Avances en previsión de crecidas

Presentación del tema: "Avances en previsión de crecidas"— Transcripción de la presentación:

1 Avances en previsión de crecidas
Angel Luis Aldana Valverde Dr. Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos Director de programa Centro de Estudios Hidrográficos del CEDEX Coordinador de la red temática PROHIMET del programa CYTED

2 Avances Nuevas aplicaciones de métodologías científico-tecnológicas
Informática y computación Meteorología Hidrología La expansión de las telecomunicaciones Disponibilidad de nuevos medios de observación Satélites Radares meteorológicos Sensores de medida de variables hidrológicas Desarrollo de los Sistemas de alerta temprana Hacia un nuevo enfoque de la planificación, desarrollo e implementación de soluciones Procesos participativos Los avances en previsión de crecidas son dependientes de la evolución de muchas otras disciplinas. Avances científicos en hidrología o meteorología y desarrollos tecnológicos en informática, comunicaciones y electrónica, son los que fundamentan los posibles pasos que puedan iniciarse una vez consolidados los temas de que depende. El conjunto de desarrollos es lo que permite crear sistemas de alerta temprana, que actualmente cuentan con amplias posibilidades gracias también a los modernos sistemas de observación. Los nuevos enfoques en gestión de crecidas fomentan este tipo de soluciones, exigiéndole a la vez que se generen dentro de un proceso participativo.

3 Avances en informática y computación
Aumento de capacidades: memoria y proceso Grandes volúmenes de información Plataformas multimodelo Autocalibración de parámetros Análisis multicriterio y multiobjetivo con formulaciones compleja Capacidades gráficas Interactividad con el usuario Supervisión de resultados Respuesta a tiempo Las importantes mejoras que se han vivido en el sector de la informática han dotado a los especialistas en previsión de crecidas de nuevos medios y herramientas para lograr sus objetivos. Es destacable la posibilidad de manejo de grandes volúmenes de información que puede procesarse en breves intervalos temporales, sin olvidar las capacidades gráficas que ofrecen los ordenadores que facilitan las labores de seguimiento de fenómenos y supervisión de modelos y herramientas a través de un uso muy interactivo entre hombre y máquina. Estos avances son los que, en conjunto, dotarán al sistema de alerta temprana de una de sus exigencias más estrictas: la respuesta a tiempo.

4 Computación evolutiva
Ventajas Flexibilidad en la elección o definición de la función objetivo Solución a planteamientos con estructura altamente no lineal No necesitan discretización de variables ni aproximaciones sucesivas en la función objetivo o en su derivada Libertad en la definición del espacio problema Baja variación del esfuerzo de computación con la dimensionalidad del problema Ofrecen soluciones en casos en los que hay múltiples o infinitas soluciones óptimas Permite buscar simultáneamente la forma funcional y sus coeficientes de ajustes (programación evolutiva, soluciones simbólicas). Inconvenientes Incertidumbre asociada al resultado Carácter marcadamente aleatorio Fijación de parámetros de comportamiento Base experimental Análisis de sensibilidad Uno de los avances en la computación que, a juicio de quien les habla, tiene gran importancia es en lo relativo a los problemas de optimización. Minimizar o maximizar una función objetivo es una dificultad común en gran número de problemas. Los métodos con los que se contaba, basado en técnicas convencionales de cálculo numérico, tenían gran número de dificultades para resolver casos con funciones complejas, no lineales, con extremos locales y alto número de variables. En ocasiones la formulación de un problema estaba fuertemente condicionado a los casos que podían resolverse con los métodos al uso. La computación evolutiva permite en la actualidad la resolución de problemas con mayor flexibilidad, dando opción a gran libertad en la formulación matemática de un problema de optimización, especialmente en aquellos asociados a toma de decisiones.

5 Ejemplo de aplicación: EDIMACHI-SIPROP
Simulación Previsión En ejemplo de aplicación para la simulación y previsión hidrológicas que incluye utilidades para la búsqueda y análisis de operaciones de desagüe de embalses. Se distinguen tres fases, en dos de las cuales nos encontramos con problemas de optimización y en la otra, la de previsión, necesita especialmente de enfoques para el enlace con la meteorología. Operación de embalse

6 Calibración de modelos
Aunque se emplean modelos simples, basados en técnicas tradicionales, surge un elevado número de parámetros (mínimo 4, con frecuencia 10) y una función error complicada que implica un elevado número de cálculos. La eficiencia de algoritmos de computación evolutiva asegura un buen resultado en breve espacio de tiempo.

7 Operación de embalses La búsqueda y selección de maniobras de válvulas y compuertas de presas para llevar a cabo la laminación de una crecida, implica la generación una de función objetiva completa. La formulación incluida en nuestras aplicaciones se basa en la penalización de un conjunto de sucesos, relacionados con la evolución del embalse y la consideración de un conjunto de valores extremos para algunas magnitudes, relacionadas éstas con la estrategia de explotación del embalse. La maniobra puede estar también sujeta a una programación de los posibles cambios en órganos de evacuación, lo que añade nuevas restricciones al planteamiento matemático. La solución del problema numérico que resulta puede exigir la utilización de algoritmos de computación evolutiva, pues los convencionales no ofrecieron buenos resultados de forma general.

