Precipitación Máxima Probable en 24 horas en Cataluña M.C. Casas1, R. Rodríguez1, J. Lorente2 y A. Redaño2 1 2
Dpt. de Física i Enginyeria Nuclear, EPSEVG, Universitat Politècnica de Catalunya,
[email protected] Dpt. d'Astronomia i Meteorologia, Facultat de Física, Universitat de Barcelona,
[email protected]
I.
INTRODUCCIÓN
La Precipitación Máxima Probable (PMP) se define como la cantidad de precipitación teóricamente más alta para una duración dada que es físicamente posible sobre una localidad, en un área de tormenta y una época del año especificadas. Para estimar esta magnitud se utilizan diferentes procedimientos, basados en su mayoría en modelos físicos de tormenta y en la maximización y transposición de tormentas individuales observadas. Otros métodos son de tipo estadístico, siendo el más extensamente utilizado el método de Hershfield1, basado en el análisis de frecuencia de los máximos anuales de lluvia.
II. ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA DE LA PMP EN 24 HORAS Se ha aplicado la técnica de Hershfield a las series de máximos anuales de precipitación diaria registradas en 145 estaciones pluviométricas del Instituto Nacional de Meteorología en Cataluña. Para cada serie, se ha calculado el factor de frecuencia km, que es el número de desviaciones estándar a sumar a la media de la serie que se obtiene eliminando el valor máximo para obtener dicho máximo. La relación inversa conocida entre este factor y la media se obtiene trazando una curva envolvente apropiada de los puntos ( xn , km).2 La figura 1 muestra la curva (discontinua) trazada mediante el ajuste de los cuatro puntos más altos y su paralela Figura 1: Curva envolvente del factor de frecuencia km (continua) que engloba todos los casos, que es la utilizada para obtener km maximizados para cada estación, a partir de los cuáles se ha calculado la PMP diaria según: PMP = xn + km σn [1]
III. ANÁLISIS ESPACIAL DE LA PMP DIARIA EN CATALUNYA Con el fin de obtener la PMP en 24 horas en cualquier punto de Cataluña, se ha aplicado un método de análisis objetivo de las cantidades calculadas para cada observatorio. La técnica escogida ha sido el método de Cressman, que consiste en la aplicación iterativa de un algoritmo matemático que pondera las diferencias entre los valores analizados en los puntos donde se encuentran las estaciones pluviométricas y los datos observados en ellas, teniendo en consideración un radio de influencia que determina la distancia máxima a la que puede estar un observatorio para influir en el análisis de un punto de la malla. En el primer paso del proceso iterativo, se ha utilizado un campo inicial de precipitación en 24
horas con periodo de retorno de 100.000 años obtenido a partir del mapa de la precipitación mensual máxima en cada punto de una malla de 1 km de brazo que contiene toda Cataluña, calculado mediante técnicas GIS por Ninyerola et al.,3 y IDF generalizada obtenida por Casas et al.4 para Barcelona. Tras conseguir la convergencia entre los valores analizados y los datos en los observatorios, el resultado muestra un alto grado de detalle con estructuras diferenciadas de muy pequeña longitud de onda en comparación a la densidad de la red de estaciones utilizada. Para suavizarlo, se ha aplicado un filtro bidimensional, el resultado obtenido (fig. 2) muestra que las áreas con valores máximos de PMP coinciden aproximadamente con las zonas de mayor precipitación media anual, a excepción del cabo de Creus y el golfo de Sant Jordi, áreas de la Cataluña seca en las que se Figura 2. Precipitación Máxima Probable en 24 horas. registran los valores más altos de la PMP. Las áreas de mínimos coinciden con las áreas de menor precipitación anual media, a excepción de la Vall d'Aran, zona lluviosa que presenta valores bajos de la PMP.
IV. CONCLUSIONES El método de análisis aplicado ha permitido asignar a cada km2 de Cataluña un valor numérico de PMP calculado objetivamente, mejorando notablemente la estima aproximada que puede hacerse a partir de un mapa analizado manualmente. Se ha mejorado especialmente la resolución en las zonas montañosas, en las que la densidad de estaciones no es suficiente para representar adecuadamente las grandes variaciones asociadas a la irregularidad del terreno. Referencias Hershfield D.M., 1965. Method for estimating probable maximum precipitation. Journal American Waterworks Association, 57, 965-972. 2 Rakhecha P.R., Deshpande N.R., Soman M.K., 1992. Probable Maximum Precipitation for a 2-Day Duration over the Indian Peninsula. Theor. Appl. Climatol., 45, 277-283. 3 Ninyerola M, Pons X, Roure J.M., 2000. A Methodological Approach of Climatological Modeling of Air-Temperature and Precipitation Through Gis Techniques. Int. J. Climatol., 20, 14: 1823-1841. 4 Casas M.C., Codina B., Redaño A., Lorente J., 2004. A methodology to classify extreme rainfall events in the western Mediterranean area. Theor. Appl. Climatol., 77: 139-150. 1
