acople modelos numericos de tiempo (nwp)

I JORNADAS DE INGENIERÍA DEL AGUA

Acople modelos numéricos de tiempo (NWP) a modelos hidrológicos distribuidos. Sistema de predicciones hidrometeorológicas en

tiempo real en las cuencas de Galicia Costa. El sistema ARTEMIS

Sesión 5B Martes, 2 de marzo (15:00-16:00). APLICACIONES METEOROLÓGICAS

Sistema de predicciones hidrológicas en tiempo real en las cuencas de

Galicia-Costa. El sistema ARTEMIS

XXXI Jornadas CientíficasSevilla, 1 a 3 de Marzo 2010

Enrique Ortiz(1), Ezio Todini(2)

(1) HidroGaia, Avda. Juan de La Cierva 27, Parque Tecnológico 46980-Paterna Valencia, [email protected]

(2) Dipartamento di Scienze della Terra, Università di Bologna, [email protected]




INTRODUCCIÓN

Modelos Numéricos

Predicións Hidrolóxicas

Redes de medida

Radar Meteorolóxico Rede Pluviómetros

SISTEMA ARTEMISSISTEMA ARTEMIS

Predicións Meteorolóxicas

+

Observación

Sistema ARTEMIS: gestor de datos hidrometeorológicos que acopla modelos meteorológicos e hidrológicos, mostrando los resultados a través de una webdedicada

Operativa en continuo: analiza en continuo el estado de humedad medio de las cuencas de Galicia-Costa de forma que se ejecuta el modelo hidrológico TOPKAPI en caso de que exista probabilidad de alerta hidrológica.

Resultados: Genera predicciones a corto plazo (72 horas) en 55 puntos de 17 cuencas de Galicia-Costa






OPERATIVA

Predicción Meteorológica

Predicción

Hidrológica

1. Establecimiento Aviso – Enfoque Bayesiano

Predicción Hidrológica 1: 0d 00h + desfase

Predicción Hidrológica 2: 0d 12h + desfase

2. Establecimiento Alerta Predicción Numérica

Predicción Meteorológica 00z: 0d 00Z

Predicción Meteorológica 12z: 0d 12Z

Qpred vs Qcrit

3. Proceso en continuoCalibración + Validación

Predicción

Operativa

ALERTAALERTA

NO ALERTANO ALERTA






ARQUITECTURA DEL SISTEMA

Server

Modelos numéricos predicción

WRF

ServerWebServerMapServer

S.G.B.D. Oracle

Algoritmos: HTML, JSP, SERVLETs

Cliente- Control usuarios- Interfaz Operativa- Acceso Modos Automático - Manual- MapServer- Gestor de simulaciones- Gestión de datos históricos:

MeteorológicosHidrológicos

TecnologTecnologíía Clientea Cliente--ServidorServidor






PREDICCIÓN METEOROLÓGICA – WRFWeather Research and Forecasting

Meteogalicia:

Realiza dos predicciones diarias con origen de tiempos en 00z y 12z

Modelo meteorológico WRF (condiciones iniciales y de contorno propocionadas por el GFS)

Resolución espacial de las predicciones: 36x36 km, 12x12 km, 4x4 km

Resolución temporal: horaria a 72 horas

Sistema ARTEMIS:

Utiliza como inputs las predicciones de lluvia y temperatura que proporciona Meteogalicia a resolución 4x4 km

GFSGFS

WRF 36x36 WRF 36x36 kmkm








ENFOQUE BAYESIANOMotivación: Alerta meteorológica no implica alerta hidrológica

Objetivo: Establecer el umbral de alerta condicionado al estado de humedad antecedente.

El enfoque bayesiano permite modificar la probabilidad subjetiva cuando recibimos información adicional de un experimento. Resulta de gran utilidad en ciertas estimaciones basadas en el conocimiento subjetivo a priori y permite revisar esas estimaciones en función de la evidencia.






ENFOQUE BAYESIANO – METODOLOGÍA1. Generación de series sintéticas de lluvia y temperatura






ENFOQUE BAYESIANO - METODOLOGÍA2. Simulación con modelo hidrológico TOPKAPI (calibrado)






ENFOQUE BAYESIANO - METODOLOGIA3. Separación de tormentas. Obtención series ti � wini%(ti)-Pacum(ti)-Qmax (ti)






ENFOQUE BAYESIANO - METODOLOGIA4. Correlación Humedad-Pacumulada. Generación Calendarios




5. Determinación de la función de distribución condicional. Generación Curva de Aviso



ENFOQUE BAYESIANO - METODOLOGIA






MODELACIÓN HIDROLÓGICA

MODELO HIDROLÓGICO TOPKAPI (Todini y Ciarapica, 2001)

Distribuido Físicamente basado

Escorrentía subsuperficial

Infiltración

Percolación

Evapo-traspiración

Escorrentía superficial

Escorrentía subterránea

PROCESO DE CELDAPROCESO DE CELDA

Modelo Digital del Terreno

Tipo de suelo (Edafología)

Usos del suelo

Temperatura media mensual






MODELACIÓN HIDROLÓGICA – MOTIVACIÓN TOPKAPI

Propagación en canal

Escorrentía subsuperficial

Infiltración

Percolación

Evapo-traspiración

Escorrentía superficial

Escorrentía subterránea

PROCESO DE CELDAPROCESO DE CELDA FLUJO EN LADERAFLUJO EN LADERA FLUJO EN CANALFLUJO EN CANAL

1. Basado en el concepto de área contribuyente variable

2. Parámetros físicamente basados

3. Modelo distribuido






MODELACIÓN HIDROLÓGICA

Puntos de predicción � 55Cuencas modelizadas � 17

LANDRO - Cuenca rural

SAR - Cuenca urbana-rural

Resultados TOPKAPIResultados TOPKAPI






PRESENTACIÓN DE RESULTADOS

Curva de aviso

Map ServerMap Server

Herramientas

Visualizador

Información Punto y Cuenca de Predicción

PredicciPrediccióón n HidrolHidrolóógicagica

Herramientas de Herramientas de GestiGestióón del n del SistemaSistema




PRESENTACIÓN DE RESULTADOS



Predicción Numérica -Hidrograma

Map ServerMap Server

Herramientas

Visualizador

Información Punto y Cuenca de Predicción

PredicciPrediccióón n HidrolHidrolóógicagica




Enrique Ortiz Andrés

HidroGaia S.L.

E-mail: [email protected]

Tel: 96 136 60 72 / 635 380 881

www.hidrogaia.com

GRACIAS POR SU ATENCIÓN





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