Estimación de mapas de peligrosidad

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Juan Manuel Ortega Castillo
hace 7 años
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1 Estimación de mapas de peligrosidad mediante generación de tormentas sintéticas Gianbattista Bussi (1), Félix Francés (1), José Luis Salinas (1), Rafael García- Bartual (1), Lucas Pujol (2), Vicente Guna (2), Enrique Ortiz (2) (1) Universitat Politècnica de València (2) Hidrogaia S.L.

(1), Rafael García- Bartual (1), Lucas Pujol (2), Vicente Guna (2),

2 Introducción En estudios de inundabilidad es exigible la máxima precisión por sus implicaciones económicas y sociales Cañete (Cuenca - España), 211 Tabasco (México), 28 Pakistán, 21

3 Introducción Tradicionalmente se basa en el concepto de Tormenta de Diseño Análisis estadístico de Pd => Tormenta de diseño de T => Simulación hidrológica Ventaja pírrica : Una sola simulación Inconvenientes específicos: Distribución temporal y espacial de la precipitación Estado inicial único Q T lo genera Pd T?

hidrológica Ventaja pírrica : Una sola simulación Inconvenientes específicos:

4 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

resultado correcto? NO! Distribución empírica de Qmax en R.

5 Metodología 1 - Estimación frecuencia de las Pd máximas anuales 2 - Construcción de un modelo estocástico de tormentas y generación sintética de un número elevado de eventos 3 - Implementación de un modelo hidrológico distribuido 4 - Asignación de probabilidad final mediante un modelo estadístico multivariado 5 - Estimación de calados y velocidades

3 - Implementación de un modelo hidrológico distribuido 4 - Asignación de probabilidad

6 Caso de estudio Comarcas de la Marina Alta y de la Marina Baja (Alicante, España) Más de 2 puntos analizados en 5 km 2 Plan de Gestión del Riesgo de Inundación según la Directiva Marco 27/6 de la C.E.) Sólo peligrosidad en esta presentación

2 Plan de Gestión del Riesgo de Inundación según la

7 Análisis pluviométrico Análisis regional con 45 estaciones AEMET y SAIH => 154 años equivalentes Comprobación homogeneidad mediante test de Fisher sobre el coeficiente de variación Modelos estadísticos: Regionalización por variable índice + diversas cdfs (incluyendo con límite superior) Regionalización Gumbel y ajuste TCEV

coeficiente de variación Modelos estadísticos: Regionalización por variable

8 Análisis pluviométrico Resultados: TCEV con reg. Gumbel

9 Análisis pluviométrico

10 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 (23)

procesos estocásticos en el espacio y en el tiempo Modelo de

11 Generación de tormentas sintéticas Estimación de parámetros a partir de tormentas SAIH: Autocorrelación espacial- octubre Observada Corregida.6 Octubre Teórica observado ajustado.6 Media normalizada - octubre distancia.8 (km) kt(minutos) Observada Ajustada minutos

6 Octubre Teórica - 2 1.4.2.8 observado ajustado.6 Media normalizada - octubre 2 -.

12 Generación de tormentas sintéticas Se generaron unas 5 tormentas sintéticas en una cuadrícula de 6x65 km con discretización de 1km y 1 min 1 9 HIETOGRAMA Y PLUVIOGRAMA - EPISODIO SINTÉTICO # 16. Cuenca GIR3: Rio Girona hasta embalse de Isbert LIMITE INM ALC T5 RECORDS MARINA oct-7 ALC oct 82 ALC 97 i en mm/h P en mm mm/h horas Minutos y se seleccionaron 368

Cuenca GIR3: Rio Girona hasta embalse de Isbert 1 9 7 6 LIMITE INM ALC T5 RECORDS MARINA oct-7 ALC oct 82 ALC 97 i en

13 El modelo hidrológico TETIS Desarrollado por la UPV desde 1994 (v en la web) Distribuido en el espacio: => Reproducción variabilidad d espacial del Ciclo Hidrológico i => Reducción del efecto de escala espacial => Explotación de toda la información espacial existente

variabilidad d espacial del Ciclo Hidrológico i => Reducción del

14 Modelación hidrológica con TETIS Calibración: Caudal salida y nivel en embalse simulado y observado del evento de Abril 23 en la estación SAIH Isbert Q (m 3 /s) 25 Q (m 3 /s) Tiempo (horas) Tiempo (horas) Q obs Q sim N obs N sim

