Uso de un modelo lluvia-escorrentía continuo para la caracterización de crecidas rápidas en la Quebrada de Ramón
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- Salvador Rojo Navarrete
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1 Uso de un modelo lluvia-escorrentía continuo para la caracterización de crecidas rápidas en la Quebrada de Ramón Jorge Gironás L. Departamento de Ingeniería Hidráulica y Ambiental, Pontificia Universidad Católica de Chile Centro de Investigación para la Gestión Integrada de Desastres Naturales (CIGIDEN) Centro de Desarrollo Urbano Sustentable (CEDEUS) Centro Interdisciplinario de Cambio Global UC Jornada Técnica ALHSUD Chile: Modelos hidrológicos en zonas de montaña: Aplicaciones para pronosticar caudales y evaluar riesgos asociados a desastres naturales, 25 de Octubre del 2016
2 INTRODUCCIÓN Antecedentes Desastres hidrometeorológicos de gran impacto nacional y mundial. Chile central y sus cuencas de precordillera: Relevantes para grandes centros poblados del país. Fuertes pendientes. Tiempo de respuesta cortos. Pobre gestión territorial de cauces y quebradas. Sensibles a la ubicación de la isoterma cero. Escasamente monitoreadas. 1/28
3 INTRODUCCIÓN Caracterización y alerta temprana La alerta no puede basarse en monitoreo de caudales aguas arriba. Alertas suelen considerar umbrales de variables hidro-meteorológicas y su monitoreo a escala temporal fina. Se requiere una componente basada en el pronóstico meteorológico. Alternativa: caracterización de condiciones meteorológicas detonantes de eventos extremos. Objetivo de la Investigación Caracterizar de forma sencilla crecidas en cuencas de precordillera para facilitar la futura alerta temprana y gestión de emergencia. 1/28
4 ÁREA DE ESTUDIO 2/28
5 ÁREA DE ESTUDIO Av. Príncipe de Gales Parque Padre Hurtado Av. Valenzuela Puelma Av. Padre Hurtado Espigones para retención de sedimentos Quebrada de Ramón Quebrada de Ramón Av. Vicente Pérez Rosales 2/28
6 ÁREA DE ESTUDIO Cuenca de la Quebrada de Ramón Localización: Chile central, sector precordillerano. Área: 36 km 2. Tipo suelo: franco y franco limosos. Clima: templado mediterráneo. Régimen hídrico: nivo-pluvial. Isoterma cero: m. Riesgo hidrológico: 50% en 7 años. Historial de inundaciones: abundantes y varias recientes. 2/28
![m] E](/docs-images/62/48050928/images/7-3.jpg "Elevation")
7 ÁREA DE ESTUDIO Elevación [m.s.n.m] E Elevation 5 Km
8 ESQUEMA ESTUDIO Uso de simulación continua con un componente estocástico 3/28
9 MODELO HIDROLÓGICO Modelo continuo en Hec-HMS ( ) Componentes del Modelo: 1. Transformación lluvia escorrentía Abstracciones Intercepción por vegetación Almacenamiento superficie libre Infiltración Escorrentía directa Flujo base Tránsito del hidrograma 2. Evapotranspiración 3. Derretimiento y acumulación de nieve Discretización de la Cuenca en Hec-Hms 4/28
