Evaluación de las mediciones de lluvia en la Ciudad de México utilizando la red de disdrómetros y su comparación con respecto a la red de pluviómetros de balancín
Enviado: 2022-03-03
|Aceptado: 2022-04-20
|Publicado: 2022-04-29
Derechos de autor 2022 Ingeniería del Agua
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Palabras clave:
red pluviométrica, sensores, pluviómetro de balancín, disdrómetro, medición de lluvia, observaciones, hidrología urbana
Agencias de apoyo:
Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Resumen:
Este trabajo representa una contribución para evaluación de las condiciones de las redes de observación de la precipitación en un área urbana, a partir de la comparación entre una red de sensores de disdrómetros ópticos láser (DOL) y una red de pluviómetros de balancín (PB) en la Ciudad de México. En la metodología se seleccionaron 9 estaciones DOL y 16 estaciones PB, las cuales se
compararon de dos formas: primero, a partir de la acumulación total de precipitación durante tres años y segundo, por eventos de tormenta. Los resultados indican, que el análisis por eventos de tormenta es más representativo que comparando la precipitación
acumulada. Las mediciones son aceptables, ya que estas se comprobaron a partir de correlaciones lineales. Asimismo, se determinó que el número de eventos y la distancia entre las estaciones contribuyen en la correlación de las mediciones. Es deseable que la metodología se aplique en el control de calidad periódico de las mediciones (calibración) y sea parte de las buenas prácticas para
la medición del ciclo hidrológico urbano a escala local.
Citas:
Behrangi, A., Khakbaz, B., Jaw, T.C., AghaKouchak, A., Hsu, K., Sorooshian, S. (2011). Hydrologic evaluation of satellite precipitation products over a mid-size basin. Journal of Hydrology, 397(3–4), 225–237. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2010.11.043
CONABIO. (2022). Portal de Geoinformación 2022. Sistema Nacional de Información sobre Biodiversidad (SNIB) http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis
CONAGUA. (2021). Información de estaciones climatológicas de 1950 a 2010. https://www.gob.mx/conagua/acciones-y-programas/estaciones-climatologicas
Deltares. (2016). Towards a Water Sensitive Mexico City. 108.
Espínola, E.M.S.B. van de P. R. (2016). Towards a Water Sensitive Mexico City. https://watersensitivecities.org.au/wp-content/uploads/2018/10/27-Water-Sensitive-Elwood_FINAL.pdf
HyQuestSolutions. (2022). HyQuest Solutions. https://www.hyquestsolutions.com.au/products/hardware/meteorology/tb3-tippingbucket-rain-gauge
Jáuregui, E. (1995). Algunas alteraciones de largo periodo del clima de la ciudad de México debidas a la urbanización. In Investigaciones Geográficas, Boletín del Instituto de Geografía, UNAM (Vol. 31).
Jauregui, E. (1997). Heat island development in Mexico City. Atmospheric Environment, 31(22), 3821–3831. https://doi.org/10.1016/S1352-2310(97)00136-2
Kidd, C., Becker, A., Huffman, G.J., Muller, C.L., Joe, P., Skofronick-Jackson, G., Kirschbaum, D.B. (2017). So, how much of the Earth’s surface is covered by rain gauges? Bulletin of the American Meteorological Society, 98(1), 69–78. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-14-00283.1
Langbeing, W. (1965). National networks of hydrological data. Symposium on Design of Hydrological Networks, 5–150.
Magana, V., Pérez, J., Méndez, M. (2003). Diagnosis and prognosis of extreme precipitation events in the Mexico City Basin. Geofisica Internacional, 42(2), 247–259. https://doi.org/10.22201/igeof.00167169p.2003.42.2.269
McMillan, H., Jackson, B., Clark, M., Kavetski, D., Woods, R. (2011). Rainfall uncertainty in hydrological modelling: An evaluation of multiplicative error models. Journal of Hydrology, 400(1–2), 83–94. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2011.01.026
Morbidelli, R., Saltalippi, C., Flammini, A., Cifrodelli, M., Picciafuoco, T., Corradini, C., Casas-Castillo, M.C., Fowler, H.J., Wilkinson, S.M. (2017). Effect of temporal aggregation on the estimate of annual maximum rainfall depths for the design of hydraulic infrastructure systems. Journal of Hydrology, 554, 710–720. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.09.050
Morbidelli, R., García-Marín, A.P., Mamun, A. Al, Atiqur, R.M., Ayuso-Muñoz, J.L., Taouti, M.B., Baranowski, P., Bellocchi, G., Sangüesa-Pool, C., Bennett, B., Oyunmunkh, B., Bonaccorso, B., Brocca, L., Caloiero, T., Caporali, E., Caracciolo, D., CasasCastillo, M.C., Catalini, C.G., Chettih, M., … Saltalippi, C. (2020). The history of rainfall data time-resolution in a wide variety of geographical areas. Journal of Hydrology, 590(June), 125258. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125258
Moss, M., Gilroy, E., Tasker, G., Karlinger, M. (1982). Design of surface-water data networks for regional information. U.S.G.S. Water Supply Paper, 2178.
