2. E mormora e urla, sussurra, ti
parla e ti schianta,
evapora in nuvole cupe e di nero
e cade e rimbalza e si muta in
persona od in pianta
diventa di terra, di vento, di
sangue e pensiero.
(Francesco Guccini)
Tuesday, March 27, 12
3. Introduzione
Obiettivi
3
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
4. Introduzione
Obiettivi
• Nella lezione si introdurrà la trattazione delle piene fluviali secondo
la teoria dell’idrogramma istantaneo unitario.
• Si parla delle ipotesi di linearità ed invarianza
• Si introduce il concetto di tempo di residenza
3
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
5. Introduzione
Cos’e’ una piena ?
1400
1200
1000
Portate m^3/s
800
600
400
200
0
1990 1995 2000 2005
Anno
4
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
6. Introduzione
Cos’e’ una piena ?
1400
1200
1000
Portate m^3/s
800
600
400
200
0
1990 1995 2000 2005
Anno
5
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
8. Introduzione
La risposta idrologica in un bacino
Previsione delle precipitazioni
Calcolo del deflusso superficiale
Aggregazione del deflusso
Propagazione del deflusso
7
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
9. Introduzione
La risposta idrologica in un bacino
•Supponiamo nota la distribuzione delle precipitazioni e la loro
natura
•Supponiamo risolto il problema della determinazione del deflusso
efficace
Aggregazione del deflusso
Propagazione del deflusso
8
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
10. Introduzione
Durante eventi di piena
•L’evapotraspirazione si può ignorare (ciò che è rilevante è incluso
nelle condizioni iniziali)
•si può semplificare il meccanismo di produzione del deflusso
superificiale (e supporre di conoscere il coefficiente di deflusso)
•la celerità dell’onda di piena si può tenere (come prima
approssimazione) costante
•Gran parte dell’idrogramma di piena è spiegata dalla geometria e
dalla topologia del bacini (oltre che dalla variabilità spazio-temporale
delle precipitazioni)
9
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
11. IUH
Metodi per l’aggregazione del
deflusso superficiale - IUH
Discutiamo qui di una forma moderna della teoria
dell’idrogramma istantaneo unitario
10
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
12. IUH
Metodi per l’aggregazione del
deflusso superficiale - IUH
Discutiamo qui di una forma moderna della teoria
dell’idrogramma istantaneo unitario
Portata alla sezione di chiusura
10
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
13. IUH
Metodi per l’aggregazione del
deflusso superficiale - IUH
Discutiamo qui di una forma moderna della teoria
dell’idrogramma istantaneo unitario
Idrogramma istantaneo unitario
Portata alla sezione di chiusura
10
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
14. IUH
Metodi per l’aggregazione del
deflusso superficiale - IUH
Discutiamo qui di una forma moderna della teoria
dell’idrogramma istantaneo unitario
Precipitazione efficace
Idrogramma istantaneo unitario
Portata alla sezione di chiusura
10
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
16. IUH
Pioggia efficace
Jeff
11
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
17. IUH
Pioggia efficace
Jeff
Aggregazione dei deflussi
IUH
Onda diffusiva
11
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
18. IUH
Pioggia efficace
Jeff
Aggregazione dei deflussi
IUH
Onda diffusiva
Portata
11
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
19. IUH: linearità
Caratteristiche dell’idrogramma
istantaneo unitario
E’ lineare perchè, se si moltiplica per n la
precipitazione efficace, la portata aumenta di
proporzionalmente.
Jef f ( ) = n Jef f ( )
12
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
20. IUH: linearità
Caratteristiche dell’idrogramma
istantaneo unitario
E’ lineare perchè, se si moltiplica per n la
precipitazione efficace, la portata aumenta di
proporzionalmente.
