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ANÁLISIS INSAR DE ASIENTOS PREVIOS A LA ROTURA DE LA BALSA MINERA DE CÓRREGO DO FEIJAO (BRASIL)

En LAND, WATER AND DAMS hemos analizado con la herramienta MotionSurvey (InSAR) 4 meses previos a la rotura de la balsa minera de Córrego do Feijao (Brasil), suceso de gran impacto por las víctimas generadas y por las imágenes grabadas de la rotura.

Se detectan importantes asientos en la presa, que suponen velocidades de 70-80 mm/año.

Resumen en las dos láminas siguientes. Acceso para descarga del documento en PDF en este enlace.

 

LAND, WATER AND DAMS

LAND, WATER AND DAMS (LWD) es una empresa start up de ingeniería, creada para dar servicios de consultoría en los sectores de Seguridad y Explotación de presas, Hidrometeorología y Teledetección aplicada a la ingeniería civil y medio ambiente.

LWD se crea con el apoyo de la Agencia Espacial Europea (ESA) y la Fundación para el Conocimiento (madri+d) de la Comunidad de Madrid, mediante el programa de incubación de empresas ESA BIC Madrid Region, para el desarrollo del proyecto denominado

MotionSurvey es un servicio global, de bajo coste y fácil acceso para el análisis histórico y monitorización de movimientos del terreno o de grandes estructuras, mediante satélites de observación de la Tierra. Basándose en el procesado interferométrico de series temporales de imágenes radar de satélite (Interferometric Synthetic Aperture Radar, o InSAR), el servicio MotionSurvey proporciona, con precisión milimétrica, tanto registros históricos de movimientos del terreno o de estructuras en el área de interés, como su monitorización para el seguimiento de su evolución.

Características de MotionSurvey:
 
    • Posibilidad de realizar análisis históricos en áreas de interés sin instrumentación previa.
    • Cobertura global.
    • Información de áreas remotas o de difícil acceso.
    • Bajo coste, monitorización de áreas extensas.
    • Precisión milimétrica.
    • 25 x 5 m resolución espacial.
    • Posibilidad de uso de imágenes de alta resolución (opcional).

Aplicaciones:

    • Monitorización de la estabilidad de laderas de embalses.
    • Análisis histórico y monitorización de movimientos de grandes presas, balsas mineras, balsas de riego, etc.
    • Análisis de movimientos del terreno previos y durante la ejecución de obras subterráneas, grandes excavaciones, etc.
    • Monitorización de movimientos en autopistas y plataformas de líneas de ferrocarril.
    • Monitorización de la subsidencia del terreno debido a la extracción de agua subterránea, hidrocarburos, fracking, etc.

Accede a la web de LAND, WATER AND DAMS y de MotionSurvey haciendo clic AQUÍ.

Predicción estacional para la gestión de embalses

La Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) ha publicado un trabajo de I+D+i denominado “Sistema estadístico de predicción estacional para la gestión de los embalses en España” (Nota técnica 21 de AEMET, 2016). El trabajo se ha desarrollado en el marco del programa EUPORIAS (EUropean Provision Of Regional Impacts Assessments on Seasonal and decadal timescales), proyecto europeo del FP7, como caso de estudio denominado S-ClimWaRe (Seasonal Climate predictions in support of Water Reservoirs management in Spain).

El trabajo se centra en la predicción estadística de las aportaciones a embalses y de la precipitación en los meses de diciembre, enero y febrero (DEF), o bien en los meses desde noviembre hasta marzo (NDEFM), empleando como predictor de las aportaciones y precipitaciones el índice de la NAO (North Atlantic Oscillation), que a su vez es pronosticado haciendo uso, como predictor, de diferentes índices de cobertura de nieve en otoño en el hemisferio norte.

El método planteado combina técnicas de ensemble con el método de k-vecinos para tratar la incertidumbre del pronóstico. Los resultados se ofrecen tanto en modo “determinista” (como media del conjunto de miembros de los ensembles generados para las aportaciones o para las precipitaciones), o bien en modo “probabilista”. Para este último, los resultados se presentan por “terciles”: por encima de lo normal, valores normales, o por debajo de lo normal. Los terciles se generan de forma que la probabilidad climatológica de cada uno de ellos (aportaciones o precipitaciones) sea del 33%. Clasificando los miembros de cada ensemble en los intervalos que corresponden a los terciles climatológicos, se obtiene la probabilidad pronosticada de cada tercil, que será directamente proporcional al número de miembros que contiene.

terciles(Fuente: AEMET, 2016)

La metodología planteada es relativamente sencilla, y está muy bien explicada en el documento. Los resultados son esperanzadores, aunque no ha funcionado de igual manera en todos los casos estudiados (la correlación entre el índice de la NAO y las precipitaciones/aportaciones en invierno no es homogénea en todo el territorio español).

Pero, sobre todo, destacaría que el documento es ilustrativo y didáctico sobre técnicas sencillas de modelización estadística, también sobre el tratamiento de la incertidumbre y su presentación y representación en un contexto de Ayuda a la Decisión.

Además, la metodología propuesta, quizá por su sencillez, es sugerente para ensayar procedimientos similares, quizá con otros predictores y predictandos, o con otros alcances (¿cabría una metodología similar para predicciones de caudal/precipitación a corto-medio plazo, del orden desde horas hasta unos pocos días?). Creo que existen precedentes en ese sentido, aunque quizá de concepción más compleja (p.e. el sistema “Prometeo”, desarrollado en la Universidad de Cantabria, o el downscaling estadístico que, hasta no hace mucho, empleaba la propia AEMET para pronósticos probabilistas).

En resumen, una lectura recomendable. En este enlace puedes acceder al documento PDF.