III TALLER SOBRE REGIONALIZACIÓN DE

Presentación del tema: "III TALLER SOBRE REGIONALIZACIÓN DE"— Transcripción de la presentación:

1 III TALLER SOBRE REGIONALIZACIÓN DE
PRECIPITACIONES MÁXIMAS ROSARIO, DICIEMBRE 2011 “EVALUACIÓN DEL POTENCIAL EROSIVO DE LLUVIA EN LA REGIÓN LIMITROFE ENTRE LAS PROVINCIAS DE CÓRDOBA Y SANTA FE, ARGENTINA ” Carlos M. García 1y3, Gabriel E. Caamaño Nelli2,3 , Carlos G. Catalini3, Clarita Dasso2,3, María Teresa Altamirano3, Luis Guillermo Müller3 (1) CETA FCEFyN – UNC (2) CONICET – CIRSA INA UCC -EHCPA

2 El proceso de EROSIÓN HÍDRICA se desencadena en la región de estudio principalmente por las PRECIPITACIONES PLUVIALES. La acción se divide en: desagregación, desprendimiento y transporte de las partículas de suelo, por impacto de la gota de lluvia (salpicadura). proceso de ruptura y traslado de las partículas desprendidas, por un flujo de agua superficial (escurrimiento).

3 EFECTOS DE LA EROSIÓN HÍDRICA
En el lugar de origen (campo del productor): el fenómeno se traduce en el adelgazamiento de la capa arable. Este efecto disminuye la productividad del suelo e influye en la economía del productor. Fuera del lugar de origen (diques, ríos, lagos, etc.): el fenómeno se traduce en transporte y deposición de sedimentos de partículas desprendidas. Este efecto provoca daños y perjuicios al colmatar diques, canales, aumentar los gastos de potabilización del agua, etc.

4 CARACTERÍSTICAS DE LA EROSIÓN HÍDRICA
Fuente de energía de los procesos de erosión hídrica: energía cinética de las lluvias (base de modelos de predicción de erosión hídrica). La fuerza erosiva de la lluvia es función de los siguientes factores: forma, tamaño (diámetro) y velocidad de las gotas de lluvia intensidad y duración de la lluvia velocidad del viento. Los efectos de la erosión hídrica en los suelos se pueden: medir en campo mediante simuladores de lluvia predecir mediante el uso de modelos matemáticos. Los modelos matemáticos para la predicción de erosión hídrica pueden ser clasificados de diferentes maneras. En función: del tiempo: - erosión producida por un evento hidrológico particular - erosión anual media a largo plazo de su estructura: - empíricos - físicamente basados

5 MODELO DE PREDICCIÓN DE EROSIÓN HÍDRICA Ecuación Universal de Pérdida de Suelo (USLE)
Ecuación empírica tipo paramétrica multiplicativa desarrollada sobre gran base de datos experimentales (EE.UU.-Wischmeier y Smith-1958). La ecuación expresa cuantitativamente la pérdida de suelo por erosión, como un valor anual medio a largo plazo: A (tn/m2*año) A = R*K*L*S*C*P Factor erosivo Dimensión Unidad Físico: clima R: erosividad de la lluvia ((J*mm)/(m2*h)) Físico: suelo K:erosionabilidad del suelo ((tn*m2*h)/(m2*J*mm)) Relieve L: longitud de pendiente Adimensional S: gradiente de pendiente Humano: cobertura C: manejo del cultivo Humano: uso y labranza del suelo P: práctica de control y conservación del suelo

6 FACTOR DE EROSIVIDAD DE LA LLUVIA: R
R se calcula usando el Índice de Erosión Pluvial EI30. Se obtiene a partir de datos pluviográficos correspondientes a una serie de análisis de por lo menos 20 años (para superar variabilidad temporal de la lluvia y obtener valores medios de R representativos para la ecuación). Los valores de erosividad hídrica pueden sumarse para cualquier período buscando proporcionar una medida numérica de erosividad por precipitación durante ese período; aunque normalmente se reporten estos datos en base anual. EI30 es un factor de erosividad asociado a lluvia-escorrentía, donde: E es la energía cinética de la tormenta y se consume en producir el desprendimiento de las partículas de suelo I es la intensidad máxima de lluvia durante 30 minutos y es proporcional al caudal máximo; el cual se relaciona con la capacidad de transporte del flujo superficial.

