Grupo de Investigaci

1
Grupo de InvestigaciónEstudios hidrológicos en
cuencas pobremente aforAdasEHCPA1º TALLER
SOBRE ESTUDIOS HIDROLÓGICOS EN ÁREAS SERRANAS DE
LA PROV. DE CÓRDOBA
Facultad de Ingeniería Escuela de Ingeniería
Civil
2
EHCPA
Facultad de Ingeniería Escuela de Ingeniería
Civil

• Comienza a funcionar en el año 2007 dentro de la
  Facultad de Ingeniería de la UCC.
• Centra sus esfuerzos en el estudio de variables
  hidrológicas.
• Sus principales objetivos son brindar
  herramientas técnicas y la formación de recursos
  humanos en un ambiente interdisciplinario.

3
PRINCIPALES INCUMBENCIAS MAIN RESEARCH GOALS
Estudios sobre variables hidrológicas Studies on
hydrological variables
LLUVIA (P) Rainfall
CAUDAL (Q) Flow Dsicharge
Modelos Estadísticos Statistical models
Metodología Methodology
Aplicaciones Applications
Pronóstico Forescasting
Modelos Concentrados Lumped models
Modelos Distribuidos Distributed models
Eventos Observados Observed Events
Eventos de Diseño Events for Design
Nacional National
Precipitación Diaria Daily Rainfall
Regional Regional
i-d-T i-d-T
Lámina Puntual Local Rainfall
Distribución Espacial Areal Distribution
PMP Probable Maximun Precipitation
Provincial State
Distribución Temporal Temporal Distribution
Hietogramas hyetographs
Manual de Diseño de Obras Hidráulicas Design
Manual for Hydraulic Structures
Cuenca Basin
4
Por qué lo hacemos? Why we do?
Porque una obra puede estar Because a hydraulic
structure can be ? subdimensionada ?
correctamente dimensionada ? sobredimensionada
? undersized ?
optimum design Oversized
v
Impacto Impact Subdimensionado Undersized Sobredimensionado Oversized
Económico Economics Limitación de uso por seguridad salida de servicio colapso GASTOS DE REINVERSIÓN Use limitation for safety reasons-out of service-structure collapse REINVESTMENT Derroche unnecessary Waste
Social Social Inseguridad, desorden social, pérdida de vidas Insecurity, loss of lives Afectación de fondos que posterga otras necesidades Funds Affectation from other needs
Ambiental Environmental Daño Ambiental en caso de falla Environmental damage in the event of fails Deterioro y afectación exagerado Important environmental degradation and affectation
Importante realizar un diseño eficiente,
considerando el diseño hidrológico Its important
to have an optimum design, considering
hydrological aspects
5
PRINCIPALES INCUMBENCIAS MAIN RESEARCH GOALS
Estudios sobre variables hidrológicas Studies on
hydrological variables
LLUVIA (P) Rainfall
CAUDAL (Q) Flow Dsicharge
Modelos Estadísticos Statistical models
Metodología Methodology
Aplicaciones Applications
Pronóstico Forescasting
Modelos Concentrados Lumped models
Modelos Distribuidos Distributed models
Eventos Observados Observed Events
Eventos de Diseño Events for Design
Nacional National
Precipitación Diaria Daily Rainfall
Regional Regional
i-d-T i-d-T
Lámina Puntual Local Rainfall
Distribución Espacial Areal Distribution
PMP Probable Maximun Precipitation
Provincial State
Distribución Temporal Temporal Distribution
Hietogramas hyetographs
Manual de Diseño de Obras Hidráulicas Design
Manual for Hydraulic Structures
Cuenca Basin
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Qué desarrollamos? What we develop? Sistema de
Información Geográfica Base de Datos a Nivel
Provincial Geographical Information System
Database at State Level
Estaciones Pluviométricas500 (10
Pluviográficas) Entre las provincias de Córdoba
y Santa Fe. 70 adicionales de la Provincia de
San Luís 570 Pluviometric Station (10
pluviographic)
7
Qué desarrollamos? What we develop? Sistema de
Información Geográfica Base de Datos a Nivel
Provincial Geographical Information System
Database at State Level
Estaciones Pluviométricas150 (7
Pluviográficas) Procesadas y Depuradas 150
Pluviometric Station (7 pluviographic)
8
Qué desarrollamos? What we develop? Sistema de
Información Geográfica Base de Datos a Nivel
Provincial Geographical Information System
Database at State Level
Estaciones Pluviométricas28 de las cuales
pertenecen a la región Serrana (1
Pluviográficas) Otras tantas se encuentran en
proximidades.
9
Sistema de Información Geográfica Láminas
Máximas con T Geographical Information System
Daily maximum rainfall depths with related
return period
T 50 Años T 50 years
T 100 Años T 100 years
T 25 Años T 25 years
10
P m s
P m s
P m s
P m s
P m s
Referencias / Reference
idT
Aeropuertos / Airport/ Pg.
P m s
?
idT
P m s
Redes Prov. / State Network. / P.
Red Ferroviaria / Railway / P.
P m s
P m s
Est. Ind. / Agr. / P. / Pg.
P m s
P m s
Emplazamiento de Proyecto Location of Civil
Project
?
P m s
P m s
P m s
P m s
P m s
P m s
11
Sistema de Información Geográfica Parámetros
Modelo Predictivo Geographical Information
System Parameters of Predictive Model
?
sint
mint
Latitud - 62,75 Longitud - 31,70
sint 0,3389
mint 4,3434
12
RSU Ofrecer herramientas adecuadas Optimizar
los costos Offer appropriate tools to optimize
the costs for Civil Projects
idT
Latitud - 62,75 Longitud - 31,70
13
RSU Ofrecer herramientas adecuadas Optimizar
los costos Offer appropriate tools to optimize
the costs for Civil Projects
idT
Latitud 64.33 O Longitud 31.16 S
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PRINCIPALES INCUMBENCIAS MAIN RESEARCH GOALS
Estudios sobre variables hidrológicas Studies on
hydrological variables
LLUVIA (P) Rainfall
CAUDAL (Q) Flow Dsicharge
Modelos Estadísticos Statistical models
Metodología Methodology
Aplicaciones Applications
Pronóstico Forescasting
Modelos Concentrados Lumped models
Modelos Distribuidos Distributed models
Eventos Observados Observed Events
Eventos de Diseño Events for Design
Nacional National
Precipitación Diaria Daily Rainfall
Regional Regional
i-d-T i-d-T
Lámina Puntual Local Rainfall
Distribución Espacial Areal Distribution
PMP Probable Maximun Precipitation
Provincial State
Distribución Temporal Temporal Distribution
Hietogramas hyetographs
Manual de Diseño de Obras Hidráulicas Design
Manual for Hydraulic Structures
Cuenca Basin
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Causantes
Eventos breves e intensos
Sup. lt 1000 Km2
Crecientes repentinas en Ríos Serranos
Condiciones Orográficas
Condiciones Geomorfológicas
Factores Agravantes
Sistemas de Alerta de Crecidas a Tiempo Real
Pronóstico
Alerta a Usuarios
Evacuación
16
Objetivos