13
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
21. IUH: invarianza
Caratteristiche dell’idrogramma
istantaneo unitario
Invarianza temporale
tempo
precipitazione
Portata
Out[465]=
tempo
14
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
22. IUH: linearità e invarianza
Caratteristiche dell’idrogramma
istantaneo unitario
tempo
precipitazione
Portata
Out[409]=
tempo
15
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
23. IUH: linearità e invarianza
Caratteristiche dell’idrogramma
istantaneo unitario
tempo
precipitazione
Portata
Out[413]=
tempo
16
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
24. IUH: linearità e invarianza
Caratteristiche dell’idrogramma
istantaneo unitario
tempo
precipitazione
Portata
Out[414]=
tempo
17
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
25. IUH: linearità e invarianza
Caratteristiche dell’idrogramma
istantaneo unitario
Linearità e Invarianza
tempo
precipitazione
Portata
Out[409]=
+ Out[413]=
+ Out[414]=
tempo
18
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
26. IUH: linearità e invarianza
Caratteristiche dell’idrogramma
istantaneo unitario
Linearità e Invarianza
tempo
precipitazione
Portata
Out[422]=
tempo
19
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
27. IUH: linearità e invarianza
Caratteristiche dell’idrogramma
istantaneo unitario
Linearità e Invarianza
tempo
precipitazione
Portata
Out[426]=
tempo
20
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
28. IUH: unitarietà
Caratteristiche dell’idrogramma
istantaneo unitario
e’ la funzione impulso o “delta di Dirac”
21
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
32. IUH: impulso costante
Metodi per l’aggregazione del
deflusso superficiale - IUH
Se la precipitazione è di intensità costante, p, in
un intervallo temporale di durata tp , allora
che diviene
25
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
33. IUH: impulso costante
L’integrale dell’idrogramma unitario ha una
forma ad S
Ed è chiamato S-Hydrograph (qui rappresentato moltiplicato per l’area contribuente totale)
26
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
34. IUH: impulso costante
L’integrale dell’idrogramma ha una forma ad S
IUH(t)
Out[395]=
t
S(t)
1
Out[396]=
t
27
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
35. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Lo IUH(t) può essere interpretato come una distribuzione di tempi di residenza
Rodriguez-Iturbe e Valdes, 1979; Gupta e Waymire, 1980
28
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
36. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Lo IUH(t) può essere interpretato come una distribuzione di tempi di residenza
Rodriguez-Iturbe e Valdes, 1979; Gupta e Waymire, 1980
t1
29
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
37. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Lo IUH(t) può essere interpretato come una distribuzione di tempi di residenza
Rodriguez-Iturbe e Valdes, 1979; Gupta e Waymire, 1980
t2
30
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
38. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Lo IUH(t) può essere interpretato come una distribuzione di tempi di residenza
Rodriguez-Iturbe e Valdes, 1979; Gupta e Waymire, 1980
t3
31
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
39. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Lo IUH(t) può essere interpretato come una distribuzione di tempi di residenza
Rodriguez-Iturbe e Valdes, 1979; Gupta e Waymire, 1980
t4
32
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
40. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Lo IUH(t) può essere interpretato come una distribuzione di tempi di residenza
Rodriguez-Iturbe e Valdes, 1979; Gupta e Waymire, 1980
t5
33
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
41. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
t1
t2
t3
t4
t5
34
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
42. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Lo IUH(t) può essere interpretato come una distribuzione di tempi di residenza
Rodriguez-Iturbe e Valdes, 1979; Gupta e Waymire, 1980
v(t) = vk Ik (t)
k
35
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
43. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
v(t) = vk Ik (t)
k
Il volume v(t) rappresenta inoltre un rapporto tra casi favorevoli (volumi
presenti all'interno del bacino) e casi totali (il numero totale di eventi
possibili), cioè il numero totale di volumi , ed è pertanto, nel limite di un
numero di volumi infinito la probabilità che i volumi siano interni al bacino.
Piu’ precisamente, v(t) è numericamente uguale alla probabilità, P[T >t], che il
tempo di residenza dell'acqua all'interno del bacino sia superiore al tempo
corrente, t.
