RT Dissertation/Thesis
T1 Multi-agent system for flood forecasting in Tropical River Basin
A1 Simmonds Sheppard, José Antonio
AB It is well known, the problems related to the generation of floods, their control, and management,have been treated with traditional hydrologic modeling tools focused on the study andthe analysis of the precipitation-runoff relationship, a physical process which is driven by thehydrological cycle and the climate regime and that is directly proportional to the generationof floodwaters. Within the hydrological discipline, they classify these traditional modelingtools according to three principal groups, being the first group defined as trial-and-error models(e.g., "black-models"), the second group are the conceptual models, which are categorizedin three main sub-groups as "lumped", "semi-lumped" and "semi-distributed", according tothe special distribution, and finally, models that are based on physical processes, known as"white-box models" are the so-called "distributed-models". On the other hand, in engineeringapplications, there are two types of models used in streamflow forecasting, and which areclassified concerning the type of measurements and variables required as "physically basedmodels", as well as "data-driven models".The Physically oriented prototypes present an in-depth account of the dynamics relatedto the physical aspects that occur internally among the different systems of a given hydrographicbasin. However, aside from being laborious to implement, they rely thoroughlyon mathematical algorithms, and an understanding of these interactions requires the abstractionof mathematical concepts and the conceptualization of the physical processes thatare intertwined among these systems. Besides, models determined by data necessitates ana-priori understanding of the physical laws controlling the process within the system, andthey are bound to mathematical formulations, which require a lot of numeric informationfor field adjustments. Therefore, these models are remarkably different from each otherbecause of their needs for data, and their interpretation of physical phenomena. Althoughthere is considerable progress in hydrologic modeling for flood forecasting, several significantsetbacks remain unresolved, given the stochastic nature of the hydrological phenomena, isthe challenge to implement user-friendly, re-usable, robust, and reliable forecasting systems,the amount of uncertainty they must deal with when trying to solve the flood forecastingproblem. However, in the past decades, with the growing environment and development ofthe artificial intelligence (AI) field, some researchers have seldomly attempted to deal withthe stochastic nature of hydrologic events with the application of some of these techniques.Given the setbacks to hydrologic flood forecasting previously described this thesis researchaims to integrate the physics-based hydrologic, hydraulic, and data-driven models under theparadigm of Multi-agent Systems for flood forecasting by designing and developing a multi-agent system (MAS) framework for flood forecasting events within the scope of tropicalwatersheds.With the emergence of the agent technologies, the "agent-based modeling" and "multiagentsystems" simulation methods have provided applications for some areas of hydro basemanagement like flood protection, planning, control, management, mitigation, and forecastingto combat the shocks produced by floods on society; however, all these focused onevacuation drills, and the latter not aimed at the tropical river basin, whose hydrologicalregime is extremely unique.In this catchment modeling environment approach, it was applied the multi-agent systemsapproach as a surrogate of the conventional hydrologic model to build a system that operatesat the catchment level displayed with hydrometric stations, that use the data from hydrometricsensors networks (e.g., rainfall, river stage, river flow) captured, stored and administeredby an organization of interacting agents whose main aim is to perform flow forecasting andawareness, and in so doing enhance the policy-making process at the watershed level.Section one of this document surveys the status of the current research in hydrologicmodeling for the flood forecasting task. It is a journey through the background of relatedconcerns to the hydrological process, flood ontologies, management, and forecasting. Thesection covers, to a certain extent, the techniques, methods, and theoretical aspects andmethods of hydrological modeling and their types, from the conventional models to thepresent-day artificial intelligence prototypes, making special emphasis on the multi-agentsystems, as most recent modeling methodology in the hydrological sciences. However, it isalso underlined here that the section does not contribute to an all-inclusive revision, ratherits purpose is to serve as a framework for this sort of work and a path to underline thesignificant aspects of the works.In section two of the document, it is detailed the conceptual framework for the suggestedMultiagent system in support of flood forecasting. To accomplish this task, several worksneed to be carried out such as the sketching and implementation of the system’s frameworkwith the (Belief-Desire-Intention model) architecture for flood forecasting events within theconcept of the tropical river basin. Contributions of this proposed architecture are thereplacement of the conventional hydrologic modeling with the use of multi-agent systems,which makes it quick for hydrometric time-series data administration and modeling of theprecipitation-runoff process which conveys to flood in a river course. Another advantage isthe user-friendly environment provided by the proposed multi-agent system platform graphicalinterface, the real-time generation of graphs, charts, and monitors with the informationon the immediate event taking place in the catchment, which makes it easy for the viewerwith some or no background in data analysis and their interpretation to get a visual idea ofthe information at hand regarding the flood awareness.The required agents developed in this multi-agent system modeling framework for floodforecasting have been trained, tested, and validated under a series of experimental tasks,using the hydrometric series information of rainfall, river stage, and streamflow data collectedby the hydrometric sensor agents from the hydrometric sensors.
