction of glaciated area in each elevation band. [0 - 1] + met_station_height: Height of the meteorological station [m]. + Needed to calculate the fraction of solid precipitation and + optionally for the extrapolation of the meteorological inputs. + loss_metric: (optional) The loss metric allows to choose between + different objective functions. The default is the mean squared + error (mse). The following metrics are available: 'mse', 'kge'. + snow_pack_init: (optional) Initial value of the snow pack storage + thermal_state_init: (optional) Initial value of the thermal state + of the snow pack + sca_init: (optional) Initial value of the snow covered area + s_init: (optional) Initial value of the production storage as + fraction of x1. + r_init: (optional) Initial value of the routing storage as fraction + of x3. + altitudes: (optional) List of median altitudes of each elevation + layer [m] + + Returns: + res: A SciPy `OptimizeResult` object containing the optimization results. + + Raises: + ValueError: If one of the inputs contains invalid values. + TypeError: If one of the inputs has an incorrect datatype. + RuntimeErrror: If there is a size mismatch between the + precipitation and the pot. evapotranspiration input. + + """ + # Validation check for input data + obs = validate_array_input(obs, np.float64, 'obs') + prec = validate_array_input(prec, np.float64, 'prec') + mean_temp = validate_array_input(mean_temp, np.float64, 'mean_temp') + min_temp = validate_array_input(min_temp, np.float64, 'min_temp') + max_temp = validate_array_input(max_temp, np.float64, 'max_temp') + etp = validate_array_input(etp, np.float64, 'pot. evapotranspiration') + + # Check if there exist negative precipitation values in the input + if check_for_negatives(prec): + msg = "The precipitation array contains negative values." + raise ValueError(msg) + + if any(len(ar) != len(prec) for ar in [mean_temp, min_temp, max_temp, etp]): + msg = "All meteorological input arrays must have the same length." + raise RuntimeError(msg) + + # Validate the altitude inputs + if not isinstance(altitudes, list): + raise TypeError("'altitudes' must be a list.") + if len(altitudes) > 0: + for val in altitudes: + if not isinstance(val, numbers.Number): + msg = "All elements in 'altitudes' must be numbers." + raise TypeError(msg) + if met_station_height is None: + msg = ["The height of the meteorological station is missing."] + raise ValueError(msg) + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a number.") + + # convert list to numpy array + altitudes = np.array(altitudes) + + # validate input of meteorological station height + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a Number.") + + # validate initial state inputs + if not isinstance(snow_pack_init, numbers.Number): + raise TypeError("'snow_pack_init' must be a Number.") + if not isinstance(thermal_state_init, numbers.Number): + raise TypeError("'thermal_state_init' must be a Number.") + if not isinstance(sca_init, numbers.Number): + raise TypeError("'sca_init' must be a Number.") + if not isinstance(s_init, numbers.Number): + raise TypeError("'s_init' must be a Number.") + if not isinstance(r_init, numbers.Number): + raise TypeError("'r_init' must be a Number.") + # Check if frac_ice is a 1D array + if isinstance(frac_ice, np.ndarray) and frac_ice.ndim != 1: + raise ValueError("frac_ice must be a 1D array.") + + # make sure both are floats + snow_pack_init = float(snow_pack_init) + thermal_state_init = float(thermal_state_init) + sca_init = float(sca_init) + s_init = float(s_init) + r_init = float(r_init) + frac_ice = np.asarray(frac_ice) # should be a numpy array + + # extrapolate data if multiple elevations are provided + if len(altitudes) > 0: + prec = extrapolate_precipitation(prec, + altitudes, + met_station_height) + + (min_temp, + mean_temp, + max_temp) = extrapolate_temperature(min_temp, mean_temp, + max_temp, altitudes, + met_station_height) + else: + # expand dimensions of arrays for correct indexing later + prec = np.expand_dims(prec, axis=-1) + mean_temp = np.expand_dims(mean_temp, axis=-1) + min_temp = np.expand_dims(min_temp, axis=-1) + max_temp = np.expand_dims(max_temp, axis=-1) + + # add height of met. station to empty altitudes list + altitudes = np.array([met_station_height]) + + frac_solid_prec = calculate_solid_fraction(prec, altitudes, mean_temp, + min_temp, max_temp) + + # pack input arguments for scipy optimizer + args = (obs, prec, mean_temp, frac_solid_prec, etp, frac_ice, snow_pack_init, + thermal_state_init, sca_init, s_init, r_init, self._dtype, loss_metric) + bnds = tuple([self._default_bounds[p] for p in self._param_list]) + + # call scipy's global optimizer + res = optimize.differential_evolution(_loss, bounds=bnds, args=args) + + return res + + def fit_Q_SCA(self, obs, prec, mean_temp, min_temp, max_temp, etp, frac_ice, NDSI1, NDSI2, NDSI3, NDSI4, NDSI5, + met_station_height, loss_metric="mse", snow_pack_init=0, thermal_state_init=0, sca_init=0, + s_init=0, r_init=0, altitudes=[]): + """Fit the IceMelt + Cemaneige Hysteresis + GR4J coupled hydrological model to a observed timeseries + using discharge as well as SCA as target. + + This functions uses scipy's global optimizer (differential evolution) + to find a good set of parameters for the model, so that the observed + timeseries is simulated as good as possible. + + Args: + obs: Array of the observed timeseries [mm] + prec: Array of daily precipitation sum [mm] + mean_temp: Array of the mean temperature [C] + min_temp: Array of the minimum temperature [C] + max_temp: Array of the maximum temperature [C] + etp: Array of mean potential evapotranspiration [mm] + frac_ice: Array of the fraction of glaciated area in each elevation band. [0 - 1] + NDSI1: Array of Normalized Difference Snow Index (NDSI) values for layer 1. + NDSI2: Array of Normalized Difference Snow Index (NDSI) values for layer 2. + NDSI3: Array of Normalized Difference Snow Index (NDSI) values for layer 3. + NDSI4: Array of Normalized Difference Snow Index (NDSI) values for layer 4. + NDSI5: Array of Normalized Difference Snow Index (NDSI) values for layer 5. + met_station_height: Height of the meteorological station [m]. + Needed to calculate the fraction of solid precipitation and + optionally for the extrapolation of the meteorological inputs. + loss_metric: (optional) The loss metric allows to choose between + different objective functions. The default is the mean squared + error (mse). The following metrics are available: 'mse', 'kge'. + snow_pack_init: (optional) Initial value of the snow pack storage + thermal_state_init: (optional) Initial value of the thermal state + of the snow pack + sca_init: (optional) Initial value of the snow-covered area fraction. + s_init: (optional) Initial value of the production storage as + fraction of x1. + r_init: (optional) Initial value of the routing storage as fraction + of x3. + altitudes: (optional) List of median altitudes of each elevation + layer [m] + + Returns: + res: A SciPy `OptimizeResult` object containing the optimization results. + + Raises: + ValueError: If one of the inputs contains invalid values or if `frac_ice` is not a 1D array. + TypeError: If one of the inputs has an incorrect datatype. + RuntimeErrror: If there is a size mismatch between the + precipitation, the pot. evapotranspiration input and the NDSI values. + + """ + # Validation check for input data + obs = validate_array_input(obs, np.float64, 'obs') + prec = validate_array_input(prec, np.float64, 'prec') + mean_temp = validate_array_input(mean_temp, np.float64, 'mean_temp') + min_temp = validate_array_input(min_temp, np.float64, 'min_temp') + max_temp = validate_array_input(max_temp, np.float64, 'max_temp') + etp = validate_array_input(etp, np.float64, 'pot. evapotranspiration') + NDSI1 = validate_array_input(NDSI1, np.float64, 'NDSI1') + NDSI2 = validate_array_input(NDSI2, np.float64, 'NDSI2') + NDSI3 = validate_array_input(NDSI3, np.float64, 'NDSI3') + NDSI4 = validate_array_input(NDSI4, np.float64, 'NDSI4') + NDSI5 = validate_array_input(NDSI5, np.float64, 'NDSI5') + + + # Check if there exist negative precipitation values in the input + if check_for_negatives(prec): + msg = "The precipitation array contains negative values." + raise ValueError(msg) + + if any(len(ar) != len(prec) for ar in [mean_temp, min_temp, max_temp, etp, NDSI1, NDSI2, NDSI3, NDSI4, NDSI5]): + msg = "All meteorological input arrays must have the same length." + raise RuntimeError(msg) + + # Validate the altitude inputs + if not isinstance(altitudes, list): + raise TypeError("'altitudes' must be a list.") + if len(altitudes) > 0: + for val in altitudes: + if not isinstance(val, numbers.Number): + msg = "All elements in 'altitudes must be numbers." + raise TypeError(msg) + if met_station_height is None: + msg = ["The height of the meteorological station is missing."] + raise ValueError(msg) + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a number.") + + # convert list to numpy array + altitudes = np.array(altitudes) + + # validate input of meteorological station height + if not isinstance(met_station_height, numbers.Number): + raise TypeError("'met_station_height' must be a Number.") + + # validate initial state inputs + if not isinstance(snow_pack_init, numbers.Number): + raise TypeError("'snow_pack_init' must be a Number.") + if not isinstance(thermal_state_init, numbers.Number): + raise TypeError("'thermal_state_init' must be a Number.") + if not isinstance(sca_init, numbers.Number): + raise TypeError("'sca_init' must be a Number.") + if not isinstance(s_init, numbers.Number): + raise TypeError("'s1_init' must be a Number.") + if not isinstance(r_init, numbers.Number): + raise TypeError("'r_init' must be a Number.") + + # make sure both are floats + snow_pack_init = float(snow_pack_init) + thermal_state_init = float(thermal_state_init) + sca_init = float(sca_init) + s_init = float(s_init) + r_init = float(r_init) + frac_ice = np.asarray(frac_ice) # should be a numpy array + + # extrapolate data if multiple elevations are provided + if len(altitudes) > 0: + prec = extrapolate_precipitation(prec, + altitudes, + met_station_height) + + (min_temp, + mean_temp, + max_temp) = extrapolate_temperature(min_temp, mean_temp, + max_temp, altitudes, + met_station_height) + else: + # expand dimensions of arrays for correct indexing later + prec = np.expand_dims(prec, axis=-1) + mean_temp = np.expand_dims(mean_temp, axis=-1) + min_temp = np.expand_dims(min_temp, axis=-1) + max_temp = np.expand_dims(max_temp, axis=-1) + + # add height of met. station to empty altitudes list + altitudes = np.array([met_station_height]) + + frac_solid_prec = calculate_solid_fraction(prec, altitudes, mean_temp, + min_temp, max_temp) + + # pack input arguments for scipy optimizer + args = (obs, prec, mean_temp, frac_solid_prec, etp, frac_ice, NDSI1, NDSI2, NDSI3, NDSI4, NDSI5, snow_pack_init, + thermal_state_init, sca_init, s_init, r_init, self._dtype, loss_metric) + bnds = tuple([self._default_bounds[p] for p in self._param_list]) + + # call scipy's global optimizer + res = optimize.differential_evolution(_loss_Q_SCA, bounds=bnds, args=args) + + return res + +def _loss(X, *args): + """Return the loss value for the current parameter set.""" + # Unpack static arrays + obs = args[0] + prec = args[1] + mean_temp = args[2] + frac_solid_prec = args[3] + etp = args[4] + frac_ice = args[5] + snow_pack_init = args[6] + thermal_state_init = args[7] + sca_init = args[8] + s_init = args[9] + r_init = args[10] + dtype = args[11] + loss_metric = args[12] + + # Create custom numpy array of the model parameters + params = np.zeros(1, dtype=dtype) + params['CTG'] = X[0] + params['Kf'] = X[1] + params['Thacc'] = X[2] + params['Rsp'] = X[3] + params['x1'] = X[4] + params['x2'] = X[5] + params['x3'] = X[6] + params['x4'] = X[7] + params['DDF'] = X[8] + + # Calcuate simulated outflow + outflow, _, _, _, _, _, _, _, _ = run_cemaneigehystgr4jice(prec, mean_temp, etp, frac_ice, + frac_solid_prec, snow_pack_init, + thermal_state_init, sca_init, s_init, r_init, + params[0]) + + # calculate loss according to metric + if loss_metric == "mse": + loss_value = calc_mse1(obs, outflow) + elif loss_metric == "kge": + loss_value = 1 - kge1(obs, outflow) + else: + raise ValueError("Invalid loss_metric. Choose 'mse' or 'kge'.") + + return loss_value + +def _loss_Q_SCA(X, *args): + """Return the loss value for the current parameter set for calibration on discharge and SCA.""" + # Unpack static arrays + obs = args[0] + prec = args[1] + mean_temp = args[2] + frac_solid_prec = args[3] + etp = args[4] + frac_ice = args[5] + NDSI1 = args[6] + NDSI2 = args[7] + NDSI3 = args[8] + NDSI4 = args[9] + NDSI5 = args[10] + snow_pack_init = args[11] + thermal_state_init = args[12] + sca_init = args[13] + s_init = args[14] + r_init = args[15] + dtype = args[16] + loss_metric = args[17] + + # Create custom numpy array of the model parameters + params = np.zeros(1, dtype=dtype) + params['CTG'] = X[0] + params['Kf'] = X[1] + params['Thacc'] = X[2] + params['Rsp'] = X[3] + params['x1'] = X[4] + params['x2'] = X[5] + params['x3'] = X[6] + params['x4'] = X[7] + params['DDF'] = X[8] + + # Calcuate simulated outflow + outflow, _, _, _, _, sca, _, _, _ = run_cemaneigehystgr4jice(prec, mean_temp, etp, frac_ice, + frac_solid_prec, snow_pack_init, + thermal_state_init, sca_init, s_init, r_init, + params[0]) + + # Extract and flatten simulated snow-covered area (SCA) for each elevation band + sca1, sca2, sca3, sca4, sca5 = ( + sca[:, 0].flatten() * 100, + sca[:, 1].flatten() * 100, + sca[:, 2].flatten() * 100, + sca[:, 3].flatten() * 100, + sca[:, 4].flatten() * 100, + ) + + # Choose loss function based on loss_metric argument + if loss_metric == "mse": + loss_q = calc_mse1(obs, outflow) + loss_sca1 = calc_mse1(NDSI1, sca1) + loss_sca2 = calc_mse1(NDSI2, sca2) + loss_sca3 = calc_mse1(NDSI3, sca3) + loss_sca4 = calc_mse1(NDSI4, sca4) + loss_sca5 = calc_mse1(NDSI5, sca5) + elif loss_metric == "kge": + loss_q = 1 - kge1(obs, outflow) + loss_sca1 = 1 - kge1(NDSI1, sca1) + loss_sca2 = 1 - kge1(NDSI2, sca2) + loss_sca3 = 1 - kge1(NDSI3, sca3) + loss_sca4 = 1 - kge1(NDSI4, sca4) + loss_sca5 = 1 - kge1(NDSI5, sca5) + else: + raise ValueError("Invalid loss_metric. Choose 'mse' or 'kge'.") + + # Weighting factors: 75% on discharge, 5% on each SCA band + loss_value = ( + 0.75 * loss_q + + 0.05 * loss_sca1 + + 0.05 * loss_sca2 + + 0.05 * loss_sca3 + + 0.05 * loss_sca4 + + 0.05 * loss_sca5 + ) + + return loss_value + +def calc_mse1(evaluation, simulation): + df = pd.DataFrame({"obs": evaluation, "sim": simulation}).dropna() + return calc_mse(df["obs"].values, df["sim"].values) + +def kge1(evaluation, simulation): + df = pd.DataFrame({"obs": evaluation, "sim": simulation}).dropna() + return kge(df["obs"].values, df["sim"].values) diff --git a/rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice_model.py b/rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice_model.py new file mode 100644 index 0000000..e211b88 --- /dev/null +++ b/rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice_model.py @@ -0,0 +1,104 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +# This file is part of RRMPG. +# +# RRMPG is free software with the aim to provide a playground for experiments +# with hydrological rainfall-runoff-models while achieving competitive +# performance results. +# +# You should have received a copy of the MIT License along with RRMPG. If not, +# see +# Updated by Mat + + +from numba import njit +import numpy as np + +from .cemaneigehyst_model import run_cemaneigehyst +from .gr4j_model import run_gr4j +from .icemelt_model import run_icemelt + + +@njit +def run_cemaneigehystgr4jice(prec, mean_temp, etp, frac_ice, frac_solid_prec, snow_pack_init, + thermal_state_init, sca_init, s_init, r_init, params): + """Implementation of the IceMelt + Cemaneige Hysteresis + GR4J coupled hydrological model. + + This function should be called via the .simulate() function of the + CemaneigeHystGR4JIce class and not directly. It is kept in a separate file for + less confusion if anyone wants to inspect the actual model routine. + + The naming of the variables is kept as in the original publication [1], [2], [3] and [4]. + + Args: + prec: Numpy [t,n] array, which contains the precipitation for each + elevation layer n. + mean_temp: Numpy [t,n] array, which contains the mean temperature for + each elevation layer n. + etp: Numpy [t] array, which contains the potential evapotranspiration. + frac_ice: Numpy [n] array, which contains the fraction of ice for + each elevation layer n. + frac_solid_prec: Numpy [t,n] array, which contains the fraction of + solid precipitation for each elevation layer n. + snow_pack_init: Scalar for the initial state of the snow pack. + thermal_state_init: Scalar for the initial state of the thermal state. + sca_init: Scalar for the initial snow-covered area fraction. + s_init: Scalar for the initial production storage as a fraction of x1. + r_init: Scalar for the initial routing storage as a fraction of x3. + params: Numpy array of custom dtype, which contains the model parameter. + + Returns: + qsim: Numpy [t] array, which contains the liquid water outflow for + each timestep. + G: Numpy [t] array, which contains the state of the snow pack for + each timestep. + eTG: Numpy [t] array, which contains the thermal state of the snow + pack for each timestep. + s_store: Numpy [t] array, which contains the state of the production + storage for each timestep. + r_store: Numpy [t] array, which contains the state of the routing + storage for each timestep. + sca: Numpy [t,n] array, which contains the snow-covered area fraction + for each timestep and elevation layer. + icemelt: Numpy [t] array, which contains the ice melt contribution for + each timestep. + snowmelt: Numpy [t,n] array, which contains the snowmelt for each + timestep and elevation layer. + rain: Numpy [t,n] array, which contains the liquid precipitation + (rainfall) for each timestep and elevation layer. + + + [1] Nepal, S., Chen, J., Penton, D. J., Neumann, L. E., Zheng, H., & Wahid, S. (2017). + Spatial GR4J conceptualization of the Tamor glaciated alpine catchment in Eastern Nepal: + evaluation of GR4JSG against streamflow and MODIS snow extent. Hydrol. Process., 31, 51–68. + doi: 10.1002/hyp.10962. + + [2] Valéry, A. "Modélisation précipitations – débit sous influence nivale. + Élaboration d’un module neige et évaluation sur 380 bassins versants". + PhD thesis, Cemagref (Antony), AgroParisTech (Paris), 405 pp. (2010) + + [3] Perrin, Charles, Claude Michel, and Vazken Andréassian. "Improvement + of a parsimonious model for streamflow simulation." Journal of hydrology + 279.1 (2003): 275-289. + + [4] Riboust, P., Thirel, G., Le Moine, N., Ribstein, P. "Revisiting a simple degree-day model for + integrating satellite data: implementation of SWE-SCA hystereses". Jounral of Hydrology and Hydromenchanics, + vol. 67, pp. 70-81, (2019) + + """ + # run the cemaneige snow routine (see cemaneige_model.py) + snowmelt, G, eTG, sca, rain = run_cemaneigehyst(prec, mean_temp, frac_solid_prec, + snow_pack_init, thermal_state_init, sca_init, params) + + # run the ice melt routine (see icemelt_model.py) + icemelt = run_icemelt(mean_temp, G, params) + + # calculate total icemelt + icemelt =np.sum(icemelt * frac_ice[np.newaxis, :], axis=1) + + # calculate total liquid water + liquid_water = snowmelt + icemelt + + # use the output from above as input to the gr4j (see gr4j_model.py) + qsim, s_store, r_store = run_gr4j(liquid_water, etp, s_init, r_init, params) + + return qsim, G, eTG, s_store, r_store, sca, icemelt, snowmelt, rain \ No newline at end of file diff --git a/rrmpg/models/icemelt_model.py b/rrmpg/models/icemelt_model.py new file mode 100644 index 0000000..7d30131 --- /dev/null +++ b/rrmpg/models/icemelt_model.py @@ -0,0 +1,65 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +# This file is part of RRMPG. +# +# RRMPG is free software with the aim to provide a