Propuesta de estrategias para la modelación de un sistema de abastecimiento con información limitada. Caso de estudio del municipio de Nogoyá (Entre Ríos, Argentina)
Abstract
[EN] Nowadays, especially in developing countries, a large number of medium and small towns are facing the problem of increasing demand for drinking water, although these towns don’t have any tools and resources to provide a logical solution from the technical point of view. The use of strategic water supply network models would be a powerful support for the decision-making process for these populations, particularly within the scope of the planning of this infrastructure in the medium and long term. However, the context in which this need usually appears is characterized by the lack of basic information for the application of conventional modeling techniques (among other equally important problems), combined with a bad socio-political and economic situation, which does not allow to reduce this gap in the short term through the usual technical resources. Consequently, a question arises: how to get a mathematical model of a water supply network under these circumstances, which gives a useful outcome for the decision making process in the strategic planning that affects this infrastructure? This project’s main target is to answer this question. To do this, it aims to supplement conventional modeling methodology with the use of secondary information coming from towns different to the town problem to solve, essentially through sorting/classification techniques such as Clustering Analysis and Support Vector Machines. In the calibration phase, it pretends to absorb the uncertainty of a reality that is far away from being described clearly and unequivocally, with the assistance of techniques and concepts of Soft Computing: genetic algorithms and membership functions of fuzzy subsets. This project came out from a study case of the municipality of Nogoyá (Argentina), chosen following a collaboration with the Centro de Estudios para la Gestión Local Sostenible del Agua y del Hábitat Humano, in the Universidad Autónoma de Entre Ríos. A grant from the Centro de Cooperación al Desarrollo de la Universitat Politècnica de València made it possible. Nogoyá presents some peculiarities that require the achievement of a number of partial objectives. They are specially limited to collect all the available information (this objective was met almost entirely during the 3 months stay in Parana (Entre Rios)) and process it in order to keep it in a functional format. To do this, a project is started on a Geographic Information System, with the aim of creating a great potential repository with available data of the Nogoyá water supply network, since these data are geo-referenced
Full text
Trabajo Fin de Máster PROPUESTA DE ESTRATEGIAS PARA LA MODELACIÓN DE UN SISTEMA DE ABASTECIMIENTO CON INFORMACIÓN LIMITADA. CASO DE ESTUDIO DEL MUNICIPIO DE NOGOYÁ (ENTRE RÍOS, ARGENTINA). Intensificación: HIDRÁULICA URBANA Autor: LAURA PASTOR JABALOYES Director: DR. RAFAEL PÉREZ GARCÍA Codirector/es: JOAQUÍN IZQUIERDO SEBASTIÁN SEPTIEMBRE, 2015
Resumen del Trabajo de Fin de Máster Datos del proyecto Título: Propuesta de estrategias para la modelación de un sistema de abastecimiento con información limitada. Caso de estudio del municipio de Nogoyá (Entre Ríos, Argentina). Alumno: Laura Pastor Jabaloyes. Director: Dr. Rafael Pérez García Codirector/es: Dr. Joaquín Izquierdo Sebastián Fecha de Lectura: Septiembre, 2015 Resumen En castellano (máximo 2000 palabras) En la actualidad, sobre todo en países en vías de desarrollo, un gran número de medianas y pequeñas poblaciones se enfrentan al problema del aumento de la demanda de agua potable, si bien, no disponen de herramientas y medios para dar una solución fundamentada desde el punto de vista técnico. El empleo de modelos estratégicos de la red de suministro sería, para dichas poblaciones, un potente soporte en la toma de decisiones, particularmente dentro del ámbito de la planificación de esta infraestructura en el medio y largo plazo. No obstante, el contexto en el que se presenta esta necesidad suele estar caracterizado por la escasez, entre otros no menos importantes, de información básica para la aplicación de técnicas de modelación convencionales, sumada a una situación sociopolítica y económica que no permite paliar esta carencia en el corto plazo a través de los recursos técnicos habituales. En consecuencia, la pregunta que surge es: ¿cómo conseguir un modelo matemático de una red de abastecimiento de agua bajo estas condiciones, que arroje resultados útiles para la toma de decisión en la planificación estratégica que afectan a esta infraestructura? El objetivo principal de este trabajo es dar respuesta a la pregunta planteada. Para ello, se pretende complementar la metodología convencional de modelación con el aprovechamiento de información
secundaria y procedente de poblaciones distintas a la del problema a resolver, esencialmente a través de técnicas de clasificación, como el Análisis Clústering y los Support Vector Machines. En la fase de calibración, se pretende absorber la incertidumbre de una realidad que dista mucho de estar descrita de forma clara y unívoca con la asistencia de técnicas y conceptos propios del Soft Computing: los algoritmos genéticos y las funciones de pertenencia de los subconjuntos difusos. El presente proyecto parte del caso de estudio del municipio de Nogoyá (Argentina), escogido a raíz de una colaboración con el Centro de Estudios para la Gestión Local Sostenible del Agua y del Hábitat Humano, perteneciente a la Universidad Autónoma de Entre Ríos, posible gracias a una beca del Centro de Cooperación al Desarrollo de la Universitat Politècnica de València. El caso de Nogoyá presenta particularidades que requieren de la consecución de una serie de objetivos parciales. Los mismos quedan circunscritos principalmente a recabar toda la información que esté disponible (este objetivo se cumplió casi en su totalidad durante los 3 meses de estancia en Paraná (Entre Ríos)) y procesarla para que quede almacenada en un formato funcional. Para esto último se inicia un proyecto en un Sistema de Información Geográfica, con el objetivo de crear un repositorio de gran potencial con los datos disponibles sobre la red de abastecimiento de agua de Nogoyá, en tanto que dichos datos quedan georeferenciados. En valenciano (máximo 2000 palabras) En l'actualitat, sobretot en països en vies de desenvolupament, una gran quantitat de mitjanes i petites poblacions s'enfronten al problema de l'augment de la demanda d'aigua potable, si bé, no disposen d'eines i mitjans per a donar una solució fonamentada des del punt de vista tècnic. L'ús de models estratègics de la xarxa de subministrament seria, per a aquestes poblacions, un potent suport a la toma de decisions, particularment dins de l'àmbit de la planificació d'aquesta infraestructura en el mitjà i llarg termini. No obstant açò, el context en el qual es presenta aquesta necessitat sol estar caracteritzat per l'escassesa, entre uns altres no menys importants, d'informació bàsica per a l'aplicació de tècniques de modelació convencionals, sumada a una situació sociopolítica i econòmica que no permet pal·liar aquesta falta en el curt termini a través dels recursos tècnics habituals. En conseqüència, la pregunta que sorgeix és: com aconseguir un model matemàtic d'una xarxa de proveïment d'aigua sotmesa a aquestes condicions, que obtinga resultats útils per a la toma de decisió en la planificació estratègica que afecten a aquesta infraestructura? L'objectiu principal d'aquest treball és donar resposta a la pregunta plantejada. Per dur a terme açò, es pretén complementar la metodologia convencional de modelació amb l'aprofitament d'informació secundària i procedent de poblacions diferents a la del problema a resoldre, essencialment a través de tècniques de classificació, com l'Anàlisi Clústering i els Support Vector Machines. En la fase de calibratge, es pretén absorbir la incertesa d'una realitat que dista molt d'estar descrita de forma clara i unívoca amb l'assistència de tècniques i conceptes propis del Soft Computing: els algorismes genètics i les funcions de pertinença dels subconjunts difusos. El present projecte part del cas d'estudi del municipi de Nogoyá (Argentina), escollit arran d'una col·laboració amb el Centro de Estudios para la Gestión Local Sostenible del Agua y del Hábitat Humano,
pertanyent a la Universidad Autónoma de Ent re Ríos, possible gràcies a una beca del Centr o de Cooperació n al Desarrollo de la Universitat Politècnica de València. El cas de Nogoyá presenta particularitats que requereixen de la consecució d'una sèrie d'objectius parcials. Els mateixos queden circumscrits principalment a recaptar tota la informació que estiga disponible (aquest objectiu es va complir quasi íntegrament durant els 3 mesos d'estada en Paraná (Entre Ríos)) i processar-la perquè quede emmagatzemada en un format funcional. Per a açò últim s'inicia un projecte en un Sistema d'Informació Geogràfica, amb l'objectiu de crear un repositori de gran potencial amb les dades disponibles sobre la xarxa de proveïment d'aigua de Nogoyá, en tant que aquestes dades queden georeferenciades. En inglés (máximo 2000 palabras) Nowadays, especially in developing countries, a large number of medium and small towns are facing the problem of increasing demand for drinking water, although these towns don’t have any tools and resources to provide a logical solution from the technical point of view. The use of strategic water supply network models would be a powerful support for the decision-making process for these populations, particularly within the scope of the planning of this infrastructure in the medium and long term. However, the context in which this need usually appears is characterized by the lack of basic information for the application of conventional modeling techniques (among other equally important problems), combined with a bad sociopolitical and economic situation, which does not allow to reduce this gap in the short term through the usual technical resources. Consequently, a question arises: how to get a mathematical model of a water supply network under these circumstances, which gives a useful outcome for the decision making process in the strategic planning that affects this infrastructure? This project’s main target is to answer this question. To do this, it aims to supplement conventional modeling methodology with the use of secondary information coming from towns different to the town problem to solve, essentially through sorting/classification techniques such as Clustering Analysis and Support Vector Machines. In the calibration phase, it pretends to absorb the uncertainty of a reality that is far away from being described clearly and unequivocally, with the assistance of techniques and concepts of Soft Computing: genetic algorithms and pertinence functions of fuzzy subsets. This project came out from a study case of the municipality of Nogoyá (Argentina), chosen following a collaboration with the Centro de Estudios para la Gestión Local Sostenible del Agua y del Hábitat Humano, in the Universidad Autónoma de Entre Ríos. A grant from the Centro de Cooperación al Desarrollo de la Universitat Politècnica de València made it possible. Nogoyá presents some peculiarities that require the achievement of a number of partial objectives. They are specially limited to collect all the available information (this objective was met almost entirely during the 3 months stay in Parana (Entre Rios)) and process it in order to keep it in a functional format. To do this, a project is started on a Geographic Information System, with the aim of creating a great potential repository with available data of the Nogoyá water supply network, since these data are geo-referenced. Palabras clave (máximo 5): Sistema de distribución de agua, Modelación, Calibración, Datos limitados, Algoritmos genéticos
Este Trabajo Fin de Máster se lo agradezco de corazón… Al Centro de Cooperación al Desarrollo de la Universitat Politècnica de València, por financiar a través del Programa Cooperación 2014 mi estancia en Paraná (Argentina). A las instituciones públicas argentinas que han facilitado información o recursos para la elaboración de este estudio. Entre éstas, destacar a la Dirección de Estadística y Censos de la provincia de Entre Ríos por su diligencia; a la Municipalidad de María Grande y en particular a German L. Elberg por su generosidad; y a la Secretaría de Energía de la provincia de Entre Ríos, que hizo posible desplazarme hasta Nogoyá. Al Centro para la Gestión Local Sostenible del Agua y del Hábitat Humano (CEGELAH). En primer lugar, a su director MSc. Arq. Mario Nudelman, quien se interesó para que saliese adelante la beca del Programa Cooperación 2014, me apoyó en todo lo que pudo durante mi estancia en Paraná y me invitó a su casa, gracias a lo cual conocí a su encantadora familia; a Alejandra Vince y Alejandro Olmos por su amabilidad y ayuda recibida nada más aterrice allí; al Ing. Luis Porcaro, gracias al cual se cerró con satisfacción la instalación del caudalímetro intrusivo y me llevó de vuelta a casa después; y al Ing. Pedro Arriondo, por compartir conmigo sus conocimientos sobre SIG. A la Municipalidad de Nogoyá y sobre todo al Ing. Daniel Rocca, por su hospitalidad y porque fue quien me proporcionó la mayor parte de la información que ha alimentado este trabajo. A Bruno Brentan por la ayuda que me prestó en el entrenamiento del SVM y a Enrique Campbell por la información y explicaciones recibidas sobre Análisis Clústering con R y Toolkit de Epanet, ambos colaboradores del grupo de investigación Fluing de la Universitat Politècncia de València. Sin su aportación, el camino andando hubiera sido mucho más tortuoso y lento de transitar. A Joaquín Sebastián Izquierdo, mi cotutor, por revisar presto el documento de la memoria y por animarme cuando más lo necesitaba, y en especial a Rafael Pérez García, mi tutor, que fue quien abrió la primera puerta para poder llevar a cabo este proyecto, que me ha dado consejos desinteresadamente, de los que luego se recuerdan a lo largo de la vida, y cuyas respuestas a mis dudas me han permitido dar pasos hacia delante con más firmeza. A Carlos, el hermano de Néstor, por echarme una mano con las deficientes fotos del viaje e interesarse en mi trabajo y, a Cristina, su mujer, quien sabe de Estadística e intentó ayudarme en todo lo que pudo sobre este tema, para lo cual tuvo que escuchar mis divagaciones. A Cristina, la madre de Néstor, por entenderme y compartir conmigo los desayunos a la orilla del mar. A Sil y Edu. Sin ellos mi estancia en Paraná habría sido triste y solitaria. Me mostraron su tierra: Diamante, la doma, los gauchos, remar por el río Paraná y pasear por su orilla, el dulce de leche… Me hicieron sentir parte de sus vidas presentándome a sus estupendos hijos y nietecito e invitándome a comidas familiares. Les admiro porque hablan de lo que hacen. Son para mí unos amigos muy queridos.
A mi padre, que respeta mis decisiones y me apoya sin preguntas. Espero que considere este pequeño fruto como suyo también, puesto que siempre sembró por y para sus hijos. A mi hermano, que consigue hacerme reír cuando los demás lo tienen muy difícil, le quita cuando puede mucho hierro al asunto y me da esas recomendaciones que tanta falta me hacen. También a su novia, Andrea, que nunca se olvida de preguntar y darme ánimos. A mi madre. Ella ha padecido por mí, conmigo y sin mí lo indecible, si bien, permanece en pie para ser el faro que guía a una hija necesitada de consejos. Y los suyo son impagables por sabios, pues no he conocido a otra persona que haya igualado su sentido común. A Néstor. Literalmente, él me ha seguido en este maravilloso viaje desde que despegó el avión hacia Argentina hasta la última noche en vela antes de la entrega. Este proyecto sin él habría acabado siendo otra cosa, peor, por descontado. Ha interpretado infinidad de papeles en esta historia: ayudante rozando la esclavitud, tutor, amante, psicólogo, editor, “pensadero”, compañero de vida… Ha sufrido también por mí y conmigo, incluso se ha perdido su vigésimo octavo verano… Pese a todo me sigues amando… Cómo no, este TFM antes que a nadie te lo agradezco a ti. ¿Lo sabes, verdad? No lo olvides. Yo no lo olvido.
