Importancia de la generación de muestras sintéticas en el análisis del comportamiento de políticas de operación de presas

[ES] Se presentan los resultados obtenidos al simular la operación de un sistema de presas de generación hidroeléctrica ubicadas en el río Grijalva, con distintas políticas de operación. Con objeto de comparar el efecto de distintas políticas en situaciones de escurrimientos extremos, se generaron registros sintéticos de escurrimientos mensuales para un periodo de 1000 años, utilizando el método de Svanidze modificado (Svanidze, 1980), (Domínguez, et al., 2001). Los resultados permiten observar diferencias significativas en la frecuencia y magnitud de los volúmenes que será necesario derramar, así como en las situaciones de déficit; diferencias que no se manifiestan claramente cuando se simula el comportamiento del sistema utilizando solamente el registro histórico.Domínguez Mora, R.; Cruickshank Villanueva, C.; Arganis Juárez, ML. (2005). Importancia de la generación de muestras sintéticas en el análisis del comportamiento de políticas de operación de presas. Ingeniería del agua. 12(1):13-25. https://doi.org/10.4995/ia.2005.2548OJS1325121Arganis, J.M.L. Operación óptima de un sistema de presas en cascada para generación hidroeléctrica, tomando en cuenta condiciones reales de operación y el uso de muestras sintéticas para el pronóstico, tesis doctoral, Posgrado UNAM, Facultad de Ingeniería UNAM, 2004.Domínguez M. R, y Mendoza R.R., "Análisis del efecto de la autocorrelación en la determinación de políticas de operación óptima de un sistema de presas", XIX Congreso Latinoamericano de Hidráulica, Córdoba, Argentina, pág. 519 a 527, Tomo III, octubre 2000.Domínguez M., R., Mendoza R. R., "Funcionamiento de las Presa Angostura, Chicoasén, Malpaso y Peñitas sobre el Río Grijalva", elaborado para la CNA por el Instituto de Ingeniería, UNAM. México, 2000.Domínguez M, R., Fuentes M. G., Arganis J. M. L. Procedimiento Para Generar Muestras Sintéticas de Series Periódicas Mensuales a través del Método de Svanidze Modificado Aplicado a los Datos de las Presas La Angostura y Malpaso. Series Instituto de Ingeniería C1-19. Agosto de 2001.Domínguez M.R., R.R Mendoza. Y M.L Arganis J. Revisión de las Políticas de Operación Quincenal de las presas Angostura y Malpaso, en el río Grijalva. Instituto de Ingeniería. Proyecto elaborado para CFE., 2001.Labadie, J. W., "Reservoir System Optimization Models". Colorado State University, Water Resources Update, University Council of Water Resources, 108. Summer, 1997.Labadie, J. W., "Computer-Aided Water Management and Control", Notas de clase. USA, 2000.Ko, S.K., Fontane, D.G, Labadie, J.W. "Multiobjective Optimization of Reservoir System Operation". Water Resources Bulletin. AWRA., Vol. 28, No. 1 February, 1992.Svanidze G.G., Mathematical Modeling of Hidrologic Series. Water Resources Publications. USA, 1980

El Barceloneta I. Una embarcación medieval a tingladillo en Barcelona

El año 2008 una intervención arqueológica en un solar cercano al Port Vell de Barcelona permitió estudiar y localizar una importante área del puerto medieval de la ciudad entre el que destacaría el muelle construido en el año 1477 y un pecio de construcción de casco previo y a tingladillo. El presente artículo realiza una aproximación al pecio Barceloneta I desde diferentes enfoques como los estudios palinológicos, dendrocronológicos, además del estudio histórico y arquitectónico. El conjunto de resultados permite situar la embarcación como la evidencia material de las complejas redes de comunicación marítima entre el Atlántico y el Mediterráneo en época Bajo Medieval así como avanzar en el conocimiento de la construcción naval en este periodo

Water Supply Operating Rules In Parallel Dams By Means Of Genetic Algorithms

Cutzamala system is the most important hydraulic work that the Mexico State had provided to Mexico’s center region; its objective is the water supply with at least 16 m3/s to the country’s capital, since 1974. The system consist of Tuxpan and El Bosque dams, both located in Michoacán State, and Ixtapan del Oro, Villa Victoria, Valle de Bravo, Chilesdo and Colorines dams located in Mexico State; each one belong to Cutzamala River Basin. At the Institute of Engineering of the National Autonomous University of Mexico studies have been done since the mid-90s of last century in order to obtain optimal operation rules of several reservoirs. In this study monthly operating policies for three of the most important dams of the system: El Bosque, Valle de Bravo and Villa Victoria, which operate in parallel, were obtained to supply the growing demand of water for various uses. Evolutionary algorithms were used, specifically Genetic Algorithms, to evaluate the objective function which aims to maximize the extraction volume, and minimize, by imposing penalties, the presence of spills and deficits in the dams. The operation of the parallel dams system with the rules defined was done using the historical record entry volumes from 1994 to 2011

