Although the complexity of physically-based models continues to increase, they still need to be calibrated. In recent years, there has been an increasing interest in using new satellite technologies and products with high resolution in model evaluations and decision-making. The aim of this study is to investigate the value of different remote sensing products and groundwater level measurements in the temporal calibration of a well-known hydrologic model i.e., Hydrologiska Bryåns Vattenbalansavdelning (HBV). This has rarely been done for conceptual models, as satellite data are often used in the spatial calibration of the distributed models. Three different soil moisture products from the European Space Agency Climate Change Initiative Soil Measure (ESA CCI SM v04.4), The Advanced Microwave Scanning Radiometer on the Earth Observing System (EOS) Aqua satellite (AMSR-E), soil moisture active passive (SMAP), and total water storage anomalies from Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) are collected and spatially averaged over the Moselle River Basin in Germany and France. Different combinations of objective functions and search algorithms, all targeting a good fit between observed and simulated streamflow, groundwater and soil moisture, are used to analyze the contribution of each individual source of information.

Hidrolojik model parametreleri geleneksel yaklaşımda havza çıkışındaki akım gözlem istasyonlarından (AGİ) elde edilen günlük akım verileriyle tahmin edilmeye çalışılır. Modern yaklaşımda ise akım verileri yanında açık erişimli uydu tabanlı uzaktan algılama verilerinden de faydalanılır. Uzaktan algılama verilerinin kullanıldığı yöntem ile sadece akım verisiyle elde edilen noktasal iyileştirme sonuçlarının yanında alana yayılı kar örtüsü, gerçek buharlaşma, yaprak alan indeksi, toprak nemi ve yer altı suyu beslenmesi gibi akı değerlerinin de daha tutarlı ve güvenilir olması sağlanır. Bu çalışmamızın amacı uzaktan algılama yöntemleriyle elde edilmiş MODIS aylık gerçek evapotranspirasyon (AET) verileri ile yaprak alan indeksi (LAI) haritalarının hidrolojik model kalibrasyonuna etkilerini araştırmaktır. Benzeşim deneylerimiz için Vienne (Fransa) havzası seçilmiştir. Fizik tabanlı tam yayılı mHM hidrolojik modeli bu havza için çalıştırılmış ve 6 senaryo için kalibrasyonlar yapılmıştır. Modelin akım benzeşim performansı Kling-Gupta (KGE) metriği ile modelin yayılı evapotranspirasyon performansı ise SPAEF metriği ile ortaya konmuştur. Sonuçlara göre, sadece havza çıkışındaki AGİ verilerine göre kalibre edilen model KGE 0.91’ye ulaşırken (maksimum 1), SPAEF buharlaşma performansı düşüktür. Havzaya yayılmış 4 AGİ’li kalibrasyonda ortlama KGE 0.37 iken SPAEF kısmen iyileşmiştir. Tek AGİ ve MODIS-AET birlikte kalibrasyonda kullanıldığında KGE 0.90 SPAEF ~0.70 olmuştur. Dördüncü senaryomuzda model sadece MODIS-AET ile kalibre edilmiş SPAEF 0.60’e ulaşmıştır. Öte yandan su dengesi tutturulamamıştır (KGE -0.24). Beşinci senaryoda, model sadece 12 adet akım verisi ve MODIS-AET ile kalibre edilmiş ve KGE 0.67 iken SPAEF 0.75 gibi yüksek değerler almıştır. Altıncı son senaryoda sadece bir yıl günlük akım gözlemi yapıldığı varsayımı yapılarak MODIS-AET’nin de dahil edildiği model kalibrasyonu yapıldığında KGE 0.72 ve SPAEF yine 0.75 dolaylarında yüksek değerler almıştır. Bu altı senaryolu model kalibrasyon çalışmamızın sonuçları akım ölçümleri eksik havzalar için ümit vericidir. Öyle ki; uydu verilerinden elde edilen gerçek evapotranspirasyon (AET) ile birlikte sadece bir yıl günlük veya bir yılın her ayından bir debi ölçümü toplamda 12 debi değeri ile dahi yeterli su dengesi sağlanabilmektedir.

Although the complexity of physically based models continues to increase, they still need to be calibrated. In recent years, there has been an increasing interest in using new satellite technologies and products with high resolution in model evaluations and decision-making. The aim of this study is to investigate the value of different remote sensing products and groundwater level measurements in the temporal calibration of a well-known hydrologic model i.e. HBV. This has been rarely done for conceptual models as satellite data are often used in spatial calibration of the distributed models. Three different soil moisture products from ESA CCI SM v04.4, AMSR-E and SMAP, and total water storage anomalies from GRACE are collected and spatially averaged over the Moselle River Basin in Germany and France. Different combinations of objective functions and search algorithms all targeting a good fit between observed and simulated streamflow, groundwater and soil moisture are used to analyse the contribution of each individual source of information. Firstly, the most important parameters are selected using sensitivity analysis and then, these parameters are included in a subsequent model calibration. The results of our multi-objective calibration reveal substantial contribution of remote sensing products to the lumped model calibration even if their spatially distributed information is lost during the spatial aggregation. Inclusion of new observations such as groundwater levels from wells and remotely sensed soil moisture to the calibration improves the model’s physical behaviour while it keeps a reasonable water balance that is the key objective of every hydrologic model.