Centro de Investigaciones del Agua
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Centro de Investigaciones del Agua
Université de Queretaro Ecole d’Ingénierie Mexique Dr. Alfonso Gutiérrez López Coordinateur Centre de Recherche sur l’Eau, CIAQ Centro de Investigaciones del Agua, CIAQ Régionalisation hydrologique Expériences dans la région LAC 13e Sommet de l’information sur l’eau Un dialogue transcontinental Joly Hôtel, Ouagadougou Burkina Faso, 11-13 avril 2012 Antécédents Pour fêter le 25éme anniversaire du Master en gestion de ressources de l’eau et dans le Plan stratégique de l’Université de Queretaro pour la période 2007-2012, a été compris la création du Centre de Recherche sur « les phénomènes extrêmes et la gestion des ressources hydriques » Depuis février 2008, le CIAQ a 18 professeurschercheurs, 8 administratives, 25 étudiants du Master et 8 Doctorants avec 2 million dollar en contrats (projets) par an. Centro de Investigaciones del Agua Universidad Autónoma de Querétaro Cerro de las Campanas, s/n Qro. Col. Las Campanas 76010, México Tel. +52 (442) 192 1200 ext. 6401 http://ingenieria.uaq.mx/ciaq/ Objectif L'objectif général du CIAQ est de construire les capacités nécessaires pour comprendre et répondre d'une manière efficace devant les événements extrêmes (inondations et sécheresses), d'estimer la vulnérabilité et de renforcer les bénéfices de la gestion de risques en Mexique et dans le cadre Amérique Latine et des Caraïbes (LAC). Objectifs spécifiques 1. Favoriser la recherche scientifique en matière d'inondations fluviales, côtières, rurales et urbaines. 2. Favoriser la compréhension de la vulnérabilité et l'estimation du risque par les événements hydrologiques extrêmes; 3. Favoriser le développement d'outils computationnels pour développer des modèles des bassins et des rivières; 4. Effectuer des activités efficaces de qualification des professionnels pour mettre en marche les actions opportunes de sensibilisation dirigé vers l'opinion publique; Objectifs spécifiques suite… 5. Créer et renforcer des réseaux, des base de donné d'information de caractère scientifique, technique et normatif entre des institutions et des particuliers; 6. Organiser des activités de transmission connaissances et information, en particulier symposiums et ateliers internationaux; 7. Élaborer des publications et du matériel technique en rapport avec les objectifs et les activités du CIAQ. Initiative International d’Inondations International Flood Initiative Alfonso Gutiérrez López Coordinador Regional Centro de Investigaciones del Agua, CIAQ Universidad Autónoma de Querétaro, México [email protected] Julio Ordoñez Gálvez Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología, SENAMHI Lima, Perú Sadi Laporte M. Berny Fallas López Instituto Costarricense de Electricidad ICE San José, Costa Rica Javier Mendoza Rodríguez Instituto de Hidráulica e Hidrología, UMSA La Paz, Bolivia Carlos Paoli Instituto Nacional del Agua Santa Fe, Argentina Juan Carlos Bertoni Universidad Nacional de Córdoba Instituto Nacional del Agua, INA, Argentina José Vargas Baecheler Departamento de Ingeniería Civil, Universidad de Concepción, Chile Argelio Fernández Instituto Nacional de Recursos Hidráulicos, INRH La Habana, Cuba Juan Chalas Instituto de Recursos Hídricos, INDRHI, República Dominicana Christian Euscategui Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, IDEAM Santafé de Bogotá, Colombia