diseño hidrológico de alto período de retorno mediante
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Diseño hidrológico de alto período de retorno mediante generación sintética de eventos de crecida.generación sintética de eventos de crecida.
F. Francés, R. García Bartual, G. Bussi, J. L. Salinas y E.F. Francés, R. García Bartual, G. Bussi, J. L. Salinas y E. Fernández
Instituto de Ingeniería del Agua y Medio AmbienteUniversitat Politècnica de València
Hipótesis avenida de proyectop p y
El concepto de “Avenida de Proyecto” se basa a su vez en El concepto de Avenida de Proyecto se basa a su vez en una “Tormenta de Diseño”
Análisis estadístico de Pd => Tormenta de diseño de T => Simulación
Ventaja “pírrica”: Una sola simulación (enfoque clásico)
I i t ífiInconvenientes específicos:Distribución temporal y espacial de la precipitaciónE t d i i i l ú iEstado inicial único¿QT lo genera PdT?
II Jornadas de Ingeniería del Agua. Barcelona, 5-6 Octubre 2011.
Hipótesis avenida de proyectoHipótesis avenida de proyecto
¿Una única tormenta uniforme en el espacio y simple en el ¿Una única tormenta uniforme en el espacio y simple en el tiempo + un estado inicial dará el resultado correcto? NO!NO!
Distribución empírica de Qmax en R.Poyo en A7 situación actual con la Distribución empírica de Qmax en R.Poyo en A7 situación actual con la
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probabilidad de la tormenta sintéticaprobabilidad de la tormenta sintética
Propuesta metodológicap g
Dentro del Plan de Gestión del Riesgo de Inundación de Dentro del Plan de Gestión del Riesgo de Inundación de las comarcas de la Marina Alta y de la Marina Baja:
Estimación frecuencia de las Pd máximas anualesEstimación frecuencia de las Pd máximas anualesConstrucción de un modelo estocástico de tormentas y generación sintética de un número elevado de eventosgeneración sintética de un número elevado de eventosImplementación de un modelo hidrológico distribuidoA áli i d l t d d h d d i i i l d l l Análisis del estado de humedad inicial del suelo a escala diariaA i ió d b bilid d fi l di d l Asignación de probabilidad final mediante un modelo estadístico multivariado en más de 200 puntos
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Estudio de la Pd máxima anual
Análisis regional con 45 estaciones AEMET y SAIH => Análisis regional con 45 estaciones AEMET y SAIH > 1054 años equivalentesComprobación homogeneidad mediante test de Fisher Comprobación homogeneidad mediante test de Fisher sobre el coeficiente de variaciónModelos:Modelos:
Regionalización por variable índice + diversas cdfs (incluyendo con límite superior)(incluyendo con límite superior)Regionalización Gumbel y ajuste TCEV
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Estudio de la Pd máxima anual
Resultados:Resultados:
TCEV con reg. Gumbel
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Estudio de la Pd máxima anual
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Modelo de tormenta: RAINGEN
L 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 Modelo de Rodriguez-Iturbe y Eagleson (1987) pero
j d S l ó mejorado por Salsón y García Bartual (2003)
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Modelo de tormenta: RAINGEN
Estimación de parámetros a partir de tormentas SAIH:Estimación de parámetros a partir de tormentas SAIH:
Autocorrelación espacial- octubre 20001
Observada
Autocorrelación espacial- octubre 20001
Observada
0 2
0.4
0.6
0.8Observada
Corregida
Teórica
0 2
0.4
0.6
0.8Observada
Corregida
Teórica
Octubre - 2000
0.8
1
observadoajustado
Octubre - 2000
0.8
1
observadoajustado
-0.2
0
0.2
0 10 20 30 40 50 60 70 80
distancia (km)
-0.2
0
0.2
0 10 20 30 40 50 60 70 80
