Comienza a funcionar en el año 2007 dentro de la Facultad de Ingeniería de la UCC.

Centra sus esfuerzos en el estudio de variables hidrológicas.

Sus principales objetivos son brindar herramientas técnicas y la formación de recursos humanos en un ambiente interdisciplinario.

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

¿Por qué lo hacemos?¿Por qué lo hacemos?Why we do?Why we do?

Porque una obra puede estar:Because a hydraulic structure can be:

● subdimensionada ● correctamente dimensionada ● sobredimensionada ● undersized ● optimum design Oversized

ImpactoImpact

SubdimensionadoUndersized

SobredimensionadoOversized

EconómicoEconomics

Limitación de uso por seguridad – salida de servicio – colapsoGASTOS DE REINVERSIÓN

Use limitation for safety reasons-out of service-structure collapseREINVESTMENT

Derrocheunnecessary Waste

SocialSocial

Inseguridad, desorden social, pérdida de vidas

Insecurity, loss of lives

Afectación de fondos que posterga otras necesidades

Funds Affectation from other needs

AmbientalEnvironmental

Daño Ambiental en caso de fallaEnvironmental damage in the event of fails

Deterioro y afectación exageradoImportant environmental degradation and

affectation

Importante realizar un diseño eficiente, considerando el diseño hidrológicoIt´s important to have an optimum design, considering hydrological aspects

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?What we develop?

Sistema de Información Geográfica Sistema de Información Geográfica Base de Datos a Nivel ProvincialBase de Datos a Nivel Provincial

Geographical Information System Database at State Level

¿Qué desarrollamos?¿Qué desarrollamos?What we develop?

Sistema de Información Geográfica Sistema de Información Geográfica Base de Datos a Nivel ProvincialBase de Datos a Nivel Provincial

Geographical Information System Database at State Level

¿Qué desarrollamos?¿Qué desarrollamos?What we develop?

Sistema de Información Geográfica Sistema de Información Geográfica Base de Datos a Nivel ProvincialBase de Datos a Nivel Provincial

Geographical Information System Database at State Level

Sistema de Información Geográfica Sistema de Información Geográfica Láminas Máximas con TLáminas Máximas con T

Geographical Information System Daily maximum rainfall depths with related return period

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

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

´int = 0,3389 ´int = 4,3434

Sistema de Información Geográfica Parámetros Modelo Predictivo

Geographical Information SystemParameters of Predictive Model

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

RSU – Ofrecer herramientas adecuadas

Optimizar los costos Offer appropriate tools to optimize the costs for Civil Projects

Latitud = 64.33 OLongitud= 31.16 S

ididTT

RSU – Ofrecer herramientas adecuadas

Optimizar los costos Offer appropriate tools to optimize the costs for Civil Projects

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

Condiciones Orográficas

CausanteCausantess

Condiciones Geomorfológic

as

Eventos breves e intensos

Sup. < 1000 Km2

Sistemas de Alerta de Crecidas a Tiempo Real

Pronóstico Alerta a Usuarios Evacuación

Factores Factores AgravantAgravant

eses

Crecientes Crecientes repentinas repentinas

en Ríos en Ríos SerranosSerranos

Implementación de un modelo conceptual, Implementación de un modelo conceptual, basado en metodologías y técnicas usuales (SCS, basado en metodologías y técnicas usuales (SCS, 1972) .1972) .

Definir la influencia de los distintos parámetros, Definir la influencia de los distintos parámetros, mediante el análisis de sensibilidad de los mediante el análisis de sensibilidad de los mismos.mismos.

Plantear técnicas de determinación y/o Plantear técnicas de determinación y/o estimación de los parámetros más significativos.estimación de los parámetros más significativos.

Ampliar las capacidades del modelo estadístico Ampliar las capacidades del modelo estadístico de pronóstico previo.de pronóstico previo.

Superficie de 500 KmSuperficie de 500 Km22.. Altitudes que van desde los Altitudes que van desde los

675 hasta los ~2.200 675 hasta los ~2.200 msnm.msnm.

Monitoreada por 13 Monitoreada por 13 Estaciones remotas desde Estaciones remotas desde 1990 (INA-CIRSA)1990 (INA-CIRSA)

Sensores Pluviométricos de Sensores Pluviométricos de Alta Frecuencia y de Nivel Alta Frecuencia y de Nivel en 4 seccionesen 4 secciones

Región Baja Región Baja representando el 37% de representando el 37% de la sup. los registros pluviométricos la sup. los registros pluviométricos anuales oscilan entre los 600 y 700 mm.anuales oscilan entre los 600 y 700 mm.

