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III Taller sobre Regionalización de Precipitaciones Máximas ROSARIO – Diciembre de 2011. - PowerPoint PPT Presentation
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Confeccionar mapas digitales Confeccionar mapas digitales georeferenciadosgeoreferenciados Láminas máximas diarias con T asociado.Láminas máximas diarias con T asociado. Parámetros estadísticos provenientes de Parámetros estadísticos provenientes de
información pluviométrica.información pluviométrica.
Generar una base de datos Generar una base de datos pluviométricos y pluviográficos.pluviométricos y pluviográficos.
Implementación del Modelo DIT para la Implementación del Modelo DIT para la regionalización de Curvas i-d-Tregionalización de Curvas i-d-T
¿Por qué lo hacemos?¿Por qué lo hacemos?
Porque una obra puede estar:
● subdimensionada ● correctamente dimensionada ● sobredimensionada
Impacto Subdimensionado Sobredimensionado
EconómicoLimitación de uso por seguridad –
salida de servicio – colapsoGASTOS DE REINVERSIÓN
Derroche
SocialInseguridad, desorden social, pérdida
de vidasAfectación 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 INCUMBENCIASMAIN RESEARCH GOALS
Estudios sobre variables hidrológicas
Studies on hydrological variables
LLUVIA (P)LLUVIA (P)RainfallRainfall
CAUDAL (Q)CAUDAL (Q)Flow DsichargeFlow Dsicharge
MetodologíaMetodologíaMethodologyMethodology
AplicacionesAplicacionesApplicationsApplications
NacionalNational
RegionalRegional
ProvincialState
CuencaBasin
Eventos Eventos Observados Observados
Observed Observed EventsEvents
Eventos de Eventos de DiseñoDiseño
Events for DesignEvents for Design
Lámina PuntualLocal Rainfall
Distribución Temporal
Temporal Distribution
Distribución Espacial
Areal Distribution
Precipitación Diaria
Daily Rainfall
i-d-Ti-d-T
Hietogramashyetographs
PMPProbable Maximun
Precipitation
Manual de Diseño de Obras Hidráulicas Design Manual for Hydraulic Structures
PronósticoPronósticoForescastingForescasting
Modelos Concentrados
Lumped models
Modelos Estadísticos
Statistical models
Modelos Distribuidos
Distributed models
¿Qué desarrollamos?¿Qué desarrollamos?Sistema de Información Geográfica Sistema de Información Geográfica
Base de Datos a Nivel ProvincialBase de Datos a Nivel Provincial
1º Criterio de Selección: Pruebas no paramétricas1º Criterio de Selección: Pruebas no paramétricas
Prueba CantidadIndependencia (Wald-Wolfowitz) 4
Estacionalidad (Kendall) 8Homogeneidad (Wilcoxon) 9
Resumen de estaciones pluviométricas cuyos registros no
superaron las hipótesis y fueron descartadas.
2º Criterio de Selección: Longitud de serie histórica2º Criterio de Selección: Longitud de serie histórica
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 %
Fijar 20 años como longitud mínima resulta demasiado restrictivo, para Córdoba, dado que implicaría rechazar 57 estaciones.
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 Detección de Datos Atípicos (Water Resources Council (1981)(1981)
Técnicas de InterpolaciónTécnicas 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 Sistema de Información Geográfica Láminas Máximas Diarias con TLáminas Máximas Diarias con T
Referencias / ReferenceReferencias / Reference
Aeropuertos / Airport/ Pg.
Redes Prov. / State Network. / P.
Red Ferroviaria / Railway / P.
Est. Ind. / Agr. / P. / Pg.
Emplazamiento de ProyectoLocation of Civil Project
ididTT
ReferenciasReferencias
Pluviógrafo
ididTT
C + . B - . A = i yyTd, ln
A = σ + αB = - βC = μ + ln 60 + γ
Pluviómetro
A’=A - + C’ =C- + ´
Emplazamiento del ProyectoLat/long
A’=A - + int
C’ =C- + ´int
ididTT
Latitud = - 62,75Longitud = - 31,70
´int = 0,3389 ´int = 4,3434
Latitud = - 62,75Longitud = - 31,70
´int = 0,3389
´int = 4,3434
ididTT
Pluviógrafo BaseC + . B - . A = i yyTd, ln
A = σ + αB = - βC = μ + ln 60 + γ
ididTT
Emplazamiento del ProyectoLat/long
A’=A - + int
C’ =C- + ´int
Latitud = - 62,75Longitud = - 31,70
ididTT
0.0
50.0
100.0
150.0
200.0
250.0
300.0
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
Inte
nsid
ad {
mm
/h]
Duración [min]
5 años 10 años 25 años 50 años 100 años 200 años
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
35.0
40.0
45.0
50.0
180 380 580 780 980 1180 1380 1580
Inte
nsid
ad {
mm
/h]
Duración [min]
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 Este estudio presenta una metodología que considera el comportamiento espacial de los parámetros estadísticos que definen la lluvia máxima diaria, 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 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 la cobertura espacial y poder inferir Lluvias de Diseño a regiones, en donde no se cuenta con información pluviométrica y/o pluviográfica que donde no se cuenta con información pluviométrica y/o pluviográfica que permitan su obtención local. permitan su obtención local. Se ha desarrollado y ampliado un SIG, el cual contiene la ubicación Se ha desarrollado y ampliado un SIG, el cual contiene la ubicación espacial de las 487 estaciones pluviométricas, sus series históricas de espacial de las 487 estaciones pluviométricas, sus series históricas de lluvias máximas diarias (1941-2011), sus principales parámetros lluvias máximas diarias (1941-2011), sus principales parámetros estadísticos de las series de lluvias máximas diarias: (Mínimo [mm], estadísticos de las series de lluvias máximas diarias: (Mínimo [mm], Máximo [mm], Promedio [mm], Desviación Estándar, Mediana [mm], Máximo [mm], Promedio [mm], Desviación Estándar, Mediana [mm], Coeficiente de Variación, Coeficiente de Asimetría, Coeficiente de Coeficiente de Variación, Coeficiente de Asimetría, Coeficiente de Curtosis, etc). Curtosis, etc). Los mapas temáticos para Córdoba y Santa Fe, permiten estimar de Los mapas temáticos para Córdoba y Santa Fe, permiten estimar de manera directa y expeditiva las curvas intensidad-duración-Recurrencia manera directa y expeditiva las curvas intensidad-duración-Recurrencia (T), mediante el empleo del modelo DIT u otro similar para recurrencias (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, 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 además sobre el mismo SIG, se pueden obtener las estimaciones de lamina de lluvia máxima diaria en lugares en donde no se disponían de lamina de lluvia máxima diaria en lugares en donde no se disponían de registrosregistros
Evitar y/o mitigar inundaciones urbanas y fallas de obras de infraestructura