Índice del Trabajo Final de Máster Laura Pastor Jabaloyes i Índice 1.Introducción ...................................................................................................................................... 1 2.Metodología y herramientas .......................................................................................................... 5 2.1.Técnicas de clasificación .......................................................................................................... 9 2.1.1.Indicador de disimilaridad/similaridad entre individuos .............................................. 10 2.1.2.Algoritmos de clasificación ............................................................................................. 10 2.1.3.Indicador de calidad del resultado obtenido: La silueta ........................................... 12 2.2.Proceso de calibración ............................................................................................................ 13 3.Caso de estudio de Nogoyá ........................................................................................................ 15 3.1.Información general ................................................................................................................ 15 3.1.1.Ubicación geográfica ....................................................................................................... 15 3.1.2.Caracterización del medio físico natural ..................................................................... 15 3.1.3.Caracterización socioeconómica .................................................................................. 17 3.1.4.Análisis demográfico ....................................................................................................... 17 3.2.Descripción general del sistema de abastecimiento de agua ....................................... 18 3.3.Recopilación de información sobre la red de abastecimiento ..................................... 23 3.3.1.Información que interviene en la elaboración del modelo ..................................... 23 3.3.2.Información que interviene en la fase de calibración .............................................. 28 3.3.2.1.Caudales ....................................................................................................................... 28 3.3.2.2.Presiones ...................................................................................................................... 29 3.4.Post-proceso de información ................................................................................................ 31 3.4.1.Tratamiento de información que interviene en la fase de modelación ................ 31
viii Hidráulica Urbana aquellos grupos con coeficientes de descarga cuya media es más alta en relación a la del resto. Por último, en la figura de la izquierda se destacan las tuberías cuya mediana está por encima de 0.2, siendo las de color fucsia las que corresponden a diámetros superiores a 100 mm. .............................................................................................................................................................. 103 Figura 43: Resultados obtenidos para las variables de decisión rugosidad y coeficiente de descarga. ................................................................................................................................................... 104 Figura 44: Los puntos morados son los asociados a aquellos grupos con coeficientes de descarga cuya media es más alta en relación a la del resto. Los puntos verdes tienen un tamaño proporcional a la longitud ponderada de tubería y los azules al número de acometidas, ambos valores estimados para el clústering de coeficientes de descarga. La zona con un número de acometidas y longitud ponderada de tubería en media alto está rodeada por una circunferencia. En la figura de la izquierda se resaltan los nudos en naranja que forman parte de clústeres con intervalos intercuartílicos menores a 0.05. ........................ 105 Figura 45: Resultados obtenidos para la variable de decisión factores de demanda. ............. 105 Figura 46: Resultados obtenidos para la variable de decisión demanda base de los nudos de consumo. .................................................................................................................................................... 106 Figura 47: Resultados de presiones mínimas y máximas obtenidas con las distintas configuraciones encontradas del modelo. ......................................................................................... 108 Figura 48: Se encuentran resaltados, en la figura de la izquierda, los puntos en los que se dan presiones mínimas por debajo de 5 mca y, en la de la derecha, los de presión máxima por encima de 20 mca. ........................................................................................................................... 108 Figura 49: Gráficos de resultados correspondientes a los puntos que disponen de presiones observadas y figura en la que puede consultarse su ubicación, descartados por distintas razones. ...................................................................................................................................................... 109 Figura A1: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P1, ubicada en el domicilio con dirección 17 de Agosto 1967. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 63 mm. ...... 126 Figura A2: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P2, ubicada en el domicilio con dirección Avda. Marchini y Bv. Alberdi. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 160 mm. ...................................................................................................................................................................... 126
Índice de figuras y tablas Laura Pastor Jabaloyes ix Figura A3: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P3, ubicada en el domicilio con dirección Bv. España 1346. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 125 mm. .... 127 Figura A4: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P4, ubicada en el domicilio con dirección Bv. España y 25 de Mayo. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 200 mm. ... 127 Figura A5: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P5, ubicada en el domicilio con dirección F. Gerald y Q. y Taboada 876. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 160 mm. ...................................................................................................................................................................... 128 Figura A6: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P6, ubicada en el domicilio con dirección J.J. Paso y Marchini. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 63 mm. ...... 128 Figura A7: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P7, ubicada en el domicilio con dirección Avda. Marchini y Colon. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 200 mm. ... 129 Figura A8: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P8, ubicada en el domicilio con dirección Avda. Marchini 1582. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 200 mm. ... 129 Figura A9: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P9, ubicada en el domicilio con dirección Q. y Taboada 876. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 200 mm. ... 130 Figura A10: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P10, ubicada en el domicilio con dirección Ruta 12 y Victoria. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 63 mm. ...... 130 Figura A11: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P11, ubicada en el domicilio con dirección Yrigoyene/Parana y S. Oriz. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 175 mm. .............................................................................................................................................................. 131 Figura A12: Siluetas y gráficos de puntos asociados al clústering de nudos, a través de los cuales se pueden identificar los distintos grupos conformados según tipo de clústering y combinaciones de pesos (aplicados a las variables de entrada) para el número máximo de grupos considerado, 30. ........................................................................................................................ 134
x Hidráulica Urbana Figura A13: Siluetas y grafo de la red asociados al clústering de tuberías, a través de los cuales se pueden identificar los distintos grupos conformados según tipo de clústering y combinaciones de pesos (aplicados a las variables de entrada) para el número máximo de grupos considerado, 25. ......................................................................................................................... 136 Índice de tablas Tabla 1: Distancias consideradas como indicador de disimilaridad................................................ 10 Tabla 2: Métodos que definen la forma de evaluar la distancia inter-clúster. ............................. 11 Tabla 3: Descripción de los algoritmos KMEANS y PAM. ................................................................. 12 Tabla 4: Características y dimensiones de los tanques 35 y 33. ..................................................... 21 Tabla 5: Características técnicas de las electrobombas sumergibles instaladas en los distintos pozos (datos de octubre de 2014). ........................................................................................................ 21 Tabla 6: Listado de información con prioridad 1 acerca de la red de distribución de Nogoyá. ....................................................................................................................................................................... 24 Tabla 7: Listado completo de información requerida a la contraparte para la elaboración del modelo. Descripción de prioridad, disponibilidad, formato y fuente principal de información para cada ítem. .......................................................................................................................................... 27 Tabla 8: Definición del Sistema de Coordenadas Planimétrico POSGAR 94 y proyección Gauss-Krüger para la Faja 5. .................................................................................................................. 33 Tabla 9: Resultados obtenidos en el Bloque 1 del SIG, Trama Urbana. ....................................... 34 Tabla 10: Información de partida para el desarrollo del Bloque 1 del SIG, Trama Urbana. ..... 34 Tabla 11: Resultados obtenidos en el Bloque 2 del SIG, Topología de la Red. ........................... 37 Tabla 12: Información de partida para el desarrollo del Bloque 2 del SIG, Topología de la Red. ............................................................................................................................................................... 38 Tabla 13: Resultados obtenidos en el Bloque 3 del SIG, Elevación del Terreno. ........................ 42 Tabla 14: Información de partida para el desarrollo del Bloque 3 del SIG, Elevación del Terreno. ....................................................................................................................................................... 42
Índice de figuras y tablas Laura Pastor Jabaloyes xi Tabla 15: Resultado obtenido en el Bloque 4 del SIG, Censo 2010. .............................................. 47 Tabla 16: Información de partida del Bloque 4, Censo 2010. ......................................................... 47 Tabla 17: Información proporcionada por la Municipalidad de María Grande. ......................... 49 Tabla 18: Archivos consultados del Censo 2010 para la determinación del ratio habitantes por vivienda y radio censal. .................................................................................................................... 49 Tabla 19: Resultados alcanzados al introducir en ArcGIS la información de DMG02, DMG05, DC02 y DC03. .............................................................................................................................................. 51 Tabla 20: Resumen del análisis univariado de la superficie total de la parcela (Sup_m2). ....... 52 Tabla 21: Resumen del análisis univariado de la superficie construida (Edif_m2). ...................... 53 Tabla 22: Resumen del análisis univariado de los habitantes por vivienda (HabxViv). ............. 53 Tabla 23: Resumen del análisis univariado del consumo medio en el bimestre noviembrediciembre (Cnd_13_m3xmes). .................................................................................................................. 54 Tabla 24: Coeficiente de Correlación de Pearson entre el consumo y las variables consideradas para el clústering de parcelas. ...................................................................................... 55 Tabla 25: Resumen de la distribución temporal de las mediciones de presión disponibles. Las casillas coloreadas de azul corresponden a la época otoño-inverno y de naranja a la época primavera-verano. ..................................................................................................................................... 67 Tabla 26: Resultados obtenidos en el Bloque 5 del SIG, Demanda. .............................................. 71 Tabla 27: Tipos de clústering, combinación de pesos y número de clústeres combinados en las pruebas llevadas a cabo de clústering de tuberías y parcelas. ................................................ 83 Tabla 28: Valores de los umbrales para el caudal inyectado y las presiones observadas. ...... 88 Tabla 29: Número total de elementos por cada tipo de variable de decisión. .......................... 89 Tabla 30: Rangos mínimos y máximos para las variables de decisión (excepto la demanda base). ............................................................................................................................................................ 90 Tabla 31: Valores mínimos y máximos para las demandas base de nudos de consumo, diferenciados por clúster. ......................................................................................................................... 91 Tabla 32: Valores posibles de los parámetros del algoritmo genético. ....................................... 96
xii Hidráulica Urbana Tabla 33: Valores establecidos para los criterios de parada del algoritmo genético. .............. 96 Tabla 34: Calibraciones realizadas para la obtención de diferentes configuraciones admisibles del sistema de suministro de agua de Nogoyá. ............................................................ 97 Tabla 35: Para las calibraciones lanzadas que obtienen resultados admisibles, valores alcanzados por la función objetivo y por cada uno de los término que forman parte de ésta, siendo P=Progreso y NME=Número máximo de evaluaciones. ................................................... 98 Tabla A1: Gráficos de dispersión Edif_m2 vs. Sup_m2 y de la silueta correspondiente al clústering jerárquico aglomerativo, método ward.D2, para 5 clústeres y cada métrica probada. ..................................................................................................................................................... 118 Tabla A2: Gráficos de dispersión Edif_m2 vs. Sup_m2 y de la silueta correspondiente al clústering jerárquico aglomerativo, método UPGMA, para 5 clústeres y cada métrica probada. ..................................................................................................................................................... 120 Tabla A3: Gráficos de dispersión Edif_m2 vs. Sup_m2 y de la silueta correspondiente al clústering jerárquico divisivo DIANA, para 5 clústeres y cada métrica probada. ..................... 122 Tabla A4: Gráfico de dispersión Edif_m2 vs. Sup_m2 y de la silueta correspondiente al clústering de partición KMEANS, para 5 clústeres. .......................................................................... 123 Tabla A5: Gráficos de dispersión Edif_m2 vs. Sup_m2 y de la silueta correspondiente al clústering de partición PAM, para 5 clústeres y cada métrica probada. .................................... 125 Tabla A6: Valores de la función objetivo y cada término de ésta para todas las calibraciones lanzadas, siendo P=Progreso y NME=Número máximo de evaluaciones. ................................ 137
1. Introducción Laura Pastor Jabaloyes 1 1. Introducción La infraestructura de abastecimiento de agua potable juega un papel fundamental en la vida de los seres humanos a los que da servicio. El gestor de dicha infraestructura debe conocer el estado y planificar la evolución de ésta para asegurar su sostenibilidad en el tiempo, lo cual significa que de forma continuada se proporciona agua a los habitantes de una población en cantidad suficiente, con la calidad necesaria y a un coste razonable, tanto desde el punto de vista económico como medioambiental. Los modelos estratégicos de la red de suministro de agua son un instrumento básico que asiste a la planificación a medio y largo plazo de la infraestructura de abastecimiento de agua. Constituyen el fundamento de los estudios que requieren dicha planificación, sin cuyos resultados las decisiones tomadas carecen de un soporte técnico robusto. No obstante, la elaboración de esta herramienta solicita una cantidad de información notablemente exhaustiva en el espacio y el tiempo, que no siempre está disponible. En la actualidad, sobre todo en países en vías de desarrollo, un gran número de medianas y pequeñas poblaciones se enfrentan al aumento de la demanda o al envejecimiento de su infraestructura de suministro de agua, si bien no poseen un instrumento como los modelos matemáticos de la red para dar solución a estos problemas con una base sólida según criterios técnicos. Esta necesidad se plantea en un contexto caracterizado por la escasez, entre otros no menos importantes, de información básica para la aplicación de técnicas de modelación convencionales, sumada a una situación sociopolítica y económica que no permite paliar esta carencia en el corto plazo a través de los recursos técnicos habituales. El presente Trabajo Fin de Máster (TFM) gira entorno a un caso de estudio que queda enmarcado por la realidad esbozada en el anterior párrafo. El nombre de la población a la que hace referencia es Nogoyá, un municipio argentino perteneciente a la Provincia de Entre Ríos. Su servicio de abastecimiento suministra agua de forma continua, si bien la información referente a la red es en más de un aspecto deficitaria: El catastro no está actualizado ni en soporte digital fácilmente accesible ni, en su defecto, funcional; existe información de importancia (por ejemplo, los partes de roturas) únicamente en soporte papel; carece de micromedición y de estudios sobre consumo fundamentados en mediciones que permitan hacer balances hídricos de cierta precisión; no se monitorean las presiones de servicio en red y no dispone de dispositivos de medición del caudal inyectado. La Municipalidad de Nogoyá es consciente de las carencias anteriormente expuestas y de que deben ser subsanadas para afrontar los nuevos retos que plantean los presentes y futuros desarrollos urbanísticos. No obstante y en relación a esto último, pese a la Ley
2 Hidráulica Urbana Provincial 10.0271, Nogoyá no dispone de un plan de ordenamiento urbano que regule de forma eficaz el uso y ocupación del suelo y que, en consecuencia, fuerce a una planificación estratégica que asegure la sostenibilidad del servicio de agua potable. Existen esfuerzos por avanzar en la normalización del desarrollo urbanístico (tal y como demuestra la Ordenanza Nº 962)2 y en estudios que guíen la toma de decisiones en materia de gestión a medio y largo plazo de las infraestructuras municipales, pero evoluciona de forma más rápida la construcción de nuevas viviendas3. Sobre este escenario, surge una colaboración entre el Centro de Investigación para la Gestión Local Sostenible del Agua y el Hábitat Humano (CEGELAH), adscrito a la Facultad de Ciencias y Tecnología de la Universidad Autónoma de Entre Ríos (UADER), y la Municipalidad de Nogoyá, que pretende dar respuesta a las inquietudes planteadas sobre la gestión de la infraestructura de abastecimiento de agua potable. Ésta se concreta en el proyecto “Desarrollo, Asesoramiento y Capacitación no formal de un Modelo de Simulación de la Red de Abastecimiento de Agua del Municipio de Nogoyá” (al que se hace referencia en este TFM con las siglas DAMRAN), planteado al Área de Gestión y Transferencia Tecnológica de la UADER como un servicio a terceros. En él se prevé participen como grupo de trabajo el Ing. Luis Porcaro, el Ing. Daniel Rocca, el Ing. Pedro Arriondo y el MSc. Arq. Mario Nudelman. Los objetivos generales que persigue son: a) “Implantar en el servicio de distribución de agua y saneamiento del Municipio de Nogoyá un sistema de información local, que permita la elaboración de Diagnósticos y Planes de Mejora Continua orientados a la consecución de objetivos de Gestión Sostenible del Agua y Eficiencia Hidro-Energética (EH).” b) “Capacitar directa o indirectamente los recursos humanos locales para la operación y mantenimiento del sistema, que incorpora los programas informáticos e instrumental 1 Afecta al régimen municipal y especifica en su artículo 7º que son los municipios los agentes que deben “dicta normas de ordenamiento territorial” dentro de los límites del ejido, en las que se distingan “zonas urbanas, suburbanas y rurales”, estableciéndose a su vez en cada una de éstas “zonas de subdivisión, usos e intensidad de ocupación del suelo, en pos del desarrollo local sostenible y la mejora de la calidad de vida de su población”. 2 La Ordenanza Nº 962, de septiembre de 2012, dicta en su artículo 17º, apartado b, que en las zonas de nueva urbanización sea factible y posible la conexión a los servicios de agua potable. 3 Esto es en gran parte debido a programas que facilitan el crédito, como PRO.CRE.AR (Ordenanza Nº 1.030) o PRO.MU.VI.SO (Ordenanza Nº 1.067), los cuales indiscutiblemente resuelven el problema, también de vital importancia, que sufren aquellos ciudadanos que no pueden acceder por otras vías a una vivienda de calidad habitacional digna.
1. Introducción Laura Pastor Jabaloyes 3 asociado orientados al logro de una Gestión Sostenible del servicio a la EH del mismo.” c) “Introducir a los Decisores Políticos, Técnicos y Personal de planta implicado a nociones y procesos de mejora continua y auto-regulación del sistema.” Cabe añadir que la relación entre el CEGELAH y la Municipalidad de Nogoyá tiene un antecedente previo: la elaboración del informe técnico con título “Diagnóstico sobre el uso de energía eléctrica en los abastecimientos de agua y saneamiento. Experiencia piloto en el Municipio de Nogoyá.”, fruto de un convenio entre la Secretaria de Energía de la Provincia de Entre Ríos y la UADER. En la actual investigación se emplearán algunos de los resultados de dicho informe. En virtud de una beca del Programa Cooperación 2014, otorgada por el Centro de Cooperación al Desarrollo de la Universitat Politècnica de València, fue posible realizar una estancia de tres meses en la ciudad de Paraná (desde mediados de septiembre de 2014 a mediados de diciembre de 2014) para colaborar con el CEGELAH en el marco del proyecto DAMRAN. En línea con todo lo anteriormente expuesto, el objetivo principal es conseguir un modelo matemático de una red de abastecimiento de agua que arroje resultados útiles para la toma de decisiones en la planificación estratégica que afecta a esta infraestructura, partiendo de una situación de información disponible limitada. Para ello, se pretende complementar la metodología convencional de modelación con el aprovechamiento de información secundaria y procedente de poblaciones que se sitúan en la misma región que la del problema a resolver, gracias a la asistencia de técnicas estadísticas para el análisis de datos y el uso de herramientas englobadas dentro del Soft Computing. No obstante, los procedimientos descritos en este TFM están estrechamente ligados al propósito de proporcionar al municipio de Nogoyá un modelo estratégico de su red. En consecuencia, parten de unas condiciones específicas de información disponible limitada y, en este sentido, no pretenden dar respuesta a cualquier casuística que pueda ofrecerse. Si bien, posiblemente provean de ideas para la resolución de problemas de la misma índole o tengan difusión a nivel provincial, ya que es probable que otros municipios pequeños y medianos de Entre Ríos se encuentren en una situación similar a la de Nogoyá. Por otro lado, el caso de estudio presenta particularidades que requieren de la consecución de una serie de objetivos parciales, que se circunscriben principalmente a recabar toda la información que esté disponible (este objetivo se cumplió casi en su totalidad durante los 3 meses de estancia en Paraná (Entre Ríos)) y procesarla para que quede almacenada en un formato útil. El documento de la memoria, en el que se desarrolla el camino andado para la consecución de los objetivos mencionados, se estructura en 5 puntos. El primero lo constituye esta
4 Hidráulica Urbana misma introducción, en la que se expone los condicionantes del problema a resolver, el objetivo principal perseguido y la idea vertebradora detrás de la metodología para resolverlo. En el segundo capítulo se describe con mayor profundidad la metodología propuesta, añadiendo explicaciones en detalle sobre los conceptos que implica allí donde se creen convenientes. La tercera sección es la más voluminosa y hace referencia al caso de estudio. En ella se describen todos los pasos dados, desde la recopilación de información hasta el análisis de resultados, para la obtención del modelo estratégico de la red de Nogoyá. Es conveniente añadir que en algunos aspectos el contenido está expuesto con la intención de que sirva de guía, de tal manera que quien desee darle continuidad al presente trabajo, modificarlo o mejorarlo, conozca con cierta precisión cómo se han obtenido los resultado y cómo puede reproducir las operaciones realizadas en el caso de que lo necesite. El último capítulo contiene las conclusiones del estudio y posibles líneas de investigación futuras.
2. Metodología y herramientas Laura Pastor Jabaloyes 5 2. Metodologíayherramientas Existe una cantidad no despreciable de información contenida en fuentes que al principio pueden ser descartadas por calificarlas de poco fiables o demasiado imprecisas. En un contexto en el que la información disponible es escasa, se debe sacar rendimiento al anterior hecho. Así pues, estudios realizados por entes gubernamentales (como institutos de estadística o cartografía) a distinta escala respecto a la requerida, registros locales imprescindibles para la recaudación impositiva (por ejemplo, el Catastro municipal), el conocimiento que poseen los operarios de un pequeño-mediano sistema de suministro de agua transmitido en una conversación, incluso Google Maps, deben ser tenidos en cuenta, aunque finalmente sólo sirvan para cotejar una información con otra. Por descontado, un sistema de abastecimiento de agua potable normalmente es complejo por definición. En consecuencia, la cantidad de información necesaria para poder modelarlo suele ser considerable. En este estudio se parte de: Un conocimiento medianamente bueno de la topología de la red y de las características básicas de las tuberías y nudos de conexión (cota). No obstante, la forma en la que está presentada en general toda esta información no es aprovechable directamente. Los puntos de producción están definidos, aunque con poca precisión. No existe ningún dato robusto acerca del consumo. Si bien, se dispone de datos de micromedición de una población de menor tamaño y de la misma zona que la del problema a resolver, emparejados con la superficie total de la parcela y la superficie construida correspondientes. Es de importancia recalcar, que en el caso de estos municipios, una parcela corresponde habitualmente a una vivienda. Sólo se lleva a cabo la medición de una parte del caudal inyectado en un momento muy puntual del año. Las mediciones de presión distribuidas por la red se toman de forma espaciada en el tiempo, los registros sólo cubren parte de la semana y su ubicación es imprecisa. El primer paso que hay que dar cuando información imprescindible está dispersa y en formatos poco útiles es post-procesarla. Para el caso particular de los servicios de abastecimiento de agua, es conveniente recomendar el almacenamiento de datos en un Sistema de Información Geográfica (SIG), ya que en la actualidad ha quedado patente la pujanza que radica en disponer de los mismos referenciados espacialmente (Bartolín, 2013). Los SIG no son objeto del presente estudio. Se reconoce que del mismo no se aprovecha todo su potencial, simplemente se ha utilizado como un instrumento auxiliar. El principal software empleado en el post-proceso de información ha sido el ArcGIS. En el apartado 3.4.1.1 se describe una relación de las operaciones realizadas con dicho software, especificando las herramientas empleadas, y los resultados obtenidos asociados al caso de
12 Hidráulica Urbana individuos de la propia muestra) y de ahí su potencia, pues no está acotado a la distancia Euclidiana y, por tanto, también puede ser utilizado cuando alguna de las variables que conforman los individuos es de tipo nominal. PAM. Partitioning around medoids (Mirkin, B., 2005) KMEANS 1.- Configuración inicial. Elegido el número de clústeres, K, selecciona K entidades (medoids) c1, c2,…, ck Є I (muestra de individuos analizados) con un algoritmo especial llamado Build (básicamente, plantea un proceso de optimización en el que busca los K medoids tales que minimizan la disimilaridad entre ellos y los individuos pertenecientes a su grupo, con respecto a la disimilaridad a la que dichos individuos están de los pertenecientes a otros grupos). Asume que la lista inicial de clústeres Sk está vacía. 1.- Se seleccionan K centroides (inicialmente de forma aleatoria). 2.- Actualización de clústeres. Dados K medoids ck Є I, se determinan los clústeres S’k (k = 1, …, K) con la normal de la mínima distancia hasta los mismos aplicada a las disimilariadades d(i,j), con i, j Є I. 2.- Cada individuo perteneciente a I es asignado a su centroide más cercano, tomando como indicador de disimilaridad el cuadrado de la distancia Euclidiana entre ambos. 3.- Condición de parada. Se valida si S'=S. Si es así, finaliza el clústering y S={Sk}, c=(ck). En caso contrario, se cambia S por S'. 3.- Se actualizan los centroides de los nuevo clúster, igualándolos al promedio entre los individuos pertenecientes a cada uno de los mismos (dicho promedio hace referencia al de las variables que conforman un individuo, es decir, los centroides son vectores de medias de longitud p, donde p es el número de variables). 4.- Actualización de los medoids. Dados los Sk clusters, se determinan sus ck medoids (k=1,..,K) y se vuelve al paso 2. 4.- Los individuos son reasignados a los nuevos centroides más cercanos. 5.- Se repiten los pasos 3 y 4 hasta que las observaciones no son reasignadas o se alcanza el número máximo de iteraciones. Tabla 3: Descripción de los algoritmos KMEANS y PAM. 2.1.3. Indicador de calidad del resultado obtenido: La silueta El objetivo general perseguido por las técnicas de clústering consiste en identificar grupos compactos, es decir, clústeres con una similitud intra-clúster alta y una similitud inter-clúster baja. Esta idea intuitiva se formaliza, entre otros indicadores, en el concepto de silueta de un clúster (Kaufman, 1990). Su cálculo se realiza mediante la siguiente expresión: max,
2. Metodología y herramientas Laura Pastor Jabaloyes 13 Donde es el resultado del promedio de las distancias entre individuos del clúster i y es el promedio de las distancias entre individuos del clúster i y del clúster j más cercano a i. Las razones más significativas que justifican este modo de evaluar la calidad del clústering son: Es una medida aplicable a todos los métodos de clústering contemplados en el presente estudio. Está relacionada tanto con la similitud intra-clúster como la inter-clúster. Posee un valor normalizado fácilmente interpretable, que está comprendido entre - 1, clústeres mal conformados, y 1, clústeres muy compactos. Su cálculo es sencillo. Además, la función silhouette (del paquete cluster) proporciona otro tipo de información de gran interés: el tamaño del clúster, el valor des silueta medio del clúster y el valor medio de silueta del conjunto de clústeres. Es de importancia recalcar que no siempre se ha usado este indicador para evaluar las distintas soluciones, ya que el propósito de conformar agrupaciones compactas no siempre coincidía con el perseguido. 2.2. Proceso de calibración Evolver es un algoritmo genético que utiliza un método de estado uniforme. Esto significa que sólo reemplaza un organismo en cada iteración, en lugar de una generación entera. Cuando crea un nuevo individuo, opta por dos padres de entre la población almacenada en un punto del proceso de búsqueda, cuyo tamaño es definido por el usuario. En tanto que utiliza un mecanismo de selección basado en la clasificación de individuos según el valor alcanzado por la función objetivo, existe mayor probabilidad de que sean escogidos como padres organismos con mejores valores asociados de la misma. Si bien, la curva de probabilidad de selección es más uniforme con respecto a calcularla proporcionalmente al valor de la función objetivo, tal y como lo hacen otros algoritmos, lo cual impide que individuos superiores dominen completamente la evolución desde el inicio. A continuación, el cruce realizado (se explica el correspondiente al método receta básico, que es el empleado en este trabajo) es de rutina uniforme. Esto significa que captura variables de uno de los padres aleatoriamente, de forma que no influye en el proceso de búsqueda la posición irrelevante en la que se encuentran las mismas. El método de solución de orden que lleva implementado introduce dichas variables capturadas anteriormente en el otro padre con el mismo orden en el que aparecen en el primero. Por otro lado, Evolver realiza mutaciones analizando cada variable de un individuo: se genera un número aleatorio entre 0 y 1 para cada una y si resulta ser menor o igual a la tasa de mutación definida por el usuario, entonces dicha variable es sustituida por un valor aleatorio.