36
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
44. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Allora il bilancio di massa all’interno del bacino considerato risulta essere:
dv dP [T > t]
= = (t) IUH (t)
dt dt
37
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
45. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Allora il bilancio di massa all’interno del bacino considerato risulta essere:
dv dP [T > t]
= = (t) IUH (t)
dt dt
La variazione di volume d’acqua nel tempo eguaglia la
probabilità di superamento del tempo di residenza
37
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
46. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Allora il bilancio di massa all’interno del bacino considerato risulta essere:
dv dP [T > t]
= = (t) IUH (t)
dt dt
38
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
47. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Allora il bilancio di massa all’interno del bacino considerato risulta essere:
dv dP [T > t]
= = (t) IUH (t)
dt dt
Variazione di volume (nel tempo) all’interno del
bacino
38
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
48. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Allora il bilancio di massa all’interno del bacino considerato risulta essere:
dv dP [T > t]
= = (t) IUH (t)
dt dt
Variazione di volume (nel tempo) all’interno del
bacino
Ciò che entra - ciò che esce
38
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
49. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Allora il bilancio di massa all’interno del bacino considerato risulta essere:
dv dP [T > t]
= = (t) IUH (t)
dt dt
39
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
50. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Allora il bilancio di massa all’interno del bacino considerato risulta essere:
dv dP [T > t]
= = (t) IUH (t)
dt dt
Precipitazione
efficace istantanea ed unitaria
39
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
51. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Allora il bilancio di massa all’interno del bacino considerato risulta essere:
dv dP [T > t]
= = (t) IUH (t)
dt dt
Precipitazione
efficace istantanea ed unitaria
Portata in uscita corrispondente
ad una precipitazione in entrata
istantanea ed unitaria
39
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
52. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Integrando risulta allora
t t
P [T > t] = (t)dt IUH (t)dt
0 0
Ovvero
t
P [T < t] = IUH (t)dt
0
dalle definizioni segue allora che lo S hydrograph è una probabilità (il che ne
spiega compiutamente la forma).
40
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
53. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Integrando risulta allora
t t
P [T > t] = (t)dt IUH (t)dt
0 0
Ovvero
t
P [T < t] = IUH (t)dt
0
dalle definizioni segue allora che lo S hydrograph è una probabilità (il che ne
spiega compiutamente la forma).
41
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
54. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Integrando risulta allora
t t
P [T > t] = (t)dt IUH (t)dt
0 0
Ovvero
Questo vale 1 per
definizione
t
P [T < t] = IUH (t)dt
0
dalle definizioni segue allora che lo S hydrograph è una probabilità (il che ne
spiega compiutamente la forma).
41
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
55. IUH: tempi di residenza
Metodi per l’aggregazione del deflusso superficiale
- IUH -> GIUH
Derivando ambo i membri dell’equazione risulta allora
pdf (t) = IU H(t)
che è quanto volevamo dimostrare
42
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
56. IUH: tempi di residenza
Il problema successivo è quello di capire che cosa è
la distribuzione di probabilità
e come si può determinare nei casi di interesse
43
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
57. Esempi
Metodi per l’aggregazione del
deflusso superficiale - Osservazioni
I - Assumendo per vera la teoria che si è sviluppata, tutto passa per la
determinazione di una densità di probabilità. In genere, considerazioni di
natura dinamica portano ad identificare non una distribuzione, ma una
famiglia di distribuzioni, per esempio:
1
IUH(t) = e t/
dove λ e’ un parametro NON determinato apriori ma a posteriori, dopo una
operazione di “calibrazione”
44
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
58. Esempi
Distribuzione Uniforme
• Se x1=0 e x2=tc allora, la probabilità (lo S-Hydrograph) è :
t
0 < t < tc
P [T < t; tc ] = tc
1 t tc
• tc è detto tempo di corrivazione e il modello idrologico che ne risulta è il
modello “cinematico”.
