Estudios hidrologicos en argentina

II TALLER SOBRE ESTUDIOS HIDROLÓGICOS
EN REGIONES ÁRIDAS Y SEMIÁRIDAS
DE LA REPÚBLICA ARGENTINA
II TALLER SOBRE ESTUDIOS HIDROLÓGICOS
EN REGIONES ÁRIDAS Y SEMIÁRIDAS
Córdoba, abril de 2015
E H R A S
E H R A S
E H R A S
Colladon, Laura
Catalini, Carlos
García, Carlos M.
García, César
Weber, Juan

1
RESÚMENES EXTENDIDOS DEL
SEGUNDO TALLER SOBRE ESTUDIOS
HIDROLÓGICOS EN REGIONES
ÁRIDAS Y SEMIÁRIDAS
ISBN: 978-987-45194-5-0
Queda hecho el depósito que marca la Ley 11.723
Impreso en la ciudad de Córdoba
República Argentina
Abril de 2015

2
INSTITUCIONES ORGANIZADORAS
Facultad Regional Córdoba de la Universidad Tecnológica Nacional
Centro de Tecnología del Agua (CETA) de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y
Naturales de la Universidad Nacional de Córdoba
Centro de la Región Semiárida (CIRSA) del Instituto Nacional del Agua
Facultad de Ingeniería de la Universidad Católica de Córdoba
COMITÉ ORGANIZADOR
Carlos G. Catalini (INA-CIRSA)
Laura Colladon (INA-CIRSA)
Clarita Dasso (CONICET-CIRSA)
Carlos M. García (UNC-CIRSA)
César García (UCC-EHCPA)
Andrea Rico (INA-CIRSA)
Leticia Vicario (UNC-INA-CIRSA)
Juan F. Weber (FRC-UTN)
Editores:
Laura Colladon, Carlos Catalini, Carlos M. García, César García, Juan Weber. .

3
CONTENIDO
I. Regionalización de Variables Hidrometeorológicas
REGIONALIZACIÓN PARAMÉTRICA DE FUNCIONES i-d-T JUNTO A VALORES LÍMITES
ESTIMADOS EN LA REGIÓN CENTRAL ARGENTINA ___________________________________ 7
Carlos G. Catalini,.
Carlos M. García Rodriguez y Gabriel E. Caamaño Nelli
TÉCNICAS GEOMÁTICAS PARA ANÁLISIS DE TORMENTAS DE DISEÑO EN CUENCAS
ALUVIONALES DE CATAMARCA __________________________________________________ 9
Victor Hugo Burgos y Ana Paula Salcedo
DISTRIBUCIÓN TEMPORAL DE LLUVIAS DE DISEÑO: EL HIETOGRAMA INSTANTÁNEO DEL
MODELO DIT ________________________________________________________________ 11
Andrea F. Rico, Clarita M. Dasso y Gabriel Caamaño Nelli
LLUVIAS DE DISEÑO AVANCES EN LA TECNOLOGÍA DESARROLLADA EN CÓRDOBA ________ 13
Clarita Dasso, Andrea Rico, Laura Colladon, Gabriel Caamaño Nelli
ESTIMACIÓN DE LÁMINAS DE LLUVIAS MÁXIMAS DIARIAS Y PARÁMETROS ESTADÍSTICOS EN
EL CENTRO Y NORTE DE ARGENTINA _____________________________________________ 15
Nicolás F. Guillén, M. Cecilia Botelli, Carlos M. García, Carlos G.Catalini
II. Sensores Remotos e Información Satelital Aplicados a
Estudios Hidrológicos
MODELOS NUMERICOS DE PREDICCION METEOROLOGICA PARA SISTEMAS DE ALERTA
TEMPRANA A EMEGENCIAS ____________________________________________________ 18
Andrés Lighezzolo, Germán Torres, Estefanía De Elia, Yudisabet Burgos, Mario Lanfri
SISTEMA DE MONITOREO PARA ALERTA DE EVENTOS HIDROLÓGICOS SEVEROS EN LAS
SIERRAS DE CÓRDOBA ________________________________________________________ 20
Esteban Vélez
EVALUACIÓN DEL USO DE INFORMACIÓN SATELITAL Y MODELOS GLOBALES PARA
COMPLEMENTAR INFORMACIÓN PLUVIOMÉTRICA EN CÓRDOBA, ARGENTINA___________ 22
Bais, M.; Agüero A.; Díaz, E.; Garcia C.M.;Garcia C.L
INFORMACIÓN SATELITAL Y MODELACIÓN HIDROLÓGICA PARA ESTUDIAR CUENCAS
POBREMENTE AFORADAS _____________________________________________________ 24
César L García, Javier Álvarez, Carlos G Catalini, Ingrid Teich, Carlos M García Rodríguez, Nebo
Jovanovich, Richard DH
MONITOREO REMOTO DE VARIABLES HIDROMETEOROLÓGICAS EN TIEMPO REAL PARA
GESTIÓN DE RIESGO __________________________________________________________ 26
Carlos G. Catalini,.Carlos M. García Rodriguez, Ignacio Lobos, Valentin Macía, Diego Ríos, Mario Paz
III. Mediciones de Variables Hidrometeorológicas e Hidrológicas
AVANCES EN LA CARACTERIZACIÓN EXPERIMENTAL DE LA INTERCEPCIÓN VEGETAL EN
ESPECIES DE CÓRDOBA________________________________________________________ 29
García Sosa, G., Garino, G., Neira, L., Weber, J.F

4
DESARROLLO, CONSTRUCCIÓN Y PUESTA A PUNTO DE UN SIMULADOR DE LLUVIA A ESCALA
DE LABORATORIO ____________________________________________________________ 31
Brarda, G., Ahumada, F., Weber, J. F
ECOHIDROLOGÍA EN CUENCAS SERRANAS: EFECTO DEL CAMBIO DE VEGETACIÓN EN EL
SISTEMA HIDROLÓGICO _______________________________________________________ 33
Cortés, S., Gurvich, D.y Piovano, E.
DETERMINACIÓN EXPERIMENTAL DE LA CAPACIDAD DE INFILTRACIÓN Y ALMACENAMIENTO
DE HORMIGONES POROSOS____________________________________________________ 35
Miryam Noemí González, Juan Francisco Weber, María Josefina Positieri, Dayana Paola Rautenberg
CUANTIFICACIÓN EXPERIMENTAL DE CAUDALES DURANTE INUNDACIONES URBANAS
UTILIZANDO LSPIV ___________________________________________________________ 37
Guillén, Nicolás Federico; Patalano, Antoine;García, Carlos Marcelo, Moreno, Lautaro
CUANTIFICACIÓN DEL CAUDAL SUPERFICIAL EN LA CUENCA DEL SISTEMA FLUVIAL RÍO
CUARTO - SALADILLO _________________________________________________________ 39
José M. Díaz Lozada, Horacio S. Herrero, Carlos. M García, e Inés Bernasconi
IV. Modelación Hidrológica
AVANCES EN LA MODELACIÓN DE LA PRODUCCIÓN DE SEDIMENTOS DE CUENCAS
TORRENCIALES ______________________________________________________________ 42
Miqueas M. Moreno, Juan F. Weber, Carlos Marcelo Garcia
AVANCES EN EL DESARROLLO DE UN MODELO HIDROLÓGICO DISTRIBUIDO DE SIMULACIÓN
CONTINUA. _________________________________________________________________ 44
Eliana Jorquera, Juan F. Weber, Santiago M. Reyna
PARAMETROS DE MODELOS DE INFILTRACIÓN EN SUELOS DE LA CIUDAD DE CÓRDOBA,
ARGENTINA_________________________________________________________________ 46
Juan Francisco Weber
MODELOS PARA PRONÓSTICO DE CRECIDAS A TIEMPO REAL EN CUENCAS SERRANAS_____ 48
Laura Colladon, Inés Pazos, Clarita Dasso
MODELACIÓN DEL IMPACTO HIDROLÓGICO-AMBIENTAL DE LOS INCENDIOS EN LA ZONA
SERRANA DE LA PROV. DE CÓRDOBA ____________________________________________ 50
Pablo T. Stehli, Juan F. Weber
V. Hidrogeología
GEOQUIMICA DE NITRATOS E ISÓTOPOS DEL AGUA SUBTERRÁNEA EN AGROECOSISTEMAS 53
Giuliano Albo María Jesica y Blarasin Mónica
ACUÍFEROS CONFINADOS EN EL SUR DE CÓRDOBA: ÁREAS DE SURGENCIA Y CALIDAD DE
AGUA______________________________________________________________________ 55
Blarasin Mónica, Adriana Cabrera, Luciana Maldonado, Juan Felizzia, Fatima Becher Quinodoz,
Jesica Giuliano Albo y Edel Matteoda
ESTIMACIÓN DE RESERVAS DE ACUÍFEROS CONFINADOS AL SUR DE CÓRDOBA PARA EL
DESARROLLO REGIONAL_______________________________________________________ 57
Cabrera, A., M. Blarasin y L. Maldonado

5
CARACTERIZACIÓN MORFODINÁMICA E HIDROGEOQUÍMICA DE SISTEMAS HÍDRICOS
SUPERFICIALES DEL SUR DE CÓRDOBA. ___________________________________________ 59
Degiovanni S., M. Blarasin, A. Cabrera, K. Echevarria, J.Andreazzini, D. Origlia, E. Matteoda, L.
Maldonado, F. Becher, J. Giuliano, C. Eric, N. Doffo y J. Felizzia
CONSIDERACIONES DE LA EDAD DEL AGUA SUBTERRÁNEA PARA ESTIMAR LA RENOVABILIDAD
DEL RECURSO _______________________________________________________________ 61
Luciana Maldonado, Adriana Cabrera y Mónica Blarasin
VI. Disponibilidad Espacial y Temporal de Información
Hidrometeorológica
RED HIDROLÓGICA NACIONAL, REGIÓN NOROESTE. CONTROL DE LAS MEDICIONES
HIDROMETEOROLÓGICAS. _____________________________________________________ 64
Laura Colladon y Silvio Ambrosino
ANALISIS DE VARIABLES HIDROCLIMÁTICAS EN LA CUENCA ALTA DEL RÍO SUQUÍA (PROV. DE
CÓRDOBA)__________________________________________________________________ 66
María C. Montenegro, Santiago Abad, Carlos Catalini y Clarita Dasso
UNA APROXIMACIÓN DEL BALANCE HIDRICO EN LA CUENCA ALTA DEL RÍO SUQUÍA (PROV. DE
CÓRDOBA)__________________________________________________________________ 68
Santiago Abad, María C. Montenegro, Clarita Dasso y Carlos Catalini
VII. Sequías Hidrometeorológicas e Hidrológicas
EVALUACIÓN DE UN ÍNDICE DE SEQUÍA HIDROLÓGICA UTILIZANDO SERIES SINTÉTICAS____ 71
Leticia Vicario, Carlos M. García, Clarita Dasso, Laura Colladón
IDENTIFICACIÓN Y CARACTERIZACIÓN DE SEQUÍAS HIDROLÓGICAS EN ARGENTINA. ______ 73
Díaz, E., Dölling, O., Bertoni,JC., Rodríguez, A.
ALERTA TEMPRANA DE SEQUÍA Y DISPONIBILIDAD DE AGUA ANTE ESCENARIOS DE CAMBIO
CLIMÁTICO _________________________________________________________________ 75
César L García, Roberto Deidda, Marino Marrocu, Javier Álvarez , Ingrid Teich, Carlos M García
Rodríguez, Carlos G Catalini
VIII. Gestión del Recurso
PLAN DE GESTIÓN AMBIENTAL PARA ZONAS INUNDABLES DE UNQUILLO EN CASO DE
CRECIENTES REPENTINAS. _____________________________________________________ 78
Beltramone, Giuliana; Fabre, María Paula; Ferral, Anabella; Alaniz, Eugenia.
HERRAMIENTAS PARA LA GESTIÓN INTEGRADA DE LOS RECURSOS HÍDRICOS DE LA CUENCA
DEL RÍO CTALAMOCHITA ______________________________________________________ 80
Moya G., Ingaramo R., Díaz, E., Vicario L., Armesto A., Dölling, O, Rodríguez, A.

6
Regionalización de
Variables
Hidrometeorológicas

Segundo Taller sobre Estudios Hidrológicos en Regiones Áridas y Semiáridas de la República Argentina
Regionalización Paramétrica de Funciones i
Límites Estimados en la Región Central Argentina
Carlos G. Catalini1
,.
Carlos M. García Rodriguez
1
Universidad Católica de Córdoba. Grupo de Estudios Hidrológ
(X5016DHY) Córdoba República Argentina. Instituto Nacional del Agua
2
Centro de Estudios y Tecnología del Agua. Facultad de Ciencias Exactas, Física
3
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina
Introducción
Los eventos pluviométricos extremos son episodios
lluviosos de gran intensidad, capaces de desencadenar
procesos geomorfológicos e hidrológicos de gran
magnitud e importantes consecuencias tanto en pérdidas
de vidas humanas como en consecuencia sociales y
económicas. Las relaciones intensidad
Recurrencia (i-d-T), junto con el Valor Limite Estimado
(VLE) para la Precipitación Máxima Probable (PMP) y
el patrón de distribución temporal de las lluvias, son
requeridos para estimar Crecientes de Proyecto, estos
solo se pueden extraer de extensos registros de alta
frecuencia, normalmente fajas pluviográficas, elemento
en general no disponible.
En el caso particular del área bajo análisis
información de relaciones i-d-T para al menos
estaciones pluviográficas, insuficientes para lograr una
buena cobertura espacial. En este trabajo, se presenta una
metodología y los resultados alcanzados, en la
regionalización de parámetros directores de ternas i
utilizando para tal fin, herramientas de interpolación y
análisis tendencial provenientes de un Sistema de
Información Geográfica (SIG), contemplando para ello
el modelo predictivo DIT (Caamaño Nelli y García,
1999) junto con información pluviométrica más densa
espacialmente (Catalini et al., 2011), así como los
avances obtenidos en la regionalización del Valor Límite
Estimado en el área de cobertura, mediante el empleo de
las técnica propuesta por Hershfield (1961).
Metodología
Tanto la i-d-T, como la estimación del VLE
procedimientos de índole estadística. En el primer caso,
por la naturaleza conceptual de la relación; en el segundo
debido a los requerimientos de información no
disponible para el empleó de la alternativa
hidrometeorológica.
En concreto, se emplean predictores basados en factores
de frecuencia, por considerarlos los mejor fundados en
su tipo y por ser coherentes entre sí. La regionalización
de los parámetros constitutivos de las i-d-T así como
la PMP, se basan en los resultados presentados por
Catalini et al., 2010, donde se propone la generac
superficies tendenciales, a partir de la regionalización de
valores de lámina de lluvia máxima diaria para distintas
recurrencias.
Implementación del Modelo DIT, para la
regionalización de funciones i-d-T
La metodología propuesta por Catalini, et a
permite determinar mediante el algoritmo DIT, las
familias de curvas i-d-T para cualquier punto dentro del
territorio bajo análisis con una resolución espacial de 25
km2, a los fines de la implementación y validación de los
resultados se procedió a seleccionaron 45 de las 518
estaciones pluviométricas que superaron las pruebas
Regionalización Paramétrica de Funciones i-d-t junto a Valores
Carlos M. García Rodriguez2 y 3
y Gabriel E. Caamaño Nelli
Universidad Católica de Córdoba. Grupo de Estudios Hidrológicos en Cuencas Pobremente Aforadas. Av. Armada Argentina 3555.
(X5016DHY) Córdoba República Argentina. Instituto Nacional del Agua – Centro de la Región Semiárida (INA
Centro de Estudios y Tecnología del Agua. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, Universidad Nacional de Córdoba, Córdoba,
Argentina.
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina
cgcatalini@hotmail.com
os extremos son episodios
lluviosos de gran intensidad, capaces de desencadenar
procesos geomorfológicos e hidrológicos de gran
magnitud e importantes consecuencias tanto en pérdidas
de vidas humanas como en consecuencia sociales y
es intensidad-duración-
T), junto con el Valor Limite Estimado
para la Precipitación Máxima Probable (PMP) y
el patrón de distribución temporal de las lluvias, son
requeridos para estimar Crecientes de Proyecto, estos
xtraer de extensos registros de alta
frecuencia, normalmente fajas pluviográficas, elemento
del área bajo análisis, existe
T para al menos 10
entes para lograr una
buena cobertura espacial. En este trabajo, se presenta una
metodología y los resultados alcanzados, en la
regionalización de parámetros directores de ternas i-d-T,
utilizando para tal fin, herramientas de interpolación y
encial provenientes de un Sistema de
Información Geográfica (SIG), contemplando para ello
el modelo predictivo DIT (Caamaño Nelli y García,
1999) junto con información pluviométrica más densa
espacialmente (Catalini et al., 2011), así como los
nidos en la regionalización del Valor Límite
Estimado en el área de cobertura, mediante el empleo de
las técnica propuesta por Hershfield (1961).
VLE, se recurre a
el primer caso,
por la naturaleza conceptual de la relación; en el segundo
debido a los requerimientos de información no
la alternativa
predictores basados en factores
por considerarlos los mejor fundados en
su tipo y por ser coherentes entre sí. La regionalización
T así como de
la PMP, se basan en los resultados presentados por
generación de
superficies tendenciales, a partir de la regionalización de
valores de lámina de lluvia máxima diaria para distintas
Implementación del Modelo DIT, para la
T
La metodología propuesta por Catalini, et al., 2012
permite determinar mediante el algoritmo DIT, las
T para cualquier punto dentro del
territorio bajo análisis con una resolución espacial de 25
km2, a los fines de la implementación y validación de los
a seleccionaron 45 de las 518
estaciones pluviométricas que superaron las pruebas
estadísticas básicas. En estas estaciones es viable
contrastar los resultados obtenidos versus la metodología
original propuesta por Caamaño Nelli, García y Dasso
(1998), dado que se cuenta tanto con la información
puntual como la proveniente de los mapas temáticos
elaborados.
Los valores obtenidos mediante regionalización de
parámetros y la metodología original propuesta por
Caamaño Nelli y García (1999) no difieren
significativamente entre sí, como puede apreciarse se la
Figura 1. Además, al igual que en trabajos previos
(Catalini et al, 2012) se observa que las diferencias en
los valores de las funciones i-d-T no superan, en general,
el +/- 20% para recurrencias medias (5 a 50 años), salvo
en caso de algunas estaciones puntuales, las cuales se
encuentran emplazadas en zonas donde existe una menor
densidad de pluviómetros o en los límites de los mapas
temáticos desarrollados, en ellas
información causando “efectos de borde” en la
estimación. Es importante destacar que al ampliar el área
de cobertura, las diferencias porcentuales en la
estimación de la i-d-T regionalizada
puntualmente disminuyen.
Figura 1. Diferencias i-d-T Parámetros puntuales y
regionalizados para estaciones de longitud mayor o igual 14
años.
Implementación del Método de Hershfield
La información empleada son series de lluvias máximas
anuales en un día pluviométrico. La elección de las
mismas fue de algún modo una decisión de compromiso
entre la densidad territorial y la extensión de las
mediciones, que en algunos sectores debió aceptarse
partir de los 14 años. La baja longitud de serie,
inaceptable para otros fines estadísticos, no es aquí un
limitante, ya que el método de Hershfield rectifica los
parámetros a partir de 10 años, razón por la cual
información empleada para este fin es más extensa que la
utilizada en la regionalización de parámetros estadísticos
previamente presentados para el empleó del modelo DIT.
7
t junto a Valores
y Gabriel E. Caamaño Nelli3
icos en Cuencas Pobremente Aforadas. Av. Armada Argentina 3555.
Centro de la Región Semiárida (INA-CIRSA)
s y Naturales, Universidad Nacional de Córdoba, Córdoba,
n estas estaciones es viable
contrastar los resultados obtenidos versus la metodología
original propuesta por Caamaño Nelli, García y Dasso
o que se cuenta tanto con la información
puntual como la proveniente de los mapas temáticos
Los valores obtenidos mediante regionalización de
parámetros y la metodología original propuesta por
Caamaño Nelli y García (1999) no difieren
tivamente entre sí, como puede apreciarse se la
. Además, al igual que en trabajos previos
(Catalini et al, 2012) se observa que las diferencias en
T no superan, en general,
20% para recurrencias medias (5 a 50 años), salvo
en caso de algunas estaciones puntuales, las cuales se
encuentran emplazadas en zonas donde existe una menor
densidad de pluviómetros o en los límites de los mapas
temáticos desarrollados, en ellas se carece de
tos de borde” en la
Es importante destacar que al ampliar el área
de cobertura, las diferencias porcentuales en la
T regionalizada y la inferida
T Parámetros puntuales y
regionalizados para estaciones de longitud mayor o igual 14
mplementación del Método de Hershfield
series de lluvias máximas
La elección de las
fue de algún modo una decisión de compromiso
entre la densidad territorial y la extensión de las
mediciones, que en algunos sectores debió aceptarse a
a baja longitud de serie,
es estadísticos, no es aquí un
limitante, ya que el método de Hershfield rectifica los
parámetros a partir de 10 años, razón por la cual la
empleada para este fin es más extensa que la
utilizada en la regionalización de parámetros estadísticos
previamente presentados para el empleó del modelo DIT.

8
La selección de la red pluviométrica pasó por pruebas de
independencia, estacionalidad y homogeneidad, dejando
en pie 752 puestos de medición, en 8 Provincias con
buena distribución espacial. No se descartaron las series
con valores atípicos, pues Hershfield brinda una
corrección por este tipo de registros. También se
ajustaron los datos para 24 horas desplazables, conforme
a lo indicado por el método, pero con un coeficiente
propio de esta región.
La presencia de factores de frecuencia elevados de Santa
Fe se debe presuntamente a que su gran cantidad de
estaciones permitió registrar eventos menos frecuentes; o
quizá sugiere un vínculo con el clima o la altura, dos de
estos puntos (Vera y Pintado y VL López) han definido
la envolvente regional cuando solo se contemplaba
Córdoba y Santa Fe. Por otra parte, sus indicadores se
concentran hacia la derecha del gráfico, indicando una
tendencia general que las regiones más húmedas se
encuentran hacía la derecha mientras que las áridas y
semiáridas se emplazan a izquierda. Por su parte, los
valores puntanos merecen un comentario especial, dados
que los mismos presentan medias relativamente bajas o
emplazadas en la zona central (Salvo la Est. La Carolina,
que se encuentra a pie del Cerro Tomolosta)
La concurrencia de mayores valores de µn y Φn-1 hace
que una posibilidad en la definición de la envolvente
conjunta sea tomada por dos de estos puntos, ΦPMP, la
cual coincide entonces con la de Santa Fe, pero un
análisis más pormenorizado termina concluyendo que
está definición puede ser dada por los tres puntos
puntanos (Tabla 1). La envolvente “Santafesina”,
implica que las predicciones del valor límite estimado
sin regionalizar, hechas para esta provincia, se preservan
en la evaluación sobre la región total. Para Córdoba y
San Luis, en cambio, tanto ΦPMP como la PMP se
incrementan sustancialmente.
En cambio la adopción de cualquiera de las dos
envolventes puntanas, genera un aumento de los valores
de ΦPMP y PMP, para estaciones de media elevada (Santa
Fe) en torno al 9% de incremento medio en la estimación
de esta Provincia, generando una disminución sobre los
valores estimados de PMP en estaciones de Córdoba del
2,7% en promedio y del 7,1 % promedio en San Luis,
demostrando la valía de ampliar el área de cobertura para
definir la envolvente regional.
Tabla 1. Estaciones que definen las envolventes ΦPMP
Provincia µn Φ n-1
Vera y Pintado Santa Fe 138,97 4,18
LV López Santa Fe 89,25 8,01
Carolina San Luis 113,37 6,97
La Tranca San Luis 49,61 9,30
Saladillo San Luis 81,58 8,71
A priori, un ensamble de mapas obtenidos en forma
individual para cada provincia mostraría una marcada
discontinuidad de la precipitación máxima probable en la
frontera interprovincial, pero esto no es más que un
efecto de condiciones de borde manejadas
independientemente. Aun así, sirve para intuir el riesgo
de utilizar un procedimiento regional como éste sobre un
área comparativamente reducida. Dicha percepción se ve
respaldada cuando se acoplan una nueva provincia, ya
que la perturbación fronteriza desaparece
completamente, como era de esperar.
Figura 2.Mapa tendencial PMP 1440 min para el área de
cobertura.
Conclusiones y Recomendaciones
Se insinúa una dependencia climática o topográfica del
valor límite estimado. Esta interpretación se ve afianzada
por el aglutinamiento de puntos en medias de máximos
altas, para la provincia más húmeda, y en medias de
máximos bajas, para la provincia más seca. También
aboga en tal sentido la reciprocidad entre mínimos de
PMP y la parte más elevada y seca del territorio, y
viceversa.
En vista de ello, las recomendaciones para
investigaciones futuras son: continuar ampliando el área
de ensayo y correlacionar objetivamente la PMP con
características geográficas y climáticas.
Referencias Bibliográficas
Catalini, C: García, C; Caamaño Nelli, G. (2014);
“Regionalización Paramétrica y valores límites
estimados en la región Central Argentina”. IV Taller
sobre Regionalización de Precipitaciones Máximas.
ISBN 978-987-45745-0-3. Universidad Nacional del
Tucumán.

9
TÉCNICAS GEOMÁTICAS PARA ANÁLISIS DE TORMENTAS DE
DISEÑO EN CUENCAS ALUVIONALES DE CATAMARCA
Victor Hugo Burgos – Ana Paula Salcedo
Instituto Nacional del Agua – Centro Regional Andino (INA – CRA) - Belgrano (O) 210. Mendoza - 0261 4288005 - vburgos@ina.gob.ar
Introducción
En este trabajo se presenta la metodología para la
determinación y análisis de tormentas de diseño,
utilizadas en la modelación hidrológica de las cuencas de
los ríos El Tala y Paclín en la provincia de Catamarca.
El presente estudio formó parte de un trabajo de
asistencia técnica en el marco de un Convenio entre el
INA y la Secretaría de Recursos Hídricos provincial,
cuyo objetivo fue delimitar áreas de riesgo hídrico en los
ríos indicados.
La cuenca del río Paclín tiene una superficie de 870,4
Km², un desnivel de 1629 m y pendiente media del
1.7%. Por su parte, la cuenca del río El Tala llega a los
280.7 Km², con 3932 m de desnivel máximo y pendiente
media del 7%.
Objetivos
El objetivo de la publicación es exponer la metodología
empleada en el análisis espacial de la tormenta de
diseño, y presentar algunos resultados.
Materiales y Métodos
Para la trasformación lluvia–caudal se utilizó el modelo
hidrológico Arhymo (Maza et al, 1993). La
caracterización de las cuencas, y su análisis espacial de
variables de infiltración y morfometría se llevó a cabo
siguiendo la metodología descripta en Burgos (2005,
2008).
Con el propósito de utilizar la información pluviométrica
de las estaciones ubicadas en la zona del estudio, se
determinó una metodología para obtener curvas IDF
(Intensidad-Duración-Frecuencia) que emplea análisis
regional de frecuencias y modelos de escalamiento
temporal con exponente variable en función de la
elevación del sitio (Yu et al., 2004).
Para el análisis de las intensidades diarias máximas
anuales, se utilizó el método regional de frecuencias,
propuesto por Hosking y Wallis (1997), basado en los
momentos L (Hosking, 1986, 1990) que utiliza el
concepto de curvas adimensionales de frecuencia del
índice de crecientes, cuya denominación se debe a su
aplicación al análisis de frecuencia de caudales extremos
máximos.
Se contó con información de precipitación diaria de 17
estaciones pluviométricas distribuidas en la región que
cubren un área aproximada de 2300 km2
, las cuales en
promedio poseen 30 años de registro. Estas estaciones
son operadas por la Secretaría de Recursos Hídricos de la
provincia de Catamarca. Del análisis de la serie temporal
de datos, se identificaron las 14 tormentas más
importantes teniendo en cuenta el monto total
precipitado.
La obtención del decaimiento o abatimiento espacial se
basó en técnicas de geoprocesamiento en un entorno de
sistemas de información geográfica (SIG).
A partir de métodos de interpolación se generaron grillas
por cada tormenta histórica, cuya extensión incluye las
dos cuencas bajo estudio. A través de una tabulación
cruzada entre las grillas de cada tormenta y una
poligonal definida como el área mínima de cobertura de
las estaciones, se obtuvo la superficie de cada franja
porcentual de precipitación. Finalmente se graficaron las
curvas de decaimiento espacial de las tormentas
seleccionadas, y se estimó una curva promedio con la
función asociada a la misma (Figura 1).
Figura 1.- Curvas de decaimiento espacial de tormentas
históricas.
Respecto a la forma de la isohieta patrón no se
encontraron evidencias de regionalización, por lo que se
decidió utilizar isohietas patrones elípticas (Chow et al.,
1994), utilizando en su conformación la ecuación que
representa el abatimiento areal.
Posteriormente se ubicó la tormenta de diseño en
distintas posiciones, hasta encontrar la posición crítica,
en función de los caudales de excedencia pluvial
generados a cada salida de cuenca, para recurrencias que
van desde los 2 hasta los 200 años. En Figura 2 se
observan las cuencas bajo estudio, y las siete posiciones
seleccionadas en las cuencas y el decaimiento espacial
porcentual.
Figura 2.- Posiciones de tormentas de proyecto
Con esta metodología se generaron 49 escenarios de
análisis (7 recurrencias por 7 posiciones de tormentas), y
por medio de tabulaciones cruzadas se obtuvieron los
hietogramas individuales por subcuenca, que ingresaron
al modelo hidrológico Arhymo, permitiendo establecer el
punto crítico de ubicación del núcleo de tormenta.

10
Para establecer las curvas IDF, en cada una de las 17
estaciones se calculó el valor del exponente de
escalamiento temporal (β) y la intensidad de
precipitación en 24 horas (I24H). Este dato puntual, se
interpoló dentro del SIG a fin de obtener una grilla
continua de valores de estas variables. El método de
interpolación utilizado fue un Co-Kriging el cual permite
incluir dos variables, la principal (β o I24H) y una
secundaria que refuerza la primera. En este caso se
utilizó la topografía, a través de conjunto de puntos del
modelo digital de elevaciones, tomados al azar.
Utilizando las grillas interpoladas, se estimó en cada
núcleo de tormenta los valores de β e I24H, con el objeto
de generar la curva IDF, y determinar para cada
recurrencia la lámina total de precipitación. Se
calcularon valores de 40,2 mm hasta 144,3 mm.
Teniendo en cuenta el análisis de antecedentes, (CFI-
INCYTH, 1994; Maza et al, 2012) la duración de la
tormenta se estableció en 3 horas, y el intervalo de
tiempo fue de 10 minutos. La distribución temporal de la
tormenta se basó en el método de Chicago.
Luego, siguiendo el porcentaje de reducción areal por
subcuenca, se discretizó temporalmente cada lámina total
en núcleo, en función del hietograma patrón.
De esta forma, para cada subcuenca, se obtuvo el
hietograma por recurrencia y por posición de núcleo de
tormenta, generando por lo tanto: 7 recurrencias x 4
núcleos x 33 subcuencas (para el caso de la cuenca del
río Paclín) + 7 recurrencias x 3 núcleos x 10 subcuencas
(para la cuenca de El Tala), dando un total de 1134
hietogramas que ingresaron al modelo hidrológico
Arhymo.
Evaluación de Resultados
Como consecuencia de este análisis se obtuvieron los
hidrogramas de crecidas para las diferentes hipótesis de
posición de tormenta de diseño, evidenciando la
situación más crítica.
En Tabla 1 se indican los caudales pico por recurrencia y
para la situación más desfavorable en ambas cuencas. En
Figura 3 se presentan los hidrogramas para una
recurrencia de 100 años, en la salida del Río Paclín,
comparándose visualmente los efectos resultantes de
cada posición de la tormenta de proyecto.
Tabla 1.- Caudales máximos de crecida [m³/s] para tormenta
crítica.
Para la cuenca del Paclín, la condición más crítica es con
un escenario con tormenta en posición III, ubicada en la
zona aluvional al norte de la cuesta del Portezuelo, cuyos
drenajes cruzan la RN38 por puentes alcantarillas de
considerable dimensión, generando una crecida del orden
de los 666 m³/s a la confluencia con el Río del Valle,
para una recurrencia de 100 años. Cabe mencionar que
debido a la posición del núcleo y a la disposición
longitudinal de la cuenca, las subcuencas al norte de
Amadores no aportan al escurrimiento. Luego, un
escenario de tormenta ubicada en la cabecera (San
Antonio) produce un escurrimiento que llega 4 hs
desfasado y debido a la amortiguación por tránsito en
cauce no supera la condición de escurrimiento producida
por una tormenta más cerca del centro de la cuenca. Por
último la posición de núcleo de tormenta en cercanías a
la descarga produce un hidrograma más rápido pero con
menor aporte y escurrimiento.
Figura 3.- Hidrogramas resultantes en función de la ubicación
del Núcleo de Tormenta (Cuenca Paclín).
Para la cuenca del Río El Tala, la condición más crítica
es con un escenario con tormenta en posición VI
generando una crecida del orden de los 777 m³/s a la
confluencia con el Río del Valle, para una recurrencia de
100 años. Se destaca que una tormenta ubicada en el
centro de la cuenca genera más escurrimiento que las
ubicadas en la cabecera y en la descarga, si bien esta
última llega más rápido su caudal pico es menor.
Conclusiones
Se pone de manifiesto que el uso de estas técnicas
geomáticas, le otorgan a la modelación hidrológica
concentrada, la posibilidad de incorporar variables de
ingreso distribuidas en el espacio; con la consiguiente
disminución de incertidumbres en los resultados
obtenidos.
Bibliografía
Burgos, V. H. (2005): “Modelación Hidrológica de Cuencas
Piedemontanas. Uso de SIG en Hidrología Superficial” XX
Congreso Nacional del Agua. Mendoza
Burgos, V. H. (2008): “Estimación de la distribución espacial
del Número de Curva en cuencas piedemontanas del Gran
Mendoza aplicando técnicas SIG” en Workshop Internacional
de Aplicaciones de SIG en Hidrología, FICH Univ. Nac. del
Litoral.
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Yu, P., T. Yang, C. Lin (2004): “Regional rainfall intensity
formulas based on scaling property of rainfall”. Journal of
Hydrology. 295, 108-123
Cuenca TR2 TR5 TR10 TR20 TR50 TR100 TR200
Tala 130.6 264.9 374.3 486.7 650.4 777.2 909.6
Paclín 99.3 214.8 307.7 409.1 552.8 666.4 790.1

