II Taller sobre Regionalización de Precipitaciones Máximas
Propuesta de tormenta de diseño para el área del Gran Rosario.
Erik Zimmermann, Gerardo Riccardi, Pedro Basile y Carolina López
Departamento de HidráulicaCentro Universitario Rosario de Investigaciones HidroambientalesFacultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura - UNR.Riobamba 245 bis - 2000 Rosario. Santa Fe. Argentina, e-mail: [email protected]
Estimación de tormenta de diseño compatible con las características pluviométricas observadas en el área del sur santafecino.
La propuesta incluye:
• el análisis de información pluvial regional, • la estimación de hietogramas de diseño • las condiciones precedentes de humedad y • la distribución espacial de la tormenta.
Objetivos
C. SALVAT
C. IBARLUCEA
ROSARIO
RUTA Nº 9
RUTA Nº 34
RUTA Nº 33
RIOPARANA
Ca. del Aº Ludueña
C. SALVAT
C. IBARLUCEA
Aº LUDUEÑA
ROSARIO
RUTA Nº 9
RUTA Nº 34
RU
TA A
O12
RUTA Nº 33
RIOPARANA
Ca. del Aº Ludueña
10 Km50 3
MORRO DE
SECC. CONTROL
FUNES
Escenarios de los EstudiosCuencas de los Arroyos
Ludueña y Saladillo
La cuenca del Arroyo Ludueña
Área de aporte ≅ 700 Km².
La cuenca del Arroyo Saladillo
Área de aporte ≅ 3200 Km².
Antecedentes de acciones de acciones estructurales en Cuenca Arroyo Ludueña
LLUVIA 250 y 300 LLUVIA 250 y 300 mmmm en 2 en 2 -- 3 DIAS3 DIAS
DDéécada 40 2 cada 40 2 didiáámm. 3.80 m. Aliviador 1 . . 3.80 m. Aliviador 1 .
DDéécada 60 2 cada 60 2 didiáámm. 3.80 m + 1 . 3.80 m + 1 diamdiam. 4.10 m. . 4.10 m.
DDéécada 80 cada 80 Presa de retenciPresa de retencióón (75% de atenuacin (75% de atenuacióón en 60% cuenca) n en 60% cuenca) 2 2 didiáámm. 3.30 m + 1 . 3.30 m + 1 diamdiam. 4.10 m + 2 . 4.10 m + 2 rect.rect. 4.30 x 5.054.30 x 5.05
22.7 m22.7 m22
35.8 m35.8 m22
73.7 m73.7 m22
2007 Lluvia 3652007 Lluvia 365--400 400 mmmm en 5 en 5 diasdias existente + 100 mexistente + 100 m22
174 m174 m22
I. Análisis Pluviométrico
Objetivo:
constatar la existencia de cambios en las series de precipitaciones en lo que concierne a:
• Valores anuales
• Tormentas de larga duración
• Tormentas de corta duración
• Número de tormentas
Análisis pluviométrico
77
Análisis pluviométrico
Lluvias Maximas Anuales Bombal
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010
año
Pmax
(mm
)
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
P an
uale
s(m
m)
Pmax diarias Pmax 5 díasP anuales Lineal (P anuales)Lineal (Pmax diarias) Lineal (Pmax 5 días)
Lluvias Maximas Anuales Rosario
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020
año
Pmax
(mm
)
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
P an
uale
s(m
m)
Pmax diarias Pmax 5 díasP anuales Lineal (P anuales)Lineal (Pmax diarias) Lineal (Pmax 5 días)
Lluvias Maximas Anuales CASILDA
y = 3.3131x - 5516.3
y = 0.0701x - 29.762
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
1900 1920 1940 1960 1980 2000 2020
año
Pmax
(mm
)
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
Panu
ales
(mm
)
Maximas DiariasMaximas.. 5 DíasPanualLineal (Panual)Lineal (Maximas Diarias)Lineal (Maximas.. 5 Días)
Análisis pluviométrico
Tendencias pluviométricas. Estación Chovet
y = 4.3545x - 7620.8
y = 0.2845x - 461.6
-
200.0
400.0
600.0
800.0
1 000.0
1 200.0
1 400.0
1 600.0
1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990
Años
Prec
ipita
cion
es (m
m)
ANUALPMAXLineal (ANUAL)Lineal (PMAX)
Tendencias pluviométricas. Estación Santa Teresa
y = 3.0972x - 5138.5
y = 0.4301x - 748.08
-
200.0
400.0
600.0
800.0
1 000.0
1 200.0
1 400.0
1 600.0
1 800.0
1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990
Años
Prec
ipita
cion
es (m
m)
ANUALPMAXLineal (ANUAL)Lineal (PMAX)
Pluviometría Chañar Ladeado
y = 2.12x - 3257
y = -0.0389x + 191.2
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010
Años
Torm
enta
s 48
hs
(mm
)
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
LLuv
ia a
nual
(mm
)
Lluvias máximas 48 hsPrecipitaciones anualesLineal (Precipitaciones anuales)Lineal (Lluvias máximas 48 hs)
Análisis pluviométrico
•Hay una tendencia creciente en las lluvias anuales marcada.
