Usando modelado hidráulico en 2D junto con SfM y YouTube para estimar caudal pico

A pesar de los grandes daños causados por los eventos de lluvia de El Niño-Oscilación del Sur (ENSO), sigue habiendo una escasez de registros de caudales de inundaciones repentinas en Manta, una de las ciudades más grandes de Ecuador. Para abordar tal brecha de datos, esta investigación presenta una...

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Bibliographic Details
Main Authors: Andy Giler-Ormaza, Jonathan L. Carrivick, Mark W. Smith
Format: Article
Language:English
Published: Instituto Mexicano de Tecnología del Agua 2021-05-01
Series:Tecnología y ciencias del agua
Subjects:
Online Access:https://revistatyca.org.mx/index.php/tyca/article/view/1914
Description
Summary:A pesar de los grandes daños causados por los eventos de lluvia de El Niño-Oscilación del Sur (ENSO), sigue habiendo una escasez de registros de caudales de inundaciones repentinas en Manta, una de las ciudades más grandes de Ecuador. Para abordar tal brecha de datos, esta investigación presenta una nueva línea de flujo de trabajo para hacer uso de datos de fuentes múltiples; en específico, combinamos modelos hidráulicos bidimensionales (2D) convencionales con Structure-from-Motion (SfM) y videos de YouTube para obtener estimaciones indirectas fiables de caudal máximo para un río efímero no aforado. Las estimaciones se realizan posterior a las inundaciones. Se obtuvo un modelo de elevación digital (DEM) de resolución submétrica del tramo del río utilizando SfM; los niveles de agua máximos "observados" de los videos de YouTube se compararon con varias simulaciones hidráulicas en 2D para encontrar el mejor ajuste dentro de 0.43 m. Las observaciones de la velocidad del agua confirmaron esas estimaciones de caudal. La investigación en este documento indica que los flujos de trabajo novedosos que incluyen datos de código abierto disponibles gratuitamente en las plataformas de redes sociales pueden proporcionar estimaciones indirectas de caudales máximos y, en lo posterior, pueden convertirse en una herramienta para gestión de riesgo de inundaciones
ISSN:0187-8336
2007-2422