45
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
59. Esempi
Distribuzione Uniforme
1.0
0.8
P[T<t;uniforme(0,1)]
0.6
0.4
0.2
0.0
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0
Tempo di residenza [h]
tempo di corrivazione 46
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
60. Esempi
Distribuzione Uniforme
1.0
0.8
P[T<t;uniforme(0,1)]
0.6
0.4
0.2
0.0
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0
Tempo di residenza [h]
tempo di corrivazione 47
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
61. Esempi
Idrogramma “cinematico”
durata della precipitazione
Osservazioni:
1.0
I volumi di precipitazione
Discharge for unit Area and unit precipitation
0.8
efficace crescono con
la durata con un
0.6
andamento in
accordo alle curve di
0.4
possibilità
pluviometrica
0.2
0.0
0 1 2 3 4
tempo di corrivazione Time [h]
48
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
62. Esempi
Idrogramma “cinematico”
Osservazioni:
1.0
• Per durate di precipitazione inferiori al tempo di
Discharge for unit Area and unit precipitation
0.8
corrivazione la portata sale linearmente e
0.6
ha un picco per alla fine della
precipitazione. La portata di picco perdura
0.4
sino al tempo di corrivazione e poi decresce
0.2
0.0
• Per durate di precipitazioni superiori al tempo 0 1 2 3 4
di corrivazione la portata di picco si Time [h]
raggiunge comunque al tempo di
corrivazione e perdura sino al termine della
precipitazione per poi descrescere.
49
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
63. Esempi
Distribuzione Esponenziale
1
pdf (t; ) = e t/
H(t)
dove è il tempo medio di residenza
50
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
64. Esempi
Distribuzione Esponenziale
P [T < t; ] = (1 e t/
)
e il modello che ne risulta è quello noto come modello dell’invaso
lineare.
51
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
65. Esempi
Distribuzione Esponenziale
1.0
0.8
0.6
P[T<t;exp(1)]
0.4
0.2
0.0
0 1 2 3 4
Tempo di residenza [h]
52
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
66. Esempi
Distribuzione Esponenziale
1.0
0.8
Probabilit.. Esponeziale
0.6
0.4
0.2
0.0
0 1 2 3 4
Tempo di residenza [h]
53
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
67. Esempi
Idrogramma “dell’invaso lineare”
Osservazioni: durata della precipitazione
1.0
I volumi di precipitazione
Discharge for unit Area and unit precipitation
efficace crescono con
0.8
la durata
0.6
0.4
0.2
0.0
0 1 2 3 4
Time [h]
54
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
68. Esempi
Idrogramma “dell’invaso lineare”
Osservazioni:
1.0
I volumi di precipitazione,
Discharge for unit Area and unit precipitation
0.8
com e la durata, sono
costanti.
0.6
0.4
0.2
0.0
0 1 2 3 4
Time [h]
durata della precipitazione
55
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
71. Introduzione
Obiettivi
58
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
72. Introduzione
Obiettivi
• Si introduce il concetto di idrogramma istantaneo unitario
geomorfologico.
• Si discute della partizione del bacino in parti idrologicamente simili
• Si introducono le teorie dello GIUH basate sulla funzione di
ampiezza
58
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
73. Introduzione
Metodi per l’aggregazione del deflusso
superficiale - Osservazioni
Il carattere statistico dell’idrogramma unitario ha due conseguenze rilevanti:
I - Un problema di rappresentatività del campione statistico (ovvero della
definizione di una struttura areale minima in cui il sistema sia ergodico).
Tecnicamente si parla di REA Rapresentative Elementary Area. In ogni caso le
incertezze nella previsione sono tanto maggiori quanto più piccolo è il
sistema
59
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
74. Introduzione
GIUH
Tre sono gli elementi principali dell'analisi geomorfologica dei bacini:
1. La dimostrazione dell'equivalenza rigorosa tra funzioni di distribuzione dei
tempi di residenza all'interno di un bacino e idrogramma istantaneo unitario,
mostrata nel capitolo precedente;
2. La partizione del bacino in unità idrologicamente distinte e la traduzione
formale delle relazioni esistenti tra queste parti (usualmente denominate “stati”)
ciascuna caratterizzata da una propria distribuzione dei tempi di residenza in
quella che usualmente si identifica con l'acronimo GIUH (idrogramma istantaneo
unitario geomorfologico, Instantaneous Geomorphic Unit Hydrograph). Questa
operazione consiste essenzialmente nella scrittura formale dell'equazione di
continuità per un bacino spazialmente articolato e complesso.
