Post on 12-Mar-2020
El Sistema Hidrológico, Monitoreo y Modelamiento: La Base de un Manejo sostenible
de los Recursos Hídricos
Samuel SchroersJan Wienhöfer, Jan Bondy, Erwin ZeheKarlsruhe Institute of Technology
IWG Hydrology
Master Class 16. Oct. 2019
Cualidades especiales del Agua
Introducción
Agua forma el planeta
Estructuras fluviales
Hábitat y cualidad del hábitat
Maneja los ciclos bioquímicos
Factor principal del climaEnergía
Alimento indispensable
Riesgos y Problemas
Exceso
CalidadEscasez
Pronósticos, Medición, Manejo
Tratamiento del Agua,Reducción de inmisiones,Agricultura sostenible
Manejo de los recursoshídricos
Agua un Recurso escaso
Agua es escaso
Total de Agua
Agua liquida en los suelos, humedales, ríos y lagosAgua en los ríos y lagos
Agua superficial (Lagos y Ríos):• Volumen 104,000 km3
• Tasa de Renovación 37,000 km3/a
Agua subterránea (incl. Agua del los suelos):
• Volumen 10,000,000 km3
• Tasa de Renovación 3,000 km3/a
Agua utilizable: 0,1% del Agua dulce
Volumen
Tasa de Renovacion == Tiempo promedio de renovacion del Agua en el Almacenamiento
Tasa de RenovaciónMundo
Tasa de renovación es la base para un manejo racional de los recursos hídricos
Agua subterránea = Cuenta de AhorrosAgua superficial = Cuenta Corriente
Definición de Escasez del Agua (UN, Falkenmark): < 1000 m3/a/pers agua azul < 1300 m3/a/pers agua azul + agua verde
¿Todo bien? Ya existe una escasez del agua en muchas regiones y la escasez aumenta Año 2000 -> 300 Mio. personas (también en Berlin, Brandenburgo) Año 2050 -> 4000 Mio. personas(Rockström et al., 2007)
* Datos obtenidos por ANA y Sedapal
Extracción Global 4.5*106 km3
Descarga disponible 13*106 km3
Grandes diferencias entre regiones y cuencas
Escasez del Agua
Extracción Lima* 1100 hm3
Descarga disponible* 1400 hm3
Environmental Water Scarcity Index by 2030
Agua es escasa
Manejo de los Recursos Hídricos
Manejo de la demanda: Aumento de la eficiencia Reusó del Agua
(Agua tratada) Irrigación: “More crop per drop” Reducción de las perdidas Cambio de la dieta (menos carne)
Manejo de la oferta: Almacenamiento Enriquecimiento artificial del Agua
subterránea Desalinización de agua del mar Cosecha de Agua evaporada
Encontrar el balance entre demanda y oferta del agua
Uso del Agua
UNEP Vital Water GraphicsPhilippe Rekacewicz, February 2006http://www.grida.no/resources/5626
El ciclo del Agua
• Precipitación cuenta con una alta variabilidad tanto en el espacio como en el tiempo• Cambios en precipitación tienen consecuencias dramáticas (inundaciones, sequias)
Precipitación
• El Almacenamiento de agua en reservorios ha crecido en el siglo 20 más que 1000%
Almacenamiento
Fuente: T. Zhou et al 2015
Evaporación
• Evaporación es la diferencia entreLa Vaporización y la condensación
• Difícil de medir -> Estimación:
Balance de Energía
Conceptos aerodinámicos
Variable Desconocido en balance del Agua
La línea divisora de las Aguas determina un volumen de controlFacilita el cálculo del balance del agua- Precipitación entra [mm/h]- Evapotranspiración [mm/h] y descarga [mm/h] salen- dS es la cambio del almacenamiento de la cuenca:
- En el suelo - En el acuífero
El Concepto de la Cuenca Hidrográfica
( )dtdSQETP tot =−−
Balance del Agua está determinada por:
•Clima y Meteorología•Relieve, Morfología y Red Fluvial•Cualidades de los Suelos•Uso del suelo y Vegetación•y humanos (Extracciones e Inmisiones)
A largo plazo el Cambio del Almacenamiento ≈ 0
Características de la Cuenca Hidrográfica
Escalas Temporales (Blöschl 1996)
Evento• Inundaciones• Erosión• Contaminación
Temporada• Balance del Agua• Agricultura• Manejo del Almacenamiento• Contaminación del acuífero
Siglo• Protección a Inundaciones• Abastecimiento con Agua• Degradación• Sobre- Explotación• Demografía
Descarga integra Procesos en una jerarquía de escalas espacialesEscala puntual• Precipitación• Infiltración• Escorrentía• Almacenamiento• Evaporación• Renovación del agua
subterránea
Escala de una pendiente• Superficie• Capas de
almacenamiento• Variabilidad de
procesos puntuales
Escala de Cuenca• Escorrentía
• libre• filtrada• del subsuelo
• Variabilidad de los procesos en las pendenties
Escalas >>• Clima, Geología,
Uso• Manejo, Intereses• Variabilidad de los
procesos en las cuencas
¿Cómo estimamos las variables hidrológicas (en espacio y el tiempo) en la cuenca? (P,ET,Q,S, etc.)
