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Nuevos desarrollos del IIAMA-UPV en materia de generación de lluvias y
arrastre de vehículos
Grupo de Investigación de Modelación Hidrológica y Ambiental (GIMHA)Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente(IIAMA)
Universitat Politècnica de València
Prof. Dr. Félix Francés
MINISTERIOPARA LA TRANSICIÓN ECOLÓGICA
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Empleo de generadores meteorológicos para la estimación de avenidas
extremas incluyendo Cambio Climático
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
0
200
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1 10 100 1000 1000024h max precipitation return period (yrs)
Pe
akru
nof
f(m
³/s)
dry initial cond.wet initial cond.
0
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1 10 100 1000 1000024h max precipitation return period (yrs)
Pe
akru
nof
f(m
³/s)
dry initial cond.wet initial cond.
Caudal pico e hidrograma dependen fuertemente de:
Distribución espacio-temporal de la precipitación
Humedad del suelo inicial
Tormenta de diseño
200 simulaciones de eventos usando 100 tormentas sintéticas y 2 condiciones iniciales con escenario actual en R. Poyo
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Sensibilidad del riesgo
4
Pakistán, 2010
Caudal CaladoRiesgo inundación R. Poyo: 12,629,016 €/año sólo directos de 2007
Sensibilidad similar => precisión similar en hidrología e hidráulica
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Es posible construir un modelo meteorológico continuo o de tormentas =>Generación de tormentas sintéticas (continuo o individuales) → Simulación hidrológica → Análisis estadístico de Q
Pros: Inclusión de la variabilidad espacio-temporal Tantas tormentas como se quiera
Contras:
Adecuación del modelo hidrológico Adecuación del modelo meteorológico (especialmente modelos sub-diarios
en grandes cuencas)
Generadores meteorológicos
5
Tiempo
Intensidad
Tiempo
IntensidadIntensidad
POISSON
22
2)( Dr
etC
→ Simulación hidráulica → Análisis estadístico de h en cada pixel
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Continuous sub-daily, the perfect solution but highly complex and nowadays not for large catchments
ETH model
Sub-daily but for individual events, but problems with initial condition and probabilities (no date)
RAINGEN
Continuous daily, but problems with downscaling GWEX, MULGETS, …
Types of weather generators
6
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Elementos involucrados
Zona de inundación ZI (ámbito modelo hidráulico)
Cuenca vertiente a la ZI (ámbito modelo hidrológico)
Punto de interés PI (a efectos de asignación probabilidad)
Estación de aforo (EA) para calibración/validación modelos hidrológicos
Puntos de generación de
hidrogramas (PGs)
ES080_ARPS_0022-03: Rambla de Chiva o de Poyo desde Chiva hasta canal Júcar - Turia
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Selección del generador meteorológico
MulGETS (Chen et al., 2014) vs GWEX (Evin et al., 2018)
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Calibración del generador meteorológico
Primera calibración => datos de precipitación observada de Spain02-v4: 37 años
Validación con estudio regional de precipitaciones diarias máximas (CEDEX, 1994)
Segunda calibración => Ajuste del parámetro de forma ξ:
Dos poblaciones:
Meses de otoño (SON) => A calibrar (prueba y error)
Resto de meses
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Modelo hidrológico
Distribuido en el espacio:
Reproduce la variabilidad espacial del ciclo hidrológico
Utiliza toda la información espacial disponible
Ofreciendo resultados en cualquier punto
Modelo Integral: contabilidad adecuada del estado inicial
recursos hídricos, inundaciones
Facilidad de calibración:
Parsimonioso
Posibilidad de calibración automática
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Implementación TETIS en R. de la Viuda
Calibración (escala diaria):
Mª Cristina (2003-2004)
NS = 0.930
Validación temporal:
Mª Cristina (2000-2001)
NS = 0.928
Validación espacial:
Vall d’Alba (2003-2004)
