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DEMARCACIÓN HIDROGRÁFICA DEL CANTÁBRICO ORIENTAL ÁMBITO DE LAS CUENCAS INTERNAS DE LA COMUNIDAD

AUTÓNOMA DEL PAÍS VASCO

MEMORIA RESUMEN DEL ESTUDIO DE CAUDALES EXTREMOS DE AVENIDA EN LA CAPV

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Demarcación Hidrográfica del Cantábrico Oriental. Ámbito de las Cuencas Internas de la CAPV Memoria resumen del Estudio de Caudales Extremos de Avenida en la CAPV

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INDICE

1. Introducción.......................................................................................................... 3

2. Objetivos .............................................................................................................. 4

3. Alternativas de análisis........................................................................................... 4

4. Justificación de la metodología adoptada ................................................................ 9

5. Desarrollo metodológico....................................................................................... 11

5.1. Modelo meteorológico .................................................................................... 11

5.1.1. Caracterización pluviométrica.................................................................... 11

5.1.2. Caracterización térmica ............................................................................ 14

5.2. Modelo hidrológico ......................................................................................... 15

5.2.1. Descripción del software........................................................................... 15

5.2.2. Calibración .............................................................................................. 16

5.2.3. Validación................................................................................................ 19

5.2.4. Capacidad predictiva ................................................................................ 20

5.3. Generación de series de caudal y tratamiento estadístico.................................. 21

6. Resultados .......................................................................................................... 22

6.1. Contraste ...................................................................................................... 22

6.2. Caudales de diseño ........................................................................................ 24

APÉNDICE – CAUDALES MÁXIMOS POR TRAMOS

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1. Introducción

Tradicionalmente la delimitación de zonas inundables se ha efectuado en las Cuencas Internas de la CAPV a partir de caudales extremos procedentes de distintas metodologías (fundamentalmente Plan Integral de Prevención de Inundaciones y revisiones posteriores, Método Gipuzkoa y ábaco del Plan Hidrológico Norte III). Estos caudales presentan la siguiente problemática:

− El ámbito de aplicación espacial de las distintas técnicas es muy heterogéneo. − Salvo en Gipuzkoa, los estudios disponibles no están actualizados. − Los datos foronómicos recabados en los últimos años por las Diputaciones

Forales de Bizkaia y Gipuzkoa difieren a la baja de los resultados de los estudios. − Las inundaciones históricas discrepan de las zonas inundables vigentes, sobre

todo de la asociada a un periodo de retorno de 10 años. La hidrología es, junto con la geometría del cauce y las llanuras de inundación, el principal factor que influye en los resultados de la simulación hidráulica del tránsito de avenidas. Si bien los avances de las técnicas LIDAR complementadas con levantamientos batimétricos detallados del lecho del río están consiguiendo una geometría de gran precisión, la determinación de caudales se confía todavía a métodos desarrollados hace más de 50 años, cuya vigencia actual está siendo cuestionada en la medida que se dispone de una mayor información foronómica de contraste. Consciente de esta situación y dentro de los trabajos para dar cumplimiento a las exigencias de la Europea 2007/60/CE, relativa a la evaluación y gestión de los riesgos de inundación, y su transposición a la legislación estatal mediante el Real Decreto 903/2011, la Agencia Vasca del Agua decidió abordar, de manera coordinada con la implantación del Sistema de Predicción y Alertas Hidrológicas ante el riesgo de inundación, una revisión actualizada y homogénea de la hidrología de la CAPV que permitiera la elaboración de unos mapas de peligrosidad y riesgo de inundación ajustados a la realidad. La presente memoria resumen recoge la metodología desarrollada y los principales resultados obtenidos de su aplicación. A destacar que esta revisión se ha realizado a nivel de toda la CAPV, lo que ha proporcionado una mayor robustez y representatividad al análisis, si bien la relación detallada de caudales de diseño que se adjunta se circunscribe a las Cuencas Internas de la CAPV, ámbito de competencia autonómica integrado en la Demarcación Hidrográfica del Cantábrico Oriental.

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2. Objetivos El objetivo del presente estudio es la obtención de caudales de diseño para la red fluvial de la CAPV, de manera que:

− Se consiga una representación más ajustada a la realidad observada, sobre todo para periodos de retorno bajos.

− Se adopte una metodología homogénea para todo el ámbito de estudio, evitando discrepancias espaciales artificiales, no derivadas de la propia variación hidrológica natural.

− Se incorpore la nueva información hidrometeorológica disponible en la actualidad a la estimación de caudales de diseño.

− Se mejoren las metodologías de cálculo según el actual estado del arte. Cabe destacar que este trabajo se encuentra coordinado con el Sistema de Predicción y Alertas Hidrológicas ante el riesgo de inundación que se encuentra ya operativo en la CAPV, de forma que los modelos hidrológicos empleados, dada su bondad, son compartidos. 3. Alternativas de análisis Para poder cumplir con el objetivo establecido se pueden seguir fundamentalmente tres líneas metodológicas, cada una con sus ventajas e inconvenientes:

a) Opción 1: análisis estadístico regionalizado de los valores medidos en las estaciones de aforo. Diferentes administraciones de la CAPV han realizado un esfuerzo importante en los últimos años para implantar una red de control hidrometeorológico que permita mejorar el conocimiento hidrológico del territorio. Evidentemente, la información generada debe ser tenida en cuenta en un análisis como el aquí presentado. No obstante, las series disponibles hasta la fecha, de extensión media cercana a 20 años, no poseen una duración suficiente como para poder extrapolar conclusiones acerca de periodos de retorno de 100 y 500 años. Por este motivo se ha optado por trabajar con modelos de transformación de lluvia en escorrentía (calibrados con los datos de aforo disponibles), ya que la información meteorológica abarca un periodo mucho más amplio (en algunos casos se dispone de más de 100 años de observaciones), y por tanto, significativo a la hora de estimar los caudales asociados a periodos de retorno más elevados.

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b) Opción 2: definición de tormentas de diseño aplicadas a modelos hidrológicos de simulación de tipo evento. Para cada periodo de retorno se define la duración, volumen de precipitación, distribución temporal y reducción areal de la tormenta. La ocurrencia de dicha tormenta se simula mediante un modelo de transformación lluvia-escorrentía partiendo de unas condiciones iniciales de humedad del terreno determinadas, obteniéndose un valor del caudal punta que es directamente adoptado como valor de diseño para el periodo de retorno de estudio.

− Desventajas:

• La elección de la tormenta de diseño asociada a cada punto de cálculo y periodo de retorno requiere de la adopción de una serie de hipótesis de difícil justificación, entre las que se encuentran la duración, distribución temporal y distribución espacial de la precipitación. La influencia de estas decisiones en los resultados puede llegar a ser importante, como se aprecia en el siguiente ejemplo en el que todas las simulaciones corresponden a 500 años de periodo de retorno:

De

pth

(m

m)

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00:00 02:00 04:00 06:00 08:00 10:00 12:0001Jan2012

Flo

w (

cms)

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Subbasin "Cuenca ficticia" Results for Run "Prueba 3 horas"

De

pth

(m

m)

0,00,20,40,60,81,01,21,41,61,8

00:00 02:00 04:00 06:00 08:00 10:00 12:0001Jan2012

Flo

w (

cms)

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80

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120

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Subbasin "Cuenca ficticia" Results for Run "Prueba 5 horas"

3 horas de duración. Qmax= 144 m3/s

5 horas de duración. Qmax= 161 m3/s

De

pth

(m

m)

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00:00 02:00 04:00 06:00 08:00 10:00 12:0001Jan2012

Flo

w (

cms)

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100

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Subbasin "Cuenca ficticia" Results for Run "Prueba 5 horas H1"

De

pth

(m

m)

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

00:00 02:00 04:00 06:00 08:00 10:00 12:0001Jan2012

Flo

w (

cms)

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40

60

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100

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160

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Subbasin "Cuenca ficticia" Results for Run "Prueba 5 horas H2"

5 horas. Hietograma adelantado. Qmax= 153 m3/s 5 horas. Hietograma atrasado. Qmax= 191 m3/s

• El método de infiltración del número de curva del SCS, usualmente aplicado en estos casos, no resulta válido en eventos complejos (con varios picos), ya que no permite efectuar la descarga del terreno (flujo subsuperficial) en los

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intervalos entre precipitación, lo que conduce a una sobrevaloración de los picos posteriores. Tampoco permite alcanzar una saturación completa del terreno, y en este sentido, la elección del número de curva influye no sólo en el instante de inicio de la escorrentía sino también en el propio valor del caudal máximo, tal y como puede apreciarse en el siguiente ejemplo de simulación de la avenida de noviembre de 2011 en Ereñozu.