7 OBJETIVOS OBJETIVOS GENERALES
Evaluar la capacidad erosiva de las lluvias R (erosión anual media a largo plazo y para un evento hidrológico particular), en la región limítrofe entre las provincias de Córdoba y Santa Fe, Argentina. OBJETIVOS ESPECÍFICOS Elaborar una base de datos digital con información temporal de lluvia de todos los eventos de tormenta en la región de estudio. Evaluar opciones metodológicas para estimar el factor R de la USLE (distintas ecuaciones de energía cinética de lluvia y distintos criterios de separación de tormentas). Estimar el valor de erosión anual media a largo plazo R. Evaluar opciones metodológicas para estimar R (erosión anual medio a largo plazo y para un evento hidrológico en particular) en casos en que la información pluviográfica base no este disponible.

8 LUGAR DE ESTUDIO Se emplearon datos pluviográficos históricos registrados en la localidad de Ceres, provincia de Santa Fe (período ) y Marcos Juárez, provincia de Córdoba (período ). Estas localizaciones representan la región este de la provincia de Córdoba, Argentina.

9 Definición de Eventos de Tormenta
DATOS Y MANEJO DE INFORMACIÓN Definición de Eventos de Tormenta “x horas” es el tiempo que se quiere que separe a dos tormentas consecutivas, sin existir láminas precipitadas en dicho tiempo. Los eventos de tormenta se definen con el criterio de separación entre tormentas de “x horas”, que consiste en: 1° Unificar tormentas para formar una nueva siempre que: la fecha y hora del último pulso de la tormenta “i” (tiempo acumulado), diste (o sea igual a) “x horas”, de la fecha y hora de inicio de la tormenta “i+1”. 2° Fecha de inicio de la nueva tormenta: es la fecha de inicio de la primera de las dos tormentas que se unen. 3° Cantidad de intervalos intermedios a agregar: se define de dividir el tiempo de separación real, que existía entre las dos tormentas iniciales, en 5 minutos (que es la duración de cada pulso). 4° Intervalos intermedios: se completan con láminas precipitadas de valor 0 mm. En este trabajo se evaluó la sensibilidad de este criterio. Se realizó el análisis para cuatro tiempos de separación de tormenta: “x horas”= 1, 2, 3 y 6 horas.

10 Definición de Tormentas Erosivas
Formato de Información procesada Formato de fecha y hora de inicio de una tormenta: AÑO - MES - DÍA - HORA Formato datos : CANTIDAD PULSOS - TIEMPO ACUMULADO (minutos) -LÁMINA ACUMULADA DEL PULSO - LÁMINA INCREMENTAL DEL PULSO- FECHA DEL PULSO COMPUTADA DESDE 01/01/1940 A LAS 00:00 hs. Definición de Tormentas Erosivas Existen dos criterios complementarios para definir que tormentas generan erosión. Se las considera tormentas erosivas si: Independientemente de la duración de la tormenta, tiene una lámina de lluvia acumulada ,5 mm Si es una tormenta de corta duración ( minutos) y tiene una lámina de lluvia acumulada ,25 mm

11 METODOLOGÍA 1- Se implementó el método clásico de estimación de erosividad de lluvia R (como valor anual medio a largo plazo) evaluando distintas opciones metodológicas y criterios disponibles en la bibliografía del modelo. 2- Se evaluó la erosividad pluvial prescindiendo de la información pluviográfica base. 2-a- A partir de información pluviométrica 2-b- A partir de información representativa de lluvias de diseño (relaciones intensidad-duración-recurrencia: i-d-T).

12 CÁLCULO DEL FACTOR R – MÉTODO CLÁSICO
“R” se calcula sumando el producto de la energía cinética “E” por la intensidad máxima de la tormenta durante 30 minutos “I30”, para cada tormenta erosiva “j” de cada año “i”, ocurrido en “n” años y promediado. R - J*mm/m2*h EI- J*mm/m2*h E- J/m2 I30- mm/h ΔVk-cantidad de lluvia en pulso k (mm) ik-intensidad de lluvia en pulso k (mm/h) Δtk -duración del pulso k (h) ek-energía cinética por unidad de lluvia del pulso k (J/m2/mm) Renard Wischmeier y Smith Van Dijk Ecuaciones empíricas de energía cinética

13 ESTRUCTURA DEL PROGRAMA DE CÁLCULO
El programa de cálculo fue codificado en lenguaje OCTAVE. Trabaja para cada año hidrológico individualmente. Procesamiento interno: opera con módulos conectados entre sí (el resultado de un módulo es el archivo de entrada del módulo siguiente). Módulo 1: Separación de tormentas (criterio “x horas”) Módulo 2: Definición de tormentas erosivas Módulo 3: Determinación de (I30)j máximo para cada tormenta j Módulo 4: Cálculo de R para cada pulso k, Rk Módulo 5: Cálculo de R para cada tormenta j, Rj Módulo 6: Cálculo de R para cada año i, Ri Módulo 7: Generación archivos de resultados. Existen cinco archivos: - Tormentas totales - Tormentas erosivas - I30MAX para cada tormenta erosiva - ek , Ek y Rk para cada pulso de cada tormenta erosiva - Rj para cada tormenta erosiva y Ri total del año hidrológico