NS = 0.428
0
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1/10/01 1/11/011/12/01 1/1/02 1/2/02 1/3/02 1/4/02 1/5/02 1/6/02 1/7/02 1/8/02 1/9/02 1/10/02
Pre
cipi
taci
ón [m
m/d
ía]
Cau
dal [
m³/
s]Fecha
Precipitación
Observado
Sim. sin pérdidas
Sim. con pérdidas
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1/4/02 1/5/02 1/6/02
Pre
cipi
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ón [m
m/d
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Cau
dal [
m³/s
]
Fecha
0
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1/10/031/11/031/12/031/1/04 1/2/041/3/04 1/4/041/5/04 1/6/041/7/04 1/8/04 1/9/041/10/04
Pre
cipi
taci
ón [m
m/d
ía]
Cau
dal [
m³/
s]
Fecha
PrecipitaciónObservadoSim. sin pérdidasSim. con pérdidas
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1/3/04 1/4/04 1/5/04
Pre
cipi
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ón [m
m/d
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Cau
dal [
m³/s
]
Fecha
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1/10/03 1/11/031/12/03 1/1/04 1/2/04 1/3/04 1/4/04 1/5/04 1/6/04 1/7/04 1/8/04 1/9/04 1/10/04
Pre
cipi
taci
ón
[mm
/día
]
Ca
ud
al [
m³/
s]
Fecha
Precipitación
Observado
Sim. sin pérdidas
Sim. con pérdidas
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20/3/04 20/4/04 20/5/04
Pre
cipi
taci
ón [m
m/d
ía]
Cau
dal [
m³/s
]
Fecha
Precipitación
Observado
Sim. sin pérdidas
Sim. con pérdidas
(Corrección del desfase temporal y pérdidas)
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Resultados
Validación metodología para caudales bajo T
“Plotting positions” de los caudales observados (SAIH) y los caudales simulados con las lluvias generadas con GWEX en los tres puntos de aforo
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Resultados
Validación metodología para caudales alto T
“Plotting positions” de los caudales simulados con las lluvias generadas con GWEX en los puntos con información histórica y de paleocrecidas
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Caso Picassent-Poyo 2º ciclo
Evento 2000
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Caso Picassent-Poyo 2º ciclo
Punto de cálculo
Caudales 500 años (m³/s)
Revisión 1er Ciclo
Poyo A7 1.200 1.407
Saleta 190 292
Poyo Torrent
1.420 1.412
Picassent-Beniparrell
450 1.163
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
El objetivo es obtener deltas de inundación para T=100 por comparación de la inundabilidad producida con las series de Tmax-min y Pd para climas:
Actual: Spain02v4 período 1971-2000
Inclusión del Cambio Climático
Futuro: Período 2041-2070 con escenario de emisiones RCP8.5
Al menos nos quedamos con CCmax y CCmin
=> 3 modelos meteorológicos
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Peligrosidad y riesgo de arrastre de vehículos
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Desarrollar una metodología para la adecuada identificación en el espaciodel riesgo de arrastre de vehículos:
Para Zonas de Inundación
Simplificaciones y adaptaciones para badenes de cruce de río
Primero hay que definir un criterio de estabilidad
Objectivo
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Nowadays, there are a dozen stability criteria with different hypothesis and simplifications
After a literature review we selected the criterion …
Stability criteria
REVIEW AND ANALYSIS OF VEHICLE STABILITY MODELS DURING FLOODS AND PROPOSAL FOR FUTURE IMPROVEMENTS
by:Ricardo A. Bocanegra, Félix Francés and Francisco J. Vallés
Published in 2019
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
௩
௩
ଶ
Mobility Parameter θV Critical Threshold θVcr (H, U)
Based on flood (H), vehicle characteristicsand the angle of flow incidence β
Source: Arrighi et al. (2016) Source: Arrighi et al. (2016)
β
HU
Stability criterion: Arrighi et al. (2016)
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Stability criterion:
> 1 In motion by sliding
= 1 Incipient motion by sliding
[0, 1[ Vehicle at rest
< 0 In motion by floating
i = ೇ
ೇ
Stability criterion: Arrighi et al. (2016)
Source: Arrighi et al. (2016) Source: Arrighi et al. (2016)
