APLICACIÓN DE UN MODELO DISTRIBUIDO FÍSICAMENTE BASADO AL PRONÓSTICO DE NIVELES PARA UN CURSO DE LLANURA DEL SUR DE SANTA FE

CARLOS SCUDERI,; GERARDO RICCARDI,; ZIMMERMANN, ERIK DANIEL

Paraná.Entre Ríos

Congreso; XXV Congreso Nacional del Agua; 2015

Comité Permanente Congreso Nacional del Agua

La vulnerabilidad ante inundaciones de la ciudad de Rosario y alrededores se ha incrementado en los últimos años producto del cambio en el uso del suelo de ganadero a agrícola intensivo y de la incesante ocupación de la tierra sin un plan de ordenamiento territorial de las cuencas. A comienzosdel año 2007 la Autoridad Hídrica Provincial instaló una red de sensores de precipitación y niveles con el objeto de constituir un sistema de alerta contra inundaciones. Precisamente durante el mes de marzo de ese mismo año en la ciudad de Rosario se produjo un evento extraordinario donde precipitaron 365 mm en 5 días. Por otra parte, se realizó un convenio entre el organismo provincial y el Departamento de Hidráulica para el estudio y actualización del estado de las cuencas de losarroyos Ludueña y Saladillo, que concluyó con el desarrollo de un modelo de pronóstico de niveles orientado a alerta de crecidas. En este trabajo se presenta el modelo matemático distribuido, su implementación en la cuenca del arroyo Ludueña (740 km2) y nuevos resultados parcialesobtenidos. Los datos de precipitación y niveles utilizados fueron registrados durante el período octubre de 2007 a marzo de 2012, a partir del análisis de los mismos se extrajeron 11 tormentas y 57 limnigramas. Para implementar el modelo distribuido es necesario constituir la cuenca a partir de la definición de los cursos y valles, sus vinculaciones, obras de arte y terraplenes; además debe ser definida la lluvia neta, las condiciones iniciales y de borde. Fueron empleados como parámetros decalibración la conductividad hidráulica saturada K, el potencial de succión Y, el grado de saturación efectiva Se y las pérdidas iniciales pini. La selección de la mejor combinación de parámetros se realizó utilizando 12 parámetros estadísticos, entre ellos diferencias absoluta y relativa en el nivel pico, coeficientes a y b de la recta de regresión entre niveles observados y simulados, eficiencia del modelo y raíz del error cuadrático medio. El comportamiento del modelo es satisfactorio entérminos de niveles pico, llegando en promedio a diferencias del orden de 40 cm entre limnigramas observados y pronosticados.