playground for experiments +# with hydrological rainfall-runoff-models while achieving competitive +# performance results. +# +# You should have received a copy of the MIT License along with RRMPG. If not, +# see + +import numpy as np + +from numba import njit, prange + +@njit +def run_icemelt(temp, snow, params): + """Implementation of a degree-day Ice Melt Model (modified after Nepal et al. 2017). + + This model simulates ice melt based on a simple degree-day approach. + + Args: + temp: Numpy [t, n] array containing mean temperature for each time step and layer. + snow: Numpy [t, n] array containing snowpack storage at each time step and layer. + params: Numpy structured array containing model parameters: + - 'DDF': Degree-day factor (mm/°C/day). + + Returns: + liquid_water: Numpy [t, n] array containing the liquid water produced from melt + for each timestep and layer. + + References: + [1] Nepal, S., Chen, J., Penton, D. J., Neumann, L. E., Zheng, H., & Wahid, S. (2017). + Spatial GR4J conceptualization of the Tamor glaciated alpine catchment in Eastern Nepal: + evaluation of GR4JSG against streamflow and MODIS snow extent. Hydrol. Process., 31, 51–68. + doi: 10.1002/hyp.10962. + """ + + # Number of simulation timesteps + num_timesteps = len(temp) + + # Unpack model parameters + ddf = params['DDF'] + + # tbase not calibrated + tbase = 0 + + # Number of elevation layers + num_layers = temp.shape[1] + + # outflow as sum of liquid precipitation and melt of each layer + liquid_water = np.zeros((num_timesteps, num_layers), dtype=np.float64) + + # Calculate routine for each elevation zone independently + for l in prange(num_layers): + for t in range(num_timesteps): + # Calculate actual ice melt + melt = ddf * (temp[t, l]-tbase) + if melt < 0: + melt = 0 + if snow[t, l] > 1: + liquid_water[t, l] = 0 + else: + liquid_water[t, l] = melt + + return liquid_water From 3215e1a69bb5c0ddb604df50c842df693964be8c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: martinma10 Date: Tue, 1 Apr 2025 14:35:40 +0200 Subject: [PATCH 2/7] updated tutorial --- examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.ipynb | 8 +++----- 1 file changed, 3 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.ipynb b/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.ipynb index f3eee21..0dd9b81 100644 --- a/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.ipynb +++ b/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.ipynb @@ -11,7 +11,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "In this notebook, we will explore new implementations of the **RRMPG-Alpine** package, focusing on hydrological modeling and climate data analysis for the **Fagge (Gepatschalm) catchment**. \n", + "In this notebook, we will explore new implementations of the **RRMPG-Alpine** package, focusing on hydrological modeling for the **Fagge (Gepatschalm) catchment**. \n", "\n", "The provided dataset, **fag_gep_modified.csv**, includes daily measurements from the catchment area. These data points cover a range of hydrological and climatic variables:\n", "\n", @@ -624,7 +624,7 @@ "The **SCE-UA algorithm** is employed to optimize the model parameters by minimizing the already introduced objective function. The calibration process is carried out for the following model combination:\n", "- **Cemaneige Snow Model** with **Hysteresis** + **GR4J Rainfall-Runoff Model**\n", "\n", - "The **objective function** evaluates the model's performance using the **KGE** during the calibration process. The SCE-UA algorithm uses this function to guide the optimization process, ensuring the model parameters are calibrated to achieve the best possible fit to the observed data." + "The **objective function** evaluates the model's performance using the **KGE** during the calibration process." ] }, { @@ -1091,9 +1091,7 @@ "\n", "1. **Plotting Model Runs**: All the different model runs will be plotted together for visual comparison with the observed data. This will help understanding the performance and behavior of each model.\n", "\n", - "2. **Kling-Gupta Efficiency (KGE) Calculation**: The **KGE** will be calculated for each model run to assess the performance of the models in relation to the observed data.\n", - "\n", - "This section will allow for the visual comparison of different model outputs and provide quantitative insights into their performance using **KGE** as the evaluation metric.\n" + "2. **Kling-Gupta Efficiency (KGE) Calculation**: The **KGE** will be calculated for each model run to assess the performance of the models in relation to the observed data.\n" ] }, { From 0d6c8da0d7d76795ab9a843673bb4bd2395e94a7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: martinma10 Date: Fri, 11 Apr 2025 11:17:53 +0200 Subject: [PATCH 3/7] Add doc for new models Adding and modifying the documentation files for the Hysteresis and Ice models. --- docs/source/api/models.rst | 164 +++ docs/source/conf.py | 5 +- .../examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.rst | 1005 +++++++++++++++++ .../Tutorial_Hysteresis_IceMelt_41_0.png | Bin 0 -> 174549 bytes docs/source/examples/examples.rst | 1 + 5 files changed, 1174 insertions(+), 1 deletion(-) create mode 100644 docs/source/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.rst create mode 100644 docs/source/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_files/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_41_0.png diff --git a/docs/source/api/models.rst b/docs/source/api/models.rst index 6e22701..58f6250 100644 --- a/docs/source/api/models.rst +++ b/docs/source/api/models.rst @@ -187,3 +187,167 @@ Class documentation .. autoclass:: rrmpg.models.CemaneigeGR4J :members: :inherited-members: + +CemaneigeGR4JIce +---------------- +This model couples the Cemaneige snow routine and Ice-Melt model with the GR4J model into one model. + +.. code-block:: none + + Valéry, A. "Modélisation précipitations – débit sous influence nivale. + Élaboration d’un module neige et évaluation sur 380 bassins versants". + PhD thesis, Cemagref (Antony), AgroParisTech (Paris), 405 pp. (2010) + + Nepal, S., Chen, J., Penton, D. J., Neumann, L. E., Zheng, H., & Wahid, S. + "Spatial GR4J conceptualization of the Tamor glaciated alpine catchment in Eastern Nepal: + evaluation of GR4JSG against streamflow and MODIS snow extent." Hydrol. Process., 31, 51–68. (2017) + +Explanation of the model parameters: +"""""""""""""""""""""""""""""""""""" + +* CTG: snow-pack inertia factor +* Kf: day-degree factor +* x1: maximum capacity of the production store [mm] +* x2: groundwater exchange coefficient [mm] +* x3: one day ahead maximum capacity of the routing store [mm] +* x4: time base of the unit hydrograph UH1 [days] +* DDF: degree-day factor for ice melt + + +Model inputs for simulation: +"""""""""""""""""""""""""""" + +* prec: Array of daily precipitation sum [mm] +* mean_temp: Array of the mean temperature [C] +* min_temp: Array of the minimum temperature [C] +* max_temp: Array of the maximum temperature [C] +* etp: Array mean potential evapotranspiration [mm] +* frac_ice: Array of the fraction of glaciated area in each elevation band. [0 - 1] +* met_station_height: Height of the meteorological station [m] +* snow_pack_init: (optional) Initial value of the snow pack storage +* thermal_state_init: (optional) Initial value of the thermal state of the snow pack +* s_init: (optional) Initial value of the production storage as fraction of x1. +* r_init: (optional) Initial value of the routing storage as fraction of x3. +* altitudes: (optional) List of median altitudes of each elevation layer [m] +* return_storages: (optional) Boolean, indicating if the model storages should also be returned +* params: (optional) Numpy array of parameter sets + + +Class documentation +""""""""""""""""""" + +.. autoclass:: rrmpg.models.CemaneigeGR4JIce + :members: + :inherited-members: + +CemaneigeHystGR4J +----------------- +This model couples the Cemaneige snow routine (with Hysteresis) with the GR4J model into one model. + +.. code-block:: none + + Valéry, A. "Modélisation précipitations – débit sous influence nivale. + Élaboration d’un module neige et évaluation sur 380 bassins versants". + PhD thesis, Cemagref (Antony), AgroParisTech (Paris), 405 pp. (2010) + + Riboust, P., Thirel, G., Le Moine, N., Ribstein, P. "Revisiting a simple degree-day model for + integrating satellite data: implementation of SWE-SCA hystereses". Jounral of Hydrology and Hydromenchanics, + vol. 67, pp. 70-81. (2019) + +Explanation of the model parameters: +"""""""""""""""""""""""""""""""""""" + +* CTG: snow-pack inertia factor +* Kf: day-degree factor +* Thacc: accumulation threshold [mm] +* Rsp: ratio of melt threshold and mean annual precipitation [0-1] +* x1: maximum capacity of the production store [mm] +* x2: groundwater exchange coefficient [mm] +* x3: one day ahead maximum capacity of the routing store [mm] +* x4: time base of the unit hydrograph UH1 [days] + + +Model inputs for simulation: +"""""""""""""""""""""""""""" + +* prec: Array of daily precipitation sum [mm] +* mean_temp: Array of the mean temperature [C] +* min_temp: Array of the minimum temperature [C] +* max_temp: Array of the maximum temperature [C] +* etp: Array mean potential evapotranspiration [mm] +* met_station_height: Height of the meteorological station [m]. +* snow_pack_init: (optional) Initial value of the snow pack storage +* thermal_state_init: (optional) Initial value of the thermal state of the snow pack +* sca_init: (optional) Initial value of the snow covered area. +* s_init: (optional) Initial value of the production storage as fraction of x1. +* r_init: (optional) Initial value of the routing storage as fraction of x3. +* altitudes: (optional) List of median altitudes of each elevation layer [m] +* return_storages: (optional) Boolean, indicating if the model storages should also be returned +* params: (optional) Numpy array of parameter sets + + +Class documentation +""""""""""""""""""" + +.. autoclass:: rrmpg.models.CemaneigeHystGR4J + :members: + :inherited-members: + +CemaneigeHystGR4JIce +-------------------- +This model couples the Cemaneige snow routine (with Hysteresis) and Ice-Melt with the GR4J model into one model. + +.. code-block:: none + + Valéry, A. "Modélisation précipitations – débit sous influence nivale. + Élaboration d’un module neige et évaluation sur 380 bassins versants". + PhD thesis, Cemagref (Antony), AgroParisTech (Paris), 405 pp. (2010) + + Riboust, P., Thirel, G., Le Moine, N., Ribstein, P. "Revisiting a simple degree-day model for + integrating satellite data: implementation of SWE-SCA hystereses". Jounral of Hydrology and Hydromenchanics, + vol. 67, pp. 70-81. (2019) + + Nepal, S., Chen, J., Penton, D. J., Neumann, L. E., Zheng, H., & Wahid, S. + "Spatial GR4J conceptualization of the Tamor glaciated alpine catchment in Eastern Nepal: + evaluation of GR4JSG against streamflow and MODIS snow extent." Hydrol. Process., 31, 51–68. (2017) + +Explanation of the model parameters: +"""""""""""""""""""""""""""""""""""" + +* CTG: snow-pack inertia factor +* Kf: day-degree factor +* Thacc: accumulation threshold [mm] +* Rsp: ratio of melt threshold and mean annual precipitation [0-1] +* x1: maximum capacity of the production store [mm] +* x2: groundwater exchange coefficient [mm] +* x3: one day ahead maximum capacity of the routing store [mm] +* x4: time base of the unit hydrograph UH1 [days] +* DDF: degree-day factor for ice melt + + +Model inputs for simulation: +"""""""""""""""""""""""""""" + +* prec: Array of daily precipitation sum [mm] +* mean_temp: Array of the mean temperature [C] +* min_temp: Array of the minimum temperature [C] +* max_temp: Array of the maximum temperature [C] +* etp: Array mean potential evapotranspiration [mm] +* frac_ice: Array of the fraction of glaciated area in each elevation band. [0 - 1] +* met_station_height: Height of the meteorological station [m]. +* snow_pack_init: (optional) Initial value of the snow pack storage +* thermal_state_init: (optional) Initial value of the thermal state of the snow pack +* sca_init: (optional) Initial value of the snow covered area. +* s_init: (optional) Initial value of the production storage as fraction of x1. +* r_init: (optional) Initial value of the routing storage as fraction of x3. +* altitudes: (optional) List of median altitudes of each elevation layer [m] +* return_storages: (optional) Boolean, indicating if the model storages should also be returned +* params: (optional) Numpy array of parameter sets + + +Class documentation +""""""""""""""""""" + +.. autoclass:: rrmpg.models.CemaneigeHystGR4JIce + :members: + :inherited-members: \ No newline at end of file diff --git a/docs/source/conf.py b/docs/source/conf.py index 91465b1..bcbd5c7 100644 --- a/docs/source/conf.py +++ b/docs/source/conf.py @@ -202,4 +202,7 @@ # Example configuration for intersphinx: refer to the Python standard library. -intersphinx_mapping = {'https://docs.python.org/': None} +intersphinx_mapping = { + 'python': ('https://docs.python.org/3', None), +} + diff --git a/docs/source/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.rst b/docs/source/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.rst new file mode 100644 index 0000000..212aa48 --- /dev/null +++ b/docs/source/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.rst @@ -0,0 +1,1005 @@ + +Tutorial File for RRMPG - Alpine +================================ + +In this notebook, we will explore new implementations of the +**RRMPG-Alpine** package, focusing on hydrological modeling for the +**Fagge (Gepatschalm) catchment**. + +The provided dataset, **fag_gep_modified.csv**, includes daily +measurements from the catchment area. These data points cover a range of +hydrological and climatic variables: + ++-------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ +| **Variable** | **Source** | ++=========================+======================================================================================================================+ +| **Precipitation [mm]** | [1] | ++-------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ +| **Tmax [°C]** | [2] | ++-------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ +| **Tmin [°C]** | [2] | ++-------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ +| **Tmean [°C]** | [2] | ++-------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ +| **ET0 [mm]** | [3] | ++-------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ +| **Qmm [mm]** | [4] | ++-------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ +| **Snow Cover Data** | [5] | ++-------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ + +[1] Hiebl, J.; Frei, C. (2018): *Daily precipitation grids for Austria since 1961—development and evaluation of a spatial dataset for hydroclimatic monitoring and modelling*. Theor Appl Climatol 132 (1–2), 327–345. DOI: 10.1007/s00704-017-2093-x + +[2] Hiebl, J.; Frei, C. (2016): *Daily temperature grids for Austria since 1961—concept, creation and applicability*. Theor Appl Climatol 124 (1–2), 161–178. DOI: 10.1007/s00704-015-1411-4 + +[3] Haslinger, K.; Bartsch, A. (2016): *Creating long-term gridded fields of reference evapotranspiration in Alpine terrain based on a recalibrated Hargreaves method*. Hydrology and Earth System Sciences 20(3), 1211–1223. DOI: 10.5194/hess-20-1211-2016 + +[4] eHYD – Austrian Hydrological Data Service. Website: ehyd.gv.at + +[5] MODIS Snow Cover Data for 5 elevation bands. Website: nsidc.org/data/modis + + + + + + +-------------- + +**Modeling Tasks to Be Performed:** +----------------------------------- + +The following tasks will be performed using the provided data: + +1. **Cemaneige + Hysteresis + Icemelt + GR4J** +2. **Cemaneige + Hysteresis + GR4J** +3. **Cemaneige + Icemelt + GR4J** +4. **Calculate ET0 using PyET** +5. **Calibration using SCE-UA Algorithm** +6. **Visualization and Analysis** + +**Input** +--------- + +.. code:: ipython3 + + # Notebook setup + import numpy as np + import pandas as pd + import matplotlib.pyplot as plt + import matplotlib.dates as mdates + import spotpy + + from rrmpg.models import CemaneigeHystGR4J, CemaneigeGR4JIce, CemaneigeHystGR4JIce + from spotpy.objectivefunctions import kge + from spotpy.parameter import Uniform + from scipy.stats import gamma + import pyet + +.. code:: ipython3 + + # fag_gep + df_in = pd.read_csv("fag_gep_modified.csv", index_col="Date", sep=";", decimal=".", parse_dates=["Date"]) + df_in.index + + + + +.. parsed-literal:: + + DatetimeIndex(['2000-02-26', '2000-02-27', '2000-02-28', '2000-02-29', + '2000-03-01', '2000-03-02', '2000-03-03', '2000-03-04', + '2000-03-05', '2000-03-06', + ... + '2021-12-22', '2021-12-23', '2021-12-24', '2021-12-25', + '2021-12-26', '2021-12-27', '2021-12-28', '2021-12-29', + '2021-12-30', '2021-12-31'], + dtype='datetime64[ns]', name='Date', length=7959, freq=None) + + + +.. code:: ipython3 + + # define the elevations + elevation = [float(2277.84423828125), # Mean elevation band 1 + float(2641.563720703125), # Mean elevation band 2 + float(2845.09521484375), # Mean elevation band 3 + float(3002.329833984375), # Mean elevation band 4 + float(3227.36669921875)] # Mean elevation band 5 + + mean_elev = 2798.84033203125 # Mean elevation of the catchment + +.. code:: ipython3 + + # Glacier fraction for each elevation layer + frac_ice = np.array([0.022034026, 0.042062109, 0.246620231, 0.507329678, 0.709368134]) + +.. code:: ipython3 + + # Generating a dataframe to store the simulated discharges + # Initialize columns with no data + df1 = pd.DataFrame({ + 'Datum': df_in.index, # Using the index of df_in for the 'Datum' column + 'Qmm': df_in['Qmm'], # Column 'Qmm' from df_in + 'sim HystIce(mm/d)': np.nan, # Cemaneige + Hysteresis + Icemelt + GR4J + 'sim Hyst(mm/d)': np.nan, # Cemaneige + Hysteresis + GR4J + 'sim CemaneigeIce(mm/d)': np.nan, # Cemaneige + Icemelt + GR4J + 'Q_sceua(mm/d)': np.nan}) # SCE-UA with PyET ET0 + + # Display the first few rows of df1 + print(df1.head()) + + +.. parsed-literal:: + + Datum Qmm sim HystIce(mm/d) sim Hyst(mm/d) \ + Date + 2000-02-26 2000-02-26 0.263825 NaN NaN + 2000-02-27 2000-02-27 0.260942 NaN NaN + 2000-02-28 2000-02-28 0.258058 NaN NaN + 2000-02-29 2000-02-29 0.258058 NaN NaN + 2000-03-01 2000-03-01 0.258058 NaN NaN + + sim CemaneigeIce(mm/d) Q_sceua (mm/d) + Date + 2000-02-26 NaN NaN + 2000-02-27 NaN NaN + 2000-02-28 NaN NaN + 2000-02-29 NaN NaN + 2000-03-01 NaN NaN + + +**Cemaneige + Hysteresis + Icemelt + GR4J** +------------------------------------------- + +This section describes the setup and calibration process for the coupled +hydrological model, which integrates the following components: + +- **Cemaneige Snow Model** + **Hysteresis** + **Icemelt Model** + **GR4J + Rainfall-Runoff Model** + +**Calibration Methodology** +~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ + +The calibration of the coupled model is performed using an **objective +function** : + +- **75% Discharge Data** (Qmm): Used to calibrate the model’s + hydrological performance. +- **25% Remote Sensing Snow Cover Data**: This is split across the 5 + elevation bands, with 5% allocated per elevation band for snow cover + calibration. + +**Loss Metric Options** +~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ + +During the calibration process, users can select between two different +loss metrics to evaluate model performance: + +1. **Kling-Gupta Efficiency (KGE)** + +2. **Mean Squared Error (MSE)** + +.. code:: ipython3 + + # Define the model with initial parameters + model1 = CemaneigeHystGR4JIce() + params1= {'CTG': 0.43, 'Kf': 3.5, # Cemaneige parameters + 'Thacc': 43, 'Rsp': 0.23, # Hysteresis parameters + 'x1': 210, 'x2': 3.4, # GR4J parameters + 'x3': 49, 'x4': 2.2, # GR4J parameters + "DDF": 5} # Icemelt parameters + model1.set_params(params1) # Set the parameters + +.. code:: ipython3 + + # NDSI from df_in into SCA (snow covered area) for each band + sca1modis = (0.06 + 1.21 * df_in["NDSI1"]).clip(upper=100) + sca2modis = (0.06 + 1.21 * df_in["NDSI2"]).clip(upper=100) + sca3modis = (0.06 + 1.21 * df_in["NDSI3"]).clip(upper=100) + sca4modis = (0.06 + 1.21 * df_in["NDSI4"]).clip(upper=100) + sca5modis = (0.06 + 1.21 * df_in["NDSI5"]).clip(upper=100) + +.. code:: ipython3 + + # Fit the model + # Choose the loss metric: kge or mse + result = model1.fit_Q_SCA(df_in["Qmm"], df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], + df_in['Tmax'], df_in['ET0'], frac_ice, sca1modis, sca2modis, sca3modis, sca4modis, sca5modis, + met_station_height=mean_elev, loss_metric="kge", # mse or kge + altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2) + print(result) + + +.. parsed-literal:: + + message: Optimization terminated successfully. + success: True + fun: 0.18688101205827204 + x: [ 9.030e-01 2.223e+00 8.287e+01 1.000e+00 + 3.730e+01 3.000e+00 2.328e+01 1.282e+00 + 6.287e+00] + nit: 59 + nfev: 8910 + population: [[ 9.030e-01 2.242e+00 ... 