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II Jornadas sobre “los sistemas de ayuda a la decisión ante problemas hidráulicos e hidrológicos en tiempo real”.
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MÓDULO CENTRAL EDIMACHI-CENP. INCORPORACIÓN DE ESTIMACIONES DE PRECIPITACIONES BASADAS EN RADARES METEOROLÓGICOS
Angel Luis Aldana Valverde 1
1 Centro de Estudios Hidrográficos. CEDEX- Centro de Estudios y Experimentación de Obras Públicas.
Ministerio de Fomento. Paseo Bajo Virgen del Puerto nº 3. 28005 MADRID. e-mail: [email protected]
web: http://hercules.cedex.es/hidraulica
Resumen
El módulo central tiene la máxima responsabilidad dentro del conjunto de aplicaciones de
previsión hidrológica basadas en EDIMACHI (entorno de desarrollo y utilización de
modelos hidrológicos), pues realiza las tareas básicas para el funcionamiento del resto a la
vez que contiene la mayor parte del código de programación del entorno. Para el usuario
final de la aplicación, este módulo ofrece:
Configuración de directorios de datos y aplicaciones
Consulta y edición de datos descriptivos básicos (curvas de gasto, de embalses,
conexiones entre elementos)
Consulta y edición de datos temporales (selección, filtrado, relleno de huecos)
Cálculos básicos, tales como caudales a partir de curvas, balances en embalses.
Cálculo de precipitaciones, basados en datos pluviométricos que, opcionalmente,
pueden combinarse con mallas de valores estimados, como las generadas a partir
de los datos de radares meteorológicos.
Consulta de resultados de cálculo realizados con esta aplicación y con las
periféricas.
Todo ello con posibilidades de acceso a datos y resultados de forma gráfica y
alfanumérica, buscando una fácil y cómoda interactividad del usuario con la aplicación
Palabras clave
Cálculo de precipitaciones, radares meteorológicos, entornos de desarrollo.
II Jornadas sobre “los sistemas de ayuda a la decisión ante problemas hidráulicos e hidrológicos en tiempo real”.
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1. INTRODUCCIÓN
El módulo central EDIMACHI-CEnP tiene la máxima responsabilidad dentro del
conjunto de aplicaciones, pues realiza las tareas básicas para el funcionamiento del
resto a la vez que contiene la mayor parte del código de programación del entorno.
Todo ello con posibilidades de acceso a datos y resultados de forma gráfica y
alfanumérica, buscando una fácil y cómoda interactividad del usuario con la
aplicación y garantizar la coherencia entre los diversos módulos.
2. CONFIGURACIÓN, COHERENCIA Y CONTROL DE MÓDULOS
El entorno de desarrollo EDIMACHI ha sido creado siguiendo una metodología de
modelo de objetos componentes (COM.- component object model). Según esta
metodología de programación, un sistema informático se crea con módulos, cada
uno de los cuales actúa como servidor, realizando determinado tipo de operaciones
que pueden ser usadas por los otros módulos, y como librería de desarrollo, en el
sentido de que pone a disposición del desarrollador informático utilidades que
pueden ser usadas en tiempo de ejecución por el módulo que cree. Uno de estos
módulos puede ser también una aplicación de usuario.
Así, como componente o módulo central de EDIMACHI, se ha implementado CEnP,
que ofrece diferentes servicios tanto a los usuarios como a los otros módulos.
Una vez que el usuario ha elegido una configuración de directorios, un esquema
topológico y un archivo de episodio desde este componente, éstos serán
compartidos por el resto de los módulos, al igual que los cálculos de precipitaciones
y otro conjunto de parámetros para la previsión.
Esta solución asegura la coherencia de información entre los distintos módulos, en
unas condiciones de uso en el que pueden realizarse numerosas modificaciones
que, por tanto y muy probablemente, pudiesen da lugar a incoherencias y faltas de
integridad.
3. EDICIÓN TOPOLÓGICA. DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA HIDROLÓGICO
La información descriptiva necesaria para caracterizar el sistema hidrológico se
puede editar y consultar desde este módulo.