Isbert 5 184 45 182 4 18 35 3 178 Q (m 3 /s) 25 Q (m 3 /s) 176 2 174 15 1 172

15 Modelación hidrológica con TETIS Validación espacio-temporal Q (m 3 /s) 4 Q (m 3 /s) Tiempo (horas) Q obs Q sim Tiempo (horas) Q obs Q sim Estación de aforo de Marina Baixa, evento Estación de aforo de Guadalest, evento de de Mayo 22 Octubre 27

Q sim 1 2 3 4 5 6 Tiempo (horas) Q obs Q sim Estación de aforo de Marina

16 Análisis estado de humedad inicial Ajuste modelo diario en Rambla Gallinera Simulación continua Aálii Análisis frecuencia estados 6 35 para Pd>3mm 3 3 estados de humedad: Fr recuencia Seco (1%) P=,3 15 Medio (4%) P=, Húmedo (8%) P=,3 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 1% Grupos Histograma y distribución acumulada de humedad antecedente en el suelo obtenidos por simulación continua en la Rambla Gallinera Frec. acumulada

P=,4 5 25 4 2 3 2 1 1 5 Húmedo (8%) P=,3 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 1% Grupos Histograma y distribución

17 Simulación de hidrogramas sintéticos 368 tormentas x 3 estados de humedad = 114 eventos En algunas cuencas además x escenarios futuros que afecten la hidrología Hidrogramas generados en la desembocadura d del Girona (Benairbeig3d) i

222 8 1 596 5 45 4 7 35 6 3 35 25 5 2 3 4 15 25 1 3 1 2 3 4 5 6 5 2 2 1 1 15 2 3 4 5 6 8 1 633

18 Caudales pico en función de T(Pd-eq) Resultados en la desembocadura río Girona T(Pd -eq) (años) BENIARBEIG3d Pd-eq (mm/día) T(Pd d-eq) (años s) BENIARBEIG3d Qmax (m 3 /s)

BENIARBEIG3d 1 2 3 4 5 6 Pd-eq (mm/día) T(Pd d-eq)

19 Análisis de frecuencia de los Qmáx Modelo multivariado de: R = precipitación areal máxima de 24 horas X = caudal pico (o variable de interés) M = Estado de humedad inicial del suelo Variable discreta (tres estados en este estudio) Finalmente la distribución empírica de X: Se conocen las marginales de R y M Si M es independiente de R F X ( a) Pj i+ ( a) [ F( R ) F( R )] 3 nij 1 i = 1 i= N j i ij

discreta (tres estados en este estudio) Finalmente la distribución empírica de X: Se conocen las

20 Análisis de frecuencia Asignación de probabilidad desembocadura río Girona 6 BENIARBEIG3d BENIARBEIG3d T(Pd -eq) (años) Pd-eq (mm/día) T(Qm max) (años) Qmax (m 3 /s)

BENIARBEIG3d T(Pd -eq) (años) 5 4 3 2 1 1 2 3 4 5 6

21 Validación estadística 4 3 Ln( L Ln(1 1/T)) OBSERVADO TETIS Q (m3/s) Estación de aforo de Gallinera. Funciones de distribución empíricas de los caudales máximos.

22 Explotación resultados hidrología Análisis eventos CON PRESA SIN PRESA Qmax (m m3/s) ,, 1,, 15,, 2,, 25,, Volumen (m3) Selección eventos con Qp entre 4 y 5 años

23 Explotación resultados hidrología Análisis estadísticos variable de interés: CDF Caudales máximos 1 CDF Niveles máximos (eventos de T(Pd)>5) T(Ca audal máximo) (añ ños) 1 1 T(Qentrada) (años) T(Qsalida) (años) T(Nivel máxim mo) (años) Caudal máximo (m3/s) Nivel máximo (m snm)

24 Modelación hidráulica Objetivo: calados máximos de inundación asociados a T = 1, 25, 5, 1 y 5 años Input: hidrogramas de crecida de todos los periodos de retorno (modelación hidrológica), pero número limitado Output: 5 mapas de calados máximos Software: Infoworks RS 2D MDT de partida: Lidar 1x11 m Rugosidad: CORINE (mapa europeo) + Ortofoto

25 Modelación hidráulica: Río Girona Topología

26 Resultados Río Girona

27 Conclusiones Modelación hidrológica distribuida 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

28 GRACIAS POR SU ATENCIÓN Prof. Félix Francés Grupo de Investigación de Modelación Hidrológica y Ambiental (GIMHA) Agradecimientos: Confederación Hidrográfica del Júcar Proyecto Flood-Med: Simulación y análisis de frecuencia de las crecidas con escenarios de cambios climáticos y medioambientales en cuencas mediterráneas

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