10 MODELO HIDROLÓGICO: TRANSFORMACIÓN LLUVIA - ESCORRENTÍA INTERCEPCIÓN EN VEGETACIÓN Cobertura Suelo Max almacenamiento (mm) Áreas residenciales 0,2 Bosques 2,5 Matorrales 2,0 Espacios abiertos 0 Vegetación andina 4,0 Fuente: Adaptación de Bennett (1998) a Quebrada Ramón Fuente: Gobierno Regional Metropolitano (2012) Fuente: Bennet (1998) ALMACENAMIENTO EN SUPERFICIE Descripción terreno Pendiente (%) Max almacenamiento (mm) Áreas impermeables pavimentadas NA Plano/Tierra surcada Pendiente suaves y moderadas 5 a Pendientes lisas y empinadas >30 1,02 Subcuenca Máximo almacenamiento Vegetación (mm) Máximo almacenamiento Superficie (mm) w740 2,37 7,49 w450 2,36 6,39 w660 2,32 7,54 w480 2,13 7,94 w590 2,21 7,82 w410 2,08 9,47 w420 0,96 6,97 w470 2,03 7,44 w680 1,92 8,99 w440 1,63 6,37 w430 1,70 7,04 w560 0,39 6,51 5/28
11 MODELO HIDROLÓGICO: TRANSFORMACIÓN LLUVIA - ESCORRENTÍA INFILTRACIÓN: SOIL MOISTURE ACCOUNTING SMA 6/28
12 MODELO HIDROLÓGICO: TRANSFORMACIÓN LLUVIA - ESCORRENTÍA ESCORRENTÍA: HIDROGRAMA UNITARIO DE CLARK S Q R S I Q t Ii 1 I Qi 2 2t c 2R t i c Q i1 1 c A t A t A1,414 t tc 1,5 A 1 1,414 1 t 0,5tc t tc 1,5 t 0,5tc Tiempo de concentración (Clark) t c Coeficiente de almacenamiento (Viessman y Lewis) R = 0,75t c A 0,335 0,5 J 0,593 Donde: Q = Caudal de salida I = Caudal de entrada S = Volumen almacenado R = Coeficiente de almacenamiento t = Isocrona considerada A t = Área acumulada hasta la isocrona t A = Área de la cuenca t c = Tiempo de concentración J = Pendiente de la Cuenca (m/m) Subcuenca t c R (h) (h) W W W W W W W W W W W W /28
13 MODELO HIDROLÓGICO: TRANSFORMACIÓN LLUVIA - ESCORRENTÍA FLUJO BASE: RESERVORIO LINEAL Q t TRANSITO DE HIDROGRAMA: LAG t k Q 0 e t lag 0. 60tc : Donde: Q t = Descarga en tiempo t - t o (m 3 /s) t Q o = Descarga en t inicial t o (m 3 lag = Tiempo de retardo /s) t c = Tiempo de concentración K = Constante de recesión (h) Q 0 = m 3 /s, K = 20 h Q o = Descarga en t inicial a salida de cuenca (m 3 /s) K = Constante de recesión a salida de cuenca (h) K Q A i i, up o, i k A q i k K' / A q Q / A A = Área de cuenca (km 2 ) A i,up = Área de cuenca i más la aportante aguas arriba k = constante de recesión por unidad de área q = caudal inicial de recesión específico 0 Subcuenca A i Q 0,i K i (km 2 ) (m 3 /h) (h) W410 3,35 0,0028 1,87 W420 2,08 0,0017 1,16 W430 1,49 0,0012 0,83 W440 1,23 0,0010 0,68 W450 2,80 0,0023 1,56 W470 0,29 0,0002 0,16 W480 4,63 0,0039 2,58 W560 1,10 0,0009 0,61 W590 1,13 0,0009 0,63 W660 3,23 0,0027 1,80 W680 7,04 0,0059 3,92 W740 7,53 0, ,76 Cauce tc t lag (h) (h) R1 0,95 0,57 R2 1,23 0,74 R3 0,82 0,49 R4 1,55 0,93 R5 1,71 1,03 8/28
14 MODELO HIDROLÓGICO EVAPOTRANSPIRACIÓN Priesley Taylor DERRETIMIENTO Y ACUMULACIÓN DE NIEVE Índice de Temperatura ET Donde: g R n f ( T) 0,430 0, 012 g ET = Evapotranspiración potencial (W/m 2 ) Rn = Radiación neta (W/m 2 ) = Constante empírica = Pendiente curva de presión de vapor a saturación (KPa/ C) g= Constante psicrométrica (KPa/ C) T a T a = Temperatura del aire ( C) Donde: M C( T a Tb) M = Cantidad de nieve fundida (mm/día) C = factor de grados día (mm/ C día) Ta = Temperatura del aire ( C) Tb = Temperatura base ( C) ATI ( C) 0 1, Melt rate (mm/ C-día) 0 0,4 0,6 0,6 0, ,5 1, Parámetro Valor Px temperature ( C) 4 Base temperature ( C) 1,2 Wet melt rate (mm/ C/día) 0 Rain rate limit (mm/día) 40 ATI Melt rate coefficient 0,43 ATI Melt rate function Tabla ATI Melt rate pattern - Cold limit (mm/día) 50 ATI Cold rate coefficient 0,53 ATI Cold rate function None Water capacity (%) 4 Groundmelt method Constant Value Groundmelt (mm/día) 0 Fuente: Marzal (2012) 9/28
15 ESQUEMA ESTUDIO 10/28
16 INFORMACIÓN METEOROLÓGICA Y DESAGREGACIÓN ESPACIAL Y TEMPORAL Significativas diferencias espaciales y temporales de variables meteorológicas. Cómo la incorporamos? 11/28
17 INFORMACIÓN METEOROLÓGICA Y DESAGREGACIÓN ESPACIAL Y TEMPORAL Significativas diferencias espaciales y temporales de variables meteorológicas. Cómo la incorporamos? Curva PDF de evento e históricas 11/28
18 INFORMACIÓN METEOROLÓGICA Y DESAGREGACIÓN ESPACIAL Y TEMPORAL Significativas diferencias espaciales y temporales de variables meteorológicas. Cómo la incorporamos? Curva de Frecuencia Mapocho en los Almendros 11/28
19 INFORMACIÓN METEOROLÓGICA Y DESAGREGACIÓN ESPACIAL Y TEMPORAL Significativas diferencias espaciales temporales variables meteorológicas. Cómo incorporamos? y de la Un paréntesis Copiapó marzo, 2015 Q max : 36,3 m 3 /s, 17:30, 25 de Marzo Q max,24 : 21 m 3 /s 4 días de precipitación P total: 64.4 mm Río Copiapó, Pastillo 11/28
20 INFORMACIÓN METEOROLÓGICA Y DESAGREGACIÓN ESPACIAL Y TEMPORAL Significativas diferencias espaciales temporales variables meteorológicas. Cómo incorporamos? y de la Un paréntesis Copiapó marzo, 2015 T Máximo diario Máximo instantáneo Q (m 3 /s) Q (m 3 /s) 1,5 2,9 3,4 2,33 4,4 5,3 5 7,1 8,8 10 9,8 12, ,7 15, ,1 21, ,8 26, ,9 31, ,0 39,9 Río Copiapó, Pastillo Curva Precipitación-Duración-Frecuencia
21 INFORMACIÓN METEOROLÓGICA Y DESAGREGACIÓN ESPACIAL Y TEMPORAL Significativas diferencias espaciales y temporales de variables meteorológicas. Cómo la incorporamos? 11/28
22 INFORMACIÓN METEOROLÓGICA Y DESAGREGACIÓN ESPACIAL Y TEMPORAL Registros de precipitación y temperatura de Quinta Normal (1971 a 2010) llevados a la cuenca de Quebrada Ramón: desagregando valores diarios a horarios, y extrapolando datos horarios (gradientes). PRECIPITACIÓN Extrapolación Espacial Subcuenca Z Centroide Precip (mm) Relación (-) W ,89 1,44 W ,76 1,52 W ,73 1,32 W ,92 1,30 W ,01 1,17 W ,43 1,34 W ,84 1,54 W ,24 1,36 W ,89 1,44 W ,71 1,66 W ,15 1,45 W ,39 1,68 Quinta Normal ,46 1,00 11/28
23 INFORMACIÓN METEOROLÓGICA Y DESAGREGACIÓN ESPACIAL Y TEMPORAL DESAGREGACIÓN TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN (Socolofsky et al., 2001) 12/28
24 Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Varianza Coeficiente Correlación 1 Probab. Lluvia 0 INFORMACIÓN METEOROLÓGICA Y DESAGREGACIÓN ESPACIAL Y TEMPORAL DESAGREGACIÓN TEMPORAL DE LA PRECIPITACIÓN (Socolofsky et al., 2001) Calibración ( ) y validación ( ): Mes Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Umbral 1,5 2,0 2,0 4,0 4,0 6,0 10,0 4,0 4,0 6,0 2,0 2,0 13/28