Víctor Manuel Pérez Instituto Nacional de Sismología, Vulcanología, Meteorología e Hidrología, INSIVUMEH, Guatemala Isaías Montoya Blanco Instituto Nicaragüense de Estudios Territoriales, INETER Managua, Nicaragua Domaines générales 1. Vulnérabilité 2. Gestion des crues (risque) et d'urgences 3. Gouvernement et participation social 4. Prévision et alerte anticipée Activités stratégiques 1. Rechercher, 2. Créer des bases données et réseaux information, 3. Éducation et qualification, 4. Renforcer des pays (communautés), 5. Assistance technique. MOTIVATIONS En Amérique Latine, la prise de conscience du risque « inondation » ne se traduit pas encore partout en terme d’aménagement du territoire Les pays développés ne sont pas exempts de ces problèmes mais ils ont souvent réussi à réduire de manière efficace leur vulnérabilité aux désastres naturels provoqués par des phénomènes extrêmes On espère contribuer à diminuer les effets de ces désastres en améliorant la connaissance de la distribution spatiotemporelle des précipitations Paris, 2002 Yucatán, 2002 Inde Les sécheresses et les inondations ont des incidences Vietnam,, 2001 majeures sur la vie socio-économique d’une nation Tajikistan, 2001 Pérou Chihuahua Autriche, 2002 LE PROJECT « PILOT » Ce travail a pour objectif principal de contribuer à une meilleure connaissance de la modélisation et de la régionalisation de la précipitation... … en particulier à la connaissance du risque de pluie extrême et le risque de sécheresse . . . … en fournissant les concepts et les outils pour caractériser les régimes pluviométriques DESCRIPTION DE LA ZONE D ’ETUDE Déserts du Sonora, Basse Californie et Chihuahua Versant du Golfe Queretaro Versant du Pacifique Mexique Ville de Mexico : 2.220 m Ajusco : 3.930 m Volcan : Pico de Orizaba 5.610 m Climats au Mexique Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI) Plus importantes sécheresses au Mexique (1930-2012) - déficit hydrique - 2009-2012 National Drought Mitigation Center (USA) – Centro Nacional de Prevencion de Desastres (CENAPRED) Mex. Pluviométrie au Mexique 475 mm/an Précipitation moyenne nationale, 770 mm/an 450 mm/an 1290 mm/an 200 mm/an 780 mm/an 800 mm/an 2260 mm/an Centro Nacional de Prevencion de Desastres,(CENAPRED) Mex. Risque d’inondations au Mexique Haut Moyenne Bas 475 mm/an 450 mm/an 1290 mm/an 200 mm/an 780 mm/an 800 mm/an 2260 mm/an à partir de dégâts matériels et durée de submersion Centro Nacional de Prevencion de Desastres,(CENAPRED) Mex. Régions hydrologiques au Mexique Région hydrologique 10 Il existe plus de 90 stations Climatologiques . . . … avec des séries de données d’environ 30 ans superficie approximative de 80.000 km² s’étend sur une partie des États de Sinaloa (43 %), Chihuahua (27 %), Durango (23 %) et Sonora (7 %) Physiographie au Mexique Sierra Madre Occidental 29 Creel, 2.300 m 28 Urique, 1.000 m CREEL CUTEC CHINP CEROC URIQE 27 MINAS ALMSO PDULC SIQUR NORGA BATOP HUTES SNFCO CALET NACHI GUACH CHOIX CAZAN MAHOM SABNO CANAS FUERT BAMIC VERGE YCORT TINA 26 SNBLA BCTOM HIGER MOCHC SNMKY AHOME SROSA SNJOSTOACF GPCAL VANLL DOLOR OCORO JAINA SINAL BACUB TECUS SURUT SOYAT HUACP MOCHS CRTNZ TOPOL Batopilas, 1.500 m BABOR TARAH GUASV MOCOR GUAMU RMORA BADIR HUERT GUATN Topolobampo, 34 m SIANO TOPIA CANEL PLAYN PERIC 25 VAREJ PBLAN TAMAZ LOBOS OJITO CANTL CULAC SANAL QUILA HUAHP TRUCH SCRUZ GPE SNDIM ACAT 24 CRUZ Tamazula, 250 m Topia, 1.600 m ELOTA PIAXT