14 Hidráulica Urbana Así pues, Evolver permite seleccionar el tamaño de la población almacenada, la tasa de cruce y mutación, así como la semilla origen de los procesos aleatorios comentados. En este trabajo se ha optado por probar combinaciones aleatorias de valores distintos de cada uno de dichos parámetros, que no distan en demasía en el caso de la tasa de cruce y mutación de los valores recomendados por el manual de Evolver. Por otra parte, este software, tal y como ya se ha comentado, permite lanzar macros desde MS Excel, por lo que su conexión con Toolkit de EPANET es posible y, en consecuencia, también enfrentar el problema de la calibración de una red con el mismo. El proceso que implica esta fase de la modelación se puede visualizar en la Figura 1. Dada una hoja de cálculo abierta con Evolver correctamente configurada, en cada iteración, después de llevar a cabo las operaciones de cruce y mutación, se lanza una macro que adquiere los valores de las variables de decisión pertenecientes al nuevo individuo y los introduce en un archivo INP de EPANET, el cual contiene el modelo elaborado. Se lleva a cabo una simulación en EPANET y los resultados que arroja son registrados en la hoja de cálculo original, de forma que ya se está en disposición de evaluar la función objetivo. Dicho valor es leído por Evolver, a partir del cual determina la aptitud del individuo. Seguidamente, comprueba los criterios de parada: si se cumplen, detiene el proceso de búsqueda, en caso contrario, continua con la siguiente iteración. Figura 1: Esquema propuesto del proceso de calibración con Evolver para una red de abastecimiento de agua.
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 15 3. CasodeestudiodeNogoyá 3.1. Información general 3.1.1. Ubicación geográfica El caso de estudio de la presente investigación es la red de abastecimiento de agua potable del municipio argentino de Nogoyá, cabecera del departamento con igual nombre y perteneciente a la provincia de Entre Ríos (Figura 2). Esta última integra junto a las provincias de Corrientes y Misiones la Mesopotamia argentina, formada por los ríos Paraná y Uruguay. Figura 2: Ubicación geográfica de Nogoyá a escala estatal, provincial y departamental. Está situado a unos 100 km al Sureste de la ciudad de Paraná, capital de la provincia de Entre Ríos, y próximo a la margen derecha del Arroyo Nogoyá. 3.1.2. Caracterización del medio físico natural El término municipal de Nogoyá abarca una superficie de 11800 ha, mientras que su planta urbana cubre aproximadamente 500 ha. El terreno sobre el que se asienta es ondulado, con alturas que van desde 35 a 80 msnm, siendo la altura media de la planta urbana de 45 msnm. El clima es de tipo templado húmedo de llanura, con una temperatura media anual de 18.4 ᵒC, sin presentar situaciones extremas, y precipitaciones medias alrededor de 1100-1200 mm al año, con marcada variación interanual (ZAHER, 2008). NOGOYA PARANA PROVINCIA DE ENT RE RÍOS DEPARTAMENTO DE NOGOYÁ
16 Hidráulica Urbana Figura 3: Ubicación de viales de comunicación y arroyos con respecto a la planta urbana de Nogoyá. Los recursos hídricos superficiales los proporcionan diversos arroyos que recorren el ejido (Figura 3), limitado al Sur por el Arroyo Malo. La planta urbana queda enmarcada al Noreste por el Arroyo Chañar y al Oeste por el Arroyo Nogoyá, al cual desemboca el primero. Estos cursos de agua, receptores de los efluentes industriales y cloacales, son indicativos de las pendientes generales de escurrimiento (DSAPSBPER, 2012). Si bien, la fuente única de abastecimiento de agua potable es de origen subterráneo, procedente del llamado Sistema Acuífero Ituzaingó-Puelches4. Una revisión de pozos de los departamentos Paraná, Diamante y Nogoyá, llevada a cabo por Tomás et al. (1999), señala que los acuíferos confinados de la Formación Ituzaingó tienen un rendimiento que va entre 1.3 y 7.35 m3/h.m, siendo en general aguas bicarbonatadas sódicas de bajo contenido salino, el cual oscila entre 500 y 1200 ppm. 4 Con este nombre se designa al acuífero de aguas dulces que está incluido en la formación geológica de igual nombre y que ocupa gran parte del territorio de Corrientes, Entre Ríos y partes de la provincia de Buenos Aires RP 36 d RN 12 d Arroyo Chañar Arroyo Nogoyá Arroyo Malo RP 26 d RP 39 d
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 17 3.1.3. Caracterización socioeconómica La infraestructura de comunicación principal es terrestre. En dirección Oeste-Este, está constituida por la Ruta Nacional (RN) Nº 12, que conecta Nogoyá con las localidades de Crespo y Paraná, y la Ruta Provincial (RP) Nº 39, que lo enlaza con Rosario de Tala. En dirección Norte-Sur, la RP Nº 26 comunica el municipio con Victoria (Figura 3). Nogoyá se encuentra en un área fuertemente ligada a la producción agropecuaria, siendo una región tradicionalmente tambera que dispone de la mayor capacidad instalada en industrias lácteas de la provincia de Entre Ríos (ZAHER, 2008). La fábrica más relevante en la localidad es “La Sibila”, que procesa alrededor de un millón de litros diarios de leche. Está emplazada en el límite occidental de la planta urbana y dispone de sus propios pozos de aprovisionamiento de agua. A parte de ésta, existen otras 2 fábricas lácteas menores. En la zona rural destacan el cultivo de cereales y oleaginosas. En la planta urbana de Nogoyá se ubican siete acopiadoras de cereales (DSAPSBPER, 2012). Otro aporte a la agroindustria es la presencia de frigoríficos de ganado bovino (ZAHER, 2008). Existen otros tipos de industria regional sita en el término municipal de Nogoyá, que elaboran pinturas, cerveza artesanal, pegamentos y productos metalúrgicos, así como talleres de distinta índole. Todas las actividades económicas que producen consumos de agua notables disponen de sus pozos privados para abastecerse. 3.1.4. Análisis demográfico La población registrada en Nogoyá es de 23702 habitantes, según el último censo publicado por la Dirección General de Estadísticas y Censos de la Provincia de Entre Ríos en el año 2010. Ésta constituye un 60.7% de la población total del departamento de Nogoyá. El anterior censo, realizado en 2001, inscribió en el municipio 21339 habitantes, por tanto, la tasa de crecimiento medio anual en la década comprendida entre ambos censos es de 1.06%, relativamente baja y propia de una localidad con dinámica poblacional consolidada. A su vez, en el último medio siglo se ha producido una emigración de la población rural dispersa en el ejido y región aledaña hacia la zona urbana, una tendencia que seguramente persistirá a futuro (DSAPSBPER, 2012).
18 Hidráulica Urbana Figura 4: Número de habitantes totales en Nogoyá por radio censal según Censo 2010. 3.2. Descripción general del sistema de abastecimiento de agua La localidad de Nogoyá dispone de una buena cobertura de servicios básicos, ya que el 87.9% de las viviendas particulares habitadas dispone de conexión satisfactoria a los mismos. El 98.9% de los hogares habitados alberga baño o letrina y el 98% se abastece de agua potable a través de la red pública (valores calculados a partir del Censo 2010, elaborado por la Dirección General de Estadísticas y Censos de la Provincia de Entre Ríos). La Municipalidad (Ayuntamiento) de Nogoyá es el operador que gestiona las infraestructuras de distribución de agua potable y saneamiento. Las funciones técnicas de mantenimiento y operación son llevadas a cabo por el área de Obras Sanitarias, mientras que las funciones administrativas, de atención al usuario y cobro de tarifas quedan a cargo 446 330 877 391 288 365 968 694 748 1099 336 727 808 437 744 651 815 618 580 759 648 923 607 581 586 1360 753 575 442 588 856 7841039 656
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 19 de otras dependencias municipales, todas ellas adscritas a la Secretaría de Obras y Servicios Públicos. El área de Obras Sanitarias está compuesta por el Jefe del Servicio y 30 operarios, distribuidos en cuadrillas. Éstas trabajan en turnos rotativos, de forma que la jornada ordinaria cubre 12 horas diarias a lo largo de todo el año. Por otro lado, el sistema de producción está bajo permanente vigilancia de un guardia. Para la infraestructura de abastecimiento de agua potable en particular, no se evidencian déficits importantes de equipamiento para realizar operaciones regulares y básicas de mantenimiento. En contraste, no existe un conocimiento profundo del sistema desde el punto de vista técnico: el catastro no está actualizado ni en soporte digital fácilmente accesible ni funcional, existe información de importancia (por ejemplo, los partes de roturas) únicamente en soporte papel, se carece de micromedición o, en su defecto, de estudios sobre consumo fundamentados en mediciones que permitan hacer balances hídricos de cierta precisión, no se monitorean las presiones de servicio en red y no se dispone de dispositivos de medición del caudal inyectado. La red de distribución está compuesta por 3 sectores (Figura 5): El sector 1 es el de menor tamaño. Consta de una longitud total de tubería de 3.8 km y abastece a una población de 900 habitantes, aproximadamente. Está alimentado por el pozo 12 (características de la bomba en la Tabla 5), que impulsa agua al tanque 33 (características en la Tabla 4), conectado a la red. El sector 2 tiene una longitud total de 11.4 km y proporciona agua a 3700 habitantes, aproximadamente. Se inyecta agua mediante bombeo directo procedente del pozo 10 (los datos de la electrobomba sumergida no están disponibles). El sector 3 es el más grande. Abastece a 18600 habitantes y alcanza una longitud total de tubería de 81.9 km, aproximadamente. Dispone de dos puntos de alimentación: El tanque principal del sistema, nro. 35 (características en la Tabla 4), al cual impulsan agua 7 pozos: el nro. 1, 2, 3, 4, 5, 6 y 8 (características de las bombas en la Tabla 5). Todos ellos acaban interconectándose en una única tubería que constituye la de subida al tanque. El pozo 11. El mismo está conectado de forma tal que puede inyectar agua directamente a la red o impulsarla para el llenado del tanque 34, de características similares a las del tanque 33 (excepto por la cota de la solera, que está en torno a los 5 metros sobre el nivel del terreno). Respecto a la bomba instalada en el pozo, cabe decir que los datos facilitados no concuerdan con los proporcionados por la página web del proveedor. En el apartado 3.5 se explica de qué modo se ha dirimido esta disconformidad.
20 Hidráulica Urbana Figura 5: Esquema general de la red de abastecimiento del Municipio de Nogoyá. TANQUE 34 POZO 11 d TANQUE 35 d e POZO 1 POZO 2 b POZO 3 POZO 8 d POZO 6 d POZO 5 a POZO 4 a e TANQUE 33 POZO 12 POZO 10 a SECTOR 3 SECTOR 1 SECTOR 2 v POZO a TANQUE
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 21 Nº Tipo Material Dimensiones Cota solera Nivel máx. Nivel mín. 33 Cilíndrico Poliestireno reforzado con fibra de vidrio {ø 4,00 m; h = 7,00 m} 15,00 m s/NTN 22,00 m 15,00 m 35 Cilíndrico Hormigón Armado {ø 10,00 m; h = 5,00 m} 20,00 m s/NTN 25,40 m 20,00 m Tabla 4: Características y dimensiones de los tanques 35 y 33. Pozo Nº Proveedor Modelo-Serie Pot. (HP) Q (m3/h) Hm (mca) 1 Rotor Pump RP8S55-4K 25 50 65 2 Rotor Pump RP8S64-4A 40 110 65 3 Rotor Pump 8RXSP 500-5 30 100 67 4 Rotor Pump RP8S64-4A 40 110 69 5 Rotor Pump RP8S64-4K 35 50 68 6 Rotor Pump RP8S64-4K 35 80 70 8 Rotor Pump RP8S64-4A 40 100 69 10 N/A N/A N/A N/A N/A 11 Rotor Pump E6 7.5 50 55 12 Rotor Pump RP8S50-6K 25 75 52 Tabla 5: Características técnicas de las electrobombas sumergibles instaladas en los distintos pozos (datos de octubre de 2014). En la Figura 6 puede observarse como la evolución temporal de la infraestructura ha dejado huellas fácilmente identificables, ya que en periodos localizados de desarrollo se ha empleado en su construcción un determinado material, así como el municipio se ha extendido por áreas concretas del ejido. Las obras de la zona más antigua, ejecutadas por el ente gubernamental extinto Obras Sanitarias de la Nación, se llevaron a cabo en la década de 1940. Durante esta época se emplearon tuberías de fibrocemento. El esquema presentado de esta parte de la red se extrajo de la propia realidad, a partir de la ubicación de las válvulas de corte y de los partes de roturas, pues no existen planos. Esta zona tiene notables problemas de fugas y deficiente resistencia frente a presiones relativamente altas. Es por ello que dichas presiones se controlan con una válvula reductora (VRP) al pie del tanque principal, la cual disipa la energía correspondiente a más de un 50% de la cota total que proporciona el mismo. La función del resto de válvulas instaladas en el sistema (que suman alrededor de 200) es el de corte para operaciones de mantenimiento y reparación, por lo que están completamente abiertas en situación ordinaria.
28 Hidráulica Urbana 3.3.2. Información que interviene en la fase de calibración 3.3.2.1. Caudales Únicamente fue posible medir el caudal en la tubería de subida al tanque principal nro. 35. Para ello se empleó el siguiente equipo: i. Caudalímetro intrusivo ODIN, modelo TIL-3300 HT, con válvula auxiliar para la instalación e interfaz óptica para la toma de lectura manual. Sin data logger. Figura 7: Esquema del caudalímetro intrusivo y acotación de la distancia H que marca la profundidad de inserción para que el eje del rotor quede a una profundidad de 1/3 del radio. Fuente: Adaptado del Catálogo de ODIN. Previo vaciado del tanque, se procedió a su instalación 5 el día 1 de diciembre de 2014. Teniendo en cuenta que el diámetro interior de la tubería de subida al tanque principal nro. 35 es igual a 303.2 mm, la profundidad de inserción de la turbina se ajustó tomando una distancia H de 28.9 cm (Li = 61 cm) entre la pared exterior de la tubería y la cara inferior de 5 La tubería ya se encontraba perforada, puesto que hubo un intento anterior de puesta en marcha. Éste falló debido a que una de las hélices de la turbina estaba fracturada y, a causa de ello, el sensor no proporcionaba lecturas coherentes, por lo que tuvo que ser reparado.
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 29 la caja de conexión, tal y como se muestra en la Figura 7, de forma que el eje del rotor quedó a una profundidad de 1/3 del radio. Figura 8: Instantánea tomada durante la instalación del caudalímetro intrusivo. Fuente: propia. No se contaba con data logger, por lo que el registro se realizó de forma manual. Al inicio de cada hora se apuntaba el volumen acumulado medido, el nivel del tanque y la presión aguas abajo de la válvula reductora localizada en cabecera de red. El registro abarca el periodo comprendido entre el día 2 a las 00:00 horas y el día 13 a las 00:00 horas de diciembre de 2014. Cabe añadir que se intentó llevar a cabo mediciones en otros puntos de inyección a red a través de una cooperación con el Ente Regulador de los Recursos Termales de la Provincia de Entre Ríos, que posee caudalímetros no intrusivos, si bien, no fue posible. 3.3.2.2. Presiones Las mediciones disponibles proceden del estudio realizado para el informe “Diagnóstico sobre el uso de energía eléctrica en los abastecimientos de agua y saneamiento. Experiencia piloto en el Municipio de Nogoyá.”, fruto de un convenio entre la Secretaria de Energía de la Provincia de Entre Ríos y la UADER, publicado el año 2013. Se llevaron a cabo con los equipos descritos a continuación: i. 2 transmisores de presión Siemens D-76181 Karisruhe, modelo STIRNAS P serie ZD, cod. 7MF1580-1EA10, serial AZB/B3114873 y AZB/B3114875. ii. 2 Data Logger Novus, modelo LOGBOX-AA, serie 11011266 y 11011230.
