CAPRA Inundaciones FA Cartagena

CAPRA

International Centre for Numerical Methods in EngineeringCentro International de Métodos Numéricos en Ingeniería

&

ITEC S.A.S. – INGENIAR LTDA. – EAI S.A.

C I M N E

EVALUACIÓN PROBABILISTA DEL RIESGO

PLATAFORMA CAPRACartagena, octubre 2012

Omar Darío Cardona A.Juan Camilo Olaya

Gabriel Bernal

¿Cuáles son los peores eventos que pueden presentarse en el sitio de interés, en la ciudad, en el país?

¿Qué tipo de eventos controlan el riesgo de desastre para frecuencias altas y bajas de ocurrencia?

¿Cuánto podrían ser las peores pérdidas económicas que podrían producirse y con qué frecuencia?

Preguntas relacionadas conla gestión del riesgo

¿Cuánto es el valor expuesto o el valor económico de la reposición o reconstrucción de activos?

¿Cuánto es la pérdida anual esperada?

¿Cuántas pérdidas humanas pueden esperarse en los peores eventos? Y ¿con qué frecuencia de ocurrencia?

¿Qué medidas y acciones inmediatas y de mediano y largo plazo se pueden tomar?

Preguntas relacionadas conla gestión del riesgo

ERN ERN Evaluación de Riesgos Naturales – América Latina –

Evaluación de Riesgos Naturales – América Latina –La Iniciativa CAPRA

Objetivo y alcance

Desarrollar herramientas de evaluación y comu-nicación de riesgo con el fin de:

a) Sensibilizar tomadores de decisiones acerca del potencial de desastres de origen natural;

b) Formular estrategias de gestión de riesgos a nivel subnacional, nacional e regional;

c) Desarrollar una metodología común para eva- luar y cuantificar el riesgo de desastres.



Objetivo y alcance

La iniciativa CAPRA pretende convertirse en el foco de una estrategia regional, versátil y

efectiva, para el desarrollo de las evaluaciones de riesgo y la toma de

decisiones relacionada con la gestión de riesgos naturales.



¿Por qué un análisis probabilista del riesgo?

Las intensidades de eventos peligrosos (amenaza) tienen una frecuencia de ocurrencia

Existe incertidumbre en la estimación de la amenaza y de la vulnerabilidad

El riesgo debe expresarse en tasas de ocurrencia o períodos de retorno

Necesidad de métricas avanzadas de evaluación del riesgo en función de la probabilidad de excedencia de pérdidas (PMP & PAE)

Posibilidad de comparar y agregar pérdidas por diferentes eventos – multiamenaza o multiriesgo

Escenarios probables futuros (cambio climático)


Evaluación de Riesgos Naturales – América Latina –Modelación probabilista

Precauciones

La mayoría de los eventos catastróficos no han ocurrido aún

Información histórica escasa Corta memoria para desastres previos (una

generación) Se modelan eventos de 1000 años con información

de 30 años, en la mayoría de los casos Modelación de fenómenos muy complejos con

modelos analíticos relativamente simples. El proceso de modelación requiere experiencia y

sentido común.


Evaluación de Riesgos Naturales – América Latina –

SISMO

HURACÁN

LLUVIAS INTENSAS

VOLCÁN

TSUNAMI

Flujos de lava

Flujos piroclásticos

Caída de cenizas

Movimiento del terreno

Profundidad de

inundación

DESLIZAMIENTO

Estabilidad de laderas

CAPRA GIS

Precipitación

Velocidad del viento

Marea de tormenta

Precipitación

INUNDACIÓN Profundidad de

inundación

AMENAZA PRIMARIA EFECTOS A. P. AMENAZA SECUNDARIA EFECTOS A.S.

Aproximación Multi-Amenaza



SISMO

HURACÁN

LLUVIAS INTENSAS

VOLCÁN

TSUNAMI

Flujos de lava

Flujos piroclásticos

Caída de cenizas

Movimiento del terreno

Profundidad de

inundación

DESLIZAMIENTO

Estabilidad de laderas

CAPRA GIS

Precipitación

Velocidad del viento

Marea de tormenta

Precipitación

INUNDACIÓN Profundidad de

inundación

AMENAZA PRIMARIA EFECTOS A. P. AMENAZA SECUNDARIA EFECTOS A.S.

Aproximación Multi-Amenaza

Las inundaciones son el evento hidrometeorológico más frecuente que se origina por el exceso de lluviasLas inundaciones son el evento hidrometeorológico más frecuente que se origina por el exceso de lluvias

Inundación en áreas rurales

Amenaza por InundaciónEfectos

Inundación en áreas urbanas

Amenaza por InundaciónEfectos

1. Generación de escenarios de lluvia

2. Precipitación – Escorrentía

3. Amenaza por inundación

Amenaza por InundaciónComponentes

Amenaza por InundaciónDescripción del modelo

Profundidad de inundación para cada escenario

ENTRADA MODELO DE AMENAZA SALIDA

PROGRAMA: ERN-INUNDACIÓN

Factores de escurrimiento

Topografía general

Amenaza por lluvias intensas

Estimación de la profundidad de inundación a partir de factores de escurrimiento y de exposición al viento

Balance hidrológico general

GENERACIÓN SINTÉTICA DE TORMENTAS

Posibles enfoques:

1. Análisis puntual (comportamiento puntual en sitios de estaciones pluviométricas):

Curvas IDF

Curvas PDF

2. Análisis espacial (distribución espacial de la precipitación):

Patrones espaciales

Curvas PAD

Curvas PADF

Generación sintética de lluvias

Conformación de base de datos de precipitación

Ubicación georreferenciada de estaciones de medición

Determinación de períodos de registro individuales y concurrentes en estaciones de medición

Obtención de series históricas diarias Obtención de series históricas

intradiarias (horarias, 30 minutales, 10 minutales, etc.) si existen

Discriminación de eventos históricos según origen: huracanes, lluvias intensas

Obtención de curvas PDF, IDF, PAD, PADF

Generación sintética de lluviasProcedimiento

Para esto, a partir de las series históricas de profundidad de precipitación en cada estación:

a) Elaboración de mapas de isoyetas de eventos de lluvia intensa registrados en la zona de estudio para varias duraciones

Éstos son análisis de precipitación máxima realizados conjuntamente con todas las estaciones de medición de lluvia disponibles, para fechas y horas concurrentes. Es decir, son análisis de eventos históricos de aguaceros fuertes.

Análisis espaciales de precipitaciones máximas


Se seleccionan los eventos extremos a partir de criterios simples de selección, por ejemplo:

Del total de días con información diaria concurrente en la mayoría de estaciones, seleccionar los días con lluvia diaria que cumplen:

… más de 70% de estaciones con lluvia > 0

… precipitación máxima registrada en estas estaciones > 50 mm

… precipitación promedio > 25 mm

El resultado es un conjunto de aguaceros históricos, para cada año, que pueden considerarse como los más intensos


73,2 104.5

33.4126.3

64.9

102.9123.7

103.0105.6

75.1

117.5

37.941.8

72.6

0

0

0

0

2.3

Curvas isoyetas evento histórico (vectorial)


Para cada evento …


Para cada evento …

b) Determinar para cada evento su correspondiente curva PAD (Profundidad – Área - Duración)

Pmax (mm) Pmax (mm)22/05/1987 01/05/1989

4.6 98.3 131.823 94.2 127.350 88.3 120.1101 81.7 110.8203 77 98.9300 74.8 91.9500 71.8 82.9

1000 64.4 72.42000 59 63.75000 49.6 53.7

10000 41.5 4620000 34.7 40.230000 29.8 36.732607 28.4 35.7

Area (km2)

0

20

40

60

80

100

120

140

1 10 100 1000 10000 100000

Área (km2)

Pre

c. M

ax. pro

medio

(m

m)

01-05-89

22-05-87


c) Dibujar las curvas PAD de cada año para una duración D y dibujar la envolvente superior

0

20

40

60

80

100

120

140

0 200 400 600 800 1000

P (m

m)

