REGIONALIZACIÓN PARAMÉTRICA DE FUNCIONES I-D-T

Presentación del tema: "REGIONALIZACIÓN PARAMÉTRICA DE FUNCIONES I-D-T"— Transcripción de la presentación:

1 REGIONALIZACIÓN PARAMÉTRICA DE FUNCIONES I-D-T
REGIONALIZACIÓN PARAMÉTRICA DE FUNCIONES I-D-T. APLICACIÓN A LAS PROVINCIAS DE CÓRDOBA Y SANTA FE Carlos G. Catalini, Gabriel E. Caamaño Nelli, Carlos M. García Rodríguez, Virgina Belli, Bernabé Bianchiotti, Agustin Cueto, Gastón Lérida, Daniela Lovera, Germán Pinasco, Ezequiel Sánchez, Martín Miguez Ruiz

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

3 √ ¿Por qué lo hacemos? Porque una obra puede estar:
● subdimensionada ● correctamente dimensionada ● sobredimensionada √ Impacto Subdimensionado Sobredimensionado Económico Limitación de uso por seguridad – salida de servicio – colapso GASTOS DE REINVERSIÓN Derroche Social Inseguridad, desorden social, pérdida de vidas Afectación 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

4 Base de Datos a Nivel Regional
Sistema de Estudios Base de Datos a Nivel Regional Entre Córdoba y Santa Fe Sup. Aprox km2. Precipitaciones medias anuales entre 500 y 1100 mm (O-E) Información Base de dos tipologías Pluviométricas y Pluviográficas. Más de 500 estaciones PV, consideradas, 484 seleccionadas (143 de Córdoba y 341 de Santa Fe) 9 Pluviográficas disponibles con funciones i-d-T Finalmente, en el primer mapa se presentan las 9 estaciones que son eliminadas de la red pluviométrica de la provincia de Córdoba. La ubicación geográfica de los 132 puntos de medición que constituyen la red pluviométrica final adoptada se observa en el segundo mapa. ID Emplazamiento 1 Ceres 2 Laboulaye 3 Marcos Juárez 4 Córdoba Observatorio 5 Río Cuarto 6 La Suela 7 Villa Dolores 8 Rafaela 9 Rosario

5 1º Criterio de Selección: Pruebas no paramétricas
Resumen de estaciones pluviométricas cuyos registros no superaron las hipótesis y fueron descartadas. Prueba Cantidad Independencia (Wald-Wolfowitz) 4 Estacionalidad (Kendall) 8 Homogeneidad (Wilcoxon) 9 2º Criterio de Selección: Longitud de serie histórica 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 Cantidad de años de registro Cantidad de Estaciones Porcentual respecto al toral 14 años 45 9.5 % Entre años 267 54.9 % años 160 32.8 % más de 50 años 14 2.8 % Finalmente, en el primer mapa se presentan las 9 estaciones que son eliminadas de la red pluviométrica de la provincia de Córdoba. La ubicación geográfica de los 132 puntos de medición que constituyen la red pluviométrica final adoptada se observa en el segundo mapa.

6 Detección de Datos Atípicos (Water Resources Council (1981)
Se detectaron 39 estaciones con datos atípicos en Córdoba y 69 en Santa Fe < 1% del total de información disponible Finalmente, en el primer mapa se presentan las 9 estaciones que son eliminadas de la red pluviométrica de la provincia de Córdoba. La ubicación geográfica de los 132 puntos de medición que constituyen la red pluviométrica final adoptada se observa en el segundo mapa.

