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Sistema de previsão imediata
por conjunto para alertas de
inundação
Angélica N CASERI; Maria-Helena RAMOS; Pierre JAVELLE; Etienne LEBLOIS; Clotilde SAINT-MARTIN
Contexto
“Meu marido quase morreu [...] água, ela chegou, ela chegou, ela subiu por todos os lugares”
Jacqueline em Biot, JT– 5 outubro 2015 TF1
“Eu vi a onda d’água submergir tudo, eu fui capaz de me salvar, mas as
pessoas atrás de mim estão mortas”
Morador de Mandelieu onde 4 pessoas morreram, França, 5 outubro 2015
“A água subiu de repente contra a vidraça, parecia que eu estava em um aquário. ”
morador de Mandelieu, 4 outubro 2015 às 9h30
As inundações bruscas têm uma resposta rápida, o nível d’água sobe rapidamente. Este tipo de inundação é localizado, principalmente, em bacias hidrográficas pequenas e médias.
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Os sistemas de previsão para alerta de inundação
Danos do evento de 03outubro 2015
Source AFP
Dados de entrada
Modelo hidrológicoTransformar em vazão
Alerta de inundações
Redução de danos
Os sistemas de alerta as inundações são essenciais para a antecipação de eventos extremos.
Evento de inundação de novembro 2015 1500 intervenções 6000 ligações Pelo menos 400 pessoas foram salvas
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O que é previsão imediata?
4
Horas previstas
Previsão imediata
0 h 2 h 4 h 6 h
Observação Modelo numérico do tempo
A previsão imediata se refere à previsão em curto espaço de tempo e para apenas algumas horas: próximos minutos até as próximas 6 horas
Incertezas da previsão hidrometeorológica
Precipitação
Observada/prevista
Modelo hidrológico
Condições iniciais
Os alertas fornecidos pelos sistemas de previsão possuem incertezas.A previsão por conjunto é um método frequentemente usado para quantificar
incertezas.
As previsões por conjunto consistem em considerar as incertezas das previsões hidrometeorológicas Cénarios possíveis
5
Método PI-GAE
PI-GA PI-GE
As últimas observações são
consideradas para a estimação da
intensidade da chuva nas próximas
horas
Correção baseada em um
fator de correção (erro
passado)
PI-GAE
6
A partir de um método geoestatístico de simulação estocástica: reprodução da variabilidade da variável estudada em um espaço a N dimensões.
SAMPO-TBM baseado no método de bandas rotativas (desenvolvido no Irstea Lyon; Leblois et al., 2013).
Previsão de vazões – Sistema AIGA
Períodos de retorno
Dados radar em tempo
real
Transformação da chuva em vazão
Comparação de limiar
Severidade das vazões
Cartas de risco de inundação
AIGA
7
Implementação
13 14 15 16 17 18 19 20
02
00
40
06
00
80
0
Instants de prévision [h]
Qsim
u [m
3/s
]
Radar
PI-GAE
860000
860000
900000
900000
940000
940000
980000
980000
17
80
00
0
17
80
00
0
18
100
00
18
100
00
18
40
00
0
18
40
00
0
18
70
00
0
18
70
00
0
0 10 20 30 405km
4
Légende
Exutoires
Rivières
Département VAR
France
2.5
km
Lambert II
La
mbe
rt I
I
Inicialização
Representação das bacias hidrográficas (“outlets”)
1913 bacias Estado inicial : chuva radarPrevisão: 30 previsões, método PI-GAE
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Cartas probabilísticasResultados para o evento de novembro de 2011 (período de retorno de 10 anos)
Simulação
Dado Radar
9
Previsão
PI-GAE Antecipação
de 2h
10
Cartas probabilísticasResultados para o evento de novembro de 2011 (período de retorno de 10 anos)
11
Cartas probabilísticasResultados para o evento de novembro de 2011 (período de retorno de 10 anos)
Previsão
PI-GAE Antecipação
de 1h
Conclusão
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SAMPO-TBM pode gerar previsões imediatas com boa qualidade. A utilização da últimaobservação de chuva pode melhorar a previsão. A antecipação de eventos deinundação pode ter um ganho significativo.
O método pode ser uma solução para a geração de possíveis cenários de eventosextremos, podendo, assim, aumentar o tempo de antecipação da previsão deinundações bruscas.
O sistema AIGA pode ser uma solução para a previsão de inundação em baciashidrográficas que não possuem dados históricos para serem utilizados na modelagemhidrológica.
Perspectivas
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SAINT-MARTIN, C., FOUCHIER, C., JAVELLE, P., DOUVINET, J., VINET, F. – 2016. Assessing the exposure to flooding to implement an flood impact model for FrenchMediterranean basins. in FLOODrisk 2016 - 3rd European Conference on Flood Risk Management. 2016. Lyon - France.https://hal-unice.archives-ouvertes.fr/hal-01523878/document