Determinación de la inundación en tramos de ríos afectados por marea basada en la simulación continúa de nivel

  1. Sopelana, J.
  2. Cea, L.
  3. Ruano, S.
Revista:
Ingeniería del agua

ISSN: 1134-2196

Ano de publicación: 2017

Volume: 21

Número: 4

Páxinas: 231-246

Tipo: Artigo

DOI: 10.4995/IA.2017.8770 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso aberto editor

Outras publicacións en: Ingeniería del agua

Resumo

Las desembocaduras, estuarios y tramos de ríos costeros son elementos hidrodinámicamente complejos debido a la interacción de varias dinámicas generadoras de inundación como la marea astronómica, la marea meteorológica, el oleaje y el caudal del río, entre otras. La marea astronómica es una onda larga que se propaga aguas arriba llegando a afectar a tramos de río situados a decenas de kilómetros de la costa. En estos tramos de río, el mismo nivel del agua puede ser el resultado de diferentes combinaciones de las dinámicas mencionadas. Los estudios de peligrosidad y riesgo de inundación en tramos de ríos afectados por la marea se han basado hasta ahora en la aplicación de una condición de contorno de nivel de marea fijada de forma más o menos arbitraria. En España, la Guía metodológica para el desarrollo del Sistema Nacional de Cartografía de Zonas Inundables (Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino, 2011), consciente de la complejidad de los procesos y en aras de simplificar, aconseja aplicar una condición de contorno de nivel correspondiente al mismo periodo de retorno que el de la avenida que se esté modelizando. Esta forma de proceder no tiene en cuenta la probabilidad de ocurrencia de varios eventos extremos al mismo tiempo.En este artículo se propone una metodología híbrida de simulación continua que combina la generación de series sintéticas a largo plazo de las variables implicadas, un modelado hidrodinámico bidimensional de alta resolución espacial de la zona de estudio, y técnicas estadísticas de muestreo de datos e interpolación de resultados. La metodología propuesta se ha aplicado a la ciudad costera de Betanzos (noroeste de España), localizada en la confluencia de dos ríos y en la cola de un estuario. Históricamente Betanzos ha tenido problemas de inundación por lo que está catalogada como un Área de Riesgo Potencial Significativo de Inundación (ARPSI) fluvial y costera. Los resultados se han comparado con los obtenidos aplicando la propuesta de la Guía Metodológica para el Desarrollo del Sistema Nacional de Cartografía de Zonas Inundables (Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino, 2011), observándose que estos últimos sobreestiman de forma considerable los niveles de inundación asociados a un determinado período de retorno. 

