utilidad de la precipitación obtenida porutilidad de la...

Utilidad de la precipitación obtenida porUtilidad de la precipitación obtenida por satélite en la modelación hidrológica

aplicada a la cuenca del río Júcar

L. Ramos y F. Francésy

Universidad Politécnica de ValenciaInstituto de Ingeniería del Agua y Medio AmbienteGrupo de Investigación de Hidráulica e Hidrología

http://lluvia.dihma.upv.es

ObjetivoObjetivo

■ Eficacia de los modelos distribuidos depende de la disponibilidad de los datos de entrada Y siendo la precipitación unadisponibilidad de los datos de entrada. Y, siendo la precipitación una variable clave en el balance hidrológico, es fundamental una mejor comprensión de su distribución espacio temporal.

■ Lluvia estimada por satélite permite disponer en tiempo real de datos que se ajustan a la necesidad de estos modelos distribuídos, proporcionando información en regiones que son inaccesibles para otros sistemas de observación tales como pluviómetros y radar.

■ El desafío principal es cómo beneficiarse de las fortalezas de los■ El desafío principal es cómo beneficiarse de las fortalezas de los diferentes tipos de sensores de satélites y minimizar los impactos de sus limitaciones.

Evaluar la utilidad de la precipitación obtenida por satélite a escala global en un modelo hidrológico distribuido en la cuenca del río Júcar en España..

XXIV Congreso Latinoamericano de Hidráulica. Punta del Este, Uruguay, 21-25 de noviembre de 2010 2

Modelo Hidrológico Distribuido TETISModelo Hidrológico Distribuido TETIS Modelo Lluvia-Escorrentía, distribuido de tipo conceptual con parámetros físicamente

basados, desarrollado por el IIAMA-UPV (www.iiama.upv.es).

Conceptualización VerticalConceptualización Vertical: Son seis tanques de almacenamiento conectados entre sí. El flujo entre los tanques es función del agua almacenada en cada tanque.

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

Conceptualización HorizontalConceptualización Horizontal::

utilizando las características geomorfológicas combinadas con la onda cinemática .

Propagación de laEscorrentía:


6 almacenamientos ó tanques:6 almacenamientos ó tanques:

En Ladera: Manto de nieve Estático: abstracc iniciales + agua

capilar de suelo en zona de raíces Subsuperficie del suelo Gravitacional del suelo superior

La función que relaciona el flujo con estas variables de estado depende del esquema conceptual Gravitacional del suelo superior

Acuífero Cauce=>=>6 variables de estado (Hi)5 fl j d lid d (Yi)

q padoptado, del tipo de tanque y de las características morfológicas de la celda e hidrológicas del suelo

5 flujos de salida de tanque (Yi)5 nudos de control:

1 flujo input (X0)5 flujos salida (Xi)

Parámetro EfectivoParámetro Efectivo: : El problema de los Modelos Distribuidos en la Calibración: es el elevado número dela Calibración: es el elevado número de parámetros en cada celda a partir del hidrograma en la salida de la cuenca.

Solución: Estructura Separada del Parámetro Efecti o (Francés et al 2007)


Parámetro Efectivo (Francés et al., 2007)

Calibración AutomáticaCalibración Automática::Calibración AutomáticaCalibración Automática::

Tetis, emplea un potente algoritmo de optimización (Shuffled Complex Evolution - University of Arizona), eficiente para calibración de modelos lluvia-escorrentía)

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

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 erroresla ventaja del modelo TETIS es que se puede corregir en gran medida todos estos errores


esto, la ventaja del modelo TETIS es que se puede corregir en gran medida todos estos errores, la ventaja del modelo TETIS es que se puede corregir en gran medida todos estos errores, calibrando los 9 factores correctores del modelo.calibrando los 9 factores correctores del modelo.

Lugar de EstudioLugar de Estudio

Área de 21434 km2.