3 4 5 6 7 8Nov2011

Flo

w (

cms)

0

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100

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Junction "P9" Results for Run "Nov11"

Run:NOV11 Element:P9 Result:Observed Flow Run:NOV11 Element:P9 Result:Outflow

Run:NOV11 Element:URT8 Result:Outflow Run:NOV11 Element:URI7 Result:Outflow

3 4 5 6 7 8Nov2011

Flo

w (

cms)

0

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Run:NOV11 Element:URT8 Result:Outflow Run:NOV11 Element:URI7 Result:Outflow Condición de humedad I o seca Condición de humedad II o normal

3 4 5 6 7 8Nov2011

Flo

w (

cms)

0

50

100

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200

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300

350

400

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Run:NOV11 Element:URT8 Result:Outflow Run:NOV11 Element:URI7 Result:Outflow Condición de humedad III o húmeda

Por otro lado, el método del número de curva, al representar sólo de manera muy aproximada el proceso físico de la infiltración, es de difícil calibración, dado que en los resultados obtenidos influye tanto la capacidad de retención máxima del terreno (aprox. 5 veces el umbral de escorrentía) como el estado de saturación inicial.

• Existe una elevada arbitrariedad en la elección de la condición de humedad antecedente de diseño a aplicar en combinación con el método de infiltración del número de curva. Usualmente se escoge la III o húmeda para periodos de retorno elevados, al ser ésta la que conduce a mayores valores del caudal, hipótesis que no suele ser contrastada al carecerse de un registro suficientemente largo de datos de aforo. En los casos en los que sí puede efectuarse esta verificación, los resultados suelen apuntar hacia condiciones

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de humedad antecedente más secas cuanto mayor es el periodo de retorno, lo que no implica que durante el evento no se pueda alcanzar la saturación. El efecto de una elección incorrecta de la condición de humedad inicial puede llegar a ser muy importante, ya que, como se ha indicado anteriormente, no sólo influye en la abstracción inicial, sino también en la cuantía de la lluvia neta durante todo el evento.

Condición seca. Qmax = 29 m3/s Condición húmeda. Qmax = 91 m3/s

Su elección debe basarse, por tanto, en criterios objetivos a partir del análisis de datos foronómicos. Desafortunadamente su disponibilidad es todavía escasa, por lo que la incertidumbre asociada a la metodología de análisis hidrológico clásica es elevada.

• La transformación lluvia neta-escorrentía mediante la aplicación del método del hidrograma unitario supone en ocasiones una excesiva simplificación de los procesos físicos representados al establecer la hipótesis de invariancia espacial y temporal.

− Ventajas:

• Experiencia atesorada en el empleo de una metodología con aproximadamente 50 años de vida.

• Mayor sencillez a la hora de confeccionar los modelos matemáticos de simulación y menor requerimiento de información física del territorio.

c) Opción 3: definición de series temporales de precipitación sintética

aplicadas a modelos hidrológicos de simulación continua. Se confecciona un modelo meteorológico estocástico ajustado a la realidad observada del territorio, capaz de calcular series temporales largas de precipitación horaria a lo largo de la cuenca de estudio con coherencia espacial, representando tanto eventos de

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magnitud conocida como otros más extremos. La ocurrencia de estas series se simula mediante un modelo de transformación lluvia-escorrentía en el que la precipitación se combina con la humedad del terreno según las tendencias naturales. Como resultado se obtienen series sintéticas largas de caudales horarios, que pueden tratarse estadísticamente para determinar los valores asociados a distintos periodos de retorno. − Desventajas:

• El desarrollo y ajuste de los modelos meteorológicos e hidrológicos necesarios para efectuar la simulación continua sobre la que se basa el método es complejo.

• Se requiere disponer de una gran cantidad de datos hidrometeorológicos y de caracterización física del territorio, no siempre existentes.

− Ventajas:

• La simulación meteorológica de un periodo largo de tiempo (por ejemplo 500 años) y la propia naturaleza del modelo confeccionado, permite poder simular un amplio rango de características de tormentas en cuanto a duración, intensidad, distribución temporal y espacial. De esta forma, no es necesario escoger una única tipología de tormenta de diseño.

• La simulación hidrológica continua de las series temporales de precipitación permite conseguir una combinación realista de las precipitaciones máximas con el estado de humedad del suelo, ya que las tormentas acontecen con una frecuencia estacional similar a la real y el terreno sigue ciclos de humectación-descarga anuales similares al natural. De esta manera, no resulta necesario escoger un determinado estado de humedad antecedente de diseño.

• Existe la posibilidad de conseguir una representación matemática más real de los procesos físicos de infiltración y generación de escorrentía. Por ejemplo y a diferencia del método del número de curva, los modelos de tanques que usualmente se emplean en simulación continua permiten alcanzar el estado de saturación completa del terreno durante un episodio, por lo que las condiciones iniciales de humectación sólo influyen en la parte inicial del hidrograma y sólo en alguna ocasión en el pico. En el ejemplo anterior de la

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crecida de noviembre de 2011 en Ereñozu, el empleo del modelo TETIS consigue para distintos porcentajes de llenado del tanque que representa el estado de humedad del suelo caudales pico prácticamente iguales.

0%

10%

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3-11 12:00

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Humedad suelo

Caudal (m3/s)

Simulación en Ereñozu - Humedad inicial 50%

Q observado

Q simulado

Humedad suelo

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Humedad suelo

Caudal (m3/s)


Q observado

Q simulado

Humedad suelo

50% humedad inicial. Qmax=414 m3/s 75% humedad inicial. Qmax=429 m3/s

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Humedad suelo

Caudal (m3/s)


Q observado

Q simulado

Humedad suelo

100% humedad inicial. Qmax=434 m3/s

• Se pueden emplear modelos hidrológicos agregados, semi-distribuidos o distribuidos. En el caso de estos últimos, una vez adecuadamente calibrados, existe la posibilidad de extrapolar los resultados de los puntos aforados al resto de puntos de la red fluvial de la cuenca con un grado de confianza elevado.

4. Justificación de la metodología adoptada

Como ha quedado de manifiesto en el apartado anterior, la opción 3 de estudio (series sintéticas de precipitación aplicada a una simulación hidrológica continua) presenta una menor arbitrariedad a la hora de escoger hipótesis de diseño y posee una mayor potencialidad a la hora de representar la realidad hidrológica del territorio. Considerando además que se dispone de la información necesaria para calibrar un modelo de esta naturaleza y de realizar el ejercicio de simulación, es la opción escogida para el presente trabajo. Así:

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− Para poder simular de forma realista la variación temporal y espacial de las tormentas durante un periodo de tiempo prologando, muy superior al de observación, así como para caracterizar adecuadamente el ciclo de humedad del suelo, se decide confeccionar sendos modelos estocásticos espacio-temporales para la precipitación y la temperatura, que se apoyen en las propiedades estadísticas de los datos observados, las regionalicen para evitar sesgos en las medidas y permitan simular un periodo largo de precipitación y temperatura horaria en cualquier punto del territorio.

− Para no tener que establecer de manera arbitraria la condición de humedad

antecedente dada la dificultad inherente, se opta por el empleo de modelos de simulación continua, en los que la humedad del suelo se calcula internamente y es función de las características del suelo (capacidad de retención de agua capilar o adherida a las partículas y gravitacional o de relleno de poros), de la vegetación existente (cuya demanda de agua por evapotranspiración reduce el contenido de agua retenida en el suelo para su propio crecimiento) y de la historia pasada de precipitaciones.

− Para facilitar la extrapolación de resultados dentro de una misma cuenca desde

puntos aforados a otros que no cuenten con elementos de control, se decide aplicar modelos de tipo distribuido. En este sentido, si la distribución espacial de los parámetros utilizados se obtiene a partir de las propiedades físicas del territorio de manera homogénea, y se realiza después un ajuste global en los puntos aforados, las correcciones necesarias pueden aplicarse a las cuencas y subcuencas dominadas, permitiendo obtener con garantías el caudal en puntos no aforados.

− Se escoge finalmente el modelo hidrológico TETIS de la Universidad Politécnica

de Valencia, que ya ha demostrado su bondad para la estimación de los recursos hídricos superficiales de la CAPV. Los parámetros del modelo poseen significado físico y se han obtenido inicialmente a partir de funciones de pedotransferencia.

− Para incrementar las capacidades predictivas del modelo hidrológico empleado,

se aborda como paso previo una calibración de sus parámetros con un gran número de eventos históricos de diferente naturaleza. De igual forma, se incluye en el proceso el análisis del evento de agosto de 1983 para poder valorar la aplicación del modelo hidrológico desarrollado en episodios fuera del rango de los calibrados.

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− Para asegurar que acontecen todas las posibles combinaciones de lluvias extremas y estados de humedad y teniendo en cuenta que el objetivo es estimar con rigor el valor del caudal para un periodo de retorno de 500 años, se procede a simular el mismo periodo temporal. El tiempo de cálculo elegido ha sido el horario.

5. Desarrollo metodológico La metodología de análisis hidrológico finalmente adoptada consta de los siguientes pasos:

− Obtención estocástica de series de precipitación y temperatura a nivel horario para un periodo de 500 años y con una distribución espacial consistente, de manera que se generen lluvias extraordinarias según el patrón climático observado pero extrapolado a fenómenos de periodos de retorno altos. Estos eventos extremos acontecen en coincidencia con situaciones variables de humedad del suelo derivadas de la historia anterior de precipitaciones y evapotranspiración.

− Confección y calibración de nuevos modelos hidrológicos distribuidos y con base

física (TETIS v8.1 de la Universidad Politécnica de valencia) que permitan un mejor ajuste a todo tipo de situaciones hidrológicas, una simulación continua incluyendo los procesos de humectación y descarga del suelo, la interpolación de resultados dentro de una misma cuenca calibrada y una mayor discretización de caudales por tramos.

− Obtención de series horarias de caudales circulantes por la red fluvial durante un periodo de 500 años mediante la aplicación de la climatología anterior a los nuevos modelos hidrológicos. A partir de esta serie se efectúa un tratamiento estadístico para finalmente obtener los caudales de diseño para distintos periodos de retorno.

5.1. Modelo meteorológico 5.1.1. Caracterización pluviométrica Dada la naturaleza continua y distribuida de la simulación hidrológica a desarrollar para la obtención de los caudales de diseño, se requiere disponer de datos de precipitación que cumplan los siguientes objetivos:

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− Cubrir un periodo temporal de 500 años, de manera que se puedan estimar con confianza caudales de diseño de hasta 500 años de periodo de retorno.

− Poseer un intervalo horario, que permita la obtención de caudales horarios. − Mantener en el tiempo las propiedades estadísticas de la realidad observada: las

series de precipitación a introducir en los modelos hidrológicos deben poseer un régimen medio y extremal similar a la realidad particular de cada zona del territorio y en cada mes del año.

− Mantener en el espacio las propiedades estadísticas de la realidad observada: las series de precipitación a introducir en los modelos hidrológicos deben mantener entre sí una consistencia espacial, de forma que su distribución a lo largo del territorio responda a la forma típica de las tormentas, tanto en lo que respecta a superficie abarcada como en lo referente a las diferencias de magnitud de precipitación dentro de la misma.

En consecuencia, se ha optado por confeccionar un modelo estocástico de precipitación ajustado a todos los datos diarios y horarios disponibles. Para ello se han desarrollado los siguientes pasos:

− Identificación de regiones climáticas homogéneas a partir de los datos diarios de 234 estaciones que contaban con más de 3000 observaciones mediante análisis factorial aplicado a sus estadísticos principales con el objetivo de definir clusters de estaciones cuyo número se optimizó con el Criterio de Información Bayesiana y efectuando un ejercicio de ponderación de la probabilidad de asociación en función de la distancia entre puntos para dotar de mayor sentido geográfico al análisis. Finalmente, se adoptaron tres regiones homogéneas: • Central o I: Zona Cantábrica Occidental y central del País Vasco desde la cuenca del Karrantza hasta la del Urola y cabecera del Oria. Incluye también la cuenca vertiente a Urrunaga y la parte más septentrional de la de Ullibarri.

• Sur o II: Zona Mediterránea de País Vasco. Incluye también las cabeceras del Herrerías y Nervión.

• Nordeste o III: Zona Cantábrica Oriental del País Vasco, incluyendo las cuencas del Jaizubia, Oiartzun, Urumea y zona baja del Oria.

− Ajuste de un modelo estocástico espacio-temporal en cada región

homogénea y mes del año a partir de toda la información diaria y diezminutal existente basado en el modelo de punteo de Neyman-Scott con componente espacial a partir de la definición de tormentas y células con forma circular y

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radio aleatorio. A lo largo del espacio las intensidades asociadas a la las células se superponen para dar lugar a la intensidad en un determinado intervalo de tiempo. Para conseguir una mejor representación de la realidad, se decidió combinar dos procesos espacio-temporales que respondieran a los dos tipos de fenómenos más frecuentes en el ámbito de estudio: frentes atlánticos con lluvia más generalizada, frecuente y duradera, y tormentas convectivas con lluvia más localizada y efímera.

Regiones climáticas homogénas (arriba izq), esquema de conceptualización espacial (arriba der)

y proceso de punteo temporal (abajo)

El ajuste de los parámetros del modelo se consigue minimizando el error cuadrático entre simulación y realidad para una combinación de estadísticos representativos.

Los modelos así confeccionados consiguen capturar satisfactoriamente los momentos estadísticos hasta de orden 3 en los tres niveles de agregación considerados (1, 6 y 24 horas), así como otras variables relevantes como el porcentaje de días secos y la autocorrelación. Proporcionan, por tanto, una buena aproximación al régimen pluviométrico medio del País Vasco. Se ha verificado también que estos modelos permiten representar con precisión el régimen extremal, sobre todo teniendo en cuenta el objeto del estudio y el hecho de que ningún estadístico asociado a bajas probabilidades de ocurrencia ha sido considerado en su ajuste.

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Una vez disponibles los modelos estocásticos espacio-temporales para cada región homogénea, su aplicación a la simulación hidrológica es directa, ya que con su empleo se pueden obtener series de precipitación horaria de 500 años de longitud consistentes espacialmente y que retengan las propiedades estadísticas del registro observado.

Ejemplo de tormenta generada por el modelo estocástico en la cuenca del Ibaizabal

5.1.2. Caracterización térmica Al igual que en el caso de la precipitación, se requiere disponer de series continuas a escala horaria y durante un periodo de tiempo de al menos 500 años para efectuar la simulación hidrológica planteada, de forma que se pueda obtener una evapotranspiración potencial a lo largo de la simulación realizada, que tenga en cuenta tanto la variación estacional como la altitudinal, y que permita modelizar adecuadamente la fase terrestre del ciclo hidrológico, reduciendo la humedad del suelo en periodos secos de forma que se consiga una adecuada combinación entre precipitación y humedad inicial antes de las tormentas. Para ello y dada la menor variabilidad espacial de la temperatura, se seleccionaron como punto de partida 23 estaciones. A partir de los valores de la temperatura máxima diaria disponibles, se calibró un modelo armónico estacional capaz de representar el 92% de toda la variabilidad observada y que se completó con un modelo autorregresivo para los residuos basado en la altitud y la región climática. Una vez ajustado el valor de la temperatura máxima diaria, la variación de la temperatura a lo largo del día se simuló mediante un senoide con una oscilación diaria función de la temperatura diaria máxima, el mes del año y la precipitación diaria. Aplicando el modelo se obtuvo un grado de ajuste excelente a la realidad, por lo que se consideró valido para la obtención de las series horarias de temperatura para un periodo de 500 años. Dichas series han servido de base para el cálculo de la evapotranspiración potencial a nivel diario a partir de la aplicación de la formulación de Penman-Monteith y las recomendaciones de la FAO.

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5.2. Modelo hidrológico 5.2.1. Descripción del software La simulación hidrológica a nivel horario del periodo de 500 años caracterizado meteorológicamente mediante el modelo estocástico definido anteriormente se ha efectuado con el software TETIS de la Universidad Politécnica de Valencia en su versión 8.1. Se trata de un modelo de tipo distribuido, mediante la subdivisión de la cuenca en celdas regulares, y conceptual, en el que los distintos procesos que componen la fase terrestre del ciclo hidrológico se encuentran representados por analogías del tipo tanque, con unos parámetros que cuentan con significado físico. Los 4 tanques principales definidos en cada celda son:

− Almacenamiento estático y pérdidas por evapotranspiración − Almacenamiento superficial y escorrentía directa (respuesta rápida) − Almacenamiento gravitacional y flujo subsuperficial (respuesta intermedia) − Almacenamiento subterráneo y flujo base (respuesta lenta)

La interconexión horizontal entre celdas se produce en TETIS siguiendo las direcciones del flujo propuestas por el MDT, hasta alcanzar la red principal de drenaje. Una vez alcanzado el cauce, la traslación de la escorrentía se realiza mediante la “onda cinemática”, que es una simplificación de las ecuaciones de Saint-Venant, con la particularidad de que la forma y tamaño de la sección del río así como su rugosidad varían hacia aguas abajo en función del área drenarte (Onda Cinemática Geomorfológica). En su aplicación a la CAPV, el modelo TETIS partió de los siguientes mapas de parámetros que fueron obtenidos dentro del estudio de “Evaluación de los Recursos Hídricos Totales en el Ámbito de la CAPV” (2003) a partir de la información de topología, usos de suelo, litología y geología:

− Altura de agua útil (Hu). Incluye la capacidad de almacenamiento estático y la generación de excedente superficial.

− Permeabilidad superficial o conductividad hidráulica saturada del suelo (ks). Para involucrar la infiltración y el flujo subsuperficial.

− Capacidad de percolación o conductividad hidráulica saturada del estrato rocoso (kp). Pretende incluir el proceso de percolación, las pérdidas subterráneas y el flujo base.

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Metros

25000.00

0.00

21.88

43.75

65.63

87.50

109.38

131.25

153.13

175.00

196.88

218.75

240.63

262.50

284.38

306.25

328.13

350.00

Referencias:

Capacidad de Almacenamiento Hídrico [mm]

Metros

25000.00

0.00

0.46

0.91

1.37

1.83

2.28

2.74

3.19

3.65

4.11

4.56

5.02

5.48

5.93

6.39

6.84

7.30

Referencias:

Conductividad Hidráulica del Suelo [cm/h]

Metros

25000.00

0.00

0.23

0.47

0.70

0.94

1.17

1.41

1.64

1.88

2.11

2.34

2.58

2.81

3.05

3.28

3.52

3.75

Referencias:

Conductividad Hidráulica del Sustrato del Suelo [cm /h]

Mapas de parámetros de partida del modelo TETIS

5.2.2. Calibración El modelo TETIS cuenta con 9 factores correctores que permiten ajustar el modelo y sus 3 parámetros básicos a la realidad observada mediante la oportuna calibración. En su aplicación a la CAPV, el proceso de calibración supuso la simulación de un número variable de eventos históricos en función de la información de partida disponible y que incluyó también el reciente episodio de noviembre de 2011. Los datos meteorológicos fueron suministrados por la Dirección de Atención de Emergencias y Meteorología del Gobierno Vasco y los foronómicos por las Diputaciones Forales de Bizkaia y Gipuzkoa y por la Confederación Hidrográfica del Cantábrico. El paso de cálculo fue horario, en coherencia con el de los modelos climáticos estocásticos. Las condiciones iniciales de cada evento no se calibraron sino que se adoptaron según simulación previa a nivel diario de un periodo suficientemente largo. De esta manera se evitó sobreparametrizar el proceso de ajuste, incrementado la capacidad predictiva final del modelo. Durante el proceso de calibración se definió como criterio de comparación el coeficiente de Nash-Sutcliffe, de eficiencia o R2. Un perfecto ajuste sugiere un valor igual a uno. Cuando

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el valor es cero indica que el modelo no es mejor si se compara con un modelo de una sola variable (por ejemplo un valor medio) y valores negativos indican que el modelo se comporta peor. El criterio para aceptar una calibración es muy subjetivo. En la literatura parece que es aceptable una calibración con un índice de Nash superior a 0,6 y se considera como excelente un valor superior a 0,8. Adicionalmente y dado el objetivo del trabajo, se obtuvo el error absoluto al pico que fue minimizado en la medida de lo posible, dando más peso a los eventos de mayor magnitud. El objetivo final perseguido fue obtener un único juego de parámetros y factores correctores por cuenca para todos los eventos simulados, de manera que el modelo así confeccionado, en caso de ajuste satisfactorio, tuviera la menor incertidumbre posible en su extrapolación a eventos no conocidos. Esto supuso la modificación de los mapas de parámetros iniciales afectando su valor en las cuencas asociadas a las distintas estaciones de aforo y la adopción de los siguientes factores correctores generales por cuenca:

UH FC1 FC2 FC3 FC4 FC5 FC6 FC8 FC9 PPT Artibai 0,70 0,70 0,80 0,30 0,05 800 950 0,10 0,0000

Barbadun 0,37 0,96 0,10 0,27 0,05 560 50 0,18 0,0000 Bidasoa 1,25 0,94 0,18 0,07 0,30 800 290 0,21 0,0025 Butroe 0,45 0,87 0,01 0,18 0,03 950 950 0,12 0,0015 Deba 1,00 0,97 0,09 0,04 0,57 550 130 0,60 0,0000

Gobelas 0,32 0,08 0,01 0,12 0,02 500 600 0,12 0,0100 Ibaizabal 1,15 1,00 0,07 0,07 0,08 275 100 0,40 0,0000 Kadagua 1,70 0,90 0,08 0,08 0,07 250 100 0,40 0,0000 Lea 0,20 0,93 0,05 0,15 0,04 600 700 0,12 0,0020

Oiartzun 0,30 1,10 0,23 0,12 0,15 925 175 0,40 0,0000 Oka 0,53 0,72 0,10 0,35 0,10 700 40 0,15 0,0000 Oria 0,85 0,65 0,10 0,04 0,05 400 250 0,55 0,0000 Urola 1,00 0,92 0,17 0,06 0,09 650 20 0,35 0,0000 Urumea 0,85 0,97 0,11 0,06 0,05 425 225 0,17 0,0000

Para el caso de cuencas no aforadas (Galindo, Asua, Iñurritza y Jaizubia), se asignaron los factores correctores de cuencas próximas con las que compartían características hidrológicas. De esta manera se consiguió un ajuste óptimo a los hidrogramas observados tanto en términos de coeficiente de Nash-Sutcliffe como en lo que se refiere a error al pico, aspecto este último de gran relevancia para su aplicación a la obtención de caudales extremos. En la siguiente tabla se indican los valores del R2 obtenidos (en las cuencas intercomunitarias, sólo se incluye la estación más aguas abajo, que es la de interés para las Cuencas Internas):

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UH E.A. R2 medio R2 eventos más imp. Artibai Berriatua 0,748 0,775

Barbadun Arenao 0,861 0,861 Bidasoa Endarlatza 0,693 0,816 Butroe Mungia 0,524 0,827

Altzola 0,803 0,904 Aixola 0,389 0,548

San Prudentzio 0,439 0,646 Oñati 0,770 0,884

Deba

Urkulu 0,214 0,575 Gobelas Larrañazubi 0,830 0,830 Ibaizabal Abusu 0,865 0,933 Kadagua Sodupe 0,741 0,865 Lea Oleta 0,654 0,795

Oiarztun Oiartzun 0,697 0,803 Oka Muxika 0,779 0,853 Oria Lasarte 0,588 0,894

Aizarnazabal 0,646 0,905 Ibai-Eder 0,481 0,735

Matxinbenta 0,185 0,555 Urola

Aitzu 0,715 0,860 Urumea Ereñozu 0,542 0,794

Media de R2 0,627 0,793 Mediana de R2 0,693 0,827

A modo de ejemplo se presenta a continuación la comparación gráfica en la estación del Deba en Altzola:

DIC02 FEB03

ENE04

NOV04 DIC05 MAR06

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Comparación de hidrogramas observados y simulados con TETIS en la E.A. del río Deba en Altzola

5.2.3. Validación Como validación adicional en el caso del Ibaizabal y para verificar la fiabilidad del modelo desarrollado con eventos extraordinarios fuera del rango de los calibrados, se ha procedido a simular la avenida de agosto de 1983 a partir de los datos meteorológicos recogidos en la publicación “Lluvias torrenciales, agosto 1983. Cuantificación de la catástrofe”, editada por Diputación Foral de Bizkaia. Así, se han recopilado las isoyetas diarias para los días 25, 26 y 27 de agosto, que se han distribuido temporalmente mediante el registro horario del pluviógrafo de Larraskitu.