distancia (km)0.2
0.4
0.6
0.2
0.4
0.6Media normalizada - octubre 2000
1
Media normalizada - octubre 2000
1
distancia (km)distancia (km)
0
0.2
0 10 20 30 40 50 60 70
kT(minutos)
0
0.2
0 10 20 30 40 50 60 70
kT(minutos)0 2
0.4
0.6
0.8
Ob d Aj t d0 2
0.4
0.6
0.8
Ob d Aj t d
0
0.2
0 1000 2000 3000 4000 5000
minutos
Observada Ajustada
0
0.2
0 1000 2000 3000 4000 5000
minutos
Observada Ajustada
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Generación de tormentas sintéticas
Se generaron unas 500 tormentas sintéticas en una Se generaron unas 500 tormentas sintéticas en una cuadrícula de 60x65 km con discretización de 1km y 10 min
500
600
700LIMITE INM ALC T500 RECORDSMARINA oct-07 ALC oct 82 ALC 97
HIETOGRAMA Y PLUVIOGRAMA - EPISODIO SINTÉTICO # 106. Cuenca GIR03: Rio Girona hasta embalse de Isbert
80
90
100
80
90
100
200
300
400
mm
/h
30
40
50
60
70
i en
mm
/h
30
40
50
60
70
P en
mm
0
100
0 20 40 60 80 100 120Minutos
0
10
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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
horas
0
10
20
… y se seleccionaron 368
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Modelo hidrológico: TETIS v8.1g
Desarrollado por la UPV desde 1994 (v 7 3 en la web)Desarrollado por la UPV desde 1994 (v 7.3 en la web)Distribuido en el espacio:
> R d ió i bilid d i l d l Ci l Hid ló i=> Reproducción variabilidad espacial del Ciclo Hidrológico
=> Reducción del efecto de escala espacial=> Explotación de toda la información existente
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Modelo hidrológico: TETISg
Estimación de parámetros espacialesEstimación de parámetros espacialesDerivados del MED:
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Modelo hidrológico: TETISg
Estimación de parámetros espacialesEstimación de parámetros espacialesParámetros de ladera:
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Modelo hidrológico: TETISg
Calibración: Caudal salida y nivel en embalse simulado y Calibración: Caudal salida y nivel en embalse simulado y observado del evento de Abril 2003 en la estación SAIH “Isbert”
40
45
50
182
184
25
30
35
Q (m
3 /s)
176
178
180
Q (m
3 /s)
10
15
20
Q
172
174
Q
0
5
10 20 30 40 50 60 70
Tiempo (horas)
b
168
170
10 20 30 40 50 60 70
Tiempo (horas)
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Q obs Q sim N obs N sim
Modelo hidrológico: TETISg
Validación espacio-temporalValidación espacio temporal
70
80
100
120
40
50
60
m3 /s)
60
80
m3 /s)
20
30
0
Q (m
40
60
Q (m
0
10
25 35 45 55 65 75
Tiempo (horas)
0
20
0 10 20 30 40 50 60
Tiempo (horas)p ( )
Q obs Q sim
Estación de aforo de Marina Baixa, evento Estación de aforo de Guadalest, evento de
Tiempo (horas)
Q obs Q sim
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de Mayo 2002 Octubre 2007
Análisis estado humedad inicial
Ajuste modelo diario en Rambla GallineraAjuste modelo diario en Rambla GallineraSimulación continua 1943-2010A áli i f i t d Análisis frecuencia estados para Pd>30mm
250
300
350
40
50
60
ada
a
3 estados de humedad:Seco (10%) P= 0,3
100
150
200
20
30
Frec. acumul
Frecue
ncia
Medio (40%) P= 0,4Húmedo (80%) P= 0,3
0
50
0
10
10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
F
( ) ,Grupos
Histograma y distribución acumulada de humedad antecedente en el suelo obtenidos por simulación continua en la Rambla Gallinera
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suelo obtenidos por simulación continua en la Rambla Gallinera
Simulación hidrogramas sintéticosg
368 tormentas x 3 estados de humedad = 1104 eventos368 tormentas x 3 estados de humedad 1104 eventosEn algunas cuencas además x escenarios futuros que afecten la hidrologíaafecten la hidrología
250
10 2‐014
80 1 222
100