NMX-AA-116/2-SCFI-2015, 1 (2015). http://www.economia-nmx.gob.mx/normasmx/index.nmx.
OH-UNAM. (2022). Observatorio Hidrológico de la UNAM. https://www.oh-iiunam.mx/
Oke, T.R., Zeuner, G., Jauregui, E. (1992). The surface energy balance in Mexico City. Atmospheric Environment. Part B. Urban Atmosphere, 26(4), 433–444. https://doi.org/10.1016/0957-1272(92)90050-3
OMM, Organización Mundial de Meteorología. (2017). Guía de Instrumentos y Métodos de Observación Meteorológicos OMM Nº8 (O. M. de Meteorología (ed.); 8th ed.). https://public.wmo.int/es/recursos/meteoterm
OTT, H. G. (2016). Operating instructions Present Weather Sensor OTT Parsivel 2. 52. https://www.ott.com/download/operatinginstructions-present-weather-sensor-ott-parsivel2-without-screen-heating/
Pedrozo-Acuña, A. (2017). Informe FINAL-Agua_Inteligente. Implementación del sistema de monitoreo de lluvia en tiempo-real en CDMX.
Pedrozo-Acuña, A., Magos-Hernández, J.A., Sánchez-Peralta, J.A., Amaro-Loza, A., Breña-Naranjo, J.A. (2017). Real-time and discrete precipitation monitoring in mexico city: implementation and application. In IAHR (Ed.), HydroSenSoft, International Symposium and Exhibition on Hydro-Environment Sensors and Software (pp. 1–7).
Perló-Cohen, M., Zamora-Saenz, I. (2019). El estudio del agua en México. Nuevas perspectivas teórico-metodológicas. In I. de I. Sociales & U. N. A. de M. México (Eds.), Agua y Territorio, (15). https://doi.org/10.17561/at.15.5042
SACMEX, Sistemas de Aguas de la Ciudad de México. (2012). El gran reto del agua en la Ciudad de México: pasado, presente y prospectivas de solución para una de las ciudades más complejas del mundo. In Sistema de Aguas de la Ciudad de México. http://laopiniondelaciudad.mx/wp-content/uploads/2016/02/ElGranRetodelAgua_enla_CiudadMexico.pdf
SPC. (2022). Secretaría de Gestión Integral de Riesgos y Protección Civil. https://proteccioncivil.cdmx.gob.mx/boletin
Sun, Q., Miao, C., Duan, Q., Ashouri, H., Sorooshian, S., Hsu, K.L. (2018). A Review of Global Precipitation Data Sets: Data Sources, Estimation, and Intercomparisons. Reviews of Geophysics, 56(1), 79–107. https://doi.org/10.1002/2017RG000574
Tokay, A., Petersen, W.A., Gatlin, P., Wingo, M. (2013). Comparison of Raindrop Size Distribution Measurements by Collocated Disdrometers. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 30(8), 1672–1690. https://doi.org/10.1175/JTECH-D-12-00163.1
UNESCO, Programa Mundial de Evaluación de los Recursos Hídricos (2015). Informe de las Naciones Unidas sobre los recursos hídricos en el mundo 2015. http://www.unesco.org/new/fileadmin/MULTIMEDIA/HQ/SC/images/WWDR2015Facts_Figures_SPA_web.pdf
WMO. (2011). Observing stations and WMO catalogue of radiosondes (Issue 9). https://library.wmo.int/doc_num.php?explnum_id=9896
Woods, R. (2005). Hydrologic Concepts of Variability and Scale. Encyclopedia of Hydrological Sciences, 1995. https://doi.org/10.1002/0470848944.hsa002