Isoyetas de precipitación del día 27 de agosto (izq) y hietograma den episodio registrado en Larraskitu (der)

Para obtener las condiciones de humedad inicial del evento, se simuló a nivel diario un periodo antecedente de un mes. Los resultados obtenidos y su comparación con las estimaciones de caudal efectuadas por DFB a partir de las marcas dejadas por el agua se presenta a continuación:

MAR07 ENE09 SEP09

NOV09 JUN10 NOV11

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Pág. 20

Sección Qmáx

simulado Qmáx estimado

Arratia en Lemoa 433 307 Ibaizabal en Amorebieta 629 925 Ibaizabal en Galdakao 1298 1402 Nerbioi en Orduña 117 127 Nerbioi en Saratxo 255 182 Nerbioi en Llodio 447 547 Nerbioi en Basauri 1526 1641 Nerbioi en La Peña 3020 3030

Como puede apreciarse, el orden de magnitud de las simulaciones y estimaciones es similar, lo que, teniendo en cuenta las dificultades de este tipo de análisis, puede considerase un resultado muy satisfactorio y valida el empleo de los modelos desarrollados para el objetivo previsto. 5.2.4. Capacidad predictiva Como ha quedado de manifiesto anteriormente, el modelo TETIS en cada una de las cuencas de estudio ha sido calibrado con un número variable de eventos consiguiendo distintos grados de ajuste. Combinando ambos aspectos, se puede establecer la capacidad predictiva de los modelos según se muestra a continuación:

Capacidad predictiva del modelo TETIS confeccionado en cada cuenca

Como puede apreciarse, existen varias cuencas en los que la fiabilidad de los modelos es baja (mala o regular). Se trata de las cuencas no aforadas o en las que se dispone de

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pocos datos hidrometeorológicos con los que efectuar el proceso de calibración. En estos ámbitos se considera que la metodología propuesta es incierta. En el resto de cuencas, la capacidad predictiva asociada habilita su empleo en la estimación no sólo de caudales de diseño sino también en previsión hidrológica dentro del Sistema de Predicciones y Alertas Hidrológicas de la CAPV. 5.3. Generación de series de caudal y tratamiento estadístico Mediante la aplicación de las series temporales horarias de precipitación y ETP (derivada de la temperatura) calculadas a partir del modelo meteorológico estocástico a los modelos hidrológicos TETIS calibrados, se obtienen series temporales horarias de caudal a lo largo de toda la red fluvial durante un periodo de 500 años.

0

20

40

60

80

100

en

e-0

0

feb

-00

mar

-00

ab

r-0

0

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-00

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-00

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-00

sep

-00

oc

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no

v-0

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dic

-00

en

e-0

1

feb

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-01

sep

-01

oc

t-0

1

no

v-0

1

dic

-01

en

e-0

2

feb

-02

mar

-02

ab

r-0

2

may

-02

jun

-02

jul-

02

ago

-02

sep

-02

oc

t-0

2

no

v-0

2

dic

-02

en

e-0

3

m3/

s

Caudal Oiartzun

0

20

40

60

mm

/h Precipitación C080

0

15

30

45

mm

/h Precipitación C0F4

Ejemplo de simulación de caudal en la estación de aforos de Oiarztun

Los caudales anteriores se generan por combinación de las precipitaciones registradas, con el estado de humedad del suelo, variable a lo largo del tiempo en función de la propia lluvia acumulada, la evapotranspiración y la descarga natural a los cauces. En consecuencia, la precipitación se combina con la condición de humedad antecedente de manera similar a la realidad. Las series horarias así obtenidas pueden entenderse como aforos teóricos y ser tratadas como tales. En este sentido, se han extraído los máximos anuales hasta un total de 500 años y tras su representación en papel probabilístico, se han ajustado funciones de

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extremos GEV, que dada su flexibilidad se ha revelado como la expresión más idónea para conseguir ajustes óptimos en la región de estudio. El ajuste anterior no está exento de incertidumbres, sobre todo cuanto mayor es el periodo de retorno. Algunas de ellas se derivan de la propia naturaleza probabilística del método, como por ejemplo la elección de la función de ajuste o la generación estocástica de datos meteorológicos que por su carácter aleatorio cambiarían en nuevas ejecuciones de 500 años. Otras pueden relacionarse con la bondad de los datos de partida o la capacidad del modelo meteorológico para representar la realidad. Todas estas incertidumbres pueden englobarse en un intervalo de confianza del 95% para el ajuste GEV adoptado, para así añadir un factor razonable de seguridad.

0

200

400

600

800

1,000

1,200

1,400

1 10 100 1000

Qm

ax (m

3/s

)

Periodo de retorno (años)

ALTZOLA

0

200

400

600

800

1,000

1,200

1 10 100 1000

Qm

ax (m

3/s

)

Periodo de retorno (años)

AIZARNAZABAL

Ejemplos de ajuste de la función GEV con intervalo de confianza del 95%

En la práctica, la incorporación de este margen de seguridad permite considerar la existencia de eventos de gran intensidad que se alejan por exceso de la tendencia media estadística proporcionada por los ajustes de extremos, sobre todo para probabilidades de ocurrencia muy bajas. 6. Resultados

6.1. Contraste La verificación de la bondad de la metodología desarrollada debe efectuarse mediante contraste con los datos de aforo disponibles en la actualidad, en concreto los asociados a la red de control de las Diputaciones Forales de Bizkaia y Gipuzkoa. Dado que la longitud de los registros no es, en general, elevada, esta comparación no puede extenderse más allá de los 10 años de periodo de retorno. En este sentido y utilizando los valores directos del ajuste, es decir sin aplicar el intervalo de confianza, se tiene:

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UH E.A. Q10 modelo Q10 ajuste aforos Iruzubieta 60 34

Artibai Berriatua 125 160

Butroe Mungia 187 199 Altzola 367 353 Aixola 7 5

San Prudentzio 80 82 Oñati 114 105

Deba

Urkulu 7 9 Ibaizabal Abusu 804 844 Kadagua Sodupe 240 201

Aulestia 60 53 Lea

Oleta 78 129 Oiarztun Oiartzun 110 111 Oka Muxika 60 68 Oria Lasarte 811 701

Aizarnazabal 250 217 Ibai-Eder 66 50

Matxinbenta 14 8 Urola

Aitzu 70 61 Urumea Ereñozu 261 247

Como puede apreciarse, la nueva metodología conduce en general a valores asociados a 10 años de periodo de retorno semejantes a la realidad. De hecho, se alcanza una correlación excelente (R2=0,97) entre ambos conjuntos de datos, lo que valida el método aplicado y permite su extrapolación a periodos de retorno más elevados. Por otro lado, al tratarse de una metodología homogénea, la nueva estimación aporta coherencia espacial a los resultados. Así, a partir de resultados de 316 puntos de cálculo repartidos a lo largo de toda la vertiente cantábrica, se han confeccionado las siguientes gráficas en la que se representa el caudal máximo específico asociado a 10, 100 y 500 años de periodo de retorno junto a la estimación ofrecida por el ábaco del Plan Hidrológico Norte III.

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0.1

1

10

1 10 100 1000 10000

Ca

ud

al e

spe

cífi

co (

m3/s

/km

2)

Cuenca afluente (km2)

Cuenca Cantábrica T10

Resultados

PHNorte III

0.1

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10

1 10 100 1000 10000

Ca

ud

al e

spe

cífi

co (

m3/s

/km

2)



Resultados

PHNorte III

0.1

1

10

1 10 100 1000 10000

Ca

ud

al e

spe

cífi

co (

m3/s

/km

2)



Resultados

PHNorte III

Comparación de caudales propuestos con el ábaco del PHNorte III

Se observa cómo los caudales específicos presentan cierta variabilidad, que debe entenderse asociada a las diferencias espaciales en la pluviometría y en las características físicas del territorio (según ajustes de modelos TETIS). Se confirma además que la estimación del ábaco del Plan de Cuenca supone un límite superior (envolvente) del caudal esperable, pudiendo ser éste menor en función de las características particulares de la cuenca analizada. 6.2. Caudales de diseño En el apéndice que acompaña a este informe se recogen los caudales de diseño para distintos periodos de retorno en los diferentes tramos fluviales de las Cuencas Internas de la CAPV. A destacar que la metodología propuesta sólo se ha considerado válida si la capacidad predictiva de los modelos es suficiente, lo que ocurre en las cuencas del Butroe, Oka, Lea, Artibai, Deba, Urola y Oiarztun. En el resto de cuencas (Barbadun, Galindo,

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Gobelas, Asua, Iñurritza y Jaizubia) se ha optado por aplicar el ábaco del Plan Hidrológico Norte III, que como se ha visto anteriormente, supone una envolvente superior de los caudales esperables. De igual forma, la nueva propuesta de caudales se aplicará, con carácter general, a cuencas con una superficie vertiente superior a 10 km2, al ser éstas en las que las hipótesis planteadas se consideran más verosímiles.

