Estimación de mapas de peligrosidad mediante generación de tormentas sintéticas Gianbattista Bussi (1), Félix Francés(1), José Luis Salinas(1), Rafael GarcíaBartual(1), Lucas Pujol(2), Vicente Guna(2), Enrique Ortiz(2) (1) Universitat Politècnica de València (2) Hidrogaia S.L.
Introducción
En estudios de inundabilidad es exigible la máxima precisión por sus implicaciones económicas y sociales
Cañete (Cuenca - España), 2011
Tabasco (México), (México) 2008
Pakistán, 2010
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Introducción Tradicionalmente se basa en el concepto p de “Tormenta de Diseño” Análisis estadístico de Pd => Tormenta de diseño de T => Simulación hidrológica
Ventaja “pírrica”: pírrica : Una sola simulación Inconvenientes específicos: p ¾ Distribución temporal y espacial de la precipitación ¾ Estado inicial único ¾ ¿QT lo genera PdT?
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Introducción
¿Una única tormenta uniforme en el espacio y simple en el tiempo + un sólo estado inicial dará el resultado correcto? NO!
Distribución empírica de Qmax en R.Poyo en A7 situación actual con la probabilidad de la tormenta sintética XXV Congreso Latinoamericano de Hidráulica – Septiembre 2012, San José, Costa Rica
Metodología 1 - Estimación frecuencia de las Pd máximas anuales 2 - Construcción de un modelo estocástico de tormentas y generación sintética de un número elevado g v de eventos v 3 - Implementación de un modelo hidrológico distribuido 4 - Asignación de probabilidad final mediante un modelo estadístico multivariado 5 - Estimación de calados y velocidades
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Caso de estudio
Comarcas de la Marina Alta y de la Marina Baja (Alicante, España) ¾ Más de 200 puntos analizados en 500 km2 Plan de Gestión del Riesgo de Inundación según g la Directiva Marco 2007/60 de la C.E.) ¾ Sólo peligrosidad en esta presentación XXV Congreso Latinoamericano de Hidráulica – Septiembre 2012, San José, Costa Rica
Análisis pluviométrico
Análisis regional con 45 estaciones AEMET y SAIH => > 1054 años equivalentes Comprobación homogeneidad mediante test de Fisher sobre el coeficiente de variación Modelos estadísticos: ¾ Regionalización R l por variable bl índice d + diversas d cdfs df (incluyendo con límite superior) ¾ Regionalización Gumbel y ajuste TCEV
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Análisis pluviométrico
Resultados: TCEV con reg. Gumbel
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Análisis pluviométrico
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Generación de tormentas sintéticas
RAINGEN: Las tormentas son una superposición de “celdas”, cuya intensidad se determina según procesos estocásticos en el espacio y en el tiempo Modelo de Rodriguez-Iturbe y Eagleson (1987) mejorado por Salsón y García Bartual (2003) XXV Congreso Latinoamericano de Hidráulica – Septiembre 2012, San José, Costa Rica
Generación de tormentas sintéticas
Estimación de parámetros a partir de tormentas SAIH: Autocorrelación espacial- octubre 2000
1
Observada
0.8
Corregida Octubre - 2000 Teórica
0.6
1
0.4 0.2
observado ajustado
0.8
0
Media normalizada - octubre 2000
0.6
-0.2 0
10
200.4 04
30
1 40
50
60
70
80
40
50
distancia 0.8 (km)
0.2 0.6
0
0.4
0
10
20
0.2
30
kT(minutos)
60
70
Observada
Ajustada
0 0
1000
2000
3000
4000
5000
m inutos
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Generación de tormentas sintéticas Se generaron unas 500 tormentas sintéticas en una cuadrícula de 60x65 km con discretización de 1km y 10 min 700
Cuenca GIR03: Rio Girona hasta embalse de Isbert
100
90
90
80
80
70
70
60
60
50
50
40
40
30
30
20
20
10
10 0
0 0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
LIMITE
INM ALC T500
RECORDS
MARINA oct-07
ALC oct 82
ALC 97
600 500 mm/h
i en mm/h
HIETOGRAMA Y PLUVIOGRAMA - EPISODIO SINTÉTICO # 106.