Área (km2)

E 1E 2E 3E 4E 5E 6E 7

Curva PAD para un año particular y D (envolvente superior)


d) Dibujar las envolventes superiores para todos los años de registro y hacer análisis de frecuencia para diferentes valores de área

Curvas PADF (Prof-Area-Duración-Frecuencia)

Área (km2)

P(m

m)

100 años50 años

25 años5 años


e) Generación de N mapas sintéticos de precipitación máxima con distribución espacial (patrones geométricos elípticos y/o circulares, ubicación preferencial centros, alineamiento eje mayor, relación entre ejes)


1. Seleccionar un determinado período de retorno T

2. Determinar aleatoriamente una duración D

3. Seleccionar valores de área, Ai, dentro del rango cubierto por la curva PADF correspondiente a la duración D y periodo T anteriores

4. Con base en la curva PADF determinar los respectivos valores de profundidad máxima promedio Pi

5. Generar aleatoriamente la ubicación, forma y tamaño del patrón de precipitación;

6. Generar con el patrón típico las correspondientes curvas isoyetas que preserven para las anteriores áreas Ai las respectivas profundidades de precipitación Pi

Patrón elíptico

Generación sintética de lluvias

Cuenca del río Jiboa. El Salvador

MODELACIÓN HIDRAÚLICA SIMPLIFICADA


Modelo basado en el cálculo de la precipitación efectiva en un punto determinado

Uso y tipo de suelo Zonas de acumulación de precipitación Topografía Balance hidrológico general

2508

5.08

203220.32

PN

PeP

N

Precipitación Efectiva (Metodología Ven Te Chow)

P corresponde a la precipitación acumulada en un período determinado, sin considerar el uso y tipo de suelo y el proceso de escorrentía

Pe corresponde a la precipitación efectiva N corresponde al número de escorrentía, en

función del uso del suelo, tipo de suelo y cobertura vegetal de la zona de análisis


Factores de inundación:

Zonas bajas o rodeadas de montañas con mayor peligro de inundación, que se asemejan a cauces de ríos. (Color amarillo). El tirante de inundación es igual a la precipitación efectiva más un 50%.

Lugares cercanos a zonas bajas identificadas como cauces. El tirante de inundación es igual a la Pe mas un 20%. (Color verde)

Lugares con pendiente topográfica baja o plana. Se considera que el tirante de inundación es igual a la Pe.

Lugares con pendiente topográfica alta . Se considera que no presenta inundación.

LOS RESULTADOS TENIENDO EN CUENTA EL PERÍODO DE RETORNO DEPENDEN DEL PERÍODO DE RETORNO DEL EVENTO DE LLUVIA DETONANTE

LLUVIA - ESCORRENTÍA

Cuenca tributaria generadora de crecientes

Zona de afectación por inundaciones

Estimar crecientes en cuencas tributarias y transitar éstas en zona de inundaciones

Lluvia – Escorrentía en cuencas

Cuencaprecipitación escorrentía

t

aguacero

t

Qcreciente

Lluvia – Escorrentía en cuencasLa cuenca como un sistema lineal

La SALIDA ocurren como RESPUESTA a la ENTRADA

CuencaCuencaentrada salida

Enfoque de sistemas se concentra en la operación realizada por h(t) en la entrada x(t) para producir la salida y(t)

Función de transferencia o función de transformación

Laderas y red de drenaje de la

cuenca

Escorrentía directaPrecipitación efectiva

Precipitación total

Escorrentía total corriente

(Q río)Percolación

Lluvia – Escorrentía en cuencasLa cuenca como un sistema lineal

Hidrograma Unitario triangular (CAPRA)

q

t

qp

Tp Tr

p

ep nT

APq

566.0

cc

p TT

T 6.02

Si A < 250 km2:

pb nTT

rpb TTT

2n

ccp TTT 6.0Si A > 250 km2:

3.1583

2502

A

n

Lluvia – Escorrentía en cuencasModelo de Hidrograma Unitario

MODELACIÓN HIDRAÚLICA HEC-RAS

Amenaza de inundación

CAPRA usa HEC-RAS (v 4.1) para el cálculo del tránsito de crecientes por canales y ríos:

El módulo de inundación de CAPRA:

Administra todo el procedimiento de análisis

Para cada evento de precipitación, determina el hidrograma de salida de

la cuenca.