•No existe una tendencia creciente en las lluvias máximas anuales de duración entre 1 y 5 dias.
•Es esperable un incremento en las láminas o la frecuencia, o ambas a la vez, de las lluvias intermedias o de pequeño monto
Análisis pluviométrico: Frecuencias por quinquenio según rangos de magnitud
Casilda Frecuencias de tormentas por año menores a 10 mm
05
10152025303540
1962-1966
1967-1971
1972-1976
1977-1981
1982-1986
1987-1991
1992-1996
1997-2001
2002-2006
Casilda Frecuencias de tormentas por año entre 10..40 mm
0
5
10
15
20
25
30
1962-1966
1967-1971
1972-1976
1977-1981
1982-1986
1987-1991
1992-1996
1997-2001
2002-2006
Casilda Frecuencias de tormentas por año entre 40..90 mm
0123456789
10
1962-1966
1967-1971
1972-1976
1977-1981
1982-1986
1987-1991
1992-1996
1997-2001
2002-2006
Casilda Frecuencias de tormentas por año >.90 mm
00.20.40.60.8
11.21.41.6
1962-1966
1967-1971
1972-1976
1977-1981
1982-1986
1987-1991
1992-1996
1997-2001
2002-2006
Análisis pluviométrico: Frecuencias por quinquenio según rangos de magnitud
Rosario Frecuencias de tormentas por año menores a 10 mm
01020304050607080
Rosario Frecuencias de tormentas por año entre 10 .. 40 mm
0
5
10
15
20
25
30
Rosario Frecuencias de tormentas por año entre 40 .. 90 mm
0123456789
Rosario Frecuencias de tormentas por año > 90 mm
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
Análisis pluviométrico: Frecuencias por quinquenio según rangos de magnitud
Bombal Frecuencias de tormentas por año menores a 10 mm
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Bombal Frecuencias de tormentas por año entre 10 .. 40 mm
0
5
10
15
20
25
30
Bombal Frecuencias de tormentas por año entre 40 .. 90 mm
0
1
2
3
4
5
6
7
8
Bombal Frecuencias de tormentas por año entre 40 .. 90 mm
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
Análisis pluviométrico: Frecuencias por quinquenio según rangos de magnitudZavalla
Frecuencias de tormentas por año menores a 10 mm
0
10
20
30
40
50
60
19 73-19 77 19 78-19 82 19 83 -198 7 198 8-19 92 19 93-19 97 19 98 -2 00 2 20 03 -2 00 7
Zavalla Frecuencias de tormentas por año entre 10..40 mm
0
5
10
15
20
25
30
19 73-19 77 19 78-19 82 19 83 -198 7 19 88 -199 2 199 3-19 97 19 98 -2 00 2 20 03 -2 00 7
Zavalla Frecuencias de tormentas por año entre 40..90 mm
0
1
2
3
4
5
6
7
19 73-19 77 19 78-19 82 19 83 -198 7 198 8-19 92 199 3-19 97 19 98 -2 00 2 20 03 -2 00 7
Zavalla Frecuencias de tormentas por año > .90 mm
00.10.20.30.40.50.60.70.80.9
1973 -1977 1978 -198 2 19 83 -198 7 198 8-19 92 19 93 -1997 19 98 -2 00 2 20 03 -2 00 7
Análisis pluviométrico: Frecuencias por quinquenio según rangos de magnitud
Pendientes de las rectas de tendenciaRango Bombal Rosario Zavalla Casilda
0-10 -1.124 -0.338 1.936 0.357
10..40 0.259 0.196 2.207 0.567
40-90 0.0221 0.033 0.393 0.097
>90 0.0007 -0.0048 0.014 -0.04
Análisis pluviométrico
Rosario Aero SMNLluvias 100 mm o mas en 2 días
0123