El esquema topológico puede ser editado y visualizado en formas alfanuméricas o
de mapa, que incluyen las capas vectoriales de cuenca, subcuencas y ríos.
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Los datos de embalses y de estaciones de aforos pueden ser editados y
visualizados gráficamente o en forma de tablas. La aplicación también facilita
labores tales como el establecimiento de las relaciones entre los elementos de
representación y las series procedente del SAIH (Ilustración 1).
Ilustración 1: Pantalla de EDIMACHI-CEnP con ventanas de edición topológica y relación con datos temporales.
4. CONSULTA Y EDICIÓN DE DATOS TEMPORALES (RELLENO Y FILTRADO)
4.1. Relleno de huecos
Los datos procedentes del SAIH pueden contener huecos, en cuyo caso aparecerán
marcados por un valor que los identifica como inválidos. En este caso, la aplicación
puede rellenar estos huecos por interpolación o extrapolación lineal, procedimiento
que resulta aceptable cuando se trate de periodos cortos con falta de información.
4.2. Filtrado de series temporales
También puede ocurrir que las series temporales procedentes del SAIH cuenten con
oscilaciones asociadas a problemas de medición, como pudiera ser el caso de
existencia de un oleaje tal que altere la medida de nivel en el embalse. Para casos
como éste, la aplicación ofrece la posibilidad de, automáticamente o de manera
interactiva, definir y aplicar un filtro de media móvil. Este filtro será definido como una
curva simétrica en términos de peso-instante, de tal modo que cada nuevo valor de
la serie filtrada se obtendrá como media ponderada del valor de la serie original
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correspondiente al mismo instante y los del entorno en amplitud y peso fijada por la
especificación del filtro (Ilustración 2).
Ilustración 2: Ejemplo de filtrado de series temporales procedentes del SAIH correspondientes a un embalse
5. CONSULTA DE DATOS Y RESULTADOS DE CÁLCULOS BÁSICOS
El módulo central proporciona diferentes formas de presentar la información
procedente de los SAIH: en forma de tablas, gráficos y mapas. En este último caso
puede mostrar la información sobre las capas de ríos y divisorias de cuenca y
subcuencas.
También tiene la responsabilidad de realizar el cálculo de precipitaciones, aspecto
éste al que se dedicará un capítulo más adelante, pudiendo realizarse la consulta de
sus resultados de diferentes modos (Ilustración 3): mapas de hietogramas en
subcuencas, de mallas de precipitación, de precipitaciones areales (ofreciendo
animaciones para estos dos últimos casos), tablas y gráficos XY de precipitaciones
areales.
En estaciones de aforos y embalses realiza los cálculos básicos para la obtención de
caudales y volúmenes, a los cuales se puede acceder de modo análogo a los de las
series de episodio.
Ofrece un modo especial de consulta de las series básicas sobre las que se
realizarán las simulaciones y previsiones, la llamada “consulta topológica”. En una
ventana el usuario selecciona un elemento (nodo, embalse o estación de aforo), bien
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en una tabla (dotada de comando de búsqueda por texto) o bien gráficamente en un
mapa, y solicita a la aplicación que muestre las series más relevantes de dicho
elemento y la de los que tiene situado aguas arriba (Ilustración 4)
Ilustración 3: Pantalla de EDIMACHI-CEnP con presentación de resultados de cálculos de precipitaciones
Ilustración 4: Pantalla de EDIMACHI-CEnP con ventanas de consulta de datos y resultados de cálculos básicos.
6. SALIDA DE RESULTADOS
Todos los resultados de cálculo de la aplicación son almacenados en un directorio
de trabajo en archivos de texto, lo que facilita su posterior consulta y tratamiento por
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otras aplicaciones. También los datos se almacenan en archivos de texto, lo que
facilita su creación o edición.