Llama a HEC-RAS para iniciar el cálculo hidraúlico

Guarda los resultados en el formato AME

HEC-RAS:

Calcula el tirante de inundación y la velocidad promedio del agua.

Amenaza de inundación

HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center – River Analysis System)

HEC - HMS

MODELACIÓN HIDRAÚLICA DETALLADA

Modelación hidráulica

0)()(

yvh

xuh

th

x

h

x

h

h

uuh

x

vv

x

uu

t

u

g

34

21

y

h

y

h

h

uuh

y

vv

x

vu

t

v

g

34

21

Flujo bidimensional con velocidad promedio en la vertical (Ecuaciones de Saint Venant)

Continuidad

Conservación de la cantidad de movimiento

Q

t (hr)

Flujo Bidireccional en

Llanura-Ecs. Conservación de la Cantidad de Movimiento

-Ec. Conservación de Masa

Se Repite para todos

los escenarios

x

h

x

h

h

uuh

x

vv

x

uu

t

u

g

34

21

y

h

y

h

h

uuh

y

vv

x

vu

t

v

g

34

21

0)()(

yvh

xuh

th

M

(i,j) (i+1,j)

(i+1,j+1)(i,j+1)

M

(i,j) (i+1,j)

(i+1,j+1)(i,j+1)

Dy

Dx

Modelación hidráulica

Análisis Resultado

Amenaza por InundaciónResultados

Proceso de cálculo Resultado




La HachaduraFrontera con Guatemala. Cuenca del río Paz


La HachaduraFrontera con Guatemala. Cuenca del río Paz

Escenario calculado a partir de 100 simulaciones del huracán Olivia

Evaluación del Riesgo: Estimación de Pérdidas

Application 1Application 1

Application 1Aplicación 1

PérdidasEconomica

sHumanas

Uso de los Resultados

Daños

Amenaza

Vulnerabilidad

Activos Expuestos

ACTIVOS EXPUESTOS

¿Qué significa “Exposición”?

Identificar y caracterizar los activos críticos susceptibles de sufrir daño ante las amenazas.

Construcciones urbanas Infraestructura urbana

Construcciones rurales

Infraestructura regional y nacional

Exposición humana

Modelación de la exposición

Para cada componente se requiere (mínimo):

• ID• Localización (coordenadas geográficas)• Valor de reposición • Tipo estructural (con base en sus

características)• Ocupación humana

Archivo en formato Shape (poligonos, lineas, puntos)

Exposición con archivos Shape

USANDO INFORMACIÓN CATASTRAL

Información disponible

¿Si no hay información disponible, como podemos generarla?

Se requiere: Coordenadas geográficas Características de cada componente:

tamaño, altura, materiales, cubierta, pisos, tipo estructural, particiones, otros,….



- CAPRA-InfoPolig-V1.0

EXPOSICIÓN

Herramientas de computación




EXPOSICIÓN





EXPOSICIÓN





EXPOSICIÓN





EXPOSICIÓN



Evaluación de Riesgos Naturales – América Latina –El Progreso Cuenca del Río Ulúa

Modelo de exposición

MODELO DE EXPOSICIÓN – MANZANAS HOMOGÉNEAS



Intensidad de la amenaza (Sismo, Viento, Profundidad de agua, …)

Funciones de vulnerabilidad

DAÑOS DIRECTOS

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

Profundidad de agua de inundación [cm]

VDD

[%

]

DAÑOS EN MUROS SIN DAÑO EN PISOS

DAÑOS EN MUROS Y PISOS

TAPIA PISADA O ADOBE

Ejemplo de funciones de vulnerabilidad ante inundaciones

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

0 1 2 3 4 5 6 7Tirante (m)

Pér

did

aUN NIVEL

DOS NIVELES

TRES NIVELES

CURVAS DE VULNERABILIDAD



http://capra.no-ip.org/CAPRAVulExplorer/

Plataforma onlineBase de datos de funciones



Para cada amenaza

Para cada escenario

Para cada portafolio

Para cada componente

• Localización geográfica•Estimación de la intensidad de

la amenaza• Selección de la vulnerabilidad• Cálculo de parámetros del

riesgo (daño, pérdidas económicas y humanas, etc.)