4567
193
8-19
42
1948
-195
2
1958
-196
2
1968
-197
2
1978
-198
2
1988
-199
2
1998
-200
2
Marcos Juárez SMNLluvias 100 mm o mas en 2 días
0
1
2
3
4
5
6
7
193
8-19
42
1948
-195
2
1958
-196
2
1968
-197
2
1978
-198
2
1988
-199
2
1998
-200
2
Paraná SMNLluvias 100 mm o mas en 2 días
0
12
3
4
56
7
193
8-19
42
1948
-195
2
1958
-196
2
1968
-197
2
1978
-198
2
1988
-199
2
1998
-200
2
Sauce Viejo Lluvias 100 mm o mas en 2 días
0
12
34
56
7
193
8-19
42
1948
-195
2
1958
-196
2
1968
-197
2
1978
-198
2
1988
-199
2
1998
-200
2
Análisis pluviométrico
Gualeguaychu SMNLluvias 100 mm o mas en 2 días
01234567
193
8-19
42
1948
-195
2
1958
-196
2
1968
-197
2
1978
-198
2
1988
-199
2
1998
-200
2
Junín Aero SMN Lluvias 100 mm o mas en 2 días
0
12
3
4
56
7
193
8-19
42
1948
-195
2
1958
-196
2
1968
-197
2
1978
-198
2
1988
-199
2
1998
-200
2
Coronel Bogado SSRHLluvias 100 mm o mas en 2 días
01
23
45
67
193
8-19
42
1948
-195
2
1958
-196
2
1968
-197
2
1978
-198
2
1988
-199
2
1998
-200
2
Análisis pluviométrico
Como consecuencia del aumento en la frecuencia de lluvias de bajo a mediano monto puede inferirse acerca de
una tendencia creciente en las condiciones antecedentes de humedad previas a cada tormenta.
II. Hietogramas de DiseñoLluvia de larga duración
1945
190
22 180
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
0 -24 24 - 48 48 - 72 72 - 96 96 - 120
t (hs)
P (m
m)
Distribución diaria
1430
132
15 120
20
40
60
80
100
120
140
0 -24 24 - 48 48 - 72 72 - 96 96 - 120
t (hs)
P (m
m)
Distribución diaria
• Duración : 5 días
• Recurrencia: variable 10 y 100 años
• Distribución temporal diaria : bloques alternos
• Distribución temporal sub diaria: Coeficiente de Evans
R = 100 añosP = 294 mm
R = 10 añosP=203 mm
0
50
100
150
200
250
300
350
1 10 100 1000Recurrencia, R (años)
Pre
cipi
taci
ón, P
(mm
)
3 h6 h
12 h24 h
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
1.00
1 10 100 1000
Recurrencia, R(años)
r D
i,24h
3h / 24h
6h / 24h
12h / 24h
4562
114
5141 38
0
20
40
60
80
100
120
1 2 3 4 5 6
Tiempo, t (hs)
Prec
ipita
ción
, P (m
m)
Lluvia convectiva
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
280
300
0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360
Duración, D (min)
Inte
nsid
ad m
áxim
a, i
máx
(mm
/h)
Intensidades máx. regionales
Max de IDR 1943-1999 Rosario Aero SMN
Envolvente 527.19*D(min) ^(-0.3743)
Rosario 2007
Chabás 2007Rosario 2006
Rosario 2006Serodino 2002Melincué 2008
Cañada de Gómez 2001Rosario 2006
Pergamino 1995
Lluvia de corta duración
P =351 mm
0
20
40
60
80
100
120
1 2 3 4 5 6
Tiempo, t (hs)
Prec
ipita
ción
, P (m
m)
Lluvia Neta
Pérdidas de escurrimiento
739
98
4739 36
Lluvia de corta duración
III. Condiciones Antecedentes del
hietograma de diseño
Objetivo:
Estudiar las condiciones antecedentes de tormentas observadas de gran magnitud, con el fin de definir un criterio estadístico para estimarlas en el caso de la tormenta de diseño.
