Una adecuada caracterización de las avenidas extremas es clave para el correcto diseño de las infraestructuras y la estimación del riesgo de inundación de una determinada área. Sin embargo, la escasa longitud de los registros pluviométricos y de aforos unido con la baja probabilidad de ocurrencia de este tipo de eventos hace que, a día de hoy, su adecuada estimación presente todavía grandes dificultades. Este trabajo presenta una metodología para la estimación de las avenidas extremas mediante la generación continua de series de precipitación a través de generadores meteorológicos y la integración de información de varios tipos (sistemática y no sistemática). Los resultados obtenidos en el caso de estudio, la Rambla de la Viuda, indican que el uso conjunto de series sintéticas continúas generadas mediante un generador meteorológico estocástico, un modelo hidrológico y la integración de registros sistemáticos y no sistemáticos reduce la incertidumbre de la estimación de avenidas extremas.

An adequate characterization of extreme floods is key for the correct design of the infrastructures and for the flood risk estimation. However, the short length of the rainfall and flow data series along with the low probability of occurrence of this type of event cause that, to date, their adequate estimation still presents significant difficulties. This paper presents a methodology for the estimation of extreme floods based on the continuous generation of precipitation data series using weather generators and the integration of information of various types (systematic and non-systematic). The results obtained in the case study, Rambla de la Viuda, indicate that the joint use of continuous synthetic data series generated by a stochastic weather generator, a hydrological model and the integration of systematic and non-systematic information reduces the uncertainty in the estimation of extreme floods.
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