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Tema: Un sistema predice el caudal de un ro para prevenir inundaciones un da antes de que se produzcan

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    Predeterminado Un sistema predice el caudal de un ro para prevenir inundaciones un da antes de que se produzcan

    El sistema ofrece una informacin de salida: el caudal en un tramo en un momento determinado, un nivel de alerta y la prediccin del alcance de la inundacin en caso de que sta llegara a producirse



    El grupo de investigacin Modelizacin de la Atmsfera y Radiacin Solar (MATRAS) de la Universidad de Jan (UJA) ha desarrollado un sistema que predice el caudal de un ro con 24 horas de anticipacin para prevenir inundaciones.

    El modelo consigue definir la cantidad de agua del cauce mediante redes neuronales artificiales y se ha materializado ya en una herramienta de alerta temprana que utilizan los servicios de emergencias. La novedad del modelo es la introduccin de los datos meteorolgicos, ya que la mayora de los estudios previos basan sus predicciones en la medicin del caudal de ro en zonas anteriores al tramo que se analiza y los desembalses de pantanos. Nosotros introducimos la prediccin de lluvia en toda la cuenca. Para ello, usamos el modelo americano: el Weather Research and Forecasting debidamente parametrizado, que permite llegar a resoluciones de 1 kilmetro. En concreto, lo hemos aplicado a la zona de la cuenca del Guadalquivir para ver prediccin de lluvia, hora a hora, hasta las 24 horas siguientes, explica a la Fundacin Descubre el responsable de la investigacin Joaqun Tovar, de la Universidad de Jan.

    Los investigadores han aplicado las Redes Neuronales Artificiales, que usan como entradas la prediccin de precipitaciones basada en datos meteorolgicos y en los proporcionados por el Servicio Automtico de informacin Hidrolgica (SAIH). Su metodologa de redes est inspirada en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales, donde existe un conjunto de datos de entrada, que se interconectan entre s para producir un estmulo de salida. En el caso del modelo de prediccin, los expertos consideran como parmetros de entrada la prediccin meteorolgica, la precipitacin en los das anteriores y los desembalses de los pantanos en tramos anteriores a la zona de anlisis.

    Tras procesar todos estos aspectos, el sistema ofrece una informacin de salida: el caudal en un tramo en un momento determinado, un nivel de alerta y la prediccin del alcance de la inundacin en caso de que sta llegara a producirse. En concreto, el estudio analiza la cuenca del Guadalquivir, con todos los aportes hdricos procedentes de la Sierra de Segura, Sierra Morena y los pantanos que vierten a la cuenca antes de la localidad de Marmolejo (Jan), una zona que ha sufrido repetidas inundaciones. De esta forma, los investigadores obtienen previsiones precisas del caudal del ro con un da de antelacin que detallan en el artculo One-Day-Ahead Stream flow Forecasting Using Artificial Neural Networks and a Meteorological Mesoscale Model publicado en la revista Journal of Hydrologic Engineering. El rendimiento del sistema fue satisfactorio.

    Los resultados demuestran que las salidas de datos del modelo de predicin hidro-meteorolgico proporcionan estimaciones muy precisas del caudal hdrico y del alcance de las posibles inundaciones en la zona de estudio siendo, por tanto, muy valiosos para los servicios de emergencias, precisa. El modelo de prediccin de la Universidad de Jan ha dado lugar a una aplicacin que ya utiliza Proteccin Civil de Jan como sistema de alerta temprana para que las crecidas del ro Guadalquivir en la zona. "El Servicio de Proteccin Civil de Jan ha tenido un papel determinante no solamente a la hora de financiar el proyecto, sino proporcionando importantes datos, su experiencia en este tipo de eventos y manifestando las especificaciones que un sistema de prediccin temprana de inundaciones debera reunir, apostilla.
    Meteorologa y Energa

    Los investigadores jienense no slo utilizan sus modelos para la previsin de inundaciones, tambin acometen lneas de investigacin relacionadas con los recursos energticos. En este sentido, utilizan un modelo metereolgico WRF para, por un lado, evaluar los recursos renovables de origen solar y elico de los que dispone Andaluca y, por el otro lado, estimar los cambios que puedan sufrir estos recursos en las prximas dcadas. Segn los expertos, esta informacin resultar de utilidad, particularmente, para el desarrollo de las energas renovables. Los investigadores sealan que una instalacin solar o elica supone una inversin con una amortizacin de dcadas, de ah la importancia de disponer de una buena estimacin del recurso solar y elico disponible en el emplazamiento de inters as como de su variabilidad interanual.
    Fuente: http://www.iagua.es/noticias/espana/...ones-dia-antes
    "Cuando el mundo est preparado y una nueva vida renazca, gozarn de mis actuales descubrimientos"
    (Capitn Nemo. 20.000 leguas de viaje submarino. Julio Verne)

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    frfmfrfm (19-oct-2015)

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