60
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
75. Introduzione
GIUH
3.La determinazione della forma funzionale delle singole
distribuzioni dei tempi di residenza in base a considerazioni
sull'idraulica dei moti in ambiente naturale e alle caratteristiche
geometriche che regolano il moto.
61
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
76. Introduzione
GIUH - Partizione del bacino in aree
idrologicamente simili
La ripartizione del bacino parte dell’identificazione del reticolo idrografico
62
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
77. Una partizione dei bacini idrografici
GIUH - Partizione del bacino in aree
idrologicamente simili
Prosegue con la identificazione delle aree drenanti in ciascuna porzione di
area.
63
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
78. Una partizione dei bacini idrografici
GIUH - Partizione del bacino in aree
idrologicamente simili
Rinaldo, Geomorphic Flood Research, 2006
64
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
79. L’identificazione dei percorsi
GIUH - Partizione del bacino in aree
idrologicamente simili
Nel bacino precedente sono identificate cinque aree scolanti (Ai) e di
conseguneza cinque percorsi delle acque:
A1 c1 c3 c5
A2 c2 c3 c5
A3 c3 c5
A4 c4 c5
A5 c5
Ogni percorso e’ suddiviso in tratti e i ci rappresentano tratti di canale tra
due successivi affluenti.
65
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
80. Lezioni di Costruzioni Idrauliche 2008-2009
GIUH - Partizione del bacino in aree
idrologicamente simili (bacini urbani)
66
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
81. Lezioni di Costruzioni Idrauliche 2008-2009
GIUH - Partizione del bacino in aree
idrologicamente simili (bacini urbani)
67
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
82. Lezioni di Costruzioni Idrauliche 2008-2009
GIUH - Partizione del bacino in aree
idrologicamente simili (bacini urbani)
68
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
83. L’identificazione dei percorsi
GIUH - Partizione del bacino in aree
idrologicamente simili
L’area scolante:
Rinaldo, Geomorphic Flood Research, 2006
A1 c1 c3 c5
69
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
84. L’identificazione dei percorsi
GIUH - Partizione del bacino in aree
idrologicamente simili
Il tratto di rete di testa:
Rinaldo, Geomorphic Flood Research, 2006
A1 c1 c3 c5
70
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
85. L’identificazione dei percorsi
GIUH - Partizione del bacino in aree
idrologicamente simili
il primo tratto di canale:
Rinaldo, Geomorphic Flood Research, 2006
A1 c1 c3 c5
71
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
86. L’identificazione dei percorsi
GIUH - Partizione del bacino in aree
idrologicamente simili
Nella scelta della partizione vi è, naturalmente
un certo arbitrio nella tasselazione del bacino,
ma la scelta, in generale dovrebbe essere fatta
su motivate questioni dinamiche e/o
geomorfologiche. La suddivisione appena
Rinaldo, Geomorphic Flood Research, 2006
attuata, in particolare, assume che:
•il deflusso nei versanti sia descritto da una
distribuzione dei tempi di residenza distinta dal
deflusso nei canali
•Che il deflusso nei versanti dipenda dall’area
scolante
•Che il deflusso nei canali dipenda dalla
lunghezza dei canali.
72
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
87. L’identificazione dei percorsi
La linearità implica l’IUH complessivo
=
+ +
+ +
si ottiene dalla somma dei singoli IUH 73
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
88. La distribuzione dei tempi di residenza in un singolo percorso
GIUH - Composizione dei tempi di residenza
La partizione assume anche che i tempi di
residenza in ogni “stato” identificato in ogni
percorso possano essere “composti”. Il tempo di
Rinaldo, Geomorphic Flood Research, 2006
residenza totale (come variabile aleatoria) nel
percorso in figura è allora assegnato come:
T1 = TA1 + Tc1 + Tc3 + Tc5
74
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
89. La distribuzione dei tempi di residenza in un singolo percorso
GIUH - Composizione dei tempi di residenza
T1 non è un numero ma una variabile che può
assumere diversi valori, a seconda dei valori
campionati nei processi componenti (A1, C1,
Rinaldo, Geomorphic Flood Research, 2006
C3,C5). Di questa variabile, si può pero’
conoscere la distribuzione, nell’ipotesi di
indipendenza stocastica dei singoli eventi. In
questo caso:
pdfT1 (t) = (pdfA1 pdfc1 pdfc3 pdfc5 )(t)
75
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
90. La distribuzione dei tempi di residenza in un singolo percorso
GIUH - Composizione dei tempi di residenza
pdfT1 (t) = (pdfA1 pdfc1 pdfc3 pdfc5 )(t)
Quella sopra è una scrittura formale che dice:
Rinaldo, Geomorphic Flood Research, 2006
La distribuzione dei tempi di residenza del
percorso è uguale alla convoluzione delle
distribuzioni dei tempi di residenza nei singoli
stati.