100
P en mm
400 300 200 100 0 0
20
40
60
80
100
120
Minutos
horas
… y se seleccionaron 368
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El modelo hidrológico TETIS
Desarrollado por la UPV desde 1994 (v 8.2.4 8 2 4 en la web) Distribuido en el espacio: => > Reproducción R d ió variabilidad i bilid d espacial i ld dell Ci Ciclo l Hid Hidrológico ló i => Reducción del efecto de escala espacial => Explotación de toda la información espacial existente
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Modelación hidrológica con TETIS
Calibración: Caudal salida y nivel en embalse simulado y observado del evento de Abril 2003 en la estación SAIH “Isbert” 50
184
45
182
40
180 35
178
Q (m3/s) Q
Q (m3/s) Q
30 25 20
176
174
15
172 10
170
5 0
168 10
20
30
40
50
Tiempo (horas) Q obs b
Q sim
60
70
10
20
30
40
50
60
70
Tiempo (horas) N obs
N sim
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Modelación hidrológica con TETIS Validación espacio-temporal espacio temporal
120
80
70
100 60
80
Q (m m3/s)
Q (m m3/s)
50
40 0
60
30
40 20
20
10
0
0 25
35
45
55
65
75
Tiempo (horas) p ( ) Q obs
0
10
20
30
40
50
60
Tiempo (horas) Tiempo (horas)
Q sim
Q obs
Estación de aforo de Marina Baixa, evento de Mayo 2002
Q sim
Estación de aforo de Guadalest, evento de Octubre 2007
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Ajuste modelo diario en Rambla Gallinera Simulación continua 1943-2010 A áli i ffrecuencia Análisis i estados d para Pd>30mm 3 estados de humedad: Seco (10%) P= 0,3 Medio (40%) P= 0,4 Húmedo (80%) P= 0,3 Frrecuencia
60
350
50
300
40
250 200
30 20 10
0
150 100
Frec. acumulada
Análisis estado de humedad inicial
50 0
10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Grupos
Histograma y distribución acumulada de humedad antecedente en el suelo obtenidos por simulación continua en la Rambla Gallinera XXV Congreso Latinoamericano de Hidráulica – Septiembre 2012, San José, Costa Rica
Simulación de hidrogramas sintéticos
368 tormentas x 3 estados de humedad = 1104 eventos En algunas cuencas además x escenarios futuros que afecten la hidrología 10 2‐014
250
80 1 222 80 1‐222
200
500
80 1‐596
450
150
400
700
350
100
250
50
100
100 50
300
400
150
0
350
500
200
0
80 1‐633
600
300
300
400
500
200
0 0
100
…
250
300
200
100200
600 200 150 400
300
500
600
100
0 0
100
200 50
300
400
500
600
0 0
100
200
300
400
500
600
Hid Hidrogramas generados d en lla d desembocadura b d d dell Gi Girona (B (Benairbeig03d) i b i 03d) XXV Congreso Latinoamericano de Hidráulica – Septiembre 2012, San José, Costa Rica
Caudales pico en función de T(Pd-eq)
Resultados en la desembocadura río Girona BENIARBEIG03d
BENIARBEIG03d
600
400
500
300 200 100 0 0
100 200 300 400 500 600
Pd-eq (mm/día)
T(Pd d-eq) (años s)
T(Pd-eq) (años)
600 500
400
300
200
100
0 0
500
Qmax
1000
1500
(m3/s)
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Análisis de frecuencia de los Qmáx
Modelo multivariado de: R = precipitación areal máxima de 24 horas X = caudal d l pico i (o ( variable i bl de d interés) i t é) M = Estado de humedad inicial del suelo Variable bl
discreta d (tres ( estados d en este estudio) d )
Finalmente la distribución empírica de X: Se conocen las marginales de R y M Si M es independiente de R ⎧⎪ ∞ nij (a ) ⎫⎪ [F (Ri +1 ) − F (Ri )]⎬ FX (a ) ≈ ∑ ⎨ Pj ∑ ⎪⎭ j =1 ⎪ ⎩ i =0 N ij 3
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Análisis de frecuencia
Asignación de probabilidad desembocadura río Girona BENIARBEIG03d
BENIARBEIG03d 600
500 400
500 300 200 100 0 0
100 200 300 400 500 600
Pd-eq (mm/día)
T(Qm max) (años))
T(Pd-eq) (años)
600
400
300
200
100
0 0
500
1000
1500
Qmax (m3/s)
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Validación estadística 4
‐Ln(‐LLn(1‐1/T))
3 2 1 0
OBSERVADO
‐1
TETIS ‐2 0
10
20
30
Q (m3/s)
40
50
60
Estación E t ió d de aforo f d de G Gallinera. lli Funciones de distribución empíricas de los caudales máximos.