30 Hidráulica Urbana iii. 2 Interface Óptica Novus, modelo IR-LINK 3USB, serie 1107548 y 1107395. Las sesiones realizadas se extendieron desde julio de 2012 a marzo de 2013. Se organizaron en dos vueltas: la primera estaba comprendida en la época invierno-otoño y la segunda en la época primavera-verano. ID Domicilio P1 17 de Agosto 1967 P2 Avda. Marchini y Bv. Alberdi P3 Bv. España 1346 P4 Bv. España y 25 de Mayo P5 F. Gerald y Q. y Taboada 876 P6 J.J. Paso y Marchini P7 Avda. Marchini y Colon P8 Avda. Marchini 1582 P9 Q. y Taboada 876 P10 Ruta 12 y Victoria P11 Yrigoyene/Parana y S. Oriz Figura 9: Ubicación en la planta urbana de los puntos donde se han llevado a cabo mediciones de presión. En la tabla de la izquierda aparece la dirección del domicilio facilitada a la que corresponde cada uno de dichos puntos. Los criterios de instalación del sensor de presión y recolección de datos fueron: Acometidas domiciliarias con conexión directas a red de distribución. Sensor programado para toma de datos cada 10 minutos. ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! P9 P2 P4 P6 P5 P7 P8 P1 P3 P11 P10
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 31 Duración total del registro de 72 horas en sesiones de la época invierno-otoño y primeras de la época primavera-verano. De 48 horas en posteriores. Datos complementarios: dirección del domicilio, fecha y hora de inicio y fin de la toma de datos, información climática. También se especifica el diámetro de la tubería de distribución a la que conecta la acometida donde se instala el medidor. Encuestas para caracterización del consumo en cada domicilio. Archivo plano con el registro completo. En la Figura 9 se puede consultar la ubicación en la planta urbana de los puntos donde se han observado presiones. En el apartado 3.5 se analizarán con detenimiento los datos recabados en cada uno de los mismos. 3.4. Post-proceso de información 3.4.1. Tratamiento de información que interviene en la fase de modelación 3.4.1.1. Sistema de Información Geográfica (SIG) para el sistema de abastecimiento de agua de Nogoyá Si consultamos la definición que proporciona el Instituto Geográfico Nacional español sobre el término Sistema de Información Geográfica (SIG), cabe destacar para este estudio dos acepciones: “El SIG como proyecto, cada una de las realizaciones prácticas, de las implementaciones existentes”. La definición completa es: “Conjunto integrado de medios y métodos informáticos, capaz de recoger, verificar, almacenar, gestionar, actualizar, manipular, recuperar, transformar, analizar, mostrar y transferir datos espacialmente referidos a la Tierra” (Bosque J.,1992). “El SIG como software, es decir, los programas y aplicaciones de un proyecto SIG”. Así pues, en este trabajo por necesidad se ha iniciado un proyecto SIG, con el objetivo de crear un repositorio de gran potencial con la información disponible del sistema de abastecimiento de agua de Nogoyá, en tanto que dicha información queda georeferenciada y está presentada en un formato útil que puede ser empleado como input de herramientas imprescindibles para la modelación. El software utilizado en el mismo ha sido ArcGIS. El presente apartado se estructura en dos secciones: en la primera se define el sistema de coordenadas empleado como marco de referencia y en la segunda se exponen los distintos bloques de trabajo, concernientes a distintas temáticas (trama urbana, topología, elevación del terreno y censo), en los que se podría dividir los avances realizados en el proyecto SIG iniciado.
32 Hidráulica Urbana 3.4.1.1.1. Sistema de Coordenadas Un sistema de coordenadas es el marco de referencia que permite ubicar información espacialmente sobre la Tierra. Queda definido por: El datum, que es el conjunto de los parámetros a y b del elipsoide (modelo del geoide, el cual es definido por la Geodesia, ciencia que estudia la forma y tamaño de la Tierra, como la superficie en la que todos los puntos experimentan la misma atracción gravitatoria, siendo ésta equivalente a la observada al nivel del mar), las coordenadas geográficas [λ, ω] del punto fundamental (en el que el elipsoide y el geoide son tangentes) y la dirección que define el Norte (imagen izquierda de la Figura 10). Hoy en día, con la fuerte presencia de los Sistemas de Posicionamiento Global (GPS), se busca que los datum tengan validez para todo el planeta. Ello se consigue con un parámetro más: la distancia del centro del elipsoide con respecto al centro de masas de la Tierra (SIGMUR, 2005). Figura 10: Conjunto de parámetros que definen un datum. Fuente: Adaptado de SIGMUR, 2005. El marco de medición y unidad de medida asociada, que puede ser: Geográfico, el cual equivale a un sistema de coordenadas esféricas (propio de espacios euclídeos tridimensionales) con centro coincidente con el de la Tierra, que usa las coordenadas angulares, latitud (Norte y Sur) y longitud (Este y Oeste), medidas tradicionalmente en grados decimales. Planimétrico, que requiere de la definición de una proyección cartográfica (la cual permite pasar de un marco de medición geográfico a uno planimétrico) y usa las coordenadas cartesianas [x, y], también llamadas planas, expresadas habitualmente en metros. El sistema de coordenadas utilizado en el presente trabajo está condicionado por la información disponible. El AutoCAD proporcionado con la trama urbana a escala y georeferenciado se encuentra en el Sistema de Coordenadas Planimétrico definido por el Marco de Referencia Geodésico Nacional POSGAR 94 (Posiciones Geodésicas Argentinas), que emplea el datum WGS-84 (el habitualmente usado por los GPS), y la proyección de Gauss-Krüger, el cual ha sido seleccionado como marco de referencia para el presente proyecto SIG. Dicho sistema no está entre los incluidos en la lista de predeterminados de P M L Geoide Elipsoide Pto. Fundamental c Centro de la Tierra
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 33 ArcGIS, por lo que, dado que Nogoyá se encuentra en la Faja 5, se ha creado introduciendo los datos que se especifican en la Tabla 8. Proyección Falsa dirección Este: 5500000.0 Falsa dirección Norte: 0.0 Meridiano central: -60.0 Factor de escala: 1.0 Origen de latitudes: -90.0 Unidad lineal: Metro (1.0) Sistema de Coordenadas Geográfico GCS_WGS_1984 Unidad angular: Grados decimales (0.0174532925199433) Primer meridiano: Greenwich (0.0) Datum: D_WGS_1984 Esferoide: WGS_1984 Semieje mayor: 6378137.0 Semieje menor: 6356752.314245179 Tabla 8: Definición del Sistema de Coordenadas Planimétrico POSGAR 94 y proyección Gauss-Krüger para la Faja 5. 3.4.1.1.2. BLOQUE 1: Trama urbana El propósito perseguido en este primer bloque es transvasar toda la información en AutoCAD sobre la planta urbana de Nogoyá al SIG. El resultado lo constituyen las capas descritas en la Tabla 9. La información de partida se enumera en la Tabla 10. Nombre de la capa Descripción 105_104_708_SpatialJoinEditTableText_Manz Capa de polígonos que incluye las manzanas y su correspondiente identificador según la información proporcionada en AutoCAD. 399 42 397 23 79 5 405 406 153 436 401 325 377 393 386 387 394 368 369 400 104 296 77 410 409 43 4220 352 141 151 6 1 3 2 8 9 78 404 350 60 412-8 237 47 7 205 435 437 324 355 228 423 196 212 152-2 200 426-1 206 411 188 232 199 231 357 354 227 225 27 197 215 29 25 224 30 223 26 14 28 32 13 17 24 20 31 19 16 267 18 35 310 226 238 15 328 12 216 39 262 160 180 314 211 213 80 36 91 170 330 316 313 48 158 233 184 209 193 208 81 92 327 201 235 195 358 236 305 50 51 56 83 67 59 82 49 44 302 68 73 76 70 210 75 192 174 263 239 58 89 69 52 40 57 93 88 194 181 222-2 312 234 202 183 86 94 331 84 61 54 53 74 85 203 99 317 45 344 96 87 72 71 98 95 97 347 301 259 116 306 230 241 303 240 159 243 311 22 120 242 261 119 260 300 264 334 147 177 346 345 320 161 171 185 217 299 178 332 179 154 318 172 173 146 186 163 162 359 187 333 319 315 308 360 304 329 101 412-6 149 398 134 389 395 150 388 412-5 283 429 157 412-7 151 448 449 128 343 167 168 341 169 144 244 433 269 122 434 447 445 446 277 430 204-1 78 425 418 414 101 421-7 361 130 229 601 22 62 106 142 105 367 278 340 375 374 274 309 365 189 366 416 412-9 390 373 190 364 363 214 362 145 415 371 427 152-3 420 114 107 421-9 419 307 108 113 266 100 370 137 148 176 109 110 111 112 288 356 191 155 265 417 221 431 121 139 279 156 131 138 136 258 287 4 273 281 428 55 164 218 424-1 166 220 275 413 165 77 140 292 152-1 102 291 22 432 905 280 664 904 906 247 219 665 127 276 666 64 248 204-2 143 285 133 286 295 289 271 125 117-1 293 272 342 245 662 903 901 663 661 902 22 294 298 198 47-1 47-3 47-2 246 249 2222 403-2 421-8 118-1 284 257 251 402-1 457 454 270 252 115 253 250 117-2 424-2 290 123 117-3 126 421-3 421-2 421-4 34 256 38 37 421-5 129 421-6 118-2 421-1 33 10 46 452 402-2 412-2 426 372-2 412-3 422-9 254 422-8 422-4 422-6 422-3 422-2 422-1 422-7 412-1 456 135-1 103 453 403-1 132 63 135-2 222-1 182 124 175 22 41 103
34 Hidráulica Urbana 205_204_710_SpatialJoin_Parc Capa de polígonos que incluye las parcelas y su correspondiente identificador según la información proporcionada en AutoCAD. 302_301_Edit_TramaUrbana Capa de polígonos que delimita la planta urbana consolidada. Tabla 9: Resultados obtenidos en el Bloque 1 del SIG, Trama Urbana. ID Nombre Descripción DTU03 DTU03_PlanoAEscalaNogoya.dwg Plano en AutoCAD de la planta urbana y el término municipal de Nogoyá, a escala y georeferenciado (en el Sistema de Coordenadas Planimétrico definido por POSGAR 94 y la proyección Gauss-Krüger). Tabla 10: Información de partida para el desarrollo del Bloque 1 del SIG, Trama Urbana. Los pasos para conseguir las capas resultado son análogos, por lo que se procede a explicar únicamente los seguidos en la obtención de la capa 105_104_708_SpatialJoinEditTableText_Manz, que quedan recogidos en el diagrama de flujo de la Figura 11. Paso 1: Guardar las capas de AutoCAD requeridas como capa SIG El archivo AutoCAD DTU03 contiene en sus capas Polymanz y R_Polymanz las manzanas dibujadas como polilíneas. Se visualizan en ArcGIS únicamente dichas entidades, para seleccionarlas y posteriormente guardarlas como capa SIG de polilíneas, con nombre 101_DTU03_ManzPolilin. 111853 60037 60104 33224 5012 5 32596 6009 8 1009 76 36321 109623 37192 109299 60144 6030 0 111818 90019 110475 35584 6000 2 32665 36419 3016 8 5026 3 30609 60110 60131 33126 60196 31103 32409 111935 5033 8 111818 6006 5 62147 112307 6010 5 60079 60197 60040 60008 5035 8 114648 101478 33013 101103 3246 2 100238 6007 7 1020 03 35584 100218 32462 101802 101882 102001 5035 2 3120 0 30778 101386 1030 48 60188 100006 103157 104307 35933 6009 2 60027 50660 114668 60058 60063 1009 80 60087 109300 30957 60001 1008 25 112806 1071 43 6019 1 35935 102732 60159 60000 60153 6010 6 35934 35931 33704 60195 60057 60141 105657 60095 60209 50238 60015 1020 05 60028 108926 60089 60299 110476 109799 60072 6018 9 103200 60041 60083 50024 1040 27 50119 60226 5015 2 60212 60011 60042 60211 50078 60142 60200 60082 6003 0 35932 6002 4 60112 60108 60044 6002 9 6000 7 60081 6001 6 60162 60210 60124 50205 60010 102002 101178 114588 106196 6028 6 1032 02 60295 102633 6012 8 102637 1061 94 1018 83 1002 41 60132 111961 6010 7 114587 60296 102632 104625 50122 102634 101176 6002 6 104622 101177 107663 107665 103575 50364 101286 101590 1032 01 6022 3 106195 107664 1044 99 104624 60031 50178 60070 60187 1046 23 60118 1019 30 1026 36 6008 4 6017 0 33384 104626 6019 2 109074 112966 1015 39 1020 54 103942 100242 60115 60021 101180 1114 4 1 102731 60228 102053 5023 7 5019 8 50454 60298 60047 1009 81 6029 4 50301 50115 6013 3 5007 9 106193 50636 102373 50114 1085 25 111444 60119 50204 50190 60102 35937 6009 3 60088 5740 101013 50112 114433 1073 84 5009 8 60215 60206 60006 6016 7 103204 60208 1032 03 60203 60220 60097 6022 7 102004 60207 60068 35936 60297 32462 6000 5 6005 3 60204 60205 112173 111810 6012 6 6005 6 60096 60117 60101 1075 85 5046 0 1019 33 101287 104758 50586 5043 9 60202 1096 83 60125 60216 114606 11 04 7 7 100247 5019 6 100911 108041 50585 112965 107567 60136 111049 106249 1115 1 0 108035 108526 106642 5070 8 1075 01 109180 108036 108040 103941 114589 114427 115413 109755 60080 6014 5 103939 60178 113041 113245 103156 103112 60172 50206 60054 115400 108524 108037 6012 3 1080 39 100243 60062 1024 54 101929 60109 701 108521 5005 4 104719 105018 1023 71 50129 100998 50207 60012 5004 1 6000 2 114678 1047 20 1038 99 3400 6 101931 50071 60146 60094 6015 7 50 111 101932 60174 5002 7 103348 1015 43 50417 1090 10 6007 6 102000 112362 5018 9 50023 60176 60022 50654 50655 60020 6000 0 50104 5019 3 101541 1052 78 101004 100240 60173 50245 6014 3 103113 50254 110132 5046 1 50389 50160 5036 5 114391 5037 7 50095 50322 50118 1711 5046 7 60051 50046 109979 50215 50117 5058 8 60292 5020 8 60287 50058 5025 6 111886 1029 04 5050 0 50142 6029 0 112897 50499 50040 114385 5057 2 104089 113192 101995 60165 101556 110614 1061 00 110612 50240 50039 100973 1020 36110615 110552 112361 102022 114392 1002 46 50329 109438 114396 101106 114686 50144 110611 50273 1024 46 114382 101016 114423 1012 27 1098 11 1054 67 50176 50297 6006 0 105002 108763 50336 108768 109810 60171 111889 108514 1037 80 1091 81 111844 60217 11 41 5005 0 50276 107862 6002 5 105250 272 5033 0 50309 5015 1 5004 3 MNP 51110 114441 3389 3 1454 516 110596 1682 50340 32390 102055 113918 109238 101179 1524 102465 114703 114 0 31 881 1009 17 101222 S/D 31085 107587 114108 114388 505 778 2620 109981 50482 115402 50643 1064 09 1865 160 107022 114602 103268 342 2965 1640 1823 105663 50653 1023 85 813 1453 551 115399 800 1713 1690 114096 1024 52 MNP 562 5 28 1489 558 576 MNP 560 82 93 1086 24 2088 181 730 230 1837 4 548 85
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 35 Paso 1 Paso 2 Paso 5 105_104_708_SpatialJoinEditTableText_Manz AutoCAD DTU03_Capas Polymanz y R_Polymanz 101_DTU03_ManzPolilin 102_101_Edit_ManzPolygon + Paso 3 Paso 4 AutoCAD DTU03_Capas Nro_Manzana y R_Nro_Manzana 103_DTU03_EtiManz 104_103_Edit_EtiManz Figura 11: Diagrama de flujo para la obtención de la capa 105_104_708_SpatialJoinEditTableText_Manz. Paso 2: Edición de las manzanas como polígonos a partir de la capa 101_DTU03_ManzPolilin En primer lugar, se crea una capa de polígonos, con nombre 102_101_Edit_ManzPolygon, asociándole el sistema de coordenadas del proyecto. A continuación, se inicia el modo Edición, se seleccionan todas las entidades de la capa 101_DTU03_ManzPolilin y se unen en una sola con la herramienta de edición Merge. Seguidamente, se crean las nuevas entidades polígono en la capa 102_101_Edit_ManzPolygon con la herramienta Auto Complete Polygon, según la secuencia: clic en algún punto de la entidad única polilínea de 101_DTU03_ManzPolilin → botón derecho → seleccionar Replace Sketch. Paso 3: Transformación de las etiquetas con el identificador de manzana en AutoCAD a punto Se carga en la tabla de contenidos por separado las entidades Anotaciones del archivo AutoCAD DTU03. Mediante selección de las capas Nro_Manzana y R_Nro_Manzana, se visualizan únicamente las etiquetas que contienen los identificadores de manzana. El uso de la herramienta Conversion Tools > To Shapefile > Feature Class To Shapefile permite la 399 42 397 23 79 5 405 406 153 436 401 325 377 393 386 387 394 368 369 400 104 296 77 410 409 43 4220 352 141 151 6 1 3 2 8 9 78 404 350 60 412-8 237 47 7 205 435 437 324 355 228 423 196 212 152-2 200 426-1 206 411 188 232 199 231 357 354 227 225 27 197 215 29 25 224 30 223 26 14 28 32 13 17 24 20 31 19 16 267 18 35 310 226 238 15 328 12 216 39 262 160 180 314 211 213 80 36 91 170 330 316 313 48 158 233 184 209 193 208 81 92 327 201 235 195 358 236 305 50 51 56 83 67 59 82 49 44 302 68 73 76 70 210 75 192 174 263 239 58 89 69 52 40 57 93 88 194 181 222-2 312 234 202 183 86 94 331 84 61 54 53 74 85 203 99 317 45 344 96 87 72 71 98 95 97 347 301 259 116 306 230 241 303 240 159 243 311 22 120 242 261 119 260 300 264 334 147 177 346 345 320 161 171 185 217 299 178 332 179 154 318 172 173 146 186 163 162 359 187 333 319 315 308 360 304 329 101 412-6 149 398 134 389 395 150 388 412-5 283 429 157 412-7 151 448 449 128 343 167 168 341 169 144 244 433 269 122 434 447 445 446 277 430 204-1 78 425 418 414 101 421-7 361 130 229 601 22 62 106 142 105 367 278 340 375 374 274 309 365 189 366 416 412-9 390 373 190 364 363 214 362 145 415 371 427 152-3 420 114 107 421-9 419 307 108 113 266 100 370 137 148 176 109 110 111 112 288 356 191 155 265 417 221 431 121 139 279 156 131 138 136 258 287 4 273 281 428 55 164 218 424-1 166 220 275 413 165 77 140 292 152-1 102 291 22 432 905 280 664 904 906 247 219 665 127 276 666 64 248 204-2 143 285 133 286 295 289 271 125 117-1 293 272 342 245 662 903 901 663 661 902 22 294 298 198 47-1 47-3 47-2 246 249 2222 403-2 421-8 118-1 284 257 251 402-1 457 454 270 252 115 253 250 117-2 424-2 290 123 117-3 126 421-3 421-2 421-4 34 256 38 37 421-5 129 421-6 118-2 421-1 33 10 46 452 402-2 412-2 426 372-2 412-3 422-9 254 422-8 422-4 422-6 422-3 422-2 422-1 422-7 412-1 456 135-1 103 453 403-1 132 63 135-2 222-1 182 124 175 22 41 103 362 370 363 371 28 364 26 27 372-1 365 372-2 25 373 18 366 33 20 367374 17 31 34 375 19 368 6 32 29 12 37 5 30 35 24 38 369 79 36 39 14 23 4 3 16 13 10 104 9 15 2 22-1 43 22-6 781 8 22-2 1 22-5 1 03-1 22-3 1 03-2 22-4 7782 22-7 42 116 63 77-2 102 77-1 152-1 64 101 115 76 62 41 55 101-1 46 8975 40 61 54 45 152-2 601 88 10 0 44 53 74 377 114 99 60 73 52 87 152-3 113 151-2 86 72 51 98 190 59 205 71 97 11285 50 221 151-1 237 84 58 111 150 70 96 189 49 8369 95 149 110 57 48 382 188 204-2 174 109 82 148 94 56 68 47 253 383 124 204-1 220 81 108 267 93 67 123 236 147 252 163 107 80 122 92 173 661 386 187 203 457 662 146 219 106 121 666 162 91 235 172 663 251 186 266 665 281 202 131 295 145 105 120 309 901 218 161 664 387 393 320234 171 334 250 185 902 347 265 130 201906 119 361 280 144 294 217 903 308 160 233 905 319 170 249 333 129 184 264 132 118-1 346 904 394 388 200 397 279 360 293 216 307 128 318 232 118-2 117-1 332 390 143 248 345 263 159118-3 359 169 278 117-2 183 292 306 127 199 317 399 389 395 134 331 117-3 215 142 344 231 358 158 247 262 168 277 182 126 291 305 181 198 316 330 214 398 197 343 125 230 357 141 246 157 213 261133 167 276 290 180 304 229 315 196 329 245 260 342 212 275 356 289 303 156 228 314 166 328 137 244 341 179 355 259 195 155 274 288 211 140 165 136 302 178 227 313 194 327 154 139 243 135-1 340 164 210 258 354 1352 177 273 287 226 153 193 301 138 412-8 312 242 209 325 257 176 225 272 192 352 286 300 241 208 400 311 175 256 224 271 191 285 299 240 206 310 255 223 270 324 401 284 413 239 298 437 350 254 222-1 269 222-2 414417 283 296 238 418 4220 415 402-1 402-2 405 419 416 445 406 403-1 403-2 404 446 420 422-3 421-1 447 422-6 421-2 4222 421-4 448 422-9 422-5 421-3 422-1 421-5 422-8 449 421-7 422-4 409 423 421-6 410 4227 421-8 424-1 427 421-9 424-2 429 425 426-1 428 411 454 430 426 433 452 431 434 453 435 455 432 456 436 47-1 47-2 47-3 412-9 412-1 412-2 412-3 412-4 412-5 412-6 412-7 ! !! ! !! ! !!! ! !! !! !!!! ! !!! ! ! ! ! !! ! ! !! !! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! !! !! !! !!! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !!! !! ! !!! ! ! !!!!!! !! ! !! !! ! !! ! ! !!! !! !!!! ! ! ! ! ! !!! !! ! ! !!! ! ! ! ! !!! ! ! !! ! !! !! !!!! !!! ! !!! !! ! ! !! !! ! ! !!! !! ! !! !! !! ! !! !! !! ! !! ! !!! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! !! !!! ! !! ! !! !! !! !!! !!! ! !! ! !!! ! !! ! !! !! ! ! !! !!!! ! !! ! !!! !!! !!! ! ! !!! !! !! !! !!! !! ! !!! !!!! ! !!! !!! ! ! !!!! !!! !! !! !! !!! !!! !! !!! !! !!! !! ! ! !!! ! !! !! !!! !! ! !! !! !!!! !!!! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! !! ! ! ! ! !! !! !!! ! !! ! !!! ! ! !!! !! ! !! ! !! !! ! ! ! !!! ! !! ! ! !! ! !! !! !!! !! !! !! !! ! !! ! ! !! ! !! !! ! ! ! ! ! !! !! !! ! !! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !! ! !!! ! !! !! !!!! ! !!! !! ! ! !! !! !! !! ! ! ! !! !! ! ! !! ! ! !! !! !! ! !! !! !! !!! ! !! ! !! ! ! ! !! ! ! !!! !!! !!! ! ! !! !! !! !! ! !! !! ! !! ! ! !!! !! !!!! ! ! ! ! ! !!! !! ! !! !!! ! ! ! !!! ! ! !! ! !! !! !!!! !!! 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36 Hidráulica Urbana transformación de las etiquetas a puntos. Su aplicación proporciona como resultado la capa 103_DTU03_EtiManz. Paso 4: Edición de la capa 103_DTU03_EtiManz Normalmente algunos de los puntos resultantes del anterior paso no quedarán contenidos dentro de su polígono correspondiente, hecho que no permite trasladar espacialmente a los mismos la información que contienen dichos puntos (Figura 12). Es por ello que habrá que corregir mediante edición la posición de los puntos conflictivos. Estos últimos pueden ser identificados seleccionando espacialmente los polígonos de 102_101_Edit_ManzPolygon según la capa de puntos que contienen la información de las etiquetas. Figura 12: Ejemplo de punto conflictivo. Se guardan las capas que van a ser editadas para asegurar el trabajo realizado hasta el momento. Es por ello que la capa resultado es 104_103_Edit_EtiManz. Paso 5: Unir espacialmente las capas 102_101_Edit_ManzPolygon y 104_103_Edit_EtiManz Esta operación se puede llevar a cabo, por ejemplo, mediante la herramienta Analysis Tools > Overlay > Spatial Join. Como resultado se obtiene la capa 105_104_708_SpatialJoinEditTableText_Manz. ! !! ! !! ! !!! ! !! !! !!!! ! !!! ! ! ! ! !! ! ! !! !! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! !! !! !! !!! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !!! !!! !!! ! ! !! !! !! !! ! !! !! ! ! ! ! ! !!! !! !!!! ! ! ! ! ! !!! !!! ! ! !!! ! ! ! !!! ! ! !! ! !! !! !!!! !!! ! !!! !! ! ! !! !! ! ! !!! !! ! !! !! !! ! !! !! !! ! !! ! !!! !! ! ! ! ! !! !! ! ! !! ! !! !!! ! !! ! !! !! !! !!! !!! ! !! ! !!! ! !! ! !!! ! ! ! !! !!!! ! !! ! !!! !!! !!! ! ! !!! !! !! !! !!! !! ! !!! !! !! ! !!! !!! ! ! !!!! !!! !! !! !! !!! !!! !! !!! !! !!! !! ! ! !!! ! !! !! !!! !! ! !! !! !!!! !!!! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! !! ! ! ! ! !! !! !!! ! !! ! !!! ! ! !!! !! ! !! ! ! !!! ! ! ! !!! ! !! ! ! !! ! !! !! !!! !! !! !! !! ! !! ! ! !! ! !! !! ! ! ! ! ! !! !! !! ! !! ! ! !! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !! ! !!! ! !! !! ! !!! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! !!! ! ! !! !! !! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !!!! ! ! ! ! ! !! ! !!! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !! ! ! !! !! !! ! ! !!! !! ! ! !! !! ! ! !!! !! ! !! !! !! ! !! !! !! ! !! ! !!! !! ! ! ! ! !! !! ! ! !! ! !! !!! ! !! ! !! !! ! ! !!! ! !! ! !! ! ! !! ! !! ! !!! ! ! ! ! ! !!!! ! !! ! !!! !!! ! !! ! ! !! ! !! !! !! !!! !! ! !!! ! ! !! ! !!! !! ! ! ! !!!! !!! !! !! !! !!! !!! !! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! !!! ! !! !! !!! !! ! !! !! !!! ! !!!! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! !!! ! !! ! !! ! ! ! !!! !! ! !! ! ! ! !! ! ! ! !!! ! !! ! ! !! ! !! !! !!! ! ! ! ! !! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! C
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 37 3.4.1.1.3. BLOQUE 2: Topología de la red Este bloque está especialmente subordinado a la información disponible. El AutoCAD donde aparece dibujada la red no está a escala, siquiera guarda las proporciones. Además, la edición del mismo no se realizó en su día haciendo referencia a objetos, por lo que los vértices de las líneas y los nudos no coinciden especialmente entre sí. Pese a que se realizaron intentos para aprovechar el esquema de la red proporcionado, con herramientas como Adjustment spatial del modo Edición de ArcGis, finalmente se decidió que era más rápido crear la red desde cero. El resultado conseguido se materializa en las capas incluidas en la Tabla 11. Los archivos de los que se alimenta este bloque se pueden consultar en la Tabla 12. Nombre de la capa Descripción 512_510_GHydr_TubORI Capa de líneas que incluye todas las tuberías de la red y la información de importancia asociada: identificador, longitud aproximada, tipo de material y su código, fecha de construcción aproximada y su código, sector al que pertenecen e interconexión con los nudos de la capa 513_511_GHydr_NudORI. 513_511_GHydr_NudORI Capa de puntos que contiene los nudos de la red. Todos ellos corresponden a interconexiones entre 2 o más tuberías con distintas direcciones, excepto los identificados como 345902 y 315902, que se crearon desacertadamente en tuberías que seguían un trazado curvo. Tabla 11: Resultados obtenidos en el Bloque 2 del SIG, Topología de la Red. ID Nombre Descripción DR01 DR01_EsquemaRedAbastSinEscala_laydel.dwg Plano de la planta urbana sin escala y sin georeferenciar, que incluye el esquema de la red y su topología, así como los elementos principales de la misma identificados. DTU03 DTU03_PlanoAEscalaNogoya.dwg Plano de la planta urbana y el término municipal de !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! !! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! !!! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! !! ! ! !! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
44 Hidráulica Urbana Paso 1: Tratamiento de la información procedente de DT01 En primer lugar, se procede a la edición del archivo modificaciones de Cloacal 20122014.dwg, facilitado por el exjefe del servicio, el Ing. Daniel Rocca, del que parte DT01. Dicha edición se realiza a través del propio AutoCAD. Su propósito es mantener en DT01 únicamente las etiquetas con las cotas de las tapas de los pozos de registro de la red de saneamiento, dibujadas en la capa 0 del AutoCAD. El archivo modificaciones de Cloacal 2012-2014.dwg no está a escala ni georeferenciado, al igual que pasaba con el esquema de la red de abastecimiento. A causa de ello, se decidió crear una guía de los cruceros de calle en ArcGis, sólo allí donde se ubican espacialmente las cotas de las tapas de los pozos de registro que aparecen en modificaciones de Cloacal 2012-2014.dwg. Como base, se utiliza el archivo 503_502_FeaturesVerticesToPoints_OrigenNudos, cuya modificación se guarda como 601_503_Edit_AuxEtiCotasTapas, el cual sólo contiene los cruceros de calle con cota en DT01, y como 602_503_Edit_AuxTodasCotasCruceroCalles, que contiene todos los que están contenidos dentro de la planta urbana consolidada. A continuación, las etiquetas de DT01 se transforman a capa SIG de puntos mediante la herramienta Conversion Tools > To Shapefile > Feature Class To Shapefile. Se abre el modo edición para la misma y, con la asistencia de Spatial Adjustment, se hace coincidir la ubicación de los puntos que contienen la información de la cota con la de los pertenecientes a 601_503_Edit_AuxEtiCotasTapas. El resultado de esta operación se materializa en 604_601_SpatAdjustEditTable_CotasTapas. Paso 2: Tratamiento de la información procedente de DT02 Tal y como puede observarse en la Figura 14, las cotas disponibles en modificaciones de Cloacal 2012-2014.dwg no cubren toda el área de estudio. La empresa GEOMAT, cuyo principal encargo por parte de la Municipalidad es actualizar el Catastro de Nogoyá, publica en su visor SIG web el muestreo de una cantidad considerable de puntos donde se ha medido la cota. Es destacable que todos ellos se localizan dentro de la planta urbana consolidada. No quedó otra alternativa que extraer las cotas faltantes, que se creyeron complementarias a las presentes en modificaciones de Cloacal 2012-2014.dwg, de esta fuente. La operación fue ineficiente, ya que el visor no dispone de ninguna opción para realizar descargas de forma masiva, y de resultados imprecisos, pues las herramientas habilitadas para la consulta sólo permiten conseguir las coordenadas geográficas de los puntos de cota conocida de forma aproximada. Esta información se fue almacenando en una hoja de cálculo, con nombre DT02_CotasComplementariasVisorGeomat.xlsx. Cabe añadir que los puntos se separaron en dos grupos: aquellos que están sobre los cruceros de calle (identificados como tal en
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 45 la descripción de la información ofrecida por GEOMAT) y los que no tienen una referencia espacial clara. Seguidamente, se cargan los datos de DT02 en ArcGis, a través de File > Add Data > Add XY Data en dos capas distintas, según los grupos creados. Sólo las coordenadas de los puntos de cota en crucero de calle se hacen coincidir con la de los correspondientes en 602_503_Edit_AuxTodasCotasCruceroCalles. Se asume sin remedio la inexactitud de las coordenadas del grupo restante. Las capas resultado son 603_602_ProjectEditTable_VisorSIGGeomatCrucerosCalles y 606_605_Project_CotasSinRef, respectivamente, ambas proyectadas en el sistema de coordenadas definido. Paso 3: Tratamiento de la información procedente de DT03 En tanto que algunas partes de la red seguían quedando fuera del área en la que se disponía de puntos de cota conocida, se decidió terminar de cubrir la zona de trabajo con información procedente del Modelo Digital de Elevaciones (MDE-Ar) publicado por el Instituto Geográfico Nacional de la República Argentina. La hoja en la que se ubica Nogoyá es la número 336010 y se le ha adjudicado el nombre de DT03_336010.img. Es conveniente remarcar que la cota de un punto muestreado en DT01 o DT02 es menor que la correspondiente en el MDE-Ar, por lo que usar la información de este último supone quedarse del lado de la seguridad. Las operaciones realizadas son: 1. Dibujar en AutoCAD la delimitación de la zona de trabajo. Sobre la misma elaborar una plantilla de selección conformada por recuadros de 60x60 m para extraer cotas del MDE-Ar cada 200 metros. Se toma esta distancia para que la densidad de puntos procedentes del MDE-Ar no condicionen excesivamente la interpolación entre cotas. El archivo resultado se nombra DT05_Grilla_Select336010.dwg. 2. Transformar las polilíneas dibujadas en DT05 en capas de polígonos, tal y como se hizo con manzanas y parcelas en el BLOQUE 1. En el caso de la plantilla para la selección de cotas contenidas en DT03 se suprime el área cubierta por DT01 y DT02, editada en 611_ZonaCotaMuestreada. Se obtienen así 608_607_GrillaPolygon y 613_611_612_SelectEdit_336010Polygon. 3. Recortar el ráster DT03 según 608_607_GrillaPolygon, con lo que se obtiene un nuevo ráster, el cual se denomina 609_DT03_608. 4. Convertir 609_DT03_608 en una capa de puntos, designada como 610_609_RasterToPoint, mediante Conversion Tools > From Raster > Raster To Point. 5. Seleccionar por localización los puntos de 610_609_RasterToPoint contenidos en 613_611_612_SelectEdit_336010Polygon. En aquellos casos en los que un
46 Hidráulica Urbana recuadro capta una pareja de puntos, se ha borrado uno de ellos en el modo edición. Se consigue así la capa 614_610_613_Select336010. 6. Se proyecta 614_610_613_Select336010 al sistema de coordenadas del proyecto, con lo que se obtiene 615_614_Project_Select336010. Paso 4: Crear campos para la identificación de la procedencia de la información Antes de unir los resultados finales alcanzados en los pasos anteriores (cuyos nombres están resaltados en negrita), se añaden los siguientes campos en cada uno de ellos: Cota: se crea un nuevo campo para la cota, de características uniformes en todas las capas. Cod1 y Desc1: hace referencia a si la cota se ha obtenido mediante medición (Zona muestreada) o no. Cod2 y Desc2: identifica la fuente de información. Paso 5: Unión de las capa resultado de anteriores pasos e interpolación de cotas Se procede a la unión de las capas: 604_601_SpatAdjustEditTable_CotasTapas 603_602_ProjectEditTable_VisorSIGGeomatCrucerosCalles 606_605_Project_CotasSinRef 615_614_Project_Select336010 Esto se lleva a cabo mediante la herramienta Data Management Tools > General > Merge, que devuelve la capa de nombre 616_603_604_606_615_Merge_Cotas. Dicha capa es usada como dato de entrada para la conformación del TIN llamado 617_616_TIN, resultado de la aplicación de la herramienta 3D Analyst Tools > Data Management > TIN > Create TIN (opciones por defecto y sistema de coordenadas del proyecto). El MDE 618_617_mde se ha obtenido a partir de 617_616_TIN gracias a la herramienta 3D Analyst Tools > Conversion > From TIN > TIN To Raster (opciones por defecto). Paso 6: Dotar de cota a los nudos de la red Para asociar la cota que corresponde a los nudos de la red, contenidos en la capa 513_511_GHydr_NudORI, se emplea la herramienta 3D Analyst Tools > 3D Features > Add Z Information (opciones por defecto), introduciendo como dato de entrada 617_616_TIN. El TIN elaborado pretende ser un modelo de la cota a pie de calle. Según conversaciones con el exjefe de servicio, el Ing. Daniel Rocca, las tuberías se encuentran enterradas aproximadamente 1-1.2 metros en el caso de la zona antigua y 0.8-1 metros en
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 47 posteriores ampliaciones. En consecuencia, se ha decido restar 1 metro a la cota procedente de 617_616_TIN como primera aproximación. 3.4.1.1.5. BLOQUE 4: Censo 2010 (Población y vivienda) Los datos del Censo 2010, elaborado por la Dirección de Estadísticas y Censos de la Provincia de Entre Ríos, se considera una buena fuente de información a partir de la cual corroborar órdenes de magnitud en cuanto a densidad de viviendas y cantidad de consumo por zonas, en este último caso realizando estimaciones según la distribución de la población. Es por ello que se desarrolló el presente bloque, cuyo resultado final aparece en la Tabla 15. En la Tabla 16 puede consultarse la información de partida. Nombre de la capa Descripción 802_RadioCensalCenso2010 Capa de polígonos en la que están delimitados los radios censales. Incluye información sobre vivienda y población totales por radio censal6, así como ratio de habitantes por vivienda promedio. Tabla 15: Resultado obtenido en el Bloque 4 del SIG, Censo 2010. ID Nombre Descripción DC01 DC01_DelimitacionRCyFNogoya.pdf Plano de la planta urbana de Nogoyá donde están demarcados radios censales y fracciones7. DC02 DC02_1P-FR.xls Total de población según sexo por departamento, por área de gobierno local, por fracción y radio censal. DC03 DC03_6H-FR.xls Hogares habitados según procedencia del agua para beber y cocinar por departamento, área de gobierno local, fracción y radio censal. Tabla 16: Información de partida del Bloque 4, Censo 2010. 6 Unidad espacial mínima en los estudios realizados por la Dirección de Estadísticas y Censos de la Provincia de Entre Ríos. 7 Una fracción incluye varios radios censales.