Información cartográfica con tamaño de pixel 500 x 500, procesamiento en ArcGIS para generar mapas en formato que se ajusten al modelo hidrológico:ajusten al modelo hidrológico:MEDCeldas acumuladasDirección del flujoPendiente del terreno


Velocidad en laderaParámetrros hidrológicos

SAIH Win: Sistema Automático de Información HidrológicaInformación Hidrológica


4

5

6

7

8

9

10Estación Las Tiesas Provincia: Albacete

3

4

5

6

7

8Estación Requena Cerrito

Provincia: Valencia

y = 0.8815x + 0.4115R² = 0.8617

0

1

2

3

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

P H

argr

eave

s (m

m/d

)

y = 0.9264x + 0.1876R² = 0.8964

0

1

2

0 1 2 3 4 5 6 7 8

6

7

8Estación Bolbaite Provincia: Valencia

7

8

9Estación Villanueva-

CastellónProvincia: Valencia

ETP

y = 0.8735x + 0.3962R² = 0.89

1

2

3

4

5

6

y = 0.8933x + 0.5709R² = 0.8821

2

3

4

5

6

7

ETP Penman-Monteith (mm/d)

00 1 2 3 4 5 6 7 8

00 1 2 3 4 5 6 7 8 9


Lluvia Global de SatéliteLluvia Global de SatélitePERSIANN: algoritmo que utiliza redes neuronales para combinar alta calidad, con baja densidad de muestreo

PERSIANN, extrae y clasifica la textura de la imagen infrarroja de onda larga de los satélites para una serie de patronesde textura de nubes luego asocia estos patrones a la intensidad de precipitación en la superficie de la nubede textura de nubes, luego asocia estos patrones a la intensidad de precipitación en la superficie de la nube.

Variable Formato de origen

Archivos en formato

Resolución temporal diaria y c/6hr.Resolución espacial de 0.25º

3532 archivos (un archivo por día), desde:Start Date: 20000301Ending Date: 20091031

(yearmmdd)

Archivos en formato ASCII

Hora GMT Unidad en mm/d Encabezado del

archivo:Xllcorner: -2.625000


co e 6 5000Yllcorner: 36.87500nodata_value: -9999.0

Caracterización de la LluviaCaracterización de la Lluvia

MENSUALMENSUALANUALANUAL MENSUALMENSUAL


DIARIADIARIA


Hietograma Típico de una Zona de Montaña y Zona Próxima a la Costa

32

40

12

15

(mm

/hr)

Estación Marquesado 1377msnm

Llu

INVIERNO

8

10

8

10

Estación Bellus 141msnm

Próxima a la Costa Zonas del interior de la cuenca, en general montañosas, en invierno, las lluvias son voluminosas, apreciandoseun ruido de fondo de donde emergen los picos de intensidad.

0

8

16

24

32

0

3

6

9

sida

dde

pre

cipi

taci

on 1377msnm via acum

ulada (mm

)

2

4

6

2

4

6 Zonas cercanas al litoral, en verano, se caracterizan por una mayor torrencialidad, con numerosos picos aislados de valor muy alto,

00

0:00

1:35

3:10

4:45

6:20

7:55

9:30

11:0

512

:40

14:1

515

:50

17:2

519

:00

20:3

522

:10

23:4

51:

202:

554:

306:

05

25 Feb 2003 26 Feb 2003

Inte

n

VERANO

mm

/hr) Llu

00

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3:10

4:45

6:20

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512

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14:1

515

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17:2

519

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20:3

522

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23:4

51:

202:

554:

30

25 Feb 2003 26 Feb 2003

1030 25125

dad

de p

reci

pita

cion

(m

uvia acumulada (m

m)

0

2

4

6

8

0

5

10

15

20

25 Estación Marquesado 1377msnm

0

5

10

15

20

0

25

50

75

100 Estación Bellus 141msnm

Lluvias de muy alta intensidad y corta duración de origen convectivo debido al fenómeno llamado “gota fría”: masas

Inte

nsid 00

0:00

2:05

4:10

6:15

8:20

10:2

512

:30

14:3

516

:40

18:4

520

:50

22:5

51:

003:

055:

107:

159:

2011

:25

13:3

015

:35

08 Ago 2002

00

0:00

2:15

4:30

6:45

9:00

11:1

513

:30

15:4

518

:00

20:1

522

:30

0:45

3:00

5:15

7:30

9:45

12:0

014

:15

16:3

008 Ago 2002

calientes de vapor de agua se elevan desde el mar mediterráneo y chocan con corrientes de aire frio polar provenientes del Norte, (> Tº agua del mar)

L t i it ió i l id ll l ti d i it ió á


La exacta precipitación no se conoce, sino que su valor se mide con un error, por ello, el tipo de precipitación es más importante que la elección del modelo hidrológico en términos de producir simulaciones hidrológicas más robustas.

