2. Diseño Hidrológico en un Ambiente No
Estacionario
Pablo Mendoza Z.(1)
Franco Ricchetti C.(2)
(1) Ingeniero Civil, Ph.D. Profesor Asistente, Universidad de Chile.
(2) MSc. Universidad de Chile. Ingeniero Civil, Área de Hidráulica, Geolambda Ingeniería Ltda.
Seminario: Cambio Climático, un desafío para la infraestructura
3 de octubre de 2019

3. Presentación Personal
Estudios: Ingeniero Civil, MSc – U. de Chile., PhD, University of Colorado at Boulder.
Profesión: Académico DIC, U. de Chile., Investigador asociado, AMTC.
Áreas de interés:
o Procesos hidrológicos, pronóstico de caudales, impactos del cambio climático en recursos hídricos, Large-sample
hydrology.
Pablo Mendoza
Estudios: Ingeniero Civil, MSc – U. de Chile
Profesión: Ingeniero de Proyectos, Área de Hidráulica, Geolambda Ingeniería Limitada.
Áreas de interés:
o Extremos Hidroclimatológicos, Modelación Fluvial, Cambio Climático, Infraestructura Hidráulica y Sanitaria.
Franco Ricchetti

4.  Motivación
 Conceptos
 Análisis de frecuencia
 Directrices de diseño ante Cambio Climático
 Ejemplos
 Conclusiones
Hoja de ruta

5.  Motivación
 Conceptos
 Análisis de frecuencia
 Directrices de diseño ante Cambio Climático
 Ejemplos
 Conclusiones
Hoja de ruta

6. Motivación

7. • Colapso de la extensión del muro
cortina, embalse Recoleta (2017)
por fenómenos extremos
• Mega sequia, agosto de 2019
• Problema de escala temporal:
mucha agua en ventanas
temporales reducidas. Poca agua en
grandes ventanas temporales
Embalse Recoleta (2017)
Motivación
Embalse La Paloma, 2015

8. USGS (2017)
Motivación

9.  Motivación
 Conceptos
 Análisis de frecuencia
 Directrices de diseño ante Cambio Climático
 Ejemplos
 Conclusiones
Hoja de ruta

10. • Diseño hidrológico: proceso mediante el cual se evalúa el impacto de eventos
hidrológicos en un sistema, y se escogen valores para variables que determinan su
comportamiento.
• Periodo de retorno T: Intervalo de tiempo promedio (en años) dentro del cual la
magnitud de un evento es igualada o excedida una vez.
• La probabilidad de excedencia (media anual) se define como: P(X ≥ xT) = 1/T
• Riesgo hidrológico (R): probabilidad de que un evento con periodo de retorno T
ocurra al menos una vez durante la vida útil de la obra (N años)
• Seguridad hidrológica (S): probabilidad de no excedencia durante la vida útil de la
obra.
Conceptos

11. Una serie es estacionaria cuando
es estable; es decir, cuando sus
propiedades estadísticas
(distribución de probabilidad y
parámetros) son invariables en el
tiempo.
Conceptos
Series de tiempo

12. Conceptos
Variabilidad climática vs cambio climático
La variabilidad climática y el cambio climático operan a distintas escalas de tiempo
Fuente: https://www.pacificclimatefutures.net/

13. • Detección: proceso de demostrar que el clima ha cambiado en algún sentido
estadístico definido, sin proveer el(los) motivo(s).
• La detección busca determinar si los datos observados indican que el clima
está cambiando, o simplemente reflejan la variabilidad interna natural.
• Atribución: proceso de establecer las causas más probables para un cambio
detectado con cierto nivel de confianza.
• Uno de los enfoques más simples para la detección y la atribución es
comparar observaciones con simulaciones de modelos utilizando sólo
forzantes naturales, y con simulaciones efectuadas con todas las forzantes
naturales y antropogénicas.
Conceptos