25 INFORMACIÓN METEOROLÓGICA Y DESAGREGACIÓN ESPACIAL Y TEMPORAL TEMPERATURA Extrapolación espacial: Gradiente de -6,5 C/km. Desagregación Temporal Descomposición de Fourier: temperaturas máximas (2 h despues de sol en cenit) y mínimas diarias (justo después de salida del sol) wt 0,9 0,11sin2wt 0,9 ( t) 0,44 0,46sin T T( t) T T max, i1 max, i max, i ( t) T ( t) T ( t) T min, i min, i min, i1 1 ( t) 1 ( t) 1 ( t), 0, 5,14 t t 5 t Validación Desagregación Temporal Dónde: w p/12 T = Hora del día Tx = Temperatura máxima del día Tn = temperatura mínima del día 14/28
26 INFORMACIÓN METEOROLÓGICA Y DESAGREGACIÓN ESPACIAL Y TEMPORAL RADIACIÓN SOLAR Radiación solar media Mes (2003 a 2012) w/m 2 Enero 377,84 Febrero 339,26 Marzo 281,34 Abril 198,15 Mayo 125,24 Junio 85,86 Julio 147,66 Agosto 103,11 Septiembre 170,76 Octubre 246,05 Noviembre 336,25 Diciembre 381,27 Fuente: Explorador del recurso solar de Chile Ministerio de Energía ( 15/28
27 ESQUEMA ESTUDIO 16/28
28 CALIBRACIÓN Y VALIDACIÓN DEL MODELO CALIBRACIÓN Replicar curvas de frecuencia de caudales anuales máximos (DGA). Parámetro relevante en calibración: Infiltración (máxima capacidad de infiltración y almacenamiento en suelo). Parámetro Unidad Rango Valor calibrado Soil % Groundwater 1 % Groundwater 2 % Maximum infiltration mm/h 1,38 6,8 2,5 Impervious % Soil storage mm Tension storage mm Soil percolation mm/h 0,5 0,4 Groundwater 1 storage mm Groundwater 1 percolation mm/h 0,25 0,15 Groundwater 1 coefficient hr Groundwater 2 storage mm Groundwater 2 percolation mm/h 0,025 0,015 Groundwater 2 coefficient hr Bibliografía de referencia: Bruce 2010, Fleming y Neary 2004, Bennett 1998 y CMAGC /28
29 CALIBRACIÓN Y VALIDACIÓN DEL MODELO Efecto del método de desagregación horaria de la precipitación en la simulación de crecidas máximas Test ANOVA (Análisis de varianza) F crítico = 2,42 F = 0,39 Test de Tukey HSD = Diferencia honestamente significativa No se rechaza la hipótesis de que el promedio de los grupos es igual con un 95% de probabilidad 18/28
30 CALIBRACIÓN Y VALIDACIÓN DEL MODELO VALIDACIÓN Se comparó los caudales máximos simulados (Q max,sim ) y los observados (Q max,obs ) para ocho crecidas registradas ente 1991 y 2010 en la estación fluviométrica Quebrada Ramón en Recinto EMOS Evento Fecha Q max obs Rango Q max sim Qmedio max sim 1 27-may-91 5,7 3,07 6,12 4, jul-91 7,7 0,86 7,58 3, jul-91 7,8 1,68 9,85 5, sep-94 2,87 0,06 0,72 0, sep-95 1,41 0,37 2,32 1, jun-97 7,93 3,39 6,86 5, ene-03 0,99 0,49 1,24 0, may-08 3,92 1,50 2,85 2,00 19/28
31 ESQUEMA ESTUDIO 20/28
32 ANÁLISIS Y CARACTERIZACIÓN DE LAS CRECIDAS MÁXIMAS Factores relevantes que explican una crecida - Precipitación caída (precipitación 1 día). - Condiciones de humedad antecedente (precipitación 3 días y 7 días anteriores). - Temperatura (temperatura mínima del día). Mapa de caracterización de crecidas Eventos superiores a 0.6 m 3 /s. Se consideran sólo crecidas pluviales y no las asociadas a derretimiento nival. Se generaron 1964 crecidas (200 años de simulación). 21/28