Región media Región media representando el 41% representando el 41% de la sup. los valores promedios de la sup. los valores promedios anuales de P son de alrededor de 750 anuales de P son de alrededor de 750 mm.mm.

Región Alta Región Alta (representando el 22% de (representando el 22% de la sup.) la lluvia media anual puede la sup.) la lluvia media anual puede superar los 1000 mm.superar los 1000 mm.

Región BajaRegión Baja675~1.200 msnm675~1.200 msnm

Región MediaRegión Media1.200~2.000 msnm1.200~2.000 msnm

Región AltaRegión Alta> 2.000 msnm> 2.000 msnm

Aptitud de Respuesta en Aptitud de Respuesta en está cuenca.está cuenca.

Reducidos Insumos de Reducidos Insumos de Información.Información.

Simplicidad de Simplicidad de implementación.implementación.

Periodo de Calibración Periodo de Calibración 1991-2008 (235 eventos).1991-2008 (235 eventos).

Dependencia y poca Dependencia y poca flexibilidad a los datos.flexibilidad a los datos.

Reducido tiempo de Reducido tiempo de prealerta.prealerta.

Falta de consideraciones Falta de consideraciones físicas del sistema.físicas del sistema.

32167706 ...ˆ aaa hhHaH

7Pbb6

b7

b7067

4321 eHhHbT ..ˆ...ˆ

Se representan la trans. Se representan la trans. P-Q, mediante el P-Q, mediante el método del SCS,1972.método del SCS,1972.

Se ensayaron distintos Se ensayaron distintos esquemas de esquemas de simulaciónsimulación

Se utilizan 33 eventos Se utilizan 33 eventos observados (2006-observados (2006-2008)2008)

• CHA I CHA I 13 13 eventoseventos

• CHA II CHA II 10 eventos 10 eventos• CHA III CHA III 10 eventos 10 eventos

CHA ICHA I CHA IICHA II CHA IIICHA III

Comportamiento de la respuesta del modelo frente a la variación del valor CNComportamiento de la respuesta del modelo frente a la variación del valor CN

Comportamiento de la respuesta del modelo frente a la variación del coef. rugosidadComportamiento de la respuesta del modelo frente a la variación del coef. rugosidad

ParámetrosParámetrosCoef. Coef. Sens.Sens.

CHA ICHA I CHA IICHA II CHA IIICHA III

-20%-20% -10%-10% 10%10% 20%20% -20%-20% -10%-10% 10%10% 20%20% -20%-20% -10%-10% 10%10% 20%20%

CNCNCCqpiqpi -2,42 -2,42 -2,88 -2,88 5,02 5,02 7,64 7,64 -5,07 -5,07 -3,36 -3,36 18,56 18,56 11,22 11,22 -3,36 -3,36 -4,56 -4,56 5,91 5,91 3,08 3,08

CCTpiTpi 0,71 0,71 0,36 0,36 -0,36 -0,36 -0,71 -0,71 0,67 0,67 0,10 0,10 -1,58 -1,58 -0,84 -0,84 0,92 0,92 0,89 0,89 -0,61 -0,61 -0,31 -0,31

Coef. Coef. ManningManning

CCQpiQpi 0,25 0,25 0,24 0,24 -0,24 -0,24 -0,15 -0,15 0,61 0,61 0,35 0,35 -0,09 -0,09 -0,04 -0,04 0,03 0,03 0,04 0,04 -0,04 -0,04 -0,01 -0,01

CCTpiTpi -0,38 -0,38 -0,38 -0,38 0,44 0,44 0,30 0,30 -0,40 -0,40 -0,34 -0,34 -0,23 -0,23 -0,03 -0,03 -0,25 -0,25 -0,22 -0,22 0,22 0,22 0,20 0,20

Tiempo de Tiempo de RetardoRetardo

CCQpiQpi -0,86 -0,86 0,32 0,32 -0,20 -0,20 0,43 0,43 1,03 1,03 0,87 0,87 -0,48 -0,48 -0,50 -0,50 0,30 0,30 0,62 0,62 -0,48 -0,48 -1,15 -1,15

CCTpiTpi -1,45 -1,45 -0,11 -0,11 0,11 0,11 -0,44 -0,44 -0,25 -0,25 -0,23 -0,23 -0,40 -0,40 -0,13 -0,13 -0,11 -0,11 -0,17 -0,17 0,11 0,11 0,22 0,22