8 Enlace entre meteorología e hidrología
RADAR HIRLAM La hidrología puede encontrar en la meteorología solución a problemas que sin ésta difícilmente podrían resolverse. Para el análisis de episodios en tiempo pasado resultan muy útiles las redes de radares meteorológicos, con cuya ayuda se logra un buen conocimiento de las precipitaciones acontecidas. Los modelos numéricos de predicción meteorológica ofrecen posibilidades de generación de escenarios futuros de precipitaciones esperadas, una de las principales entradas a los sistemas hidrológicos a ser analizados para la previsión, por ser causa de la mayor parte de los problemas de crecidas. Fuente INM PAP-INM

9 Estimación de precipitaciones: radar y pluviómetros
Los pluviómetros proporcionan medida de la precipitación en tierra pero puntual, mientras que las redes de radares meteorológicos permiten la estimación de una distribución espacial de precipitaciones, aunque con problemas en la cuantificación de los valores en cada punto. La combinación de ambas fuentes es una solución que aprovecha las ventajas de uno y otro.

10 Combinación de información
Método fiabilidad-forma de combinación de funciones. Fiabilidad = 0.5 Forma = 0.5

11 Previsión hidrológica SIN previsión de lluvias
Instante de previsión Futuro (horizonte de previsión hidrológica) Pasado (período de simulación hidrológica) D Hipótesis de lluvia futura Hidrogramas resultantes P Q t La previsión hidrológica, de un sistema entre cuyas causas del fenómeno que se esté desarrollando está la lluvia, se realiza dando continuidad a la serie de precipitaciones durante el tiempo futuro, en función de cuyos valores se obtendrá un hidrograma. La previsión puede realizarse contemplando escenarios de precipitación razonables, lo que dará lugar a una horquilla de hidrogramas. El tiempo de respuesta del sistema hidrológico y el error admisible serán los que definan el horizonte de previsión.

12 Previsión hidrológica CON previsión de lluvias. Caudales
Instante de previsión Futuro (horizonte de previsión hidrológica) Pasado (período de simulación hidrológica) D Hipótesis de lluvia futura Hidrogramas resultantes Previsión de lluvias P Q t Un modelo numérico de predicción meteorológica puede proporcionar una previsión objetiva gracias al cual se amplía el horizonte de previsión.

13 Previsión hidrológica CON previsión de lluvias. Volúmenes
Tiempo de respuesta < intervalo de salida de resultados del modelo meteorológico Generalmente para los horizontes de previsión más largos, puede no ser posible la definición de la forma de los hietogramas, y por tanto de los hidrogramas, pero esto puede no ser necesario en algunos tipos de problemas, tales como algunos relativos a la gestión de embalses. No importa tanto la distribución temporal como el volumen en un periodo determinado. Un modelo meteorológico de este tipo podría ser (caso del PAP español) aquel que proporciona lluvias previstas para intervalos de 24 horas en cuencas con tiempos de respuesta inferior

14 Tabla resumen de aplicación al caso español (2003)
A pesar de que los modelos numéricos de predicción meteorológica tienen dificultades para proporcionar buenas previsiones en la escala de tiempo inmediata, los esfuerzos se concentran en el corto y medio plazo. Esto se justifica por la mayor importancia de las previsiones en estas franjas por la repercusión de las lluvias que en este periodo se produzcan

15 Diferentes horizontes de previsión

16 Multimodelo M1 Usuario M2 M3 Interfase Sistema real 

17 Escenarios M Usuario Interfase  e2 e3 e1 Sistema real

18 Nueva línea: Predicción, multimodelos y escenarios
Meteorología: Sistemas de predicción por conjuntos (EPS: Ensemble Prediction Systems) Hidrología: multimodelos Escenarios Propagación de incertidumbres p(P>Px)< 5 % p(P=Pm)= 50 % p(P<Pn)< 5 % Instante de previsión Futuro (horizonte de previsión hidrológica) Pasado (período de simulación hidrológica) P Q t Qx Qm Qn

19 Cooperación iberoamericana Red 405RT0266 del programa CYTED
PROHIMET Red iberoamericana para el monitoreo y pronóstico de fenómenos hidrometeorológicos Red 405RT0266 del programa CYTED

20 Necesidades detectadas
Aumento de cooperación entre administraciones e instituciones Formación continua de profesionales Divulgación de conocimiento acerca de riesgos y soluciones Cambios en marco legal-administrativo que proporcionen encaje y coherencia a los nuevos enfoques y avances Recursos destinados al mantenimiento de sistemas Calidad de la información

21 Gracias por su atención Dr. Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos
Angel Luis Aldana Valverde Dr. Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos