APznzaaPZzAy-M0EFsHNrqGZw0Q2iBsIOhtVJeB-U6DOoWIJlG0pb-81vFmd1tjo9ts-VstOIwgfcOCb9dWxU Zrs2O 7X9mvJ7ZZ1sM0JxNo6aUHRkK50En53uVboPE59xq6n3CtgHf8-FR6TgiDxlROgjl mrRiZfoZwMBU1H-eQAeoQHIm3W16aeETU Tz71PlL
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2/05/2023 Ingenieria de Sistemas Modelación hidrológica distribuida Dra. Lia Ramos Fernández 1 2/05/2023 1. Modelo Hidrológico ➢ ➢ ➢ Corrientes tributarias Agua Componentes transportados: ➢ Calidad (otros elementos químicos) ➢ Sedimentos Formas de transporte: ➢ Disueltos: componentes químicos inorgánicos ➢ Coloides y suspensión: materia orgánica ysedimentos ➢ Carga de lecho: sedimentos divisoria Area de la cuenca Corriente principal Punto de salida al mar Mar A) CUENCA ABIERTA O EXORREICA Cuerpo de agua Area de cuenca divisoria Corrientes concurrent es B) CUENCA CERRADA 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez O 2 2 2/05/2023 1. Modelo Hidrológico 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 3 3 2/05/2023 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 4 4 2/05/2023 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 5 5 2/05/2023 Precipitación 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 6 6 2/05/2023 Precipitación 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 7 7 2/05/2023 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 8 8 2/05/2023 2. Tipos de modelos según el grado de Agregación 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 9 9 2/05/2023 4. Modelosdistribuidos 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 10 10 2/05/2023 5. Modelo distribuidoTETIS ➢ Modelo Lluvia-Escorrentía, distribuido de tipo conceptual con parámetros físicamente basados, desarrollado por el IIAMA-UPV (www.iiama.upv.es). ➢ Conceptualización Vertical: Son seis tanques de almacenamiento conectados entre sí. El flujo entre los tanques es función del agua almacenada en cada tanque. 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 11 11 2/05/2023 7 almacenamientos ó tanques: ➢ En Ladera: ✓ Manto de nieve ✓ Almacenamiento de la vegetación ✓ Estático: abstracc iniciales + agua capilar d suelo en zona de raíces ✓ Subsuperficie del suelo ✓ Gravitacional del suelo superior Acuífero ➢ ➢ Cauce => 7 variables de estado (Hi) 6 flujos de salida de tanque (Yi) 6 nudos de control: 1 flujo input (X0) 6 flujos salida (Xi) La función que relaciona el flujo con estas variables de estado depende del esquema conceptual adoptado, del tipo de tanque y de las características morfológicas de la celda e hidrológicas del suelo 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 12 12 2/05/2023 Conceptualización Horizontal: ➢ Todas las celdas drenan hacia la celda aguas abajo hasta que alcancen una celda con un cauce definido en que se realiza la traslación del flujo utilizando las características geomorfológicas combinadas con la onda cinemática “MOCG”. ➢ Propagación de la Escorrentía: 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 13 13 2/05/2023 ➢ Problemas en modelos distribuidos: ✓ Calibración de un elevado número de parámetros en cada celda a partir del hidrograma en la salidade la cuenca. Solución: Estructura Separada del Parámetro Efectivo (Francés et al., 2007) Calibración 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 14 14 2/05/2023 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 15 15 2/05/2023 CALIBRACION AUTOMATICA de FC Tetis, emplea un potente algoritmo de optimización (Shuffled Complex Evolution - University of Arizona), eficiente para calibrac de modelos lluvia-escorrentía, (Eckhardt y Arnold, 2001; Madsen, 2000; Thyer et al., 1999; Boyle et al., 2000; Yapo et al., 1998; Gan y Biftu, 1996; Duan et al., 1994 y Sorooshian et al., 1993). Funciones objetivo: Factores Correctores a Calibrar: ➢ Almacenamiento estático máximo: FC1 Hu ➢ Factor de vegetación para la ET: FC2 λv ➢ Infiltración (tasa cte.): FC3 Ks ➢ Escorrentía directa (embalse lineal): FC4 vladera ➢ Percolación (tasa cte.): FC5 Kp ➢ Interflujo (embalse lineal): FC6 Ks ➢ Pérdidas subterráneas (tasa cte.): FC7 0,1 Kp ➢ Flujo base (embalse lineal): FC8 Kp ➢ Velocidad en cauces: FC9 vcauces 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 16 16 2/05/2023 La metodología de estimación de los parámetros involucra una serie de incertidumbres debidas principalmente a la cantidad, calidad y grado de definición espacial de la información básica empleada. Ante, esto, la ventaja del modelo TETIS es que se puede corregir en gran medida todos estos errores, calibrando los 9 factores correctores del modelo. La eficacia de los modelos distribuídos depende de la disponibilidad de los datos de entrada (inputs) => tecnología de sensores de satélite => precipitación obtenida por satélite disponible en tiempo real 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 17 17 2/05/2023 6. Preparación de Inputs para Modelo Distribuido ➢ Area de 21434 km2. ➢Se caracteriza por lluvias de muy alta intensidad y corta duración de origen convectivo debido al fenómeno llamado “gota fría”. ➢ SAIH Win: Sistema Automático de Información Hidrológica 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 18 18 18 2/05/2023 Lluvia Variable Lluvia, caudal y volumen en embalses Lluvia Fuente Archivo SAIH AEMET Sistema de Resolución Temporal Coordenadas Hora ASCII Cinco minutal UTM Zona 30N CSV Diario Local WGS 1984 GMT 07-07 del día siguiente ✓ 186 estaciones pluviómetros (115 AEMET, 71 SAIH) ✓ cuenca de 21,500 km2: densidad 1 pluviómetro/ 116 km2 ✓ (densidad costa: 1 pluviómetro/ 46 km2 ) AEMET SAIH Temperatura Fuente Archivo AEMET CSV Resolución Temporal Sistema de Coordenadas Hora Diario WGS1984 GMT 08-08 del díaanterior hasta la fecha marcada ✓ 47 estaciones termométricas AEMET ✓ T° diaria máx, mín ✓ Series diarias: 01 Mar 2000-31 Oct2009 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 19 19 2/05/2023 Variable Lluvia, caudal y volumen en embalses Lluvia Fuente Archivo Sistema de Temporal Coordenadas SAIH ASCII Cinco minutal UTMZona 30N AEMET CSV Diario WGS 1984 Fuente Archivo AEMET CSV 5/2/2023 Hora Local Temporal Sistema de Coordenadas Diario WGS1984 Dra. Lia Ramos Fernandez Hora hasta la fecha marcada 20 20 2/05/2023 procesamiento en ArcGIS para generar mapas en formato que se MED Celdas acumuladas Pendiente del terreno Velocidad en ladera Cobertura vegetal 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 21 21 2/05/2023 (DIHMA, 2002) 1.0 0.8 Bosque hoja perenne 0.6 Matorral Pradera natural Cultivo estacional Pastos cultivados 0.4 0.2 0.0 Zona urbana Arrozales 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 22 22 2/05/2023 potencial Y= Coeficiente X Exponente Coeficiente Exponente 1.2968 0.7571 3.1301 0.5088 d = Cd (yso) 6.5156 0.6548 n = Cnd 0.047 0.1667 b llena (Qb) b (So) y profundidad del flujo (y) Coeficiente de rugosidad (n)y 5/2/2023 0.3253 w =Q flujo (Q) Dra. Lia Ramos Fernandez 23 23 2/05/2023 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 24 24 2/05/2023 10 9 (Marzo 2000 a Noviembre 2009) 8 ETo C(tmed 17.78)Ro *(tmax tmin ) 0.5 ETo Hargreaves (mm/d) 7 6 5 4 3 2 1 y = 0.8815x + 0.4115 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 ETo FAO-Penman-Monteith (mm/d) Series diarias 01 Mar 2000-31 Oct 2009 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 25 25 2/05/2023 ETo Diarias Hargreaves-Penman-Monteith. 10 ETo Hargreaves 9 y = 0.8815x + 0.4115 8 7 6 5 4 3 2 1 0 01 10 9 2 4 5 6 7 8 9 10 11 ETo Penman-Monteith 3 8 7 Pr ovi nc i a: Albac ete 8 Pr ovi nc i a: Valencia 6 7 5 6 5 4 4 3 3 2 2 y = 0 . 8 8 1 5 x + 0. 4 1 1 5 1 0 8 1 y = 0. 9264x + 0. 1876 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 - 8 7 Pr ovi nc i a: Valenc i a 7 6 Pr ovi nc i a: Valenc i a 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 y = 0. 8735x + 0. 3962 0 y = 0 . 8 9 3 3 x + 0. 5 7 0 9 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ETP Penman- Montei th ( mm/ d) 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 26 26 2/05/2023 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 27 27 2/05/2023 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 28 28 2/05/2023 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 29 29 2/05/2023 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 30 30 2/05/2023 Condiciones antecedentes de humedad: Calentamiento 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 31 31 2/05/2023 Calibrar el flujo base Dejar para el final los Qpicos (Indice deNash) 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 32 32 2/05/2023 Problema equifinalidad: conjuntos experto y retoque: 5/2/2023 Dra. Lia Ramos Fernandez 33 33 2/05/2023 Pajaroncillo: Julio 2002 5/2/2023 Julio 2003 Dra. Lia Ramos Fernandez 34 34 2/05/2023 Analisis de sensibilidad de parametros dP/P = variación de parámetros del modelo 5/2/2023 dF/F= variación de salida del modelo Dra. Lia Ramos Fernandez 35 35 2/05/2023 Marzo 2000 5/2/2023 Pajaroncillo: Octubre 2009 Dra. Lia Ramos Fernandez 36 36 2/05/2023 Febrero 2002 5/2/2023 Octubre 2009 Dra. Lia Ramos Fernandez 37 37 2/05/2023 Marzo 2000 5/2/2023 Octubre 2009 Dra. Lia Ramos Fernandez 38 38 2/05/2023 n 2 Ytobs Ytsim MSEsim E1 1 MSEobs t 1 n Yt obs promedio Y 2 t1 n RMSEsim STDEV obs RSR (Yt obs Yt sim ) 2 t 1 n (Yt obs Y promedio )2 t1 Ev 5/2/2023 V obs V sim V sim *100 Dra. Lia Ramos Fernandez 39 39