IXPALNASIN DIMAS LIMON QUELT NORIA PALMT PANUC SIQUE CONCR 23 HABTA PLOMO 100 km 22 -110 -109 -108 -107 -106 -105 -104 Ouragan Isis, Sept.98 Sept.2 06:00 Vents max : 110 km/h Rafales : 140 km/h Sept.1 18:00 Ouragan Isis, Sept.98 Higuera : 266 mm / 24 h Guasave : 243 mm / 24 h Guamuchil : 200 mm / 24 h Pericos : 225 mm / 24 h Sept.2 18:00 Vents max : 120 km/h Rafales : 150 km/h Sept.2 06:00 Vents max : 110 km/h Rafales : 140 km/h Sept.1 18:00 San Jose del Cabo 330 mm / 24 h Ouragan Isis, Sept.98 Sept.3 18:00 Higuera : 266 mm / 24 h Guasave : 243 mm / 24 h Sept.3 00:00 Guamuchil : 200 mm / 24 h Pericos : 225 mm / 24 h Sept.2 18:00 Vents max : 120 km/h Rafales : 150 km/h Sept.2 06:00 Vents max : 110 km/h Rafales : 140 km/h Sept.1 18:00 San Jose del Cabo 330 mm / 24 h CRITIQUE DES DONNÉES … la qualité de l’information historique est particulièrement précieuse . . . - Ces séries historiques sont-elles précises (fiables) ? - Sont-elles exhaustives (représentatives) ? - Forment-elles un échantillon homogène ? - Présentent-elles bien une stationnarité ? - Est-il nécessaire de procéder à un découpage d’échantillons ? (a) Tests de tendance et d’ autocorrelation Test de corrélation sur le rang Autocorrélogramme aléatoire Analyse ponctuel (b) Tests de détection de ruptures Test de Mann-Whitney Statistique de Buishand Méthode Bayésienne Méthode de segmentation Ellipse de Contrôle Analyse spatiale Changement dans la loi Changement de moyenne (c) Géostatistique, Le Krigeage, L’Analyse en composantes principales (ACP) tendance climatique régionale Modèle de la Loi des Fuites Formulation mathématique Les principales hypothèses à considérer sont : Le nombre d’événements enregistrés en un point, sur une durée donnée, suit une distribution de Poisson. La hauteur de la lame d’eau précipitée à chaque événement suit une distribution exponentielle. Modèle de la Loi des Fuites f ( x, , ) e x x 1 2 x pour tous x>0 I1 est la fonction de premier ordre de Bessel est la moyenne d’hauteur de pluie par événement T est le nombre moyen d’événements par jour, sur la période T Estimation des paramètres Méthode des Moments Le procédé le plus efficace dépend du nombre d’événements nuls n0 qui existent dans le modèle n0 = 0 Si n 0 0 2 2 x ˆ 2 sx 2 s ˆ x 2x 2 n 2 x n n ˆ 1 (2 2 ) 0 Log Log e e 2 n n n0 s 0 x s2 n x x 0 x ˆ 1 (2 2 ) n 2x Log n Log n e e n 0 n0 Estimation des paramètres Méthode du Maximum de Vraisemblance Le logarithme de la fonction de vraisemblance, dont on cherche à obtenir le maximum, est le suivant : n n 0 x (n n 0 ) n n 0 x i 1 n n 0 L n Log e Log e x i Log e1 2 2 i 1 2 i1 i 1 conduit à un système d’équations de la forme : 0 (z i ) g ( ) xi n x 0 i 1 1 (z i ) n n 0 n n 0 n n 0 1' (zi ) z i n 0 2 i 1 1 (z i ) 2 x ˆ ˆ Validation du modèle Quand les données de pluie sont disponibles à ce pas de temps, il est recommandé de choisir T égal à un jour ˆ T1 12,214 ˆ T1 0,654 Station : Tamazula Altitude : 250 m Mois : Août (1961-1985) Distribution de la pluie cumulée sur T = 10 jours : * 10 ˆ 1 12,214 *10 10 * ˆ 1 6,54 « valeur exacte » ˆ 10 7,07 ˆ 10 11,5 Distribution de la pluie mensuelle. T = 31 jours : *31 ˆ 1 12,214 *31 31* ˆ 1 20,3 « valeur exacte » ˆ 31 20,1 ˆ 31 12,3 Catégorisation des profils des nombres d’évènements Près de la côte on constate du Sud au Nord une augmentation progressive formant deux ou trois pics avec un léger maximum vers le 10 juillet. ( ˆ 0,75 ; latitude 26.35°) à 152 m ( ˆ 0,50 ; latitude 25.82°) à 80 m SINALO A Nombre moyen d'événements BAM ICO RI Nom bre m oyen d'événem ents 0,6 0,9 0,8 0,5 0,7 0,4 L am b d a 0,5 0,3 0,4 0,2 0,3 0,1 0,2 10 jours 20 jours 30 jours mai - oct Bamicori Lambda 10 jours 20 jours mai - oct juin - sep Sinaloa juin - sep 30- oct 23- oct 9- oct 16- oct 2- oct 25- sept 18- sept 4- sept 11- sept 28- août 21- août 14- août 31- jui l 30 jours 7- août 24- jui l 17- jui l 3- j ui l 10- jui l 26- jui n 19- jui n 5- j ui n 12- jui n 29- mai 22- mai 8- mai 15- mai 30- oct 23- oct 9- oct 16- oct 2- oct 25- sept 18- sept 4- sept 11- sept 28- août 21- août 7- août 14- août 31- j ui l 24- j ui l 17- j ui l 3- j ui l 26- j ui n 19- j ui n 5- j ui n 12- j ui n 22- mai 8- mai 15- mai 29- mai Lambda 10- j ui l 0,0 0,0 1- mai 0,1 1- mai La m b d a 0,6 …dans le piedmont et la zone montagneuse, on trouve une variation moindre avec des figures à un pic ou même une variabilité du paramètre sur la valeur la plus élevée pendant plusieurs mois ( ˆ 0,85 ; latitude 27.40°) à 480 m ( ˆ 1,00 ; latitude 25.63°) à 2560 m C H IN IP AS N o m bre m o ye n d'é vé ne m e nts T AR AHUAM AR N o m bre m o ye n d'é vé ne m e nts 1,0 1,4 0,9 1,2 0,8 0,7 1,0 L am b d a 0,5 0,8 0,6 0,4 0,3 0,4 0,2 0,2 L a mbda 10 jours 20 jours ma i - oc t juin - se p Chinipas maximum pendant juillet L a m bda 10 jours 20 jours m a i - oc t juin - se p Tarahumar saison plus stable 30- o ct 23- o ct 9- oc t 16- o ct 2- oc t 25- s ept 18- s ept 4- s e pt 11- s ept 28- a oût 21- a oût 14- a oût 31- j ui l 30 jours 7- ao ût 24- j ui l 17- j ui l 3- j u i l 10- j ui l 26- j ui n 19- j ui n 5- j u i n 12- j ui n 29- m ai 22- m ai 8- m ai 15- m ai 0,0 1- m ai 30- oc t 23- oc t 9- oct 16- oc t 2- oct 25- s e pt 18- s e pt 4- s ept 11- s e pt 28- août 21- août 14- août 31- j ui l 30 jours 7- août 24- j ui l 17- j ui l 3- j ui l 10- j ui l 26- j ui n 19- j ui n 5- j ui n 12- j ui n 29- m ai 22- m ai 8- m a i 0,0 15- m ai 0,1 1- m a i L am b d a 0,6 Catégorisation des profils des hauteurs d’évènements les zones côtières ont un profil instable Les zones montagneuses ont des variations faibles Distribution spatiale 29 29 28 28 27 27 26 26 25 25 24 24 23 23 100 km 100 km 22 -110 -109 -108 -107 -106 -105 -104 22 -110 -109 La mbda 4 juin -108 -107 -106 -105 -104 La mbda 20 juin 29 29 29 28 28 28 27 27 27 26 26 25 25 24 24 23 23 26 25 24 23 100 km 100 km 100 km 22 -110 -109 -108 -107 -106 Lambda 5 juillet -105 -104 22 -110 -109 -108 -107 -106 Lambda 5 Août -105 -104 22 -110 -109 -108 -107 -106 Lambda 10 Août -105 -104 Distribution spatiale 29 29 28 28 27 27 26 26 25 25 24 24 23 23 100 km 22 -110 -109 -108 -107 100 km -106 -105 -104 22 -110 -109 Beta 4 ju in -108 -107 -106 -105 -104 Beta 20 ju in 29 29 29 28 28 28 27 27 27 26 26 26 25 25 25 24 24 23 23 24 23 22 -110 -109 -108 -107 100 km 100 km 100 km -106 Beta 5 ju illet -105 -104 22 -110 22 -110 -109 -108 -107 -106 Beta 5 Août -105 -109 -108 -107 -106 -104 Beta 10 Août -105 -104 Temps Distribution spatio-temporelle 10 Aôut Temps 5 Aôut 5 Juillet 20 Juin 27.5 27.0 26.5 Latitude Latitud 26.0 moyenne interannuelle d’événements () latitude vs. jours 25.5 25.0 24.5 24.0 23.5 Diagramme d ’Hovmöller 140 160 180 200 220 Jour 240 260 280 300 27.5 27.0 26.5 Latitude Latitud 26.0 25.5 25.0 On constate que les deux mois les plus pluvieux sont bien juillet et août 24.5 24.0 jour 182 (1 juillet) jour 243 (31 août) 23.5 140 160 180 200 220 Jour 240 260 