Rainfall Interpolation Models Obtained By Means Of Evolutionary Computing

Complete missing records is a matter of great importance in hydrology problems. In this work we applied genetic algorithms and genetic programming models for precipitation in Cutzamala River Basin, Mexico, such models depend on the geographical coordinates and altitude of climatologic stations currently in operation. The obtained models were applied to interpolate 24 hours rainfalls for three analyzed storms. The Genetic programming model outperformed the genetic algorithm in the estimation of precipitation 24 hours estimated on a site, with respect to the measured data

Análisis de las inundaciones en la planicie tabasqueña en el periodo 1995-2010

Se analizan los factores que influyen en las inundaciones de la planicie tabasqueña, como la ausencia de ordenamiento territorial adecuado, la deforestación de la parte alta de las cuencas, un falso concepto de disminución del régimen hidrológico asociado con la construcción de las grandes presas en el río Grijalva y el cambio climático. Para el periodo 1995-2010 se hace una revisión de las precipitaciones, escurrimientos, manejo de las presas de la cuenca del río Grijalva e inundaciones; se presentan las acciones que se han tomado para reducir los riesgos de inundación a la población durante ese periodo, incluyendo el Programa Integral de Control de Inundaciones y el Programa Hídrico Integral de Tabasco, señalando la diferencia conceptual entre ellos. El objeto del presente artículo es describir la evolución de las aproximaciones de solución al problema de reducción de desastres por inundación en la planicie Tabasqueña, la gestión de embalses y una propuesta de gestión del territorio basado en la aplicación de un modelo numérico hidráulico bidimensional y un nomograma de resistencia al vuelco

Flood Risk From Extreme Events In Mexico

Flooding is the most common and damaging natural hazard faced by civilization, and flooding threats are likely to increase given current climate change predictions that suggest more intense hurricanes and precipitation. The latter has been recently experienced in the Mexican state of Guerrero, during the severe flood of September 2013. During this event, the heavy rainfall registered in 2 days (~700 mm) produced extreme river discharges that produced significant fluvial impacts and flooding in large areas of the city of Acapulco, causing severe damages and social disruption. In order to study the causes of this disaster, an integrated methodology to estimate flood risk is utilised. Uncertainties in the results are taken into account through the implementation of a cascade modelling approach, comprised by meteorological, hydrological and hydrodynamic models. These numerical tools are set up with field measurements (e.g. precipitation and bathymetry), and elevation data from a LiDAR-based DEM, enabling the representation and reconstruction of the whole event (from the cloud to the river). This approach allows the assessment of the interaction of natural flows with urban infrastructure and planning in this region. It is shown land use changes may have significantly influenced the extreme flood impacts registered during this event, implying a sensitivity of the region to spatial planning. On the other hand, the estimated return periods of precipitation indicate that the rainfall may be associated to a return period of 100-200 years. Results highlight the need of integration between land-use issues and water issues to achieve a more sustainable and viable management of land and water. The cascade modelling approach may be applied to other areas and can be extended to consider the effect of future climate change

Maximization of the Likelihood Function of Probability Distributions using Genetic Algorithms