Ancho del Ancho del CauceCauce

CCQpiQpi 0,15 0,15 0,19 0,19 -0,19 -0,19 -0,51 -0,51 - - -0,13 -0,13 - - - - 0,05 0,05 0,06 0,06 -0,03 -0,03 -0,03 -0,03

CCTpiTpi -0,11 -0,11 -0,11 -0,11 0,11 0,11 0,14 0,14 -0,07 -0,07 -0,54 -0,54 -0,44 -0,44 -0,18 -0,18 -0,06 -0,06 -0,06 -0,06 0,06 0,06 0,06 0,06

Coeficientes de variación obtenidos, para las distintas Condiciones de Coeficientes de variación obtenidos, para las distintas Condiciones de Humedad AntecedenteHumedad Antecedente

ibibim

pbpbpm

i

piQpi XXX

QQQ

X

QC

,,, /%

%

ibibim

pbpbpm

i

piTpi XXX

TTT

X

TC

,,, /%

%

1)1) Curva Número (CN)Curva Número (CN)2)2) Tiempo de RetardoTiempo de Retardo3)3) Ancho de cauce y coeficiente de RugosidadAncho de cauce y coeficiente de Rugosidad

Dada la influencia de este parámetro se analizan dos aspectos relacionados a la Dada la influencia de este parámetro se analizan dos aspectos relacionados a la determinación este parámetro, a saber:determinación este parámetro, a saber:

1.1.Utilización de imágenes de sensores remotos para la obtención del CN, Utilización de imágenes de sensores remotos para la obtención del CN, específicamente el Índice Diferencial de Vegetación Normalizado (NDVI).específicamente el Índice Diferencial de Vegetación Normalizado (NDVI).

2.2.Definición precisa de la Condición de Humedad Antecedente de la cuenca.Definición precisa de la Condición de Humedad Antecedente de la cuenca.

Los análisis se basan en la utilización de Sistemas de Información Geográfica, Los análisis se basan en la utilización de Sistemas de Información Geográfica, el cual contiene:el cual contiene:

a.a. MDT, permite determinar e inferir características físicasMDT, permite determinar e inferir características físicasb.b. Capas temáticas de Clasificación y Uso del SueloCapas temáticas de Clasificación y Uso del Sueloc.c. Capas temáticas de cobertura vegetal (NDVI)Capas temáticas de cobertura vegetal (NDVI)d.d. Otras informaciones variasOtras informaciones varias

Tipo de Tipo de VegetaciónVegetación

NVDI NVDI mediomedio

s ≤ 3%s ≤ 3% s ≥ 3%s ≥ 3%

BB CC BB CC

RocaRoca0,1430,143 9898 9898 9999 9999

Roca con Roca con PastizalPastizal 0,2380,238 8787 9090 9090 9595

Pastizal finoPastizal fino0,3890,389 6464 7474 8282 8686

CéspedCésped0,5270,527 6565 7575 7272 8484

Pastizal Pastizal gruesogrueso 0,4620,462 7171 8181 7676 8686

Pastizal-Pastizal-arbustosarbustos 0,3460,346 7575 8585 7878 8989

ArbustalArbustal0,4550,455 6767 8282 7272 8686

Bosque con Bosque con arbustalarbustal 0,4790,479 6565 7676 7070 8282

Nota: s, pendienteNota: s, pendiente

Considerando que el NDVI, Considerando que el NDVI, varía entre -1 a +1, es posible varía entre -1 a +1, es posible calcular el NDVI medio de calcular el NDVI medio de todos los pixeles que posean la todos los pixeles que posean la misma vegetaciónmisma vegetación

1• Se desconoce cómo se distribuye temporalmente la

lluvia en esos 5 días previos

22

• Quizás 5 días previos sea poco tiempo, se debería contar con una serie más extensa y conocer la CHA de un periodo previo mayor

33• El método presenta DISCONTINUIDADDISCONTINUIDAD en los límites

establecidos (SCS, 1972).

Se encontraron situaciones que “Se encontraron situaciones que “hacen inapropiada la hacen inapropiada la clasificación del SCS para nuestra cuenca de montaña”, debido clasificación del SCS para nuestra cuenca de montaña”, debido a:a:

1

• Si la clasificación SCS,1972 considere que un evento presenta CHA I o II, pero el 80% o más de la precipitación acumulada los 5 días previos se ha registrado el día inmediatamente anterior al evento, se reclasificará el mismo con la CHA superior. Esto se cumplirá siempre y cuando la precipitación media de los 5 días anteriores sea igual o mayor a 5,0 mm.

22

• Si el evento se preclasificó con CHA II o III, y el 80% de la precipitación previa se registró el día 5, entonces a dicho evento se le asignará una condición de humedad antecedente inferior (I o II respectivamente).