7 El Modelo Predictivo DIT
? Emplazamiento del Proyecto idT Pluviógrafo 𝐥𝐧 𝒊 𝒅,𝑻 =𝑨. ∅ 𝒚 −𝑩. 𝜹 𝒚 +𝑪 𝑨=𝝈+𝜶 𝑩=𝜷 𝑪=𝝁+𝒍𝒏𝟔𝟎+𝜸 El modelo DIT fue por desarrollado por Gabriel Caamaño Nelli y Carlos Marcelo García con el grupo de investigación del CIRSA. El modelo permite obtener la función i-d-T en un lugar donde no existe información, vinculando las estaciones pluviográficas bases con la red de pluviómetros satelites. Esto es muy importante porque las obras no siempre van a estar emplazadas en sitios donde haya información hidrológica. El modelo DIT se describe con una ecuación de tres parámetros. A, B y C. Dentro de los mismos, se pueden obserbar los parametros  y b y γ los cuales se obtienen por regresión simple de la informacion de los pluviografos. El parámetro B se obtiene del pluviógrafo base, mientras que A y C se obtienen de los valores de medias y desvíos de pluviómetros previamente regionalizados. m s Pluviómetro 𝑨´=𝑨 −𝝈+ 𝝈´ 𝑪´=𝑪−𝝁+𝝁´ ? idT 𝐥𝐧 𝒊 𝒅,𝑻 =𝑨´. ∅ 𝒚 −𝑩. 𝜹 𝒚 +𝑪´

8 Proceso de Regionalización
Param. Pluviométricos Puntual Kriging Tendencial La información contenida en las tablas anteriores se asoció geográficamente al vincularla con coordenadas geográficas a través del soporte computacional. En base a esta información puntual, el paquete computacional permite implementar diversas metodologías para extrapolar regionalmente la información contenida. Así se obtuvieron mapas temáticos los cuales asignaron valores al punto sin información teniendo en cuenta la información de los puntos geográficamente cercanos. El método empleado fue el de Kriging, el cual genera el mapa central. Se puede observar ojos de buey que reflejan el carácter puntual de la información base. Fenómenos como los que estudiamos no presentan este comportamiento puntual, por lo cual para la presentación final de la información se efectuó un análisis tendencial que generó mapas suavizados como el que se muestra en la figura.

9 Media: Características Climáticas del Sitio y la Región
Análisis de Sensibilidad en función de la Cobertura Espacial Media: Características Climáticas del Sitio y la Región Longitudes > 14 años Longitudes > 20 años Longitudes > 25 años La media de las precipitaciones máximas diarias anuales es un parámetro estadístico que proporciona características climáticas de un sitio. En la figura se puede apreciar como varia la media a medida que se consideran mas o menos estaciones teniendo en cuenta la longitud de las series que contienen. Las series de más de 14 años es la más representativa, dado que tiene la mayor cobertura espacial y por ende la mayor densidad de información posible. Por otro lado en el mapa de 14 años el bulbo que genera un cambio marcado en los valores de la media se ubica en concordancia con los cordones orográficos de la provincia de Córdoba. No se justifica que este bulbo se desplace hacia la zona de hacia el Sur-Este por ser zona de llanura. Disminuye con la reducción de la Cobertura Espacial Se desplaza “Bulbo” de valores máximos.

10 Desvío: Proporciona el Grado de Dispersión de los Datos
Longitudes > 14 años Longitudes > 25 años Mayores Dispersiones en Santa Fe que en Córdoba El desvío estándar es una característica estadística que mide el grado de dispersión de los datos de la muestra con respecto a la media de la serie. Cuando en las grillas se observa un valor de desvío estándar alto puede ser consecuencia tanto de la variabilidad climática, es decir la existencia de periodos húmedos y secos muy marcados, como de series de datos poco confiables. La mayor dispersión de datos se observa en Santa Fe, donde existen períodos plurianuales de inundaciones extraordinarias que pueden alternarse incluso con sequias prolongadas. En la provincia de Córdoba se aprecia una menor dispersión de valores, lo que implica una menor variación en el valor de las precipitaciones Analizando los mapas de longitud de serie superiores a 25 años se puede apreciar que el desvío estándar está muy ligado a la distribución espacial y a la escasa cantidad de series de esta longitud Disminuye con la reducción de la Cobertura Espacial