[ES] Tradicionalmente, para obtener los parámetros de una función de distribución con el método de máxima verosimilitud se acostumbra igualar a cero la derivada del logaritmo de la función de verosimilitud y resolver el sistema de ecuaciones no lineales que resulta. La popularidad del procedimiento se debe a su sencillez; sin embargo, cuando la función de verosimilitud no es suficientemente regular, puede llevar a obtener un valor muy alejado del máximo Por ese motivo, en este documento se presenta el uso de un algoritmo genético que permite encontrar los parámetros de la función de distribución (con los que se maximiza directamente la función de verosimilitud, o su logaritmo), sin recurrir a la derivada de los logaritmos de dicha función. Se halló buena concordancia de los resultados respecto a los obtenidos usando un software de uso frecuente en México, para el caso las funciones Gumbel y Gumbel de dos poblaciones. [EN] Traditionally, to get the parameters of a distribution function with the maximum likelihood method is usually equaled to zero the derivative of the logarithm of the likelihood function and then the resulting non-linear system of equations is solved. The popularity of the procedure is due to its simplicity; however, when the likelihood function is not regular enough, can lead to obtain a value very far away from the maximum sought. This document presents the use of a genetic algorithm that allows to find the parameters of the distribution function by directly maximizing the likelihood function, or its logarithm, without need to resort to the derivative of the logarithms of the function. The results are compared with those obtained using a software frequently used in Mexico, for the case functions Gumbel and Gumbel of two populations.Fuentes Mariles, OA.; Arganis Juárez, ML.; Domínguez Mora, R.; Fuentes Mariles, GE.; Rodríguez Vázquez, K. (2015). Maximización de la función de Verosimilitud de Distribuciones de Probabilidad usando Algoritmos Genéticos. Ingeniería del agua. 19(1):17-29. https://doi.org/10.4995/ia.2015.3225OJS1729191Arganis-Juárez, M.L., Domínguez-Mora, R., González-Villarreal, F., Carrizosa-Elizondo, E., Esquivel-Garduño, G., Hollands, A.J., Ramírez-Salazar, L.E. (2009). Estudio Integral de la Cuenca Alta del Río Grjialva. Actualización de Avenidas de Diseño. Para CFE. Informe Final.Baker, J.E. (1985). Adaptive Search Selection Methods for Genetic Algorithms, in Proceedings of the First International Conference on Genetic Algorithms (Grefenstette, ed), Lawrence Erlbaum, 101-111.Clark, C., Whu, Y.Z. (2006). Integrated hydraulic model and genetic algorithm optimization for informed analysis of a real water system. Asce 8th Annual International Symposium On Water Distribution System Analysis, Cincinnati, August 27-30, Ohio.Domínguez-Mora, R., Carrizosa-Elizondo, E., Fuentes-Mariles, G.E., Arganis-Juárez, M.L. (2000). Estudio de diferentes aspectos sobre el funcionamiento de la obra de excedencias del Proyecto Hidroeléctrico, la Angostura, Chiapas y actualización de la hidrología para el sistema de presas del Río Grijalva. "Estudio Hidrológico de la Cuenca alta del Río Grijalva". Para CFE. Informe final.Domínguez-Mora, R., Fuentes-Mariles, G.E., Arganis-Juárez, M.L. (2004). Optimación de los parámetros de la función de distribución doble gumbel usando algoritmos genéticos en una serie de gastos máximos anuales. XXI Congreso Latinoamericano de Hidráulica, Sao Paulo, Brasil.Domínguez-Mora, R., Arganis-Juárez, M.L., Carrizosa-Elizondo, E., Fuentes-Mariles, G.E., Echeverri, C.A. (2006). Determinación de Avenidas de Diseño y Ajuste de los Parámetros del Modelo de Optimización de las Políticas de Operación del Sistema de Presas del Río Grijalva. Para CFE. Informe Final.Escalante-Sandoval, C., Reyes-Chávez, L. (2002). Técnicas Estadísticas en Hidrología. Facultad de Ingeniería. Universidad Nacional Autónoma de México.Fuentes-Mariles, O.A., Fuentes-Mariles, G.E., Domínguez-Mora, R. (2005). Optimación de los parámetros de algunas funciones de distribución de probabilidad de gastos máximos anuales usando un algoritmo genético simple. 4a. Conferencia Iberoamericana en Sistemas Cibernética e Informática, Cicsi, Orlando, Flo., Usa, Vol. 2, 156-159.Fuentes-Mariles, O.A. Domínguez-Mora, R., Fuentes-Mariles, G.E., Arganis-Juárez, M.L., Rodríguez-Vázquez, K. (2006). Estimación de los parámetros de funciones de distribución empleadas en hidrología usando ecuaciones de máxima verosimilitud y algoritmos genéticos. XXII Congreso Latinoamericano De Hidráulica, Ciudad Guayana, Venezuela.Goldberg, D.E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison-Wesley, USA.González-Villarreal, F. (1970). Contribución al análisis de frecuencias de valores extremos de los gastos máximos en un río. Serie Azul, Instituto de Ingeniería, UNAM.Gumbel, E.J. (1958). Statistics of Extremes, Columbia University Press, New York. (citado por Koutsoyiannis, D., 2003)Holland, J.H. (1975). Adaptation in Natural and Artificial Systems. The University of Michigan Press.Horbelt, W., Timmer, J., Voss, H.U. (2002). Parameter estimation in nonlinear delayed feedback systems from noisy data. Physics Letters A. 299(5-6): 513-521. doi:10.1016/S0375-9601(02)00748-XJenkinson, A.F. (1955). The frequency distribution of the annual maximum (or minimum) value of meteorological elements, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 81, 158-171. (citado por Koutsoyiannis, D.,2003)Jenkinson, A.F. (1969). Estimation of maximum floods, World Meteorological Organization, Technical Note No. 98, ch. 5, 183-257. (citado por Koutsoyiannis, D.,2003)Jha, M.K., Nanda G., Samuel, M.P. (2004). Determining hydraulic characteristics of production wells using genetic algorithm Water Resources Management, 18(4): 353-377. doi:10.1023/B:WARM.0000048485.62254.1cJiménez-Espinoza. M. (1996). Programa Ax. Área De Riesgos Hidrometeorológicos. Centro Nacional de Prevención de Desastres. México.Kite, G.W. (1988). Frequency And Risk Analyses In Hidrology. Littletown, Colorado.USA.Koutsoyiannis, D. (2003). On the appropriateness of the gumbel distribution in modelling extreme rainfall. Hydrological Risk: recent advances in peak river flow modelling, prediction and real-time forecasting. Assessment of the impacts of land-use and climate changes. Proceedings of the ESF LESC Exploratory Workshop held at Bologna, Italy, October 24-25, 303-319.Liu, Y., Khu, S.T., Savic D. (2004). A Hybrid Optimization Method Of Multi-Objective Genetic Algorithm (Moga) And K-Nearest Neighbor (Knn) Classifier for Hydrological Model Calibration. Lecture Notes In Computer Sciences, Volume 3177, 546-551. doi:10.1007/978-3-540-28651-6_80Mazariegos, B.R., Raynal-V., J.A. (2002). Paquete Interactivo Para La Estimación De Parámetros De La Distribución Weibull, B14. Memorias Del XX Congreso Latinoamericano De Hidráulica, La Habana, Cuba.Myung, I.J. (2003). Tutorial on maximum likelihood estimation. Journal of Mathematical Psychology, 47(1): 90-100, doi:10.1016/S0022-2496(02)00028-7.Nicklow, J.W., Ozkurt O., Bringer Jr, J.A. (2003). Control of Channel Bed Morphology in Large-Scale River Networks using a Genetic Algorithm, Water Resources Management, 17(2): 113-132. doi:10.1023/A:1023609806431O-Matrix Statistical Time Series Analysis. Stsa Toolbox Version 2. (2005). The Time Series Analysis Toolbox For O-Matrix, http://www.omatrix.com/Stsav2.htmlRao, A.R., Hamed, K.H. (2000). Flood Frequency Analysis. Crc Press, USA, Web Site: Google.Books.ComRossi, F., Florentino, M., Versace, P. (1984). Two-Component Extreme Value Distribution for Flood Frequency Analysis, Water Resources Research 20(7), 847-856. doi:10.1029/WR020i007p00847Smith, R.L. (1988). Forecasting Records By Maximum Likelihood. Journal Of The American Statistical Association, 83(402): 331-338. doi:10.2307/2288847.The Mathworks, Inc. (1992). The Mathworks Matlab Reference Guide