48 Hidráulica Urbana El Bloque 4 conlleva una carga de trabajo menor respecto a bloques anteriores. Únicamente se dibujaron los polígonos que representan fracciones (801_FraccionesCenso2010) y radios censales (802_RadioCensalCenso2010), con la ayuda de herramientas del modo Edición como Auto Complete Polygon o Trace (que permite crear segmento siguiendo el trazado de elementos ya existentes), y seguidamente se introdujo la información de interés que correspondía a cada radio censal de forma manual. Para esto último fue necesario añadir los siguientes campos: Radio_cens: Identificador del radio censal. Fraccion: Identificador de la fracción. Pob_tot: Población total por radio censal. Viv_tot: Viviendas totales (independientemente de la procedencia del agua para beber y cocinar) por radio censal. habxvivRC: Ratio habitantes-vivienda por radio censal, calculado a partir de los campos Pob_tot y Viv_tot. 3.4.1.2. Tratamiento de la información que concierne a la estimación del consumo de Nogoyá 3.4.1.2.1. Post-proceso y análisis de datos de María Grande El mayor hándicap a la hora de enfrentarse a la modelación del sistema de abastecimiento de Nogoyá proviene de la inexistencia de micromedición, es decir, no existen datos basados en mediciones sobre el consumo de agua. Todos los usuarios están acogidos a la cuota fija según zonas predefinidas por la Municipalidad (la delimitación de éstas pueden consultarse en la Ordenanza Nº 891), pese a que está contemplada la tarifación por servicio medido. La solución propuesta a este inconveniente aprovecha los datos de micromedición procedentes de un municipio de la misma zona que Nogoyá, María Grande. La premisa de partida es que resulta esperable que propiedades inmobiliarias (parcelas) de características similares, en distintas poblaciones de la misma región, posean como grupo una variabilidad parecida en relación al consumo. Se ha de destacar que, tanto en Nogoyá como en María Grande, dado que son municipios de tamaño pequeño-mediano, prácticamente la totalidad de las parcelas comprenden una vivienda y que la edificación predominante no supera las 2 alturas. La idea principal expuesta en el anterior párrafo conduce en primer lugar a encontrar mediante procesos de clústering dichos grupos de parcelas similares según las siguientes características: superficie total de la parcela, superficie construida y habitantes por vivienda promedio. El resultado obtenido sirve como datos de entrada para el entrenamiento de un Soport Vector Maching (SVM), que permite clasificar las parcelas de Nogoyá según los clústeres definidos en María Grande, tal y como se muestra en el sub-apartado 3.4.1.2.1.3. En
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 49 los apartado 3.5 y 3.6 se desarrollan los pasos restantes que conforman la estrategia propuesta en relación a la modelación del consumo, definida en el apartado 2. 3.4.1.2.1.1. Fuentes de Información María Grande es una población de 7694 habitantes, según el Censo 2010, que se encuentra a unos 80 km al Noroeste de Nogoyá y que previsiblemente tiene sus mismas costumbres de consumo de agua. La información que facilitó la Municipalidad de dicha población puede consultarse en la Tabla 17, la cual permite determinar la superficie total y construida de cada parcela perteneciente a la misma, así como su consumo asociado. Identificador Nombre Descripción Formato DMG01 DMG01_ConsumoAnualMedio AsoCaracParcMariaGrande.xlsx Registro de consumo medio anual por partida en el año 2013. La misma está descrita por su identificador, superficie total y superficie construida. Papel DMG02 DMG02_PlantaUrbanaParcelas. dwg Archivo de AutoCAD de la planta urbana de María Grande, donde están dibujadas calles, manzanas y parcelas, junto a su identificador. DWG DMG03 DMG03_RegistroConsumosBim ensuales2013.xls Registro de las lecturas bimensuales de contadores realizadas en 2013 por partida. XLS DMG04 DMG04_RegistroConsumosBim ensuales2014.xls Registro de las lecturas bimensuales de contadores realizadas en 2014 por partida. XLS Tabla 17: Información proporcionada por la Municipalidad de María Grande. Por otro lado, la información empleada en el cálculo del ratio habitantes por vivienda y radio censal proviene del Censo 2010. Los archivos utilizados aparecen en la Tabla 18. Identificador Nombre Descripción Formato DMG05 DMG05_DeliRCyFMariaGrandeE10 000.wmf Plano de la planta urbana de María Grande donde están demarcados radios censales y fracciones. WMF DC02 DC02_1P-FR.xls Total de población según sexo por departamento, por área de gobierno local, por fracción y radio censal. XLS DC03 DC03_6H-FR.xls Hogares habitados según procedencia del agua para beber y cocinar por departamento, área de gobierno local, fracción y radio censal. XLS Tabla 18: Archivos consultados del Censo 2010 para la determinación del ratio habitantes por vivienda y radio censal.
50 Hidráulica Urbana 3.4.1.2.1.2. Depuración de los registros de consumo y tratamiento con SIG de la información disponible En primer lugar, se escanea el registro DMG01. A través de la aplicación de un programa con reconocimiento óptico de caracteres (proceso conocido por sus siglas en inglés OCR) se transforman las imágenes obtenidas a MS Word. Seguidamente, las tablas identificadas se copian en una hoja de cálculo y se lleva a cabo una inspección visual para corregir de forma manual los errores cometidos por el OCR. El resultado se guarda en DMG01_ConsumoAnualMedioAsoCaracParcMariaGrande.xlsx. En segundo lugar, las lecturas bimensuales de contadores procedentes de María Grande (archivos DMG03 y DMG04) se someten a una serie de filtros, con el objetivo de excluir aquellos registros que pudieran contener errores. Para ello se conforma una hoja de cálculo, (R1_RegistroConsumosMensuales20132014MG.xlsx) en la que, previa determinación de los volúmenes consumidos en cada bimestre, se introducen las siguientes condiciones a cumplir por un registro para que éste pueda ser considerado como fiable: i. Lt+1 > Lt: La lectura realizada en el mes t+1 tiene que ser mayor que la lectura en el mes t. ii. Lt <> “” (vacío): No deben haber saltos en las lecturas, es decir, no se permiten registros sin dato en algún mes. iii. (Vt-Vm)/Vm > 1.5: La desviación entre el volumen consumido en un bimestre y el volumen medio de todos los bimestres disponibles, no puede superar 1.5 veces dicho volumen medio. De 1984 registros, son descartados 700 después de aplicar los filtros. El volumen bimestral de interés es el que corresponde a los meses de noviembre y diciembre de 2013, el cual se calcula como la resta entre la lectura 1 del registro DMG04 (realizada entre noviembre y diciembre de 2013) y la lectura 6 del registro DMG03 (realizada entre septiembre y noviembre de 2013), ya que en Nogoyá las mediciones de caudal inyectado desde el tanque principal nro. 35 se realizaron en diciembre. A continuación, se procesa la información de DMG02, DMG05, DC02 y DC03 con ArcGIS, creando un bloque análogo a la unión de los BLOQUES 1 (Trama urbana) y 4 (Censo 2010) del proyecto SIG iniciado en Nogoyá, pero sin llevar a cabo la georeferenciación de la misma por falta de datos. Las operaciones realizadas en ArcGIS para alcanzar los resultados finales mostrados en la Tabla 19 son iguales a las expuestas en los apartados 3.4.1.1.2 y 3.4.1.1.5.
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 51 Nombre de la capa Descripción 105_104_102_Manz Capa de polígonos que incluye las manzanas y su correspondiente identificador. 111_107_Join_Part Capa de polígonos en la que están delimitados los radios censales. Incluye información sobre vivienda y población totales por radio censal8, así como ratio de habitantes por vivienda promedio. 113_105_112_SpatialJo in_PartidaAutocadCo mpleta Capa de puntos en la que cada uno de ellos representa una parcela dibujada en DMG02 y contiene su correspondiente identificador. En el caso de que éste coincidiera a la vez con los incluidos en los registros DMG01 y DMG03-DMG04, se le ha asociado a la parcela correspondiente la información que la caracteriza, su consumo medio anual en 2013 y el consumo medio mensual en el bimestre noviembre-diciembre de 2013. Por último, mediante unión espacial se han añadido los campos de nro. de manzana y habitantes por vivienda promedio, procedentes de las anteriores capas resultado. Tabla 19: Resultados alcanzados al introducir en ArcGIS la información de DMG02, DMG05, DC02 y DC03. Por último, se uniforma el identificador de parcela, llamado Partida, y se analiza la concordancia del mismo entre los distintos registros, con el propósito de cruzar la información que recogen DMG03, DMG04 y la capa procesada 113_105_112_SpatialJoin_PartidaAutocadCompleta. Para ello se conforman las hojas de cálculo R1_CorrespID_AutoCAD_RegistroPapel.xlsx y R1_RegistroConsumosMensuales20132014MG.xlsx. Como resultado final de este sub-apartado se obtiene una tabla con 989 registros, que sirve como dato de entrada al proceso de clústering. Cada uno de ellos corresponde a una parcela de María Grande, que está caracterizada por su superficie total, superficie construida y ratio habitantes por vivienda promedio. 8 Unidad espacial mínima en los estudios realizados por la Dirección de Estadísticas y Censos de la Provincia de Entre Ríos. 89 88 9 1 4 5 3 2 6 263 84 253 8 87 92 24 30 23 82 11 83 18 37 96 36 76 34 54 54 59 47 10 61 15 20 45 51 40 44 48 29 31 14 25 13 38 39 26 17 27 12 41 46 16 55 43 64 74 849 54 227 93 33 71 97 86 98 240 261 116 228 211 91 115 113 112 119 114 54 229 259 256 249 268 248 244 215 234 245 206 246 226 202 201 200 238 236 207 243 267 265 208 209 233 210 235 239 231 255 241 225 250 260 266 216 237 214 212 257 242 213 223 254 222 224 219 205 232 258 220 221 217 171 140 124 132 131 107 161 133 130 169 153 103 128 152 129 145 120 139 150 122 170 142 123 121 138 149 167 108 141 151 143 160 163 159 162 161 156 164 104 109 144 154 134 218 251 230 247 158 106 72 94 35 204 137 203 73 99 54 7 7 78 100 264 95 32 28 50 148 21 22 22 56 56 21 63 63 32 60 19 19 62 35 42 60 62 57 58 58 42 57 50 28 252 54 11 8 80 111 111 127 81 402 79 416 418 180 181 180 184 417 183 183 178 173 419 184 175 102 175 173 178 183 127 402 102 166 155155 412 415 414 413 75 146 181 174 135 157 125 166 54 52 110 11 7 105 183 176 101 174 166 93 179 176 182 ! ! !!! !! ! !! ! ! ! !!! !! ! ! !! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!!! !! ! ! !!! !!!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! !! ! !! ! !!!!! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! !!!! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! !!! ! ! ! ! ! ! ! !!!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! !!! ! !! ! !!!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!!! ! !! ! !!! ! ! !! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! !! !! !! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! !! !! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! 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52 Hidráulica Urbana 3.4.1.2.1.3. Análisis estadístico univariado y bivariado del registro de parcelas depurado. El presente sub-apartado tiene como objetivo conocer a nivel de estadística descriptiva cómo es cada una de las variables que intervendrán de un modo u otro en el clústering de parcelas de María Grande. Primeramente, se realiza un análisis estadístico univariado. Los resultados obtenidos se resumen en las Tablas 20, 21, 22 y 23. Clase Nro. Datos 0 < Sup_m2 ≤ 100 11 100 < Sup_m2 ≤ 200 218 200 < Sup_m2 ≤ 300 279 300 < Sup_m2 ≤ 400 148 400 < Sup_m2 ≤ 500 109 500 < Sup_m2 ≤ 600 61 600 < Sup_m2 ≤ 700 34 700 < Sup_m2 ≤ 800 35 800 < Sup_m2 ≤ 900 15 900 < Sup_m2 ≤ 1000 16 1000 < Sup_m2 ≤ 1100 9 1100 < Sup_m2 ≤ 1200 5 1200 < Sup_m2 ≤ 1300 11 1300 < Sup_m2 ≤ 10000 38 n σ CV Mín. Q1 Mediana Q 3 Q 99% Máx. Asimetría Curtosis 989 462.5 582.07 1.258 7.25 204.5 300 500 2703..2 10000 7.435 88.401 Tabla 20: Resumen del análisis univariado de la superficie total de la parcela (Sup_m2).
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 53 Clase Nro. Datos 0 < Edif_m2 ≤ 50 206 50 < Edif_m2 ≤ 100 379 100 < Edif_m2 ≤ 150 226 150 < Edif_m2 ≤ 200 93 200 < Edif_m2 ≤ 250 38 250 < Edif_m2 ≤ 300 22 300 < Edif_m2 ≤ 350 10 350 < Edif_m2 ≤ 400 2 400 < Edif_m2 ≤ 450 5 450 < Edif_m2 ≤ 500 3 500 < Edif_m2 ≤ 550 1 600 < Edif_m2 ≤ 650 1 1150 < Edif_m2 ≤ 1200 1 1200 < Edif_m2 ≤ 1250 2 n σ CV Mín. Q1 Mediana Q 3 Q 99% Máx. Asimetría Curtosis 989 107.8 93.992 0.872 0 56 86 133 422.72 1249 5.878 59.359 Tabla 21: Resumen del análisis univariado de la superficie construida (Edif_m2). Clase Nro. Datos 2.6 < HabxViv ≤ 2.8 120 2.8 < HabxViv ≤ 3 210 3 < HabxViv ≤ 3.2 130 3.2 < HabxViv ≤ 3.4 210 3.4 < HabxViv ≤ 3.6 230 3.6 < HabxViv ≤ 3.8 89 n σ CV Mín. Q1 Mediana Q 3 Q 99% Máx. Asimetría Curtosis 989 3.208 0.311 0.097 2.8 2.84 3.26 3.46 3.79 3.79 0.120 -1.028 Tabla 22: Resumen del análisis univariado de los habitantes por vivienda (HabxViv).
60 Hidráulica Urbana tipificadas, son muy parecidas. Esto es un indicador de que esa estructura dentro de los datos es plausible. Además, sí genera una subdivisión dentro de la nube principal de puntos, rasgo que resulta interesante dado que ese era el principal objetivo del presente clústering. No obstante, los valores de silueta alcanzados son peores que la solución anteriormente nombrada y los CI no quedan claramente diferenciados. Finalmente, en la elección de la solución adoptada ha pesado más el generar varios grupos con un tamaño importante que la compacidad de los mismos, representada por la silueta. Se cree que el resultado generado por el clústering de partición PAM con métrica Euclidiana aplicada a las variables tipificadas, es el que cumple este criterio de forma más óptima. Si bien, se ha forzado a que los CI queden dentro de un sexto grupo, ya que claramente constituyen un clúster distinto desde el punto de vista del consumo y del uso al que se destinan esas parcelas. El gráfico de dispersión de la solución adoptada aparece en la Figura 18. Figura 18: Solución adoptada para el clústering de parcelas de María Grande. Este resultado constituye el dato de entrada para el entrenamiento de un SVM, herramienta que permite emular la clasificación de parcelas en María Grande y, por tanto, reproducir la misma en Nogoyá. La formulación de SVM escogida es la conocida como C-Support Vector Classification (Chih-Chung, 2001), en la que se han utilizado las opciones por defecto en lo que a la función kernel se refiere, es decir, función de base radial tipo gaussiana con parámetro γ=1/[nro. componentes de los vectores de entrenamiento].
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 61 Como técnica de validación se aplica el Método de Retención (Holdout Method), así que los 989 vectores de 2 dimensiones (superficie construida y superficie total) que forman el registro de parcelas depurado de María Grande se dividen en 3 grupos distintos: entrenamiento, validación y test. A cada uno de ellos le corresponde un porcentaje de los datos del 60% (600), 20% (195) y 20% (194), respectivamente. A su vez, el grupo de validación se sub-divide en 13 grupos de 15 vectores, de forma que el desempeño del SVM se evalúa a través de la media de los errores cometidos en cada uno de ellos. Añadir que las variables de los vectores de entrenamiento fueron tipificadas, ya que de este modo la clasificación resultaba más satisfactoria. Los grupos de entrenamiento y validación fueron empleados para encontrar el valor óptimo del parámetro C. Los valores candidatos están comprendidos entre 1 y 1500, separados por intervalos de 50 unidades. Para cada uno de dichos valores se llevan a cabo los siguientes pasos: 1. Se llama a la función svmtrain, de la librería LIBSVM (adaptada a Matlab), y se le pasa como parámetros el set de vectores de entrenamiento xi Є R2, i = 1, …, 600, su correspondiente vector y Є R600, tal que yi Є {1, 2, 3, 4, 5, 6}, con la clasificación, y el parámetro C candidato. 2. Se llama a la función svmpredict para que clasifique los 15 vectores de cada uno de los grupos de validación con el SVM entrenado en el anterior paso. El error para cada grupo se calcula como: ∑_ _, 1,…,13. 3. Dado que el promedio de los representa el desempeño del parámetro C candidato, se almacenan ambos en la misma fila de una tabla. El C con menor promedio de los es el escogido como óptimo. Se comprueba la precisión del SVM calibrado con el grupo de test: el 97.2 % de los vectores incluidos en él son correctamente clasificados. En consecuencia, se puede afirmar que la calibración del SVM es válida y está listo para ser aplicardo a los datos de Nogoyá. Para cualquier aclaración conceptual acerca del clústering de parcelas de María Grande, véase el apartado 2.1. 3.4.1.2.2. Clasificación de las parcelas de Nogoyá Llegados a este punto, se hace necesario obtener y editar la información considerada para caracterizar una parcela, pero en esta ocasión sita en Nogoyá. La superficie total y construida se extrajo vía web del visor SIG habilitado por la empresa GEOMAT, encargada de mantener actualizado el Catastro del municipio. Se invirtieron
62 Hidráulica Urbana esfuerzos en intentar conseguir la información sobre Nogoyá que esta empresa disponía en formato capa SIG, con la que se podría haber ahorrado el trabajo expuesto en el apartado 3.4.1.1, pero finalmente no fue posible. La descarga de datos sobre las parcelas de Nogoyá desde el visor SIG es extremadamente ineficiente, ya que se realiza en formato PDF y en una consulta sólo permite seleccionar un número limitado de parcelas. Los pasos seguidos para adquirir estos datos son: 1. Seleccionar la parcelas contenidas en las manzanas delimitadas en la capa 105_104_708_SpatialJoinEditTableText_Man. Para asegurar que la información de todas ellas era descargada, la zona de selección en cada consulta quedaba circunscrita a una o dos manzanas. Era inevitable que dichas zonas de selección se solaparan (Figura 19). Figura 19: Captura de pantalla de la web de GEOMAT en la que puede observarse la selección de parcelas. 2. Descargar en PDF la información asociada (Figura 20). Figura 20: Extracto de uno de los PDF descargados del visor SIG habilitado por GEOMAT.
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 63 3. Los PDF se abren con MS Word. Las tablas resultado son copiadas a una hoja de cálculo. En la misma se escribe una macro que suprime aquellos registros duplicados debido a los solapes de las zonas de selección. Cabe destacar que la fecha de actualización de los datos empleados es el 9 de marzo de 2015. En consecuencia, posteriores modificaciones del Catastro no han sido tenidas en cuenta. Al intentar asociar la anterior información a la capa de parcelas 205_204_710_SpatialJoin_Parc, queda patente que el AutoCAD DTU03 dato está desactualizado con respecto a la delimitación e identificación de parcelas. No obstante, es posible ubicar en el espacio dicha información gracias a la columna en la que está definido el número de manzana a la que pertenece cada parcela. Para ello, hay que cruzar la información procedente del visor SIG y del AutoCAD DTU03, almacenada en la capa 105_104_708_SpatialJoinEditTableText_Manz, y, por tanto, uniformar los identificadores de manzana en ambos registros. Esta última operación requiere modificaciones en la geometría de algunos polígonos de 105_104_708_SpatialJoinEditTableText_Manz, así como decidir cuál va a ser el identificador de referencia y realizar las correspondencias pertinentes con los identificadores originales. También hay que añadir la depuración de errores en los datos obtenidos del visor SIG. Este trabajo queda inscrito en la hoja de cálculo R2_ParcSinDuplicadosCorrespIDManz.xlsm y el resultado final plasmado en la capa SIG 901_105_EditTableIDUni_DemandManz. A continuación, sólo resta preparar una tabla con la superficie total y construida de cada parcela, que servirá de dato de entrada al SVM entrenado y validado. La clasificación que da como resultado el mismo está graficada en la Figura 21. Figura 21: Clasificación de las parcelas de Nogoyá proporcionada por el SVM entrenado y validado.
