Presentación de PowerPoint - Conacyt

13ª Feria de Posgrados de Calidad
“La modelación hidrológica como herramienta
para la gestión del recurso hídrico”
Dr. Víctor Hugo Guerra Cobián
Centro Internacional del Agua
Facultad de Ingeniería Civil
Universidad Autónoma de Nuevo León
Tel. (81) 83524969 ext. 213
victor.guerracb@uanl.edu.mx
cobian64@hotmail.com
Mérida, Yucatán
16 de marzo de 2012

13ª Feria de Posgrados de Calidad
Figura 1. Radar meteorológico.
2
1. INTRODUCCIÓN
Actualmente, las estimaciones de
precipitación a partir de información de
radar se utilizan en el modelado del
fenómeno lluvia-escorrentía, lo cual
permite maximizar la aplicación de
modelos hidrológicos, y especialmente los
de tipo distribuido (Durrans et al., 2002;
Jessen et al., 2005; Krajewski et al., 2006).
Figura 2. Imagen de radar del huracán Emily.

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PRECIPITACIÓN
TOTAL
Evapotranspiración
Infiltración
CUENCA
(ÁREA DE CAPTACIÓN)
Escurrimiento
directo
2. RADAR METEOROLÓGICO
Modelo global Modelo distribuido
Figura 4. Conceptualización hidrológica.
Gasto pico
HIDROGRAMA
Figura 3. Proceso lluvia-escurrimiento.
DIMENSIONAMIENTO DE
ESTRUCTURAS DE
DRENAJE
•Canales
•Colectores pluviales
•Puentes
• Embalses

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Métodos de
medición
Directos
Indirectos
4
Estaciones
convencionales
Estaciones
automatizadas
Radar
Satélite
Figura 5. Clasificación de los métodos de medición de la precipitación.
Pluviómetro
Pluviógrafo

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El sistema RADAR cuyas siglas
vienen de RAdio Detection And
Ranging, y que se define como
"Sistema de Radio determinación
basado en la comparación entre
señales radioeléctricas reflejadas o
retransmitidas desde la posición a
determinar”.
Figura 7. Cobertura del radar (cono de pulsos).
5
Figura 6. Funcionamiento del radar meteorológico.
La ventaja de un radar
meteorológico es equivalente al
empleo de cientos de pluviómetros
distribuidos a lo largo de la zona de
cobertura del radar, que transmiten
la información en tiempo real.

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Figura 8. Ángulo de elevación del radar.
6
El principio de
funcionamiento del
radar meteorológico
consiste en la emisión
de pulsos
electromagnéticos hacia
la atmósfera.
Los equipos detectan
los ecos o reflejos de
energía de los
conglomerados de lluvia
presentes en la
atmósfera.

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La Red Nacional de Radares Meteorológicos está formada por 13 radares;
todos están provistos con el sistema Doppler, lo que permite conocer la
velocidad y la dirección del blanco. La red proporciona una cobertura
aproximada del 70% del Territorio Nacional.
Figura 9. Radares operados en México por el SMN.
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ALTAMIRA ALVARADO
SABANCUY
Figura 10. Imágenes de radares mexicanos
CANCÚN

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Figura 11. Cobertura de la red de radares WSR-88D de EE.UU.
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Figura 12. Ubicación de la zona de estudio.
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3. APLICACIÓN
El río Escondido nace en la Sierra El
Burro al Noroeste de la ciudad de
Piedras Negras, Coahuila (Figura 12).
Recibe por la margen izquierda al río
San Antonio para posteriormente cruzar
por las ciudades de Villa de Fuentes y
Piedras Negras antes de unirse por la
margen derecha con el río Bravo. El río
Escondido pertenece a la cuenca del río
Bravo en la región hidrológica RH-24.La
cuenca tiene un área de 3,241.6 km 2
hasta la estación hidrométrica río
Escondido. El tipo de vegetación en la
cuenca es básicamente matorral
submontano con una cobertura del 4.7
%. La corriente principal nace en una
altitud de 1,000 m.s.n.m. recorriendo
una longitud de 154.94 km hasta una
elevación de 245 m.s.n.m. en la estación
hidrométrica.

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Figura 13. Ubicación de la cuenca del río Escondido.
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Figura 14. Daños ocasionados por la inundación de abril del 2004.
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Gasto en m3/s
1000
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
Año
190
Gastos máximos en la estación Villa de Fuentes
Caudal máximo
(m 3 /s)
1936 190
1957 218
1964 371
1969 193
2004 883
Fuente: CILA
218
13
371
193
1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010
Año
883
Promedio gastos medios diarios=1.65 m3/s
Promedio gastos máximos anuales=58.58 m3/s

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Radar: KFX, Laughlin
Air Force Base, Tx.
110 km
Piedras Negras
Figura 15. Imagen de radar de la tormenta que ocasionó la inundación.
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Se utilizó para georegistrar las imágenes en un sistema de referencia mediante
las coordenadas de una serie de puntos de control en un archivo existente, así
como en el nuevo sistema de referencia deseado, convirtiendo el archivo
creado al nuevo sistema de referencia por medio de una función cartográfica
polinomial lineal.
Entradas
Cuadro CEQUeau
Puntos de precipitación horaria (mm)
Proceso SIG
(interpolación)
Figura 16. Preproceso de la información de radar utilizando el SIG Idrisi.
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Horario
T max
T min
P
Diario
T max
T min
P
Salidas
CuadroXXYY.MtH
CuadroXXYY.MtD

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Figura 17. Lluvia de las 3:00 am a las 8:00 am del 4 de abril del 2004.
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4. MODELACIÓN HIDROLÓGICA
Se simularon tres eventos en el período comprendido de 2002 a 2004 período en
el que se cuenta con la información La calibración se llevó a cabo utilizando los
datos de precipitación estimada a partir de imágenes de radar.
Gasto en m3/s
Obtención de datos Datos NEXRAD
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
Simulación
02-sep 04-sep 06-sep 08-sep 10-sep 12-sep
Año 2003
Evento 2
Resultados
Observado
Simulado Radar
Simulado Pluviómetro
17
1000
800
600
400
200
0
Preproceso SIG
0 10 20
Gastos observados
Toma de decisiones (gestión)
Horario
T max
T min
P
Discretización
Diario
T max
T min
P
Adecuación modelo
hidrológico

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5. CONCLUSIONES
Las estimaciones de la precipitación con base en imágenes de radar son
particularmente útiles en zonas donde las tormentas son aisladas o de tipo
convectivas y, específicamente, si la red de estaciones meteorológicas no
cubre eficientemente estas zonas.
Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) como parte del
preprocesamiento de la información requerida en el modelado hidrológico,
es hoy en día una herramienta indispensable.
Los SIG son necesarios para el tratamiento y manejo de las imágenes de
precipitación-radar, debido a que permiten la visualización y edición de la
información; así como la extracción de los datos de precipitación mediante el
desarrollo de algoritmos computacionales insertos en el SIG.
Finalmente, es de suma importancia en el modelado hidrológico conocer
las capacidades y limitaciones de los datos de precipitación estimados a
través de radar, ya que esto permitirá su aplicación de una manera más
eficiente y facilitará la toma de decisiones oportunas.

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GRACIAS POR SU
ATENCIÓN
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Dr. Víctor Hugo Guerra Cobián
Facultad de Ingeniería Civil
Universidad Autónoma de Nuevo León
victor.guerracb@uanl.edu.mx
cobian64@hotmail.com