11
DISTRIBUCIÓN TEMPORAL DE LLUVIAS DE DISEÑO:
EL HIETOGRAMA INSTANTÁNEO DEL MODELO DIT
Andrea F. Rico (1)
, Clarita M. Dasso (1,2)
y Gabriel Caamaño Nelli
(1)
Instituto Nacional del Agua (INA) - Centro de la Región Semiárida (CIRSA)
(2)
Universidad Nacional de Córdoba (UNC)
Ambrosio Olmos 1142 - 1° Piso. (5000) Córdoba. Argentina Tel.: 0351-4682781.
arico@ina.gob.ar ; claridasso@yahoo.com.ar
Introducción
Una vez evaluada la intensidad media para una duración
dada en una lluvia de diseño, el paso siguiente es
encontrar la distribución temporal interna de esa lámina o
hietograma de diseño. Como la altura de agua a repartir y
la duración ya están dadas, los atributos más importantes
a deducir son la intensidad máxima y su posición en la
distribución, ya que éstos influyen al estimar el pico del
hidrograma de proyecto. Los procedimientos más
conocidos para encontrar la distribución tipo son mediante
síntesis de series históricas (Huff, 1967,1970 y Pilgrim et
al, 1969) y los basados en la extracción de la relación i-d-
T, como es el caso del Hietograma de Intensidad
Instantánea (Kiefer y Chu, 1957). En general los
hietogramas obtenidos por síntesis, si bien tienen un
importante respaldo teórico dado por la serie de eventos
medidos que emplean, la aplicación de las dos técnicas en
la región central de Argentina, independientemente de su
ubicación y de la duración del Intervalo de Máxima Anual
(IMA), no demuestran la existencia de un prototipo de
hietograma sintético único para ser empleado en diseño
hidrológico (Caamaño Nelli et al, 2009b). En tal sentido,
se continuó explorando la validez de los métodos de
extracción a partir la función intensidad-duración-
recurrencia (i-d-T) lográndose obtener la función del
Hietograma Instantáneo del Modelo DIT (Caamaño Nelli
et.al, 2009a), mecanismo con menor demanda de datos,
más preciso y menos laborioso. Por otra parte los avances
en el modelo al pasar de cuatro a tres parámetros
(Caamaño et.al. 2012) hicieron necesario la verificación
de la función del hietograma instantáneo a esta nueva
condición (Caamaño Nelli et al, 2013).
Hietograma Instantáneo del Modelo DIT3p
El método de Intensidad Instantánea, ideado por Keifer y
Chu (1957) conduce a una traza continua, donde las
intensidades en la rama ascendente, ia, y en la descendente
ib, son funciones de la duración d de la precipitación y de
la intensidad correspondiente, con una recurrencia
asociada.
La expresión intensidad-duración-recurrencia se obtuvo
con el modelo DIT, que plantea el logaritmo natural de la
intensidad como una función lineal del factor de
frecuencia Φ proporcional al período de retorno T, y de un
factor de persistencia δ (Caamaño Nelli y Dasso, 2003),
relacionados a través de dos parámetros locales, propios
de la estación de medición, A y C, y uno zonal, B.
Ln i = A . Φ – B. δ + C (1)
δ depende únicamente de la duración de la lluvia d, ya que
se considera la versión superadora del algoritmo,
denominada DIT 3p (Caamaño Nelli et al, 2012 a), donde
se plantea al cuarto parámetro q como una constante e
igual a 5/3.
δ = (ln d) 5/3
(2)
En este trabajo se presentan los resultados de la aplicación
de la función del Hietograma Instantáneo del DIT 3P a
láminas máximas extraídas en las Estaciones La Suela y
Villa Dolores, ambas estaciones base de la Red de Diseño
Provincial y ubicadas en la región semiárida de la
provincia de Córdoba.
Para el caso de la estación La Suela, B=0.1363, la
ecuación de ia, ib queda:
ia = ib = i . [1 - 0.227 . (ln d ) 2/3
] (3)
Y para la estación Villa Dolores, B= 0.1706
ia = ib = i . [1 - 0.284 . (ln d ) 2/3
] (4)
Metodología
El estudio consistió en evidenciar los efectos generados al
variar el paso de cálculo sobre hietogramas extraídos
según el procedimiento II-DIT 3p y rectificarlos.
Para precisar la influencia del paso de cálculo en la forma
y en la superficie de los HT se eligieron incrementos
pequeños: 1, 3 y 5 minutos, que brinda un grado de
detalle aceptable y divide los IMA contemplados en un
número entero de intervalos. Se tomaron IMA de 30, 60,
90 y 120 minutos de duración. Para el cómputo de la
intensidad media de la lluvia, i, que requiere el valor del
factor Φ, se estableció un valor de recurrencia T= 20 años,
ya que se analiza la evolución temporal de la lámina y ésta
actúa sólo como factor de escala, sin alterar la forma de
los hietogramas. Se calcularon los coeficientes de avance a
para cada duración de IMA, como la relación entre el
tiempo de intensidad pico y la duración del IMA, en base a
los datos de los hietogramas tipo por Ordenamiento de
Intervalos de las estaciones analizadas.
El hietograma de II-DIT3p, con t=5 minutos se comparó
con los de las técnicas por síntesis de Pilgrim et al. y de
Huff.
Resultados
Los figuras 1 y 2 son el resultado de aplicar II-DIT 3p en
la estación La Suela y Villa Dolores, para una recurrencia
T=20años, mediante las ecuaciones 3 y 4 para el caso
particular de 60 minutos de duración y paso de cálculo t de
1, 3 y 5 minutos, respectivamente. El tiempo al pico se
determinó mediante los coeficientes a, para cada duración
de IMA, en base a los hietogramas de Pilgrim en las
estaciones analizadas. Se evidencia una variación en la
forma y en el pico de los Hietogramas Instantáneos, al
disminuir el paso de cálculo t. En los dos casos de estudio,
la curva presenta forma de meseta para intervalos cada 5
minutos, en contraposición a los casos de t= 1 y 3 minutos,
donde ésta resulta más empinada. Este hecho se debe a
que, si algún punto computado coincide con el tiempo al
pico, reflejará plenamente su valor; en cambio, si los
puntos de cálculo rodean al máximo de i, se mostrarán
sólo valores intermedios de ambas ramas de la curva.

12
Dicho efecto es propio de cualquier interpolación en la
que la función presenta un máximo relativo en un
intervalo y suele darse también en hietogramas sintéticos.
Figura 1.- Hietogramas Instantáneos II-DIT3p, Estación La
Suela. Duración 60 minutos.
Figura 2.- Hietogramas Instantáneos II-DIT3p, Estación Villa
Dolores. Duración 60 minutos.
La diferencia en la magnitud de la intensidad máxima al
incrementar el paso de cálculo t, se debe a la valoración de las
ecuaciónes 3 y 4 en el pico, donde la duración d equivale a t.
Para el caso de 1 minuto, d = 1 y ln d = 0, por lo tanto ia = ib
= i, igual a la intensidad máxima de la i-d-T para la
recurrencia fijada. Para t mayores, d>1 y ln d es no nulo y por
lo tanto ia = ib < i. Se evidencian disminuciones del pico de
casi el 50% para el caso de t= 5 minutos. El efecto
evidenciado más significativo, se da en el área bajo la curva
del Hietograma, es decir, en la lámina, cuya disminución no
sólo depende de t, sino también de la duración de la lluvia,
tendiendo a ser menor para los eventos más prolongados. Para
el caso específico de Villa Dolores para IMA 30 minutos
(Figura 3), donde el pico se ubica en el primer minuto, la
proporción en que decae la lámina para t = 5 minutos, es de
24%.Esta disminución no ocurre al trabajar con distribuciones
discretas, porque el acomodamiento de los bloques reparte la
lámina sustraída en el pico y restituye el total; ésta lógica ha
sido considerada para subsanar el déficit de lámina,
prorrateando la diferencia en cada punto de cálculo. (Fig.
3)Hecha la corrección en el hietograma tipo de II-DIT3p, con
t=5 minutos, se comparó con los resultantes de las técnicas de
Pilgrim et al. y de Huff, constatándose, como ocurrió en
estudios anteriores (Caamaño Nelli et al, 2013), que los
máximos de Intensidad Instantánea se sitúan entre los de
ambas variantes de síntesis.
Figura 3.- Hietogramas Instantáneos II-DIT3p, Estación Villa
Dolores. Corrección de lámina precipitada.
Comentarios Finales
En los hietogramas tipo II-DIT3p la variación del paso de
cálculo, t, afecta sustancialmente las lluvias predichas,
tanto en su intensidad máxima como en la forma de la
distribución y la lámina precipitada. El efecto de
reducción del área del hietograma producido por el
aumento del intervalo de cálculo queda subsanado
restituyendo la lámina por prorrateo del déficit causado en
todos los puntos del hietograma, como hacen
implícitamente otros métodos. El hietograma tipo de II-
DIT3p, con t=5 minutos y la lámina totalmente restituida,
se comparó con los hietogramas de síntesis de series
históricas, constatándose que los máximos de Intensidad
Instantánea se sitúan entre los de ambas variantes de
síntesis. Por lo tanto, en ausencia de datos históricos para
sintetizar, este estudio respalda el procedimiento ensayado
y lo hace recomendable para la obtención de hietograma
tipo en el área analizada.
Caamaño Nelli, G. y C. M. Dasso; coordinadores (2003).
Lluvias de Diseño: Conceptos, Técnicas y Experiencias. Ed.
Universitas. 222 páginas. Córdoba, Argentina. ISBN: 987-9406-
43-5.
Caamaño Nelli, G.; C. Dasso y L. Colladon (2009a).
Evaluación de la distribución temporal interna de lluvias máximas
para diseño hidrológico. Ingeniería Hidráulica en México. Vol.
XXIV, Nº 2, pp. 37-49. México. ISSN: 0186-4076.
Caamaño Nelli, G. C. Dasso y Mascuka, E. (2009b) ¿Existe un
prototipo de hietograma sintético para diseño hidrológico?.
Cuadernos del CURIHAM: Revista de Estudios
Hidroambientales, UNR, Vol. 15, pp. 1-12. Rosario, RA. ISSN:
1514-2906.
Caamaño Nelli,G.; Dasso, C.M.; García, Carlos M y
Mascuka,E. (2013) Hietogramas Tipo extraídos de la función I-
D-T del modelo DIT por el método de Intensidad Instantánea.
IVXX Congreso Nacional del Agua. Anales del Congreso.
Resúmenes de Trabajos Presentados. Tomo 1. ISSN: 1853-7685.
San Juan, Argentina.
Caamaño Nelli, G.; Rico, A. y C. Dasso (2012 a) El Modelo
DIT 3p para Predicción de Lluvias Máximas. III Taller sobre
Regionalización de Precipitaciones Máximas.(ISBN 978-950-
673-953-9) pp 71-82. UNR Edit. Rosario. Argentina
Huff, F. A. (1967). Time Distribution of Rainfall en Heavy
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Keifer, C.; H. Chu (1957). Synthetic Storm Pattern for Drainage
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Civil Engineers, Vol. 83, Nº 4, pp. 1-25. USA.
Pilgrim, D.; I. Cordery y R. French (1969). Temporal Patterns
of Design Rainfall for Sydney. Civil Engineering Transactions,
Vol. CE 11, Nº 1. The Institution of Engineers. Sydney, Australia.
0
100
200
300
0 10 20 30 40 50 60
Intensidad
(mm/hora)
d (min)
La Suela
d = 60 minutos
Paso 1 min
Paso 3 min
Paso 5 min
0
100
200
300
0 10 20 30 40 50 60
Intensidad
(mm/hora)
d (min)
Villa Dolores
d = 60 minutos
Paso 1 min
Paso 3 min
Paso 5 min
0
100
200
300
0 10 20 30
Intensidad
(mm/hora)
d (min)
IMA
30 minutos
t = 1 min
t = 5 min
t = 5 min corregido

Segundo Taller sobre Estudios Hidrológicos en Regiones Áridas y Semiáridas de la República Argentin
LLUVIAS DE DISEÑO
AVANCES EN LA TECNOLOGÍA DESARROLLADA EN CÓRDOBA
Clarita Dasso (1,2)
, Andrea Rico
(1)
Instituto Nacional del Agua (INA)
(2)
claridasso@yahoo.com.ar
Introducción
Desde hace más de dos décadas el Área Hidrología del
Centro de la Región Semiárida (CIRSA) del Instituto
Nacional del Agua (INA) viene desarrollando tecnología
nacional para la predicción integral de lluvias de diseño,
con el fin de aportar parámetros cuantitativos a la
planificación y al diseño hidrológico. La evaluación de
tales lluvias en Argentina se ha venido sosteniendo
importando procedimientos y valores provenientes de
contextos muy diferentes a los nuestros, con las
consecuentes distorsiones de los parámetros de diseño.
La escasa disponibilidad de información sistemát
sido, en parte, causa de esa problemática. Ante dicha
realidad, esta línea de trabajo fue la de mayor producción
en el área de hidrología en estos últimos tiempos
que se logró una coherencia metodológica, cuyos
principales resultados están publicados en dos libros
referentes en el tema (Caamaño y Dasso, 2003; Catalini
et al, 2011). La ubicación geográfica del INA
llevó naturalmente a adoptar como campo de
experimentación el territorio de la Provincia de Córdoba
y las cuencas de las nacientes serranas de los principales
sistemas hídricos cordobeses. A partir de allí
originadas, se hicieron extensivas a otras provincias
abarcando buena parte de la región central y noroeste del
país. En este trabajo se presentan los resultado
alcanzados al presente, desde el encuentro anterior
(EHAS, 2011), en tres de los aspectos más estudiados
la variabilidad geográfica de los parámetros del Modelo
DIT (Caamaño Nelli y García, 1999) b) la simplificación
de la función intensidad-duración-recurrencia
DIT y c) la derivación del Hietograma Instantáneo del
Modelo DIT simplificado.
Variabilidad geográfica de los parámetros
del Modelo DIT
El modelo DIT de predicción de lluvias máximas estima
la relación idT entre intensidad (i) de lluvia, su duración
(d) y el período de retorno (T) a partir de series
pluviográficas con distribución Log-normal. Se basa en
una estimación algebraica del factor de frecuencia normal
e incorpora la duración de la lluvia en forma analítica,
dándole sentido conceptual a sus parámetros y
permitiendo su transposición a estaciones con registros
pluviométricos. La expresión logarítmica de la i
su versión inicial presenta cuatro parámetros: A, B, C, q.
Rico et al. (2010, 2011) utilizando el Sistema de
Información Geográfica ArcGIS estudiaron la
distribución espacial de los parámetros del DIT, sobre un
área diez veces superior a la inicial, empleando
información de 27 estaciones de la región central y
noroeste del país. Si bien no llegaron a una configuració
regional satisfactoria para los parámetros vinculados con
la duración, B y q detectaron tendencias de variación
espacial contrarias entre ambos, de modo tal que, cuando
el valor de B aumenta, el de q disminuye y viceversa
(Figura 1). Tal antecedente llevó a plantear la hipótesis
LLUVIAS DE DISEÑO
, Andrea Rico (1)
, Laura Colladon(1)
, Gabriel Caamaño Nelli
Instituto Nacional del Agua (INA) - Centro de la Región Semiárida (CIRSA)
(2)
Universidad Nacional de Córdoba (UNC)
claridasso@yahoo.com.ar ; arico@ina.gob.ar
Desde hace más de dos décadas el Área Hidrología del
n Semiárida (CIRSA) del Instituto
Nacional del Agua (INA) viene desarrollando tecnología
nacional para la predicción integral de lluvias de diseño,
con el fin de aportar parámetros cuantitativos a la
diseño hidrológico. La evaluación de
venido sosteniendo
importando procedimientos y valores provenientes de
contextos muy diferentes a los nuestros, con las
consecuentes distorsiones de los parámetros de diseño.
La escasa disponibilidad de información sistemática ha
sido, en parte, causa de esa problemática. Ante dicha
la de mayor producción
en el área de hidrología en estos últimos tiempos y en la
que se logró una coherencia metodológica, cuyos
ublicados en dos libros
(Caamaño y Dasso, 2003; Catalini
. La ubicación geográfica del INA-CIRSA
llevó naturalmente a adoptar como campo de
experimentación el territorio de la Provincia de Córdoba
ientes serranas de los principales
sistemas hídricos cordobeses. A partir de allí, las técnicas
se hicieron extensivas a otras provincias
parte de la región central y noroeste del
los resultados
desde el encuentro anterior
de los aspectos más estudiados: a)
los parámetros del Modelo
simplificación
recurrencia del Modelo
la derivación del Hietograma Instantáneo del
Variabilidad geográfica de los parámetros
El modelo DIT de predicción de lluvias máximas estima
luvia, su duración
(d) y el período de retorno (T) a partir de series
normal. Se basa en
una estimación algebraica del factor de frecuencia normal
e incorpora la duración de la lluvia en forma analítica,
conceptual a sus parámetros y
permitiendo su transposición a estaciones con registros
pluviométricos. La expresión logarítmica de la i-d-T en
su versión inicial presenta cuatro parámetros: A, B, C, q.
Rico et al. (2010, 2011) utilizando el Sistema de
rmación Geográfica ArcGIS estudiaron la
distribución espacial de los parámetros del DIT, sobre un
área diez veces superior a la inicial, empleando
información de 27 estaciones de la región central y
noroeste del país. Si bien no llegaron a una configuración
regional satisfactoria para los parámetros vinculados con
la duración, B y q detectaron tendencias de variación
espacial contrarias entre ambos, de modo tal que, cuando
de q disminuye y viceversa
ó a plantear la hipótesis
de que, si B crece cuando q se reduce, al fijar el valor de
q la gama de valores de B se estrecharía y suavizaría su
distribución espacial, tornándola más conveniente para
interpolar. Aunque el q fijado no sea el óptimo local, la
correlación entre intensidad, duración y recurrencia que
plantea el DIT será alta, pues B compensa en parte la
rigidez impuesta a q.
Figura 1.- Variabilidad geográfica de los parámetros
modelo DIT 4p
Simplificación de la función idT: DIT 3p
Los resultados sobre el comportamiento regional inverso
que mostró B respecto de q dio motivo para verificar la
hipótesis de que este último parámetro podría ser
constante, posibilidad que ya había quedado abierta en la
versión original del modelo, aunque la
fueron en ese momento lo suficientes (Caamaño y Dasso,
2003) por haberse empleado en Córdoba sólo siete
estaciones pluviográficas. Esta hipótesis fue
un ensayo equivalente sobre datos de
función idT conocida de la región centro norte de
argentina (Caamaño Nelli et al, 2012 a). El estudio
consistió en la calibración del modelo sobre ternas idT de
distintas duraciones y recurrencias mediante el análisis de
regresión lineal múltiple para distintos subconjuntos de
muestra. Con las ternas de las estaciones de Córdoba
consideradas como una sola estación, se recalibró el DIT
a fin de establecer cuál sería el valor óptimo para el
parámetro q, asumiendo que fuese constante en todo el
territorio de Córdoba. En esta prueba
1,66 o sea 5/3 quedando la relación biunívoca (1) entre el
factor de persistencia δ y la duración
modelo DIT, de la siguiente forma:
De esta manera se logra una versión reducida
algoritmo, con 3 parámetros, sin que su representatividad
se vea invalidada. La estimación del parámetro obtenida
con datos de una parte del área de estudio (
Córdoba), se vió respaldada al aplicarla a cuatro
)
d
(
= 3
5
ln
δ
13
, Gabriel Caamaño Nelli (1)
de que, si B crece cuando q se reduce, al fijar el valor de
q la gama de valores de B se estrecharía y suavizaría su
distribución espacial, tornándola más conveniente para
interpolar. Aunque el q fijado no sea el óptimo local, la
correlación entre intensidad, duración y recurrencia que
plantea el DIT será alta, pues B compensa en parte la
los parámetros B y q en el
Simplificación de la función idT: DIT 3p
s resultados sobre el comportamiento regional inverso
dio motivo para verificar la
hipótesis de que este último parámetro podría ser
constante, posibilidad que ya había quedado abierta en la
versión original del modelo, aunque las evidencias no
fueron en ese momento lo suficientes (Caamaño y Dasso,
2003) por haberse empleado en Córdoba sólo siete
Esta hipótesis fue validada con
28 estaciones con
e la región centro norte de
argentina (Caamaño Nelli et al, 2012 a). El estudio
consistió en la calibración del modelo sobre ternas idT de
distintas duraciones y recurrencias mediante el análisis de
regresión lineal múltiple para distintos subconjuntos de
as estaciones de Córdoba
estación, se recalibró el DIT
a fin de establecer cuál sería el valor óptimo para el
, asumiendo que fuese constante en todo el
el valor de q fue
relación biunívoca (1) entre el
y la duración d de la lluvia del
(1)
De esta manera se logra una versión reducida del
os, sin que su representatividad
se vea invalidada. La estimación del parámetro obtenida
con datos de una parte del área de estudio (Provincia de
respaldada al aplicarla a cuatro

estaciones distantes entre sí. La regresión sobre todas las
estaciones confirmó este valor. Por otra parte, un estudio
sobre su desempeño numérico frente a otros modelos de
relaciones idT (Caamaño Nelli et al,2012 b) ratifica que
DIT es un modelo de tres parámetros.
Hietograma Instantáneo del Modelo DIT 3p
Dado que el Modelo DIT representa la relación idT como
una expresión analítica continua (Caamaño Nelli y
García, 1999) fue factible derivar un hietograma de
intensidad instantánea (Caamaño Nelli et al, 2009)
siguiendo la metodología de las técnicas extractivas p
obtención del hietograma tipo a partir de relaciones idT.
Al adoptar q = 5/3 en la versión original del DIT, fue
necesario revisar esta derivación para DIT 3p quedando la
siguiente expresión para el hietograma instantáneo:
en donde la
intensidad instantánea (i) es proporcional a la intensidad
media aportada por la idT. El factor vinculante depende
de la duración usada en cada paso de cálculo
parámetro zonal B del DIT ajustado a la duración por la
función (1) del modelo. La expresión (2)
con datos de Ceres (Santa Fe) para duraciones cortas y
distintos paso de tiempo (Caamaño Nelli et al, 2013)
comparados los resultados con hietogramas obtenidos
con los métodos de síntesis de Pilgrim y Huff.
resultados demostraron que la variación
cálculo afecta sustancialmente las lluvias predichas
intensidad máxima, la distribución temporal y la lámina
precipitada. El abatimiento, al aumentar el paso de
tiempo sigue un atributo del fenómeno natural: a mayor
duración menor intensidad así que la sobreestimación del
pico se disipa rápidamente. La reducción del área
una pérdida de la lámina dada por la idT, que puede
restituirse repartiendo el déficit en todos los puntos del
hietograma.
Figura 2. Hietogramas de Intensidad Instantánea de 30 minutos
en Ceres.
En la Figura 2 se muestra el hietograma instantáneo de
DIT en Ceres para una duración de lámina de 30 minutos
y pasos de cálculo de 1 a 6 minutos
configuraciones que adopta.
Para cada duración, se constató que los picos de los
hietogramas instantáneos corregidos, al compararlos con
( ) 





⋅
⋅
−
⋅
=
=
3
2
ln
3
5
1 d
B
i
i
i b
a
sobre todas las
Por otra parte, un estudio
sobre su desempeño numérico frente a otros modelos de
,2012 b) ratifica que
Hietograma Instantáneo del Modelo DIT 3p
ue el Modelo DIT representa la relación idT como
(Caamaño Nelli y
rivar un hietograma de
intensidad instantánea (Caamaño Nelli et al, 2009)
siguiendo la metodología de las técnicas extractivas para
obtención del hietograma tipo a partir de relaciones idT.
versión original del DIT, fue
necesario revisar esta derivación para DIT 3p quedando la
para el hietograma instantáneo:
(2)
en donde la
es proporcional a la intensidad
media aportada por la idT. El factor vinculante depende
de la duración usada en cada paso de cálculo (d) y del
a la duración por la
fue verificada
con datos de Ceres (Santa Fe) para duraciones cortas y
ño Nelli et al, 2013) y
comparados los resultados con hietogramas obtenidos
con los métodos de síntesis de Pilgrim y Huff. Los
que la variación del paso de
predichas, en su
intensidad máxima, la distribución temporal y la lámina
El abatimiento, al aumentar el paso de
tiempo sigue un atributo del fenómeno natural: a mayor
uración menor intensidad así que la sobreestimación del
La reducción del área implica
idT, que puede
en todos los puntos del
mas de Intensidad Instantánea de 30 minutos
En la Figura 2 se muestra el hietograma instantáneo de
para una duración de lámina de 30 minutos
minutos con las
, se constató que los picos de los
hietogramas instantáneos corregidos, al compararlos con
los deducidos por síntesis de datos históricos, se sitúan
entre los de Huff que son los menores y los de Pilgrim,
asemejándose mucho más a estos últimos. Por otra p
los hietogramas sintéticos difieren entre sí más que los de
intensidad instantánea con ellos. Esto permite señalar que
la técnica extractiva es tan válida como la de síntesis
para deducir la distribución temporal interna típica de las
lluvias máximas.
Comentarios Finales
Los mapas de isolíneas de los parámetros del Modelo
DIT mostraron la variación espacial de los mismos para
la región centro y norte del país evidenciando la
influencia climática en uno de ellos. La alta correlación
entre ellos permitió explorar una versión más
parsimoniosa del modelo al sustituir unos de sus
parámetros logrando expresar el vínculo
variables para predecir láminas máximas de lluvia anual
sin que su representatividad se vea invalidada.
al hietograma instantáneo del Modelo DIT
que la idea no es proponer la sustitución de los
hietogramas sintéticos por los de Intensidad Instantánea,
sino convalidar éstos para cuando se carezca de
históricos a sintetizar, ó tomar como patrón un
particular, sin respaldo estadístico, o adoptar
arbitrariamente una forma geométrica.
Caamaño Nelli, G. Colladon, L., Rico, A. y Dasso, C
Sobre el desempeño numérico del Modelo DIT.
Trabajos del III Taller sobre Regionalización de Precipitaciones
Máximas. (ISBN 978-950-673-953-9) pp 59
Rosario.
Caamaño Nelli, G.; C. Dasso y L. Colladon
“Evaluación de la distribución temporal interna de lluvias
máximas para diseño hidrológico”. Revista Ingeniería Hidráulica
en México. Vol XXIV, N°2. pp37- 49. Méjico.
Caamaño Nelli, G.; Dasso, C.M.; García, C. M. y Mascuka,
E. (2013).Validez de la Técnica de Intensidad Instantánea para
la Extracción de Hietogramas de Diseño Tipicos.
CURIHAM. (ISSN 15142906). Vol 19 pp 25
Argentina
Caamaño Nelli, G. y Dasso C. M. (2003). Lluvias de Diseño:
Conceptos, Técnicas y Experiencias. Editorial Universitas 222
pág. ISBN: 987-9406-43-5. Córdoba, Argentina.
Caamaño Nelli, G. y C. M. García (1999). Relación Intensidad
Duración-Recurrencia de Lluvias Máximas: Enfoque a través del
Factor de Frecuencia, Caso Lognormal. Ingeniería Hidráulica en
México. Vol. XIV, N° 3, pp. 37-44. México.
Caamaño Nelli, G.; Rico, A. y C. Dasso
DIT 3p para Predicción de Lluvias Máximas.
Regionalización de Precipitaciones Máximas
673-953-9) pp 71-82. UNR Edit. Rosario. Argentina
Catalini, C.G., Caamaño Nelli, G.E. y C.M. Dasso.
Desarrollo y Aplicaciones sobre Lluvias de Diseño en Argentina.
Estudios Hidrológicos en la Región Central de Argentina.
(ISBN-13: 978-3-8454-9722-8) 284 pág. Editorial Académica
Española.
EHAS, 2011. 1er Taller sobre Estudios Hidrológicos en Areas
Serranas de la Provincia de Córdoba octubre de 2011. Córdo
Rico, A., Dasso, C. García, M y Caamaño Nelli, G.
“Regionalización de los parámetros del modelo DIT para
predicción de lluvias máximas en diseño hidrológico”.
Cuadernos del CURIHAM. (ISSN15142906).Vol 17. Pp15
Rosario.
14
los deducidos por síntesis de datos históricos, se sitúan
entre los de Huff que son los menores y los de Pilgrim,
asemejándose mucho más a estos últimos. Por otra parte
los hietogramas sintéticos difieren entre sí más que los de
intensidad instantánea con ellos. Esto permite señalar que
lida como la de síntesis
para deducir la distribución temporal interna típica de las
Los mapas de isolíneas de los parámetros del Modelo
DIT mostraron la variación espacial de los mismos para
la región centro y norte del país evidenciando la
influencia climática en uno de ellos. La alta correlación
mitió explorar una versión más
parsimoniosa del modelo al sustituir unos de sus
parámetros logrando expresar el vínculo entre las
variables para predecir láminas máximas de lluvia anual,
sin que su representatividad se vea invalidada. En cuanto
ma instantáneo del Modelo DIT se concluye
no es proponer la sustitución de los
Intensidad Instantánea,
sino convalidar éstos para cuando se carezca de eventos
tomar como patrón un evento
particular, sin respaldo estadístico, o adoptar
Caamaño Nelli, G. Colladon, L., Rico, A. y Dasso, C. (2012 b)
Sobre el desempeño numérico del Modelo DIT. Libro de
r sobre Regionalización de Precipitaciones
9) pp 59-70. UNR Editora.
Caamaño Nelli, G.; C. Dasso y L. Colladon (2009)
“Evaluación de la distribución temporal interna de lluvias
ista Ingeniería Hidráulica
49. Méjico.
Caamaño Nelli, G.; Dasso, C.M.; García, C. M. y Mascuka,
(2013).Validez de la Técnica de Intensidad Instantánea para
la Extracción de Hietogramas de Diseño Tipicos. Cuadernos del
. (ISSN 15142906). Vol 19 pp 25-34 Rosario.
(2003). Lluvias de Diseño:
Conceptos, Técnicas y Experiencias. Editorial Universitas 222
5. Córdoba, Argentina.
1999). Relación Intensidad-
Recurrencia de Lluvias Máximas: Enfoque a través del
Ingeniería Hidráulica en
(2012 a) El Modelo
DIT 3p para Predicción de Lluvias Máximas. III Taller sobre
Regionalización de Precipitaciones Máximas.(ISBN 978-950-
Rosario. Argentina
Catalini, C.G., Caamaño Nelli, G.E. y C.M. Dasso. (2011).
obre Lluvias de Diseño en Argentina.
Estudios Hidrológicos en la Región Central de Argentina.
8) 284 pág. Editorial Académica
2011. 1er Taller sobre Estudios Hidrológicos en Areas
ba octubre de 2011. Córdoba.
, A., Dasso, C. García, M y Caamaño Nelli, G. (2011)
Regionalización de los parámetros del modelo DIT para
predicción de lluvias máximas en diseño hidrológico”.
(ISSN15142906).Vol 17. Pp15-24

15
ESTIMACIÓN DE LÁMINAS DE LLUVIAS MÁXIMAS DIARIAS Y
PARÁMETROS ESTADÍSTICOS EN EL CENTRO Y NORTE DE
ARGENTINA
Nicolás F. Guillén2, 3
, M. Cecilia Botelli1
, Carlos M. García2, 3
, Carlos G.Catalini4
1
Universidad Católica de Salta - Grupo de Investigación de Gabinete de Hidráulica e Instalaciones Sanitarias), Campo Castañares –Salta-
2
CETA. Centro de Estudios y Tecnología del Agua- Universidad Nacional de Córdoba-Laboratorio de Hidráulica, FCEFyN-UNC
3
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET
4
Universidad Católica de Córdoba - Grupo de Investigación de Estudios Hidrológicos en Cuencas Pobremente Aforadas (UCC -EHCPA)
Camino a Alta Gracia km 7 ½, (X5016DHY), Córdoba República Argentina.
E-mail: nfguillen@hotmail.com
Introducción
El diseño hidrológico se define como la evaluación del
impacto de los procesos hidrológicos y la estimación de
valores de las variables relevantes para modificarlo. Se
puede utilizar para mitigar amenazas hidrológicas
proyectando medidas “estructurales”, tal es el caso de una
represa para el control de crecientes, sistemas de control
de excedentes pluviales en obras viales, entre otras, o
bien, desarrollando medidas “no estructurales” como ser
la determinación de áreas de riesgo, entre otros.
La escala de diseño hidrológico es el rango en magnitud
de la variable de diseño dentro del cual se debe
seleccionar un valor para determinar el flujo de entrada al
sistema. Los factores determinantes en la selección de
este valor para una obra civil, son el costo y la seguridad
asociada. Sobredimensionar las obras es antieconómico,
mientras que sub-dimensionar las mismas pueden
ocasionar fallas catastróficas. La magnitud óptima para el
diseño es aquella que equilibra criterios de costo y
seguridad.
Generalmente al diseño hidrológico se lo utiliza para la
estimación de la Creciente de Proyecto. Sin embargo la
estimación de los caudales escurridos en la creciente de
proyecto está afectada por la insuficiencia estadística de
los registros históricos de caudales, lo cual lleva a
evaluarlos indirectamente mediante el uso modelos de
transformación lluvia–caudal (P-Q), los cuales son
alimentados por eventos hipotéticos críticos (lluvias de
diseño). Si bien tienen otros componentes, estas lluvias
de diseño parten de un vínculo esencial entre los rasgos
característicos de la precipitación: la función intensidad-
duración-Recurrencia (i-d-T). Las relaciones i-d-T y el
patrón de distribución temporal de las lluvias, requeridos
para estimar Crecientes de Proyecto, solo se pueden
extraer de extensos registros de alta frecuencia,
normalmente fajas pluviográficas. Aun remplazando
caudal por intensidad de lluvia se continúa teniendo un
problema, ya que las series pluviográficas largas también
son escasas, aunque menos que las hidrométricas. En
cambio, es habitual otro dato de lluvia provisto por
pluviómetros: la lámina de lluvia diaria. De esta manera,
los técnicos y proyectistas pueden proceder a la
estimación mediante un análisis de estadística inferencial
de las láminas de lluvias máximas diarias asociadas a
diferentes periodos de retorno, a partir de las series de
datos pluviométricos registrados en diversos puntos de la
cuenca.
En este trabajo lo que se hizo fue estimar la lámina de
lluvia máxima diaria asociada a diferentes periodos de
retorno en el centro y norte de la Argentina. A partir de
ella, puede calcularse la lámina máxima asociada a una
duración diferente (utilizando un coeficiente de reducción
o maximización) y a partir de ella si calcular mediante un
modelo de transformación P-Q el caudal de diseño.
Objetivo
El objetivo general del presente trabajo es la elaboración
de mapas digitales de lluvias máximas diarias asociados
a recurrencias de 2, 5, 10, 20, 25, 50 y 100 años en el
centro y norte de la Argentina.
Materiales y Métodos
A continuación se detalla de manera resumida la
metodología empleada con la finalidad de cumplimentar
el objetivo citado. El proceso puede resumirse:
1. Recopilación y pre-procesamiento de series
pluviométricas de las distintas estaciones existentes.
2. Ubicación espacial de las distintas estaciones
pluviométricas preseleccionadas.
3. Determinación del año hidrológico.
4. Generación de la serie hidrológica de máximas
lluvias diarias.
5. Verificación de hipótesis estadísticas de las series
históricas de máximas lluvias diarias seleccionadas
tales como independencia, estacionalidad y
homogeneidad, además de la detección de datos
atípicos en las series de precipitación.
6. Determinación de los parámetros provenientes del
análisis de estadística descriptiva (media y desvío
estándar).
7. Análisis de estadística inferencial mediante el ajuste
de distribución de probabilidad.
8. Interpolación de la información puntual, generación
de grillas de análisis mediante el uso de un Sistema
de Información Geográfica (Idrisi Selva 17.00).
9. Generación de mapas tendenciales digitales de
máximas láminas de lluvia diaria de distintos
periodos de retorno.
Resultados
Se recopiló información de la lámina de lluvia diaria
precipitada, la misma se obtuvo de las estaciones
pluviométricas instaladas en las diferentes provincias de
la región de estudio. Para la obtención de datos se
recurrió a diferentes fuentes como:
• Páginas web, en su mayoría pertenecientes a
entidades gubernamentales:
http://bdhi.hidricosargentina.gov.ar/sitioweb/frmFiltro.aspx
http://dev.siia.gov.ar/series
http://siga2.inta.gov.ar/en/datoshistoricos/
http://www.tutiempo.net/clima/Argentina/AR.html
• Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
(INTA).
• Secretarias de Recursos Hídricos de las diferentes
provincias.
Para el análisis y procesamiento estadístico de las lluvias
es recomendable dividir las series históricas en “años

16
hidrológicos”. Este concepto, se define como el período
anual que no fracciona el ciclo estacional de lluvia,
pudiendo ser distinto al año calendario. Se observó, para
los registros encontrados, que las máximas lluvias se
daban entre los meses de Octubre a Abril, por ende, para
el análisis se optó por determinar cómo año hidrológico
al periodo desarrollado de Julio a Junio del año
(calendario) siguiente. Luego de fijar el año hidrológico
se elaboraron las series hidrológicas de máximos anuales
de lámina de lluvias diarias. Se pudo determinar que los
máximos de lluvia máxima diaria ocurrieron
generalmente entre los meses de Octubre y Abril,
inclusive. Por ello cuando no se contaba con datos en
algunos de esos meses, se prescinde de ese año
hidrológico, dado que en esos meses es probable que se
dé la precipitación máxima anual, lo que podría ocasionar
subestimaciones en los análisis estadísticos que se
realizarán sobre ellas.
A continuación se realizaron sobre las series de lluvia
máxima anual, pruebas estadísticas (detección de de
datos atípicos, independencia, hoimogeneidad y
estacionalidad); en la Figura 1 se puede observar la
distribución espacial de las estaciones que pasaron las
pruebas.
Figura 1.- Estaciones finalmente seleccionadas.
De cada una de las estaciones finalmente seleccionadas,
se calcularon los datos estadísticos más importantes de
las series anuales de máximos de lluvia diaria: Valor
máximo observado en la serie, promedio aritmético y
desvío estándar para las series.
Se determinaron las probabilidades empíricas de cada
dato de lluvia diaria máxima anual observado, utilizando
la Ecuación de Weibull en cada estación pluviométrica.
Luego, dichos datos se ajustaron a las 6 funciones de
distribución de probabilidad teóricas siguientes:
a) GEV (Método de Máxima Verosimilitud).
b) Gumbel (Método de Máxima Verosimilitud).
c) LogNormal (Método de Máxima
Verosimilitud).
d) GEV (Método de Momentos).
e) Gumbel (Método de Momentos).
f) Log Pearson tipo III (Método de Momentos).
Debido a que este trabajo busca extender un análisis de
regionalización de lluvias máximas diarias realizado en la
provincia de Córdoba (Belli et al., 2012; Caamaño Nelli y
Dasso, 2003; Catalini et al., 2010; Catalini et al., 2012),
es que se adopta la misma función de distribución
adoptada en esos estudios: Log Normal con parámetros
ajustados por el método de Máxima Verosimilitud para
representar las muestras de valores de lluvias diarias
máximas anuales. Esta hipótesis se verificó para todos las
estaciones pluviométricas analizadas.
Con los valores de lámina de lluvia estimados para los
distintos periodos de retorno en cada una de las
estaciones pluviométricas se utilizaron técnicas de
análisis espacial para poder interpolar la información
puntual con el objeto de generar grillas de información
pluviométrica. La Figura 2 muestra el Raster interpolado
por el método Kriging para la precipitación diaria media
máxima anual estimada para un período de retorno de
cien años [en mm]. Para las demás recurrencias se
hicieron mapas análogos.
Figura 6.- Raster interpolado por el método Kriging para la
Precipitación media máxima estimada para un período de
retorno de cien años [en mm].
Conclusiones
• De las 6 alternativas de función de distribución de
probabilidad y de método de ajuste ensayado se adoptó
la función LOGNORMAL con parámetros estimados
por el método de máxima verosimilitud como
representativo y se verificó que la incertidumbre debido
al tamaño de las muestras utilizadas es más
significativo que la incertidumbre debido al modelo
probabilístico utilizado.
• Se crearon mapas de láminas de lluvias máximas
diarias asociadas a diferentes períodos de retorno para
la región Centro y Norte de Argentina.
Bibliografía
Belli, V.; Cueto, C.; Lovera, D.; Miguez, M.; Pinasco, G.
(2012). “Regionalización de lluvias máximas – Aplicación a las
provincias de Córdoba y Santa Fe” - Trabajo final de la carrera
Ingeniería Civil – Facultad de Ingeniería – UCC. – Córdoba,
Caamaño, Gabriel; Dasso, Clarita (2003). “Lluvias de Diseño
– Conceptos, Técnicas y Experiencias”.
Catalini, C.; Maidah, A.; García, C. M.; Caamaño, G.
(2010). “Mapas digitales de isohietas de lluvias máximas diarias
para la provincia de Córdoba”.
Catalini, C.; Caamaño Nelli, G. ; García C. M., Belli, V.;
Bianchiotti, B.; Cueto, C.; Lérida, G.; Lovera, D.; Miguez,
M.; Pinasco, G.; Sánchez, E. (2012). “Regionalización
Paramétrica de Funciones I-D-T. Aplicación a las Provincias de
Córdoba y S. Fe”
Guillén, Nicolás Federico (2014). “Estudios Avanzados para el
Diseño Hidrológico e Hidráulico de Infraestructura Hídrica” –
Tesis de Maestría – Maestría en Ciencias de la Ingeniería
Mención Recursos Hídricos – FCEFyN – UNC – Córdoba,
Argentina.

17
Sensores Remotos e
Información Satelital
Aplicados a Estudios
Hidrológicos

18
MODELOS NUMERICOS DE PREDICCION METEOROLOGICA PARA
SISTEMAS DE ALERTA TEMPRANA A EMEGENCIAS
Andrés Lighezzolo2
, Germán Torres1
, Estefanía De Elia2
, Yudisabet Burgos2
, Mario
Lanfri2
1-FaMAF – UNC. 2 - CAEARTE – CONAE
Dirección: Sede CONAE Sede CONAE Córdoba: Centro Espacial Teófilo Tabanera - Falda del Carmen.
Teléfono : 54-3547-400000 interno 1189-email: alighezzolo@conae.gov.ar
Introducción
Una de las temáticas que se contemplan en la Comisión
Nacional de Actividades Espaciales (CONAE) es la de las
emergencias ambientales. La misma es abordada mediante
la Unidad de Consultaría en Aplicaciones Espaciales de
Alerta y Respuesta Temprana a Emergencias (CAEARTE)
donde se realizan investigaciones y desarrollo de
productos con valor agregado en dicha temática, con
particular interés en emergencias que dependan
fuertemente de variables meteorológicas. Como es sabido
los sistemas de alerta temprana enfocados a emergencias
ambientales tales como inundaciones, incendios,
epidemias, erupciones volcánicas, y otras, dependen
fuertemente de variables meteorológicas. Actualmente, la
posibilidad de obtener datos de variables meteorológicas
pronosticadas para ser utilizadas en sistemas de alerta
temprana es limitada o nula. Los recientes modelos
numéricos de predicción del tiempo operacionales
permiten obtener un conjunto de variables meteorológicas
pronosticadas con anticipación de varios días y
actualizado diariamente.
En la mayoría de los centros operativos se utiliza una
combinación de modelos globales y locales. Los modelos
globales son generalmente usados en pronósticos de rango
medio (2 días o más) y debido a que ellos tienen un
dominio horizontal global, que incluye toda la tierra, estos
modelos no pueden correr con una alta resolución. Para un
pronóstico más detallado es necesario aumentar la
resolución, es aquí donde se utilizan los Modelos de Área
Limitada (LAMs) en la región de interés. Gracias a su alta
resolución los LAMs tienen la ventaja de ser más precisos
en la reproducción de fenómenos a pequeña escala tales
como frentes, squall lines, y un mejor forzado orográfico
que los modelos globales. Por otro lado, los LAMs tienen
la desventaja de que, a diferencia de los modelos globales,
éstos no son autocontenidos ya que requieren de
condiciones de contorno tan precisas como sea posible, de
no ser así la solución interior de los LAMs se deteriora
rápidamente. Por lo tanto es habitual anidar los LAMs
dentro de otro modelo de menor resolución, cuyo
pronóstico le provee las condiciones de contorno. Esta es
la razón por la cual los LAMs son usados sólo para
pronósticos de corto plazo.
El Global Forecast System (GFS) (NOAA/NCEP, 2015)
es un modelo global que actualiza cuatro veces al día y
pronostica hasta 16 días. El Weather Research and
Forecasting (WRF) (Skamarock et al., 2005) en un LAMs
diseñado para utilizarse en la investigación tanto como
para la realización de pronósticos operacionales. WRF
cuenta con dos núcleos principales, un sistema de
asimilación de datos y una arquitectura de software que
permite la paralelización de procesos. El modelo WRF
permite a los investigadores producir simulaciones
considerando datos reales o en condiciones de atmósfera
idealizada, mientras que a la vez provee un pronóstico
operacional flexible en una plataforma robusta basada en
la contribución de los últimos avances en física, modelado
numérico y técnicas de asimilación de datos desarrollados
por los investigadores. Ambos modelos pueden funcionar
en conjunto, anidando WRF en GFS, para producir un
pronóstico de mayor calidad.
Objetivo
Con el objetivo de satisfacer la necesidad de obtener datos
de variables meteorológicas pronosticadas para ser
utilizadas en sistemas de alerta temprana, desde
CAEARTE se implementó y puso operativo el modelo
numérico de predicción del tiempo Weather Research and
Forecasting (WRF) anidado en el modelo de predicción
global Global Forecast System (GFS).
Materiales y métodos
La implementación realizada consta básicamente de 5
etapas completamente automatizadas. Estas etapas son:
Descarga de datos globales, preprocesamiento,
procesamiento, post-procesamiento y publicación de
datos. Las etapas nombradas y sus relaciones son
resumidas en un diagrama de flujo
Figura 1 .- Diagrama de flujo de la automatización del
pronóstico del tiempo
La descarga de datos globales del modelo GFS que
cumplen la función de condiciones iniciales y de contorno
para el modelo WRF se realiza diariamente a través de
servidores NOMADS
de la National Oceanic and Atmospheric Administration
(NOAA). En la etapa de preprocesamiento se definen de
los dominios de simulación, se interpolan datos terrestres
al dominio de simulación y se decodifican e interpolan
datos meteorológicos desde el modelo global al dominio

19
de simulación. En el procesamiento se realiza la
simulación con los parámetros de ajuste seleccionados
previamente. En el postprocesamiento se realizan
mediante distintos softwares específicos la adaptación del
archivo de salida de la simulación a formatos útiles para
sistemas de información geográfica. Por último, mediante
una plataforma web se visualizan y distribuyen los
productos logrados.
El dominio de los productos finales abarca el territorio
Argentino (con excepción del territorio antártico),
Uruguay, Chile Continental y Paraguay. El dominio
horizontal tiene una resolución aproximada de 15 Km. La
producción del pronóstico por el modelo WRF se realiza
mediante un corrida diaria inicializada con los datos de la
Hora 00:00 UTC del modelo GFS, generando 72 hs de
pronóstico.
La automatización completa de los procesos involucrados
en la realización del pronóstico culmina en la publicación
diaria de la información generada en el sitio web:
200.16.81.176/wrf.
El sitio web ofrece opciones de visualización de diferentes
variables y su evolución en el tiempo (Figura 2 Ejemplo),
permitiendo a la vez la descarga de los datos visualizados
en los formatos de texto plano (csv), archivos de datos
georrefenciados (GeoTIFF) y una imagen (png). Los
distintos formatos de descarga están pensados para la fácil
interpretación en sistemas de información geográfica,
modelos o algoritmos. Además contiene un manual
descriptivo de la implementación (Lighezzolo, 2014)
Figura 2 .- Imagen de precipitación acumulada diaria simulada
por el modelo y disponible en la web.
Resultados y conclusiones
Los productos generados con la implementación están
siendo actualmente utilizados en aplicaciones de
CAEARTE , como por ejemplo un índice meteorológico
de riesgo de incendios, y a su vez son transferidos a
servidores externos como parte de proyectos integradores
de información tales como el proyecto de bienes públicos
regionales (BPR) y el Instituto Nacional de Tecnología
Agropecuaria (INTA) de Manfredi.. En esta primer
versión la elección de las variables publicadas está basada
en la utilidad de éstas para los trabajos internos de
CAEARTE. Sin embargo, cabe aclarar que este esquema
no es definitivo. Más bien, es de esperar que a medida que
existan nuevos requerimientos, nuevos productos se
sumen a esta plataforma que se encuentra en constante
renovación. Es fundamental recordar el carácter
experimental de estos productos. La implementación del
modelo numérico WRF está en etapa de validación. Una
primera evaluación del desempeño del modelo puede
encontrarse en la tesis Integración de modelos numéricos
de predicción meteorológica en sistemas de alerta
temprana a emergencias (Lighezzolo, 2014) de la Maestría
en Aplicaciones Espaciales de Alerta y Respuesta
Temprana a Emergencia (MAEARTE). De la tesis
mencionada se concluye que los resultados de la
simulación de las variables pueden contener corrimientos
espacio temporales, así como también imprecisión en los
valores de las mismas. Sumado a esto, el modelo WRF
puede ser utilizado como herramienta de investigación
para la reproducción de eventos pasados. Estas
simulaciones se realizan mediante pedidos especiales a
CAEARTE.
Finalmente cabe destacar que esta herramienta sumada a
los radares meteorológicos y misiones satelitales para
determinación de precipitaciones, como la misión Tropical
Rainfall Measuring Mission (TRMM), tienen una gran
aplicabilidad en la hidrometeorología, el modelado
hidrológico y en la toma de decisiones.
Bibliografía
Lighezzolo, R. A. (2014): “Integración de modelos
numéricos de predicción meteorológica en sistemas de
alerta temprana a emergencias”, Tesis de Maestría
(MAEARTE).
Lighezzolo, R. A. (2014): “Manual descriptivo sobre la
implementación experimental del modelo numérico de
predicción del tiempo wrf y sus productos”. Manual,
CAEARTE- CONAE.
http://200.16.81.176/wrf/documentos/CAEARTE-WRF-
MAN-ESP-001.pdf
NOAA/NCEP, (2012): Global Forecast System (GFS)
Atmospheric Model
Skamarock, W. C., Klemp, J. B., Dudhia, J., Gill, D.
O., Barker, D. M., Wang, W., & Powers, J. G. (2005):
“A description of the advanced research WRF version 2
(No. NCAR/TN-468+ STR)”. National Center For
Atmospheric Research Boulder Co Mesoscale and
Microscale Meteorology Div.
Agradecimientos
La implementación realizada se logró gracias al apoyo de
las siguientes personas. Dr. Marcelo Scavuzzo, Dr.
Vincenzo Levizzani, Dr. Juan Ruiz, Dr. David Allende.