150
200
250
300
350
400
450
500
80 1‐222
500
600
700
80 1‐596
350
80 1‐633
0
50
0 100 200 300 400 500 600
0
50
100
150
200
250
0 100 200 300 400 500 600100
200
300
400
500
150
200
250
300
…0
0 100 200 300 400 500 600
0
50
100
0 100 200 300 400 500 600
Hid d l d b d d l Gi (B i b i 03d)
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Hidrogramas generados en la desembocadura del Girona (Benairbeig03d)
Caudales pico en función de T(Pd-eq)p ( q)
BENIARBEIG03d
600
BENIARBEIG03d 600
BENIARBEIG03d
300
400
500
-eq)
(año
s)
400
500
ños)
0
100
200
0 100 200 300 400 500 600
T(Pd
200
300
T(Pd
-eq)
(añ
Pd-eq (mm/día)
100
200T
00 500 1000 1500
Qmax (m3/s)
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Asignación de probabilidadAsignación de probabilidad
Modelo multivariado de:Modelo multivariado de:R = precipitación areal máxima de 24 horasX = d l i ( i bl d i t é )X = caudal pico (o variable de interés)M = Estado de humedad inicial del suelo
bl d ( d d )Variable discreta (tres estados en este estudio)
Finalmente la distribución empírica de X:Se conocen las marginales de R y MSi M es independiente de R
( ) ( ) ( ) ( )[ ]∑ ∑∞
+⎪⎭
⎪⎬⎫
⎪⎩
⎪⎨⎧
−≈3
1 01
j iii
ijX RFRF
Nan
PjaF
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= = ⎪⎭⎪⎩1 0j i ijN
Asignación de probabilidadAsignación de probabilidad
Asignación de probabilidad desembocadura GironaAsignación de probabilidad desembocadura Girona
600
BENIARBEIG03d
600
BENIARBEIG03d
300
400
500
-eq)
(año
s)
500
600
)
0
100
200
0 100 200 300 400 500 600
T(Pd
300
400
max
) (añ
os)
Pd-eq (mm/día)
100
200T(Q
m
00 500 1000 1500
Qmax (m3/s)
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Validación estadística
4
3
1
2
Ln(1‐1/T))
0‐Ln(‐L
OBSERVADO
‐2
‐1
0 10 20 30 40 50 60
OBSERVADO
TETIS
E t ió d f d G lli0 10 20 30 40 50 60
Q (m3/s)Estación de aforo de Gallinera. Funciones de distribución empíricas de los caudales máximos.
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Explotación resultados embalse Isbertp
1400
Análisis eventos6000
CON PRESASIN PRESA
800
1000
1200
3‐015
3 067
4000
5000
m3/
s)
SIN PRESA
200
400
600
3‐067
3‐068
1000
1200
1400
2000
3000
Qm
ax (m
0
1 101 201 301
400
600
800
3‐076
3‐015
3‐028
0
1000
0 50 000 000 100 000 000 150 000 000 200 000 000 250 000 000
0
200
1 101 201 301
S l ió t Q t 400 500 ñ
0 50,000,000 100,000,000 150,000,000 200,000,000 250,000,000
Volumen (m3)
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Selección eventos con Qp entre 400 y 500 años
Explotación resultados embalse Isbertp
Análisis estadísticos variable de interés:
CDF Caudalesmáximos
10000
ños)
CDF Caudales máximos
CDF Niveles máximos (eventos de T(Pd)>50)
100
1000
audal m
áxim
o) (añ
T(Qentrada) (años)
10000
mo) (año
s)
10
0 500 1000 1500 2000 2500 3000
T(Ca (años)
T(Qsalida) (años) 1000
T(Nivel máxim
Caudal máximo (m3/s)
100
170 171 172 173 174 175 176 177
Nivel máximo (m snm)
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Conclusiones
Exigible la máxima precisión por sus implicaciones Exigible la máxima precisión por sus implicaciones económicas y sociales
Cañete (Cuenca), 2011
Tabasco (México), 2008
P ki tá 2010
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Pakistán, 2010
ÓGRACIAS POR SU ATENCIÓN
Prof Félix Francés (ffrances@hma upv es)Prof. Félix Francés ([email protected])Grupo de Investigación de Modelación Hidrológica y Ambiental
(GIMHA)http //lluvia dihma upv eshttp://lluvia.dihma.upv.es
F. Francés, R. García Bartual, G. Bussi, J. L. Salinas y E. Fernández. 2011. Diseño hidrológico de alto período de retorno mediante generación sintética de eventos de crecida. II Jornadas de Ingeniería del Agua. Modelos numéricos en dinámica fluvial. Barcelona, 5-6 Octubre 2011.