1.293e+00 5.274e+00] + [ 9.078e-01 2.186e+00 ... 1.287e+00 7.778e+00] + ... + [ 8.727e-01 2.164e+00 ... 1.276e+00 6.500e+00] + [ 8.581e-01 2.158e+00 ... 1.235e+00 8.011e+00]] + population_energies: [ 1.869e-01 1.906e-01 ... 1.895e-01 1.904e-01] + jac: [ 0.000e+00 -5.401e-05 1.677e-05 -9.214e-03 + 4.304e-05 -7.466e-03 6.274e-05 -3.086e-05 + -3.378e-05] + + +.. code:: ipython3 + + # Set the model parameters to the ones found by the calibration + params = {} + + param_names = model1.get_parameter_names() + + for i, param in enumerate(param_names): + params[param] = result.x[i] + + # This line set the model parameters to the ones specified in the dict + model1.set_params(params) + + # To be sure, let's look at the current model parameters + model1.get_params() + + + + +.. parsed-literal:: + + {'CTG': np.float64(0.9030015353603938), + 'Kf': np.float64(2.223066466942482), + 'Thacc': np.float64(82.87006309545102), + 'Rsp': np.float64(1.0), + 'x1': np.float64(37.298698767874896), + 'x2': np.float64(3.0), + 'x3': np.float64(23.276144152901534), + 'x4': np.float64(1.282197809132866), + 'DDF': np.float64(6.286671950232253)} + + + +.. code:: ipython3 + + # Simulate the discharge and sca, icemlet, snowmelt, rain + # Store the simulated discharge in the df1 dataframe + df1['sim HystIce(mm/d)'],_,_,_,_,sca, icemelt, snowmelt, rain = model1.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], + df_in['Tmax'], df_in['ET0'], frac_ice, met_station_height=mean_elev, + altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2, return_storages=True) # Return the storages sca, icemelt, snowmelt, rain + +**Cemaneige + Hysteresis + GR4J** +--------------------------------- + +This section describes the setup and calibration process for the coupled +hydrological model, which integrates the following components: + +- **Cemaneige Snow Model** with **Hysteresis** + **GR4J Rainfall-Runoff + Model** + +**Calibration Methodology** +~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ + +The calibration of the coupled model is performed using an **objective +function** : + +- **75% Discharge Data** (Qmm): Used to calibrate the model’s + hydrological performance. +- **25% Remote Sensing Snow Cover Data**: This is split across the 5 + elevation bands, with 5% allocated per elevation band for snow cover + calibration. + +**Loss Metric Options** +~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ + +During the calibration process, users can select between two different +loss metrics to evaluate model performance: + +1. **Kling-Gupta Efficiency (KGE)** + +2. **Mean Squared Error (MSE)** + +.. code:: ipython3 + + # Define the model with initial parameters + model2 = CemaneigeHystGR4J() + params2= {'CTG': 0.43, 'Kf': 3.5, # Cemaneige parameters + 'Thacc': 43, 'Rsp': 0.23, # Hysteresis parameters + 'x1': 210, 'x2': 3.4, + 'x3': 49, 'x4': 2.2} # GR4J parameters + model2.set_params(params2) + +.. code:: ipython3 + + # NDSI from df_in into SCA + sca1modis = (0.06 + 1.21 * df_in["NDSI1"]).clip(upper=100) + sca2modis = (0.06 + 1.21 * df_in["NDSI2"]).clip(upper=100) + sca3modis = (0.06 + 1.21 * df_in["NDSI3"]).clip(upper=100) + sca4modis = (0.06 + 1.21 * df_in["NDSI4"]).clip(upper=100) + sca5modis = (0.06 + 1.21 * df_in["NDSI5"]).clip(upper=100) + +.. code:: ipython3 + + result = model2.fit_Q_SCA(df_in["Qmm"], df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], + df_in['Tmax'], df_in['ET0'], sca1modis, sca2modis, sca3modis, sca4modis, sca5modis, met_station_height=mean_elev, loss_metric="kge", # mse or kge + altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2) + + print(result) + + +.. parsed-literal:: + + message: Optimization terminated successfully. + success: True + fun: 0.19273413442184115 + x: [ 9.370e-01 2.352e+00 8.318e+01 1.000e+00 + 1.000e+01 3.000e+00 2.118e+01 1.286e+00] + nit: 68 + nfev: 8505 + population: [[ 9.370e-01 2.385e+00 ... 2.070e+01 1.282e+00] + [ 9.215e-01 2.322e+00 ... 2.091e+01 1.275e+00] + ... + [ 9.423e-01 2.392e+00 ... 2.051e+01 1.293e+00] + [ 9.381e-01 2.354e+00 ... 2.050e+01 1.293e+00]] + population_energies: [ 1.927e-01 1.943e-01 ... 1.941e-01 1.939e-01] + jac: [ 0.000e+00 -8.071e-06 -5.884e-07 -1.925e-02 + 6.980e-05 -1.477e-02 1.890e-06 -2.032e-06] + + +.. code:: ipython3 + + # Set the model parameters to the ones found by the calibration + params = {} + + param_names = model2.get_parameter_names() + + for i, param in enumerate(param_names): + params[param] = result.x[i] + + # This line set the model parameters to the ones specified in the dict + model2.set_params(params) + + # To be sure, let's look at the current model parameters + model2.get_params() + + + + +.. parsed-literal:: + + {'CTG': np.float64(0.9370422854981424), + 'Kf': np.float64(2.352286935680163), + 'Thacc': np.float64(83.18303250166798), + 'Rsp': np.float64(1.0), + 'x1': np.float64(10.0), + 'x2': np.float64(3.0), + 'x3': np.float64(21.18412983923393), + 'x4': np.float64(1.2863423622675372)} + + + +.. code:: ipython3 + + # Simulate the discharge and store it in the df1 dataframe + df1['sim Hyst(mm/d)']= model2.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], + df_in['Tmax'], df_in['ET0'], met_station_height=mean_elev, + altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2) + +**Cemaneig + Icemelt + GR4J** +----------------------------- + +This section describes the setup and calibration process for the coupled +hydrological model, which integrates the following components: + +- **Cemaneige Snow Model** (**WITHOUT** Hysteresis) + **Icemelt Model** + + **GR4J Rainfall-Runoff Model** + +**Calibration Methodology** +~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ + +The calibration of the coupled model is performed using a +**loss-function** only on discharge data. The available loss metric is +**Mean Squared Error (MSE)**. + +.. code:: ipython3 + + # Define the model with initial parameters + model3 = CemaneigeGR4JIce() + params3= {'CTG': 0.43, 'Kf': 3.5, # Cemaneige parameters + 'x1': 210, 'x2': 3.4, + 'x3': 49, 'x4': 2.2, # GR4J parameters + "DDF": 5} # Icemelt parameters + model3.set_params(params3) + +.. code:: ipython3 + + # Fit the model + result = model3.fit(df_in["Qmm"], df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], + df_in['Tmax'], df_in['ET0'], frac_ice, met_station_height=mean_elev, + altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4) + print(result) + + +.. parsed-literal:: + + message: Optimization terminated successfully. + success: True + fun: 6.9031288676820255 + x: [ 7.382e-01 4.075e+00 2.124e+02 2.971e+00 + 2.796e+01 1.261e+00 3.915e+00] + nit: 32 + nfev: 4353 + population: [[ 7.382e-01 4.075e+00 ... 1.261e+00 3.915e+00] + [ 6.984e-01 4.039e+00 ... 1.364e+00 5.059e+00] + ... + [ 7.088e-01 4.135e+00 ... 1.317e+00 4.001e+00] + [ 7.612e-01 4.153e+00 ... 1.319e+00 3.653e+00]] + population_energies: [ 6.903e+00 7.146e+00 ... 6.937e+00 6.947e+00] + + +.. code:: ipython3 + + # Set the model parameters to the ones found by the calibration + params = {} + + param_names = model3.get_parameter_names() + + for i, param in enumerate(param_names): + params[param] = result.x[i] + + # This line set the model parameters to the ones specified in the dict + model3.set_params(params) + + # To be sure, let's look at the current model parameters + model3.get_params() + + + + +.. parsed-literal:: + + {'CTG': np.float64(0.7382413930079459), + 'Kf': np.float64(4.075326104566461), + 'x1': np.float64(212.43962540529526), + 'x2': np.float64(2.9706486961437353), + 'x3': np.float64(27.958582971315394), + 'x4': np.float64(1.2609133662872083), + 'DDF': np.float64(3.9153425908335393)} + + + +.. code:: ipython3 + + df1['sim CemaneigeIce(mm/d)']= model3.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], + df_in['Tmax'], df_in['ET0'], frac_ice, met_station_height=mean_elev, + altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4) + +**ET0 Calculation with PyET** +----------------------------- + +In alpine regions **ET0** data is sometimes unavailable, the **PyET** +package can be used to calculate **ET0**. PyET is a Python library that +provides methods to estimate reference evapotranspiration using various +approaches, including the **Hargreaves** method, which is commonly used +in regions with limited meteorological data. + +.. code:: ipython3 + + # Load the dataframe without the ET0 column + df_in = pd.read_csv("fag_gep_modified.csv", index_col="Date", sep=";", decimal=".").drop(columns="ET0") + + # Use Hargreaves or Oudin method from PyET to calculate ET0 + lat = 46.9685*np.pi/180 # latitude of site + df_in["ET0"] = pyet.hargreaves(df_in["Tmean"], df_in["Tmax"], df_in["Tmin"], lat=lat) # Hargreaves + #df_in["ET0"] = pyet.oudin(df_in["Tmean"], lat=lat) # Oudin + +**Model Calibration with Spotpy** +--------------------------------- + +This section outlines the integration of the **SCE-UA algorithm** +(Shuffled Complex Evolution – University of Arizona) from the **Spotpy** +package for model calibration. The **SCE-UA algorithm** is employed to +optimize the model parameters by minimizing the already introduced +objective function. The calibration process is carried out for the +following model combination: - **Cemaneige Snow Model** with +**Hysteresis** + **GR4J Rainfall-Runoff Model** + +The **objective function** evaluates the model’s performance using the +**KGE** during the calibration process. + +.. code:: ipython3 + + # Define the model with initial parameters + model4 = CemaneigeHystGR4J() + params4= {'CTG': 0.43, 'Kf': 3.5, # Cemaneige parameters + 'Thacc': 43, 'Rsp': 0.23, # Hysteresis parameters + 'x1': 210, 'x2': 3.4, + 'x3': 49, 'x4': 2.2} # GR4J parameters + model4.set_params(params4) + +.. code:: ipython3 + + # Setup of the spotpy class + class spot_setup_gr4jhyst(object): + ctg = Uniform("CTG", low=0.1, high=1, optguess=0.8) + kf = Uniform("Kf", low=0.1, high=10, optguess=4) + thacc = Uniform("thacc", low=1, high=1000, optguess=400) + rsp = Uniform("Rsp", low=0.1, high=1, optguess=0.8) + x1 = Uniform("x1", low=1, high=1500, optguess=350) + x2 = Uniform("x2", low=-5, high=10, optguess=0) + x3 = Uniform("x3", low=1, high=500, optguess=40) + x4 = Uniform("x4", low=0.5, high=10, optguess=1.7) + + + def __init__(self, obs, model, elevs, elevs_median, df_in): + # Just a way to keep this example flexible and applicable to various examples + self.trueObs = obs + self.model = model + self.elevs = elevs + self.elevs_median = elevs_median + self.df_in = df_in + + def simulation(self, x): + # Here the model is actualy started with a unique parameter combination that it gets from spotpy for each time the model is called + params = {'CTG': x[0], "Kf": x[1], + 'Thacc': x[2], 'Rsp': x[3], + 'x1': x[4], "x2": x[5], + 'x3': x[6], 'x4': x[7]} + self.model.set_params(params) + + outflow, _, _, _, _, sca, _ = self.model.simulate(self.df_in['P'], self.df_in['Tmean'], self.df_in['Tmin'], + (self.df_in['Tmax']), self.df_in['ET0'], met_station_height=self.elevs_median, + altitudes=self.elevs, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2, return_storages=True) + sca1, sca2, sca3, sca4, sca5 = ( + sca[:, 0].flatten() * 100, # Convert from fraction to percentage + sca[:, 1].flatten() * 100, + sca[:, 2].flatten() * 100, + sca[:, 3].flatten() * 100, + sca[:, 4].flatten() * 100, + ) + return [outflow.flatten(), sca1, sca2, sca3, sca4, sca5] + + def evaluation(self): + return self.trueObs + + def objectivefunction(self, simulation, evaluation, params=None): + loss_q = 1 - kge1(evaluation[0], simulation[0]) + loss_sca1 = 1 - kge1(evaluation[1], simulation[1]) + loss_sca2 = 1 - kge1(evaluation[2], simulation[2]) + loss_sca3 = 1 - kge1(evaluation[3], simulation[3]) + loss_sca4 = 1 - kge1(evaluation[4], simulation[4]) + loss_sca5 = 1 - kge1(evaluation[5], simulation[5]) + loss_value = ( + 0.75 * loss_q + + 0.05 * loss_sca1 + + 0.05 * loss_sca2 + + 0.05 * loss_sca3 + + 0.05 * loss_sca4 + + 0.05 * loss_sca5 + ) + return loss_value + + + def kge1(evaluation, simulation): + df = pd.DataFrame({"obs": evaluation, "sim": simulation}).dropna() + return kge(df["obs"].values, df["sim"].values) + +.. code:: ipython3 + + # Define the observed data and the sampler + obs_in = [df_in["Qmm"], sca1modis.reindex(df_in.index), sca2modis.reindex(df_in.index), + sca3modis.reindex(df_in.index), sca4modis.reindex(df_in.index), sca5modis.reindex(df_in.index)] + + sampler=spotpy.algorithms.sceua(spot_setup_gr4jhyst(obs_in, model4, elevation, mean_elev, df_in), + save_sim = False, dbname='SCEUA_RRMPG', dbformat='csv') + +.. code:: ipython3 + + # Run the sampler + sampler.sample(50000, ngs=10, kstop=50) + + +.. parsed-literal:: + + Initializing the Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) algorithm with 50000 repetitions + The objective function will be minimized + Starting burn-in sampling... + Initialize database... + ['csv', 'hdf5', 'ram', 'sql', 'custom', 'noData'] + * Database file 'SCEUA_RRMPG.csv' created. + Burn-in sampling completed... + Starting Complex Evolution... + ComplexEvo loop #1 in progress... + 316 of 50000, minimal objective function=0.31852, time remaining: 00:05:19 + ComplexEvo loop #2 in progress... + 669 of 50000, minimal objective function=0.31852, time remaining: 00:04:58 + 1016 of 50000, minimal objective function=0.31852, time remaining: 00:04:53 + ComplexEvo loop #3 in progress... + 1383 of 50000, minimal objective function=0.270656, time remaining: 00:04:49 + ComplexEvo loop #4 in progress... + 1745 of 50000, minimal objective function=0.270656, time remaining: 00:04:45 + ComplexEvo loop #5 in progress... + 2103 of 50000, minimal objective function=0.199888, time remaining: 00:04:41 + ComplexEvo loop #6 in progress... + 2467 of 50000, minimal objective function=0.199888, time remaining: 00:04:38 + 2821 of 50000, minimal objective function=0.199888, time remaining: 00:04:35 + ComplexEvo loop #7 in progress... + 3179 of 50000, minimal objective function=0.182776, time remaining: 00:04:32 + ComplexEvo loop #8 in progress... + 3546 of 50000, minimal objective function=0.178186, time remaining: 00:04:29 + ComplexEvo loop #9 in progress... + 3910 of 50000, minimal objective function=0.178186, time remaining: 00:04:27 + ComplexEvo loop #10 in progress... + 4246 of 50000, minimal objective function=0.177967, time remaining: 00:04:26 + 4596 of 50000, minimal objective function=0.176311, time remaining: 00:04:24 + ComplexEvo loop #11 in progress... + 4952 of 50000, minimal objective function=0.17232, time remaining: 00:04:22 + ComplexEvo loop #12 in progress... + 5302 of 50000, minimal objective function=0.17232, time remaining: 00:04:20 + ComplexEvo loop #13 in progress... + 5658 of 50000, minimal objective function=0.170067, time remaining: 00:04:18 + ComplexEvo loop #14 in progress... + 6011 of 50000, minimal objective function=0.169994, time remaining: 00:04:15 + 6372 of 50000, minimal objective function=0.169102, time remaining: 00:04:13 + ComplexEvo loop #15 in progress... + 6721 of 50000, minimal objective function=0.167961, time remaining: 00:04:11 + ComplexEvo loop #16 in progress... + 7097 of 50000, minimal objective function=0.166626, time remaining: 00:04:09 + ComplexEvo loop #17 in progress... + 7448 of 50000, minimal objective function=0.16597, time remaining: 00:04:06 + ComplexEvo loop #18 in progress... + 7808 of 50000, minimal objective function=0.16597, time remaining: 00:04:04 + 8168 of 50000, minimal objective function=0.165543, time remaining: 00:04:02 + ComplexEvo loop #19 in progress... + 8524 of 50000, minimal objective function=0.165503, time remaining: 00:04:00 + ComplexEvo loop #20 in progress... + 8867 of 50000, minimal objective function=0.165359, time remaining: 00:03:58 + ComplexEvo loop #21 in progress... + 9224 of 50000, minimal objective function=0.165359, time remaining: 00:03:56 + ComplexEvo loop #22 in progress... + 9592 of 50000, minimal objective function=0.165231, time remaining: 00:03:54 + 9968 of 50000, minimal objective function=0.165231, time remaining: 00:03:52 + ComplexEvo loop #23 in progress... + 10344 of 50000, minimal objective function=0.165231, time remaining: 00:03:50 + ComplexEvo loop #24 in progress... + 10714 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:48 + ComplexEvo loop #25 in progress... + 11051 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:46 + 11393 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:45 + ComplexEvo loop #26 in progress... + 11731 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:43 + ComplexEvo loop #27 in progress... + 12077 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:41 + 12423 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:39 + ComplexEvo loop #28 in progress... + 12766 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:37 + ComplexEvo loop #29 in progress... + 13115 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:35 + ComplexEvo loop #30 in progress... + 13461 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:33 + 13794 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:32 + ComplexEvo loop #31 in progress... + 14144 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:30 + ComplexEvo loop #32 in progress... + 14497 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:28 + 14846 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:26 + ComplexEvo loop #33 in progress... + 15197 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:24 + ComplexEvo loop #34 in progress... + 15541 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:22 + 15888 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:20 + ComplexEvo loop #35 in progress... + 16239 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:18 + ComplexEvo loop #36 in progress... + 16588 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:16 + ComplexEvo loop #37 in progress... + 16941 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:14 + 17297 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:12 + ComplexEvo loop #38 in progress... + 17643 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:10 + ComplexEvo loop #39 in progress... + 17988 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:08 + 18334 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:07 + ComplexEvo loop #40 in progress... + 18683 of 50000, minimal objective function=0.165062, time remaining: 00:03:05 + ComplexEvo loop #41 in progress... + 19025 of 50000, minimal objective function=0.165062, time remaining: 00:03:02 + 19371 of 50000, minimal objective function=0.165062, time remaining: 00:03:00 + ComplexEvo loop #42 in progress... + 19715 of 50000, minimal objective function=0.165053, time remaining: 00:02:58 + ComplexEvo loop #43 in progress... + 20085 of 50000, minimal objective function=0.165046, time remaining: 00:02:56 + ComplexEvo loop #44 in progress... + 20441 of 50000, minimal objective function=0.165046, time remaining: 00:02:54 + 20818 of 50000, minimal objective function=0.165045, time remaining: 00:02:52 + ComplexEvo loop #45 in progress... + 21201 of 50000, minimal objective function=0.165037, time remaining: 00:02:49 + ComplexEvo loop #46 in progress... + 21575 of 50000, minimal objective function=0.165031, time