Modelación con TETISModelación con TETIS

XXIV Congreso Latinoamericano de Hidráulica. Punta del Este, Uruguay, 21-25 de noviembre de 2010 13Fichero INPUT con Información Hidrológica: P, Q, ETP, Embalses (Qentrada, Qsalida)

¡¡¡¡¡ TIEMPO !!!!!!!¡¡¡¡¡ TIEMPO !!!!!!!

Recomendación Calibración:

Calibrar el flujo baseCuadrar los volúmenes : volumen observado y simulado (%Error en Volumen) Sensible a condiciones iniciales (H1 H4 H5)


Cuadrar los volúmenes : volumen observado y simulado (%Error en Volumen). Sensible a condiciones iniciales (H1, H4, H5)Dejar para el final los Qpicos (Índice de Nash) Calibración automática

Calibración y Validación con Lluvia Calibración y Validación con Lluvia Local PuntualLocal PuntualLocal PuntualLocal Puntual

1. Calibración en Pajaroncillo: Julio 2002 1. Calibración en Pajaroncillo: Julio 2002 –– Julio 2003 Julio 2003


2. Validación Temporal en Pajaroncillo:2. Validación Temporal en Pajaroncillo:Marzo 2000 Marzo 2000 –– Octubre 2009 Octubre 2009


3. Validación Espacio Temporal en Alarcón:3. Validación Espacio Temporal en Alarcón:Febrero 2002 Febrero 2002 –– Octubre 2009 Octubre 2009


4. Validación Espacio Temporal en Contreras:4. Validación Espacio Temporal en Contreras:Marzo 2000Marzo 2000 Octubre 2009Octubre 2009Marzo 2000 Marzo 2000 –– Octubre 2009 Octubre 2009


Calibración y Validación con Lluvia Calibración y Validación con Lluvia Global de SatéliteGlobal de SatéliteGlobal de SatéliteGlobal de Satélite

1. Calibración en Pajaroncillo: Julio 2002 1. Calibración en Pajaroncillo: Julio 2002 –– Julio 2003 Julio 2003 Factores Correctores: Calibración:

Jul02 - Jul03

FC‐1 Almacenamiento estático 0.84311

FC‐2 Evapotranspiración 0.19337

FC‐3 Infiltración 0.62216

FC‐4 Escorrentía directa 0.00381

FC‐5 Percolación 0.25663

FC‐6 Flujo Subsuperficial 462.21899

FC‐7 Perdidas Subterráneas 0

FC‐8 Flujo Base 7.74713

FC‐9 Velocidad en los cauces 0.88396

Factor de interpolación de lluvia 0

Principales Características: Calibración

Jul 02 - Jul 03

p

Caudal máximo observado (m3/s) 54.075Caudal máximo simulado (m3/s) 28.394Nro de datos 396.000Caudal medio observado 5.964Volumen Observado (Hm3) 204.038Volumen Simulado (Hm3) 186.357Error en Volumen(%) -8.666


Índice de Nash-Sutcliffe (NSE) 0.384Error Cuadrático Medio (RMSE) (m3/s) 4.647

2 C lib ió S J li 20022 C lib ió S J li 2002 J li 2003J li 20032. Calibración en Sueca: Julio 2002 2. Calibración en Sueca: Julio 2002 –– Julio 2003 Julio 2003

Factores Correctores: Calibración: Jul02 - Jul03

FC‐1 Almacenamiento estático 0.8079FC‐2 Evapotranspiración 0.3656FC‐3 Infiltración 0.7347FC‐4 Escorrentía directa 0.0633FC‐5 Percolación 0.7529FC‐6 Flujo Subsuperficial 500.07541FC‐7 Perdidas Subterráneas 0FC‐8 Flujo Base 5.825FC‐9 Velocidad en los cauces 0.6029Factor de interpolación de lluvia 0