Análisis pluviométrico: Incremento de las
condiciones antecedentes de humedad
Medias moviles IPA_acotado - BOMBAL
y = 0.0004x + 194.12
60.0
110.0
160.0
210.0
260.0
310.0
Nov-32 Nov-42 Nov-52 Oct-62 Oct-72 Oct-82 Oct-92 Oct-02
Fecha
IPA
(mm
)
III. Condiciones Antecedentes.Indice de Precipitación Antecedente
)n(k*)1n(IPA)n(P)n(IPA −+=
)n365
(seno)kk(k)n(k 2verinvver
π−+=
donde IPA(n) es el índice de precipitación antecedente del día n del año, P(n) es la precipitación del día n, k(n) el coeficiente de decaimiento correspondiente al día n
El coeficiente de decaimiento, variable durante el año, trata de reproducir las extracciones por evapotranspiración variables estacionalmente debido a la variabilidad de las condiciones de insolación y estado de humedad ambiente. Para considerar las condiciones de almacenamiento en el suelo se han definido los siguientes parámetros característicos:
Variación de k con el dia del año
0.975
0.980
0.985
0.990
0.995
1.000
0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360
dias
k
III. Condiciones Antecedentes.Indice de Precipitación Antecedente
)n365
(seno)kk(k)n(k 2verinvver
π−+=
Profundidad radicular cultivo de soja : 700 mmHumedad volumétrica capacidad de campo, θCC : 0.36Humedad volumétrica punto marchitez perman., θPMP : 0.19Humedad volumétrica saturación, θSAT : 0.48Lámina equivalente capacidad de campo, RCC 252 mmLámina equivalente punto marchitez perman., RPMP 133 mmLámina equivalente saturación, RSAT : 336 mm
Los coeficientes de decaimiento se adoptaron como: kver = 0.980 y kinv = 0.995.
III. Condiciones Antecedentes.Indice de Precipitación Antecedente
)n(k*)1n(IPA)n(P)n(IPA −+=IPA Rosario
75.0100.0125.0150.0175.0200.0225.0250.0275.0300.0325.0350.0375.0400.0
ene-35 feb-39 abr-43 may-47 jun-51 jul-55 sep-59 oct-63 nov-67 ene-72 feb-76 mar-80 abr-84 jun-88 jul-92 ago-96 oct-00 nov-04 dic-08
IPA
(mm
)
IPA Casilda
75.0100.0125.0150.0175.0200.0225.0250.0275.0300.0325.0350.0375.0400.0
ene-62 feb-66 mar-70 abr-74 jun-78 jul-82 ago-86 oct-90 nov-94 dic-98 ene-03 mar-07
IPA
(mm
)
IPA Alvarez
75.0100.0125.0150.0175.0200.0225.0250.0275.0300.0325.0350.0375.0400.0
ene-96 sep-96 may-97 ene-98 sep-98 jun-99 feb-00 oct-00 jun-01 feb-02 nov-02 jul-03 mar-04 nov-04 ago-05 abr-06 dic-06 ago-07 abr-08
IPA
(mm
)
III. Condiciones Antecedentes.Indice de Precipitación Antecedente
125.0
175.0
225.0
275.0
325.0
375.0
0 50 100 150 200 250 300 350 400
P (mm)
IPA
(mm
)
Bombal AlvarezCasilda RosarioMaizales Chabas
III. Condiciones Antecedentes.Indice de Precipitación Antecedente
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
100 150 200 250 300 350
IPA (mm)
Pro
babi
lidad
de
Exc
eden
cia
ExperimentalGumbel
III. Condiciones Antecedentes.Indice de Precipitación Antecedente
IPA(moderado) Se205.2 0.36
0-24 14.7 217.8 0.4224-48 30.2 245.9 0.5648-72 140 383.4 1.0072-96 18.1 397.7 1.0096-120 11.8 405.5 1.00
t(hs.) P 10 años(mm)
IPA(severo) Se314.7 0.90
0-24 24.3 335.9 1.0024-48 46.6 379.1 1.0048-72 202.4 577.7 1.0072-96 26.8 598.7 1.0096-120 15.8 608.5 1.00
t(hs.) P 100 años(mm)
PMPSAT
PMPne RR
RIPAS
−−
=
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño
Objetivo:
Estudiar la estructura espacial de tormentas observadas, con el fin de definir un modelo de variación que ajuste al comportamiento estadístico espacial observado en la región.
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño. Medida de correlación.
El principio básico de interpolación establece la suposición que en distancias cortas es probable que los valores de una variable sean más similares que a distancias más grandes.