Además, se ha dotado a este módulo central de la capacidad de intercambiar
información con otras aplicaciones a través del portapapeles de los sistemas
operativos de Microsoft (Ilustración 5), lo que facilita la creación rápida de informes
basados en las presentaciones de resultados, tanto gráficas (mapas, por ejemplo)
como alfanuméricas (tablas).
Ilustración 5: Ejemplo de utilización de los comandos “Editar/Copiar” de EDIMACHI-CEnP y “Editar/Pegar” de
Microsoft-Word
7. CONSULTA DE PREVISIONES REALIZADAS POR LOS MÓDULOS PERIFÉRICOS
Las series básicas de cada tipo de elemento son controladas por el módulo central,
por lo que desde el mismo, independientemente del módulo periférico que complete
los valores del periodo de previsión, se puede acceder a esta información. Ofrece al
usuario los modos habituales de acceso a series temporales, en forma de tabla o
gráfico XY por elemento, pero también muestra una ventana análoga a la
denominada de “consulta topológica” aunque en este caso incluye también las
previsiones (Ilustración 6).
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Ilustración 6: Ventana de presentación de series básicas con previsiones sobre mapa
8. MEJORAS EN EL PROCESADOR DE PRECIPITACIONES
Inicialmente EDIMACHI incorporaba en su versión 1.0 un procesador de lluvias que
realizaba interpolaciones, en función de los datos de precipitación acumulada por
intervalo en pluviómetro, según un método de inversa a la distancia elevado a un
exponente con restricciones de distancia y número de pluviómetros. Intervalo por
intervalo, el procesador selecciona los pluviómetros con valores válidos y genera
una mallas de interpolación. Una vez generada cada malla, correspondiente a cada
intervalo de tiempo, se obtiene el valor medio en cada subcuenca, con lo que se van
generando los hietogramas de precipitación areal media.
8.1. Método de interpolación de inversa a la distancia elevado a un exponente con restricciones de distancia
Los métodos de interpolación para obtener el valor de la precipitación P en el punto
(x, y) tienen una expresión general de la forma (F. J. Samper y J. Carrera, 1990):
∑=
=p
lll yxfayxP
1),(*),(
donde fl(x,y) son las funciones base, que pueden ser polinómicas o trigonométricas,
aunque las que aquí se emplean, quizás las más utilizadas, tienen una expresión
como media ponderada de los n valores puntuales (Pi):
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== ∑∑==
1 ;*),(11
n
ll
n
lll PyxP λλ
Ecuación 1: Fórmula general de interpolación en función de los valores puntuales
Las coeficientes de ponderación pueden expresarse según unas funciones de
ponderación con expresión general siguiente (para que se cumpla que su sumatorio
es la unidad):
∑=
=n
kkll
1ϖϖλ
Las funciones de ponderación que aquí se emplean son del tipo inversa a la
distancia hl(x,y) al pluviómetro l de coordenadas (xl, yl) elevado a un exponente θ:
( )θθϖ22
l)()(
1
),(
1 =lll yyxxyxh −+−
=
Ecuación 2: Expresión de funciones de ponderación del método de inversa a la distancia elevado a un exponente
El parámetro θ es variable, a seleccionar por el usuario, y generalmente se emplea
el valor 2.
Sobre el número total de pluviómetros se aplican dos restricciones de distancia:
1) Distancia máxima (dmax): se ordenan los pluviómetros según el valor de la
distancia hl y se seleccionan aquellos m pluviómetros que distan menos que dmax del
punto en el que obtener el valor interpolado.
2) Número máximo de pluviómetros (nmax): si m> nmax se seleccionan los primeros
nmax.
Una vez realizada la selección se aplica la fórmula de inversa a la distancia a un
exponente calculando el sumatorio sólo sobre los valores correspondientes a los
pluviómetros seleccionados.
Esta distancia máxima es denominada “Radio de búsqueda” y el anteriormente
descrito es el método de interpolación de precipitaciones incluido en EDIMACHI
desde su primera versión, el cual ya era utilizado en la aplicación PLU (A. L. Aldana,
F. Estrada y F Cabezas; 1996).
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8.2. Nuevo método de interpolación
Se va a buscar un método de interpolación basado en una fórmula del tipo general
pero sobre valores de precipitación en pluviómetro modificados, es decir,
suponiendo que tienen asociado un cierto error. Con esto la ecuación será
== ∑∑==
1 ;*),(11
*n
ll
n
lll PyxP λλ
donde *lP es el valor corregido en cada pluviómetro.
Por coherencia con el método, los valores pluviométricos se corregirán de modo que
se mantenga la hipótesis de dependencia proporcional a la inversa a la distancia
elevado a un exponente, es decir:
∑=
=n
lk
kll PcP
1
* *
con coeficientes que tengan una expresión del tipo:
lk)*D(C
ac
lkh
ac
auto
θlk
kl
lkl
=
≠=
si =
si )(
1
min
l
θ
donde se ha empleado la distancia mínima entre pluviómetros
{ }nlnkhD kl ,...,1;,...,1;minmin ===
y un parámetro Cauto que se denomina coeficiente de autopeso.
Como:
∑ ∑ ∑∑∑= = ===
==n
k
n
ll
n
k
kl
n
ll
kl
n
kk PcPcP
1 1 111
* *
La igualdad de sumas:
∑∑==
=n
ll
n
kk PP
11
*
se cumple si:
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=∑=
n
k
klc
lo que implica que:
∑≠=
+= n
lkkauto
θkl
l
)*D(Ch
a
;1min
1 )(
11
θ
Nótese que lk
kl cc ≠ y que 1
1≠∑
=
n
l
klc .
Ya se han obtenido los valores corregidos en pluviómetros. El método de
interpolación consiste ahora en aplicar la ecuación general con estas correcciones.
A este método de corrección se le ha denominado “método del reparto volumétrico”
(Cristóbal Mateos Iguácel; 2003-1)
8.3. Incorporación de distribuciones de precipitaciones
Los métodos de interpolación son necesarios, pues se pretende contar con una
variable definida como superficie a partir de datos puntuales. Actualmente, gracias a
las técnicas de teledetección, se cuenta con otros medios de observación que
proporcionan información de las precipitaciones según una distribución espacial, es
decir, una superficie. Tal es el caso de imágenes de satélite o reflectividades de
radares meteorológicos, que también pueden usarse combinados entre sí y con
apoyo en datos de tierra. Esta información puede transformarse en una superficie
estimada de las precipitaciones.
8.3.1. Planteamiento del problema
Estos nuevos métodos de estimación de precipitaciones cuentan con diferentes
dificultades técnicas importantes en la cuantificación del valor en cada punto de la
superficie. En cualquier caso, se cuenta con los pluviómetros SAIH cuya información
no puede ser desaprovechada, por lo que el problema al que hay que buscar
solución es el de la combinación de dos fuentes de información: una de las cuales, la
de los pluviómetros, es más fiable en un área geográfica representativa, la cual
suele ser de extensión reducida, mientras que la otra, la basada en teledetección,
proporciona mayor información sobre la forma de la superficie, es decir, sobre la
distribución espacial.
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8.3.2. Descripción del algoritmo empleado
El funcionamiento del algoritmo (Cristóbal Mateos Iguácel; 2003-2) se basa en la
utilización de dos parámetros, con los que se consigue que las mallas de
precipitación estén más o menos próximas a la información radar o al resultado de la
interpolación basada en pluviómetros:
- Fiabilidad: relaciona la información radar y la información pluviométrica en
magnitud, de tal forma que cuanto mayor es este parámetro, mayor será el
peso de la información pluviométrica en perjuicio de la información radar.
- Forma: relaciona la información radar y la pluviométrica atendiendo a la forma,
siendo el resultado de la malla de combinación más parecida a la malla de
interpolación basada en pluviómetros cuanto mayor sea este parámetro.
Por ello, a este algoritmo se le denomina “método fiabilidad-forma de combinación
de funciones”.