14 RESULTADOS: CERES Valores a comparar de los 4 criterios y las 3 ecuaciones. R (mm J/h m2) R promedio 39 años=R RENARD W y S VAN DIJK CANT. TOTAL TORM. EROSIVAS Tormentas 1 hs 393077,1 416147,0 402281,1 636 Tormentas 2 hs 403002,4 427514,5 413217,9 635 Tormentas 3 hs 411266,3 436894,3 422246,8 643 Tormentas 6 hs 419510,1 446656,3 431564,4 647 Para todos los criterios, la diferencia entre el uso de la ecuación de Renard y la de Wischmeier y Smith es solo del 6%. Diferencia relativa (%) entre R calculados con criterios de separación de tormentas: " R "((J/m2)*(mm/h)) RENARD W y S VAN DIJK CANT. TOTAL TORM. EROSIVAS 1 hs y 6 hs 6,72% 7,33% 7,28% 1,73% 2 hs y 6 hs 4,10% 4,48% 4,44% 1,89% 3 hs y 6 hs 2,00% 2,23% 2,21% 0,62% 1 hs y 2 hs 2,53% 2,73% 2,72% -0,16% 1 hs y 3 hs 4,63% 4,99% 4,96% 1,10% 2 hs y 3 hs 2,05% 2,19% 1,26% Incidencia en el valor de R Incidencia en la cantidad tormentas erosivas 16.5 tormentas erosivas por año

15 RESULTADOS: MARCOS JUAREZ
Valores a comparar de los criterios y las 3 ecuaciones. Para todos los criterios, la diferencia entre el uso de la ecuación de Renard y la de Wischmeier y Smith es menor del 6%. A su vez la diferencia relativa al utilizar criterios de separación de tormentas de 2 horas y 6 horas es menor al 3% R ((J/m2)*(mm/h)) 17 tormentas erosivas por año

16 R [(J/m2)*(mm/h)] Sep. 6 hs
RESULTADOS: R [(J/m2)*(mm/h)] Sep. 6 hs P [mm]

17 RESULTADOS DEL ANÁLISIS ESTADÍSTICO
Se presentan solo los resultados de la ecuación exponencial de Renard. Variable R anual. Muestra Completa ( ). No verifica estacionaridad ni homogeneidad. Se rechaza. Variable R anual. Muestra Contemporánea ( ). Verifica estacionaridad y homogeneidad. Se acepta (significancia 5%).

18 METODOLOGÍA 1- Se implementó el método clásico de estimación de erosividad de lluvia R (como valor anual medio a largo plazo) evaluando distintas opciones metodológicas y criterios disponibles en la bibliografía del modelo. 2- Se evaluó la erosividad pluvial prescindiendo de la información pluviográfica base. 2-a- A partir de información pluviométrica 2-b- A partir de información representativa de lluvias de diseño (relaciones intensidad-duración-recurrencia: i-d-T).

19 ESTIMACIÓN R: DATOS PLUVIOMÉTRICOS
Evolución temporal de Pa (lámina de lluvia acumulada anual) en el período de : Se realizó análisis de regresión entre valores de R anual (Jmm/m2h) del programa de cálculo y pluviometría anual Pa (mm). La ecuación de ajuste (Renard) posee r2=0,68: Relación de Van der Poel(1980):

20 METODOLOGÍA 1- Se implementó el método clásico de estimación de erosividad de lluvia R (como valor anual medio a largo plazo) evaluando distintas opciones metodológicas y criterios disponibles en la bibliografía del modelo. 2- Se evaluó la erosividad pluvial prescindiendo de la información pluviográfica base. 2-a- A partir de información pluviométrica 2-b- A partir de información representativa de lluvias de diseño (relaciones intensidad-duración-recurrencia: i-d-T).