Para examinar si esto es verdad y analizar cómo cambia la "similaridad" con la distancia se debe realizar una exploración de los datos espaciales. La estructura de la correlación espacial puede examinarse de varias maneras, pero normalmente es analizada mediante el llamado semi-variograma (SV):
)]hx(Z)x(Z[Var21)h( +−=γ
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño. Semi-variograma teórico.
γ• depende del módulo y de la dirección del vector h
( ) 2)]hx(Z)x(Z[E21h +−=γ
• Valor promedio de la diferencia al cuadrado de los valores de la propiedad en dos puntos separados por una distancia |h|
γ• es independiente de la localización x
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño. Semi-variograma teórico.
0
0.5
1
1.5
2
2.5
0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42
Distancia
Vario
gram
a
Rango Rango ((RangeRange):):
Distancia a la cual el Distancia a la cual el variogramavariograma se estabilizase estabiliza
Meseta (Meseta (SillSill)) ::
Valor constante que toma el Valor constante que toma el variogramavariograma en distancias en distancias mayores al rangomayores al rango
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño. Semi-variograma teórico.
Modelo Potencia
( ) phsh =γ
Distancia
Var
iogr
ama
s=2.5, p=0.4 s=0.4, p=1.8 s=1.15, p=120 <≤ p
El comportamiento en el origen depende del valor de p
Representa fenómenos no estacionarios
s se denomina factor de escala
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño. Semi-variograma experimental.
Donde h es el retraso ó lag, n es el número de pares de puntos con distancia de h, z(xi) es el valor del campo de la variable a la posición xi y z(xi+h) es el valor a una distancia h de xi y γ(h) es la semi-varianza asociada al lag h.El SV es la base del método de kriging, utilizándose en la determinación de los coeficientes de peso empleados para la interpolación espacial.
[ ]2n
1iii )hx(z)x(z
n21)h( ∑
=
+−=γ
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño. Interpretación del SV.
La sumatoria de diferencias [z(xi) - z(xi+h)]2 puede interpretarse como suma de variaciones ∆i (cuadráticas) del campo paramétrico a una distancia fija en h. Al dividirse por el número n de puntos, se establece una variación cuadrática media del campo, ε(h), para el lag h:
)h(2)0(P)h(P γ−=
)h()h(n1)h(2
n
1i
2i ε=∆=γ ∑
=
[ ]2)h(P)0(P)h()h(2 −=ε=γ
Si se propone la variación como estacionaria en el dominio, e incluso, considerar que z(xi) sea el foco de una tormenta, P(0), y z(xi+h) el valor de precipitación P(h), a una distancia h del foco, se tiene:
Entonces P(h) puede ser estimado como :
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño. Cuenca de Estudio.
SOLDINI
VGG
ZAVALLAPUJATO
CASILDA
LOS MOLINOS
SANFORDAREQUITO
CHABÁS
VILLADA
FIRMAT
CAÑADA DEL UCLE
LOS QUIRQUINCHOS
GODEKEN
CORONEL ARNOLD PIÑERO
ALVAREZ
ACEBAL
CNEL. DOMINGÜEZ
ALVEAR
ALCORTA
CHOVET
M. TORRES
MURPHY
BOMBAL
BIGAND
VILLAMUGUETA
ARMINDA
FUENTES
V.D
MAIZALES
PEREZ
SOLDINI
VGG
ZAVALLAPUJATO
CASILDA
LOS MOLINOS
SANFORDAREQUITO
CHABÁS
VILLADA
FIRMAT
CAÑADA DEL UCLE
LOS QUIRQUINCHOS
GODEKEN
CORONEL ARNOLD PIÑERO
ALVAREZ
CARMEN DEL SAUCEACEBAL
CNEL. DOMINGÜEZ
VILLA AMELIA
ALVEAR
ALCORTA
CHOVET
M. TORRES
MURPHY
BOMBAL
BIGAND
VILLAMUGUETA
ARMINDA
FUENTES
CAÑ
ADA
EGU
ILU
Z
CAN
AL C
OPAC
ABAN
A
V.Diego
ROSARIO
MAIZALES
La cuenca del Arroyo Saladillo tiene un área de aporte de aproximadamente 3200 Km².