Modelos regionales de escurrimientos máximos instantáneos en la república mexicana

En este artículo se presenta un nuevo procedimiento para la regionalización de los escurrimientos máximos instantáneos registrados en estaciones hidrométricas de las 37 regiones hidrológicas en la que se encuentra dividida la república mexicana. Las estaciones hidrométricas seleccionadas se caracterizan por medir escurrimientos de cuencas no influenciadas por la presencia de embalses o lagos de regulación. La relativa simplicidad del método permite aplicarlo en el caso de cuencas con escasa información hidrométrica, pero que cuenten con datos de precipitaciones máximas anuales, y con características fisiográficas y cinemáticas medibles, entre ellas área de la cuenca y tiempo de concentración, además de retención potencial máxima para caracterizar pérdidas. Se utiliza la media de los gastos máximos anuales (MQMIA) como concepto eje, de tal manera que al relacionarlo con características medibles en cualquier cuenca (área, tiempo de concentración, promedio espacial de la media de precipitaciones máximas anuales, retención potencial máxima), es posible estimarla de forma sencilla, aun para cuencas no aforadas; por otro lado, se agrupan estaciones homogéneas en cuanto al comportamiento estadístico de los gastos máximos anuales, para estimar factores que permiten pasar del valor de la MQMIA al correspondiente a distintos periodos de retorno