remaining: 00:02:47 + ComplexEvo loop #47 in progress... + 21936 of 50000, minimal objective function=0.165026, time remaining: 00:02:45 + ComplexEvo loop #48 in progress... + 22303 of 50000, minimal objective function=0.165025, time remaining: 00:02:43 + 22677 of 50000, minimal objective function=0.165023, time remaining: 00:02:40 + ComplexEvo loop #49 in progress... + 23054 of 50000, minimal objective function=0.165023, time remaining: 00:02:38 + ComplexEvo loop #50 in progress... + 23427 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:36 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 86.028897 + ComplexEvo loop #51 in progress... + 23797 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:34 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 87.535024 + ComplexEvo loop #52 in progress... + 24172 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:31 + 24543 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:29 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 61.313704 + ComplexEvo loop #53 in progress... + 24915 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:27 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 58.816484 + ComplexEvo loop #54 in progress... + 25280 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:25 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 20.733937 + ComplexEvo loop #55 in progress... + 25657 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:23 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 20.820275 + ComplexEvo loop #56 in progress... + 26029 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:20 + 26401 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:18 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 10.646685 + ComplexEvo loop #57 in progress... + 26774 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:16 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 7.911424 + ComplexEvo loop #58 in progress... + 27120 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:14 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 7.923962 + ComplexEvo loop #59 in progress... + 27479 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:12 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 6.806760 + ComplexEvo loop #60 in progress... + 27847 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:09 + 28224 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:07 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 4.406978 + ComplexEvo loop #61 in progress... + 28598 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:05 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 4.360044 + ComplexEvo loop #62 in progress... + 28961 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:03 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 3.052198 + ComplexEvo loop #63 in progress... + 29323 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:01 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 2.470096 + ComplexEvo loop #64 in progress... + 29693 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:58 + 30051 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:56 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 1.780972 + ComplexEvo loop #65 in progress... + 30417 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:54 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.902626 + ComplexEvo loop #66 in progress... + 30790 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:52 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.575742 + ComplexEvo loop #67 in progress... + 31162 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:50 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.317407 + ComplexEvo loop #68 in progress... + 31535 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:48 + 31905 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:45 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.252024 + ComplexEvo loop #69 in progress... + 32283 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:43 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.205925 + ComplexEvo loop #70 in progress... + 32649 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:41 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.197190 + ComplexEvo loop #71 in progress... + 33021 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:39 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.128570 + ComplexEvo loop #72 in progress... + 33394 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:37 + 33769 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:34 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.128573 + ComplexEvo loop #73 in progress... + 34142 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:32 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.070878 + ComplexEvo loop #74 in progress... + 34517 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:30 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.070879 + ComplexEvo loop #75 in progress... + 34894 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:28 + 35241 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:26 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.070880 + ComplexEvo loop #76 in progress... + 35606 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:24 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.070881 + ComplexEvo loop #77 in progress... + 35983 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:22 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.055234 + ComplexEvo loop #78 in progress... + 36338 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:19 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.055234 + ComplexEvo loop #79 in progress... + 36701 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:17 + 37052 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:15 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.055235 + ComplexEvo loop #80 in progress... + 37422 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:13 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.038483 + ComplexEvo loop #81 in progress... + 37769 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:11 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.038483 + ComplexEvo loop #82 in progress... + 38139 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:09 + 38486 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:07 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.038483 + ComplexEvo loop #83 in progress... + 38857 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:05 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.038484 + ComplexEvo loop #84 in progress... + 39201 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:03 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.038484 + ComplexEvo loop #85 in progress... + 39565 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:01 + 39949 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:00:58 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.038484 + ComplexEvo loop #86 in progress... + 40327 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:00:56 + Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... + Updated convergence criteria: 0.038485 + ComplexEvo loop #87 in progress... + 40694 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:00:54 + THE POPULATION HAS CONVERGED TO A PRESPECIFIED SMALL PARAMETER SPACE + SEARCH WAS STOPPED AT TRIAL NUMBER: 40949 + NUMBER OF DISCARDED TRIALS: 0 + NORMALIZED GEOMETRIC RANGE = 0.000000 + THE BEST POINT HAS IMPROVED IN LAST 50 LOOPS BY 0.038485 PERCENT + + *** Final SPOTPY summary *** + Total Duration: 238.02 seconds + Total Repetitions: 40949 + Minimal objective value: 0.165019 + Corresponding parameter setting: + CTG: 0.917322 + Kf: 2.25537 + thacc: 79.4508 + Rsp: 0.999 + x1: 1.5 + x2: 7.05426 + x3: 121.715 + x4: 1.12116 + ****************************** + + + +.. code:: ipython3 + + # Load the results and set the parameters to the best ones + results = spotpy.analyser.load_csv_results('SCEUA_RRMPG') + x = list(results[results["like1"].argmin()])[1:-1] + params1 = {'CTG': x[0], "Kf": x[1], + 'Thacc': x[2], 'Rsp': x[3], + 'x1': x[4], "x2": x[5], + 'x3': x[6], 'x4': x[7]} + model4.set_params(params1) + +.. code:: ipython3 + + # Simulate the discharge and store it in the df1 dataframe + df1["Q_sceua(mm/d)"] = model4.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], + (df_in['Tmax']), df_in['ET0'], met_station_height=mean_elev, + altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2) + +**Plot Model Runs and KGE Calculation** +--------------------------------------- + +In this section, we will visualize the results of all the different +model runs and compare them to the observed data. The following steps +will be performed: + +1. **Plotting Model Runs**: All the different model runs will be plotted + together for visual comparison with the observed data. This will help + understanding the performance and behavior of each model. + +2. **Kling-Gupta Efficiency (KGE) Calculation**: The **KGE** will be + calculated for each model run to assess the performance of the models + in relation to the observed data. + +.. code:: ipython3 + + # Define the date range for slicing + s1, e1 = ("2008-01-01", "2010-01-01") + + # Create a figure with a larger width + plt.figure(figsize=(15, 8)) + + # Plot the columns within the specified date range + df1.loc[s1:e1, "Qmm"].plot(label="Qmm") + df1.loc[s1:e1, "sim HystIce(mm/d)"].plot(label="GR4J + Cemaneige + Hyst + Ice") + df1.loc[s1:e1, "sim Hyst(mm/d)"].plot(label="GR4J + Cemaneige + Hyst") + df1.loc[s1:e1, "sim CemaneigeIce(mm/d)"].plot(label="GR4J + Cemaneige + Ice") + df1.loc[s1:e1, "Q_sceua(mm/d)"].plot(label="SCE-UA with PyET ET0") + + # Add legend, labels, and title + plt.legend() + plt.xticks(rotation=45) + plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m')) + plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator()) + plt.ylabel("(mm/d)") + plt.title("Comparison") + + # Display the plot + plt.tight_layout() + plt.show() + + + + +.. image:: Tutorial_Hysteresis_IceMelt_files/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_41_0.png + + +.. code:: ipython3 + + # Calculate the different KGE values + kge_hyst_ice = kge(df1.loc[s1:e1, "Qmm"], df1.loc[s1:e1, "sim HystIce(mm/d)"]) + kge_hyst = kge(df1.loc[s1:e1, "Qmm"], df1.loc[s1:e1, "sim Hyst(mm/d)"]) + kge_cemaneigeice = kge(df1.loc[s1:e1, "Qmm"], df1.loc[s1:e1, "sim CemaneigeIce(mm/d)"]) + kge_sceua = kge(df1.loc[s1:e1, "Qmm"], df1.loc[s1:e1, "Q_sceua(mm/d)"]) + + # Print the results + print("KGE for GR4J + Cemaneige + Hyst + Ice:", kge_hyst_ice) + print("KGE for GR4J + Cemaneige + Hyst:", kge_hyst) + print("KGE for GR4J + Cemaneige + Ice:", kge_cemaneigeice) + print("KGE for SCE-UA with PyET ET0:", kge_sceua) + + +.. parsed-literal:: + + KGE for GR4J + Cemaneige + Hyst + Ice: 0.9083744811016721 + KGE for GR4J + Cemaneige + Hyst: 0.8965609667574627 + KGE for GR4J + Cemaneige + Ice: 0.8662690159727797 + KGE for SCE-UA with PyET ET0: 0.9198882934471039 + + +.. code:: ipython3 + + # Save df1 as a csv file + df1.to_csv("df1.csv", sep=";",decimal=".") diff --git a/docs/source/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_files/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_41_0.png b/docs/source/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_files/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_41_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f95cc9ac352f96573aee12a3e7c0fb45fe259ef5 GIT binary patch literal 174549 zcmdSB2T)b%wl2C_+pH}{R1`!}RFWA%2@=#rRzO5j8&E(2B?=OZ7*K&lGJpb-5fCIu zZX*Z^l0}jMWRaC18SXb0y5HI7+*|j)_v*Z=N7b%o3(Pg=AIA97Kd))1?VdG#$#e#T zF^joJVIPArshGi-xNz!Z{0py1(GL7a!bb6cji%)>8~a06#thX%Hm6Qn+MF~!yxh*% z%G%V@Vw0$Z=tkk?CN?&wtR=<7%>VTZqLx<2#rV}GR^cMkPVLdPW-w+SqW}F7DHCDJ z_=CYdVC%{1lu5V~&e!zQijMgF@h=4-Ih)_#U*CE4uV3HGZkSs9`*+q% z=9m2aE3cL-O!@VF(4tH1-~T-SBGhsdzuHoddRHE$~E?bWv5KkW>3>U!g4 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z!;0Jn4S%v(0jF{zb7$d373OgYmzG{{Yo(5o(sfMd-j;-+pY7faGjeB`eN2k7c9yM8 zx1F)f-_uir-F4~GpUiz~YHGn>dBiQ2cG>Fd2Vhk;)l`0damBVm_qb_qOZi}~%xLi2 zw<@u^Pj*>m4}=S>-M)Q$!%tL#XziH&*E}>?j=e2mRGJLqbx<&~u&=|_0wtT1D-Er0 zRbj9b>fQh8eTEBjci9HHW`A0O@^sEbo{IK4vx0WJ)*9=gax9hU=6@a3SpH{S)>-@D zR+oWBe^2S2{KVr$_dVmY4CAp@n;scs-wtAcdY;b^Gx_lN5H9MUZr>SKR#vv6==h>t zcRDj%$3_Pmywz}O^9u@uY_f8{7H4#3$4EO5?qL}^H2QkBRzA{wh{<8&Mq_)DMGib(-q7kg z(rVP@nAL)+89J=7V}1Fu_4XY#N_z6BO@-1!C#8nJzhH%8B9vK$Qhoa7b(y+G&b``s zKg65VrTOG|QH4lqO^8KpdUL1iScck;9|{gT zc&W-3?dZNi1v<6PQF*M-bu1#{zN3<;zw*dnZ)suR_AM^MXSP_@>95><>rqc~7OKs4 zcX!QQyWF;#e+>QcHMcd?Tdm}u^AlGwsW!BfMLoP{nXNldP)*CpDRZIlfuOOGPS*wL z_0#69W=A}5DM@R(AA>??IyO4u*!4zGez0Qqt))@^hK@{b0~@b!l{+B|MGl(0VXbl; zY>w#d%Ndh8s=1fO)o%`U(x8t#(oRolpGb}Ne|7Btd?opK5$~(q+!%ulJDL*PYV%Yk z>sZnK*os)aR?JVO%-DcBN@(+i8KUo#OiQQRy6Cu}+Gu*ORxN3(dSblDO*Fgzu+)#2 z^VB>XvmASqj=q^&>)cnnWXGAuW@VAVqa#BnsOvQPXxX8 zY;<$m&N>6^qf*qoHB7VjLFc81+BVVjAIZH{j?Psctu3VbK-$2*)>bEMhYLN-l0_-z z)n0~w;`?(>bR!LKynCxHbBaX>b0{nd{GWpfjiw3sF@4Eyxc$G!9xnlHa_<`J(%Sa9 zdw1Q7^((TLj{iMFb{YyAP)J#lsb-qK*Mo`iUHpS$Im02}-rd{nxcJv^owMryk;{j+ z_hgUQ!kd!}(HJ`@cY0(N2QDu+^1$<@T()P8bI)wZKX7Y)_6P|9`GsXWd=kJ|k-!GItipZNx- zUoDWdYPf3X^g}T$A|eK*dC7*umsCn`l%+CcCH^(8awn_z@4qj;f-l9~-yzU-_{SCL z{!bHYtqMex)YSe;i#z@G^^(mdp4jsZ0o}O4N~6&(ZYoPu4dOC7Bn@0gdTA#TVgkRJ+4`G`i2hRzbZc!Os>w4K1px@EcV_k7H*^^=CV=WV(pxFibZ_>j+wSf? zzjh8+b)ril_g=L#?l(rr%1ohXa+5{R;H zD!eROonaqut&5&JFKEgwrn4xf-(}GB=2D4`q1?_`YzH6zecmFgw_<7>m+a<{!e1P!{58sh&%Jvw z+0H{|udXi`#55+`H19J$dNdM6`R@8da-sfHm*@X$Uw$;HPKm8R^Fx&&2y0dxa(S?~ zHNvj_qbX`7e{CaUIn!;~hYi8kCC_{hDk&+Uwo6sCq+pzeT{V@EkocHz!5+xJ)aTq5sFo!#XqA)CCnCP%Q?uX&fN?t=0CdupcY{T;ek`v77RVtYwm$OOzR0VP|v+`q0;Z;c&7a97N(%MiaEPoh&)6mZ33; z9`1QZ)y<-o>-O>QS<94HWX&J{>$$WSo_93K%P6z#`0AFSba1|WZh$3n+4-3>Sts}Y zs_P+oWtZ5c;i}$;7NvI=ZVxO#jSgjcQ;jCFW8Yc#5#Kf}oW_WpZ&)qFv>7Lt=OVcm z@DBnZ^?+_fVnguztE1o0XkcoRj=fv5#iHiG;>C+;gd9{Vn$uTsw+}-@1-6)#?E$tA|MvFI 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XJMd}jZoX=O!Iz@!QGC42MVEg8V@bL= literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/docs/source/examples/examples.rst b/docs/source/examples/examples.rst index 5abc124..c8c7c75 100644 --- a/docs/source/examples/examples.rst +++ b/docs/source/examples/examples.rst @@ -8,3 +8,4 @@ Here will follow some example applications of the RRMPG library. speed_comparision model_api_example + Tutorial_Hysteresis_IceMelt From 63b2eeb9ce4413ac6afa91654d2202456fbc4851 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: martinma10 Date: Wed, 16 Apr 2025 13:28:29 +0200 Subject: [PATCH 4/7] Update rrmpg/models/cemaneigegr4jice_model.py Co-authored-by: Frederik Kratzert --- rrmpg/models/cemaneigegr4jice_model.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/rrmpg/models/cemaneigegr4jice_model.py b/rrmpg/models/cemaneigegr4jice_model.py index da8e0cb..7ae3590 100644 --- a/rrmpg/models/cemaneigegr4jice_model.py +++ b/rrmpg/models/cemaneigegr4jice_model.py @@ -81,7 +81,7 @@ def run_cemaneigegr4jice(prec, mean_temp, etp, frac_ice, frac_solid_prec, snow_p icemelt = run_icemelt(mean_temp, G, params) # calculate total icemelt - icemelt =np.sum(icemelt * frac_ice[np.newaxis, :], axis=1) + icemelt = np.sum(icemelt * frac_ice[np.newaxis, :], axis=1) #calculate total liquid water liquid_water = snowmelt + icemelt From ee54013710f827ce98784ccebf9d17d6a221637b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: martinma10 Date: Wed, 16 Apr 2025 13:28:39 +0200 Subject: [PATCH 5/7] Update rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice_model.py Co-authored-by: Frederik Kratzert --- rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice_model.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice_model.py b/rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice_model.py index e211b88..aeab3e6 100644 --- a/rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice_model.py +++ b/rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice_model.py @@ -93,7 +93,7 @@ def run_cemaneigehystgr4jice(prec, mean_temp, etp, frac_ice, frac_solid_prec, sn icemelt = run_icemelt(mean_temp, G, params) # calculate total icemelt - icemelt =np.sum(icemelt * frac_ice[np.newaxis, :], axis=1) + icemelt = np.sum(icemelt * frac_ice[np.newaxis, :], axis=1) # calculate total liquid water liquid_water = snowmelt + icemelt From f821f1b19ab9fffef6423a6d1a7479c783983c36 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: martinma10 Date: Thu, 5 Jun 2025 13:33:08 +0200 Subject: [PATCH 6/7] Add unit test for hysteresis and hysteresis+ice including validation files --- .../cemaneigehystgr4j_validation_data.csv | 1828 +++++++++++++++++ .../cemaneigehystgr4jice_validation_data.csv | 1828 +++++++++++++++++ test/test_models.py | 92 +- 3 files changed, 3746 insertions(+), 2 deletions(-) create mode 100644 test/data/cemaneigehystgr4j_validation_data.csv create mode 100644 test/data/cemaneigehystgr4jice_validation_data.csv diff --git a/test/data/cemaneigehystgr4j_validation_data.csv b/test/data/cemaneigehystgr4j_validation_data.csv new file mode 100644 index 0000000..97b0700 --- /dev/null +++ b/test/data/cemaneigehystgr4j_validation_data.csv @@ -0,0 +1,1828 @@ +Date,precipitation,pe,mean_temp,max_temp,min_temp,qsim +1999-09-01,0.0,2.85241763564666,16.75,23.08,12.24,0.7238183745777227 +1999-09-02,0.0,2.6831098756612,15.63,23.41,10.49,0.7173552379379706 +1999-09-03,1.84,2.47094590646742,14.16,20.43,9.30000000000001,0.7019674788697641 +1999-09-04,0.08,2.45110193165467,14.17,20.43,9.32000000000005,0.6861037910773745 +1999-09-05,0.47,2.70741586863615,16.36,21.59,10.75,0.6706364714061124 +1999-09-06,8.09,2.44234669027669,14.44,17.34,11.56,0.7078947741174857 +1999-09-07,0.0,2.53008377319736,15.3200000000001,20.48,11.48,0.7691903159175341 +1999-09-08,0.01,2.62434918132898,16.27,23.69,11.62,0.6748215270758449 +1999-09-09,0.0,2.71878345898644,17.24,23.86,12.03,0.6490269764245755 +1999-09-10,0.0,2.66677050603148,17.02,24.1,12.8,0.6348520713504685 +1999-09-11,0.0,2.72071274502789,17.68,25.43,12.67,0.6211646566323429 +1999-09-12,0.0,2.69580408067147,17.69,24.75,12.72,0.6079344137193021 +1999-09-13,0.02,2.65783007535736,17.59,26.0,12.86,0.5951510726905482 +1999-09-14,1.91,2.63630561336097,17.63,25.0,12.63,0.5829099554642381 +1999-09-15,1.86,2.3066655140097,15.0,19.73,12.45,0.5713581422622166 +1999-09-16,0.04,2.09725183357796,13.37,16.94,10.75,0.5602101401455425 +1999-09-17,0.02,1.94357024564372,12.2,18.72,8.40000000000003,0.5492652123734334 +1999-09-18,0.0,2.06544129423206,13.47,17.8,8.71000000000004,0.5386608102709103 +1999-09-19,11.35,2.08138767594166,13.81,15.86,11.91,0.6007488211808985 +1999-09-20,0.42,1.90491678062665,12.4,16.89,9.23000000000002,0.6979547273342565 +1999-09-21,1.89,2.0577263577616,14.0,18.01,9.42000000000002,0.5708868593475089 +1999-09-22,0.09,2.43064105197366,17.69,21.83,12.96,0.5441625310781651 +1999-09-23,13.04,2.3308095388654,17.0,20.14,14.16,0.6208314622420986 +1999-09-24,39.32,2.32479728319919,17.19,21.99,13.49,1.0979831369227666 +1999-09-25,36.79,1.94852804889378,13.81,15.75,11.96,1.9354643947150718 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+1999-10-08,0.06,1.06813979058497,7.07000000000005,12.43,0.370000000000005,2.6359390629080974 +1999-10-09,0.0,1.2676719708749,9.51000000000005,13.36,6.60000000000002,2.4828417508732277 +1999-10-10,0.0,1.24791963964255,9.47000000000003,14.36,6.36000000000001,2.346836996248357 +1999-10-11,0.0,1.15514875281441,8.57000000000005,12.65,5.52000000000004,2.2253496581191903 +1999-10-12,0.0,1.20562649876219,9.35000000000002,15.3200000000001,5.86000000000001,2.11619657521071 +1999-10-13,1.01,1.28848423285059,10.54,13.05,7.69,2.017916494892289 +1999-10-14,0.0,1.28867049076309,10.75,14.31,7.75,1.9291076734470762 +1999-10-15,0.0,1.10849266672537,8.73000000000002,13.25,4.95000000000005,1.8475935178165743 +1999-10-16,0.0,1.01405420923478,7.73000000000002,12.84,4.49000000000001,1.7729424205509534 +1999-10-17,0.0,1.07748714499257,8.71000000000004,13.64,5.07000000000005,1.704321401548408 +1999-10-18,2.15,0.904816942980778,6.67000000000002,9.12,4.97000000000003,1.6685668949108257 