En las ilustraciones siguientes se muestra un ejemplo de utilización del algoritmo
simplificado para su uso en una sola dimensión espacial. En abcisas se representan
la variable espacial.
Los datos:
- Puntos (color negro) son los datos a los cuales ajustar las curvas interpoladas.
Equivale a los datos pluviométricos
- Curva sinusoidal (color verde) es la curva que se trata de deformar de modo
que condicione la forma de la curva a definir. Equivale a los datos radar.
Los resultados:
- Interpolación (línea de color negro) basada en el método de inversa a la
distancia elevado a un exponente, sólo con datos puntuales. Equivale al primer
interpolador de precipitaciones de EDIMACHI (v1.0) pero sin restricciones de
distancia.
- Interpolación con reparto volumétrico (línea de color azul). Se obtiene bajo la
hipótesis de que se asume un error en el valor de cada punto, de tal modo que
la suma total (de todos los puntos) se mantiene invariante. El resultado es una
curva análoga a la anterior pero suavizada, en la que el error puntual aumenta
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con el valor del coeficiente de autopeso (autopeso =0. equivale a la
interpolación anterior). En los ejemplos se ha aplicado un autopeso = 0.3
- Curva fiabilidad-forma (línea de color rojo). El resultado final que se propone.
Se trata de una curva tal que con el factor "fiabilidad" se pondera el valor medio
de los puntos dato, y con el factor "forma" se reproduce en menor o mayor
grado la forma de la curva dato.
Distribución espacial dato Puntos dato Interpolación InvDist Interpolación con corrección de datos Resultado de la combinación
Leyenda de gráficos
Fiabilidad = 0.5 Forma =0.5
Fiabilidad = 0.1 Forma =0.1
Fiabilidad = 0.9 Forma =0.9
Tabla 1: Ejemplo de utilización del algoritmo del método de combinación de funciones fiabilidad-forma
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8.3.3. El caso del mosaico del INM basado en la red de radares meteorológicos
Durante el pasado año 2003, se creó un grupo de trabajo para la utilización del radar
meteorológico en hidrología. Está formado por personal de la DGOHCA, con
representación de las confederaciones, personal del INM y del CEDEX.
El INM proporciona mallas de precipitación acumulada en intervalos de una hora de
forma continua, información que ha puesto a disposición del CEH-CEDEX. Puesto
que el CEH-CEDEX también tiene acceso a información de los SAIH en tiempo real,
es posible realizar pruebas en situaciones de tormenta.
La extensión de las mallas cubre todo el territorio español peninsular, y se generan a
modo de mosaico con origen en la red de radares meteorológicos del INM. Su
resolución espacial es de unos 2 km, de celdas aproximadamente cuadradas
(Ilustración 7).
Las mallas de trabajo son un producto en desarrollo del INM, que sustituirá al que
ahora está en explotación, una composición nacional de estimaciones basadas en
radar y en estimaciones a partir de imágenes de satélite (RAINSAT). Esta
composición puede consultarse en la dirección de Internet, en la que se incluye un
texto explicativo:
http://www.inm.es/web/infmet/radar/radar.html.
Las primeras pruebas de los modelos operativos en un centro de proceso de cuenca
se han realizado en el SAIH Júcar, además de las pruebas realizadas por el equipo
CEH-CEDEX, y, aunque la línea de trabajos sigue en marcha en busca de una
mejora de la solución actual, se pondrá en operación en el resto de las cuencas en
breve plazo de tiempo. El software de procesamiento y cálculo está instalado en los
SAIH de Guadalquivir, Segura y Tajo desde junio de 2003.
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Ilustración 7: Ejemplo de malla de precipitaciones generada a partir de datos radar.
8.4. Evaluación de coherencia
La medida de precipitaciones con pluviómetros cuenta con muchas dificultades, y
siempre existe la posibilidad de que haya sido errónea o poco representativa, tanto
por motivos técnicos como por circunstancias asociadas al fenómeno de la tormenta.