β
HU
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Case study: Rambla del Poyo
Catchment area = 430 Km2
Mediterranean semi-arid climate
Medicanes in Autumn
Ephemeral river
Disappears in floodplain
Case study: municipalities of Massanassa and Alfafar located in the lower part of the catchment
Direct risk in 2007: 550,338 €/year
18,205 cars can be affected
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Seat Ibiza
Parameter
Vehicle i
UtilitySeat Ibiza
CompactSeat León
Small SUVPeugeot 2008
Medium SUVVolkswagen
Tiguan
Length (m) 3.683 4.184 4.159 4.433
Width (m) 1.610 1.742 1.739 1.809
Height (m) 1.421 1.439 1.556 1.665
Ground clearance(m)
0.124 0.12 0.165 0.175
Density (Kg/m³) 108.00 125.86 104.41 115.26
Proportion gi 0.262 0.322 0.148 0.268
Seat León Peugeot 2008 Volkswagen Tiguan
Characteristics of vehicles
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Available flood hazard maps
Depths (H)
Available for return periods of 10, 25, 50, 100 and 500
Velocities (U|h)
Flood for Tr 100 years
Depth (m) Velocity (m/s)
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Vehicle flood hazard can be defined as the probability for the conditions thatcause the loss of stability of vehicles (Si) => depends on type of car i
Vehicle flood hazard
Hazard
Magnitude
Stability criterion
Frequency
)(qfQ i
ௌi
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Loss of stability by flotation
Safety Zones Loss of stability by sliding
< 0 0 – 0.5 0.5 – 1.0 1.0 – 1.5 > 1.5
Results: vehicle flood hazard maps
Tr = 50 years Tr = 100 years Tr = 500 years
Utility Car Flood Hazard Hazard Index Si(h,u)
Massanassa
Alfafar
Massanassa
Alfafar
Massanassa
Alfafar
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
VulnerabilityDamage function
Risk
Hazard
MagnitudeFrequency
ExpositionDensity of vehicles
Vehicle flood risk
Defined as the combination of the probability of a vehicle being swept away orfloated and the density of vehicles driving or being parked on floodplain:
ௌ
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
At a given point of the territory (pixel) and for each type of vehicle i, the damage function should be based on the stability criterion
Our simplification:
Vulnerability
D [ Si (h,u) ] =
0 (stable) if 0 ≤ Si < 1
1 (unstable) otherwise0,00
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
0,35
0,40
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0D
epth
(m
)
Velocity (m/s)
Stability Thresholds for Studied Vehicles in Flood Events
Utility
Compact
Small SUV
Medium SUV
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Exposition
Low Density (in red) = 5.4 Car/Ha
High Density = 313.8 Car/Ha_street
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
It is defined at a given point of the territory (pixel) and is measured as the mean number of vehicles washed away per year per unit area
It can be estimated as:
where:
= damage function for car type i, i= 1, …, K
d = density of vehicles in this pixel
gi = proportion of car type i
Vehicle flood risk density: r
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
And can be approximated by:
where:
D[h,u,i] = damage function for car type i, i= 1, …, K
d = density of vehicles in the pixel
g [i] = proportion of car type i
j= flood hazard map for return period Tj, j= 1, …, N
Tmin corresponds to the lowest return period for inundation
Vehicle flood risk density: r
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
RiskCar/Ha/year
0.0 – 1.4
1.4 – 2.8
2.8 – 4.2
4.2 - 5.6
5.6 – 7.0
7.0 – 8.4
Results: vehicle flood risk map
Massanassa
Alfafar
Mean number of vehicleswashed away per year
18,205 cars within the flooded area
Type of car gi Cars/year
Utility 0.262 71.9
Compact 0.322 86.3
Small SUV 0.148 37.9
MediumSUV
0.268 65.9
Total Fleet 262.0
Tmin= 37.5 years
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Arrastre en badenes
Jornada de implantación de los PGRIs, 14 de noviembre de 2019
Riesgo de arrastre en badenes
Municipio de Godelleta (Valencia)
¡Gracias por su atención!¡Gracias por su atención!
MINISTERIOPARA LA TRANSICIÓN ECOLÓGICA