76
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
91. La distribuzione dei tempi di residenza in un singolo percorso
GIUH - Composizione dei tempi di residenza
L’operazione di convoluzione, assegnate due distribuzion, i.e. pdfA1(t) e
pdfC1(t) è definita da:
t
pdfA1 ⇥C1 (t) := (pdfA1 ⇥ pdfc1 )(t) = pdfA1 (t ) pdfc1 ( )d
⇤
Rinaldo, Geomorphic Flood Research, 2006
Se consideriamo una terza distribuzione, i.e. pdfC3(t)
pdfA1 C1 C3 (t) := (pdfA1 pdfc1 pdfc1 )(t) =
t
pdfA1 ⇥C1 (t ⇤
) pdfc3 ( )d
⇤ ⇤
⌅
77
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
92. La distribuzione dei tempi di residenza in un singolo percorso
GIUH - Composizione dei tempi di residenza
Ecco tutti i percorsi. Una delle ipotesi su
cui si fonda l’idrogramma istantaneo
unitario è quello di considerare che il
contributo dei singoli percorsi si ottenga
Rinaldo, Geomorphic Flood Research, 2006
come sovrapposizione lineare (somma) dei
singoli contributi:
N
GIUH(t) = pi pdfi (t)
i=1
dove N e’ il numero di percorsi, pdfi(t) la
distribuzione dei tempi di residenza relativi
a ciascun percorso e pi la probabilità che i
volumi di precipitazione cadano nel percorso i-esimo
78
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
93. Tutto insieme !
GIUH - Composizione dei tempi di residenza
N
GIUH(t) = pi pdfi (t)
i=1
Rinaldo, Geomorphic Flood Research, 2006
nel caso di precipitazioni uniformi p i
coincide con la frazione di area relativa al
percorso i-esimo.
79
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
94. Tutto insieme !
GIUH - Composizione dei tempi di residenza
Rinaldo, Geomorphic Flood Research, 2006
80
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
95. Tutto insieme !
GIUH
L’espressione complessiva dello GIUH è dunque:
N
GIUH(t) = pi (pdfAi .... ACN )(t)
i=1
E la portata all’uscita:
t
Q(t) = A GIUH(t ) Jef f ( )d
0
81
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
96. Quali pdf, in pratica ?
GIUH
L’identificazione delle pdfs
Aree scolanti (o versanti):
pdfA (t; ) = e t
H(t)
Dove è l’inverso del tempo di residenza
nell’area (diverse formule possono essere
assegnate nei casi pratici per stimarlo).
82
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
97. Quali pdf, in pratica ?
GIUH
L’identificazione delle pdfs
Canali:
pdfC (t; u, L) = (L u t)
Dove L è la lunghezza del canale fino
all’uscita ed u la celerità dell’acqua nel canale
83
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
98. Quali pdf, in pratica ?
GIUH
La composizione
Canali:
Z t
pdfA⇤C (t; , u, L) = e (t ⌧ )
H(t ⌧ ) (L u ⌧ ) d⌧
0
Svolto l’integrale sfruttando le proprietà dell Delta di Dirac, si
ottiene:
pdfA⇥C (t; , u, L) = e (t u/L)
H(t L/u)
Che è una famiglia triparametrica di distribuzioni.