La pendiente media es del orden de 0,8 m.km-1. El caudal base es de 5 m³.s-1, alcanzándose en crecidas ordinarias los 500 m³.s-1 y en extraordinarias (R > 50 años) caudales superiores a los 1200 m³.s-1
Se consideraron 30 estaciones pluviométricas, se trazaron los polígonos de Thiessen a los fines de estimar la precipitación media en la cuenca del Aº Saladillo. Se estimaron las lluvias medias para el período 2002-2007.Se seleccionaron 11 tormentas de cinco (5) diasde duración que cumplieron con el requisito que su lámina media areal superó los 75 mm.
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño. Procesamiento pluviométrico.
Para cada una de las tormentas se estimó la precipitación media diaria aplicando la metodología de Thiessen, el valor acumulado hasta los 5 dias, promedio simple de precipitaciones, desvío estandar y coeficiente de variación, valores extremos de precipitación en el área y rango de precipitación, es decir, diferencia entre valor máximo y mínimo.
Las tormentas diarias que acumularon en valores medios areales menos de 5 mm se eliminaron.
Se calcularon los semivariogramas diarios utilizando el modelo lineal y el exponencial. Los parámetros se obtuvieron con el programa VarioWin©(Pannatier, 1996).
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño. Procesamiento pluviométrico.
Variograma ajustado para la tormenta 2 (8/04/2002) dia 3, Precipitación media areal: 30,2 mm; Modelo
exponencial, Rango 75240 m, Umbral 120 mm2, C0= 13.2 mm2
Variograma ajustado para la tormenta 11 (27/03/2007) dia 2, Precipitación
media areal: 109,5 mm; Modelo lineal, Pendiente = 0.086 mm2/m, C0= 0 mm2
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño. Pronóstico de parámetros del SV.
C0 y Pte vs. P maxima
y = -1.0304x + 243.28R2 = 0.1396
y = 0.0004x - 0.0323R2 = 0.8456
-0.02000
0.00000
0.02000
0.04000
0.06000
0.08000
0.10000
35 85 135 185 235 285
P max (mm)
Pend
ient
e
0.00
50.00
100.00
150.00
200.00
250.00
300.00
350.00
400.00
450.00
C0
pteCoLineal (Co)Lineal (pte)
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño. Pronóstico de parámetros del SV.
C0 y Pte vs. σ
y = -0.2253x2 + 18.441x - 112.29R2 = 0.1915
y = 2E-05x2 - 0.0004x + 0.0032R2 = 0.9278
0
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
0.07
0.08
0.09
0.1
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0 80.0
σ (mm)
Pend
ient
e
0.00
100.00
200.00
300.00
400.00
500.00
600.00
700.00
800.00
900.00
C0
pteCoPolinómica (Co)Polinómica (pte)
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño. Pronóstico de parámetros del SV.
σ vs. Pmax
y = 0.2851x - 1.9419R2 = 0.8496
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
0 50 100 150 200 250
Pmax (mm)
(mm
)
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño. Tormenta de 10 años de TR.
4610000 4630000 4650000 4670000 4690000 4710000
6280000
6300000
6320000
6340000
Murphy
Godeken
Chovet
Los quirquinchosCañada del Ucle
M.Torres
Firmat Bombal
Villada
Alcorta
Arequito
Chabas
Bingand
Los MolinosSanford
Villa MuguetaMaizales
Casilda
Fuentes
Arminda
Pujato
Coronel Arnold
Acebal
Alvarez
Zavalla
Coronel Dominguez
SoldiniAlvear
Villa Goberndor GalvezVilla Diego
Isohietas trazadas con el método propuesto para el 3er. día de la tormenta de recurrencia 10 años.
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño.Tormenta de 100 años de TR.
4610000 4630000 4650000 4670000 4690000 4710000
6280000
6300000
6320000
6340000
Murphy
Godeken
Chovet
Los quirquinchosCañada del Ucle
M.Torres
Firmat Bombal
Villada
Alcor ta
Arequito
Chabas
Bingand
Los MolinosSanford
Villa MuguetaMaizales
Casilda
Fuentes
Arminda
Pujato
Coronel Arnold
Acebal
Alvarez
Zaval la
Coronel Dominguez
Soldin iAlvear
Vil la Goberndor GalvezVil la Diego
Isohietas trazadas con el método propuesto para el 3er. día de la tormenta de recurrencia 100 años.
IV. Patrón Espacial del hietograma de diseño.Tormenta de 100 años de TR.
Superficie trazadas con el método propuesto para el 3er. día de la tormenta de recurrencia 100 años.
130135140145150155160165170175180185190195200205210215220225230
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