Transcript 13_Catalini et al

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Generar una base de datos pluviométricos y
pluviográficos.
Implementación del Modelo DIT para la
regionalización de Curvas i-d-T
Confeccionar mapas digitales georeferenciados


Láminas máximas diarias con T asociado.
Parámetros estadísticos provenientes de información
pluviométrica.
¿Por qué lo hacemos?
Porque una obra puede estar:
● subdimensionada
● correctamente dimensionada
● sobredimensionada
Impacto
Subdimensionado
Sobredimensionado
Económico
Limitación de uso por seguridad – salida de
servicio – colapso
GASTOS DE REINVERSIÓN
Derroche
Social
Inseguridad, desorden social, pérdida de vidas
Afectación de fondos que posterga otras
necesidades
Ambiental
Daño Ambiental en caso de falla
Deterioro y afectación exagerado
Importante realizar un diseño eficiente, considerando el diseño hidrológico
PRINCIPALES INCUMBENCIAS
MAIN RESEARCH GOALS
Estudios sobre variables hidrológicas
Studies on hydrological variables
LLUVIA (P)
CAUDAL (Q)
Rainfall
Flow Dsicharge
Metodología
Aplicaciones
Pronóstico
Methodology
Applications
Forescasting
Eventos
Observados
Observed Events
Eventos de Diseño
Events for Design
Nacional
Local Rainfall
Distribución Espacial
Temporal Distribution
Precipitación Diaria
Daily Rainfall
i-d-T
i-d-T
Provincial
Probable Maximun Precipitation
State
PMP
Hietogramas
hyetographs
Manual de Diseño de Obras Hidráulicas
Design Manual for Hydraulic Structures
Modelos
Distribuidos
Distributed models
Regional
Areal Distribution
Distribución Temporal
Modelos
Concentrados
Lumped models
National
Regional
Lámina Puntual
Modelos Estadísticos
Statistical models
Cuenca
Basin
¿Qué desarrollamos?
Sistema de Información Geográfica
Base de Datos a Nivel Provincial
1º Criterio de Selección: Pruebas no paramétricas
Resumen de estaciones pluviométricas cuyos registros no
superaron las hipótesis y fueron descartadas.
Prueba
Independencia (Wald-Wolfowitz)
Estacionalidad (Kendall)
Homogeneidad (Wilcoxon)
Cantidad
4
8
9
2º Criterio de Selección: Longitud de serie histórica
Fijar 20 años como longitud mínima resulta
demasiado restrictivo, para Córdoba, dado que
implicaría rechazar 57 estaciones.
Cantidad de años de
registro
Cantidad de
Estaciones
Porcentual
respecto al toral
14 años
45
9.5 %
Entre 14 - 20 años
267
54.9 %
20 - 50 años
160
32.8 %
más de 50 años
14
2.8 %
En Santa Fe, no se incluyeron 49 estaciones que
presentan menos de 14 años de registros lo que
equivale a un 12% de las estaciones disponibles
Detección de Datos Atípicos (Water Resources Council (1981)
Técnicas de Interpolación
Interpolación
Ponderada,
Pluviométrica
Máxima Diaria
Recurrencias
20, 50 y 100 años
Método de
Kriging,
Pluviométrica
Máxima Diaria
Recurrencias
20, 50 y 100 años.
Sistema de Información Geográfica
Láminas Máximas Diarias con T
Referencias / Reference
idT
Aeropuertos / Airport/ Pg.
Redes Prov. / State Network. / P.
Red Ferroviaria / Railway / P.
Est. Ind. / Agr. / P. / Pg.
Emplazamiento de Proyecto
Location of Civil Project
Referencias
Pluviógrafo
ln i d,T
=
A .  y - B . y + C
A= σ +α
B=-β
C = μ + ln 60 + γ
idT
Pluviómetro
A’=A - s + s´
C’ =C- m + m´
Emplazamiento del Proyecto
Lat/long
A’=A - s + s´int
C’ =C- m + m´int
idT
Latitud = - 62,75
Longitud = - 31,70
s´int = 0,3389
m´int = 4,3434
Pluviógrafo Base
ln i d,T
idT
=
A .  y - B . y + C
A= σ +α
B=-β
C = μ + ln 60 + γ
Emplazamiento del Proyecto
Lat/long
s´int = 0,3389
A’=A - s + s´int
C’ =C- m + m´int
Latitud = - 62,75
Longitud = - 31,70
idT
m´int = 4,3434
300.0
50.0
45.0
250.0
40.0
35.0
200.0
Intensidad {mm/h]
idT
Intensidad {mm/h]
30.0
150.0
25.0
20.0
100.0
15.0
10.0
50.0
5.0
0.0
0.0
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
180
380
580
Duración [min]
5 años
Latitud = - 62,75
Longitud = - 31,70
10 años
25 años
50 años
780
980
1180
1380
1580
Duración [min]
100 años
200 años
2 años
10 años
25 años
50 años
100 años
200 años
Sistema de Información Geográfica
Parámetros Modelo Predictivo
Mapa tendencial de los desvíos estándar de los logaritmos
de las series pluviométricas máximas diarias
Mapa tendencial de las medias de los logaritmos de las
series pluviométricas máximas diarias
Sistema de Información Geográfica
Parámetros Modelo Predictivo
Ubicación espacial de las estaciones pluviométricas
seleccionadas para la regionalización de curvas i-d-T
Conclusiones y Recomendaciones
Este estudio presenta una metodología que considera el comportamiento espacial de
los parámetros estadísticos que definen la lluvia máxima diaria, como son la media
(m) y el desvió estándar (s) con la finalidad de ampliar la cobertura espacial y poder
inferir Lluvias de Diseño a regiones, en donde no se cuenta con información
pluviométrica y/o pluviográfica que permitan su obtención local.
Se ha desarrollado y ampliado un SIG, el cual contiene la ubicación espacial de las
487 estaciones pluviométricas, sus series históricas de lluvias máximas diarias (19412011), sus principales parámetros estadísticos de las series de lluvias máximas
diarias: (Mínimo [mm], Máximo [mm], Promedio [mm], Desviación Estándar,
Mediana [mm], Coeficiente de Variación, Coeficiente de Asimetría, Coeficiente de
Curtosis, etc).
Los mapas temáticos para Córdoba y Santa Fe, permiten estimar de manera directa y
expeditiva las curvas intensidad-duración-Recurrencia (T), mediante el empleo del
modelo DIT u otro similar para recurrencias de interés como pueden ser 2, 5, 10, 20,
25, 30, 50, 100 y/o 200 años, además sobre el mismo SIG, se pueden obtener las
estimaciones de lamina de lluvia máxima diaria en lugares en donde no se disponían
de registros
Evitar y/o mitigar inundaciones urbanas y fallas de obras de infraestructura