Por ello, puede ser recomendable la utilización de un método de evaluación de
coherencia. Puesto que se opta por un método de estimación de la distribución de
precipitaciones, se considera consistente utilizar los mismos algoritmos para evaluar
y decidir si una medida es coherente o no con la del resto de pluviómetros. Así, en el
procesador de lluvias se ha incorporado la posibilidad de realizar un preproceso de
los datos, obteniendo un indicador de coherencia en función del cual, fijado unos
valores umbrales de precipitación e índice, descartar una medida pluviométrica en
un intervalo concreto. Se define entonces dicho índice de coherencia como:
100*1
+−−=
realestimadorealestimadocoherencia
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El índice se calcula para cada intervalo de cálculo y para cada pluviómetro,
eliminando el valor dato (real) de ese pluviómetro y calcula el valor (estimado) que le
correspondería por interpolación. Se trata pues de una validación cruzada.
Los parámetros que se emplean para descartar definitivamente el pluviómetro son:
- Precipitación mínima: el valor de precipitación en pluviómetro a partir del cual
se tiene en cuenta el valor de la coherencia para decidir sobre su rechazo. Se
considera que en los casos en los que tanto la precipitación registrada por un
pluviómetro (real) como la calculada (estimada) es pequeña, el índice de
coherencia, tal y como está definido, pierde significado, por lo que es
conveniente introducir un límite a este umbral de precipitaciones para la
evaluación de la coherencia. Sí se aplicará el criterio de coherencia cuando uno
de los dos valores supere dicho límite.
- Coherencia mínima: el límite inferior exigido en la coherencia para cada
intervalo, de tal modo que los pluviómetros que registren valores de coherencia
menores son rechazados para la interpolación en ese intervalo.
Ilustración 8: Ventana de resultados de análisis de coherencia en un caso de cálculo precipitación basada en
pluviómetros SAIH y datos radar.
9. RESUMEN Y CONCLUSIONES
El módulo EDIMACHI-CEnP, ya operativo en varios SAIH, resuelve gran parte de los
problemas fundamentales para la simulación y previsión de crecidas y operación de
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embalses en tiempo real, empezando por los previos de definición y caracterización
del sistema hidrológico y llegando a la realización de cálculos básicos para la
simulación y previsión, incluyendo el cálculo de precipitaciones. Ofrece diversas
formas de presentación de la información al usuario y asegura la coherencia e
integridad de la información entre los diferentes módulos periféricos que se conecten
a este central, que además concentra la mayor parte del código de EDIMACHI.
La mayor parte de las futuras ampliaciones de las diversas aplicaciones de
EDIMACHI, se concentrarán en los módulos periféricos, siendo previsibles mejoras
del central pero no así modificaciones importantes, al menos en su funcionalidad y
estructura.
10. REFERENCIAS
– F. J. Samper y J. Carrera; 1990: Geoestadística. Aplicaciones a la hidrología subterránea. Centro
Internacional de Métodos Numéricos en Ingeniería, Barcelona.
– Angel Luis Aldana Valverde, Federico Estrada Lorenzo, Francisco Cabezas Calvo-Rubio; 1996:
“Modelación hidrológica y de la gestión hidráulica en el sistema automático de información
hidrológica: modelos PLU y CREM”. Ingeniería Civil Nº 104, CEDEX, Madrid 1996.
– Cristóbal Mateos Iguácel; 2003-1: “Método del reparto volumétrico para el cálculo de malla de
precipitaciones basado en valores puntuales”. CEDEX. Documento interno.
– Cristóbal Mateos Iguácel; 2003-2: “Método fiabilidad-forma para la combinación de funciones”.
CEDEX. Documento interno.
– Angel Luis Aldana Valverde. Antonio Mestre Barceló y Justo Mora Alonso-Muñoyerro; 2003:
“Modelos de previsión hidrológica basados en previsiones meteorológicas”. Ingeniería Civil
131/2003. CEDEX. Madrid 2003. (Recopilación de comunicaciones españolas al XI Congreso
mundial del agua. La gestión de los recursos hídricos en el siglo XXI. 5-9 octubre 2003. Madrid).