STOCHASTIC GENERATION OF ANNUAL AND MONTHLY EVAPORATION IN SAUDI ARABIA

Abstract

Long records of hydrologic data as evaporation sequences are needed for proper design and operation of water resources projects. However, such records are usually short and therefore need to be generated by using stochastic procedures. The generated sequences, with the same statistical characteristics as those of the historical data, make it possible to analyze water resources systems more objectively and with optimum design. Stochastic generation of evaporation sequences are generally used in simulation of rainfall-runoff processes, and are used as an index in evapotranspiration sequences. In this study annual and monthly evaporation sequences were generated for ten selected stations in Saudi Arabia. For generating annual sequences a first order Markov model was used. Three autoregressive models were used for generating monthly sequences: the method of fragments, Thomas-Fiering model and the Two-Tier model. Performance of the models was evaluated by comparing the statistical parameters of the generated sequences with those of the historical data. Finally, the suitability of the models for Saudi Arabia was defined.

De longs enregistrements de données hydrologiques en tant que séquences d’évaporation sont nécessaires pour une conception et une exploitation appropriées des projets de ressources hydriques. Cependant, de tels enregistrements sont en général brefs et par conséquent doivent être générés à l’aide de procédures stochastiques. Les séquences générées, avec les mêmes caractéristiques statistiques que celles des données historiques, rendent possible l’analyse des réseaux de ressources hydriques de manière plus objective et avec une conception optimale. La génération stochastique des séquences d’évaporation est en général utilisée dans la simulation des processus de ruissellement pluvial, et on l’utilise comme indice dans les séquences d’évapotranspiration. Dans cette étude, des séquences d’évaporation annuelles et mensuelles furent générées pour dix stations choisies en Arabie Saoudite. Pour générer les séquences annuelles, un modèle de Markov de premier ordre fut employé. Trois modèles autorégressifs furent utilisés pour générer les séquences mensuelles : la méthode des fragments, le modèle Thomas-Fiering et le modèle à deux niveaux. Le rendement des modèles fut évalué en comparant les paramètres statistiques des séquences produites avec ceux des données historiques. La dernière étape consistait à définir l’adaptabilité des modèles à l’Arabie Saoudite.