• Implementación de un modelo conceptual, basado en
  metodologías y técnicas usuales (SCS, 1972) .
• Definir la influencia de los distintos
  parámetros, mediante el análisis de sensibilidad
  de los mismos.
• Plantear técnicas de determinación y/o estimación
  de los parámetros más significativos.
• Ampliar las capacidades del modelo estadístico de
  pronóstico previo.

17
Sistema de Experimental

• Superficie de 500 Km2.
• Altitudes que van desde los 675 hasta los 2.200
  msnm.
• Monitoreada por 13 Estaciones remotas desde 1990
  (INA-CIRSA)
• Sensores Pluviométricos de Alta Frecuencia y de
  Nivel en 4 secciones

• Región Baja representando el 37 de la sup. los
  registros pluviométricos anuales oscilan entre
  los 600 y 700 mm.
• Región media representando el 41 de la sup. los
  valores promedios anuales de P son de alrededor
  de 750 mm.
• Región Alta (representando el 22 de la sup.) la
  lluvia media anual puede superar los 1000 mm.

Región Media 1.2002.000 msnm
Región Baja 6751.200 msnm
Región Alta gt 2.000 msnm
18
Modelo Estocástico CCPL

• Aptitud de Respuesta en está cuenca.
• Reducidos Insumos de Información.
• Simplicidad de implementación.
• Periodo de Calibración 1991-2008 (235 eventos).
• Dependencia y poca flexibilidad a los datos.
• Reducido tiempo de prealerta.
• Falta de consideraciones físicas del sistema.