33 ANÁLISIS Y CARACTERIZACIÓN DE LAS CRECIDAS MÁXIMAS 22/28
34 ANÁLISIS Y CARACTERIZACIÓN DE LAS CRECIDAS MÁXIMAS 23/28
35 ANÁLISIS Y CARACTERIZACIÓN DE LAS CRECIDAS MÁXIMAS Variables Coeficiente de correlación Q vs Tmin dia 0,33 Q vs P día 0,80 Q vs P 3días 0,44 Q vs P 7días 0,44 24/28
36 ANÁLISIS Y CARACTERIZACIÓN DE LAS CRECIDAS MÁXIMAS Ocurrencia de caudales extremos (Mayores a 20 m 3 /s) De 1941 crecidas, 61 (3,14%) superan los 20 m 3 /s. 1) Considerando 6 días previos secos, es muy poco probable que la crecida supere los 20 m 3 /s si en el día la t min < 5 C 2) Una crecida supera los 20 m 3 /s si: caen más de 72 mm en un día con 5 C < t min < 10 C, ó de 60 mm con t min > 10 C. 25/28
37 ANÁLISIS Y CARACTERIZACIÓN DE LAS CRECIDAS MÁXIMAS Ocurrencia de caudales extremos (Mayores a 20 m 3 /s) Una crecida supera los 20 m 3 /s si: 3) Con 3 días previos de lluvia, t min > 5 C y más de 120 mm acumulados. 4) Llueven más de 210 mm en 7 días. 26/28
38 ANÁLISIS Y CARACTERIZACIÓN DE LAS CRECIDAS MÁXIMAS Ocurrencia de caudales extremos (Mayores a 20 m 3 /s) A mayores tiempos de lluvia, menos extremas las precipitaciones acumuladas. Caudales extremos explicados principalmente por grandes P, y en menor grado, por altas T. 80% de eventos extremos ocurren con precipitación en los 3 días anteriores. 27/28
39 CONCLUSIONES En cuencas de precordillera es necesaria una caracterización efectiva de crecidas, basada en pronósticos meteorológicos fáciles de obtener. La metodología implementada combina desagregación horaria y extrapolación espacial de registros de temperatura y precipitación diaria con un modelo hidrológico continuo sensibles a T y P. Los mapas de escenarios generados muestran que las crecidas extremas son explicadas por las altas precipitaciones y en menor grado por las altas temperaturas mínimas. La condición típica que produce una crecida en la cuenca de Quebrada Ramón es una precipitación del día bastante extrema antecedida por otros dos días con lluvia. ALCANCES Y TRABAJO FUTUROS Esta caracterización sienta las bases para el desarrollo de sistemas simples de alerta temprana en cuencas nivo pluviales no aforadas. Extender y validar el enfoque a otras cuencas con registros de caudales más completos y extensos. Incorporar datos medidos en terreno actualmente. Desarrollar una cascada de modelos donde se incorpore el pronóstico y la modelación hidráulica. Usar series de precipitación y temperatura horarias propias de escenarios futuros de cambio climático. 28/28
40 AGRADECIMIENTOS Verónica Ríos, Alumna de Magíster. FONDECYT N Centro CIGIDEN, CONICYT/FONDAP/ CEDEUS, CONICYT/FONDAP/ Centro interdisciplinariode Cambio Global UC.
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Año ene ene
Año 2014 2014 L M X J V S D L M X J V S D L M X J V S D L M X J V S D L M X J V S D L M 2014 ene 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 ene feb 1 2 3 4 5 6
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