In this study, a novel method for forecasting the flood risk in a tropical country is proposed called as CIHAM-UC-FFR. The method is based on the rainfall-runoff process. The CIHAM-UC-FFR method consists of three stages: (1) calibration and validation for the effective precipitation model, called CIHAM-UC-EP model, (2) calibration of forecasting models for components of CIHAM-UC-EP model, (3) proposed model for forecasting of gridded flood risk called CIHAM-UC-FR. The CIHAM-UC-EP model has a mathematical structure derived a conceptual model obtained by applying the principle of mass conservation combined with the adapted principle of Fick's law. The CIHAM-UC-FR model is a stochastic equation based on the exceedance probability of the forecasted effective precipitation. Various scenarios are shown for a future time where the flood risk is progressively decreased as the expected life parameter of hydraulic structure is increased.
The aim of this paper is to develop a geostatistical model for the surface water balance (SWB) under variable soil moisture conditions of the Pao river basin, Venezuela. The novelty of the research consists in identifying a statistical model that will predict the spatial variability of hydro-meteorological data in the basin. A series of meteorological data from 25 stations for the period 2015-2017 were used in connection with the ordinary kriging technique. Infiltration values were analyzed considering three different soil moisture conditions: dry, normal and wet. To represent the semi variances of the SWB variables, the function J-Bessel was used. An adequate mathematical adjustment between observed and predicted values of SWB variables has been found expressed by the correlation coefficient (R) as followes: for precipitation, 0.54-0.81; for infiltration, 0.68-0.95; for runoff, 0.68-0.92: for evapotranspiration, 0.53-0.86; and for the accumulative volume, 0.53-0.95.
This study proposes a method for estimating the flood risk in a tropical basin. The novelty consists of using two dynamic variables represented by the precipitation and the land use and land cover (LULC) to obtain the effective rainfall and its exceedance probability. The flood risk is determined by using deterministic methods depending on the exceedance probability of effective rainfall. Two time series of precipitation were involved. The first precipitation time series was used to prove the method corresponding to the months of the rainy season obtained from 58 gauging stations during the period 1980–2000. The second precipitation time series was applied for the validation stage of method corresponding to the period 2015–2018. In the validation stage, it has been found that there is a slight difference between the principal component N° 1 in the first time series with respect to the second time series. The method represents a contribution to determine the spatio-temporal distribution of flood risk that allows decisions to be taken to achieve preventive measures that contribute to the protection of human beings and goods.
Esta investigación aborda el diseño de un sistema de adquisición de datos portátil para un banco de turbina Kaplan instalada en el Laboratorio de Hidráulica de la Escuela de Ingeniería Civil de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Carabobo. Es un aporte al proyecto FONACIT Nº 2013001499. A partir de esta investigación se implementará una práctica de laboratorio, para construir curvas características que permitan al usuario observar gráficamente la influencia de los cambios en las variables como: caudal, velocidad y torque en la turbina Kaplan. La metodología empleada incluyó la implementación de un sistema de adquisición de datos que facilita las mediciones y agiliza el proceso de generación de la curva característica; utilizando un sistema basado en sensores de montaje en protoboard, que trabaja en paralelo con los indicadores analógicos existentes en el banco, el sistema de adquisición de datos realiza mediciones en campo, adecúa las señales, y a través del protocolo de comunicación serial envía la información obtenida a una unidad de almacenamiento y procesamiento de datos que corresponde a un computador donde a través del software MATLAB se realiza una interfaz gráfica que facilita al usuario la visualización y manipulación de los datos obtenidos.
En esta investigación aborda la formulación de un plan de gestión sustentable de riesgo de inundación durante el periodo 2015-2017 en el Municipio Naguanagua, Carabobo, Venezuela, con el objetivo de mejorar la capacidad de preparación y de respuesta ante situaciones de desastres en las comunidades afectadas por las inundaciones. Su novedad se basa en el método de integración de actores públicos y academia a diferentes niveles con comunidades locales. Esta investigación es de tipo descriptiva, el diseño es un trabajo de campo donde la información se obtiene mediante la aplicación de entrevistas, encuestas y observación directa. Las actividades de investigación se orientaron a promover estrategias y criterios educativos encaminados a la reducción del riesgo de inundación mediante la creación de capacidades en la población para superar amenazas y contribuir, de ese modo, a formar una comunidad resiliente. Desde esta experiencia se concluye que es posible desarrollar proyectos donde la alianza Universidad-Comunidad se fortalezca para lograr la sostenibilidad del desarrollo social y económico de una población, requiriendo la integración efectiva de la gestión del riesgo de desastres en sus políticas, planes de desarrollo, proyectos y acciones dirigidas al conocimiento y comportamiento de la sociedad ante la presencia de fenómenos hidrometeorológicos.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.