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Explotación resultados hidrología
Análisis eventos 6000
1400
CON PRESA SIN PRESA
1200
5000
Qmax (m m3/s)
1000
800 3‐015 3 067 3‐067 600
3‐068 1400
400 1200
200
4000
3000
2000
1000
0 1
101 800
201
301 3‐076
1000
3‐015 600
3‐028
0
400
0 200
50 000 000 100,000,000 50,000,000 100 000 000 150,000,000 150 000 000 200,000,000 200 000 000 250,000,000 250 000 000
Volumen (m3)
0 1
101
201
301
S l Selección ió eventos t con Qp Q entre t 400 y 500 años ñ XXV Congreso Latinoamericano de Hidráulica – Septiembre 2012, San José, Costa Rica
Explotación resultados hidrología
Análisis estadísticos variable de interés: CDF Caudales máximos CDF Caudales máximos
10000
1000
10000
T(Nivel máxim mo) (años)
T(Caaudal máximo) (añ ños)
CDF Niveles máximos (eventos de T(Pd)>50)
T(Qentrada) (años)
100
T(Qsalida) (años)
1000
10 0
500
1000
1500
2000
2500
3000
Caudal máximo (m3/s) 100 170
171
172
173
174
175
176
Nivel máximo (m snm)
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177
Modelación hidráulica
Objetivo: j calados máximos de inundación asociados a T = 10, 25, 50, 100 y 500 años
Input: hidrogramas de crecida de todos los periodos de retorno (modelación hidrológica), pero número limitado p
Output: 5 mapas de calados máximos
Software: Infoworks RS 2D MDT d de partida: tid Lidar Lid 1x1 1 1m Rugosidad: CORINE (mapa europeo) + Ortofoto
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Modelación hidráulica: Río Girona
Topología
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Resultados Río Girona
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Conclusiones
Modelación hidrológica g distribuida p permite fácilmente resultados en número elevado de puntos Lidar + modelo hidráulico 2D obtienen simulaciones de inundación confiables Metodología novedosa y alternativa al concepto de “tormenta de diseño”
Inclusión de variabilidad espacio-temporal de tormentas
Inclusión del estado de humedad inicial
Posibilidad eventos muy baja frecuencia XXV Congreso Latinoamericano de Hidráulica – Septiembre 2012, San José, Costa Rica
GRACIAS POR SU ATENCIÓN Prof. Félix Francés (
[email protected]) Grupo de Investigación de Modelación Hidrológica y Ambiental (GIMHA) http://lluvia.dihma.upv.es
Agradecimientos: Confederación Hidrográfica del Júcar
Proyecto Flood-Med: Simulación y análisis de frecuencia de las crecidas con escenarios de cambios climáticos y medioambientales di bi t l en cuencas mediterráneas dit á