Referencias bibliográficas

  • Acreman, M. C. 1994. Assessing the joint probability of fluvial and tidal floods in the river-roding, Journal Institution Water Environmental Manage., 8, 490–496. DOI: 10.1111/j.1747-6593.1994.tb01140.x
  • Archetti R, Bolognesi A, Casadio A and Maglionico, M. 2011. Development of flood probability charts for urban drainage network in coastal areas through a simplified joint assessment approach. Hydrology Earth System Science., 15, 3115–3122. DOI: 10.5194/hess-15-3115-2011.
  • Bladé E., Cea L., Corestein G., Escolano E., Puertas J., Vázquez-Cendón E., Dolz J., Coll A. 2014. Iber: herramienta de simulación numérica del flujo en ríos. Revista internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, 30(1) 1-10. DOI: 10.1016/j.rimni.2012.07.004.
  • Bodoque J- M, Amérigo M, Díez-Herrero A, García, J-A, Cortés B, Ballesteros-Cánovas J-A, Olcina J. 2016. Improvement of resilience of urban areas by integrating social perception in flash-flood risk management. Journal of Hydrology, 541, 665-676.DOI: 10.1016/j.jhydrol.2016.02.005.
  • Cai Y, Gouldby B, Hawkes P, Dunning P. 2008. Statistical simulation of flood variables: Incorporating short‐term sequencing. Journal of Flood Risk Management,1(1), 3-12. DOI: 10.1111/j.1753-318X.2008.00002.x
  • Camus P, Mendez F-J, Medina R. 2011a. A hybrid efficient method to downscale wave climate to coastal areas. Coastal Engineering, Volume 58, Issue 9 (851-862). DOI 10.1016/j.coastaleng.2011.05.007
  • Camus P, Mendez F-J, Medina R, Cofiño A-S. 2011b. Analysis of clustering and selection algorithms for the study of multivariate wave climate. Coastal Engineering. 58, 453-462. DOI: 10.1016/j.coastaleng.2011.02.003.
  • Cea L, Blade E. 2015. A simple and efficient unstructured finite volume scheme for solving the shallow water equations in overland flow applications. Water Resources Research, 51(7), 5464–5486. DOI: 10.1002/2014WR016547.
  • Dastorani M-T, Afkhami H, Sharifidarani H, Dastorani M. 2010. Application of ANN and ANFIS Models on Dryland Precipitation Prediction (Case Study: Yazd in Central Iran). Journal of Applied Sciences, 10: 2387-2394. DOI: 10.3923/jas.2010.2387.2394
  • Duarte P, Alvarez-Salgado X-A, Fernández-Reiriz M-J, Piedra S, Labarta U. 2014. A modeling study on the hydrodynamics of a coastal embayment occupied by mussel farms (Ria de Ares-Betanzos, NW Iberian Peninsula). Estuarine, Coastal and Shelf Science. Volume 147, 42–55. DOI: 10.1016/j.ecss.2014.05.021
  • Ellis W-H, Gray D-M. 1966. Interrelationships between the peak instantaneous and average daily discharges of small prairie streams. Canadian Agricultural Engineering
  • Fasshauer G-E, Zhang J-G. 2007. Numer Algor 45: 345. DOI:10.1007/s11075-007-9072-8
  • Franke R. 1982. Scattered data interpolation: tests of some methods. Math. of Comp. 38, pp. 181–200. DOI: 10.1090/S0025-5718-1982-0637296-4
  • Fuller W-E. 1914. Flood Flows. Trans. American Society of Civil Engineers 77: 564- 617.
  • Gregory E. Fasshauer, Jack G. Zhang. “On choosing “optimal” shape parameters for RBF approximation”. Numerical Algorithms. August 2007, Volume 45, Issue 1, pp 345-368
  • Hawkes, P. J. & Tawn, J. A. (2000). Joint probability of waves and water levels: JOIN-SEA: A rigorous but practical new approach. Internal Document No. SR 537, HR Wallingford with Lancaster University, UK
  • Hawkes P-J, Gouldby B-P, Tawn J-A, Owen M-W. 2002. The joint probability of waves and water levels in coastal engineering design, Journal Hydraulic Research, 40, 241–251. DOI: 10.1080/00221680209499940
  • Hawkes P-J. 2008. Joint probability analysis for estimation of extremes, Journal of Hydraulic Research, 46:S2, 246-256. DOI: 10.1080/00221686.2008.9521958.
  • Hughes, T.G. and Gorji-Bandpy, M ., (2001), "A new Joint Probability appraisal of flood risk", Proc. Instn. Civ. Engrs.Water, Maritime and Energy, Discussion, 148, pp.215-216.
  • IH Cantabria. 2014. Caracterización de hidrogramas asociados a eventos extremos en di versos puntos de la red fluvial de Galicia Costa. Departamento de planificación hidrológico de Aguas de Galicia. Xunta de Galicia.