14.  Motivación
 Conceptos
 Análisis de frecuencia
 Directrices de diseño ante Cambio Climático
 Ejemplos
 Conclusiones
Hoja de ruta

15. • El análisis de frecuencia es una herramienta fundamental para el diseño y
operación de estructuras hidráulicas.
• Datos relevantes: caudales máximos instantáneos para crecidas, caudales mínimos
para abastecimiento de agua, precipitaciones máximas para duración d, etc.
• Objetivos del análisis de frecuencia
i. Calcular el caudal de diseño QT para un periodo de retorno T.
ii. Estimar el periodo de retorno o probabilidad de excedencia asociados a un
caudal Q.
• Supuestos
i. El tamaño de la muestra es suficientemente grande (N ≥ 30).
ii. Existe independencia entre los miembros de la muestra.
iii. La muestra es estacionaria.
Análisis de frecuencia

16. 1. Los eventos son independientes (o débilmente dependientes) entre sí.
2. Los eventos extremos se pueden caracterizar con una distribución estacionaria.
Salas & Obeysekera, 2014 (JHE)
Análisis de frecuencia clásico
Análisis de frecuencia

17. Salas & Obeysekera, 2014 (JHE)
Análisis de frecuencia
1. Los eventos son independientes (o débilmente dependientes) entre sí.
2. La función de densidad de probabilidad varía en el tiempo.
Análisis de frecuencia no estacionario

18. m: parámetro de ubicación
s: parámetro de escala
e: parámetro de forma
m(t) = b0 + b1t; s(t) = s; e(t) = e
m(t) = b0 + b1t + b2t2; s(t) = s; e(t) = e
m(t) = m; s(t) = b0 + b1t; e(t) = e
Incorporación
de tendencias
Análisis de frecuencia
Funciones de probabilidad GEV

19. m: parámetro de ubicación
s: parámetro de escala
e: parámetro de forma
Incorporación
de Covariables
m(t) = b0 + b1X; s(t) = s; e(t) = e
m(t) = m; s(t) = b0 + b1Y; e(t) = e
m(t) = b0 + b1X; s(t) = b0 + b1Y; e(t) = e
Análisis de frecuencia
Funciones de probabilidad GEV

20.  Motivación
 Conceptos
 Análisis de frecuencia
 Directrices de diseño ante Cambio Climático
 Ejemplos de Aplicación
 Conclusiones
Hoja de ruta

21. Directrices de diseño
• Cuestionarse la hipótesis de estacionareidad en los procesos de cálculo
de índole estocástico.
• Incorporar modelos que capturen efectos no estacionarios en el clima
• Incorporar evaluación de Cambio Climático en proyectos atingentes.
• Seleccionar un enfoque adecuado para la evaluación
• Estacionalidad
• Efecto de disminución/aumento
• Sensibilidad
• Ventana de evaluación
• Directriz principal: No se puede diseñar para el
futuro exclusivamente con estadística hidrológica
del pasado

22.  Motivación
 Conceptos
 Análisis de frecuencia
 Directrices de diseño ante Cambio Climático
 Ejemplos
 Conclusiones
Hoja de ruta

23. • Tabla: Percentiles en los cuales se ubica
la tendencia observada, dentro de una
simulación de Montecarlo,
n=1.000.000
• Imágenes: Simulación de Montecarlo
para tendencias en series de tiempo
ordenadas de manera aleatoria
• Tres estaciones de referencia (Quinta
Normal, General Freire y Carriel Sur)
Promedios [%] Varianzas [%]
La Florida 12 37
Quinta Normal 14 95
Rancagua 58 80
General Freire 9 21
Bernardo O'Higgins 54 77
Carriel Sur 4 97
Precipitacion Máxima anualEstación
Series de tiempo analizadas
Ejemplos
Ejemplo: detección de tendencias
Ricchetti (2018)

