modelaciÓn de sedimentos experiencias en...

MODELACIÓN DE SEDIMENTOS

EXPERIENCIAS EN COLOMBIACON EL MODELO TETIS-SED

Juan José Montoya MonsalveIngeniero Geólogo, PhD 1

CONTENIDO

1. El modelo TETIS – SED

2. Casos de aplicación en Colombia. Ríos Fonce, Coello, Otún

3. Conclusiones y discusión: relación entre la modelación y el monitoreo

TETIS-SED: MODELO HIDRO-SEDIMENTOLÓGICO DISTRIBUIDO, TIPO TANQUES, ESCALA DE CUENCA

Esquema de conexión verticalTres componentes del caudal


Esquema de conexión horizontal (o en el sentido de la pendiente)


Modelación de sedimentos:Capacidad de transporte vs suministro de sedimentos (en ladera y canales).

𝑁𝑆𝐸 = 1 − 𝑖=1

𝑛 ( 𝑄𝑖 − 𝑄𝑖)2

𝑖=1𝑛 (𝑄𝑖 − 𝑄𝑖)

2

𝑄𝑖 caudal simulado𝑄𝑖 caudal observado 𝑄𝑖 valor medio de los caudales observadosn número total de observaciones

Permite comparar eventos y simulaciones diferentes Entre más cerca esté el índice de Nash y Sutcliffe a 1, sugiere un mejor

desempeño Valores negativos representa peores desempeños

CRITERIO DE EVALUACIÓN Y EFICIENCIAÍndice de Nash y Sutcliffe

CUENCAS MODELADAS:COELLO, FONCE Y OTÚN

CASO 1: RIOS OTÚN Y SAN EUGENIO(Aguas y Aguas de Pereira, SHI)

- Estación La Bananera (Pereira). Cuenca en protección- Estación Planta Eléctrica (Santa Rosa de Cabal). Cuenca altamente intervenida

Estación Área (km2)

Planta Eléctrica 62,0

La Bananera 276,0

Estación La Bananera - Hidrogramas

Caudal máximo (m3/s) Volumen de agua (Hm3) Indicadores del evento

Observado 144.1 Observado 944.614 Error en volumen: -1.99%

Simulado 52.717 Simulado 925.793 Índice de Nash (NSE): 0.47

Caudal máximo (m3/s) Volumen de sedimentos (m3) Indicadores del evento

Observado 0.00697 Observado 16679.6 Error en volumen: - 58.06%


Estación La Bananera - Sedimentogramas

Estación Planta Eléctrica - Hidrogramas

Caudal máximo (m3/s) Volumen de agua (Hm3) Indicadores del evento

Observado 10.7 Observado 141.13 Error en volumen: -0.8%


CASO 2: RÍO FONCE

Estación CORRIENTEÁrea de drenaje

(km²)SAN GIL FONCE 2085NEMIZAQUE PIENTA 623PTE CABRA MOGOTICOS 182PTE LLANO TAQUIZA 605PTE ARCO MONCHIA 166MERIDA FONCE 1552

Estación San Gil - Hidrograma

Volumen observado (Hm3) 3100.9 Volumen simulado (Hm3) 2971.8

Error en volumen (%) -4.17 Índice de Nash y Sutcliffe 0.64

Estación San Gil - Sedimentogramas

Vol. Observado (m3) Vol. Simulado (m3) Error en Volumen Índice de Nash

72146.09 65119.61 -9.73 0.31


Error en volumen (%) 2.3 Índice de Nash y Sutcliffe 0.48

Estación Mérida - Hidrogramas

Volumen observado (m3) 97730 Volumen simulado (m3) 13034


Estación Mérida - Sedimentogramas



Estación Nemizaque - Hidrogramas

Volumen observado (m3) 3365.13 Volumen simulado (m3) 1343.6


Estación Nemizaque - Sedimentogramas



Estación Puente LLano - Hidrogramas


Error en volumen (%) -21.2 Índice de Nash y Sutcliffe 0.37

Estación Puente Arco - Hidrogramas

CASO 3: RÍO COELLO

Estación CORRIENTE SERIES Área de drenaje (km²)

PAYANDÉ COELLO SD, QL 1532.4

EL CARMEN COELLO QL 1092.89

PTE CARRETERA COELLO QL 796.82

PTE LA BOLIVAR BERMELLÓN QL 82.598

PTE LUISA ANAIME QL 106.87

YULDAIMA COMBEIMA SD, QL 226.13

MONTEZUMA COMBEIMA SD, QL 17.98

BOCATOMA QDA CAY SD, QL 18.36

SAN VICENTE COMBEIMA SD, QL 109.49

Vol. Observado (Hm3) Vol. Simulado (Hm3) Error en Volumen Índice de Nash

2026.7 2030.74 0.199 0.2431

Estación Payandé - Hidrogramas

Vol. Observado (m3) Vol. Simulado (m3) Error en Volumen (%) Índice de Nash

183.90 16.97 9.99 0.03

Estación Payandé - Sedimentogramas

Estación El Carmen - Hidrogramas

Vol. Observado (Hm3) Vol. Simulado (Hm3) Error en Volumen (%) Índice de Nash

1256.54 1201.41 -4.39 0.27


260.46 256.34 -1.58 0.48

Estación Yuldaima- Hidrogramas


1256.54 1079.24 -14.11 0.20

Estación Puente Carretera - Hidrogramas


102.016 94.8 -7.0 0.14

Estación Puente La Bolivar - Hidrogramas


142.56 206.28 34.69 0.15

Estación Montezuma- Hidrogramas

Área de las cuencas vs Índice de Nash y Suftcliffe

0

0.2

0.4

0.6

0.8

10 100 1000 10000

INS

-H

idro

logí

a

Área de las cuencas (km2)

Dependencias entre escalas temporales y espaciales en procesos hidrológicos. Implicaciones en monitoreo y modelación

Figuras tomadas de: Blöschl y Sivapalan (1995). Scale issues in hydrological modelling: a review. Hydrological Processes, 9

Heterogeneidad (variabilidad) de cuencas y procesos hidrológicos en rangos de escalas espaciales (a) y temporales (b)

Procesos hidrológicos en los rangos característicos de escalas espacio - temporales

Dependencias entre escalas temporales y espaciales en procesos hidrológicos. Implicaciones en monitoreo y modelación

Escalas de observación en el espacio (y en el tiempo): (a) extensión espacial (temporal); (b) resolución; (c) precisión

Escalas de procesos vs escalas de observación

Figuras tomadas de: Blöschl y Sivapalan (1995). Scale issues in hydrological modelling: a review. Hydrological Processes, 9

Reflexiones, conclusiones, recomendaciones

• La escala de observación (y de calibración del modelo) es diaria.

• A medida que las áreas se hacen menores, los procesos hidrológicos a escala sub-

diaria adquieren mayor relevancia en el comportamiento de las cuencas.

• Se encuentra una dependencia con el área de la cuenca que indica que a medida

que disminuye el área, el desempeño del modelo desmejora.

• El modelo calibrado con escalas temporales diarias, no permite simular

adecuadamente las dinámicas hidrológicas y sedimentológicas en cuencas donde

los procesos ocurren a escalas sub-diarias (por ejemplo, en horas y minutos).

• Esta conclusión plantea la necesidad del monitoreo de cuencas de montaña con

escalas temporales sub-diarias.

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