Mapas de influencia del núcleo de tormenta sobre el caudal y tiempo pico: caso cuenca del río de La Suela
Se presenta la aplicación del modelo hidrológico distribuido TREX, para obtención de la variabilidad en la respuesta de la cuenca del río La Suela (pcia. de Córdoba) para distintas posiciones del núcleo de la tormenta. Este tipo de resultados sólo son viables en modelos distribuidos como TREX, ya...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | Documento de conferencia acceptedVersion docunento de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2018
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12272/2943 |
| Aporte de: |
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I68-R174-20.500.12272-2943 |
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RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) |
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Español |
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Modelos Hidrológicos SIG Modelos Distribuidos Weber, Juan F. Stehli, Pablo Tomás Mapas de influencia del núcleo de tormenta sobre el caudal y tiempo pico: caso cuenca del río de La Suela |
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Modelos Hidrológicos SIG Modelos Distribuidos |
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Se presenta la aplicación del modelo hidrológico distribuido TREX, para obtención de
la variabilidad en la respuesta de la cuenca del río La Suela (pcia. de Córdoba) para distintas
posiciones del núcleo de la tormenta. Este tipo de resultados sólo son viables en modelos
distribuidos como TREX, ya que los modelos agregados (de uso general en la aplicación
ingenieril) no pueden considerar la variabilidad espacial, tanto de las propiedades de la cuenca
como de la propia tormenta.
La cuenca del río La Suela se encuentra ubicada totalmente en la provincia de Córdoba. Tiene
una superficie de 131,8 km² comprendida entre los 900 y los 2200 msnm. La cuenca está
localizada en el núcleo central de las Sierras Pampeanas. Hidrográficamente el río de La Suela es
tributario del Anizacate, afluente a su vez del Xanaes o Río Segundo. Se utilizó una clasificación
de los tipos de suelo de la cuenca según el origen de los materiales de superficie: rocas
graníticas, metamórficas o sedimentos aluvionales. Desde el punto de vista del uso del suelo, se
clasificó en 5 tipos, según la especie y porcentaje de la cobertura vegetal.
Los procesos hidrológicos considerados por el modelo incluyen la precipitación, intercepción,
infiltración, almacenamiento en depresiones, flujo terrestre hortoniano y el flujo en los canales. Las
pérdidas por intercepción se restan de la precipitación para determinar la precipitación neta que
llega a la superficie de la tierra. La infiltración es simulada con las relaciones de Green y Ampt. El
flujo superficial se rige por la ecuación de conservación de masa y de momento (St. Venant - onda
difusiva) en dos dimensiones. El flujo en los cauces también se rige por la misma ecuación, pero
en una dimensión. La cuenca se discretiza en una malla regular de pixeles, de 90 x 90 m. Los
parámetros del modelo fueron los ajustados en base a información histórica de precipitaciones y
caudales, en trabajos previos.
La tormenta hipotética tuvo las siguientes características: una duración de 3 horas, una lámina
total de 50 mm distribuida según un diagrama trapecial, un abatimiento areal dado por el modelo
CoDA (Caamaño y Dasso, 2003) según un patrón circular. El centro de este patrón o núcleo de
tormenta fue sistemáticamente posicionado en cada uno de los 17844 pixeles que constituyen la
cuenca; obteniéndose, y asociándose a dicho pixel, el caudal pico Qp y el tiempo de ocurrencia
del pico tp del hidrograma de crecidas resultante. Esto genera dos mapas, denominados “mapas
de influencia” del núcleo de tormenta sobre Qp y tp.
Del análisis de estos mapas se concluye que existe una región central de la cuenca que maximiza
la respuesta de la misma en términos de la magnitud del caudal pico (alcanzando su máximo
absoluto en el sector NNW), disminuyendo esta respuesta en las zonas más cercanas o más
alejadas a la sección de cierre; en tanto que en relación al tiempo de ocurrencia del pico, la
respuesta más rápida se obtiene con núcleos de tormenta cercanos a dicha sección. Los
resultados de este trabajo pueden replicarse en otras cuencas de la zona, lo que permitiría
eventualmente detectar comportamientos similares regionalmente escalables. |
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Weber, Juan F. |
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Weber, Juan F. Weber, Juan F. Stehli, Pablo Tomás |
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