84
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
99. Width (function) Geomorphological Instantaneous Unit Hydrograph with Diffusion
Nota
Ogni modello idrologico ha parametri che sono i
coefficienti e gli esponenti delle equazioni del
modello
Questi parametri devono essere stimati per un dato
bacino e per ogni “segmento computationale” del
modello.
I parametri sono stimati attraverso qualche relazione
con caratteristiche fisichedel bacino, oppure
tentando di riprodurre variando i parametri la
risposta un insieme di dati misurati. Questa è,
appunto la calibrazione del modello
85
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
101. Le portate massime
ed effetti geomorfologici
Hokusai
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
102. Peakflow
Obiettivi
88
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
103. Peakflow
Obiettivi
• Fatte alcune ipotesi semplificative
• Si usa la teoria dell’idrogramma istantaneo unitario per calcolare le
portate massime.
• Si discutono gli elementi teorici del modello Peakflow
88
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
104. LE PRECIPITAZIONI
sono assegnate attraverso le curve di possibilità pluviometrica
1.0
Tr = 10 anni
0.8
0.6
1h
3h
P[h]
6h
12h
0.4
24h
0.2
h1 h3 h6 h12 h24
0.0
0 50 100 150
Precipitazione [mm]
89
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
105. LE PRECIPITAZIONI
h(tp , Tr ) = a(Tr ) n
tp
Linee Segnalitrici di Possibilita' Pluviometrica
160
140
120
100
h [mm]
80
60
0.5 1.0 2.0 5.0 10.0 20.0
t [ore]
90
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
106. LE PRECIPITAZIONI
h(tp , Tr ) = a(Tr ) n
tp
durata “della
precipitazione”
Linee Segnalitrici di Possibilita' Pluviometrica
Altezza pluviometrica
160
140
120
100
h [mm]
80
60
0.5 1.0 2.0 5.0 10.0 20.0
t [ore] 91
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
107. LE PRECIPITAZIONI
h(tp , Tr ) = a(Tr ) n
tp
durata “della
coefficiente locale precipitazione”
Linee Segnalitrici di Possibilita' Pluviometrica
Altezza pluviometrica
160
140
120
100
h [mm]
80
60
0.5 1.0 2.0 5.0 10.0 20.0
t [ore] 91
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
108. LE PRECIPITAZIONI
esponente
h(tp , Tr ) = a(Tr ) n
tp
durata “della
coefficiente locale precipitazione”
Linee Segnalitrici di Possibilita' Pluviometrica
Altezza pluviometrica
160
140
120
100
h [mm]
80
60
0.5 1.0 2.0 5.0 10.0 20.0
t [ore] 91
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
109. LE PRECIPITAZIONI
Linee Segnalitrici di Possibilita' Pluviometrica
160
140
120
100
h [mm]
80
60
0.5 1.0 2.0 5.0 10.0 20.0
t [ore]
92
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
110. LE PRECIPITAZIONI
Linee Segnalitrici di Possibilita' Pluviometrica
160
140
120
Intensità della
100
h [mm]
precipitazione
80
60
0.5 1.0 2.0 5.0 10.0 20.0
t [ore]
92
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
111. Peakflow
Metodi per l’aggregazione del
deflusso superficiale - IUH
Nel nostro caso, avendo scelto di usare una
precipitazione di intensità costante come pioggia
di progetto e assunto che la pioggia efficace sia
proporzionale alla precipitazione, allora
93
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
112. Peakflow
H(x) è nota come funzione di
Heaviside o funzione a gradino
0 x<0
H(x) =
1 x 0
94
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
113. PeakFlow
LA PORTATA MASSIMA
Che cosa ci dice l’IUH sulla portata massima ?
Basta fare dQ/dt = 0 !