280 300 29 28 27 la Sierra Madre ne 26 suit pas une direction parallèle à la latitude 25 Donc, la latitude 24 23 100 km 22 -110 -109 -108 -107 -106 -105 -104 n’explique qu’une partie de la distribution spatiale des précipitations Lambda ligne 2 140 130 29 120 110 100 1.2 90 Distance à l'océan (km) Ligne Nord 28 27 1 80 0.8 70 0.6 60 0.4 50 0.2 40 0 30 20 10 26 140 160 180 200 220 240 260 280 300 Jours Lambda ligne 1 Ligne Sud 25 180 170 160 150 140 130 Distance à l'océan (km) 24 23 120 110 100 90 80 70 60 100 km 50 22 -110 40 -109 -108 -107 -106 -105 -104 30 140 160 180 200 220 Jours 240 260 280 300 LE RISQUE ET LA PRÉVISION DES CRUES Deux types de crues touchent le Mexique : Les crues de plaine Les crues de type torrentiel Les crues de plaine sont dues à des pluies de longue durée liées au passage sur le continent d’une perturbation océanique sont lentes / touchent de vastes superficies / peu dangereuses pour les vies humaines / causent des dégâts matériels / longue durée de submersion Les crues de type torrentiel sont dues à des orages violents qui frappent des bassins versants escarpés, ici essentiellement sur la Sierra Madre sont toujours rapides / violentes / destructrices évaluer et cartographier l’aléa pluviométrique ESTIMATION ET REPRÉSENTATION DU RISQUE PLUVIOMÉTRIQUE Les paramètres et de la Loi des Fuites représentent la distribution spatio-temporelle des précipitations On peut donc les utiliser pour élaborer une carte du risque de précipitation extrême et une carte du risque de sécheresse Estimation et représentation du risque pluviométrique … la loi des fuites est une loi à comportement asymptotiquement exponentiel e P ( X T y) 1 e i 0 i ! P(XT y) ee ( y / ) i y i P(XT 0) 0 Cette expression est celle d’une distribution de Gumbel tronquée en zéro Si l’occurrence des événements suit une distribution de Poisson et les magnitudes des événements suivent une distribution exponentielle … alors la distribution des valeurs extrêmes est une loi de Gumbel de paramètre . Ce paramètre définit donc le risque de pluies extrêmes Paramètres d’échelle pour l’analyse de la pluie maximale pour le mois d’août, station Tamazula Comparaison de l’ajustement direct : 13,3 12,3 Loi de Gumbel aux maxima mensuels (=13,3) Loi déduite de l’ajustement d’une Loi des Fuites aux pluies journalières ( =12,3) Régime de précipitation dans la région 10 pour le mois d’août La carte de 31 représente une carte du risque de sécheresse La carte de correspond à une carte du risque de pluie extrême 29 29 28 28 27 27 26 26 25 25 24 24 23 23 100 km 100 km 22 -110 -109 -108 -107 -106 Lambda août (31) -105 -104 22 -110 -109 -108 -107 -106 Moyenne Beta août -105 -104 Comparative hydrological drought-flood risk modeling at Northern Mexico and West African Sahel region ALFONSO GUTIÉRREZ-LÓPEZ and HUBERT ONIBON Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, IMTA Groupe Afriturible International, GAI, sarl 02 BP 1567 Cotonou, République du Bénin, Afrique Climatic and anthropogenic impacts on the variability of water resources International seminar / Séminaire international 22-24 November / novembre 2005 Maison des Sciences de l’Eau de Montpellier, Montpellier, France 0.7 7.0 0.6 6.0 5.0 0.4 Beta Lambda 0.5 0.3 0.2 4.0 3.0 2.0 0.1 1.0 0.0 0.0 0 100 200 300 0 100 200 day Day Bourzanga, Bani, Titao, Tiou-ouahigouya, Pobe, stations (1951-1990) Daily mean number of events Bourzanga, Bani, Titao, Tiou-ouahigouya, Pobe, stations (1951-1990) Mean event rainfall distribution 0.7 8.0 0.6 7.0 0.5 6.0 5.0 0.4 Beta Lambda 300 0.3 4.0 3.0 0.2 2.0 0.1 1.0 0.0 0.0 0 100 200 300 day Kindi, Dedougou, Kamboince, Bilanga, Didir, Boulsa, Botou, Bousse, stations (1951-1990) Daily mean number of events 0 100 200 300 Day Kindi, Dedougou, Kamboince, Bilanga, Didir, Boulsa, Botou, Bousse, stations (1951-1990) Mean event rainfall distribution Dans le cadre Amérique Latine et des Caraïbes (LAC) DIGITALISATION DE BANDES PLUVIOGRAPHIQUES Javier Mendoza, 2009 HYDRACCESS AÑO 5 fecha 10 P(mm) fecha 15 P(mm) fecha P(mm) 1975-76 10/06/1976 10:35:27 5,2 10/06/1976 10:35:27 6,9 10/06/1976 10:35:27 6,9 1976-77 12/01/1977 16:18:58 6,1 12/01/1977 16:17:48 6,2 12/01/1977 16:12:48 6,2 1977-78 13/02/1978 16:49:38 6,9 13/02/1978 16:48:10 9,7 13/02/1978 16:48:10 9,9 … 1989-90 … 19/05/1990 17:53:12 … 2,9 … 05/02/1990 21:41:47 … 3,8 … 05/02/1990 21:41:47 … 5,2 PMax-Lac-Data et QMax-Lac-Data CARTE DU RISQUE DE PLUIE EXTRÊME Dominio Caribe (50 km) Dominio W Caribe (25 km) 1. Analyse de la fréquence des lames d'eau – carte de sévérité d'un orage. 2. Variabilité de la période de retour ponctuelle – graphe de sévérité d'un orage. 3. Fréquence d'un événement pluvieux. 4. Analyse des pluies ponctuelle. Dominio E Caribe (25 km) 22 20 18 -94 Eduardo Planos y Alfonso Gutiérrez, 2011 -92 -90 -88 -86 -84 -82 -80 -78 -76 CARTE DU RISQUE DE PLUIE EXTRÊME 22 20 18 -94 -92 -90 -88 -86 -84 -82 -80 -78 -76 CHAMPS DE PLUIE PRODUIT PAR DES OURAGANS Huracán Andrés, junio 1997 17.5 17 1 1.9 1.6 7.8 0 16.5 évaluer et cartographier l’aléa pluviométrique: Interpolation quadratique 5.7 91 16 15.5 11.5 12.4 8.6 50.6 20 15 Alfonso Gutiérrez y Leonel Encarnación, 2010 14.5 0 -94 -93.5 -93 -92.5 -92 -91.5 -91 -90.5 évaluer et cartographier l’aléa pluviométrique en utilisant la méthode du Krigage LA CONNAISSANCE DU RÉGIME HYDROLOGIQUE DES COURS D’EAU EN CRUE Fleuve Cahuacán, entre la ville de Tapachula et Tuxtla Chico; vers 2.5 km prés de la côte frontière entre Chiapas (Mexique) et Guatemala. Roberto Mejía, y Vladimir Contreras, 2007 Alfonso Gutiérrez, Vladimir Contreras y Roberto Mejía, 2009 Alfonso Gutiérrez y Daniel Resendiz, 2011 On prend l’expression de Kinoshita, Beck (1988). 2s 3 2s 2s 0sen 0 J s cos 3 J f sen 3 ( y i ) X '' i ( i 1) seno i z X '' i i A C1 cos i z A Hp cours d’eau en crue (Cahuacán jusqu'a 2016) 18 marzo 2008 18 marzo 2008 DÉTECTION ET SUIVI DE SYSTÈMES CONVECTIFS Analyse géostatistique des champs de pluie. L'identification de structures nuageuses par l’imagerie satellitaire contribue à plusieurs applications en hydrologie. Le développement de méthodes automatiques de détection, et de suivi des SC permet aujourd'hui de disposer d’une base de données des caractéristiques de ces systèmes et de mieux connaître la trajectoire, l'extension et la durée de vie de ces orages. Fabiola Arellano y Alfonso Gutiérrez, 2009 Zt Zt 1 t Zt Zt 1 t Zt Zt 1 t Zt Zt 1 t Zt Zt 1 t Bassin du fleuve Querétaro le 29 septembre 2004 3h25 DÉTECTION ET SUIVI DE SYSTÈMES CONVECTIFS avec NAM (North American Mesoscale) 16 novembre de 2006 (fente frío) TRAJECTOIRES DES OURAGANS EN UTILISANT LA GEOSTATISTIQUE La géostatistique est le terme généralement utilisé pour l'application de la théorie des variables aléatoires à l'étude des phénomènes naturels qui se déploient dans l'espace, appelés phénomènes régionalisés. Alfonso Gutiérrez, Argelio Fernández y Leonel Encarnación, 2010 RÉUNIONS PÉRIODIQUES DANS LA RÉGION: México 2009, Perú 2010, Guatemala 2011, La Habana, 2012 DIFFUSION DE DOCUMENTS, PROCÉDURES ET MÉTHODOLOGIES 1.Inundaciones registradas en América Latina y el Caribe. 