Desarrollo de cartografías probabilísticas de inundación a partir de la aplicación de métodos de Monte-Carlo para la mejora de los cuantiles de avenida y la estimación de sus intervalos de confianza

Abstract

La cartografía de zonas inundables asociadas a avenidas fluviales con diferentes periodos de retorno cuenta para su desarrollo con la información disponible en las estaciones de aforo próximas, sin embargo esta disponibilidad de datos de caudal punta es limitada en el tiempo (conocimiento sesgado del comportamiento de la variable “caudal punta” en proporción del tiempo). Este trabajo pretende maximizar la información disponible para el tramo del río Duero a su paso por Zamora, donde a partir de la correlación con datos de la estación de aforos de Toro, que cuenta con una mayor longitud que Zamora; tras extender la serie de caudales punta para la estación de Zamora, se procederá al ajuste de una función de distribución GEV, con el objetivo de determinar el valor de los parámetros de ajuste de la función. Luego se realiza un análisis probabilístico de Monte-Carlo para la generación de un conjunto de 500 escenarios diferentes, compuestos cada uno de ellos por una serie de caudales de 500 datos, esta simulación de escenarios y series se da en base a 500 series de 500 datos cada una, de valores de probabilidad (0-1) generadas según una distribución uniforme, valor de los tres parámetros de ajuste de la función GEV y ecuación de la función de distribución GEV; mediante el análisis de Monte-Carlo implementado en el programa MatLab, se realizará el ajuste de la función de distribución GEV a cada una de las 500 series de 500 datos de caudal punta generadas, ajuste que permitirá contar con valores de caudal punta asociados a los diferentes periodos de retorno (2, 5, 10, 25, 50, 100, 200, 500, y 1000 años) para cada serie que se generó. Los resultados del análisis probabilístico, permiten estimar el valor medio de los caudales punta e intervalos de confianza (50%, 67%, 80%, 90%, 95% y 99%), con la finalidad de reducir la incertidumbre en la estimación de los valores de caudal punta, a partir de la consideración de diferentes escenarios que la variable “caudal punta” podría haber adoptado en la zona de estudio y tratar de delimitar con sentido estadístico el valor que la variable “caudal punta” puede adoptar ligado a cada periodo de retorno considerado. Finalmente, se realiza la modelización hidrodinámica 2D (tomando como ejemplo el periodo de retorno de 500 años) con el valor medio de la variable “caudal punta (Qci)” e intervalos de confianza del 50%, 80%, 90% y 99%, datos que permiten representar en las cartografías probabilísticas la extensión de la zona inundable en relación a la probabilidad de que suceda, donde se establece los límites máximos de la zona inundable para el periodo de retorno de 500 años, con diferentes grados de certidumbre. La generación de estas cartografías probabilísticas pretende contribuir a personas y/o instituciones responsables de la gestión y mitigación de los riesgos, es decir riesgos asociados a la dinámica fluvial o de inundaciones.