33

• si al momento de ocurrir el evento el sistema se encontrara en una condición de déficit (meses de mayo-octubre), pero en los 5 días previos se dio una CHA II, y además la precipitación previa es mayor o igual a 6,5 mm, entonces se está frente a un evento con CHA III.

Se establecen 3 recomendaciones para optimizar la clasificación Se establecen 3 recomendaciones para optimizar la clasificación del SCS a las condiciones de la cuenca de montaña bajo análisisdel SCS a las condiciones de la cuenca de montaña bajo análisis

El error medio porcentual en lo concerniente al volumen del hidrograma en ninguna El error medio porcentual en lo concerniente al volumen del hidrograma en ninguna oportunidad supero el 28%. oportunidad supero el 28%.

Evidenciando una buena simulación del comportamiento hidrológico de la cuenca. Evidenciando una buena simulación del comportamiento hidrológico de la cuenca. Teniendo en cuenta, además, que el rendimiento de la cuenca está ligado a la Teniendo en cuenta, además, que el rendimiento de la cuenca está ligado a la escorrentía, se puede suponer una adecuada aproximación del parámetro CN a la escorrentía, se puede suponer una adecuada aproximación del parámetro CN a la realidad del sistema.realidad del sistema.

Se establece una alta sensibilidad al número de curva (CN), abstracciones Se establece una alta sensibilidad al número de curva (CN), abstracciones iniciales y tiempo de retardo. iniciales y tiempo de retardo.

La utilización de imágenes NDVI contrastadas con imágenes de Cobertura La utilización de imágenes NDVI contrastadas con imágenes de Cobertura Vegetal para la asignación de valores de CN, brindan una herramienta Vegetal para la asignación de valores de CN, brindan una herramienta promisoria, ofreciendo gran sencillez de uso y recursos mínimos. promisoria, ofreciendo gran sencillez de uso y recursos mínimos.

Los valores de CN obtenidos por la metodología propuesta difirieron en Los valores de CN obtenidos por la metodología propuesta difirieron en menos de un 2% con aquellos valores calibrados en base a eventos obs.menos de un 2% con aquellos valores calibrados en base a eventos obs.

La metodología propuesta contribuye al desarrollo de modelos hidrológicos La metodología propuesta contribuye al desarrollo de modelos hidrológicos

conceptuales para cuencas pobremente aforadas siempre que presenten conceptuales para cuencas pobremente aforadas siempre que presenten características similares al sistema estudiado.características similares al sistema estudiado.

Debido a la estrecha relación entre las CHA con el CN, se revisaron la Debido a la estrecha relación entre las CHA con el CN, se revisaron la

clasificación original para tener en cuenta consideraciones locales.clasificación original para tener en cuenta consideraciones locales.

Los errores relativos entre modelos son esperables dado que el modelo Los errores relativos entre modelos son esperables dado que el modelo conceptual simula de forma determinística la mayoría de los procesos físicos conceptual simula de forma determinística la mayoría de los procesos físicos que se dan en la cuenca en un evento de crecida, para lo cual debe adoptar que se dan en la cuenca en un evento de crecida, para lo cual debe adoptar expresiones analíticas que requieren de parámetros específicos que expresiones analíticas que requieren de parámetros específicos que incorporaran incertidumbres tanto de la estructura de modelación como de las incorporaran incertidumbres tanto de la estructura de modelación como de las variables entrando en juego los principios de parsimonia y equifinalidad de los variables entrando en juego los principios de parsimonia y equifinalidad de los modelos (Beven, 2005). modelos (Beven, 2005).

El modelo estocástico solo simula el tránsito entre las últimas estaciones de El modelo estocástico solo simula el tránsito entre las últimas estaciones de nivel de río operadas en el sistema. Por lo que se puede concluir el manejo nivel de río operadas en el sistema. Por lo que se puede concluir el manejo conjunto de ambos modelos, basándose en la posibilidad de un pronóstico conjunto de ambos modelos, basándose en la posibilidad de un pronóstico temprano en la región alta de la cuenca por parte del modelo conceptual. temprano en la región alta de la cuenca por parte del modelo conceptual.

  

Asentamiento precario sobre Asentamiento precario sobre zona de alto Riesgozona de alto Riesgo

Population in area of high Flood Population in area of high Flood RiskRisk

RSU - Planificar el uso del SueloLand use planning /Flood Risk analysis

RSU – Evitar y/o mitigar inundaciones urbanasAvoiding or mitigating urban floods effects