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Confeccionar mapas digitales georeferenciados Confeccionar mapas digitales georeferenciados Láminas máximas diarias con T asociado. Láminas máximas diarias.

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2 Confeccionar mapas digitales georeferenciados Confeccionar mapas digitales georeferenciados Láminas máximas diarias con T asociado. Láminas máximas diarias con T asociado. Parámetros estadísticos provenientes de información pluviométrica. Parámetros estadísticos provenientes de información pluviométrica. Generar una base de datos pluviométricos y pluviográficos. Generar una base de datos pluviométricos y pluviográficos. Implementación del Modelo DIT para la regionalización de Curvas i-d-T Implementación del Modelo DIT para la regionalización de Curvas i-d-T

3 ¿Por qué lo hacemos? Porque una obra puede estar: subdimensionada correctamente dimensionada sobredimensionada ImpactoSubdimensionadoSobredimensionado Económico Limitación de uso por seguridad – salida de servicio – colapso GASTOS DE REINVERSIÓN Derroche SocialInseguridad, desorden social, pérdida de vidas Afectación de fondos que posterga otras necesidades AmbientalDaño Ambiental en caso de fallaDeterioro y afectación exagerado Importante realizar un diseño eficiente, considerando el diseño hidrológico

4 PRINCIPALES INCUMBENCIAS MAIN RESEARCH GOALS Estudios sobre variables hidrológicas Studies on hydrological variables LLUVIA (P) Rainfall CAUDAL (Q) Flow Dsicharge MetodologíaMethodologyAplicacionesApplications Nacional National Regional Provincial State Cuenca Basin Eventos Observados Observed Events Eventos de Diseño Events for Design Lámina Puntual Local Rainfall Distribución Temporal Temporal Distribution Distribución Espacial Areal Distribution Precipitación Diaria Daily Rainfall i-d-T Hietogramas hyetographs PMP Probable Maximun Precipitation Manual de Diseño de Obras Hidráulicas Design Manual for Hydraulic Structures PronósticoForescasting Modelos Concentrados Lumped models Modelos Estadísticos Statistical models Modelos Distribuidos Distributed models

5 ¿Qué desarrollamos? Sistema de Información Geográfica Base de Datos a Nivel Provincial

6 1º Criterio de Selección: Pruebas no paramétricas PruebaCantidad Independencia (Wald-Wolfowitz) 4 Estacionalidad (Kendall) 8 Homogeneidad (Wilcoxon) 9 Resumen de estaciones pluviométricas cuyos registros no superaron las hipótesis y fueron descartadas. 2º Criterio de Selección: Longitud de serie histórica Cantidad de años de registro Cantidad de Estaciones Porcentual respecto al toral 14 años % Entre años % años % más de 50 años % 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

7 Detección de Datos Atípicos (Water Resources Council (1981)

8 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.

9 Sistema de Información Geográfica Láminas Máximas Diarias con T

10 Referencias / Reference Aeropuertos / Airport/ Pg. Redes Prov. / State Network. / P. Red Ferroviaria / Railway / P. Est. Ind. / Agr. / P. / Pg. Emplazamiento de Proyecto Location of Civil Project idT

11 Referencias Pluviógrafo idT A = σ + α B = - β C = μ + ln 60 + γ Pluviómetro A=A - + C =C- + ´ Emplazamiento del Proyecto Lat/long A=A - + int C =C- + ´ int idT

12 Latitud= - 62,75 Longitud= - 31,70 ´ int = 0,3389 ´ int = 4,3434

13 Latitud= - 62,75 Longitud= - 31,70 ´ int = 0,3389 ´ int = 4,3434 idT Pluviógrafo Base A = σ + α B = - β C = μ + ln 60 + γ idT Emplazamiento del Proyecto Lat/long A=A - + int C =C- + ´ int

14 Latitud= - 62,75 Longitud= - 31,70 idT

15 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

16 Sistema de Información Geográfica Parámetros Modelo Predictivo Ubicación espacial de las estaciones pluviométricas seleccionadas para la regionalización de curvas i-d-T

17 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 ( ), 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

18 Evitar y/o mitigar inundaciones urbanas y fallas de obras de infraestructura

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