Z
d Q(t, tp ) d t
= IUH(t ⌧ ) H(t, tp )d⌧
dt dt 0
⇢
1 0 t tp
H(t, tp ) :=
0 otherwise
95
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
114. PeakFlow
LA PORTATA MASSIMA
Dopo un po’ di passaggi algebrici, la portata di picco
si ottiene risolvendo l’equazione:
IU H(t) = IU H(t tp)
da cui deriva il tempo di picco t*
Henderson, 1963
96
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
115. PeakFlow
LA PORTATA MASSIMA
t*
97
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
116. PeakFlow
LA PORTATA MASSIMA
IUH(t)
t*
97
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
117. PeakFlow
LA PORTATA MASSIMA
IUH(t - tp)
IUH(t)
t*
97
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
120. PeakFlow
LA MASSIMA TRA LE MASSIME
PORTATE
Tuttavia, a ben osservare, la portata è anche una
funzione di tp. Per t > tp
t
Q(t; Tr , tp ) = a(Tr ) n 1
tp IUH(t)dt
t tp
Come conseguenza, la portata di picco, varia al variare
della durata della precipitazione (che vari con il tempo
di ritorno, è in un certo senso ovvio)
98
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
121. PeakFlow
LA MASSIMA TRA LE MASSIME
PORTATE
Tuttavia, a ben osservare, la portata è anche una
funzione di tp. Per t > tp
t
Q(t; Tr , tp ) = a(Tr ) n 1
tp IUH(t)dt
t tp
L’intensità di precipitazione decresce all’aumentare di
tp, ma l’integrale aumenta. Per cui vi vi è un tempo
critico di precipitazione per cui si ottiene la massima tra
le portate di picco.
99
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
122. PeakFlow
LA PORTATA MASSIMA- un po’ più
matematicamente
La massima portata di picco si ottiene considerando il tempo di picco
come funzione della durata tp nell’equazione:
t := t ⇤
tp
100
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
123. PeakFlow
LA PORTATA MASSIMA- un po’ più
matematicamente
La massima portata di picco si ottiene considerando il tempo di picco
come funzione della durata tp nell’equazione:
Precipitazione
t := t ⇤
tp
100
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
124. PeakFlow
LA PORTATA MASSIMA- un po’ più
matematicamente
La massima portata di picco si ottiene considerando il tempo di picco
come funzione della durata tp nell’equazione:
Precipitazione
Variazione della precipitazione con la durata
t := t ⇤
tp
100
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
125. PeakFlow
LA PORTATA MASSIMA- un po’ più
matematicamente
La massima portata di picco si ottiene considerando il tempo di picco
come funzione della durata tp nell’equazione:
Area del bacino
Precipitazione
Variazione della precipitazione con la durata
t := t ⇤
tp
100
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
126. PeakFlow
LA PORTATA MASSIMA- un po’ più
matematicamente
La massima portata di picco si ottiene considerando il tempo di picco
come funzione della durata tp nell’equazione:
Area del bacino
S-Hydrograph al tempo t*
Precipitazione
Variazione della precipitazione con la durata
t := t ⇤
tp
100
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
127. PeakFlow
LA PORTATA MASSIMA- un po’ più
matematicamente
La massima portata di picco si ottiene considerando il tempo di picco
come funzione della durata tp nell’equazione:
Area del bacino
S-Hydrograph al tempo t*
Precipitazione
Variazione della precipitazione con la durata
Ritardo del tempo di picco
t := t ⇤
tp
100
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
128. PeakFlow
LA PORTATA MASSIMA- un po’ più
matematicamente
Se:
Allora:
E t* si ottiene da:
101
Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
129. PeakFlow
LA PORTATA MASSIMA
Si può dimostrare che, sotto ipotesi di celerità costante dell’onda di piena,
l’area contribuente al picco di piena
non dipende dalla celerità nei canali!
(nel caso cinematico)
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Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12
133. Credits and License
Questa presentazione è stata scritta da:
• Riccardo Rigon (Università di Trento)
La citazione corretta è: Rigon, The modern theory of IUH Real Books of Hydrology,
Dipartimento di Ingegneria Civile ed Ambientale, Università di Trento, 2012.
p-peakflowTheory è rilasciato con licenza Creative Commons Attribution-ShareAlike
3.0 Unported License. Tale licenza si può trovare al sito http://creativecommons.org/
licenses/by-sa/3.0/deed.it
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Riccardo Rigon
Tuesday, March 27, 12