Red fluvial de más de 10 km2 de superficie drenaje en el ámbito de las Cuencas Internas de la CAPV

Finalmente, las simulaciones desarrolladas en la cuenca del Urumea se han efectuado considerando la variación interanual del embalse de Añarbe según sus reglas de explotación vigentes, lo que ha permitido combinar la probabilidad de ocurrencia de un evento extremo con la probabilidad de existencia de un determinado resguardo, contribuyendo así a rebajar significativamente los caudales máximos en el tramo aguas abajo respecto del régimen natural. No obstante, la operativa del embalse no se encuentra todavía refrendada por unas Normas de Explotación aprobadas por la administración competente. En este escenario los resultados obtenidos no son aplicables en este momento, y en consecuencia, se ha optado por utilizar en este caso los resultados del Método Gipuzkoa, que implican la adopción de hipótesis más conservadoras en lo que respecta al efecto de la regulación de Añarbe. Cabe destacar que el Método Gipuzkoa descansa en una caracterización exhaustiva y actualizada de las tormentas de diseño asociadas a distintas áreas geográficas y duraciones de lluvia, y en la aplicación de algoritmos de transformación lluvia-escorrentía correctamente calibrados. Sus resultados, de un orden de magnitud similar a los obtenidos en el presente estudio para el Urumea, pueden considerarse aptos.

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En los tramos con influencia mareal de los ríos Ibaizabal, Oria, Urumea y Bidasoa, tras acuerdo con la Confederación Hidrográfica del Cantábrico, se han adoptado los siguientes caudales de diseño:

− Ría de Bilbao: Estudio de Alternativas para la Protección contra Inundaciones de la Ría de Bilbao

− Oria: Abaco del PHNorte III − Urumea: Método Gipuzkoa − Bidasoa: Abaco del PHNorte III

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APÉNDICE

CAUDALES MAXIMOS POR TRAMOS

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PUNTO INICIAL PUNTO FINAL CAUDALES MÁXIMOS UH CAUCE TRAMO

X UTM Y UTM X UTM Y UTM LONGITUD

(Km) AREA (Km2) T2,33 T10 T25 T50 T100 T500

ARTIBAI AMAILOA 1 543803 4792449 542524 4793524 2,54 13,3 17 34 46 57 70 112 ARTIBAI ARTIBAI 1 542591 4795081 547543 4797074 8,66 104,5 77 135 178 218 266 417 ARTIBAI ARTIBAI 2 542524 4793524 542591 4795081 2,86 90,6 74 130 173 212 258 408 ARTIBAI ARTIBAI 3 540920 4791118 542524 4793524 5,53 75,2 65 115 155 193 239 392 ARTIBAI ARTIBAI 4 538360 4789011 540920 4791118 3,93 31,6 44 86 117 145 180 291 ARTIBAI ARTIBAI 5 538437 4787884 538360 4789011 1,26 11,9 25 50 69 87 109 185 ARTIBAI BOLIBAR 1 536991 4788640 538360 4789011 1,64 12,1 22 44 59 74 92 115 ARTIBAI URKO 1 542445 4789143 540920 4791118 4,11 34,6 33 61 82 102 125 201 ARTIBAI URKO 2 541223 4787285 542445 4789143 2,81 19,1 20 36 50 62 78 131

BARBADUN BARBADUN 1 490151 4799163 490188 4799470 0,38 123,4 182 203 227 254 299 457 BARBADUN BARBADUN 2 490119 4797020 490151 4799163 3,22 120,9 180 200 224 251 294 135 BARBADUN BARBADUN 3 489765 4793537 490119 4797020 4,51 102,1 158 177 198 222 262 408 BARBADUN BARBADUN 4 488768 4791852 489765 4793537 2,76 88,3 142 159 179 201 237 97 BARBADUN BARBADUN 5 488768 4791852 489003 4791678 0,33 69,2 118 133 150 169 201 85 BARBADUN BARBADUN 6 487943 4789921 489003 4791678 2,78 48,3 89 102 116 131 157 95 BARBADUN BARBADUN 7 484586 4789797 487943 4789921 4,10 28,5 58 69 80 91 109 107 BARBADUN BARBADUN 8 483222 4788272 484586 4789797 3,00 22,7 48 58 68 77 93 144 BARBADUN BARBADUN 9 482690 4787796 483222 4788272 0,84 15,0 33 43 50 58 70 169 BARBADUN BEZI 1 487698 4789161 487943 4789921 0,97 10,9 25 33 40 46 56 244 BARBADUN GALDAMES 1 491393 4790343 489003 4791677 3,76 20,8 44 55 63 73 88 312 BARBADUN GALDAMES 2 491737 4789071 491393 4790343 1,60 13,3 30 39 46 53 64 369 BARBADUN PICON 1 491594 4795696 490119 4797020 2,48 13,0 29 38 45 52 63 98 BARBADUN TRESMORAL 1 486971 4791565 488768 4791852 2,43 12,8 29 38 49 51 63 464 BIDASOA BIDASOA 1 598120 4800662 598112 4801010 0,37 739,1 621 748 834 912 1046 1567 BIDASOA BIDASOA 2 602091 4796836 598120 4800662 7,65 710,0 611 733 818 894 1026 1539 BIDASOA JAIZUBIA 1 595565 4798843 598120 4800662 4,27 29,1 59 70 81 92 111 171

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Pág. 29



(Km) AREA (Km2) T2,33 T10 T25 T50 T100 T500

BUTROE ATXISPE 1 517118 4795351 515538 4797388 3,33 16,7 23 40 51 60 71 103 BUTROE BUTROE 1 506373 4803940 504104 4806614 6,89 172,2 175 285 351 405 462 610 BUTROE BUTROE 2 506563 4801628 506373 4803940 3,73 158,0 167 274 339 392 449 598 BUTROE BUTROE 3 510048 4802533 506563 4801628 6,07 148,1 153 251 311 360 413 554 BUTROE BUTROE 4 512063 4800112 510048 4802533 6,22 119,2 118 197 246 288 334 460 BUTROE BUTROE 5 514579 4798288 512063 4800112 5,67 91,6 107 180 226 266 311 436 BUTROE BUTROE 6 515539 4797389 514579 4798288 2,06 52,1 67 114 144 171 200 286 BUTROE BUTROE 6 517343 4797107 515539 4797389 2,67 31,5 40 67 85 100 117 165 BUTROE BUTROE 7 519664 4797157 517343 4797107 3,53 22,9 33 57 73 87 102 146 BUTROE BUTROE 8 520829 4796121 519664 4797157 2,34 13,2 17 28 36 42 50 71 BUTROE ESTEPONA 1 515127 4807732 515132 4807998 0,27 25,7 53,2 64 73,9 84,4 101,7 157,1 BUTROE ESTEPONA 2 515127 4807732 515195 4807527 0,22 21,5 45,7 56 65 74,4 89,9 138,5 BUTROE ESTEPONA 3 515409 4805411 515195 4807527 2,37 19,3 41,7 51,6 60,1 69 83,4 128,3 BUTROE LARRAURI 1 515290 4799897 514579 4798288 2,21 27,5 29 50 63 74 86 122 BUTROE LARRAURI 2 515102 4801347 515290 4799897 1,58 14,6 24 42 54 64 75 107 BUTROE OLETA 1 511369 4799864 512063 4800112 1,42 11,1 13 22 28 33 39 55 BUTROE ZUZENTZE 1 510017 4802612 510048 4802533 0,11 10,6 24 41 53 63 74 106 DEBA AIXOLA 1 540608 4780608 540870 4780714 0,30 14,0 10 20 26 32 39 62 DEBA ANGIOZAR 1 544950 4772936 546522 4772496 1,91 12,7 9 16 21 26 30 44 DEBA ANTZUOLA 1 550025 4772242 547697 4773356 3,16 25,0 19 33 43 52 62 92 DEBA ANTZUOLA 2 550548 4771834 550025 4772242 0,82 16,9 11 19 25 30 36 54 DEBA ARAMAIO 1 538244 4767987 541967 4768081 5,16 42,6 17 34 46 58 72 116 DEBA ARAMAIO 2 535466 4766728 538244 4767987 4,20 24,0 9 20 28 35 45 77 DEBA ARANTZAZU 1 545941 4761053 546685 4765898 6,70 55,1 37 67 88 106 127 189 DEBA ARANTZAZU 2 548662 4758599 545941 4761053 4,06 27,5 23 43 56 67 81 119 DEBA ARAOTZ 1 545168 4759421 545941 4761053 2,00 16,8 9 18 23 28 34 52