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+2004-06-26,0.0,4.05970463843961,18.3200000000001,24.26,11.4,112.26252625844256 +2004-06-27,1.12,4.63970047550109,21.67,25.48,17.23,137.35603412297647 +2004-06-28,0.0,3.99285183681643,17.97,24.31,10.31,141.84347393200252 +2004-06-29,0.0,3.77390887882284,16.73,22.87,8.39000000000004,126.47007707291016 +2004-06-30,0.0,4.49881226945216,20.93,27.38,14.85,132.46163661559814 +2004-07-01,0.06,3.45918442635743,14.96,18.61,9.30000000000001,129.5212448448628 +2004-07-02,0.4,3.3926666974124,14.6,17.74,11.56,109.33389122080348 +2004-07-03,0.0,3.23260582360643,13.7,18.48,6.59000000000003,102.16252240238228 +2004-07-04,5.02,4.4328824129774,20.68,25.5,12.73,119.12487526800318 +2004-07-05,5.61,3.89523489262701,17.6,22.59,14.61,138.42074703481114 +2004-07-06,0.95,3.7993754830526,17.08,21.49,13.18,128.59677970225815 +2004-07-07,7.15,3.89581189027769,17.68,21.17,13.46,127.6136036403426 +2004-07-08,7.44,3.16849081582666,13.48,14.77,10.63,120.02600717084354 +2004-07-09,6.6,3.16057889615945,13.47,17.42,9.26000000000005,105.43932327005857 +2004-07-10,0.75,2.90986069912227,12.04,15.43,7.75,96.27147957054028 +2004-07-11,3.16,2.98363123789734,12.51,16.51,9.32000000000005,89.82543153399551 +2004-07-12,9.48,2.80342842130156,11.49,14.04,9.39000000000004,90.10714201714302 +2004-07-13,2.04,2.72551033244034,11.0700000000001,14.67,6.53000000000003,85.91757046988619 +2004-07-14,0.0,3.23640809648924,14.13,19.2,7.98000000000002,87.87916015334028 +2004-07-15,0.01,3.85739386114597,17.86,22.59,12.45,106.652408520402 +2004-07-16,4.32,4.40733113757296,21.19,27.42,16.59,134.22863695234142 +2004-07-17,0.0,4.30430286706967,20.65,26.63,15.2,149.1096912974802 +2004-07-18,0.35,3.95373132454993,18.63,23.65,14.53,141.94189954116348 +2004-07-19,1.46,4.31706164374183,20.88,26.68,15.93,141.836067290269 +2004-07-20,0.94,4.13554477940241,19.87,25.22,16.16,146.61191520659216 +2004-07-21,0.72,4.40054731722693,21.55,27.14,16.33,148.80885566312344 +2004-07-22,0.8,4.77394422617708,23.9,30.25,17.71,161.99878861473508 +2004-07-23,9.94,4.27669132884128,20.98,23.66,15.13,166.58167009204286 +2004-07-24,0.98,3.72336520692161,17.7,22.46,13.08,147.68496466548982 +2004-07-25,0.0,3.5167754839956,16.52,22.5700000000001,9.04000000000002,126.73875468093664 +2004-07-26,0.0,3.35850185337188,15.63,20.76,11.5700000000001,116.84061644482777 +2004-07-27,0.0,3.49290882531567,16.54,23.05,9.45000000000005,114.8421597729314 +2004-07-28,0.0,3.87129057586394,18.97,25.0,12.3,124.2551303906139 +2004-07-29,0.0,4.08524807596143,20.4,27.48,13.63,138.04792551216877 +2004-07-30,0.0,4.08867978865454,20.53,27.64,13.66,145.4639817042876 +2004-07-31,0.0,4.17286126149035,21.17,29.27,13.17,149.027255520924 +2004-08-01,0.0,4.10176544619683,20.84,29.6,12.73,150.75021172326612 +2004-08-02,0.0,4.11292223521348,21.03,30.3200000000001,13.24,150.54187908107636 +2004-08-03,11.58,3.68307817137988,18.42,23.92,12.76,147.98602110915914 +2004-08-04,22.25,3.63398761580239,18.22,23.29,14.26,147.92053352269915 +2004-08-05,10.22,3.55839244093261,17.85,22.8200000000001,14.63,145.9940721459865 +2004-08-06,0.07,3.54347361867431,17.87,21.95,13.98,135.1433077149394 +2004-08-07,0.0,3.86421712065527,20.0700000000001,25.37,14.34,135.66634618922356 +2004-08-08,0.03,3.99399541923305,21.05,27.56,14.41,145.93504248441425 +2004-08-09,0.04,3.84121754835157,20.19,24.3,15.7,148.14471886517492 +2004-08-10,24.16,3.59854867147378,18.73,22.18,15.56,151.0634192236909 +2004-08-11,0.03,3.60232135020404,18.89,22.5700000000001,14.71,148.04320916908145 +2004-08-12,19.26,3.34014753635155,17.28,24.89,13.05,140.3930136878022 +2004-08-13,3.96,2.97171413100979,14.94,17.61,12.29,129.40675859688002 +2004-08-14,0.01,2.74792072588384,13.55,18.28,7.76000000000005,108.29214877981613 +2004-08-15,0.01,3.1138365762084,16.15,22.3200000000001,8.71000000000004,105.81078670349824 +2004-08-16,14.81,3.18504468592098,16.77,18.31,13.83,120.76744828266591 +2004-08-17,15.22,3.03968822773125,15.91,19.01,13.23,129.6809304354006 +2004-08-18,25.08,3.52249774074241,19.39,25.2,14.14,142.98428028738618 +2004-08-19,27.34,2.91235719766637,15.3,18.99,13.15,149.6360415901646 +2004-08-20,12.56,2.64758259345872,13.58,17.49,11.11,127.16672077641825 +2004-08-21,1.36,2.2217948679241,10.7,14.45,6.61000000000001,99.96516503243896 +2004-08-22,0.02,2.55331736681244,13.17,18.85,6.48000000000002,88.08289213541755 +2004-08-23,20.21,3.21456902225094,18.04,24.36,10.38,112.81506480099239 +2004-08-24,18.17,2.58317693085882,13.65,15.87,9.94,129.08797465049352 +2004-08-25,15.26,2.49122508379241,13.12,18.34,9.40000000000003,114.5432498946414 +2004-08-26,14.03,2.22416016057706,11.3,13.8,7.47000000000003,103.67699728844815 +2004-08-27,0.0,2.38319088543732,12.6,18.54,7.59000000000003,94.03276672121146 +2004-08-28,2.23,2.52724016489983,13.81,19.29,8.86000000000001,94.17431903660312 +2004-08-29,3.26,2.64456730992922,14.84,17.53,11.98,101.84056100815695 +2004-08-30,5.59,2.23459293477884,11.9,15.17,7.68000000000001,99.9079506948991 +2004-08-31,0.01,2.04062613382354,10.56,17.52,5.43000000000001,86.20883983961292 diff --git a/test/test_models.py b/test/test_models.py index abd85e7..37d99a4 100644 --- a/test/test_models.py +++ b/test/test_models.py @@ -14,7 +14,7 @@ import numpy as np import pandas as pd -from rrmpg.models import ABCModel, HBVEdu, GR4J, Cemaneige, CemaneigeGR4J +from rrmpg.models import ABCModel, HBVEdu, GR4J, Cemaneige, CemaneigeGR4J, CemaneigeHystGR4J, CemaneigeHystGR4JIce from rrmpg.models.basemodel import BaseModel class TestBaseModelFunctions(unittest.TestCase): @@ -265,4 +265,92 @@ def test_simulate_compare_against_excel(self): altitudes=[550, 620, 700, 785, 920], s_init=0.6, r_init=0.7) self.assertTrue(np.allclose(qsim.flatten(), - df.qsim.to_numpy())) \ No newline at end of file + df.qsim.to_numpy())) + +class TestCemaneigeHystGR4J(unittest.TestCase): + """Test the CemaneigeHysteresis + GR4J couple model. + + XX + """ + + def setUp(self): + # parameters are taken from the excel sheet + params = { + "Thacc": 18.6, + "Rsp": 0.22, # for CemaneigeHystGR4J + "CTG": 0.78, + "Kf": 4.02, + "x1": 546, + "x2": 0.53, + "x3": 276, + "x4": 1.32, + } + self.model = CemaneigeHystGR4J(params=params) + + def test_model_subclass_of_basemodel(self): + self.assertTrue(issubclass(self.model.__class__, BaseModel)) + + def test_simulate_compare_against_excel(self): + test_dir = os.path.dirname(__file__) + data_file = os.path.join( + test_dir, "data", "cemaneigehystgr4j_validation_data.csv" + ) + df = pd.read_csv(data_file, index_col=0) + qsim = self.model.simulate( + df.precipitation, + df.mean_temp, + df.min_temp, + df.max_temp, + df.pe, + met_station_height=700, + altitudes=[550, 620, 700, 785, 920], + s_init=0.5, + r_init=0.4, + ) + self.assertTrue(np.allclose(qsim.flatten(), df.qsim.to_numpy())) + +class TestCemaneigeHystGR4JIce(unittest.TestCase): + """Test the CemaneigeHysteresis + Ice model + GR4J couple model. + + XX + """ + + def setUp(self): + # parameters are taken from the excel sheet + params = { + "Thacc": 18.6, + "Rsp": 0.22, # for CemaneigeHystGR4J + "CTG": 0.78, + "Kf": 4.02, + "x1": 546, + "x2": 0.53, + "x3": 276, + "x4": 1.32, + "DDF": 5, # Degree Day Factor for Ice + } + self.model = CemaneigeHystGR4JIce(params=params) + + def test_model_subclass_of_basemodel(self): + self.assertTrue(issubclass(self.model.__class__, BaseModel)) + + def test_simulate_compare_against_excel(self): + test_dir = os.path.dirname(__file__) + data_file = os.path.join( + test_dir, "data", "cemaneigehystgr4jice_validation_data.csv" + ) + df = pd.read_csv(data_file, index_col=0) + frac_ice = np.array([0.02, 0.04, 0.25, 0.51, 0.71]) + qsim = self.model.simulate( + df.precipitation, + df.mean_temp, + df.min_temp, + df.max_temp, + df.pe, + frac_ice, + met_station_height=700, + altitudes=[550, 620, 700, 785, 920], + s_init=0.5, + r_init=0.4, + sca_init=0.2, + ) + self.assertTrue(np.allclose(qsim.flatten(), df.qsim.to_numpy())) \ No newline at end of file From 55bb25b8975a50e14ea9e7ba740d8956cf8d4e88 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: martinma10 Date: Thu, 12 Jun 2025 16:40:12 +0200 Subject: [PATCH 7/7] smaller recommended changes Thanks for the feedback! Changes: - removed unnecessary dependencies (now using utils/calc_kge); - reduced tutorial notebook; - updated the docs accordingly; Cheers --- .../examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.rst | 680 +- .../Tutorial_Hysteresis_IceMelt_30_0.png | Bin 0 -> 166526 bytes .../Tutorial_Hysteresis_IceMelt_41_0.png | Bin 174549 -> 0 bytes examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.ipynb | 772 +- examples/fag_gep_modified.csv | 7960 ----------------- examples/hyst_ice_input.csv | 733 ++ rrmpg/models/cemaneigehystgr4j.py | 40 +- rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice.py | 41 +- 8 files changed, 992 insertions(+), 9234 deletions(-) create mode 100644 docs/source/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_files/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_30_0.png delete mode 100644 docs/source/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_files/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_41_0.png delete mode 100644 examples/fag_gep_modified.csv create mode 100644 examples/hyst_ice_input.csv diff --git a/docs/source/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.rst b/docs/source/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.rst index 212aa48..5b35df5 100644 --- a/docs/source/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.rst +++ b/docs/source/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt.rst @@ -1,14 +1,13 @@ -Tutorial File for RRMPG - Alpine +Tutorial Hysteresis and Ice Melt ================================ -In this notebook, we will explore new implementations of the -**RRMPG-Alpine** package, focusing on hydrological modeling for the -**Fagge (Gepatschalm) catchment**. +In this notebook, we will explore the implementation of the snow cover +hysteresis and ice melt model. -The provided dataset, **fag_gep_modified.csv**, includes daily -measurements from the catchment area. These data points cover a range of -hydrological and climatic variables: +The provided dataset, **hyst_ice_input.csv**, includes daily +measurements from a catchment area. Covering a range of hydrological and +climatic variables: +-------------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | **Variable** | **Source** | @@ -38,11 +37,6 @@ hydrological and climatic variables: [5] MODIS Snow Cover Data for 5 elevation bands. Website: nsidc.org/data/modis - - - - - -------------- **Modeling Tasks to Be Performed:** @@ -53,9 +47,7 @@ The following tasks will be performed using the provided data: 1. **Cemaneige + Hysteresis + Icemelt + GR4J** 2. **Cemaneige + Hysteresis + GR4J** 3. **Cemaneige + Icemelt + GR4J** -4. **Calculate ET0 using PyET** -5. **Calibration using SCE-UA Algorithm** -6. **Visualization and Analysis** +4. **Visualization** **Input** --------- @@ -67,18 +59,14 @@ The following tasks will be performed using the provided data: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates - import spotpy from rrmpg.models import CemaneigeHystGR4J, CemaneigeGR4JIce, CemaneigeHystGR4JIce - from spotpy.objectivefunctions import kge - from spotpy.parameter import Uniform - from scipy.stats import gamma - import pyet + from rrmpg.utils.metrics import calc_kge .. code:: ipython3 # fag_gep - df_in = pd.read_csv("fag_gep_modified.csv", index_col="Date", sep=";", decimal=".", parse_dates=["Date"]) + df_in = pd.read_csv("hyst_ice_input.csv", index_col="Date", sep=";", decimal=".", parse_dates=["Date"]) df_in.index @@ -86,14 +74,14 @@ The following tasks will be performed using the provided data: .. parsed-literal:: - DatetimeIndex(['2000-02-26', '2000-02-27', '2000-02-28', '2000-02-29', - '2000-03-01', '2000-03-02', '2000-03-03', '2000-03-04', - '2000-03-05', '2000-03-06', + DatetimeIndex(['2008-01-01', '2008-01-02', '2008-01-03', '2008-01-04', + '2008-01-05', '2008-01-06', '2008-01-07', '2008-01-08', + '2008-01-09', '2008-01-10', ... - '2021-12-22', '2021-12-23', '2021-12-24', '2021-12-25', - '2021-12-26', '2021-12-27', '2021-12-28', '2021-12-29', - '2021-12-30', '2021-12-31'], - dtype='datetime64[ns]', name='Date', length=7959, freq=None) + '2009-12-23', '2009-12-24', '2009-12-25', '2009-12-26', + '2009-12-27', '2009-12-28', '2009-12-29', '2009-12-30', + '2009-12-31', '2010-01-01'], + dtype='datetime64[ns]', name='Date', length=732, freq=None) @@ -122,8 +110,7 @@ The following tasks will be performed using the provided data: 'Qmm': df_in['Qmm'], # Column 'Qmm' from df_in 'sim HystIce(mm/d)': np.nan, # Cemaneige + Hysteresis + Icemelt + GR4J 'sim Hyst(mm/d)': np.nan, # Cemaneige + Hysteresis + GR4J - 'sim CemaneigeIce(mm/d)': np.nan, # Cemaneige + Icemelt + GR4J - 'Q_sceua(mm/d)': np.nan}) # SCE-UA with PyET ET0 + 'sim CemaneigeIce(mm/d)': np.nan}) # Cemaneige + Icemelt + GR4J # Display the first few rows of df1 print(df1.head()) @@ -133,19 +120,19 @@ The following tasks will be performed using the provided data: Datum Qmm sim HystIce(mm/d) sim Hyst(mm/d) \ Date - 2000-02-26 2000-02-26 0.263825 NaN NaN - 2000-02-27 2000-02-27 0.260942 NaN NaN - 2000-02-28 2000-02-28 0.258058 NaN NaN - 2000-02-29 2000-02-29 0.258058 NaN NaN - 2000-03-01 2000-03-01 0.258058 NaN NaN + 2008-01-01 2008-01-01 0.406550 NaN NaN + 2008-01-02 2008-01-02 0.405108 NaN NaN + 2008-01-03 2008-01-03 0.402225 NaN NaN + 2008-01-04 2008-01-04 0.399341 NaN NaN + 2008-01-05 2008-01-05 0.397900 NaN NaN - sim CemaneigeIce(mm/d) Q_sceua (mm/d) - Date - 2000-02-26 NaN NaN - 2000-02-27 NaN NaN - 2000-02-28 NaN NaN - 2000-02-29 NaN NaN - 2000-03-01 NaN NaN + sim CemaneigeIce(mm/d) + Date + 2008-01-01 NaN + 2008-01-02 NaN + 2008-01-03 NaN + 2008-01-04 NaN + 2008-01-05 NaN **Cemaneige + Hysteresis + Icemelt + GR4J** @@ -187,7 +174,7 @@ loss metrics to evaluate model performance: 'Thacc': 43, 'Rsp': 0.23, # Hysteresis parameters 'x1': 210, 'x2': 3.4, # GR4J parameters 'x3': 49, 'x4': 2.2, # GR4J parameters - "DDF": 5} # Icemelt parameters + "DDF": 5} # Icemelt parameter model1.set_params(params1) # Set the parameters .. code:: ipython3 @@ -214,21 +201,18 @@ loss metrics to evaluate model performance: message: Optimization terminated successfully. success: True - fun: 0.18688101205827204 - x: [ 9.030e-01 2.223e+00 8.287e+01 1.000e+00 - 3.730e+01 3.000e+00 2.328e+01 1.282e+00 - 6.287e+00] - nit: 59 - nfev: 8910 - population: [[ 9.030e-01 2.242e+00 ... 1.293e+00 5.274e+00] - [ 9.078e-01 2.186e+00 ... 1.287e+00 7.778e+00] + fun: 0.17769761809401766 + x: [ 6.152e-01 1.661e+00 2.321e+01 3.372e-01 + 1.325e+01 2.934e+00 2.368e+01 1.322e+00 + 9.844e+00] + nit: 101 + nfev: 14440 + population: [[ 6.152e-01 1.661e+00 ... 1.322e+00 9.844e+00] + [ 5.312e-01 1.599e+00 ... 1.336e+00 1.028e+01] ... - [ 8.727e-01 2.164e+00 ... 1.276e+00 6.500e+00] - [ 8.581e-01 2.158e+00 ... 1.235e+00 8.011e+00]] - population_energies: [ 1.869e-01 1.906e-01 ... 1.895e-01 1.904e-01] - jac: [ 0.000e+00 -5.401e-05 1.677e-05 -9.214e-03 - 4.304e-05 -7.466e-03 6.274e-05 -3.086e-05 - -3.378e-05] + [ 6.221e-01 1.580e+00 ... 1.289e+00 1.001e+01] + [ 6.364e-01 1.714e+00 ... 1.205e+00 1.044e+01]] + population_energies: [ 1.777e-01 1.821e-01 ... 1.784e-01 1.814e-01] .. code:: ipython3 @@ -252,15 +236,15 @@ loss metrics to evaluate model performance: .. parsed-literal:: - {'CTG': np.float64(0.9030015353603938), - 'Kf': np.float64(2.223066466942482), - 'Thacc': np.float64(82.87006309545102), - 'Rsp': np.float64(1.0), - 'x1': np.float64(37.298698767874896), - 'x2': np.float64(3.0), - 'x3': np.float64(23.276144152901534), - 'x4': np.float64(1.282197809132866), - 'DDF': np.float64(6.286671950232253)} + {'CTG': np.float64(0.6152121334073842), + 'Kf': np.float64(1.660534877001667), + 'Thacc': np.float64(23.213611744721334), + 'Rsp': np.float64(0.33719554761015796), + 'x1': np.float64(13.252855530545503), + 'x2': np.float64(2.9344639936814136), + 'x3': np.float64(23.68219964705395), + 'x4': np.float64(1.3219619858729992), + 'DDF': np.float64(9.843811415102476)} @@ -268,9 +252,9 @@ loss metrics to evaluate model performance: # Simulate the discharge and sca, icemlet, snowmelt, rain # Store the simulated discharge in the df1 dataframe - df1['sim HystIce(mm/d)'],_,_,_,_,sca, icemelt, snowmelt, rain = model1.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], + df1['sim HystIce(mm/d)'] = model1.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], df_in['Tmax'], df_in['ET0'], frac_ice, met_station_height=mean_elev, - altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2, return_storages=True) # Return the storages sca, icemelt, snowmelt, rain + altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2) **Cemaneige + Hysteresis + GR4J** --------------------------------- @@ -335,19 +319,17 @@ loss metrics to evaluate model performance: message: Optimization terminated successfully. success: True - fun: 0.19273413442184115 - x: [ 9.370e-01 2.352e+00 8.318e+01 1.000e+00 - 1.000e+01 3.000e+00 2.118e+01 1.286e+00] - nit: 68 - nfev: 8505 - population: [[ 9.370e-01 2.385e+00 ... 2.070e+01 1.282e+00] - [ 9.215e-01 2.322e+00 ... 2.091e+01 1.275e+00] + fun: 0.22954760672836577 + x: [ 9.769e-01 4.979e+00 2.185e+01 3.435e-02 + 1.135e+01 2.998e+00 2.014e+01 1.197e+00] + nit: 91 + nfev: 12048 + population: [[ 9.769e-01 4.979e+00 ... 2.014e+01 1.197e+00] + [ 9.744e-01 4.487e+00 ... 2.013e+01 1.276e+00] ... - [ 9.423e-01 2.392e+00 ... 2.051e+01 1.293e+00] - [ 9.381e-01 2.354e+00 ... 2.050e+01 1.293e+00]] - population_energies: [ 1.927e-01 1.943e-01 ... 1.941e-01 1.939e-01] - jac: [ 0.000e+00 -8.071e-06 -5.884e-07 -1.925e-02 - 6.980e-05 -1.477e-02 1.890e-06 -2.032e-06] + [ 9.736e-01 4.311e+00 ... 2.018e+01 1.370e+00] + [ 9.738e-01 4.233e+00 ... 2.012e+01 1.297e+00]] + population_energies: [ 2.295e-01 2.377e-01 ... 2.354e-01 2.350e-01] .. code:: ipython3 @@ -371,21 +353,21 @@ loss metrics to evaluate model performance: .. parsed-literal:: - {'CTG': np.float64(0.9370422854981424), - 'Kf': np.float64(2.352286935680163), - 'Thacc': np.float64(83.18303250166798), - 'Rsp': np.float64(1.0), - 'x1': np.float64(10.0), - 'x2': np.float64(3.0), - 'x3': np.float64(21.18412983923393), - 'x4': np.float64(1.2863423622675372)} + {'CTG': np.float64(0.976858058306128), + 'Kf': np.float64(4.979384941016117), + 'Thacc': np.float64(21.854713976449204), + 'Rsp': np.float64(0.03434509368046684), + 'x1': np.float64(11.348959858282683), + 'x2': np.float64(2.997506678095875), + 'x3': np.float64(20.135465489614035), + 'x4': np.float64(1.1968762218757751)} .. code:: ipython3 # Simulate the discharge and store it in the df1 dataframe - df1['sim Hyst(mm/d)']= model2.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], + df1['sim Hyst(mm/d)'] = model2.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], df_in['Tmax'], df_in['ET0'], met_station_height=mean_elev, altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2) @@ -412,7 +394,7 @@ The calibration of the coupled model is performed using a params3= {'CTG': 0.43, 'Kf': 3.5, # Cemaneige parameters 'x1': 210, 'x2': 3.4, 'x3': 49, 'x4': 2.2, # GR4J parameters - "DDF": 5} # Icemelt parameters + "DDF": 5} # Icemelt parameter model3.set_params(params3) .. code:: ipython3 @@ -428,17 +410,17 @@ The calibration of the coupled model is performed using a message: Optimization terminated successfully. success: True - fun: 6.9031288676820255 - x: [ 7.382e-01 4.075e+00 2.124e+02 2.971e+00 - 2.796e+01 1.261e+00 3.915e+00] - nit: 32 - nfev: 4353 - population: [[ 7.382e-01 4.075e+00 ... 1.261e+00 3.915e+00] - [ 6.984e-01 4.039e+00 ... 1.364e+00 5.059e+00] + fun: 6.1156260658590895 + x: [ 7.641e-01 4.215e+00 1.362e+02 2.968e+00 + 2.466e+01 1.282e+00 7.059e+00] + nit: 39 + nfev: 5240 + population: [[ 7.641e-01 4.215e+00 ... 1.282e+00 7.059e+00] + [ 8.871e-01 4.311e+00 ... 1.296e+00 6.912e+00] ... - [ 7.088e-01 4.135e+00 ... 1.317e+00 4.001e+00] - [ 7.612e-01 4.153e+00 ... 1.319e+00 3.653e+00]] - population_energies: [ 6.903e+00 7.146e+00 ... 6.937e+00 6.947e+00] + [ 5.512e-01 4.075e+00 ... 1.314e+00 6.863e+00] + [ 7.450e-01 4.231e+00 ... 