Monitoreo Modelamiento
Modelamiento hidrológicoEvento: Descarga como respuesta a precipitación (¡limitado
en el tiempo!)Input
P(t)
t
t
Q(t)Output
Cuenca como transformador
DuraciónIntensidadCantidad
Duración?tstart? tend???
Volumen de AvenidaEscurrimiento directo
Escurrimiento secundario
Flujo Base
Ventajas• Menos Parámetros Empíricos• Calibración menos importante• Se puede analizar efectos no observados con más seguridad
Desventajas• Falta de datos para grandes cuencas• Tiempo de computación
Modelos Hidrológicos Basados en Procesos Físicos
VentajasAlta funcionalidad en la praxis¡Rápido!Conceptos fáciles y plausibles
Desventajas Parámetros empíricos no se pueden medir Calibración con Curva de descarga¡Efectos no observados difícil de predecir! (cambio climático o cambio de uso de suelos)
Modelos Hidrológicos Conceptuales
0
50
100
150
200
250
300
350
400
01.01.88
05.02.88
11.03.88
15.04.88
20.05.88
24.06.88
29.07.88
02.09.88
07.10.88
11.11.88
16.12.88
Date
Runo
ff(m3 /s)
SimulatedObserved
Almacén Linear define producción del flujo base:
Qout(t)= 1/K * S(t)• K Constante de Almacenamiento = Constante en el tiempo para vaciarse de forma
exponencial [tiempo]• Q descarga específica [longitud/tiempo]• S Altitud del almacenamiento [Longitud]
Cuanto más aumenta K, más lento se vacía S
Concepto del Flujo Base
SQout
Qin
Sk
tQin
tQouttQindtdS
1)(
)()(
−=
−= )exp()( 0 ktQtQout −=
Modelos por ejemplo: HBV Modelo (Bergström 1995), LARSIM Modelo (Bremicker 1998) -> Modelo operativo en BaWÜ, Rheinlandpfalz, Bayern…
Idea general es siempre la misma:
• Abstracción del suelo con uno o más reservorios (N=Cantidad de tipos de suelos* Cantidad de usos del suelo)
Modelos del Balance del Agua
Cambio del Almacenamiento ∆S [m3]
P ETA
Q_directo
Uno o más reservorios linearesQi(t)= 1/Ki Si(t)En fila o en paralelo•K Constante del Almacenamiento = tiempo de retención promedio [tiempo]•Si Altura del reservorio [Longitud]
Separación de Qeff en Qdirecto, Qsecundario, Qbase
Desarrollo del Flujo Base y Concentración de la Descarga:
SiQout
Qin
Si+1Qou
Calibración de Parámetros
27
ModeloParámetros p
OutputInput
Mundo Real
Mundo virtual
0
2
4
6
8
10
12
1 2 3 4 5 6 7 8Zeit / d
Nied
ersch
lag / m
m
Observación
Prec
ipita
tion/
m
m
Time/ h
0
2
4
6
8
10
12
14
1 2 3 4 5 6 7 8Zeit / d
Nied
ersch
lag / m
mPr
ecip
itatio
n/
mm
Time/ h
Input
Time/ s
Disc
harg
e/ m
3 /s
Output observado
good fit?O(P)M
appi
ngTr
ial &
erro
r
0
50
100
150
200
250
300
350
400
01.01.88
05.02.88
11.03.88
15.04.88
20.05.88
24.06.88
29.07.88
02.09.88
07.10.88
11.11.88
16.12.88
Date
Runo
ff(m3 /s)
SimulatedObserved
Tipos de medición:- Medición continua a través de
- Estructuras definidas (presas, canales ,etc.)- Relación tirante del agua – descarga- Medición de la velocidad del agua- Medición de la pendiente superficial del espejo del agua- El método de inducción magnética- Métodos visuales
- Medición discontinua a través de- Mediciones volumétricas- Medición de velocidades en secciones (correntómetro, etc.)- Medición de la velocidad promedia (trazadores, ADCP, etc.)