64 Hidráulica Urbana 3.4.2. Tratamiento de información que interviene en la fase de calibración 3.4.2.1. Caudales El registro de mediciones tomadas con el caudalímetro descrito en el apartado 3.3.2.1 se post-procesa a través de la hoja de cálculo R3_DatosCaudalimetro.xlsm. Éste consta de los siguientes campos: Volumen acumulado por el caudalímetro, instalado en la tubería de subida al tanque principal nro. 35, en m3. Presión aguas abajo de la VRP ubicada en cabecera de red, en mca. Nivel del tanque principal nro. 35, en mca. Se recuerda que los datos se recababan de forma manual al inicio de cada hora y que el registro abarca el periodo comprendido entre el día 2 a las 00:00 horas y el día 13 a las 00:00 horas de diciembre de 2014. Las operaciones realizadas son: 1. Organizar los registros en una única tabla, indexada según la posición de la hora de la semana (que toma el valor 0 para el lunes a las 00:00 y el valor 167 para el domingo a las 23:00). 2. Calcular el caudal de salida del tanque, en m3/h, aplicando la ecuación de continuidad al mismo. 3. Para los días de la semana repetidos, se calcula la media del caudal inyectado, tal y como se muestrea en la Figura 22. Añadir, que existen tres errores de medición del caudal, sobrevenidos el jueves 4 de diciembre de 7:00 a 8:00, el sábado 6 a las 19:00 y el viernes 12 a la 1:00. Finalmente, se decide que la curva representativa del caudal inyectado desde el tanque principal nro. 35 es la que se obtiene como la media entre las dos semanas de medición. Los errores que tuvieron lugar el jueves y viernes se pudieron sortear con los datos correspondientes de la semana sin error. En cambio, el fallo en la medición del sábado a las 19:00 tuvo que suplirse realizando la media entre el valor precedente y subsiguiente.
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 65 Figura 22: Gráfico donde aparece el caudal inyectado a red la semana 1 (del 2 al 7 de diciembre de 2014) y 2 (del 8 al 12 de diciembre de 2014) de mediciones. Para terminar, con el propósito de suavizar la curva seleccionada y corregir oscilaciones de la medición asociadas al ruido, el cual puede deberse a diversas causas (por ejemplo, efectos transitorios causados por el arranque o parada de una electrobomba), se calcula la media móvil simple considerando un dato previo. La curva del caudal inyectado resultado se puede observar en la Figura 23. Figura 23: Gráfico en el que aparece la curva de caudal inyectado empleada como dato de calibración, resultado de aplicar la media móvil simple con un dato previo a la media de las mediciones tomadas en las semana 1 y 2. 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 0 24 48 72 96 120 144 m 3 /h Posición de la hora de la semana Caudal inyectado Semana_1_1h Semana_2_1h Media_1h 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 0 24 48 72 96 120 144 m 3 /h Posición de la hora de la semana Caudal inyectado Media_1h Media móvil_Media_2 previa (m3/h)
66 Hidráulica Urbana 3.4.2.2. Presiones En el gráfico de la Figura 24 se halla la curva resultado de un proceso análogo al explicado anteriormente, pero en esta ocasión aplicado a los datos de presión medida aguas abajo de la VRP ubicada en cabecera de red. Es conveniente aclarar que al valor registrado se le ha sumado 1.5 metros, para tener en cuenta la profundidad a la que está enterrada la tubería y la altura sobre el terreno a la que se encuentra el medidor de presión, así como la cota del terreno, ya que dicha curva se va a emplear en la modelación del punto de inyección que constituye el tanque principal nro. 35. Figura 24: Gráfico en el que aparece la curva que describe la cota de energía aguas abajo de la VRP. Los datos de las presiones observadas en puntos distribuidos por la red se han tratado con la asistencia de una hoja de cálculo (R4_Mediciones_Presion_Verano.xlsm) del siguiente modo: En tanto que se encuentran almacenados en archivos planos, se copian a la hoja de cálculo y estructuran para su análisis. Cada uno de los registros es distribuido temporalmente a escala semanal. También se identifica la época del año a la que pertenecen (la época primavera-verano corresponde a los meses comprendidos entre octubre y marzo, inclusive, y la época otoño-invierno a los meses entre abril y septiembre) y se corrige sus valores 62.5 63 63.5 64 64.5 65 65.5 66 66.5 0 24487296120144 m Posicióndelahoradelasemana Cotadeenergíaencabeceradered Media_1h‐Corr1.5+CotaTerr Media_Mediamóvil_2previa_1h‐Corr1.5+CotaTerr
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 67 sumándoles 1.5 mca, para tener en cuenta la profundidad a la que está enterrada la tubería. La Tabla 25 resume el resultado de este paso. ID LUNES MARTES MIÉRCOLES JUEVES VIERNES SÁBADO DOMINGO P1-1 06/12/2012 12:00 08/12/2012 12:00 P1-2 26/07/2012 18:00 28/07/2012 18:20 P2-1 30/10/2012 12:00 02/11/2012 12:00 P2-2 12/03/2013 12:00 14/03/2013 12:00 P3-1 12/12/2012 12:00 14/12/2012 12:00 P3-2 14/08/2012 12:00 10/08/2012 12:00 P4-1 15/10/2012 12:00 12/10/2012 12:00 P5-1 18/09/2012 12:00 21/09/2012 12:00 P5-2 19/12/2012 12:00 21/12/2012 12:00 P6-1 18/09/2012 12:00 21/09/2012 12:00 P6-2 16/01/2013 12:00 18/01/2013 12:00 P6-3 30/01/2013 12:00 01/02/2013 12:00 P7-1 11/09/2012 12:00 14/09/2012 12:00 P8-1 29/08/2012 11:00 01/09/2012 11:00 P8-2 09/01/2013 12:00 11/01/2013 12:00 P9-1 23/08/2012 12:00 24/08/2012 5:00 P10-1 29/08/2012 11:00 01/09/2012 11:00 P10-2 07/03/2013 12:00 09/03/2013 12:00 P11-1 08/10/2012 12:00 05/10/2012 12:00 Tabla 25: Resumen de la distribución temporal de las mediciones de presión disponibles. Las casillas coloreadas de azul corresponden a la época otoño-inverno y de naranja a la época primavera-verano. Se calcula la media de las 6 mediciones realizadas por hora (recordar que la toma de datos es cada 10 min). El promedio de las mediciones que no superan en 0.6 mca la media calculada en el anterior paso, es el valor que se considera representativo de cada hora. En aquellos casos en los que había varios registros coincidentes en la misma época del año y día de la semana, se ha tenido en cuenta la media de los mismos. Los gráficos incluidos en el Anejo 2 representan el resultado final obtenido, el cual se ha guardado en una hoja de cálculo a parte (R5_Mediciones_Presion_Result_Def.xlsx). 3.5. Modelación del sistema de abastecimiento Tras pos-procesar la información disponible, queda evidenciado que podrá modelarse únicamente parte del sistema, en tanto que sólo existen datos de calibración asociados al sector 3. Excepto la simplificación de la red y asignación de cargas, el resto de procedimientos se efectúan exclusivamente para este sector. Si bien, una vez se consigan una cantidad mínima de datos para la calibración, se pueden aplicar esos mismos procedimientos al resto.
68 Hidráulica Urbana 3.5.1. Simplificación de la red y empleo de GHydraulics para crear el INP de EPANET La simplificación de la red queda ceñida únicamente a la supresión de los ramales, que se sustituyen por su punto inicial. El resto de tuberías, aun siendo de pequeño diámetro, se incluye en el modelo, ya que a priori no se puede evaluar su capacidad de transporte y, seguramente, en muchos casos no será despreciable, sobre todo porque pertenecen al entramado de mallas. El único ramal al que se le ha dado un tratamiento particular es el identificado en la Figura 25, que representa un área de notable magnitud, por lo que parecía acertada su inclusión en el modelo. Figura 25: A la izquierda está el esquema completo de la red y a la derecha el simplificado, con el ramal incluido recuadrado. La edición de las capas que contienen la solución final, pipes y junctions, se ha llevado a cabo mediante ArcGIS y parten de 512_510_GHydr_TubORI y 513_511_GHydr_NudORI, respectivamente. Los campos que poseen las mismas se han modificado de tal manera que respetan el formato demandado por GHydraulics, extensión de QGIS empleada para transformar las capas SIG de puntos y tuberías a un archivo INP de EPANET. El resultado obtenido al aplicar dicha extensión se guarda con el nombre M1.inp. Las capas SIG donde se encuentra la simplificación propuesta para los sectores 1 y 2 son 515_513_Simpl_Nud y 514_512_Simpl_Tub. !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! !! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! !!! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! !! ! ! !! ! ! !! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( ! ( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !(!( !(!( !( !(!( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !(!( !(!(!( !( !(!( !( !( !( !(!( !( !( !(!( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !(!(!( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !(!( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !(!( !( !( !( !( !( !( !( !( !( !(!( !( !( !( !( !( !( !( !( !(!( !( !( !( !(!( !( !( !( !( !( !( !(!( !( !( !( !( !( !( !( !( !( ! ( !( !( !(!( !(!( !( !( !( !( !( !( !(
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 69 3.5.2. Puntos de producción El sector 3 está alimentado a través de dos puntos de producción, tal y como se ha expuesto en el apartado 3.2. Figura 26: Esquema del modelo introducido en EPANET con los puntos de producción señalados. El punto de producción constituido por el tanque principal nro. 35, junto a los 7 pozos que bombean agua hasta el mismo, es el de mayor importancia. De éste son desconocidos los datos acerca de las tuberías de conexión entre pozos y tanque y entre tanque y red, así como la configuración en época estival asociada a la automatización que controla el arranque y parada de las bombas en función del nivel de dicho tanque. El caudal inyectado medido corresponde precisamente a esta época. En tanto que se dispone de la modulación de la cota de energía aguas abajo de la VRP instalada a pie de tanque, se decide modelar todo el conjunto como un punto de inyección compuesto por un embalse a cota 65.72 m, al que se le aplica un patrón de alturas (Id = E1) que reproduce la modulación mostrada en la Figura 24. Éste se conecta directamente a la red mediante una tubería ficticia (Id = TE), que Cota 35.00 40.00 45.00 50.00 m Diámetro 50.00 100.00 200.00 250.00 mm Cota de energía aguas abajo de la VRP Bombeo directo desde pozo 11 b
76 Hidráulica Urbana Figura 30: Representación del CV por clase de parcela y prueba de clústering realizada, para un 30 clústeres. 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10 123456123456123456123456123456123456123456123456123456123456123456123456123456123456123456123456123456 diana.e diana.g diana.m diana.ma hclust.a.e hclust.a.g hclust.a.m hclust.a.ma hclust.w2.e hclust.w2.g hclust.w2.mhclust.w2.ma kmeans pam.e pam.g pam.m pam.ma CV Clasesdeparecelasportipodeclústering Númerodeagrupaciones30 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 77 10 clústeres: diana.e: clústering jerárquico divisivo, métrica Euclidiana. hclust.a.m: clústering jerárquico aglomerativo, método UPGMA, métrica Manhattan. 20 clústeres: hclust.w2.e: clústering jerárquico aglomerativo, método Ward.D2, métrica Euclidiana. hclust.w2.m: clústering jerárquico aglomerativo, método Ward.D2, métrica Manhattan. hclust.a.m: clústering jerárquico aglomerativo, método UPGMA, métrica Manhattan. diana.e: clústering jerárquico divisivo, métrica Euclidiana. Kmeans: clústering de partición KMEANS. 30 clústeres: pam.m: clústering de partición PAM, métrica Manhattan. diana.m: clústering jerárquico divisivo, métrica Manhattan. Finalmente, la solución escogida es la correspondiente a 30 agrupaciones y al clústering de partición PAM, métrica Manhattan, ya que el coeficiente de variación se reduce considerablemente y sólo hay 7 clústeres con un número de individuos igual a 3 o menor. Por último, en tanto que se desconoce el número de parcelas fuera de la planta urbana consolidada que se abastecen de la red pública de agua, así como sus características, se decide crear 2 grupos más, una para 305201 y otro para 328001. El resultado definitivo se puede ver en la Figura 31.
78 Hidráulica Urbana Figura 31: Resultado final del clústering de nudos. 3.5.3.1.2. Generación aleatoria de una muestra de demandas probables para cada grupo de nudos de consumo y cálculo de su correspondiente función de densidad La idea principal detrás del siguiente procedimiento es generar una muestra aleatoria de observaciones simuladas de demanda base de cada variable nudos de consumo de la clase i, con i=1, …, 30 (evidentemente, no se puede llevar a cabo en el caso de los nudos 305201 y 328001), tomando como base los datos de María Grande. Posteriormente, se estima la probabilidad de que dicha demanda base en los distintos grupos se encuentre dentro de un cierto rango. Así pues, se prepara una tabla donde se calcula un valor medio redondeado representativo de la cantidad de parcelas por clase para cada grupo de nudos de consumo ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! LEYENDA cl_pamm30 ! 0 ! 1 ! 2 ! 3 ! 4 ! 5 ! 6 ! 7 ! 8 ! 9 ! 10 ! 11 ! 12 ! 13 ! 14 ! 15 ! 16 ! 17 ! 18 ! 19 ! 20 ! 21 ! 22 ! 23 ! 24 ! 25 ! 26 ! 27 ! 28 ! 29 ! 30 ! 31 ! 32
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 79 (R6_analisis_cv.xlsm). La misma es el dato de entrada de una subrutina escrita en una hoja de cálculo, que lleva a cabo los siguientes pasos para cada grupo: 1. Se genera tantos números aleatorios como cantidad de parcelas por clase, asegurando que dentro de cada una de ellas no se repiten dichos número aleatorios. El rango posible de estos últimos está acotado por la cuantía de parcelas disponibles de cada clase pertenecientes a María Grande. 2. Para ese conjunto de números aleatorios se obtiene la suma de los consumos asociado a las parcelas seleccionadas de María Grande. 3. Se registra el resultado obtenido en el paso anterior. Con dicha subrutina se ha generado una muestra de 1000 realizaciones para cada variable nudos de consumo de la clase i. No se puede asegurar que en el conjunto de las mismas se hayan elegido todas las parcelas de María Grande con la misma frecuencia. El anterior resultado se emplea en la estimación no paramétrica de la función de densidad de cada variable nudos de consumo de la clase i. El tipo de estimación empleada es la conocida como Núcleo o Kernel, implementada en la función density de R Statistics. Dicha estimación depende de dos parámetros: la función Kernel y el ancho de ventana (también llamado parámetro de suavizado o bandwith en inglés). Se ha escogido la Función Kernel Gaussiana, ya que es la empleada con mayor frecuencia. Por otra parte, se ha optado por la configuración de la función density que usa los métodos de Sheather & Jones (1991) asociados éstos a la Función Kernel Gaussiana (otra razón que justifica su elección), para encontrar un ancho de ventana óptimo a partir de los datos. El resultado obtenido se muestra en la Figura 32. Figura 32: Funciones de densidad correspondientes al consumo por clase definida en el clústering de nudos de consumo.
80 Hidráulica Urbana 3.5.3.2. Consumo no contabilizado Para este trabajo el consumo no contabilizado se reduce a las fugas en la red. Éstas se han modelado mediante los emisores de EPANET, es decir, se han considerado dependientes de la presión. El exponente del emisor se ha dejado con el valor por defecto, 0.5, mientras que los coeficientes de descarga se ajustaran durante la calibración del modelo. En el apartado 3.5.5 se concluye el tratamiento que se les procura a los coeficientes de descarga. 3.5.4. Asignación de mediciones de presión a nudos del esquema simplificado Figura 33: Ubicación final en el modelo de los registros disponibles de presión medida. Las ubicaciones donde se colocaron los medidores de presión se han proporcionado con referencias no precisas. Es por ello, que en general se asocian al nudo más cercano del P10-P10 P6-305102 P9-321901 P7-305302 P1-317701 P11-301801 P5-316101 P4-311101 P3-309701 P2-319802 P8-P8
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 81 esquema simplificado de la red, intentado asegurar de forma aproximada que la distancia máxima entre la posición real y la adjudicada no supera los 25 m. Para cumplir esto último, ha sido necesario crear en las tuberías 322903 y 336003 los nudos ficticios, P10 y P8, respectivamente (Figura 33), los cuales sólo han sido introducidos en el modelo de EPANET M1. Por descontado, se ha respetado el dato acerca del diámetro de la tubería distribuidora, a la que directamente estaba conectada la acometida sobre la que se instaló el medidor de presión. Los registros P7 y P9 están asociados a mediciones comprendidas en la época de inviernootoño, así pues no se utilizaran como datos de calibración. Por otro lado, el registro P1 se ubica en un ramal y está notablemente alejado del punto inicial del mismo, razón por la cual tampoco se ha empleado. No obstante, la información que proporcionan todos ellos permitirá observar indicios que sirvan para calificar aproximadamente la bondad del modelo, por lo que se les adjudicará el punto más cercano de éste. Es de importancia aclarar que todos los nudos (excepto P8 y p10 que se han añadido para enlazar al modelo los datos de calibración), es decir, tanto aquellos que son de conexión como de consumo en el esquema simplificado, son considerados potenciales emisores. 3.5.5. Clústering de tuberías y nudos En un intento de reducir el número de grados de libertad en el proceso de calibración, se ha realizado un clústering de tuberías relacionado con su rugosidad y uno de nudos tocante a los coeficientes de descarga. Ambos se basan en la idea de que elementos de características parecidas sometidos a condiciones similares se comportaran de forma análoga. Las variables empleadas son: 3. Clústering de tuberías: Coordenadas del punto medio de la tubería (2 variables numéricas) Material, edad y diámetro (2 variables nominales y 1 numérica, respectivamente) 4. Clústering de nudos: Coordenadas y cota (3 variables numéricas) Longitud de tubería ponderada, considerando el esquema completo, y densidad de acometidas (2 variable) La elaboración de los datos necesarios en el caso del clústering de tuberías es prácticamente directa a partir de la capa 514_512_Simpl_Tub (apartado 3.5.1), de la cual se aprovecha la información referente al sector 3. Las coordenadas del punto medio se calculan a través de la Calculadora de Campo aplicada a la capa c2_tub_01_vcoord_M1pipes, obtenida mediante la herramienta Data Management Tools > Features > Feature To Point. En el caso del clústering de nudos, mientras que las variables coordenadas y cotas ya están implícitas o disponibles en junctions (apartado 3.5.1), la longitud de tubería ponderada y la
82 Hidráulica Urbana densidad de acometidas requirieron mayor carga de trabajo. Los pasos seguidos para conseguirlos son: Longitud de tubería ponderada Los datos de partida corresponden a la información sobre el sector 3 contenida en la capa 512_510_GHydr_TubORI, que almacena el esquema completo de la red, los cuales se guardan en una nueva c3_cdesc_01_vlong_512_TubOri. Se crean 3 nuevos campos en esta última con ArcGIS, que se cumplimentan gracias a la selección espacial: Id_ramal: A cada ramal se le adjudica un identificador y el mismo es asociado a las tuberías que pertenecen a un determinado ramal. Id_tubc1: Haciendo uso del mismo identificador, se señalan las tuberías que son cabecera de ramal. Id_tubrs: Este campo toma el valor 0 cuando la tubería no pertenece al modelo simplificado y 1 en caso contrario. Tomando como entrada la tabla editada en c3_cdesc_01_vlong_512_TubOri y la correlación entre identificadores de nudo del esquema completo y el esquema simplificado, es determinada con la asistencia de una hoja de cálculo (R7_c3_dat_resultclus.xlsx) la longitud ponderada que corresponde a cada nudo. Densidad de acometidas Los pasos seguidos son análogos a los expuestos en el apartado 3.5.3.1.1, en el que se describe el trabajo realizado en SIG para asignar parcelas a nudos de consumo, con la diferencia de que en este caso sólo se ejecutan las operación para el sector 3, interviene todos los nudos del esquema simplificado (excepto P8 y P10) y el número de acometidas parte del número de parcelas con superficie construida mayor que 0. El resultado final se guarda en la tabla DBF c3_cdesc_04_vnroaxnud. Por otro lado, en ambos clústering existen datos con diferente grado de fiabilidad, incertidumbre o importancia. Esta es la razón por la que sólo se ha empleado la métrica Gower, la cual permite adjudicar distintos pesos a cada variable de entrada que interviene y no se ve afectada por el orden de magnitud de las mismas. Además, en el caso del clústering de tuberías, la edad y el material son variables nominales, por tanto, únicamente puede utilizarse dicha métrica. Después de llevarse a cabo algunos tanteos, se opta por considerar los tipos de clústering, combinación de pesos y cantidad de agrupaciones incluidas en la Tabla 27. Se prueban todas las posibles combinaciones entre ellos.