SISTEMA DE MONITOREO PARA ALERTA DE EVENTOS
HIDROLÓGICOS SEVEROS
1
Centro de la Región Semiárida (CIRSA), Instituto Nacional del Agua (INA)
2
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (
Medrano 235, Villa Carlos Paz, Córdoba
Introducción
Desde hace 28 años, el Instituto Nacional del Agua (INA),
a través del Centro de la Región Semiárida (CIRSA) opera
un Sistema Telemétrico de transmisión de datos
hidrometeorológicos a tiempo real (conocido como
en la Cuenca del Río San Antonio, principal afluente al
Embalse San Roque (Pcia. de Córdoba). El mismo
funciona con tecnología ALERT (Automated
Evaluation in Real Time). A partir del año 2009, en el
marco de un convenio firmado con la Provincia, la red de
medición se amplió a otras cuencas, principalmente de
zonas serranas. A la fecha se instalaron en la provincia,
más de 62 estaciones remotas de campo y
centrales.
El objetivo específico del Sistema de monitoreo es la
medición de precipitación y niveles de río
además la medición de variables meteorológicas. La toma
de datos continuada, su correcto resguardo y
procesamiento es esencial para la realizaci
hidrológicos e hidráulicos.
Entre las principales aplicaciones, a partir de la recepción
de los datos a tiempo real, se encuentran el Sistema de
Alerta de Crecidas (SAC) y la operación del Alerta
Temprana de Lluvia (ATLL).
Los datos recolectados, hacen posible
desarrollo de estudios referidos a modelos matemáticos de
pronósticos de crecidas, preaviso de crecientes repentinas,
índices de riesgo, estudios de impacto ambiental, entre
otros.
A la fecha el Instituto Nacional del Agua a t
CIRSA se une, como directos participantes de
colaboración interinstitucionales, algunos de los cuales se
hallan en gestión, con la Secretaría de Recursos Hídricos y
Coordinación perteneciente al Ministerio de Agua,
Ambiente y Servicios Públicos y la Subsecretaría de
Seguridad a través de la Dirección de Gestión de Riesgos
perteneciente al Ministerio de Gobierno y Seguridad de la
provincia de Córdoba, para disponer del mejor sistema de
medición.
Sistema Telemétrico CIRSA
El CIRSA a través de su área STC, ha instalado
1986 una red de 62 estaciones remotas. Cada
compuesta por tantos sensores como variables mida.
estaciones remotas forman parte de un sistema de
adquisición, transmisión, procesamiento y presentación de
datos que conforman el sistema telemétrico
operado desde la estación Central de recepción ubicada en
la sede Villa Carlos Paz del INA-CIRSA.
En octubre de 2009 comenzó la primera etapa de
instalación y puesta en marcha de las estaciones
hidrometeorológicas telemétricas adquiridas por el
Gobierno de Córdoba. A partir de su instalación, las
mismas se operaron de manera complementaria con las de
la red que el INA-CIRSA posee en la Provincia.
Con esta incorporación se cubren las cuencas:
del Río San Antonio (CRSA)
del Río Cosquín
del Río Anisacate
SEVEROS EN LAS SIERRAS DE CÓRDOBA
Esteban Vélez 1,2
Centro de la Región Semiárida (CIRSA), Instituto Nacional del Agua (INA).
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)
Medrano 235, Villa Carlos Paz, Córdoba. Tel.: 03541-430443- E-mail:esteban@onenet.com.ar
años, el Instituto Nacional del Agua (INA),
a través del Centro de la Región Semiárida (CIRSA) opera
ansmisión de datos
conocido como STC)
en la Cuenca del Río San Antonio, principal afluente al
Embalse San Roque (Pcia. de Córdoba). El mismo
utomated Local
r del año 2009, en el
marco de un convenio firmado con la Provincia, la red de
medición se amplió a otras cuencas, principalmente de
zonas serranas. A la fecha se instalaron en la provincia,
estaciones remotas de campo y dos estaciones
El objetivo específico del Sistema de monitoreo es la
medición de precipitación y niveles de río, permitiendo
además la medición de variables meteorológicas. La toma
de datos continuada, su correcto resguardo y
procesamiento es esencial para la realización estudios
Entre las principales aplicaciones, a partir de la recepción
de los datos a tiempo real, se encuentran el Sistema de
Alerta de Crecidas (SAC) y la operación del Alerta
dos, hacen posible además, el
desarrollo de estudios referidos a modelos matemáticos de
pronósticos de crecidas, preaviso de crecientes repentinas,
índices de riesgo, estudios de impacto ambiental, entre
el Instituto Nacional del Agua a través del
como directos participantes de acuerdos de
colaboración interinstitucionales, algunos de los cuales se
hallan en gestión, con la Secretaría de Recursos Hídricos y
Coordinación perteneciente al Ministerio de Agua,
s Públicos y la Subsecretaría de
Seguridad a través de la Dirección de Gestión de Riesgos
perteneciente al Ministerio de Gobierno y Seguridad de la
provincia de Córdoba, para disponer del mejor sistema de
ha instalado, desde
estaciones remotas. Cada una está
compuesta por tantos sensores como variables mida. Las
estaciones remotas forman parte de un sistema de
adquisición, transmisión, procesamiento y presentación de
onforman el sistema telemétrico, el cual es
operado desde la estación Central de recepción ubicada en
En octubre de 2009 comenzó la primera etapa de
instalación y puesta en marcha de las estaciones
eorológicas telemétricas adquiridas por el
Gobierno de Córdoba. A partir de su instalación, las
mismas se operaron de manera complementaria con las de
CIRSA posee en la Provincia.
Con esta incorporación se cubren las cuencas:
Antonio (CRSA)
del Río Los Sauces
del Río Suquía y Aº. Saldán
del Río Chocancharaba
Aº menores del S.O. de la Provincia (Aª El
Gato y El Ají)
Estas cuencas están monitoreadas con al menos seis
puestos de medición, en tanto que para las de los ríos Los
Espinillos y Santa Rosa (aportan al Embalse Los Molinos)
sólo se instaló un puesto de medición.
En la Figura 1 se muestra la ubicación de las estaciones.
En tanto que en las Figuras 2 y 3 observamos momentos
en la instalación de las estaciones telemétricas.
Permanecen numerosas áreas y/o cuencas en zonas
serranas de la provincia sin cobertura.
puntos ciegos de provisión de datos e información con
fines de alertas hidrológicas a tiempo real, especialmente
necesaria para áreas con gran afluencia turística en
períodos estivales.
Dentro de éstas encontramos las cuencas de los ríos que
aportan al Embalse Los Molinos y al Embalse de Río III.
La zona serrana del norte cordobés, tampoco está siendo
medida, con esta tecnología.
Figura 1: Ubicación Geográfica de las Estaciones de Medición
del Sistema Telemétrico
Instalada la red, necesariamente debe existir un servicio de
mantenimiento para asegurar la precisión y calidad del
dato enviado. A este mantenimiento sistemátic
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EN LAS SIERRAS DE CÓRDOBA
del Río Suquía y Aº. Saldán
Aº menores del S.O. de la Provincia (Aª El
con al menos seis
o que para las de los ríos Los
(aportan al Embalse Los Molinos)
En la Figura 1 se muestra la ubicación de las estaciones.
En tanto que en las Figuras 2 y 3 observamos momentos
n de las estaciones telemétricas.
numerosas áreas y/o cuencas en zonas
sin cobertura. Constituyendo
puntos ciegos de provisión de datos e información con
fines de alertas hidrológicas a tiempo real, especialmente
ia para áreas con gran afluencia turística en
cuencas de los ríos que
al Embalse de Río III.
La zona serrana del norte cordobés, tampoco está siendo
: Ubicación Geográfica de las Estaciones de Medición
Instalada la red, necesariamente debe existir un servicio de
mantenimiento para asegurar la precisión y calidad del
dato enviado. A este mantenimiento sistemático se le debe

agregar otro para el caso de sucesos imprevistos (caída de
rayos sobre estación o zona, vandalismo, falta de ingreso
de datos, etc.).
Sistema de Alerta de Crecida y Alerta
temprana de lluvias.
Con los datos recibidos en tiempo real, cada temp
estival desde fines de los ´80, se brinda el Servicio de
Alerta de Crecidas (SAC) para la ciudad de Villa Carlos
Paz y 5 comunas aledañas. Esto se realiza con las
estaciones propias del CIRSA, instaladas en la Cuenca del
Río San Antonio.
El SAC es un servicio de alerta hidrológico con pronóstico
de crecidas, que se instrumenta anualmente
período comprendido entre el 1º de diciembre y el 31 de
marzo. Este alerta incluye avisos de precipitación, de
incremento del nivel de los ríos en la Cuenc
posterior pronóstico de crecidas, para la ciudad de Villa
Carlos Paz.
En tanto que a partir del año 2009, además se presta un
servicio de alerta temprana de lluvia (ATLL), para las
demás cuencas monitoreadas. Consiste en avisar diferentes
niveles de riesgo en función de la precipitación media por
cuenca.
Tanto el SAC como el ATLL, se encuentran
perfectamente protocolarizados.
Figura 2: Estación C. Min. San Roque
Figura 3: Estación COSAG
agregar otro para el caso de sucesos imprevistos (caída de
rayos sobre estación o zona, vandalismo, falta de ingreso
Sistema de Alerta de Crecida y Alerta
Con los datos recibidos en tiempo real, cada temporada
estival desde fines de los ´80, se brinda el Servicio de
Alerta de Crecidas (SAC) para la ciudad de Villa Carlos
Paz y 5 comunas aledañas. Esto se realiza con las
estaciones propias del CIRSA, instaladas en la Cuenca del
servicio de alerta hidrológico con pronóstico
anualmente durante el
período comprendido entre el 1º de diciembre y el 31 de
. Este alerta incluye avisos de precipitación, de
incremento del nivel de los ríos en la Cuenca alta y el
, para la ciudad de Villa
2009, además se presta un
servicio de alerta temprana de lluvia (ATLL), para las
demás cuencas monitoreadas. Consiste en avisar diferentes
les de riesgo en función de la precipitación media por
Tanto el SAC como el ATLL, se encuentran
Roque
Principalmente el SAC, ha demostrado ser una
herramienta valiosa para el anticipo de eventos severos en
la CRSA.
En cuanto al ATLL su aplicación es más restringida al
contar solo con datos de precipitación.
servicio se realiza con datos suministrados por estaciones
pertenecientes a la provincia.
Discusión final
Los desastres de origen natural responden a amenazas que
no pueden ser neutralizadas, debido a que difícilmente su
mecanismo de origen puede ser intervenido, aunque los
efectos de ciertos fenómenos, como inundaciones y
deslizamientos, pueden llegar a controlarse o atenuarse
con obras civiles de canalización y estabilización de
suelos.
Entre las medidas no estructurales más adecuadas de
mitigación, se cuentan los servicios de alerta y los
pronósticos de crecida, cuyo objetivo es informa
población amenazada acerca del acontecimiento o
inminencia de un fenómeno peligroso.
En la zona serrana cordobesa -de lluvias estivales intensas
y de corta duración, sobre una vegetación degradada y
terrenos someros de alta pendiente-
concentración de las repentinas crecidas no superan las 12
horas y es de vital importancia preverlas con suficiente
anticipación para evacuar playas, campamentos y edificios
ribereños, a menudo utilizados por visitantes
desprevenidos.
En este escenario, un Sistema de Alerta de
pieza necesaria en la reducción de pérdidas por
inundaciones. Es fundamental contar con una red de
monitoreo a tiempo real en muy buenas condiciones de
funcionamiento.
Para el caso de las estaciones del INA, entre las
encuentran las de la Cuenca del Río San Antonio,
mantenimiento es encarado por el STC. Para el resto
estaciones, se depende de la provincia. Para ello se
necesita de voluntades personales, pero sólo resulta
asegurado cuando está presente la decisión política de
apoyo con medios y elementos a través de contratos o
convenios.
Bibliografía
Colladon L. y Vélez, E. (2011) “Sistema de monitoreo
automático de ríos en las Sierras de Córdoba
Fluvial: procesos, de erosión y sedimentación, obras de control y
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Hidráulica de Ríos. Compiladores: H.D. Farías, J.D. Brea, C.M.
García. Pp 109,110. ISBN.978-987-1780-05-
ISBN 978-9871780-05-01. Santiago del Estero.
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para la Conformación de un Sistema de Alerta Temprana en 17
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Flood Warning System”, en la 25th Flood
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Reno, Nevada, EE.UU”.
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ha demostrado ser una
amienta valiosa para el anticipo de eventos severos en
En cuanto al ATLL su aplicación es más restringida al
contar solo con datos de precipitación. Este último
servicio se realiza con datos suministrados por estaciones
Los desastres de origen natural responden a amenazas que
no pueden ser neutralizadas, debido a que difícilmente su
mecanismo de origen puede ser intervenido, aunque los
efectos de ciertos fenómenos, como inundaciones y
pueden llegar a controlarse o atenuarse
con obras civiles de canalización y estabilización de
Entre las medidas no estructurales más adecuadas de
mitigación, se cuentan los servicios de alerta y los
pronósticos de crecida, cuyo objetivo es informar a la
población amenazada acerca del acontecimiento o
de lluvias estivales intensas
y de corta duración, sobre una vegetación degradada y
los tiempos de
concentración de las repentinas crecidas no superan las 12
horas y es de vital importancia preverlas con suficiente
anticipación para evacuar playas, campamentos y edificios
ribereños, a menudo utilizados por visitantes
Sistema de Alerta de Crecidas es una
pieza necesaria en la reducción de pérdidas por
s fundamental contar con una red de
monitoreo a tiempo real en muy buenas condiciones de
Para el caso de las estaciones del INA, entre las que se
encuentran las de la Cuenca del Río San Antonio, el
mantenimiento es encarado por el STC. Para el resto de las
depende de la provincia. Para ello se
necesita de voluntades personales, pero sólo resulta
la decisión política de
a través de contratos o
Sistema de monitoreo
automático de ríos en las Sierras de Córdoba” En Hidráulica
ación, obras de control y
gestión de ríos. Memorias del V Simposio Regional sobre
Hidráulica de Ríos. Compiladores: H.D. Farías, J.D. Brea, C.M.
-01. Trabajos en CD.
01. Santiago del Estero.
(2010) “Estudio de Factibilidad
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y Gestión de Riesgos Provincia de Córdoba.
(2011) “Instalación y puesta en marcha de las
Estaciones Hidrometeorológicas Telemétricas del Gobierno de la
Informes Técnicos de Avance de Obra y
CIRSA, Villa Carlos Paz.
“Expanding and Updating the INA-CIRSA Flash
Warning Systems
Training Conference and Exposition del ALERT Users Group,

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