21 ESTIMACIÓN R: LLUVIAS DE DISEÑO
Incidencia relativa (%) en el R anual de las 5 tormentas con mayores valores de I30MAX del año hidrológico Ceres

22 ANTECEDENTES SOBRE LLUVIAS DE DISEÑO
Este trabajo promueve una nueva alternativa de predicción de R que incluye el uso generalizado de intervalos de máxima intensidad anual, y la transposición de la función i-d-T. Relaciones i-d-T: se estiman a partir de registros pluviográficos. En Córdoba (y en el país), no es habitual disponer de ellos. “Transponer”: estimar ternas i-d-T (en localización sin disponibilidad de información pluviográfica) a partir de información i-d-T disponible en otras localizaciones. En la Provincia de Córdoba existe una Red Regional de Lluvias de Diseño: consta de 7 zonas con estaciones pluviográficas base y con representatividad sobre los 141 pluviómetros satelitales existentes en la Provincia (Caamaño Nelli y Dasso, 2003).

23 ESTIMACIÓN R: LLUVIAS DE DISEÑO
1- ANÁLISIS DE VALORES OBSERVADOS: Relación R versus Intensidad media del IMA30. Ecuación de ajuste (Renard), con r2 =0,43: : Resultado NO es SATISFACTORIO. Para valores observados la estimación de R anual con lluvias de diseño (intensidad media del IMA30) no es representativa. Sin embargo sirve para eventos hidrológicos particulares.

24 2- ANÁLISIS INFERENCIAL–VALORES ESTIMADOS: Relación R versus Intensidad media del IMA30, para distintos períodos de retorno T. En el análisis inferencial, ambas variables, se ajustaron para la función de distribución de probabilidades LogNormal. Ecuación de ajuste (Renard): con r2=1 (valor previsible, al ajustar dos funciones de distribución LogNormal) La ecuación es el “ALGORITMO PARA EVALUAR EL POTENCIAL EROSIVO DE LA LLUVIA A PARTIR DE LA FUNCIÓN i-d-T”, para lugares donde no se tiene información pluviográfica base o la serie de registros no es suficientemente extensa. Utilización: - forma inferencial para distintos períodos de retorno T para valores de la mediana (período de retorno T=1/p=1/0,5=2 años).

25 Entro con IMA30 y saco R anual.
“R anual” versus “intensidad media del IMA30” para “distintos períodos de retorno” Entro con IMA30 y saco R anual. Entro con T y saco R anual.

26 CONCLUSIONES: CON INFORMACIÓN PLUVIOGRÁFICA BASE
Se evaluó R (anual media a largo plazo y para un evento hidrológico particular), en dos estaciones pluviográficas. También se calcularon valores de R para distintos períodos de retorno. Se obtuvo base de datos digital de información temporal de eventos de tormenta erosivos (para 3 ecuaciones y 4 separaciones de tormenta). Incidencia ecuaciones empíricas de energía cinética de una tormenta: el uso de la ecuación exponencial de Renard difiere en un 6% que la ecuación logarítmica de Wischmeier y Smith. Incidencia criterio de separación de tormentas “x horas”: no genera incremento notable en la cantidad de tormentas erosivas aumentan directamente la cantidad de pulsos de las tormentas variación de R para distintas metodologías no es significativa (2 a 7%). Incidencia de longitud de la serie de análisis: el valor R resultante para la muestra contemporánea (20 años hidrológicos) es mayor en un 20% del valor de R para la muestra completa (39 años hidrológicos).

27 CONCLUSIONES: PRESCINDIENDO DE INFORMACIÓN PLUVIOGRÁFICA BASE
1- Estimación de R con datos pluviométricos: La regresión entre R anual y pluviometría anual arrojó coeficientes de determinación r2=0,68 (Renard) y r2=0,69 (Wischmeier y Smith). Se verificó Van der Poel: marcando una buena relación entre R anual medio a largo plazo y el promedio de precipitación pluvial anual. 2- Estimación de R con información representativa de lluvias de diseño: Estudio valores observados: la regresión entre R anual y valores de intensidad media del IMA30, arrojó coeficiente de determinación r2=0,43 (Renard). Ajuste NO SATISFACTORIO. El uso de lluvias de diseño no es representativo directamente del valor de R anual. Estudio valores observados: el uso de lluvias de diseño es favorable para representar el valor de erosión de eventos particulares: el de IMA30=I30MAX versus intensidad media del IMA30 (r2=0,82) y el evento de mayor erosión versus intensidad media del IMA30 (r2=0,67). Estudio valores estimados para distintas probabilidades de ocurrencia a partir del análisis inferencial: se obtuvo el ALGORITMO PARA EVALUAR EL POTENCIAL EROSIVO DE LA LLUVIA A PARTIR DE LA FUNCIÓN i-d-T, para lugares sin información pluviográfica base o cuando la serie de registro no es demasiado extensa.

28 ¡¡MUCHAS GRACIAS!!