Flood modelling in a high country mountain catchment, New Zealand: comparing statistical and deterministic model estimates for ecological flows

Abstract

Statistical and deterministic modelling estimates of flood magnitudes and frequencies that can affect flood-plain ecology in the upper Ahuriri River catchment, a mountainous high country catchment in the New Zealand Southern Alps, were evaluated. Statistical analysis of 46 years of historical data showed that floods are best modelled by the generalized extreme value and lognormal distributions. We evaluated application of the HEC-HMS model to this environment by modelling flood events of various frequencies. Model results were validated and compared with the statistical estimates. The SCS curve number method was used for losses and runoff generation, and the model was very sensitive to curve number. The HEC-HMS flood estimates matched the statistical estimates reasonably well, and, over all return periods, were on average approximately 1% greater. However, the model generally underestimated flood peaks up to the 25-year event and overestimated magnitudes above this. The results compared well with other regional estimates, including studies based on L-moments, and showed that this catchment has smaller floods than other similarly-sized catchments in the Southern Alps.

Editor D. Koutsoyiannis; Associate editor H. Aksoy

Citation Caruso, B.S., Rademaker, M., Balme, A., and Cochrane, T.A., 2013. Flood modelling in a high country mountain catchment, New Zealand: comparing statistical and deterministic model estimates for ecological flows. Hydrological Sciences Journal, 58 (2), 328–341.

Résumé

Nous avons évalué des estimations, issues de modèles statistiques et déterministes, de l'amplitude et la fréquence de crues qui peuvent affecter l’écologie de la plaine inondable du haut bassin de la rivière Ahuriri, un bassin versant de haute montagne dans les Alpes du Sud de Nouvelle-Zélande. L'analyse statistique de 46 années de données historiques a montré que les crues sont modélisées au mieux par les distributions des valeurs extrêmes généralisée et log-normale. Nous avons évalué l'application du modèle HEC-HMS à cet environnement en modélisant des événements de crue de différentes fréquences. Les résultats de modélisation ont été validés et comparés aux estimations statistiques. La méthode du « curve number » du SCS a été utilisée pour générer les pertes et le ruissellement, et le modèle a été très sensible au « curve number ». Les estimations de crue issues de HEC-HMS correspondaient assez bien aux estimations statistiques et, sur toutes les périodes de retour, étaient en moyenne 1% plus élevées. Cependant, le modèle sous-estimait généralement les pointes de crue jusqu’à l’événement de période de retour 25 ans, et surestimait l'amplitude pour des périodes de retour plus élevées. Les résultats correspondaient bien à d'autres estimations régionales, y compris celles issues d’études basées sur des L-moments, et ont montré que ce bassin a des crues plus faibles que d'autres bassins versants de taille similaire dans les Alpes du Sud.

Citation Caruso, B.S., Rademaker, M., Balme, A., and Cochrane, T.A., 2013. Flood modelling in a high country mountain catchment, New Zealand: comparing statistical and deterministic model estimates for ecological flows. Hydrological Sciences Journal, 58 (2), 1–14.

Key words:

• mountain hydrology
• floods
• modelling
• New Zealand
• high country
• tussock grasslands

Mots clefs:

• hydrologie de montagne
• crues
• modélisation
• Nouvelle-Zélande
• haut pays
• prairies à buttes

Acknowledgements

We would like to thank Chris Woolmore, PRR Project Manager with the Department of Conservation, who provided valuable knowledge on the Ahuriri River catchment. We also thank NIWA for providing all historic discharge data from the South Diadem gauge.