19
Modelación Hidrológica Conceptual

• Se representan la trans. P-Q, mediante el método
  del SCS,1972.
• Se ensayaron distintos esquemas de simulación
• Se utilizan 33 eventos observados (2006-2008)
• CHA I ? 13 eventos
• CHA II ? 10 eventos
• CHA III ? 10 eventos

20
Análisis de Sensibilidad
Comportamiento de la respuesta del modelo frente
a la variación del valor CN
CHA I
CHA II
CHA III
Comportamiento de la respuesta del modelo frente
a la variación del coef. rugosidad
21
Análisis de Sensibilidad
Coeficientes de variación obtenidos, para las
distintas Condiciones de Humedad Antecedente
Parámetros Coef. Sens. CHA I CHA I CHA I CHA I CHA II CHA II CHA II CHA II CHA III CHA III CHA III CHA III
Parámetros Coef. Sens. -20 -10 10 20 -20 -10 10 20 -20 -10 10 20
CN Cqpi -2,42 -2,88 5,02 7,64 -5,07 -3,36 18,56 11,22 -3,36 -4,56 5,91 3,08
CN CTpi 0,71 0,36 -0,36 -0,71 0,67 0,10 -1,58 -0,84 0,92 0,89 -0,61 -0,31
Coef. Manning CQpi 0,25 0,24 -0,24 -0,15 0,61 0,35 -0,09 -0,04 0,03 0,04 -0,04 -0,01
Coef. Manning CTpi -0,38 -0,38 0,44 0,30 -0,40 -0,34 -0,23 -0,03 -0,25 -0,22 0,22 0,20
Tiempo de Retardo CQpi -0,86 0,32 -0,20 0,43 1,03 0,87 -0,48 -0,50 0,30 0,62 -0,48 -1,15
Tiempo de Retardo CTpi -1,45 -0,11 0,11 -0,44 -0,25 -0,23 -0,40 -0,13 -0,11 -0,17 0,11 0,22
Ancho del Cauce CQpi 0,15 0,19 -0,19 -0,51 - -0,13 - - 0,05 0,06 -0,03 -0,03
Ancho del Cauce CTpi -0,11 -0,11 0,11 0,14 -0,07 -0,54 -0,44 -0,18 -0,06 -0,06 0,06 0,06

1. Curva Número (CN)
2. Tiempo de Retardo
3. Ancho de cauce y coeficiente de Rugosidad

22
Determinación experimental del Número Curva (CN)

• Dada la influencia de este parámetro se analizan
  dos aspectos relacionados a la determinación este
  parámetro, a saber
• Utilización de imágenes de sensores remotos para
  la obtención del CN, específicamente el Índice
  Diferencial de Vegetación Normalizado (NDVI).
• Definición precisa de la Condición de Humedad
  Antecedente de la cuenca.
• Los análisis se basan en la utilización de
  Sistemas de Información Geográfica, el cual
  contiene

• MDT, permite determinar e inferir características
  físicas
• Capas temáticas de Clasificación y Uso del Suelo
• Capas temáticas de cobertura vegetal (NDVI)
• Otras informaciones varias

23
(No Transcript)
24
Considerando que el NDVI, varía entre -1 a 1,
es posible calcular el NDVI medio de todos los
pixeles que posean la misma vegetación
Tipo de Vegetación NVDI medio s 3 s 3 s 3 s 3
Tipo de Vegetación NVDI medio B C B C
Roca 0,143 98 98 99 99
Roca con Pastizal 0,238 87 90 90 95
Pastizal fino 0,389 64 74 82 86
Césped 0,527 65 75 72 84
Pastizal grueso 0,462 71 81 76 86
Pastizal-arbustos 0,346 75 85 78 89
Arbustal 0,455 67 82 72 86
Bosque con arbustal 0,479 65 76 70 82
Nota s, pendiente Nota s, pendiente Nota s, pendiente Nota s, pendiente Nota s, pendiente Nota s, pendiente
25
Definición de la CHA
Se encontraron situaciones que hacen
inapropiada la clasificación del SCS para nuestra
cuenca de montaña, debido a
1

• Se desconoce cómo se distribuye temporalmente la
  lluvia en esos 5 días previos

2

• Quizás 5 días previos sea poco tiempo, se debería
  contar con una serie más extensa y conocer la CHA
  de un periodo previo mayor

3

• El método presenta DISCONTINUIDAD en los límites
  establecidos (SCS, 1972).