2012


Pág. 30



(Km) AREA (Km2) T2,33 T10 T25 T50 T100 T500

DEBA BILLOTEGI 1 548549 4778256 548400 4778343 0,24 10,3 8 14 18 22 26 39 DEBA DEBA 1 550887 4790787 552398 4794665 6,81 512,6 244 430 552 657 776 1116 DEBA DEBA 2 549737 4789353 550887 4790787 2,04 489,4 228 403 520 623 739 1080 DEBA DEBA 3 548993 4788023 549737 4789353 2,08 470,9 220 391 507 608 724 1064 DEBA DEBA 4 548378 4785613 548993 4788023 4,45 460,2 214 382 497 598 714 1059 DEBA DEBA 5 547830 4785070 548378 4785613 0,79 446,0 212 379 494 595 711 1057 DEBA DEBA 6 545748 4782512 547830 4785070 3,76 432,8 205 366 479 578 692 1033 DEBA DEBA 7 547114 4780762 545748 4782512 2,39 363,7 170 310 409 496 599 909 DEBA DEBA 8 548400 4778343 547114 4780762 3,76 353,1 166 304 400 487 588 898 DEBA DEBA 9 546792 4775019 548400 4778343 4,03 334,1 154 284 376 459 555 851 DEBA DEBA 10 547697 4773356 546792 4775019 2,76 307,4 145 277 367 447 541 828 DEBA DEBA 11 546522 4772496 547697 4773356 1,68 276,9 128 247 329 401 486 745 DEBA DEBA 12 545046 4770100 546522 4772496 3,47 261,0 121 230 307 376 456 703 DEBA DEBA 13 543695 4769264 545046 4770100 1,94 121,9 40 84 116 146 184 306 DEBA DEBA 14 541967 4768081 543695 4769264 2,67 113,3 36 76 106 134 169 283 DEBA DEBA 15 540247 4765243 541967 4768081 3,87 64,5 19 43 61 78 99 173 DEBA DEBA 16 539911 4763855 540247 4765243 1,69 53,6 17 39 56 72 92 160 DEBA DEBA 17 538633 4763067 539911 4763855 1,75 45,1 14 32 46 60 77 138 DEBA DEBA 18 536985 4762025 538633 4763067 2,64 31,0 9 21 31 40 52 95 DEBA DEBA 19 535245 4760506 536985 4762025 2,76 24,9 8 19 27 36 47 86 DEBA EGO 1 542774 4781413 545748 4782512 3,63 56,1 38 70 93 114 138 209 DEBA EGO 2 540870 4780714 542774 4781413 2,47 41,8 30 55 73 89 108 166 DEBA EGO 3 540376 4781645 540870 4780714 1,12 19,0 11 21 28 35 42 64 DEBA EGO 4 540419 4782257 540376 4781645 0,63 12,9 8 16 21 26 32 48 DEBA KILIMOI 1 551372 4787639 549736 4789354 2,54 13,4 11 20 27 34 41 66 DEBA LASTUR 1 553589 4788971 553005 4789518 0,86 11,9 11 20 27 33 40 63

2012


Pág. 31



(Km) AREA (Km2) T2,33 T10 T25 T50 T100 T500

DEBA OIÑATI 1 545274 4767875 545046 4770100 3,04 131,1 81 146 191 230 274 402 DEBA OIÑATI 2 545274 4767875 546685 4765898 2,87 100,5 66 120 156 188 223 328 DEBA OIÑATI 3 548029 4764318 546685 4765898 2,86 34,8 26 48 62 75 88 128 DEBA OIÑATI 4 550133 4763902 548029 4764318 3,04 20,3 13 25 32 38 45 65 DEBA SAN LORENZO 1 548176 4784292 547830 4785070 1,06 11,1 9 16 21 25 30 44 DEBA UBERA 1 544995 4775680 546792 4775019 2,34 15,1 13 23 30 36 43 64 DEBA URKULLU 1 538850 4761995 538633 4763067 1,24 10,8 5 11 15 19 24 41 DEBA URKULU 1 543692 4765990 545274 4767875 2,88 27,1 15 27 35 43 51 76 DEBA URKULU 2 543124 4763430 543692 4765990 4,03 18,2 11 21 28 33 40 61 DEBA URKULU 3 542933 4761917 542991 4762219 0,33 10,3 4 7 10 12 15 22

IBAIZABAL ARAUNOTEGI 1 504592 4794722 503943 4794255 1,00 12,5 29 37 44 51 62 94 IBAIZABAL ASUA 1 503604 4794141 502228 4793292 1,80 72,8 123 138 156 175 208 323 IBAIZABAL ASUA 2 503604 4794141 503943 4794255 0,37 69,8 116,9 130,1 144,3 158,3 179,6 249,8 IBAIZABAL ASUA 3 506451 4793348 503943 4794255 4,59 56,5 101 115 130 147 175 272 IBAIZABAL ASUA 4 508421 4793280 506451 4793348 2,51 44,9 84 97 110 125 149 232 IBAIZABAL ASUA 5 510927 4792805 508421 4793280 3,76 37,3 72 85 96 110 131 204 IBAIZABAL ASUA 6 512161 4791814 510927 4792805 2,06 22,4 47 58 67 77 93 143 IBAIZABAL GALINDO 1 500110 4794463 501766 4794449 1,81 60,0 106 120 135 153 182 283 IBAIZABAL GALINDO 2 499541 4793556 500110 4794463 1,11 50,2 92 105 119 135 161 250 IBAIZABAL GALINDO 3 500049 4792622 499541 4793556 1,42 31,4 63 74 85 97 117 181 IBAIZABAL GALINDO 4 500338 4790720 500049 4792622 2,93 28,4 58 69 79 91 109 169 IBAIZABAL GALINDO 5 498337 4789911 498777 4790022 0,75 19,8 43 53 61 70 85 131 IBAIZABAL GALINDO 6 498314 4789808 498337 4789911 0,11 10,6 24 32 39 45 55 83 IBAIZABAL GOBELA 1 499360 4797620 500561 4795672 2,81 33,9 0,1 0,2 0,3 0,8 2,2 7,2 IBAIZABAL GOBELA 2 499606 4797988 499360 4797620 0,45 31,5 28,5 32,9 36,3 41,7 51,6 80,3 IBAIZABAL GOBELA 3 500120 4799201 499606 4797988 1,47 31,2 63 74 85 97 116 180

2012


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(Km) AREA (Km2) T2,33 T10 T25 T50 T100 T500

IBAIZABAL GOBELA 4 499959 4799731 500120 4799201 0,59 15,8 35 44 52 60 73 111 IBAIZABAL GOBELA 5 499635 4800087 499959 4799731 0,55 15,1 34 43 50 58 70 108 IBAIZABAL GOBELA 6 499953 4801063 499635 4800087 1,13 12,9 29 38 45 52 63 96 IBAIZABAL GOBELA 7 500089 4801401 499953 4801063 0,37 10,3 24 32 38 44 54 81 IBAIZABAL GRANADA 1 497403 4794309 499541 4793556 2,44 17,3 38 48 56 64 77 119 IBAIZABAL IBAIZABAL 1 502382 4792880 493675 4802971 14,12 1615,2 708 1120 1674 2084 2478 3216 IBAIZABAL IBAIZABAL 2 506319 4788053 502382 4792880 8,49 1002,9 537 832 1241 1551 1861 2510 IBAIZABAL KADAGUA 1 502250 4789772 502382 4792880 3,63 582,4 237 438 570 682 806 1155 IBAIZABAL LARRAÑAZUBI 1 500392 4799200 500119 4799201 0,30 11,2 26 34 41 47 57 87