24. Ejemplos
Ejemplo: cálculo de periodos de
retorno incorporando tendencias
Ricchetti (2018)

25. Ejemplo: periodos de retorno dinámicos, estación La
Florida, correlación con El Niño
Ricchetti (2018)
Ejemplos

26. Ejemplo: turbiedad futura, abastecimiento
de agua potable
Towler et al. 2010, WRR
Ejemplos

27. Ejemplo: Estudio de Prefactibilidad Mejoramiento
Sistema de Riego Estero Codegua (CNR, 2015)
𝑑𝑉𝑜𝑙
𝑑𝑡
= 𝑄𝑖𝑛 − 𝐼𝑅 ∙ 𝑆𝑐𝑟𝑜𝑜𝑝𝑠 − 𝑄 𝑜𝑢𝑡 𝑒𝑐𝑜𝑙𝑜𝑔 − 𝐾 ∙
𝑍 𝑑𝑎𝑚 𝑣𝑜𝑙
∆𝑙
− 𝐸 ∙ 𝑆 𝑑𝑎𝑚
Ejemplos
Ricchetti y Vargas (2017)

28. • Línea de Nieves:
contraste con estudio de
Peña y Vidal (1993). Línea
de Nieves se encuentra a
mayor altura,
aumentando el área
pluvial aportante.
Ejemplos

29. Ejemplo: proyecciones en escenarios de Cambio
Climático, Meteorologia Cuenca Codegua
Ejemplos
Ricchetti y Vargas (2017)

30. Seguridad de Riego en Diferentes Escenarios
Escenario Ensemble Description
BL E0 Project
RCP 4.5 T1
E1 TR Constante
E2 Empírico
E3 Método FAO
RCP 8.5 T1
E4 TR Constante
E5 Empírico
E6 Método FAO
RCP 4.5 T2
E7 TR Constante
E8 Empírico
E9 Método FAO
RCP 8.5 T2
E10 TR Constante
E11 Empírico
E12 Método FAO
𝑆𝑅 =
(#𝐴ñ𝑜𝑠 𝐸𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑑𝑜𝑠 − #𝐴ñ𝑜𝑠 𝐹𝑎𝑙𝑙𝑎𝑑𝑜𝑠)
#𝐴ñ𝑜𝑠 𝐸𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑑𝑜𝑠
∙ 100%
Un año se considera en fallo si se cumple alguna de las siguientes
condiciones:
𝐼: 0.85 ∙ 𝑄 𝑑𝑒𝑚 𝑛 > 𝑄 𝑟𝑒𝑙(𝑛)
𝐼𝐼: 0.9 ∙ 𝑄 𝑑𝑒𝑚 𝑛 > 𝑄 𝑟𝑒𝑙 𝑛 𝑦 0.9 ∙ 𝑄 𝑑𝑒𝑚 𝑛 + 1 > 𝑄 𝑟𝑒𝑙 𝑛 + 1
Ejemplos
Ejemplo: Cambios en la Seguridad de Riego
Ricchetti y Vargas (2017)

31.  Motivación
 Conceptos
 Análisis de frecuencia
 Directrices de diseño ante Cambio Climático
 Ejemplos
 Conclusiones
Hoja de ruta

32. Conclusiones
• Evaluar proyectos incorporando el efecto no estacionario del
clima.
• Visión crítica de los resultados, incorporando lineamientos de
diseño que apunten a la resiliencia de la infraestructura.
• “No se puede diseñar para el futuro exclusivamente con
estadística hidrológica del pasado”.

33. Diseño Hidrológico en un Ambiente No
Estacionario
Pablo Mendoza Z.(1)
Franco Ricchetti C.(2)
(1) Ingeniero Civil, Ph.D. Profesor Asistente, Universidad de Chile.
(2) MSc. Universidad de Chile. Ingeniero Civil, Área de Hidráulica, Geolambda Ingeniería Ltda.
Seminario: Cambio Climático, un desafío para la infraestructura
3 de octubre de 2019