2.Función de la vegetación en las inundaciones de zonas urbanas. 3.Factores de reducción por área: teoría y ejemplos de aplicación. 4.Envolvente regional de precipitaciones máximas en LAC. 5.Análisis espacial de eventos hidrológicos. 6.Transito hidrológico de avenidas. 7.Estudios topohidráulicos en cauces. 8.Método sección velocidad y sección pendiente para determinar el caudal en corrientes superficiales. 9.Cálculo del daño esperado por inundación. 10.Estimación bivariada de eventos hidrológicos. 11.Construcción de curvas idt. 12.Análisis de series de tiempo en hidrología. 13.Glosario de términos técnicos y modismos regionales en materia de hidrología. 14.Manejo de aguas pluviales en zonas urbanas (3 ejemplares). Iniciativa Internacional sobre Inundaciones http://www.ifilac.org/ Centro de Investigaciones del Agua, CIAQ Facultad de Ingeniería, UAQ Universidad Autónoma de Querétaro http://ingenieria.uaq.mx/ciaq Laboratorio de Hidroinformática LHIQ en colaboración con el Centro Internacional de Hidroinformática, CIH UNESCO Brasil-Paraguay http://www.uaq.mx/ingenieria/ ric a colector Ju Peñuelas go ra ro ré ta Qu e Quintas del Marques za ra rio I a Pasto T Cimata an L ga ria Ref. Agra os st O do an m Ar a a o za arag ad or Pi ez-Z uar no S Za I Te jed r ío D SS IM rio Cimata Magisterial a m aro o tar eré u Q río Lo sa s Las Tere moc uht e a u C Plu Las Americas via l Ar b ol QRO2000-Compacto e da s Bolaños a ier r to S río Querét a chac El Pe drega l Norte l M en e Ju s qu Ro n Sa trial Indus Nor te tr ial d us rena El A a a In Z on S auce s-Aren al ic Jur Cimatario II no Ar ro yo Ta ng a no L’avenir… 2012-2015 - Courbes régionaux des pluies et des débits (crues). -Régionalisation d’intensités max. au Cuba, Bolivia, Pérou, République Dominicain, Mexique, Argentina, Nicaragua, Guatemala et Costa Rica. -Cartographier les risque de pluie extrême sur la côte Mexique-Guatemala. - Analyse CSI des inondations (ANPC Tecnológico de Monterrey). Centro de Investigaciones del Agua Querétaro Facultad de Ingeniería, Universidad Autónoma de Querétaro L’avenir… 2012-2015 - Analyses des pluie de haut montagne Mexique-Bolivie. - Reconstruction des champs de pluie sur l’Haïti. - Gestion intégrée d'eaux pluviales dans des zones urbaines (ANEAS). - Méthodes de détection des anomalies et de comblement des lacunes dans les séries de données. Centro de Investigaciones del Agua Querétaro Facultad de Ingeniería, Universidad Autónoma de Querétaro L’avenir… 2012-2015 - Continuer a développer des outils computationnels. -Master (Doctorat) en Eco-hydrologique (septembre, 2012) La Plata-U. Queretaro -Continuer avec la Normative Nationale pour le bilan hydrique et le sur le débit naturelle de fleuves. - Estimation bivariée d'événements. -Partager des expériences avec l’Afrique …. Centro de Investigaciones del Agua Querétaro Facultad de Ingeniería, Universidad Autónoma de Querétaro Merci de votre attention “El agua, Origen de la Vida”. Diego Rivera 1951. Depósito de agua potable. Parque de Chapultepec, México. Centro de Investigaciones del Agua Universidad Autónoma de Querétaro Cerro de las Campanas, s/n Qro. Col. Las Campanas 76010, México Tel. +52 (442) 192 1200 ext. 6401 [email protected]