Principales Características: Calibración

Jul 02 - Jul 03Caudal máximo observado (m3/s) 361.095Caudal máximo simulado (m3/s) 275.226Nro de datos 396.000Caudal medio observado 90.568Volumen Observado (Hm3) 3098.745Volumen Simulado (Hm3) 2664.485


( )Error en Volumen(%) -14.014Índice de Nash-Sutcliffe (NSE) 0.499Error Cuadrático Medio (RMSE) (m3/s) 40.599

Principales Características:

Pajaroncillo Sueca

Calibración Validación Temporal Calibración Validación Temporal

Jul 02 - Jul 03 Mar 00 - Oct 09 Jul 02 - Jul 03 Mar 00 - Oct 09Caudal máximo observado (m3/s) 54.075 64.720 361.095 639.345

Caudal máximo simulado (m3/s) 28.394 41.950 275.226 616.055

Nro de datos 396.000 3511.000 396.000 3532.000

Caudal medio observado 5.964 3.391 90.568 84.675

Volumen Observado (Hm3) 204.038 1028.725 3098.745 25839.868( )

Volumen Simulado (Hm3) 186.357 1233.286 2664.485 16367.897

Error en Volumen(%) -8.666 19.885 -14.014 -36.656

Índice de Nash-Sutcliffe (NSE) 0.384 -0.714 0.499 -0.150

Error Cuadrático Medio (RMSE) (m3/s) 4.647 5.779 40.599 71.236


ConclusionesConclusiones Modelación hidrológica con lluvia local puntual: El mejor rendimiento se obtuvo con la calibración en Pajaroncillo (julio 2002 a julio 2003), siendo los resultados, 0.874, -2.4% y

ConclusionesConclusiones

2.070m2/s del índice de Nash-Sutcliffe, error en el volumen y error cuadrático medio respectivamente. Análizando el índice de Nash-Sutcliffe en las Validaciones, los mejores resultados obtenidos fueron 0.81 con validación temporal en Pajaroncillo y 0.62 con validación espacio-temporal a la entrada del embalse Contreras.

Modelación hidrológica con lluvia global estimada de satélite, no tuvo resultados satisfactorios. Obteniéndose en calibración, índices de Nash de 0.384 (Pajaroncillo) y 0.499 (Sueca). En validación se obtuvieron índices de Nash negativos. Estos resultados quizá pueda deberse a que la relación asumida por PERSIANN entre la Tº en el tope de nube y lapueda deberse a que la relación asumida por PERSIANN entre la T en el tope de nube y la intensidad de lluvia, no son las adecuadas para esta región mediterránea que se caracteriza por lluvias de muy alta intensidad y corta duración de origen convectivo.

Aunque las observaciones por satélite son capaces de proporcionar la distribución espacio q p p p p py temporal de las lluvias, las mediciones tienden a mostrar un sesgo sistemático debido a que son estimaciones indirectas que dependen de las propiedades de la nube (imagen infrarroja) ó del líquido contenido en las nubes.


… Conclusiones… Conclusiones La tendencia actual es el uso de datos de satélite combinados con los mejores datos disponibles, independientemente de la fuente. Además con el avance de la ciencia llegarán nuevos sensores deAdemás, con el avance de la ciencia llegarán nuevos sensores de satélite y tecnologías que mejorarán la detección y su utilidad en la modelación hidrológica.

En el estudio, se preveé combinar la información de pluviómetros En el estudio, se preveé combinar la información de pluviómetros con estimaciones de satélite aplicando una técnica bayesiana que da mejores resultados en términos de sesgo

AgradecimientosAgradecimientosEl presente trabajo hace parte de:El Proyecto Consolider-Ingenio “SCARCE” para el Ministerio español de Ciencia e Innovación

El proyecto del Plan Nacional de I+D, referencia: 2010-CSD2009-00065Instituto de Ingeniería del Agua y del Medio AmbienteInstituto de Ingeniería del Agua y del Medio Ambiente

Universidad Politécnica de ValenciaUniversidad Politécnica de Valencia


Universidad Politécnica de ValenciaUniversidad Politécnica de Valenciawww.iiama.upv.es/www.iiama.upv.es/

utilidad de la precipitación obtenida porutilidad de la...

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