1.248e+00 7.298e+00]] + population_energies: [ 6.116e+00 6.215e+00 ... 6.289e+00 6.183e+00] .. code:: ipython3 @@ -462,482 +444,31 @@ The calibration of the coupled model is performed using a .. parsed-literal:: - {'CTG': np.float64(0.7382413930079459), - 'Kf': np.float64(4.075326104566461), - 'x1': np.float64(212.43962540529526), - 'x2': np.float64(2.9706486961437353), - 'x3': np.float64(27.958582971315394), - 'x4': np.float64(1.2609133662872083), - 'DDF': np.float64(3.9153425908335393)} + {'CTG': np.float64(0.7640549622046547), + 'Kf': np.float64(4.215428943965481), + 'x1': np.float64(136.1691163107754), + 'x2': np.float64(2.968051337755946), + 'x3': np.float64(24.661833356371943), + 'x4': np.float64(1.282123559355053), + 'DDF': np.float64(7.0589694246908365)} .. code:: ipython3 - df1['sim CemaneigeIce(mm/d)']= model3.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], + df1['sim CemaneigeIce(mm/d)'] = model3.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], df_in['Tmax'], df_in['ET0'], frac_ice, met_station_height=mean_elev, altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4) -**ET0 Calculation with PyET** ------------------------------ - -In alpine regions **ET0** data is sometimes unavailable, the **PyET** -package can be used to calculate **ET0**. PyET is a Python library that -provides methods to estimate reference evapotranspiration using various -approaches, including the **Hargreaves** method, which is commonly used -in regions with limited meteorological data. - -.. code:: ipython3 - - # Load the dataframe without the ET0 column - df_in = pd.read_csv("fag_gep_modified.csv", index_col="Date", sep=";", decimal=".").drop(columns="ET0") - - # Use Hargreaves or Oudin method from PyET to calculate ET0 - lat = 46.9685*np.pi/180 # latitude of site - df_in["ET0"] = pyet.hargreaves(df_in["Tmean"], df_in["Tmax"], df_in["Tmin"], lat=lat) # Hargreaves - #df_in["ET0"] = pyet.oudin(df_in["Tmean"], lat=lat) # Oudin - -**Model Calibration with Spotpy** ---------------------------------- - -This section outlines the integration of the **SCE-UA algorithm** -(Shuffled Complex Evolution – University of Arizona) from the **Spotpy** -package for model calibration. The **SCE-UA algorithm** is employed to -optimize the model parameters by minimizing the already introduced -objective function. The calibration process is carried out for the -following model combination: - **Cemaneige Snow Model** with -**Hysteresis** + **GR4J Rainfall-Runoff Model** - -The **objective function** evaluates the model’s performance using the -**KGE** during the calibration process. - -.. code:: ipython3 - - # Define the model with initial parameters - model4 = CemaneigeHystGR4J() - params4= {'CTG': 0.43, 'Kf': 3.5, # Cemaneige parameters - 'Thacc': 43, 'Rsp': 0.23, # Hysteresis parameters - 'x1': 210, 'x2': 3.4, - 'x3': 49, 'x4': 2.2} # GR4J parameters - model4.set_params(params4) - -.. code:: ipython3 - - # Setup of the spotpy class - class spot_setup_gr4jhyst(object): - ctg = Uniform("CTG", low=0.1, high=1, optguess=0.8) - kf = Uniform("Kf", low=0.1, high=10, optguess=4) - thacc = Uniform("thacc", low=1, high=1000, optguess=400) - rsp = Uniform("Rsp", low=0.1, high=1, optguess=0.8) - x1 = Uniform("x1", low=1, high=1500, optguess=350) - x2 = Uniform("x2", low=-5, high=10, optguess=0) - x3 = Uniform("x3", low=1, high=500, optguess=40) - x4 = Uniform("x4", low=0.5, high=10, optguess=1.7) - - - def __init__(self, obs, model, elevs, elevs_median, df_in): - # Just a way to keep this example flexible and applicable to various examples - self.trueObs = obs - self.model = model - self.elevs = elevs - self.elevs_median = elevs_median - self.df_in = df_in - - def simulation(self, x): - # Here the model is actualy started with a unique parameter combination that it gets from spotpy for each time the model is called - params = {'CTG': x[0], "Kf": x[1], - 'Thacc': x[2], 'Rsp': x[3], - 'x1': x[4], "x2": x[5], - 'x3': x[6], 'x4': x[7]} - self.model.set_params(params) - - outflow, _, _, _, _, sca, _ = self.model.simulate(self.df_in['P'], self.df_in['Tmean'], self.df_in['Tmin'], - (self.df_in['Tmax']), self.df_in['ET0'], met_station_height=self.elevs_median, - altitudes=self.elevs, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2, return_storages=True) - sca1, sca2, sca3, sca4, sca5 = ( - sca[:, 0].flatten() * 100, # Convert from fraction to percentage - sca[:, 1].flatten() * 100, - sca[:, 2].flatten() * 100, - sca[:, 3].flatten() * 100, - sca[:, 4].flatten() * 100, - ) - return [outflow.flatten(), sca1, sca2, sca3, sca4, sca5] - - def evaluation(self): - return self.trueObs - - def objectivefunction(self, simulation, evaluation, params=None): - loss_q = 1 - kge1(evaluation[0], simulation[0]) - loss_sca1 = 1 - kge1(evaluation[1], simulation[1]) - loss_sca2 = 1 - kge1(evaluation[2], simulation[2]) - loss_sca3 = 1 - kge1(evaluation[3], simulation[3]) - loss_sca4 = 1 - kge1(evaluation[4], simulation[4]) - loss_sca5 = 1 - kge1(evaluation[5], simulation[5]) - loss_value = ( - 0.75 * loss_q + - 0.05 * loss_sca1 + - 0.05 * loss_sca2 + - 0.05 * loss_sca3 + - 0.05 * loss_sca4 + - 0.05 * loss_sca5 - ) - return loss_value - - - def kge1(evaluation, simulation): - df = pd.DataFrame({"obs": evaluation, "sim": simulation}).dropna() - return kge(df["obs"].values, df["sim"].values) - -.. code:: ipython3 - - # Define the observed data and the sampler - obs_in = [df_in["Qmm"], sca1modis.reindex(df_in.index), sca2modis.reindex(df_in.index), - sca3modis.reindex(df_in.index), sca4modis.reindex(df_in.index), sca5modis.reindex(df_in.index)] - - sampler=spotpy.algorithms.sceua(spot_setup_gr4jhyst(obs_in, model4, elevation, mean_elev, df_in), - save_sim = False, dbname='SCEUA_RRMPG', dbformat='csv') - -.. code:: ipython3 - - # Run the sampler - sampler.sample(50000, ngs=10, kstop=50) - - -.. parsed-literal:: - - Initializing the Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) algorithm with 50000 repetitions - The objective function will be minimized - Starting burn-in sampling... - Initialize database... - ['csv', 'hdf5', 'ram', 'sql', 'custom', 'noData'] - * Database file 'SCEUA_RRMPG.csv' created. - Burn-in sampling completed... - Starting Complex Evolution... - ComplexEvo loop #1 in progress... - 316 of 50000, minimal objective function=0.31852, time remaining: 00:05:19 - ComplexEvo loop #2 in progress... - 669 of 50000, minimal objective function=0.31852, time remaining: 00:04:58 - 1016 of 50000, minimal objective function=0.31852, time remaining: 00:04:53 - ComplexEvo loop #3 in progress... - 1383 of 50000, minimal objective function=0.270656, time remaining: 00:04:49 - ComplexEvo loop #4 in progress... - 1745 of 50000, minimal objective function=0.270656, time remaining: 00:04:45 - ComplexEvo loop #5 in progress... - 2103 of 50000, minimal objective function=0.199888, time remaining: 00:04:41 - ComplexEvo loop #6 in progress... - 2467 of 50000, minimal objective function=0.199888, time remaining: 00:04:38 - 2821 of 50000, minimal objective function=0.199888, time remaining: 00:04:35 - ComplexEvo loop #7 in progress... - 3179 of 50000, minimal objective function=0.182776, time remaining: 00:04:32 - ComplexEvo loop #8 in progress... - 3546 of 50000, minimal objective function=0.178186, time remaining: 00:04:29 - ComplexEvo loop #9 in progress... - 3910 of 50000, minimal objective function=0.178186, time remaining: 00:04:27 - ComplexEvo loop #10 in progress... - 4246 of 50000, minimal objective function=0.177967, time remaining: 00:04:26 - 4596 of 50000, minimal objective function=0.176311, time remaining: 00:04:24 - ComplexEvo loop #11 in progress... - 4952 of 50000, minimal objective function=0.17232, time remaining: 00:04:22 - ComplexEvo loop #12 in progress... - 5302 of 50000, minimal objective function=0.17232, time remaining: 00:04:20 - ComplexEvo loop #13 in progress... - 5658 of 50000, minimal objective function=0.170067, time remaining: 00:04:18 - ComplexEvo loop #14 in progress... - 6011 of 50000, minimal objective function=0.169994, time remaining: 00:04:15 - 6372 of 50000, minimal objective function=0.169102, time remaining: 00:04:13 - ComplexEvo loop #15 in progress... - 6721 of 50000, minimal objective function=0.167961, time remaining: 00:04:11 - ComplexEvo loop #16 in progress... - 7097 of 50000, minimal objective function=0.166626, time remaining: 00:04:09 - ComplexEvo loop #17 in progress... - 7448 of 50000, minimal objective function=0.16597, time remaining: 00:04:06 - ComplexEvo loop #18 in progress... - 7808 of 50000, minimal objective function=0.16597, time remaining: 00:04:04 - 8168 of 50000, minimal objective function=0.165543, time remaining: 00:04:02 - ComplexEvo loop #19 in progress... - 8524 of 50000, minimal objective function=0.165503, time remaining: 00:04:00 - ComplexEvo loop #20 in progress... - 8867 of 50000, minimal objective function=0.165359, time remaining: 00:03:58 - ComplexEvo loop #21 in progress... - 9224 of 50000, minimal objective function=0.165359, time remaining: 00:03:56 - ComplexEvo loop #22 in progress... - 9592 of 50000, minimal objective function=0.165231, time remaining: 00:03:54 - 9968 of 50000, minimal objective function=0.165231, time remaining: 00:03:52 - ComplexEvo loop #23 in progress... - 10344 of 50000, minimal objective function=0.165231, time remaining: 00:03:50 - ComplexEvo loop #24 in progress... - 10714 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:48 - ComplexEvo loop #25 in progress... - 11051 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:46 - 11393 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:45 - ComplexEvo loop #26 in progress... - 11731 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:43 - ComplexEvo loop #27 in progress... - 12077 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:41 - 12423 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:39 - ComplexEvo loop #28 in progress... - 12766 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:37 - ComplexEvo loop #29 in progress... - 13115 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:35 - ComplexEvo loop #30 in progress... - 13461 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:33 - 13794 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:32 - ComplexEvo loop #31 in progress... - 14144 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:30 - ComplexEvo loop #32 in progress... - 14497 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:28 - 14846 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:26 - ComplexEvo loop #33 in progress... - 15197 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:24 - ComplexEvo loop #34 in progress... - 15541 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:22 - 15888 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:20 - ComplexEvo loop #35 in progress... - 16239 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:18 - ComplexEvo loop #36 in progress... - 16588 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:16 - ComplexEvo loop #37 in progress... - 16941 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:14 - 17297 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:12 - ComplexEvo loop #38 in progress... - 17643 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:10 - ComplexEvo loop #39 in progress... - 17988 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:08 - 18334 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:07 - ComplexEvo loop #40 in progress... - 18683 of 50000, minimal objective function=0.165062, time remaining: 00:03:05 - ComplexEvo loop #41 in progress... - 19025 of 50000, minimal objective function=0.165062, time remaining: 00:03:02 - 19371 of 50000, minimal objective function=0.165062, time remaining: 00:03:00 - ComplexEvo loop #42 in progress... - 19715 of 50000, minimal objective function=0.165053, time remaining: 00:02:58 - ComplexEvo loop #43 in progress... - 20085 of 50000, minimal objective function=0.165046, time remaining: 00:02:56 - ComplexEvo loop #44 in progress... - 20441 of 50000, minimal objective function=0.165046, time remaining: 00:02:54 - 20818 of 50000, minimal objective function=0.165045, time remaining: 00:02:52 - ComplexEvo loop #45 in progress... - 21201 of 50000, minimal objective function=0.165037, time remaining: 00:02:49 - ComplexEvo loop #46 in progress... - 21575 of 50000, minimal objective function=0.165031, time remaining: 00:02:47 - ComplexEvo loop #47 in progress... - 21936 of 50000, minimal objective function=0.165026, time remaining: 00:02:45 - ComplexEvo loop #48 in progress... - 22303 of 50000, minimal objective function=0.165025, time remaining: 00:02:43 - 22677 of 50000, minimal objective function=0.165023, time remaining: 00:02:40 - ComplexEvo loop #49 in progress... - 23054 of 50000, minimal objective function=0.165023, time remaining: 00:02:38 - ComplexEvo loop #50 in progress... - 23427 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:36 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 86.028897 - ComplexEvo loop #51 in progress... - 23797 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:34 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 87.535024 - ComplexEvo loop #52 in progress... - 24172 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:31 - 24543 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:29 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 61.313704 - ComplexEvo loop #53 in progress... - 24915 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:27 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 58.816484 - ComplexEvo loop #54 in progress... - 25280 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:25 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 20.733937 - ComplexEvo loop #55 in progress... - 25657 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:23 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 20.820275 - ComplexEvo loop #56 in progress... - 26029 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:20 - 26401 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:18 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 10.646685 - ComplexEvo loop #57 in progress... - 26774 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:16 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 7.911424 - ComplexEvo loop #58 in progress... - 27120 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:14 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 7.923962 - ComplexEvo loop #59 in progress... - 27479 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:12 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 6.806760 - ComplexEvo loop #60 in progress... - 27847 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:09 - 28224 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:07 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 4.406978 - ComplexEvo loop #61 in progress... - 28598 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:05 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 4.360044 - ComplexEvo loop #62 in progress... - 28961 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:03 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 3.052198 - ComplexEvo loop #63 in progress... - 29323 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:02:01 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 2.470096 - ComplexEvo loop #64 in progress... - 29693 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:58 - 30051 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:56 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 1.780972 - ComplexEvo loop #65 in progress... - 30417 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:54 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.902626 - ComplexEvo loop #66 in progress... - 30790 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:52 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.575742 - ComplexEvo loop #67 in progress... - 31162 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:50 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.317407 - ComplexEvo loop #68 in progress... - 31535 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:48 - 31905 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:45 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.252024 - ComplexEvo loop #69 in progress... - 32283 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:43 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.205925 - ComplexEvo loop #70 in progress... - 32649 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:41 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.197190 - ComplexEvo loop #71 in progress... - 33021 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:39 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.128570 - ComplexEvo loop #72 in progress... - 33394 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:37 - 33769 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:34 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.128573 - ComplexEvo loop #73 in progress... - 34142 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:32 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.070878 - ComplexEvo loop #74 in progress... - 34517 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:30 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.070879 - ComplexEvo loop #75 in progress... - 34894 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:28 - 35241 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:26 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.070880 - ComplexEvo loop #76 in progress... - 35606 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:24 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.070881 - ComplexEvo loop #77 in progress... - 35983 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:22 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.055234 - ComplexEvo loop #78 in progress... - 36338 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:19 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.055234 - ComplexEvo loop #79 in progress... - 36701 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:17 - 37052 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:15 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.055235 - ComplexEvo loop #80 in progress... - 37422 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:13 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.038483 - ComplexEvo loop #81 in progress... - 37769 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:11 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.038483 - ComplexEvo loop #82 in progress... - 38139 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:09 - 38486 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:07 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.038483 - ComplexEvo loop #83 in progress... - 38857 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:05 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.038484 - ComplexEvo loop #84 in progress... - 39201 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:03 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.038484 - ComplexEvo loop #85 in progress... - 39565 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:01:01 - 39949 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:00:58 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.038484 - ComplexEvo loop #86 in progress... - 40327 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:00:56 - Objective function convergence criteria is now being updated and assessed... - Updated convergence criteria: 0.038485 - ComplexEvo loop #87 in progress... - 40694 of 50000, minimal objective function=0.165019, time remaining: 00:00:54 - THE POPULATION HAS CONVERGED TO A PRESPECIFIED SMALL PARAMETER SPACE - SEARCH WAS STOPPED AT TRIAL NUMBER: 40949 - NUMBER OF DISCARDED TRIALS: 0 - NORMALIZED GEOMETRIC RANGE = 0.000000 - THE BEST POINT HAS IMPROVED IN LAST 50 LOOPS BY 0.038485 PERCENT - - *** Final SPOTPY summary *** - Total Duration: 238.02 seconds - Total Repetitions: 40949 - Minimal objective value: 0.165019 - Corresponding parameter setting: - CTG: 0.917322 - Kf: 2.25537 - thacc: 79.4508 - Rsp: 0.999 - x1: 1.5 - x2: 7.05426 - x3: 121.715 - x4: 1.12116 - ****************************** - - - -.. code:: ipython3 - - # Load the results and set the parameters to the best ones - results = spotpy.analyser.load_csv_results('SCEUA_RRMPG') - x = list(results[results["like1"].argmin()])[1:-1] - params1 = {'CTG': x[0], "Kf": x[1], - 'Thacc': x[2], 'Rsp': x[3], - 'x1': x[4], "x2": x[5], - 'x3': x[6], 'x4': x[7]} - model4.set_params(params1) - -.. code:: ipython3 - - # Simulate the discharge and store it in the df1 dataframe - df1["Q_sceua(mm/d)"] = model4.