AB Como se sabe, los problemas relacionados con la generación de inundaciones, su control ymanejo, han sido tratados con herramientas tradicionales de modelado hidrológico enfocadosal estudio y análisis de la relación precipitación-escorrentía, proceso físico que es impulsadopor el ciclo hidrológico y el régimen climático y este esta directamente proporcional a lageneración de crecidas. Dentro de la disciplina hidrológica, clasifican estas herramientasde modelado tradicionales en tres grupos principales, siendo el primer grupo el de modelosempíricos (modelos de caja negra), modelos conceptuales (o agrupados, semi-agrupados osemi-distribuidos) dependiendo de la distribución espacial y, por último, los basados en lafísica, modelos de proceso (o "modelos de caja blanca", y/o distribuidos). En este sentido,clasifican las aplicaciones de predicción de caudal fluvial en la ingeniería de recursos hídricosen dos tipos con respecto a los valores y parámetros que requieren en: modelos de procesosbasados en la física y la categoría de modelos impulsados por datos.Los modelos basados en la física proporcionan una descripción detallada de la dinámicarelacionada con los aspectos físicos que ocurren internamente entre los diferentes sistemas deuna cuenca hidrográfica determinada. Sin embargo, aparte de ser complejos de implementar,se basan completamente en algoritmos matemáticos, y la comprensión de estas interaccionesrequiere la abstracción de conceptos matemáticos y la conceptualización de los procesosfísicos que se entrelazan entre estos sistemas. Además, los modelos impulsados por datos norequieren conocimiento de los procesos físicos que gobiernan, sino que se basan únicamenteen ecuaciones empíricas que necesitan una gran cantidad de datos y requieren calibraciónde los datos en el sitio. Los dos modelos difieren significativamente debido a sus requisitosde datos y de cómo expresan los fenómenos físicos. La elaboración de modelos hidrológicospara el pronóstico de inundaciones ha dado grandes pasos, pero siguen sin resolverse algunoscontratiempos importantes, dada la naturaleza estocástica de los fenómenos hidrológicos, esel desafío de implementar sistemas de pronóstico fáciles de usar, reutilizables, robustos yconfiables, la cantidad de incertidumbre que deben afrontar al intentar resolver el problemade la predicción de inundaciones. Sin embargo, en las últimas décadas, con el entornocreciente y el desarrollo del campo de la inteligencia artificial (IA), algunos investigadoresrara vez han intentado abordar la naturaleza estocástica de los eventos hidrológicos con laaplicación de algunas de estas técnicas.Dados los contratiempos en el pronóstico de inundaciones hidrológicas descritos anteriormente,esta investigación de tesis tiene como objetivo integrar los modelos hidrológicos,basados en la física, hidráulicos e impulsados por datos bajo el paradigma de Sistemas de múltiples agentes para el pronóstico de inundaciones por medio del bosquejo y desarrollodel marco de trabajo del sistema multi-agente (MAS) para los eventos de predicción deinundaciones en el contexto de cuenca hidrográfica tropical.Con la aparición de las tecnologías de agentes, se han emprendido algunos enfoquesde simulación recientes en la investigación hidrológica con modelos basados en agentes ysistema multi-agente, principalmente en alerta por inundaciones, seguridad y planificaciónde inundaciones, control y gestión de inundaciones y pronóstico de inundaciones, todos estosenfocado a simulacros de evacuación, y este último no dirigido a la cuenca tropical, cuyorégimen hidrológico es extremadamente único.En este enfoque de entorno de modelado de cuencas, se aplican los enfoques de sistemasmulti-agente como un sustituto del modelado hidrológico convencional para construir unsistema que opera a nivel de cuenca con estaciones hidrométricas desplegadas, que utilizanlos datos de redes de sensores hidrométricos (por ejemplo, lluvia , nivel del río, caudal delrío) capturado, almacenado y administrado por una organización de agentes interactuantescuyo objetivo principal es realizar pronósticos de caudal y concientización para mejorar lascapacidades de soporte en la formulación de políticas a nivel de cuenca hidrográfica.La primera sección de este documento analiza el estado del arte sobre la investigación actualen modelos hidrológicos para la tarea de pronóstico de inundaciones. Es un viaje a travésde los antecedentes preocupantes relacionadas con el proceso hidrológico, las ontologías deinundaciones, la gestión y la predicción. El apartado abarca, en cierta medida, las técnicas,métodos y aspectos teóricos y métodos del modelado hidrológico y sus tipologías, desdelos modelos convencionales hasta los prototipos de inteligencia artificial actuales, haciendohincapié en los sistemas multi-agente, como un enfoque de simulación reciente en la investigaciónhidrológica. Sin embargo, se destaca que esta sección no contribuye a una revisiónintegral, sino que su propósito es servir de marco para este tipo de trabajos y una guía parasubrayar los aspectos significativos de los trabajos.En la sección dos del documento, se detalla el marco de trabajo propuesto para el sistemamulti-agente para el pronóstico de inundaciones. Los trabajos realizados comprendieron eldiseño y desarrollo del marco de trabajo del sistema multi-agente con la arquitectura (modeloCreencia-Deseo-Intención) para la predicción de eventos de crecidas dentro del conceptode cuenca hidrográfica tropical. Las contribuciones de esta arquitectura propuesta son elreemplazo del modelado hidrológico convencional con el uso de sistemas multi-agente, loque agiliza la administración de las series de tiempo de datos hidrométricos y el modeladodel proceso de precipitación-escorrentía que conduce a la inundación en el curso de un río.Otra ventaja es el entorno amigable proporcionado por la interfaz gráfica de la plataforma delsistema multi-agente propuesto, la generación en tiempo real de gráficos, cuadros y monitorescon la información sobre el evento inmediato que tiene lugar en la cuenca, lo que lo hacefácil para el espectador con algo o sin experiencia en análisis de datos y su interpretaciónpara tener una idea visual de la información disponible con respecto a la cognición de lasinundaciones.Los agentes necesarios desarrollados en este marco de modelado de sistemas multi-agentepara el pronóstico de inundaciones han sido entrenados, probados y validados en una serie de tareas experimentales, utilizando la información de la serie hidrométrica de datos de lluvia,nivel del río y flujo del curso de agua recolectados por los agentes sensores hidrométricos delos sensores hidrométricos de campo.
YR 2022
FD 2022-03
LK https://hdl.handle.net/10016/35189
UL https://hdl.handle.net/10016/35189
LA eng
DS e-Archivo
RD 30 jun. 2024