calibraciÓn de un modelo hidrolÓgico distribuÍdo...

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CALIBRACIÓN DE UN MODELO HIDROLÓGICO CALIBRACIÓN DE UN MODELO HIDROLÓGICO DISTRIBUÍDO APLICADO A LA DISTRIBUÍDO APLICADO A LA CUENCACUENCA DEL RÍO JUCARDEL RÍO JUCAR

Lia Ramos Fernández;Lia Ramos Fernández;Félix Francés GarcíaFélix Francés García

Agosto 2010Agosto 2010Agosto 2010Agosto 2010

17/08/2010 1Lia Ramos Fernández; Félix Francés García

MODELO HIDROLOGICO DISTRIBUIDO TETISMODELO HIDROLOGICO DISTRIBUIDO TETIS

Modelo Lluvia-Escorrentía, distribuido de tipo conceptual con parámetros físicamente basados, desarrollado por el IIAMA-UPV (www.iiama.upv.es). físicamente basados, desarrollado por el IIAMA UPV (www.iiama.upv.es).

Conceptualización VerticalConceptualización Vertical: Son seis tanques de almacenamiento conectados entre sí El flujo entre los tanques es función del agua conectados entre sí. El flujo entre los tanques es función del agua almacenada en cada tanque.


6 almacenamientos ó tanques:6 almacenamientos ó tanques:6 almacenamientos ó tanques:6 almacenamientos ó tanques:

En Ladera: Manto de nieve E táti b t i i i l Estático: abstracc iniciales + agua

capilar d suelo en zona de raíces Subsuperficie del suelo Gravitacional del suelo superior Gravitacional del suelo superiorAcuíferoCauce=>=>6 variables de estado (Hi)5 flujos de salida de tanque (Yi)5 nudos de control:

1 fl j i t (X0)1 flujo input (X0)5 flujos salida (Xi)

La función que relaciona el flujo con estas variables de estado depende del esquema La función que relaciona el flujo con estas variables de estado depende del esquema conceptual adoptado del tipo de tanque y de las características morfológicas de la celda econceptual adoptado del tipo de tanque y de las características morfológicas de la celda e


conceptual adoptado, del tipo de tanque y de las características morfológicas de la celda e conceptual adoptado, del tipo de tanque y de las características morfológicas de la celda e hidrológicas del suelohidrológicas del suelo

Conceptualización HorizontalConceptualización Horizontal::

Todas las celdas drenan hacia la celda aguas abajo hasta que alcancen una ócelda con un cauce definido en que se realiza la traslación del flujo utilizando

las características geomorfológicas combinadas con la onda cinemática “MOCG”.

Propagación de laEscorrentía:


Problemas en modelos distribuidos: Problemas en modelos distribuidos: Calibración de un elevado número de parámetros en cada celda a partir del

hidrograma en la salida de la cuenca.

Solución: Estructura Separada del Parámetro Efectivo (Francés et al., 2007)

CalibraciónCalibración


CALIBRACION AUTOMATICA de FCCALIBRACION AUTOMATICA de FC

T ti l t t l it d ti i ió (Sh ffl d C l E l ti U i it fTetis, emplea un potente algoritmo de optimización (Shuffled Complex Evolution - University of Arizona), eficiente para calibrac de modelos lluvia-escorrentía, (Eckhardt y Arnold, 2001; Madsen, 2000; Thyer et al.,

1999; Boyle et al., 2000; Yapo et al., 1998; Gan y Biftu, 1996; Duan et al., 1994 y Sorooshian et al., 1993).

Funciones objetivo:

Factores Correctores a Calibrar: Almacenamiento estático máximo: FC1 Hu Factor de vegetación para la ET: FC λ Factor de vegetación para la ET: FC2 λv

Infiltración (tasa cte.): FC3 Ks Escorrentía directa (embalse lineal): FC4 vladera

Percolación (tasa cte.): FC5 Kp Interflujo (embalse lineal): FC6 Ks Pérdidas subterráneas (tasa cte.): FC7 0,1 Kp Flujo base (embalse lineal): FC8 Kp Velocidad en cauces: FC v


Velocidad en cauces: FC9 vcauces

LUGAR DE ESTUDIO. LUGAR DE ESTUDIO.

Area de 21434 km2.

S t i ll i d ltSe caracteriza por lluvias de muy alta intensidad y corta duración de origen convectivo debido al fenómeno llamado “gota fría”.

Deta l le ObservadoEstaciones 155Celdas del gridPromedio 71.15Mínimo 28 08


Mínimo 28.08Máximo 381.32Desv. Stand 20.35

INFORMACION EMPLEADAINFORMACION EMPLEADA

SAIH Win: Sistema Automático de Información Hidrológica


Información cartográfica con Información cartográfica con tamaño de pixel 500 x 500, procesamiento en ArcGIS para generar mapas en formato que se ajusten al modelo hidrológico:

MEDCeldas acumuladasDirección del flujoPendiente del terrenoVelocidad en laderaParámetros hidrológicos


Comparación ETo Diarias Hargreaves-Penman-Monteith. 2000-2009

y = 0.8815x + 0.4115R² = 0.8617

7

8

9

10ETo Hargreaves

3

4

5

6

0

1

2

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11ETo Penman-Monteith11 ETo Penman Monteith

6

7

8

9

10

11

1

2

3

4

5

6


0

1

03/2000 03/2001 03/2002 03/2003 03/2004 03/2005 03/2006 03/2007 03/2008 03/2009

ETo Penman Monteith ETo Hargreaves


Fichero INPUT y OUTPUT con Información Hidrológica: P, Q, ETP, Embalses (Qentrada, Qsalida, Volúmenes)

Condiciones antecedentes de humedad:Condiciones antecedentes de humedad:Condiciones antecedentes de humedad:Condiciones antecedentes de humedad:CalentamientoRecirculación Calibración


¡¡¡¡¡ TIEMPO !!!!!!!¡¡¡¡¡ TIEMPO !!!!!!!