  • Kennard R-W, Stone L-A. 1696. Computer aided design of experiments. Technometrics 11(1): 137-148. DOI: 10.2307/1266770.
  • Kirpich Z-P. 1940. Time of concentration of small agricultural watersheds. Civil Engineering 10 (6), 362.
  • Larson M, Hanson H. 2008. Implications of extreme waves and water levels in the southern Baltic Sea. Journal of Hydraulic Research, 46 (SUPPL. 2), pp. 292-302. DOI: 10.1080/00221686.2008.9521962.
  • Perez Gomez B. 2014. Design and implementation of an operational sea level monitoring and forecasting system for the Spanish coast. PhD Thesis, University of Cantabria.
  • Petroliagkis T-I, Voukouvalas E, Disperati J, Bildot J. 2016. Joint Probabilities of Storm Surge, Significant Wave Height and River Discharge Components of Coastal Flooding Events. EUR 27824 EN. DOI:10.2788/677778.
  • Reed, D. W. (1999). Flood Estimation Handbook, Vol. 1: Overview. Institute of Hydrology, Wallingford, UK.
  • Shmuel Rippa, 1999. An algorithm for selecting a good value for the parameter c in radial basis function interpolation. Advances in Computational Mathematics. Volume 11, Issue 2–3, pp 193–210
  • Robson A, Reed R.1999. Flood Estimation Handbook, vol. 3, Statistical Procedures for Flood Frequency Estimation, Wallingford HydroSolutions, Wallingford, UK.
  • Rueda, A., P. Camus, F. J. Mendez, A. Tomas, and A. Luceno (2016), An extreme value model for maximum wave heights based on weather types, Journal. Geophys. Research. Oceans, 121, doi:10.1002/2015JC010952.
  • Svensson C, Jones D-A, 2002. Dependence between extreme sea surge, river flow and precipitation in eastern Britain. International Journal Climatology, 22, 1149-1168. DOI: 10.1002/joc.794
  • Svensson, C. and Jones, D. A. 2004a. Dependence between sea surge, river flow & precipitation in south & west Britain. Hydrology and Earth System Sciences., 8, 973–992.
  • Taguas E-V., Ayuso J-L, Pena A, Yuan Y, Sanchez M-C, Giraldez J-V, Perez R. 2008. Testing the Relationship between Instantaneous Peak Flow and Mean Daily Flow in a Mediterranean Area Southeast Spain. Catena, 75, 129–137. DOI: 10.1016/j.catena.2008.04.015
  • Teakle I, Gildas C. Khondker R, Breen M, McGarry D. 2005. Boundary conditions for estuarine flood modelling using joint probability analysis, Proc. of Coasts and Ports: Coastal Living – Living Coast, Australasian Conference, 613–619.
  • Temez J-R. 1991. Extended and improved Rational Method. Proc. XXIV Congress of IAHR, Madrid, España. Vol. A. pp 33-40.
  • Thieken A, Merz B, Kreibich H, Apel H. 2006. Methods for flood risk assessment: Concepts and challenges. International Workshop on Flash Floods in Urban Areas. Muscat – Sultanate of Oman.
  • Tomás, A., Méndez, F.J., Medina, R., Jaime, F.F., Higuera, P., Lara, J.L., Ortiz, M.D. and Álvarez de Eulate, M.F. (2015), A methodology to estimate wave-induced coastal flooding hazard maps in Spain. Journal of Flood Risk Management. doi: 10.1111/jfr3.12198
  • Van Gelder P-H-A-J-M, Vrijling J-K, Van Haarden D-H. 2004. Joint probability distribution for wave height, wind setup and wind speed. 29th Int. Coastal Engineering, Lisbon, 1032-1046.
  • Van der Made, J-W. 1969. Design levels in the transition zone between the tidal reach and the river regime reach, Hydrology of Deltas, Vol. 2 of Proceedings of the Bucharest Symosium, May, 1969, 246–257.
  • Webster T, McGuigan K, Collins K, MacDonald C. 2014. Integrated River and Coastal Hydrodynamic Flood Risk Mapping of the LaHave River Estuary and Town of Bridgewater, Nova Scotia, Canada. Water 2014, 6, 517-546.DOI:10.3390/w6030517
  • While C-J. 2007. The use of joint probability analysis to predict flood frequency in estuaries and tidal rivers. University of Southampton, School of Civil Engineering and the Environment, Doctoral Thesis , 357pp
  • Zhong H, Van Overloop P-J, Van Gelder P.H.A.J.M. 2013. A joint probability approach using a 1-D hydrodynamic model for estimating high water level frequencies in the Lower Rhine Delta. Natural Hazards Earth System Science, 13, 1841–1852. DOI: 10.5194/nhess-13-1841-2013.
Fonte de datos: Dialnet