Impacto de la cobertura espacial y frecuencia de muestreo de precipitación en la modelación de inundaciones en Cundinamarca, Colombia
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Resumen
El presente proyecto caracterizó el impacto en la modelación de inundaciones, generado por la cobertura espacial y frecuencia de muestreo, teniendo en cuenta las características de la red pluviométrica de estaciones de Cundinamarca, dado que las redes pluviométricas se caracterizan por tener vacíos en la medición de la precipitación, tanto a nivel espacial como temporal. De esta manera, se quiso determinar el impacto que estos vacíos ocasionan en la simulación de inundaciones. Para esto se ejecutaron tres fases correspondientes a los objetivos específicos. La primera consistió en la identificación de los eventos de inundación entre los años 2014 y 2018, la segunda en la generación de las superficies sintéticas de precipitación haciendo uso de técnicas de interpolación. Finalmente, en la tercera fase se determinó el impacto de la cobertura espacial y temporal de la precipitación interpolada, en la simulación de inundaciones, junto con los factores espaciales y temporales que la influencian. De esta manera, el principal resultado consistió en que al utilizar estimaciones de precipitación a una mayor frecuencia de medición temporal y una menor cobertura de medición, el rendimiento de la simulaciones de caudales de eventos de inundaciones tiende a disminuir, presentando muchos más errores; los cuales pueden verse influenciados por factores espaciales como el área de drenaje, forma del área de drenaje, pendiente media del cauce y la precipitación climatológica de la zona. Con respecto a factores temporales (época lluviosa o seca) no se encontró que estos ejerzan alguna influencia significativa.
Descripción
Abstract
The present project characterized the impact on flood modeling, generated by the spatial coverage and sampling frequency, considering the characteristics of the rain gauge data network of Cundinamarca, given that the gauge networks are characterized by gaps in the measurement of precipitation, both in temporal and spatial resolutions. Considering this, determining the impact that these gaps cause in the simulation of floods was determined. For this, three phases corresponding to the specific objectives were executed. The first was the identification of flood events between 2014 and 2018, the second, in the generation of synthetic precipitation surfaces using different interpolation techniques. Finally, in the third phase the impact of the spatial and temporal coverage of the interpolated precipitation was determined, in the simulation of floods, together with the spatial and temporal factors that influence it. In this way, the main result was that when using precipitation estimates at a higher frequency of temporal measurement and a lower measurement coverage, the performance of the simulations of flood events tends to decrease, presenting more errors; which can be influenced by spatial factors such as the drainage area, shape of the drainage area, average slope of the channel and the climatic precipitation of the area. With respect to temporal factors (rainy or dry season) it was not found that they exert any significant influence.