LEA ARBINA 1 541000 4797129 540136 4799047 2,61 18,4 40 50 58 67 81 124 LEA ARBINA 2 541310 4796388 541000 4797129 0,92 13,1 30 38 45 52 64 97 LEA EA 1 533923 4802081 533734 4803462 1,62 17,0 37 47 55 63 76 117 LEA LEA 1 540136 4799047 540670 4801106 3,29 88,4 142 159 179 201 237 369 LEA LEA 2 537987 4797998 540136 4799047 3,81 64,2 112 126 142 160 190 297 LEA LEA 3 537111 4797586 537987 4797998 1,33 56,4 101 115 130 146 174 271 LEA LEA 4 535824 4794109 537111 4797586 5,16 49,0 90 103 117 133 158 246 LEA LEA 5 535383 4793460 535824 4794109 0,87 38,0 74 86 98 111 133 207 LEA LEA 6 533439 4792463 535383 4793460 2,74 26,9 55 66 76 87 105 162 LEA LEA 7 533132 4790497 533439 4792463 3,90 17,4 38 48 56 64 78 119 LEA LEA 8 532979 4790217 533132 4790497 0,37 12,3 28 36 43 50 61 93 LEA OIZ 1 535383 4793460 535333 4793212 0,29 10,1 23 31 37 43 53 80

OIARTZUN OIARTZUN 1 589508 4796120 588906 4797118 1,46 73,6 84 141 176 206 239 332 OIARTZUN OIARTZUN 2 590328 4795906 589508 4796120 1,00 65,3 79 132 165 194 225 314 OIARTZUN OIARTZUN 3 590452 4795046 590328 4795906 1,03 56,2 69 116 147 172 201 281 OIARTZUN OIARTZUN 4 592884 4794052 590452 4795046 3,27 37,5 46 77 98 116 135 191 OIARTZUN OIARTZUN 5 595731 4792782 592884 4794052 3,79 22,5 33 56 71 83 97 136

2012


Pág. 33



(Km) AREA (Km2) T2,33 T10 T25 T50 T100 T500

OIARTZUN SAROBE 1 590579 4793788 590452 4795046 1,52 18,0 20 34 42 49 57 79 OKA ARTIKA 1 522273 4807317 522380 4807318 0,11 17,0 37 47 55 63 76 117 OKA ARTIKA 2 522007 4807208 522273 4807317 0,34 12,5 28 37 44 51 62 94 OKA GOLAKO 1 528161 4796422 526414 4796703 2,27 34,1 36 67 86 102 120 167 OKA GOLAKO 2 529673 4793517 528161 4796422 6,08 27,9 30 58 74 88 104 147 OKA GOLAKO 3 530135 4791897 529673 4793517 2,58 13,9 21 41 54 64 76 108 OKA KANPANTXU 1 526672 4795093 526645 4795163 0,08 10,1 16 31 40 47 55 78 OKA MAPE 1 524355 4801703 525907 4801709 1,76 20,5 45 55 64 73 88 136 OKA MAPE 2 523470 4801378 524355 4801703 1,21 19,2 41 51 60 69 83 128 OKA MUXIKA 1 524755 4792929 525243 4792887 0,51 10,4 17 33 42 50 58 82 OKA OKA 1 526414 4796703 526590 4800438 3,93 113,2 115 214 273 323 378 529 OKA OKA 2 526644 4795163 526414 4796703 1,82 65,0 80 149 191 227 266 374 OKA OKA 3 525242 4792885 526644 4795163 3,31 50,1 56 106 136 162 190 267 OKA OKA 4 525137 4789111 525242 4792885 4,94 31,3 34 65 84 99 117 167 OKA OMA 1 528733 4799525 526590 4800438 5,23 28,5 26 48 61 71 83 113 OKA OTSANDATEGI 5 525682 4788826 525136 4789112 0,69 10,9 14 26 34 40 47 67 ORIA ALTXERRI 1 570308 4790681 570595 4791754 1,27 12,1 27 36 43 49 60 92 ORIA IÐURRITZA 1 568286 4792792 568650 4793506 1,01 20,4 41 54 62 72 87 133 ORIA IÐURRITZA 2 567293 4791902 568286 4792792 1,46 15,5 35 44 51 59 72 109,7 ORIA ORIA 1 570595 4791754 570431 4793416 1,98 876,9 702 857 958 1044 1195 1781 ORIA ORIA 2 575722 4791807 570595 4791754 9,70 832,4 668 825 921 1005 1151 1718 ORIA SANTIAGO 1 571593 4788775 571148 4791765 3,87 26,2 55 66 76 87 104 161 ORIA SANTIAGO 1 571121 4787315 571593 4788775 1,85 17,9 39 49 57 65 79 122 UROLA ALTZOLARATZ 1 564711 4787081 562052 4789200 4,64 29,8 18 35 47 56 67 100 UROLA ALTZOLARATZ 2 566388 4784601 564711 4787081 3,61 17,9 11 21 29 35 43 66 UROLA ARATZ 1 559341 4776387 561408 4778581 3,83 19,1 10 21 30 37 47 76

2012


Pág. 34



(Km) AREA (Km2) T2,33 T10 T25 T50 T100 T500

UROLA ERREZIL 1 563770 4780430 560435 4780567 4,88 30,6 19 41 57 71 88 144 UROLA ERREZIL 2 565751 4779802 563770 4780430 2,85 19,6 14 29 40 51 63 103 UROLA IBAIEDER 1 560435 4780564 559713 4781451 1,63 97,6 52 108 151 191 239 396 UROLA IBAIEDER 2 561408 4778581 560435 4780564 3,01 65,6 33 71 99 126 158 262 UROLA IBAIEDER 3 562797 4775325 561408 4778581 4,55 40,6 21 47 66 84 106 176 UROLA IBAIEDER 4 561690 4773021 562431 4773586 1,06 14,4 7 15 22 28 35 57 UROLA KATUIN 7 554731 4781719 555599 4780602 1,85 13,7 8 17 23 29 36 59 UROLA LARRAONDO 1 559233 4791671 560410 4794011 3,89 21,1 14 27 34 40 47 65 UROLA LARRAONDO 2 558300 4789973 559233 4791671 2,67 16,0 10 18 24 28 32 45 UROLA SASTARRAIN 1 558905 4787283 560025 4787594 1,38 13,6 8 14 18 22 27 40 UROLA UROLA 1 560410 4794011 560945 4794700 0,89 340,9 163 310 412 500 601 901 UROLA UROLA 2 562054 4789201 560410 4794011 11,33 318,8 153 293 390 475 573 866 UROLA UROLA 3 560025 4787594 562054 4789201 6,19 274,2 138 266 357 438 533 820 UROLA UROLA 4 560401 4785245 560025 4787594 3,55 254,3 134 261 353 435 530 823 UROLA UROLA 5 559713 4781451 560401 4785245 5,77 238,2 123 242 328 405 495 771 UROLA UROLA 6 557846 4780244 559713 4781451 2,42 129,2 75 141 187 227 272 404 UROLA UROLA 7 555599 4780602 557846 4780244 3,70 118,4 68 128 168 203 243 358 UROLA UROLA 8 554493 4779379 555599 4780602 1,70 93,2 59 110 144 174 207 302 UROLA UROLA 9 553199 4777176 554493 4779379 3,89 86,0 55 104 136 163 193 281 UROLA UROLA 10 552871 4775114 553199 4777176 2,57 75,0 50 93 121 144 171 247 UROLA UROLA 11 555068 4773528 552871 4775114 4,42 67,2 47 87 113 135 159 228 UROLA UROLA 12 555524 4772161 555068 4773528 1,80 56,6 41 74 96 114 135 195 UROLA UROLA 13 555186 4770507 555524 4772161 2,25 50,3 35 64 83 100 118 171 UROLA UROLA 14 554520 4767343 555186 4770507 3,55 47,1 30 55 71 85 101 147 UROLA UROLA 15 553802 4764327 554520 4767343 3,72 31,3 25 45 59 71 84 123 UROLA UROLA 16 554558 4762025 553802 4764327 2,81 17,9 16 29 37 45 53 79

2012


Pág. 35



(Km) AREA (Km2) T2,33 T10 T25 T50 T100 T500

URUMEA IGARA 1 580645 4795099 580752 4796422 1,52 14,7 33 421 49 57 69 106 URUMEA URUMEA 1 583087 4795452 582623 4797389 2,14 272,7 228 370 457 523 584 715 URUMEA URUMEA 2 584871 4794861 583087 4795452 3,73 266,2 227 367 454 520 580 710 URUMEA URUMEA 3 584715 4794008 584871 4794861 0,97 259,4 224 362 448 513 572 700 URUMEA URUMEA 4 585199 4793085 584715 4794008 1,28 249,1 222 359 444 508 567 693 URUMEA URUMEA 5 584064 4791337 585199 4793085 3,05 247,9 221 356 440 503 562 686

memoria resumen caudales extremos · 2016-06-24 · forales de bizkaia y gipuzkoa difieren a la...

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