Grado obtenido: Magister de la Universidad de Buenos Aires en Ingeniería Sanitaria]]> Disciplina: Ingeniería Sanitaria]]> Fil: Scasserra, Daiana Carla. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. ; Argentina.]]> Las curvas Intensidad-Duración-período de Retorno (IDR) son una de las herramientas más utilizadas para la estimación de tormentas de diseño para distintos tipos de obras hidráulicas y de infraestructura, así como también son el principal dato de entrada para la modelación hidrológico-hidráulica utilizada para la determinación de zonas de riesgo de inundación y otros usos en la planificación del territorio. Las curvas IDR, para un determinado lugar, brindan intensidades medias de precipitación en función de la duración de la tormenta y del período de retorno asociado.
Existe hoy en día una problemática a la hora de estimar los parámetros de estas curvas, consistente principalmente en la dificultad de encontrar información pluviográfica con la longitud de registro lo suficientemente prolongada tal que permita hacer un análisis estadístico robusto y confiable. En los últimos años, en Argentina y en otros países del mundo, la cantidad de estaciones pluviográficas no sólo resulta escasa sino que también va en descenso. Además, muchas de éstas tienen historias de registro de corta longitud, lo cual impide su utilización para hacer dicho análisis. En esta tesis se ha analizado la posibilidad de elaborar curvas IDR a partir de estimaciones remotas de precipitación de la Misión satelital TRMM. Los productos de esta Misión se encuentran disponibles de manera gratuita para gran parte del globo terrestre. En este estudio se ha utilizado el producto 3B42 v7, que brinda estimaciones de intensidad media de precipitación con una resolución temporal de 3 horas y una longitud de registro de 17 años. A partir de estos datos, y mediante la elaboración de un análisis estadístico, se han construido curvas IDR.
Se ha evaluado la bondad de este análisis en 6 ciudades de la República Argentina con disponibilidad de registros de precipitación in situ y curvas IDR elaboradas por otros autores, de forma tal de comparar los resultados obtenidos mediante la utilización de los datos de la Misión TRMM frente a la utilización de otras fuentes de datos utilizados habitualmente en el ámbito de la ingeniería hidráulica ante la falta de curvas IDR en el sitio de implantación del proyecto o zonas aledañas. Para cuantificar esta comparación, se ha dimensionado un conducto pluvial tipo utilizando las distintas curvas IDR, y se ha realizado una estimación del impacto económico que tiene la utilización de estos datos. Los resultados obtenidos muestran que la utilización de las estimaciones de intensidad de precipitación de la Misión TRMM arrojan diferencias, con respecto a la fuente pluviográfica, del mismo orden de magnitud que los obtenidos a partir de la utilización de registros pluviométricos (diarios, a hora fija) ubicados en la periferia del área de estudio. Consecuentemente, la principal conclusión es que las fuentes alternativas de precipitación, como la satelital analizada, podrían resultar de gran utilidad para dar respuesta a la problemática de falta de datos in situ, a la que muchas veces se enfrentan los proyectistas de obras hidráulicas, especialmente en los casos en que el período de retorno de diseño es menor a los 20 años


]]> The Intensity-Duration-Frequency (IDR) curves are one of the most commonly used tools in the determination of design storms, which are the main input for the design of different hydraulic and infrastructure projects. Also, IDR curves are widely used in hydrological and hydraulic modelling for flood mapping and territory planning. These curves are defined as a function that relates mean rainfall intensity with its duration and return period. However, the nonexistence of a long history of recording rain gauge data, essential for a reliable and robust statistical analysis, jeopardizes the application of the mentioned methods. In Argentina and other developing countries, the number of recording rain gauges is not only reduced but has also decreased in the last decades. Furthermore, many recording stations have incomplete or short records, and are consequently not suitable for the analysis. The main aim of this thesis is to analyze the viability of using Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) precipitation estimates to build IDR curves. This Mission offers different kind of products, particularly rain rate estimates over vast areas of the Earth’s surface, which are freely available online. In this case, the 3B42 v7 product was used, which contains rainfall rate estimates with a three-hour temporal resolution and a seventeen-year record. Given the above, a methodology for IDR curves elaboration using these data was developed. In order to test the reliability of the estimates, six case studies were defined for different cities of Argentina, where long term pluviometric data (i.e. non-recording daily readings) as well as reliable IDR curves developed by other authors are available. With these data, it is possible to contrast the IDR curves derived from TRMM data with those of other sources usually utilized by engineers for hydraulic projects when conventional IDR curves are not available in the area. Additionally, as another quantitative approach, a storm drain has been sized using the different IDR curves in order to compare the resulting diameters, all other variables (storm duration and shape, basin characteristics, conduit features) kept constant. Furthermore,a cost estimate was done in order to quantify the incremental or decremental economic impact of using these remote-sensing estimates. The results obtained show that the difference between using TRMM precipitation estimates and pluviometric data is negligible with respect to the recording rain gauge data. The main conclusion is that alternative sources, like the satellite precipitation estimates utilized in this thesis, proved beneficial to overcome the lack of in situ rain gauge data and, consequently, constitute a valid tool for the hydraulic engineer, especially for projects where the design return period is less than 20 years.

]]> Scasserra, Daiana Carla]]> La falta de Curvas Intensidad-Duración-Período de Retorno (IDR) o de registros pluviográficos de suficiente extensión temporal y confiabilidad para elaborar dichas curvas, es una de las problemáticas que enfrentan ingenieros al realizar proyectos, especialmente hidráulicos, en la República Argentina. Las Curvas IDR son herramientas de diseño que proporcionan intensidades medias de precipitación, en función de la duración del evento y el período de retorno definido. El presente trabajo, resultado de trabajos de investigación realizados en el Departamento de Hidráulica de la FIUBA, consistió en la obtención de Curvas IDR basada en estimaciones remotas de precipitación de las misiones satelitales TRMM y GPM impulsadas por la NASA, JAXA y otras agencias espaciales. El producto obtenido, bautizado Precipit.Ar, consiste en un conjunto de Curvas IDR distribuidas espacialmente por gran parte del territorio nacional, limitado al paralelo 50S coincidente con el límite de cobertura espacial de la Misión TRMM. Este producto permite conocer rápidamente las IDR estimadas según coordenadas geográficas, duración y recurrencia. Con esta información como base, se realizó el procesamiento de los datos obtenidos, produciendo una serie temporal de estimaciones de intensidad media de precipitación representativa. Luego, se seleccionó una muestra de eventos máximos para distintas duraciones, y se le ajustó una función de distribución de probabilidad que permitió la construcción de curvas IDR.]]> Fil: Scasserra, D. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Hidráulica. Buenos Aires; Argentina.]]> Fil: Pompilio, P. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Hidráulica. Buenos Aires; Argentina.]]> Fil: Najle, G. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Buenos Aires; Argentina.]]> Fil: Rolla, M. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Buenos Aires; Argentina.]]> Scasserra, D.]]> Pompilio, P.]]> Najle, G.]]> Rolla, M. ]]>