Recomendación Calibración:

Calibrar el flujo baseCuadrar los volúmenes : volumen observado y simulado (%Error en Volumen) Sensible a condiciones iniciales (H1 H4 H5)


Cuadrar los volúmenes : volumen observado y simulado (%Error en Volumen). Sensible a condiciones iniciales (H1, H4, H5)Dejar para el final los Qpicos (Indice de Nash) Calibración automática

Problema equifinalidad: conjuntos diferentes de parámetros pueden ser óptimos => juicio del experto y retoque:


p y q Calibración manual posterior y/o Establecimiento de rangos iniciales de búsqueda

1. Calibración en 1. Calibración en PajaroncilloPajaroncillo: Julio 2002 : Julio 2002 –– Julio 2003 Julio 2003


2. Validación Temporal en 2. Validación Temporal en PajaroncilloPajaroncillo::Marzo 2000 Marzo 2000 –– Octubre 2009 Octubre 2009


3. Validación Espacio Temporal en Alarcón:3. Validación Espacio Temporal en Alarcón:Febrero 2002 Febrero 2002 –– Octubre 2009 Octubre 2009


4. Validación Espacio Temporal en Contreras:4. Validación Espacio Temporal en Contreras:p pp pMarzo 2000 Marzo 2000 –– Octubre 2009 Octubre 2009


CONCLUSIONESCONCLUSIONES

Fundamental para la calibración de modelos distribuidos la separación de los parámetros efectivos en dos componentes: Estimación previa de parámetros: mapas

F t d ió l b l lib

CONCLUSIONESCONCLUSIONES

Factores de corrección globales a calibrar

El modelo distribuído permitió comprobar el modelo en escenario distintos al de calibración:

Validación en el tiempoValidación en el tiempoValidación en el espacio o espacio-tiempo

El modelo permitió resolver el problema del estado inicial de humedad (calentamiento, recirculación, calibración).(ca e ta e to, ec cu ac ó , ca b ac ó )

El mejor rendimiento del modelo se obtuvo con la calibración en Pajaroncillo (julio 2002 a julio 2003), siendo los resultados, 0.874, -2.4% y 2.070m2/s del índice de Nash-Sutcliffe, error en el volumen y error cuadrático medio respectivamente.

Análizando el índice de Nash-Sutcliffe en las Validaciones, los mejores resultados obtenidos fueron 0.81 con validación temporal en Pajaroncillo y 0.62 con validación espacio-temporal a la entrada del embalse Contreras.


La exacta precipitación no se conoce, sino que su valor se mide con un error (grado de incertidumbre asociada) Por ello el tipo de precipitación eserror (grado de incertidumbre asociada). Por ello, el tipo de precipitación es más importante que la elección del modelo hidrológico en términos de producir simulaciones hidrológicas más robustas. Por otro lado, la metodología de estimación de los parámetros involucra una serie de incertidumbres debidas principalmente a la cantidad calidad y grado de definición espacial de laprincipalmente a la cantidad, calidad y grado de definición espacial de la información básica empleada. Ante, esto, la ventaja del modelo TETIS es que se puede corregir en gran medida todos estos errores, calibrando los factores correctores del modelo.

La eficacia de los modelos La eficacia de los modelos distribuídosdistribuídos depende de la disponibilidad depende de la disponibilidad de los datos de entrada (inputs) => tecnología de sensores de satélite => de los datos de entrada (inputs) => tecnología de sensores de satélite =>

precipitación obtenida por satélite disponible en tiempo realprecipitación obtenida por satélite disponible en tiempo real


BIBLIOGRAFIABIBLIOGRAFIA DIHMA (2001). Un Modelo de Predicción de Crecidas para el SAIH de la Confederación Hidrográfica del Tajo. Informe Final para UTE SAIH TAJO.

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via semi-distributed: Calibration strategies for semi-distributed hydrologic models. Journal of Hydrology.

AGRADECIMIENTOSAGRADECIMIENTOS

El presente trabajo hace parte de:

El Proyecto Consolider-Ingenio “SCARCE” para el Ministerio español de Ciencia e Innovación

El proyecto del Plan Nacional de I+D, referencia: 2010-CSD2009-00065

Instituto de Ingeniería del Agua y del Medio AmbienteInstituto de Ingeniería del Agua y del Medio Ambienteg g yg g yUniversidad Politécnica de ValenciaUniversidad Politécnica de Valencia

www.iiama.upv.es/www.iiama.upv.es/


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