11 Valores Regionalizados
Validación del Modelo Predictor Parámetros Estadísticos Puntuales i-d-T Valores Puntuales Parámetros de Grillas i-d-T Valores de Grillas 30 Puntos de Control Estación Valores Puntuales Valores Regionalizados m s Cerro Colorado 4,283 0,324 4,317 0,342 La Rinconada 4,473 0,291 4,431 0,367 Chuña 4,147 0,341 4,233 0,322 Marull 4,506 0,376 4,454 0,370 … Río Ceballos 4,449 0,238 4,306 0,335 Por último para validar el modelo predictor y estudiar la variabilidad previsible en los resultados, obtuvimos las i-d-T de 30 estaciones, elegidas como puntos de control. Las i-d-T se calcularon con los parámetros regionalizados y los puntuales, para luego comparar los resultados.

12 Resultados Validación del Modelo Predictor
i-d-T Puntual i-d-T de Grilla Resultados Generalmente, la diferencia <20% Influencia Condición de Borde Si la diferencia >40% → Análisis Puntual De la comparación se observa que las diferencias en los valores de las funciones i-d-T no superan, en general, el ±20%, salvo en el caso de algunas estaciones puntuales. Las estaciones cuyo intervalo fue superior al límite antes mencionado, normalmente están ubicadas en zonas donde existe una menor densidad pluviométrica o se encuentran situadas en límites Provinciales donde se carece de información, a lo cual se denomina “condición de borde”. Existieron algunas estaciones excepcionales donde, por razones de información deficiente o errónea, los valores de intervalo calculados fueron de mayor magnitud, el orden del ±40%. Dichos casos fueron analizados de manera individual, calculando la i-d-T para una estación pluviométrica próxima. Los resultados de ésta nueva estación demostraron tener rangos tolerables .

13 Validación del Modelo Predictor
Longitudes > 14 años Longitudes > 20 años Longitudes > 25 años La media de las precipitaciones máximas diarias anuales es un parámetro estadístico que proporciona características climáticas de un sitio. En la figura se puede apreciar como varia la media a medida que se consideran mas o menos estaciones teniendo en cuenta la longitud de las series que contienen. Las series de más de 14 años es la más representativa, dado que tiene la mayor cobertura espacial y por ende la mayor densidad de información posible. Por otro lado en el mapa de 14 años el bulbo que genera un cambio marcado en los valores de la media se ubica en concordancia con los cordones orográficos de la provincia de Córdoba. No se justifica que este bulbo se desplace hacia la zona de hacia el Sur-Este por ser zona de llanura.

14 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 484 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 (i-d-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.

15 Gracias por su atención Contacto ehcpa@ucc. edu. ar/cgcatalini@Hotmail
Gracias por su atención Contacto

16 Lluvia máxima diaria T 20 años
Estado Actual del Proyecto Se ha adicionado la Provincia de San Luis, por lo que se cuenta con 646 estaciones pluviométricas, sus series históricas de lluvias máximas diarias y principales parámetros estadísticos. Lluvia máxima diaria T 20 años Lluvia máxima diaria T 100 años Media Pluviométrica Desvió Pluviométrica

17 Presentación del Proyecto regionalización de lluvias máximas diarias en la región centro y norte de Argentina Universidad Católica de Córdoba, Universidad Católica de Salta, Universidad Nacional de Córdoba, Universidad Nacional de Santiago del Estero, Universidad Nacional de Tucumán, Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Córdoba, Instituto Nacional del Agua Centro de la Región Semiárida, Dirección Provincial de Hidrología y Evaluación de Recursos Hídricos de Catamarca Estado Actual Se han recolectado 777 estaciones pluviométricas en la Región Centro y Norte de la Rep. Argentina. Se han procesado las Provincias de Córdoba, Santa Fe y San Luis. Objetivo General 1º Etapa: Regionalización de lluvias máximas diarias (con T asociada y valores limites estimados) y parámetros estadísticos. Base de datos digitales. Regiones con Antecedentes previos