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], - (df_in['Tmax']), df_in['ET0'], met_station_height=mean_elev, - altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2) - -**Plot Model Runs and KGE Calculation** ---------------------------------------- +**Plot Model Runs** +------------------- In this section, we will visualize the results of all the different model runs and compare them to the observed data. The following steps will be performed: 1. **Plotting Model Runs**: All the different model runs will be plotted - together for visual comparison with the observed data. This will help - understanding the performance and behavior of each model. + together for visual comparison with the observed data. 2. **Kling-Gupta Efficiency (KGE) Calculation**: The **KGE** will be calculated for each model run to assess the performance of the models @@ -948,7 +479,7 @@ will be performed: # Define the date range for slicing s1, e1 = ("2008-01-01", "2010-01-01") - # Create a figure with a larger width + # Create figure plt.figure(figsize=(15, 8)) # Plot the columns within the specified date range @@ -956,7 +487,6 @@ will be performed: df1.loc[s1:e1, "sim HystIce(mm/d)"].plot(label="GR4J + Cemaneige + Hyst + Ice") df1.loc[s1:e1, "sim Hyst(mm/d)"].plot(label="GR4J + Cemaneige + Hyst") df1.loc[s1:e1, "sim CemaneigeIce(mm/d)"].plot(label="GR4J + Cemaneige + Ice") - df1.loc[s1:e1, "Q_sceua(mm/d)"].plot(label="SCE-UA with PyET ET0") # Add legend, labels, and title plt.legend() @@ -973,33 +503,25 @@ will be performed: -.. image:: Tutorial_Hysteresis_IceMelt_files/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_41_0.png +.. image:: Tutorial_Hysteresis_IceMelt_files/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_30_0.png .. code:: ipython3 # Calculate the different KGE values - kge_hyst_ice = kge(df1.loc[s1:e1, "Qmm"], df1.loc[s1:e1, "sim HystIce(mm/d)"]) - kge_hyst = kge(df1.loc[s1:e1, "Qmm"], df1.loc[s1:e1, "sim Hyst(mm/d)"]) - kge_cemaneigeice = kge(df1.loc[s1:e1, "Qmm"], df1.loc[s1:e1, "sim CemaneigeIce(mm/d)"]) - kge_sceua = kge(df1.loc[s1:e1, "Qmm"], df1.loc[s1:e1, "Q_sceua(mm/d)"]) + kge_hyst_ice = calc_kge(df1.loc[s1:e1, "Qmm"], df1.loc[s1:e1, "sim HystIce(mm/d)"]) + kge_hyst = calc_kge(df1.loc[s1:e1, "Qmm"], df1.loc[s1:e1, "sim Hyst(mm/d)"]) + kge_cemaneigeice = calc_kge(df1.loc[s1:e1, "Qmm"], df1.loc[s1:e1, "sim CemaneigeIce(mm/d)"]) # Print the results print("KGE for GR4J + Cemaneige + Hyst + Ice:", kge_hyst_ice) print("KGE for GR4J + Cemaneige + Hyst:", kge_hyst) print("KGE for GR4J + Cemaneige + Ice:", kge_cemaneigeice) - print("KGE for SCE-UA with PyET ET0:", kge_sceua) .. parsed-literal:: - KGE for GR4J + Cemaneige + Hyst + Ice: 0.9083744811016721 - KGE for GR4J + Cemaneige + Hyst: 0.8965609667574627 - KGE for GR4J + Cemaneige + Ice: 0.8662690159727797 - KGE for SCE-UA with PyET ET0: 0.9198882934471039 + KGE for GR4J + Cemaneige + Hyst + Ice: 0.9132657661167222 + KGE for GR4J + Cemaneige + Hyst: 0.8764808959553352 + KGE for GR4J + Cemaneige + Ice: 0.8541492237969747 - -.. code:: ipython3 - - # Save df1 as a csv file - df1.to_csv("df1.csv", sep=";",decimal=".") diff --git a/docs/source/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_files/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_30_0.png b/docs/source/examples/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_files/Tutorial_Hysteresis_IceMelt_30_0.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f326b4c29596ad2b942fef712c425d0a64ca6a55 GIT binary patch literal 166526 zcmeFZcT|+=`XyRwo5h5nf&>-CKrnzPSpl&mDLKj1j1@Efv}2o-5U4}r+K|N{O635oVJsi-4!QSV+S*WlCje@Yda@vi$Azs z%p4po>}*d8oDn#|$8GN9bj?vzP|)U|7YNunTov4_ys85(vi{ly9Y+FTi!uJYB1tOI zg0O->Aj+OqzaIX*+s#vbVt)Ro9D4-%pReck%4e`@Y)KD`Gy~VZ9%drZdnpJ8SZ-r_l98^+(g^ z&v`Nj`py!slrSIm9DPm?4>YFa@x$FP{<$Q>OPkEk=7-cQ~Y}#ZJ zD3Ne9^R?>iNPbkt>t7d{cAt=KX=%}Y^~Y^akMGAhoEpxCin-e6ZON{-?kcz}<~rK^ zW-V9vhz!2nVKd`?baV52z4fG~-fR*2fA^I#_ z=u%sTf%DJzJBMoo%V^yL1$_ZcE7tCb#*dWe^2*t;aifN=Zi-I!6(Z?deN?8*<}o;S)f z%biAj@%HUGCQfl}k#47;$?qL~#obhLY)giLSh`_}F23geg9pxE{CJDn-nSLb&5!xC zZIj>gf<)R5kCklKTUtbGRPf55{_;T3>GSQKDOPP6aQh9P-rRIvoTt}h@zGC3c}+gw zRNml4?@mlsOH5ITlC*5ghzJlJI#e=VCsw^M4ogDN+4*6TvEv&D4!kx(yj zpSb8gYcxNkm849 zZq*ST2zPXP&!S~s8!8-n%=pjN41-j&n&88Nf+{51&q}W0yHay6yyu6FQf(-CGe63= zIFFUkhq_&RTVmuMcm`_0uAi(sEmJnvFX-H)ByxDqW?s(-yR!MbItjXdgvV%M=xO^H zxRuy?sl_h(bt9ko+yKcLa}5oR!8)-qbqkB+Z?$2G_I(u=eHH%hUmweR22R6Ap1rw- zsd3d7ac&~sl=oCQ*HDv+lm?MVY>bkCReQwG$T0KV(&=yPPoF+bhQ%e?&3?YiH3YHM z@>I((`7Wn>Rmt3^n_F6O-+C7p=%M0nSsv4QHWb>2qnXqOnJrIwn7AbM4T@b_Bj6CKHe~=G2B4qZ5!_MI(6>r|JVC&C|Le0tQDY zdBP?Yn~eUFaHpBmhaoVAQZq{%v&?Foras?QASs{e-|;*ldH2aH)V8vP+%=o`P?{EPk>0Q{k?BMHwYHjsm$HI;afhJy z3ZYZUpve*GoS;CQ`M=Ff2DOQWYD4t8v~-DUDPPDOHB zR%*7RzPZH1b@k1&{r&xe?IwXwdD8XrGb&6Vq&kR3!^U?xzDf4>E=-DeL39e+W}B1u zK{a{D)W8ud9~f*y5l;BzLyP4qTv5a$(xpNxf*AMJKZk|RS2NXdpzg?#BaMks-l4QS zN}f&7j`fv&BPH~n(TRWn4zbn(18;9{|C;gf@dHFiH(}dexR+k~i%S)#gkq^czv=Db7Jh}4O=TFBdKR{( z>m|ayz9I*X3?@cRdM#pACvr+sKt(OK+DU3iCi<)urPqM;XP(tA8Ic`RB| zG)Qsyj8MZ`psoxQ&#S3O94J5LH21Sor1Lo338CX%MGXAMyamgbQk0~DmZ4kxW(nFQ zs8MB&3$tUHLqnG7y15qvC1;X0pZ-LsjS$mXr28x;LLOeYAuXL4;S&0H{etq=*#63d zeZD=?XTk0ExxN0oj-Rt?O(Wl0&kQYS?O?cL-D4gOFB-YiDzgO36BQOm%g`_~(tE~Y zen4u`qG7zpg<>=Ft40uObjsEG$j(x)VouK=XN`Ji;Mx<-YAS>BQZtW73;H%sjCSjd z57f8q4-}8VqFSmXhvE3`A)_^?_wFJ8RpG?bh;G+I2CL7wj3h0mfCe)@7#qDqMIF41{f z)5Kq^wiHMVLCiMJO^-W6G7i7pD5wqrFYNI3LM`;7yL%iiltj_*?GI?U&vMkM&tGI{ zII~Ri?q&`Q8h+iJ3$tToWjx6WAp*KZPRS4lnLqm~tp@5MhA8=&35w5ShBJyYE*nZ= zv~1i&$s4ie!szvV=Euxy*%(KhnHkO;WW`|0dZ_%L5l50EqyNB5qFELH-vP?G4oTmH zD>}iL04Y$I?iicSUV}F?{&9Y3qgU)Q(uh@5ntRsq6ThVF;+W53s$q%y5*A>*%%UBd zll$cN=Og9j(|g_R?O(-JZF%iAJE2aMQx{LNab{ZX4Fz?2vr; z7cy&|$9g2Lp4yteR1V;RjbDDFLd(#&eED+S+TRHd z4{Rt$jvj4-+&e&onqKv5TZ{kSkniwGr6#5ZG3TKtBjqa^6j@kVFOu?XyHhd@ioZGK zZe)M3l5zLkX3A^b;d;S=zezg|%t?@jJ&yi!Q#R@a1oNbCzv%1!i|6|rYnp4EvgwR7 zn)|Y|6O#C8R8(e9iN`QxPz%(!EH86{!`8pApzDuCzWnZ%HUL#|SO_~`8sEI~@!5+u zBOe2K4(BJO^OF>7u6@3HWR|h1uV!CLY6c=URssDaEFQC?#hJ=tBSIyUomMl@#GGpQ z^DmGtDkw})dKWZz8hO6z%(Y6yd*E7}x?8$1W97f+j4C458*4d}SdMBI1kS%>R!Ne% zyE#uZOaiFeb$YDw|Bx{=&8%`}_BQsXZu=T$nQH$V-27 zb1m;{Z|KQ0P%mgu{}o6KSQAn<7tb@8N3m_94K_Kq8{ZvFl$uZG8LVKpYrZVc5f3HF zXQ-#7m?ycYNEb?rR+;xa4^e8mT7?F6PzRoCu^B)sBKb-#pVtTh2D=>VZ5piBKHB|H zI+MgMM@B^n64^wZk~|FZZM%7hYdNp~?q37ZIAo})uKslmway0i4gqklS@-jna>EU$Y6hfV*A?-i@o zm{0%e$0}KOW?&C?0PH{jr;_q}+-uqlHWNsu?R5d``I`YnYpANmaEQ4iK?UlN+{4I8 z-z(`cG3TPZXOf}r$3kX7m1BE9lHZ#Fkj?V*+uNc;NwHa8r=?RbQ+jy|g9pEP>##81 zNocrrP$@L7u~C&@FHcc^kNvHcD?YFj-u<1?(JjTm;Ih2dLCLa9{k!)5PlT{a{3M^v zw2x{{4`rz)<`5v$eLs4Pds|e{<63;`Cm%0;Ub7$6n@4VxvLA~}Jn~U2vdHIG!|HbG zNNieq9Mh#=>5+TaFELDM+x@^PO*xm=jGGBaMX>R%<=U5yrGk5$Z%7~CZCVK+$7v+D zEyZVX!LljAzsPww0jm0J=y8)fA3l8OqC5=_{%~y5?mG-p#U^y2Y_@yMwC%*E92?3h z065v_8^V%*xR&2xVvyJDt12uzb|e927hRki&;8^5{exaTif3l1vAJ&JSDrq3Vmf^tWzLF!+XmO^^|ChG&ZVC6CI`Q$32Yn*-<)KJbiMwv^{xE8f zH*BsUIsKKH!}G@*-GXZ`MvI085SnC`OomnjaHK+Mx{N=MO}cj3-#um5ljc0!YSC3- zUo`zKY=Rmac+m4ZmQhF+^VmI!#=B;|XVNOe3FkHKL0`ZVP(`TJMJd*1YJ*P3ISdc_Vw z!};>g59>7)t)#vHF=c>3)jeld64>r$zdFRg^@I~t;4A8fb~NG*Ks1{p%K*mfJlS#8 zYGG~~p@vt!pn!lT;9{i5H3G$oP*q#r-ri^>J_>au*K5|rpIt;iP4K-LCGUJ7XFB8u zwN|9JInbN7e`2^z1-7OMgWG4Wk89MXY-Z>vk~b{A&BLM5k%BEUt}%a&y3O;%U*au8@01%ZvdC(AtIv``u#5gotYU+ zCXd{L7{5-I>=wzX=vfOtryeJZbv0Q|0QoSok-wMDj;2-z@fNr7&Yo=5@0Yz->N)Ko z0g)-(lOA@$?0$lBM9N(*Z|#~8K`mHqVUR$27vB&FwU5{%nHjB#|4$nQ4Ueqxqwhb5 z11GS6Qc*ONlG+SS_*Q3Ca=^>cFE5^Nn)MA0rwY@)zl8fb9~t z{~|j-RVmeK=rIzH6zTraj0P4h{TE7MrwZwZ1q50F?7zUz1)ACntvmtQacN(Bfqksu z_0Owo!$eeoZZ?q)C^*$i&N3<3!!-`;7MWR+2P9+?HC%mn0gbAiDrePBlJ-=1Gp*U=d? zoTN3WSiu&wg4~b^uz(tBmBCOeATF^3BZcB2;+7%zFz}x4?|ki+jcJRZ@@qjQfMQ4> zE#`xY4S+Z%KAx;k0-8=zT|C*k=XRDCq1bh-b@fjDXpE(@`4PMB8XHP0hzrqrwuN%B z=lw}M64PIUhFa6ZBHh02o(DShv32h%0^5Djolr}n&5{LzMmxpC>b=H&;^*GIC};x) zZA!^Qz|z|vA?B(nCwH4?5YSO0FxX*3S48ok3c%hxO-W5{Nl;=paI6&`odBHz>)k|g z@4PaCC#X?D=iM(S&rbCP9w0&)Nf~#^zFM!zy|n=llRUllPtduNA(0V-C`(S85>+b$ zID~CFg;uXz0m~MB)CeBzl))V2}GSe}rp~8)@H)g4moKb-;5a-#$K% zWw$MOQ__{iC-L(g^AQ1oU>*Y}vK-0-!fwAzM>?|Qf&HSS;{>3CNSc`(NyRV=J>!@V zATim_mO1d^E@z`fV#GJ)#VvbIUxJR`^4e{@i=r4Qu7e7i_riEoaiAL{^w1r4+XlG1 z$f3Z~HexQ{F99DIdR^ObH7fnMNd*U3qTK6ZJL#b4rtyx=ZFp3FqO`gUk|?~I0)0R!EM z4#ov}?wtXBAq9Hyly|}E)vHmL$#oiR)Rm!q_;9gT>@=vG)!WDd|GLgz(XvXuC)^ap$65%qW)k#Ct%!E=nyWMTvFbz*KFZT17YFi*-EEQ zi^M^wr!<4S#f90~0B5KT>&J$zokG)&diH;Kitw8K4>2f-Ire?$d&k{*JBy)=uG)P1 zuX)K`n^Iu)JByrCJvsnYrUEjPW3_tfXotzPhvx*!PH{pte7qpqHmmZk_YsW2xU zb%Fi>h{O|{WZ+SwJUSpPo!_k9$s;as_{8%?AZ{%Mo`3nS7;S?!!z`bG=o|(@PR6>l z23DZTl< zp~MpC^(Rc3TBxvBlI!O6Wlehzu4qGVCjYJ-a}fwI|2} zP^E#U(>C)A-kT4os<~k827hg z_x9~uHu_*!VfGAtEEC~9NP23E3-iv<6Nch~lu0|1C3Q;Nb1B^;zjZOmDWnp36979qaro$sBK-8xV29V=Eb2>d)J>9a7$mRT4b z&HZ`!l}&L4`&yT-=wLIQP$3Hv#o;s5jIdjQ9u>Q}Knx$<8^qyp|`#j`D`PZuRP%zE-WqSc$XOv9p^6MA8Y?aDUt#u`D zpXYjKH8=IM2(VPwnCocQ^H<8;1nK)r+JP=>`Gw?v1N8vcTR}Uu9Ffbc#U2ECZw~NE zH`nqhY>{KV#K6X~5J961SX_0x(&>bmiQ$l6CcGPJAkEVo8yn;39H*?G-PyD|24c== zAkxFu-;f4cek#;L(XWqWkkdIsL{&VwF7tY#Rd1-fIN!FgpOv0fwB~o_-6u@%ZP>7Z z_I{@kPns>!6b1|K5b9nb>DsT}(&uqp0-Ysshq)Li{9ZxL@87>40t%uV_&5cc!X;$I z*b}ctx}D!5L3=bdbLkL7iztyd!ii*CHt*t0Z8-aYmA^6Ra_ke}R82xblJYRMXvwwG z>NOdK1fFo0fY7;QZ2ZE|XWkiAK;aC#6e*KJZY%Z&8Ty5)(4AVKo~FQs;eQ7dg3W=^ zY`A@HR7|u^w#WpafpaNE4KzAXFlW725F8#VEmf$G9uT`bHs2KnaR}ujcx4kT-UN_H zIWF(17nxu7JqG@CakwqB4VIbraN}C9zgDa*C<6|&pU4K1uV8`oMc{9(X*z&u0-Zh{ zucQLCZ3MC%1BF#Oh*zbx>hb;qMAWuLT}RVUtVEoMr4(+IigE&~&tn5)kZ`3_UpCf4 z>avU2Hs@G02|-}waK?ft1Y&*@s&HR}R4n0V-1&tcccrM+yitnRqp%O)rvg@)fTnK+ z4ayy~O|SC&{BD=9NcW+`sH34E2*m<7+vu)G9)EF~E)oyqjf!-dNu(<}G1C1a-mTc!>sYDzK^0Qy 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These data points cover a range of hydrological and climatic variables:\n", + "The provided dataset, **hyst_ice_input.csv**, includes daily measurements from a catchment area. Covering a range of hydrological and climatic variables:\n", + "\n", + "\n", "\n", "| **Variable** | **Source** |\n", "|---------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n", @@ -25,6 +27,8 @@ "| **Qmm [mm]** | [4] eHYD – *Austrian Hydrological Data Service*: [eHYD](https://ehyd.gv.at/#) |\n", "| **Snow Cover Data** for 5 elevation bands | [5] MODIS – *MODIS Snow Cover Data*: [NSIDC MODIS](https://nsidc.org/data/modis) |\n", "\n", + "\n", + "\n", "---\n", "\n", "## **Modeling Tasks to Be Performed:**\n", @@ -34,9 +38,7 @@ "1. **Cemaneige + Hysteresis + Icemelt + GR4J**\n", "2. **Cemaneige + Hysteresis + GR4J**\n", "3. **Cemaneige + Icemelt + GR4J**\n", - "4. **Calculate ET0 using PyET**\n", - "5. **Calibration using SCE-UA Algorithm**\n", - "6. **Visualization and Analysis**\n", + "4. **Visualization**\n", "\n" ] }, @@ -49,7 +51,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 24, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -58,47 +60,43 @@ "import pandas as pd\n", "import matplotlib.pyplot as plt\n", "import matplotlib.dates as mdates\n", - "import spotpy\n", "\n", "from rrmpg.models import CemaneigeHystGR4J, CemaneigeGR4JIce, CemaneigeHystGR4JIce\n", - "from spotpy.objectivefunctions import kge\n", - "from spotpy.parameter import Uniform\n", - "from scipy.stats import gamma\n", - "import pyet" + "from rrmpg.utils.metrics import calc_kge" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 3, + "execution_count": 25, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "DatetimeIndex(['2000-02-26', '2000-02-27', '2000-02-28', '2000-02-29',\n", - " '2000-03-01', '2000-03-02', '2000-03-03', '2000-03-04',\n", - " '2000-03-05', '2000-03-06',\n", + "DatetimeIndex(['2008-01-01', '2008-01-02', '2008-01-03', '2008-01-04',\n", + " '2008-01-05', '2008-01-06', '2008-01-07', '2008-01-08',\n", + " '2008-01-09', '2008-01-10',\n", " ...\n", - " '2021-12-22', '2021-12-23', '2021-12-24', '2021-12-25',\n", - " '2021-12-26', '2021-12-27', '2021-12-28', '2021-12-29',\n", - " '2021-12-30', '2021-12-31'],\n", - " dtype='datetime64[ns]', name='Date', length=7959, freq=None)" + " '2009-12-23', '2009-12-24', '2009-12-25', '2009-12-26',\n", + " '2009-12-27', '2009-12-28', '2009-12-29', '2009-12-30',\n", + " '2009-12-31', '2010-01-01'],\n", + " dtype='datetime64[ns]', name='Date', length=732, freq=None)" ] }, - "execution_count": 3, + "execution_count": 25, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "# fag_gep\n", - "df_in = pd.read_csv(\"fag_gep_modified.csv\", index_col=\"Date\", sep=\";\", decimal=\".\", parse_dates=[\"Date\"])\n", + "df_in = pd.read_csv(\"hyst_ice_input.csv\", index_col=\"Date\", sep=\";\", decimal=\".\", parse_dates=[\"Date\"])\n", "df_in.index" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 26, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -114,7 +112,7 @@ }, { "cell_type": "code", - 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" 'sim CemaneigeIce(mm/d)': np.nan, # Cemaneige + Icemelt + GR4J\n", - " 'Q_sceua(mm/d)': np.nan}) # SCE-UA with PyET ET0\n", + " 'sim CemaneigeIce(mm/d)': np.nan}) # Cemaneige + Icemelt + GR4J\n", "\n", "# Display the first few rows of df1\n", "print(df1.head())" @@ -197,7 +194,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 7, + "execution_count": 29, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -207,13 +204,13 @@ " 'Thacc': 43, 'Rsp': 0.23, # Hysteresis parameters\n", " 'x1': 210, 'x2': 3.4, # GR4J parameters\n", " 'x3': 49, 'x4': 2.2, # GR4J parameters\n", - " \"DDF\": 5} # Icemelt parameters\n", + " \"DDF\": 5} # Icemelt parameter\n", "model1.set_params(params1) # Set the parameters" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 8, + "execution_count": 30, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -227,7 +224,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 9, + "execution_count": 31, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -236,21 +233,18 @@ "text": [ " message: Optimization terminated successfully.\n", " success: True\n", - " fun: 0.18688101205827204\n", - " x: [ 9.030e-01 2.223e+00 8.287e+01 1.000e+00\n", - " 3.730e+01 3.000e+00 2.328e+01 1.282e+00\n", - " 6.287e+00]\n", - " nit: 59\n", - " nfev: 8910\n", - " population: [[ 9.030e-01 2.242e+00 ... 1.293e+00 5.274e+00]\n", - " [ 9.078e-01 2.186e+00 ... 1.287e+00 7.778e+00]\n", + " fun: 0.17769761809401766\n", + " x: [ 6.152e-01 1.661e+00 2.321e+01 3.372e-01\n", + " 1.325e+01 2.934e+00 2.368e+01 1.322e+00\n", + " 9.844e+00]\n", + " nit: 101\n", + " nfev: 14440\n", + " population: [[ 6.152e-01 1.661e+00 ... 1.322e+00 9.844e+00]\n", + " [ 5.312e-01 1.599e+00 ... 1.336e+00 1.028e+01]\n", " ...\n", - " [ 8.727e-01 2.164e+00 ... 1.276e+00 6.500e+00]\n", - " [ 8.581e-01 2.158e+00 ... 1.235e+00 8.011e+00]]\n", - " population_energies: [ 1.869e-01 1.906e-01 ... 1.895e-01 1.904e-01]\n", - " jac: [ 0.000e+00 -5.401e-05 1.677e-05 -9.214e-03\n", - " 4.304e-05 -7.466e-03 6.274e-05 -3.086e-05\n", - " -3.378e-05]\n" + " [ 6.221e-01 1.580e+00 ... 1.289e+00 1.001e+01]\n", + " [ 6.364e-01 1.714e+00 ... 1.205e+00 1.044e+01]]\n", + " population_energies: [ 1.777e-01 1.821e-01 ... 1.784e-01 1.814e-01]\n" ] } ], @@ -266,24 +260,24 @@ }, { "cell_type": "code", - 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"execution_count": 11, + "execution_count": 33, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Simulate the discharge and sca, icemlet, snowmelt, rain\n", "# Store the simulated discharge in the df1 dataframe\n", - "df1['sim HystIce(mm/d)'],_,_,_,_,sca, icemelt, snowmelt, rain = model1.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], \n", + "df1['sim HystIce(mm/d)'] = model1.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], \n", " df_in['Tmax'], df_in['ET0'], frac_ice, met_station_height=mean_elev, \n", - " altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2, return_storages=True) # Return the storages sca, icemelt, snowmelt, rain" + " altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2)" ] }, { @@ -350,7 +344,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 12, + "execution_count": 34, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -365,7 +359,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 13, + "execution_count": 35, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -379,7 +373,7 @@ }, { "cell_type": "code", - 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" 6.980e-05 -1.477e-02 1.890e-06 -2.032e-06]\n" + " [ 9.736e-01 4.311e+00 ... 2.018e+01 1.370e+00]\n", + " [ 9.738e-01 4.233e+00 ... 2.012e+01 1.297e+00]]\n", + " population_energies: [ 2.295e-01 2.377e-01 ... 2.354e-01 2.350e-01]\n" ] } ], @@ -414,23 +406,23 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 15, + "execution_count": 37, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "{'CTG': np.float64(0.9370422854981424),\n", - " 'Kf': np.float64(2.352286935680163),\n", - " 'Thacc': np.float64(83.18303250166798),\n", - " 'Rsp': np.float64(1.0),\n", - " 'x1': np.float64(10.0),\n", - " 'x2': np.float64(3.0),\n", - " 'x3': np.float64(21.18412983923393),\n", - " 'x4': np.float64(1.2863423622675372)}" + "{'CTG': np.float64(0.976858058306128),\n", + " 'Kf': np.float64(4.979384941016117),\n", + " 'Thacc': np.float64(21.854713976449204),\n", + " 'Rsp': np.float64(0.03434509368046684),\n", + " 'x1': np.float64(11.348959858282683),\n", + " 'x2': np.float64(2.997506678095875),\n", + " 'x3': np.float64(20.135465489614035),\n", + " 'x4': np.float64(1.1968762218757751)}" ] }, - "execution_count": 15, + "execution_count": 37, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -453,12 +445,12 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 16, + "execution_count": 38, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Simulate the discharge and store it in the df1 dataframe\n", - "df1['sim Hyst(mm/d)']= model2.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], \n", + "df1['sim Hyst(mm/d)'] = model2.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], \n", " df_in['Tmax'], df_in['ET0'], met_station_height=mean_elev, \n", " altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2)" ] @@ -485,7 +477,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 17, + "execution_count": 39, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ @@ -494,13 +486,13 @@ "params3= {'CTG': 0.43, 'Kf': 3.5, # Cemaneige parameters\n", " 'x1': 210, 'x2': 3.4,\n", " 'x3': 49, 'x4': 2.2, # GR4J parameters\n", - " \"DDF\": 5} # Icemelt parameters\n", + " \"DDF\": 5} # Icemelt parameter\n", "model3.set_params(params3)" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 18, + "execution_count": 40, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -509,17 +501,17 @@ "text": [ " message: Optimization terminated successfully.\n", " success: True\n", - " fun: 6.9031288676820255\n", - " x: [ 7.382e-01 4.075e+00 2.124e+02 2.971e+00\n", - " 2.796e+01 1.261e+00 3.915e+00]\n", - " nit: 32\n", - " nfev: 4353\n", - " population: [[ 7.382e-01 4.075e+00 ... 1.261e+00 3.915e+00]\n", - " [ 6.984e-01 4.039e+00 ... 1.364e+00 5.059e+00]\n", + " fun: 6.1156260658590895\n", + " x: [ 7.641e-01 4.215e+00 1.362e+02 2.968e+00\n", + " 2.466e+01 1.282e+00 7.059e+00]\n", + " nit: 39\n", + " nfev: 5240\n", + " population: [[ 7.641e-01 4.215e+00 ... 1.282e+00 7.059e+00]\n", + " [ 8.871e-01 4.311e+00 ... 1.296e+00 6.912e+00]\n", " ...\n", - " [ 7.088e-01 4.135e+00 ... 1.317e+00 4.001e+00]\n", - " [ 7.612e-01 4.153e+00 ... 1.319e+00 3.653e+00]]\n", - " population_energies: [ 6.903e+00 7.146e+00 ... 6.937e+00 6.947e+00]\n" + " [ 5.512e-01 4.075e+00 ... 1.314e+00 6.863e+00]\n", + " [ 7.450e-01 4.231e+00 ... 1.248e+00 7.298e+00]]\n", + " population_energies: [ 6.116e+00 6.215e+00 ... 6.289e+00 6.183e+00]\n" ] } ], @@ -533,22 +525,22 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 19, + "execution_count": 41, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ - "{'CTG': np.float64(0.7382413930079459),\n", - " 'Kf': np.float64(4.075326104566461),\n", - " 'x1': np.float64(212.43962540529526),\n", - " 'x2': np.float64(2.9706486961437353),\n", - " 'x3': np.float64(27.958582971315394),\n", - " 'x4': np.float64(1.2609133662872083),\n", - " 'DDF': np.float64(3.9153425908335393)}" + "{'CTG': np.float64(0.7640549622046547),\n", + " 'Kf': np.float64(4.215428943965481),\n", + " 'x1': np.float64(136.1691163107754),\n", + " 'x2': np.float64(2.968051337755946),\n", + " 'x3': np.float64(24.661833356371943),\n", + " 'x4': np.float64(1.282123559355053),\n", + " 'DDF': np.float64(7.0589694246908365)}" ] }, - "execution_count": 19, + "execution_count": 41, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } @@ -571,11 +563,11 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 20, + "execution_count": 42, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ - "df1['sim CemaneigeIce(mm/d)']= model3.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], \n", + "df1['sim CemaneigeIce(mm/d)'] = model3.simulate(df_in['P'], df_in['Tmean'], df_in['Tmin'], \n", " df_in['Tmax'], df_in['ET0'], frac_ice, met_station_height=mean_elev, \n", " altitudes=elevation, s_init=0.5, r_init=0.4)" ] @@ -584,503 +576,7 @@ "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ - "## **ET0 Calculation with PyET**" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "In alpine regions **ET0** data is sometimes unavailable, the **PyET** package can be used to calculate **ET0**. PyET is a Python library that provides methods to estimate reference evapotranspiration using various approaches, including the **Hargreaves** method, which is commonly used in regions with limited meteorological data.\n" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "# Load the dataframe without the ET0 column\n", - "df_in = pd.read_csv(\"fag_gep_modified.csv\", index_col=\"Date\", sep=\";\", decimal=\".\").drop(columns=\"ET0\")\n", - "\n", - "# Use Hargreaves or Oudin method from PyET to calculate ET0\n", - "lat = 46.9685*np.pi/180 # latitude of site\n", - "df_in[\"ET0\"] = pyet.hargreaves(df_in[\"Tmean\"], df_in[\"Tmax\"], df_in[\"Tmin\"], lat=lat) # Hargreaves\n", - "#df_in[\"ET0\"] = pyet.oudin(df_in[\"Tmean\"], lat=lat) # Oudin" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "## **Model Calibration with Spotpy**" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "This section outlines the integration of the **SCE-UA algorithm** (Shuffled Complex Evolution – University of Arizona) from the **Spotpy** package for model calibration.\n", - "The **SCE-UA algorithm** is employed to optimize the model parameters by minimizing the already introduced objective function. The calibration process is carried out for the following model combination:\n", - "- **Cemaneige Snow Model** with **Hysteresis** + **GR4J Rainfall-Runoff Model**\n", - "\n", - "The **objective function** evaluates the model's performance using the **KGE** during the calibration process." - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 22, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "# Define the model with initial parameters\n", - "model4 = CemaneigeHystGR4J()\n", - "params4= {'CTG': 0.43, 'Kf': 3.5, # Cemaneige parameters\n", - " 'Thacc': 43, 'Rsp': 0.23, # Hysteresis parameters\n", - " 'x1': 210, 'x2': 3.4,\n", - " 'x3': 49, 'x4': 2.2} # GR4J parameters\n", - "model4.set_params(params4)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 23, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "# Setup of the spotpy class\n", - "class spot_setup_gr4jhyst(object): \n", - " ctg = Uniform(\"CTG\", low=0.1, high=1, optguess=0.8)\n", - " kf = Uniform(\"Kf\", low=0.1, high=10, optguess=4) \n", - " thacc = Uniform(\"thacc\", low=1, high=1000, optguess=400)\n", - " rsp = Uniform(\"Rsp\", low=0.1, high=1, optguess=0.8) \n", - " x1 = Uniform(\"x1\", low=1, high=1500, optguess=350)\n", - " x2 = Uniform(\"x2\", low=-5, high=10, optguess=0) \n", - " x3 = Uniform(\"x3\", low=1, high=500, optguess=40)\n", - " x4 = Uniform(\"x4\", low=0.5, high=10, optguess=1.7)\n", - " \n", - " \n", - " def __init__(self, obs, model, elevs, elevs_median, df_in):\n", - " # Just a way to keep this example flexible and applicable to various examples\n", - " self.trueObs = obs\n", - " self.model = model \n", - " self.elevs = elevs\n", - " self.elevs_median = elevs_median\n", - " self.df_in = df_in\n", - " \n", - " def simulation(self, x):\n", - " # Here the model is actualy started with a unique parameter combination that it gets from spotpy for each time the model is called\n", - " params = {'CTG': x[0], \"Kf\": x[1],\n", - " 'Thacc': x[2], 'Rsp': x[3],\n", - " 'x1': x[4], \"x2\": x[5],\n", - " 'x3': x[6], 'x4': x[7]}\n", - " self.model.set_params(params)\n", - " \n", - " outflow, _, _, _, _, sca, _ = self.model.simulate(self.df_in['P'], self.df_in['Tmean'], self.df_in['Tmin'], \n", - " (self.df_in['Tmax']), self.df_in['ET0'], met_station_height=self.elevs_median,\n", - " altitudes=self.elevs, s_init=0.5, r_init=0.4, sca_init=0.2, return_storages=True)\n", - " sca1, sca2, sca3, sca4, sca5 = (\n", - " sca[:, 0].flatten() * 100, # Convert from fraction to percentage\n", - " sca[:, 1].flatten() * 100, \n", - " sca[:, 2].flatten() * 100,\n", - " sca[:, 3].flatten() * 100,\n", - " sca[:, 4].flatten() * 100,\n", - " )\n", - " return [outflow.flatten(), sca1, sca2, sca3, sca4, sca5]\n", - " \n", - " def evaluation(self):\n", - " return self.trueObs\n", - "\n", - " def objectivefunction(self, simulation, evaluation, params=None):\n", - " loss_q = 1 - kge1(evaluation[0], simulation[0])\n", - " loss_sca1 = 1 - kge1(evaluation[1], simulation[1])\n", - " loss_sca2 = 1 - kge1(evaluation[2], simulation[2])\n", - " loss_sca3 = 1 - kge1(evaluation[3], simulation[3])\n", - " loss_sca4 = 1 - kge1(evaluation[4], simulation[4])\n", - " loss_sca5 = 1 - kge1(evaluation[5], simulation[5])\n", - " loss_value = (\n", - " 0.75 * loss_q +\n", - " 0.05 * loss_sca1 +\n", - " 0.05 * loss_sca2 +\n", - " 0.05 * loss_sca3 +\n", - " 0.05 * loss_sca4 +\n", - " 0.05 * loss_sca5\n", - " )\n", - " return loss_value\n", - " \n", - "\n", - "def kge1(evaluation, simulation):\n", - " df = pd.DataFrame({\"obs\": evaluation, \"sim\": simulation}).dropna()\n", - " return kge(df[\"obs\"].values, df[\"sim\"].values)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 24, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "# Define the observed data and the sampler\n", - "obs_in = [df_in[\"Qmm\"], sca1modis.reindex(df_in.index), sca2modis.reindex(df_in.index), \n", - " sca3modis.reindex(df_in.index), sca4modis.reindex(df_in.index), sca5modis.reindex(df_in.index)]\n", - "\n", - "sampler=spotpy.algorithms.sceua(spot_setup_gr4jhyst(obs_in, model4, elevation, mean_elev, df_in), \n", - " save_sim = False, dbname='SCEUA_RRMPG', dbformat='csv')" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 25, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "Initializing the Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) algorithm with 50000 repetitions\n", - "The objective function will be minimized\n", - "Starting burn-in sampling...\n", - "Initialize database...\n", - "['csv', 'hdf5', 'ram', 'sql', 'custom', 'noData']\n", - "* Database file 'SCEUA_RRMPG.csv' created.\n", - "Burn-in sampling completed...\n", - "Starting Complex Evolution...\n", - "ComplexEvo loop #1 in progress...\n", - "316 of 50000, minimal objective function=0.31852, time remaining: 00:05:19\n", - "ComplexEvo loop #2 in progress...\n", - "669 of 50000, minimal objective function=0.31852, time remaining: 00:04:58\n", - "1016 of 50000, minimal objective function=0.31852, time remaining: 00:04:53\n", - "ComplexEvo loop #3 in progress...\n", - "1383 of 50000, minimal objective function=0.270656, time remaining: 00:04:49\n", - "ComplexEvo loop #4 in progress...\n", - "1745 of 50000, minimal objective function=0.270656, time remaining: 00:04:45\n", - "ComplexEvo loop #5 in progress...\n", - "2103 of 50000, minimal objective function=0.199888, time remaining: 00:04:41\n", - "ComplexEvo loop #6 in progress...\n", - "2467 of 50000, minimal objective function=0.199888, time remaining: 00:04:38\n", - "2821 of 50000, minimal objective function=0.199888, time remaining: 00:04:35\n", - "ComplexEvo loop #7 in progress...\n", - "3179 of 50000, minimal objective function=0.182776, time remaining: 00:04:32\n", - "ComplexEvo loop #8 in progress...\n", - "3546 of 50000, minimal objective function=0.178186, time remaining: 00:04:29\n", - "ComplexEvo loop #9 in progress...\n", - "3910 of 50000, minimal objective function=0.178186, time remaining: 00:04:27\n", - "ComplexEvo loop #10 in progress...\n", - "4246 of 50000, minimal objective function=0.177967, time remaining: 00:04:26\n", - "4596 of 50000, minimal objective function=0.176311, time remaining: 00:04:24\n", - "ComplexEvo loop #11 in progress...\n", - "4952 of 50000, minimal objective function=0.17232, time remaining: 00:04:22\n", - "ComplexEvo loop #12 in progress...\n", - "5302 of 50000, minimal objective function=0.17232, time remaining: 00:04:20\n", - "ComplexEvo loop #13 in progress...\n", - "5658 of 50000, minimal objective function=0.170067, time remaining: 00:04:18\n", - "ComplexEvo loop #14 in progress...\n", - "6011 of 50000, minimal objective function=0.169994, time remaining: 00:04:15\n", - "6372 of 50000, minimal objective function=0.169102, time remaining: 00:04:13\n", - "ComplexEvo loop #15 in progress...\n", - "6721 of 50000, minimal objective function=0.167961, time remaining: 00:04:11\n", - "ComplexEvo loop #16 in progress...\n", - "7097 of 50000, minimal objective function=0.166626, time remaining: 00:04:09\n", - "ComplexEvo loop #17 in progress...\n", - "7448 of 50000, minimal objective function=0.16597, time remaining: 00:04:06\n", - "ComplexEvo loop #18 in progress...\n", - "7808 of 50000, minimal objective function=0.16597, time remaining: 00:04:04\n", - "8168 of 50000, minimal objective function=0.165543, time remaining: 00:04:02\n", - "ComplexEvo loop #19 in progress...\n", - "8524 of 50000, minimal objective function=0.165503, time remaining: 00:04:00\n", - "ComplexEvo loop #20 in progress...\n", - "8867 of 50000, minimal objective function=0.165359, time remaining: 00:03:58\n", - "ComplexEvo loop #21 in progress...\n", - "9224 of 50000, minimal objective function=0.165359, time remaining: 00:03:56\n", - "ComplexEvo loop #22 in progress...\n", - "9592 of 50000, minimal objective function=0.165231, time remaining: 00:03:54\n", - "9968 of 50000, minimal objective function=0.165231, time remaining: 00:03:52\n", - "ComplexEvo loop #23 in progress...\n", - "10344 of 50000, minimal objective function=0.165231, time remaining: 00:03:50\n", - "ComplexEvo loop #24 in progress...\n", - "10714 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:48\n", - "ComplexEvo loop #25 in progress...\n", - "11051 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:46\n", - "11393 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:45\n", - "ComplexEvo loop #26 in progress...\n", - "11731 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:43\n", - "ComplexEvo loop #27 in progress...\n", - "12077 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:41\n", - "12423 of 50000, minimal objective function=0.165136, time remaining: 00:03:39\n", - "ComplexEvo loop #28 in progress...\n", - "12766 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:37\n", - "ComplexEvo loop #29 in progress...\n", - "13115 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:35\n", - "ComplexEvo loop #30 in progress...\n", - "13461 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:33\n", - "13794 of 50000, minimal objective function=0.16511, time remaining: 00:03:32\n", - "ComplexEvo loop #31 in progress...\n", - "14144 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:30\n", - "ComplexEvo loop #32 in progress...\n", - "14497 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:28\n", - "14846 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:26\n", - "ComplexEvo loop #33 in progress...\n", - "15197 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:24\n", - "ComplexEvo loop #34 in progress...\n", - "15541 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:22\n", - "15888 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:20\n", - "ComplexEvo loop #35 in progress...\n", - "16239 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:18\n", - "ComplexEvo loop #36 in progress...\n", - "16588 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:16\n", - "ComplexEvo loop #37 in progress...\n", - "16941 of 50000, minimal objective function=0.165083, time remaining: 00:03:14\n", - 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"ComplexEvo loop #44 in progress...\n", - "20441 of 50000, minimal objective function=0.165046, time remaining: 00:02:54\n", - "20818 of 50000, minimal objective function=0.165045, time remaining: 00:02:52\n", - "ComplexEvo loop #45 in progress...\n", - "21201 of 50000, minimal objective function=0.165037, time remaining: 00:02:49\n", - "ComplexEvo loop #46 in progress...\n", - "21575 of 50000, minimal objective function=0.165031, time remaining: 00:02:47\n", - "ComplexEvo loop #47 in progress...\n", - "21936 of 50000, minimal objective function=0.165026, time remaining: 00:02:45\n", - "ComplexEvo loop #48 in progress...\n", - "22303 of 50000, minimal objective function=0.165025, time remaining: 00:02:43\n", - "22677 of 50000, minimal objective function=0.165023, time remaining: 00:02:40\n", - "ComplexEvo loop #49 in progress...\n", - "23054 of 50000, minimal objective function=0.165023, time remaining: 00:02:38\n", - "ComplexEvo loop #50 in progress...\n", - "23427 of 50000, minimal objective function=0.16502, time remaining: 00:02:36\n", - 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The following steps will be performed:\n", "\n", - "1. **Plotting Model Runs**: All the different model runs will be plotted together for visual comparison with the observed data. This will help understanding the performance and behavior of each model.\n", + "1. **Plotting Model Runs**: All the different model runs will be plotted together for visual comparison with the observed data.\n", "\n", "2. **Kling-Gupta Efficiency (KGE) Calculation**: The **KGE** will be calculated for each model run to assess the performance of the models in relation to the observed data.\n" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 32, + "execution_count": 43, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { - "image/png": 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" ] @@ -1114,7 +610,7 @@ "# Define the date range for slicing\n", "s1, e1 = (\"2008-01-01\", \"2010-01-01\")\n", "\n", - "# Create a figure with a larger width\n", + "# Create figure\n", "plt.figure(figsize=(15, 8))\n", "\n", "# Plot the columns within the specified date range\n", @@ -1122,7 +618,6 @@ "df1.loc[s1:e1, \"sim HystIce(mm/d)\"].plot(label=\"GR4J + Cemaneige + Hyst + Ice\")\n", "df1.loc[s1:e1, \"sim Hyst(mm/d)\"].plot(label=\"GR4J + Cemaneige + Hyst\")\n", "df1.loc[s1:e1, \"sim CemaneigeIce(mm/d)\"].plot(label=\"GR4J + Cemaneige + Ice\")\n", - "df1.loc[s1:e1, \"Q_sceua(mm/d)\"].plot(label=\"SCE-UA with PyET ET0\")\n", "\n", "# Add legend, labels, and title \n", "plt.legend()\n", @@ -1139,42 +634,29 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 34, + "execution_count": 44, "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ - "KGE for GR4J + Cemaneige + Hyst + Ice: 0.9083744811016721\n", - "KGE for GR4J + Cemaneige + Hyst: 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Choose 'mse' or 'kge'.") @@ -664,19 +662,19 @@ def _loss_Q_SCA(X, *args): # Choose loss function based on loss_metric argument if loss_metric == "mse": - loss_q = calc_mse1(obs, outflow) - loss_sca1 = calc_mse1(NDSI1, sca1) - loss_sca2 = calc_mse1(NDSI2, sca2) - loss_sca3 = calc_mse1(NDSI3, sca3) - loss_sca4 = calc_mse1(NDSI4, sca4) - loss_sca5 = calc_mse1(NDSI5, sca5) + loss_q = calc_mse(obs, outflow) + loss_sca1 = calc_mse(NDSI1, sca1) + loss_sca2 = calc_mse(NDSI2, sca2) + loss_sca3 = calc_mse(NDSI3, sca3) + loss_sca4 = calc_mse(NDSI4, sca4) + loss_sca5 = calc_mse(NDSI5, sca5) elif loss_metric == "kge": - loss_q = 1 - kge1(obs, outflow) - loss_sca1 = 1 - kge1(NDSI1, sca1) - loss_sca2 = 1 - kge1(NDSI2, sca2) - loss_sca3 = 1 - kge1(NDSI3, sca3) - loss_sca4 = 1 - kge1(NDSI4, sca4) - loss_sca5 = 1 - kge1(NDSI5, sca5) + loss_q = 1 - calc_kge(obs, outflow) + loss_sca1 = 1 - calc_kge(NDSI1, sca1) + loss_sca2 = 1 - calc_kge(NDSI2, sca2) + loss_sca3 = 1 - calc_kge(NDSI3, sca3) + loss_sca4 = 1 - calc_kge(NDSI4, sca4) + loss_sca5 = 1 - calc_kge(NDSI5, sca5) else: raise ValueError("Invalid loss_metric. Choose 'mse' or 'kge'.") @@ -691,11 +689,3 @@ def _loss_Q_SCA(X, *args): ) return loss_value - -def calc_mse1(evaluation, simulation): - df = pd.DataFrame({"obs": evaluation, "sim": simulation}).dropna() - return calc_mse(df["obs"].values, df["sim"].values) - -def kge1(evaluation, simulation): - df = pd.DataFrame({"obs": evaluation, "sim": simulation}).dropna() - return kge(df["obs"].values, df["sim"].values) diff --git a/rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice.py b/rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice.py index 0870fa6..bdcb373 100644 --- a/rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice.py +++ b/rrmpg/models/cemaneigehystgr4jice.py @@ -13,16 +13,15 @@ import numbers import numpy as np import pandas as pd -import spotpy -from spotpy.objectivefunctions import kge from scipy import optimize + from .basemodel import BaseModel from .cemaneigehystgr4jice_model import run_cemaneigehystgr4jice from .cemaneige_utils import (extrapolate_precipitation, extrapolate_temperature, calculate_solid_fraction) from ..utils.array_checks import validate_array_input, check_for_negatives -from ..utils.metrics import calc_mse +from ..utils.metrics import calc_mse, calc_kge class CemaneigeHystGR4JIce(BaseModel): """Interface to the IceMelt + Cemaneige Hysteresis + GR4J coupled hydrological model. @@ -630,9 +629,9 @@ def _loss(X, *args): # calculate loss according to metric if loss_metric == "mse": - loss_value = calc_mse1(obs, outflow) + loss_value = calc_mse(obs, outflow) elif loss_metric == "kge": - loss_value = 1 - kge1(obs, outflow) + loss_value = 1 - calc_kge(obs, outflow) else: raise ValueError("Invalid loss_metric. Choose 'mse' or 'kge'.") @@ -689,19 +688,19 @@ def _loss_Q_SCA(X, *args): # Choose loss function based on loss_metric argument if loss_metric == "mse": - loss_q = calc_mse1(obs, outflow) - loss_sca1 = calc_mse1(NDSI1, sca1) - loss_sca2 = calc_mse1(NDSI2, sca2) - loss_sca3 = calc_mse1(NDSI3, sca3) - loss_sca4 = calc_mse1(NDSI4, sca4) - loss_sca5 = calc_mse1(NDSI5, sca5) + loss_q = calc_mse(obs, outflow) + loss_sca1 = calc_mse(NDSI1, sca1) + loss_sca2 = calc_mse(NDSI2, sca2) + loss_sca3 = calc_mse(NDSI3, sca3) + loss_sca4 = calc_mse(NDSI4, sca4) + loss_sca5 = calc_mse(NDSI5, sca5) elif loss_metric == "kge": - loss_q = 1 - kge1(obs, outflow) - loss_sca1 = 1 - kge1(NDSI1, sca1) - loss_sca2 = 1 - kge1(NDSI2, sca2) - loss_sca3 = 1 - kge1(NDSI3, sca3) - loss_sca4 = 1 - kge1(NDSI4, sca4) - loss_sca5 = 1 - kge1(NDSI5, sca5) + loss_q = 1 - calc_kge(obs, outflow) + loss_sca1 = 1 - calc_kge(NDSI1, sca1) + loss_sca2 = 1 - calc_kge(NDSI2, sca2) + loss_sca3 = 1 - calc_kge(NDSI3, sca3) + loss_sca4 = 1 - calc_kge(NDSI4, sca4) + loss_sca5 = 1 - calc_kge(NDSI5, sca5) else: raise ValueError("Invalid loss_metric. Choose 'mse' or 'kge'.") @@ -716,11 +715,3 @@ def _loss_Q_SCA(X, *args): ) return loss_value - -def calc_mse1(evaluation, simulation): - df = pd.DataFrame({"obs": evaluation, "sim": simulation}).dropna() - return calc_mse(df["obs"].values, df["sim"].values) - -def kge1(evaluation, simulation): - df = pd.DataFrame({"obs": evaluation, "sim": simulation}).dropna() - return kge(df["obs"].values, df["sim"].values)