• Cálculo de las FDP

FDP para cada escenario

Cálculo de recurrencia

de la pérdida

para cada amenaza

Cálculo de la recurrencia de la pérdida por múltiples

amenazas (multi-riesgo)

Cálculos para diferentes propósitos

PMLAAL

Efectos en la población (Probabilidad de víctimas)

FIN

Cálculo multi-riesgo probabilista


Evaluación de Riesgos Naturales – América Latina –Análisis Probabilista de Riesgo

Medidas del riesgo físico

Porcentaje de daño o relación media de daño, RMD

Pérdida anual esperada: PAE

Prima pura: PP

Curva de excedencia de pérdidas, CEP

Pérdida máxima probable: PMP (PML)

1. Efectos físicos y daños

2. Pérdidas económicas3. Efectos en la

población

MÉTRICAS

Análisis Probabilista de RiesgoProceso de ocurrencia de pérdidas

800

Generación de pérdidas siguiendo un proceso de Poisson

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

0 200 400 600 1000

Ventana de tiempo en años

Pérd

ida r

ela

tiva

Análisis Probabilista de RiesgoProceso de generación de pérdidas

800

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

0 200 400 600 1000

1.0Pr p

3.0Pr p

6.0Pr p

8.0Pr p

La generación de pérdidas sigue un proceso de Poisson

Ventana de tiempo en años

Pérd

ida r

ela

tiva

Análisis Probabilista de RiesgoCálculo de pérdidas

Se requiere entonces determinar, para cada evento, la distribución de probabilidad de las pérdidas dado que ocurrió el i-ésimo evento

) |( iEventopf

En general, no es posible determinar directamente esta distribución de probabilidad. Suele entonces calcularse “encadenando” distribuciones de probabilidad condicionales:

0

) |()|() |( dSaiEventoSafSapfiEventopf

Vulnerabilidad Amenaza

Análisis Probabilista de RiesgoTasa de excedencia de pérdida

t

Pppv

Pr

Tasa de excedencia

Probabilidad de excedencia

Ventana de tiempo

Análisis Probabilista de RiesgoTasa de excedencia de pérdida

AFPppv Pr

Tasa de excedenciaProbabilidad de excedencia

Frecuencia anual de ocurrencia

Análisis Probabilista de RiesgoCurva de excedencia de pérdida (CEP)

i) ()i Pr( )(1

EventoFEventopPp A

Eventos

i

Tasa de excedencia de la pérdida

Pérdida física

Sumatoria para todos los eventos o escenarios

Probabilidad de excedencia de la pérdida, condicionada a la ocurrencia del evento

Frecuencia anual de ocurrencia del evento



Curva de excedencia de pérdida (CEP)

Representa la frecuencia anual con que determinada pérdida económica será excedida.

Tasa

de

exce

denc

ia d

e pé

rdid

a [#

/año

]

Pérdida [unidades monetarias]



CEP: Curva de riesgo (Estratificación del riesgo)

Representa la frecuencia anual con que determinada pérdida económica será excedida.

Planificación /Prevención /Mitigación

Reglamentos (códigos/normas/usos del suelo)

Transferencia Retención

Pérdida ($)

Estrato 1 Estrato 4Estrato 3Estrato 2

1 = Probabilidad alta & pérdidas menores/moderadas2 = Probabilidad media & pérdidas moderadas/mayores3 = Probabilidad baja & pérdidas mayores4 = Probabilidad muy baja & pérdidas muy grandes

Retención (prespuesto / credito contingente)

Tasa

de

exce

denc

ia (1

/año

)

Alerta / Respuesta (Riesgo residual)

www.ecapra.org

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