Monitoreo de la Descarga
418 Estaciones de Descarga (10 – 100 años) fueron interpoladas para 14000 ubicaciones en Baden-Württemberg / Alemania
Estimación de Avenidas con periodos de retorno (10 años, 100 años, …., 10000 años)
Regionalización de Variables hidrológicas
Variables a Regionalizar:
• Área de la cuenca AEo [km2]
• Porcentaje urbano S [%]
• Porcentaje de Bosques W [%]
• Pendiente promedia Ig [%]
• Longitud L [km] del río desde la línea divisora de las aguas
• Longitud LC [km] del río desde el centro gravimétrico
• Precipitación promedia hNG [mm]
• Factor para uso del suelo LF [-]
( ) ( ) ( )( ) ( )( ) ( )( ) ( )LFlnChNlnC
LlnCLlnCIlnC1WlnC
1SlnCAlnCCYln
8G7
C65
g43
2Eo10
⋅+⋅+⋅+⋅+⋅++⋅+
+⋅+⋅+=
Precipitación anual (mm)
Tipos:- Estaciones puntuales
- Puntualmente muy exacto- Para una regionalización se necesita una red exigente
- Radar- Emisión de rayos electromagnéticos con frecuencia conocida
, p.e. Radar en Karlsruhe: longitud de la honda = 5.4 cm- Las hondas reflejadas se usan para estimar la lluvia- Ventajas: alta resolución especial y temporal- Desventajas: errores sistemáticos (hasta factor 2, Starzel
2008)- Mejora: mezcla con datos de pluviómetros
Monitoreo de la Precipitación
BaWü: 260 Estaciones 200 cm² Área total 5.2 m² 36.000 km² aprox. 1 estación por 138 km²
Tormenta media grande: aprox. 25 km² Probabilidad de encontrar la célula: aprox. 20% ¡Huecos! Interpolación espacial para llenar huecos
www.hvz.baden-wuerttemberg.de
Medición de la Precipitación con Pluviómetros
Satellite Data (Río Lurín) from GPM
Muy alto
Muy bajo
La cuenca del Río Lurín
I. Datos
Área de estudio: Topografía y Precipitación
Red de Monitoreo existente
Calidad de los Datos: Lurín
Datos de una sola estación pluviométrica Datos del producto satelital PISCO
Ψ = 0.99
Ψ = 0.71
Ψ = 0.63
Ψ = 0.43
Calidad de los Datos: Chillón
Ψ = 0.29Ψ = 0.26
Ψ = 0.41
Calidad de los Datos: Caudal
Ampliación de la Red de Monitoreo
La cuenca del Río Lurín
I. Datos
II. Modelamiento
Mesoscale hydrological model (mHM)• modelo conceptual• espacialmente distribuido• enfoque multi-escala• funciones de transferencia para la
regionalización de parámetros • Procesos hidrológicos:
• acumulación de nieve y deshielo• escurrimiento superficial• intercepción• infiltración• dinámica de humedad del suelo• evapotranspiración• almacenamiento en el subsuelo• percolación profunda y flujo base• atenuación del caudal y routing
El Modelo Hidrológico
Datos de Entrada:Parámetro Tipo y fuente de datos Resolución espacial
Precipitación PISCO (producto grillado de precipitación, terrestre-satelital, SENAMHI)
0.1°
Evapotranspiraciónpotencial
Hargreaves-Samani (Tmin & Tmax interpoladas a través la dependencia de la altitud)
-
Temperatura diaria Estaciones climatológicas -
Topografía Lurín: Tandem-X (DLR)Chillón: NASA ASTER
12,5m30m
Leaf Area Index(LAI)
NASA MODIS (datos satelitales globales: 500m x 500m)
500m
Textura del suelo Soilgrids.org (global) 250m
Hidrogeología Mapa hidrogeológico de Péru -
Simulación del Caudal: Lurín
Simulación del Caudal: Chillón
Perspectivas:• Mejoramiento del modelo conceptual• Implementación de modelo representando los procesos físicos • Integración de los nuevos datos de precipitación• Integración de datos de Teledetección• Calibración/parámetros y similitud de una cuenca vecina (Chillón)• Implementación de un modulo modelando las extracciones de agua del río
Conclusiones:• Modelamiento es importante para analizar el manejo y cambio hidrológico de una cuenca• Se requiere datos distribuidos (tiempo y espacio)• Se requiere datos locales
Perspectivas y Conclusión
¡Muchas Gracias!