26
Definición de la CHA
Se establecen 3 recomendaciones para optimizar la
clasificación del SCS a las condiciones de la
cuenca de montaña bajo análisis
1

• Si la clasificación SCS,1972 considere que un
  evento presenta CHA I o II, pero el 80 o más de
  la precipitación acumulada los 5 días previos se
  ha registrado el día inmediatamente anterior al
  evento, se reclasificará el mismo con la CHA
  superior. Esto se cumplirá siempre y cuando la
  precipitación media de los 5 días anteriores sea
  igual o mayor a 5,0 mm.

2

• Si el evento se preclasificó con CHA II o III, y
  el 80 de la precipitación previa se registró el
  día 5, entonces a dicho evento se le asignará una
  condición de humedad antecedente inferior (I o II
  respectivamente).

3

• si al momento de ocurrir el evento el sistema se
  encontrara en una condición de déficit (meses de
  mayo-octubre), pero en los 5 días previos se dio
  una CHA II, y además la precipitación previa es
  mayor o igual a 6,5 mm, entonces se está frente a
  un evento con CHA III.

27
Comparación de Resultados
  Tpobs vs Tppron Diferencia Media
Conceptual 3 125 40,5
CCPL 5 69 20,0
  Qpobs vs Qppron Diferencia Media
Conceptual 1 64 34,0
CCPL 7 68 36,4
El error medio porcentual en lo concerniente al
volumen del hidrograma en ninguna oportunidad
supero el 28. Evidenciando una buena
simulación del comportamiento hidrológico de la
cuenca. Teniendo en cuenta, además, que el
rendimiento de la cuenca está ligado a la
escorrentía, se puede suponer una adecuada
aproximación del parámetro CN a la realidad del
sistema.
28
Conclusiones

• Se establece una alta sensibilidad al número de
  curva (CN), abstracciones iniciales y tiempo de
  retardo.
• La utilización de imágenes NDVI contrastadas con
  imágenes de Cobertura Vegetal para la asignación
  de valores de CN, brindan una herramienta
  promisoria, ofreciendo gran sencillez de uso y
  recursos mínimos.
• Los valores de CN obtenidos por la metodología
  propuesta difirieron en menos de un 2 con
  aquellos valores calibrados en base a eventos
  obs.
• La metodología propuesta contribuye al desarrollo
  de modelos hidrológicos conceptuales para cuencas
  pobremente aforadas siempre que presenten
  características similares al sistema estudiado.
• Debido a la estrecha relación entre las CHA con
  el CN, se revisaron la clasificación original
  para tener en cuenta consideraciones locales.

29
Conclusiones

• Los errores relativos entre modelos son
  esperables dado que el modelo conceptual simula
  de forma determinística la mayoría de los
  procesos físicos que se dan en la cuenca en un
  evento de crecida, para lo cual debe adoptar
  expresiones analíticas que requieren de
  parámetros específicos que incorporaran
  incertidumbres tanto de la estructura de
  modelación como de las variables entrando en
  juego los principios de parsimonia y
  equifinalidad de los modelos (Beven, 2005).
• El modelo estocástico solo simula el tránsito
  entre las últimas estaciones de nivel de río
  operadas en el sistema. Por lo que se puede
  concluir el manejo conjunto de ambos modelos,
  basándose en la posibilidad de un pronóstico
  temprano en la región alta de la cuenca por parte
  del modelo conceptual.
•  

30
RSU - Planificar el uso del Suelo Land use
planning /Flood Risk analysis
Asentamiento precario sobre zona de alto
Riesgo Population in area of high Flood Risk
31
RSU Evitar y/o mitigar inundaciones
urbanas Avoiding or mitigating urban floods
effects
32
GraciAs por su atenciónContactoehcpa_at_ucc.edu.a
r/cgcatalini_at_ucc.edu.ar
Facultad de Ingeniería Escuela de Ingeniería
Civil