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 83 Clústering de tuberías Tipos de clústering Combinación de pesos Nro. de clústeres Clústering jerárquico aglomerativo. Método ward.D2. Sin pesos 15 Clústering de partición PAM Comb_w1: 0.3*Diámetro+0.3*Edad+0.3*Material+0.05* Coordenada X+0.05*Coordenada Y 20 Comb_w2: 0.3*Diámetro+0.25*Edad+0.25*Material+0.1* Coordenada X+0.1*Coordenada Y 25 Clústering de nudos Tipos de clústering Combinación de pesos Nro. de clústeres Clústering jerárquico aglomerativo. Método ward.D2. Comb_w1: 0.3*Cota+0.3*longitud ponderada +0.15*Coordenada X+0.15*Coordenada Y+0.1*Nro. acometidas 10 Clústering jerárquico aglomerativo. Método UPGMA. Comb_w2: 0.3*Diámetro+0.2*Edad+0.15*Material+0.15* Coordenada X+0.2*Coordenada Y 20 Clústering jerárquico divisivo DIANA 30 Clústering de partición PAM Tabla 27: Tipos de clústering, combinación de pesos y número de clústeres combinados en las pruebas llevadas a cabo de clústering de tuberías y parcelas. En ambos clústering se comprueba que el número máximo de agrupaciones testeado parece el más adecuado. En el caso de las tuberías porque se consigue generar un grupo en cada tamaño de diámetro, así como entre materiales y edades presentes. Para los pequeños diámetros se distingue una cantidad suficiente de clústeres según la localización espacial y material. En el caso de los nudos, se alcanza un tamaño medio de grupo balanceado, es decir, no existe ningún clúster predominantemente mayor en cuantía de individuos en referencia al resto. Los resultados para distintos tipos de clústering, combinaciones de peso y dicho número máximo de agrupaciones, se pueden ver en el Anejo 3. Finalmente, se selecciona el clústering de partición PAM con combinación de pesos 1 para las tuberías, por ser el que mejor distingue entre diferentes diámetros, y el clústering jerárquico aglomerativo, método ward.D2 y con combinación de pesos 2, para los nudos, por ser el que más respeta la topología de la red. No obstante, en este último, obedeciendo siempre a las diferencias establecidas en la clasificación previa, se han realizado correcciones añadiendo nuevos grupos en todos aquellos casos donde se identifica una incongruencia grave asociada a que las agrupaciones no respetan precisamente la topología de la red, es decir, nudos que el algoritmo clasifica dentro del mismo clúster por estar cerca en el espacio, pero que no guardan ningún otro tipo de relación, pues pertenecen a zonas de la red distintas. En la Figura 34 se muestran los resultados finales.
84 Hidráulica Urbana Figura 34: Resultado final del clústering de tuberías (abajo) y nudos (arriba). ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !!! ! !! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! LEYENDA hw2g230C ! 1 ! 2 ! 3 ! 4 ! 5 ! 6 ! 7 ! 8 ! 9 ! 10 ! 11 ! 12 ! 13 ! 14 ! 15 ! 16 ! 17 ! 18 ! 19 ! 20 ! 21 ! 22 ! 23 ! 24 ! 25 ! 26 ! 27 ! 28 ! 29 ! 30 ! 31 ! 32 ! 33 ! 34 ! 35 ! 36 ! 37 ! 38 ! 39 ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !!! ! ! ! ! ! ! !! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! LEYENDA cl_pgw1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 85 3.6. Calibración En los apartados anteriores se han empleado distintas técnicas para la elaboración del modelo del sistema de distribución de agua de Nogoyá. Si bien, cualquier modelo debe ser calibrado para que pueda afirmarse que es representativo de la realidad. Por consiguiente, se procede a realizar dicha operación, con el propósito de encontrar diferentes configuraciones del sistema que obtengan un valor de la función objetivo considerado como admisible. El apartado 2.2 expone cómo está configurada la aplicación que permite calibrar el modelo combinando las herramientas Evolver y EPANET. La Figura 35 detalla el proceso de calibración específico para el caso de estudio de Nogoyá. Así mismo, en los siguientes puntos se describen cada uno de los aspectos involucrados. 3.6.1. Datos de entrada del algoritmo Evolver emplea un algoritmo evolutivo para la calibración del modelo. Los inputs que requiere son el propio modelo de la red, elaborado en EPANET, y la definición de la función objetivo, que parte de las mediciones de caudal y presión. Los términos de la misma constituyen funciones de penalización que hacen referencia a dichas mediciones, así como a la demanda base de los nudos (ver apartados 3.6.3.1 y 3.6.3.2). 3.6.1.1. Modelo de la red en EPANET La organización del libro de cálculo (MS Excel) del que se nutre Evolver está basada en los datos del modelo de EPANET. En este sentido, el libro de Excel está conformado por distintas hojas de cálculo. Se dispone de dos específicas para los nudos de consumo y para las tuberías, en las que los elementos de la red se encuentran ordenados según el archivo INP del modelo. Esto es así para que en cada evaluación del mismo la configuración del sistema establecida por Evolver se introduzca correctamente en EPANET. Del mismo modo, existen otras dos hoja de cálculo centradas en las presiones observadas en el sistema y el caudal inyectado desde el tanque principal nro. 35, respectivamente. Se estructuran de forma que, una vez finalizada la simulación del modelo, se registren los resultados que corresponden a cada dato de calibración. El libro de Excel también dispone de una hoja de control, en la que el algoritmo genético actualiza en cada iteración los valores de las variables de decisión (ver apartado 3.6.2). En este caso, las mismas se organizan según los resultados obtenidos en los distintos clústering realizados, lo cual facilita la introducción de sus límites en Evolver.
92 Hidráulica Urbana 3.6.3.1. Términos asociados con observaciones de caudal inyectado y presiones Los dos primeros términos de la función objetivo están relacionados con registros observados, por lo que el valor que tomen dependerá de cómo se parezcan éstos a los simulados. Normalmente, se emplea el error cuadrático medio como medida de la precisión del ajuste. Sin embargo, como la función objetivo incluye variables de distinta magnitud, el empleo de esta medida del error conllevaría que los términos de la función objetivo también se encuentren en órdenes de magnitud diferente. Para solventar esto, dentro del sistema de penalizaciones que se define a continuación, se emplea un cálculo similar al realizado en la ecuación de Nash-Sutcliffe (Nash, 1970), el cual permite normalizar los valores de penalización y hacer comparables los distintos términos de la función objetivo. 3.6.3.1.1. Presiones Para cada uno de los ocho puntos con registros de presión observada que se emplean en esta calibración, se calcula un valor de penalización (PPi): donde i=1, 2,…, 8; h es la hora=1, 2,…, 168 y la penalización PPi-h se obtiene según la función mostrada en la Figura 38. El empleo del promedio en vez de la suma en la ecuación anterior es debido a que, para cada punto de presión, existe un número distinto de registros con los cuales evaluar la penalización. Al emplear la suma, tendría más importancia en la función objetivo aquellos puntos con registros más amplios. Figura 38: Cálculo de la penalización PPi-h asociada a las presiones, evaluada para cada hora. La Figura 38 distingue tres zonas de penalización definidas a partir del valor medio de la presión observada. La primera zona abarca 0.75 mca a ambos lados de dicho valor medio y la penalización asociada es nula. La segunda llega hasta los 1.5 mca y define el umbral máximo admisible, hasta el cual la penalización crece linealmente de 0 a 1, iniciándose ésta 0 0.5 1 1.5 2 Penalización Presión(mca) 0.75 0.75 1.5 1.5 PF P PF P
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 93 allí donde acaba el primer umbral. Por último, la tercera comprende el resto de valores de presión y se evalúa mediante el término PFP. En el apartado 3.6.1.2 se detalla cómo se han obtenido los valores que describen estas zonas. ∗100 Como se ha comentado y se aprecia en la ecuación anterior, PFP se estima basándose en el índice de Nash-Sutcliffe. En este caso particular no se calcula para la serie completa, sino para cada paso de tiempo. A su vez, el resultado de esa normalización se multiplica por un factor, permitiendo descartar con mayor facilidad las soluciones que están fuera del umbral máximo. Este hecho viene ocasionado por el empleo del promedio en el cálculo de PPi lo que enmascara la penalización dada en una hora concreta. El valor empleado para dicho factor es 100, escogido tras probar distintas opciones. Con todo esto, el valor final del término de presiones será admisible, en principio, cuando esté por debajo de 8: 3.6.3.1.2. Caudal inyectado El término asociado al caudal inyectado se evalúa de forma similar a lo explicado para las presiones. La penalización PQiny se evalúa como: donde h es la hora=1, 2,…, 168 y PQiny-h se obtiene a partir de la Figura 39. Figura 39: Cálculo de la penalización PQiny-h asociada a los caudales inyectados, evaluada para cada hora. 0 0.5 1 1.5 2 Penalización Caudal(l/s) 8.22 8.22 37.24 37.24 PF Q PF Q
94 Hidráulica Urbana El término PFQ para el caudal inyectado se calcula mediante la siguiente ecuación: ∗100 Con todo esto, el valor final del término Q de la función objetivo equivale a PQiny y se considerará admisible por debajo de 2: 3.6.3.2. Términos asociados con la demanda base de consumo 3.6.3.2.1. Población Este término pretende asegurar que la distribución de la demanda base sea coherente con la cantidad de población a la que abastece. Para ello se delimitan 3 zonas en una capa SIG en las que se solapan los radios censales (802_RadioCensalCenso2010), que incluyen los datos de población, y las áreas de influencia asociadas a los nudos de consumo (902_AreasInfluenciaMallas1). En dichas zonas son conocidos, en consecuencia, el caudal total abastecido y la cantidad de población que previsiblemente lo consume. La función de penalización definida en este caso es de tipo triangular: • En el vértice la penalización toma el valor cero. En dicho punto, la proporción de población en una zona con respecto a la población total es igual a la proporción del caudal consumido en dicha zona respecto del total demandado por los usuarios. • Conforme la proporción de la población en una zona dista de la proporción de caudal consumido, la penalización va aumentando linealmente, hasta alcanzar un valor de 1 cuando dicha diferencia es del 10%. A partir de ésta, si sigue aumentando los resultados se consideran no admisibles y la penalización pasa a ser fuerte, multiplicando por un valor de 1000 la diferencia entre la proporción correspondiente al vértice y la obtenida en la iteración evaluada. El promedio de la penalización obtenida en cada una de las zonas da como resultado y se considera admisible por debajo de 1. 3.6.3.2.2. Demanda base en los nudos de consumo La demanda base de cada grupo de nudos de consumo está caracterizada por una función de densidad (apartado 3.5.3.1.2). En un intento de guiar al algoritmo genético hacia valores de esta variable más próximos al medio definido por dicha función de densidad, se crea una función de penalización trapezoidal que:
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 95 • Toma el valor cero mientras la demanda base de cualquier nudo j, perteneciente al grupo i, quede comprendida en el rango establecido por el área bajo la curva de la función de densidad correspondiente al 70% de la misma. • A partir de ese rango, la penalización va aumentando linealmente hasta 1 conforme se aproxima a los límites máximos. El promedio de las penalizaciones generadas por cada nudo de consumo es el valor asociado al término y se considera admisible por debajo de 1. 3.6.3.3. Restricción dura El último término de la función objetivo se introduce para descartar aquellas soluciones que, una vez generada la nueva configuración por el algoritmo, no cumplen un criterio básico: 90%_ Es decir, el caudal medio consumido debe ser menor que el 90% del caudal medio inyectado en el tanque principal nro. 35. Recordar que dicho tanque es el que proporciona aproximadamente el 85% del caudal inyectado a red. Si este criterio se cumple, el valor de RD es 0, en caso contrario: 90%_ ∗1000 3.6.4. Pruebas realizadas Evolver emplea un algoritmo genético que funciona según unos parámetros de entrada, entre los que destacan: el tamaño de la población, la tasa de cruce, la tasa de mutación y la semilla. Los valores que se les asigne a éstos, afectarán de un modo u otro en la búsqueda de soluciones. Los tres primeros condicionarán la evolución de la población, mientras que la semilla determinará la generación de los números aleatorios presentes en todo el proceso. Es por esto que la elección de la combinación de estos parámetros es significativa en la obtención de resultados en el proceso de calibración del modelo. Debido a lo comentando en el párrafo anterior, a falta de medios computacionales, frente al desconocimiento sobre qué combinación es la más idónea y, sobre todo, teniendo en cuenta que se buscan distintas configuraciones del sistema que proporcionen unos resultados dentro de los rangos admisibles, se propone el lanzamiento de una serie de pruebas en las que los parámetros del algoritmo son elegidos aleatoriamente entre un conjunto concreto de valores definido a partir de los recomendados por el manual de Evolver (ver Tabla 32).
96 Hidráulica Urbana Parámetro Valores posibles Tamaño de la población 50; 75; 100; 125; 150 Tasa de cruce 0.4; 0.45; 0.5; 0.55; 0.6 Tasa de mutación 0.05; 0.1; 0.15 Semilla del nº aleatorio Automática. Distinta para cada calibración. Tabla 32: Valores posibles de los parámetros del algoritmo genético. Otro aspecto a tener en cuenta cuando se trabaja con algoritmos genéticos es definir el criterio de parada del mismo. Evolver permite elegir varios simultáneamente: Número máximo de evaluaciones Tiempo máximo Progreso Fórmula Los dos primeros permiten fácilmente decidir cuánto tiempo tiene el algoritmo para encontrar una posible solución, aunque éste depende del ordenador en el que se lleve a término el proceso de calibración. En el criterio de progreso se concretan dos parámetros: porcentaje (%P) y número de iteraciones (NI). El objetivo de dicho criterio es finalizar el proceso cuando durante el NI fijado, el valor de la función objetivo no varía en el %P establecido. El último criterio se basa en elegir una fórmula tal que en el momento se cumplen los objetivos de la calibración finaliza el proceso. Para el presente caso de estudio, el criterio de progreso es más adecuado que el resto, puesto que es el menos estricto y depende del resultado que se va obteniendo. Sin embargo, en previsión de que ese criterio no finalice en un tiempo razonable y teniendo en cuenta que los recursos disponibles son limitados, se emplea también el número máximo de iteraciones. Los valores establecidos para cada criterio se encuentran en la Tabla 33. Éstos son bastante laxos desde el punto de vista de finalización, con lo cual se dota al algoritmo de un margen de maniobra amplio en este sentido, en tanto que tiene que probar una gran cantidad de combinaciones de las variables de decisión. Criterio Valor Número máximo de evaluaciones 150000 %P 0.01% NI 10000 Tabla 33: Valores establecidos para los criterios de parada del algoritmo genético. Teniendo en cuenta todo lo descrito, en este apartado de calibración se procedió, con el tiempo disponible, a lanzar las calibraciones mostradas en la Tabla 34.
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 97 Prueba Semilla Tamaño población Tasa de cruce Tasa de mutación Lím. Máx. Rugosidad Lím. Máx. Coef. descarga A1 162592248 125 0.4 0.15 0.35 0.2 B1 301889873 75 0.55 0.15 0.35 0.2 C1 958881702 50 0.6 0.1 0.35 0.2 D1 192410576 100 0.4 0.05 0.35 0.2 E1 100012295 150 0.6 0.1 0.35 0.2 A2 188025998 50 0.6 0.15 0.25 0.1 B2 330068107 75 0.4 0.05 0.25 0.1 C2 970176206 150 0.5 0.1 0.25 0.1 D2 286838795 50 0.45 0.1 0.25 0.1 E2 117366498 100 0.6 0.15 0.25 0.1 D3 325435841 50 0.6 0.05 0.35 0.1 B3 379664826 75 0.45 0.15 0.35 0.1 E5 45590216 125 0.4 0.05 0.35 0.1 A5 250108873 125 0.45 0.15 0.35 0.1 E6 62258466 125 0.6 0.05 0.35 0.1 E3 644482 75 0.4 0.15 0.25 0.2 C3 997813671 125 0.45 0.05 0.25 0.2 A3 205325263 125 0.5 0.15 0.25 0.2 E4 37010091 50 0.4 0.15 0.25 0.2 C4 1029598188 125 0.4 0.1 0.25 0.2 A4 234254185 75 0.6 0.1 0.35 0.2 C5 1055100420 125 0.6 0.1 0.35 0.2 E7 78082670 125 0.5 0.05 0.35 0.2 A6 277013841 50 0.4 0.05 0.35 0.2 Tabla 34: Calibraciones realizadas para la obtención de diferentes configuraciones admisibles del sistema de suministro de agua de Nogoyá. El conjunto de lanzamientos se ha llevado a su fin mediante el empleo de cuatro ordenadores personales. Atendiendo únicamente al primer criterio de parada (número máximo de evaluaciones), el tiempo aproximado de simulación es de 12 horas para dos de ellos y de 7 horas para los otros dos. 3.7. Análisis de resultados Las pruebas que finalmente han alcanzado valores de la función objetivo admisibles pueden consultarse en la Tabla 35. El resto se encuentran en el Anejo 4.
98 Hidráulica Urbana Tabla 35: Para las calibraciones lanzadas que obtienen resultados admisibles, valores alcanzados por la función objetivo y por cada uno de los término que forman parte de ésta, siendo P=Progreso y NME=Número máximo de evaluaciones. Prueba Semilla Tamaño población Tasa de cruce Tasa de mutación Lím. Máx. Rugosidad Lím. Máx. Coef. descarga FO P Q DBp DBc Criterio de parada C1 958881702 50 0.6 0.1 0.35 0.2 2.07 0.49 1.33 0.16 0.09 P D1 192410576 100 0.4 0.05 0.35 0.2 4.48 2.39 1.66 0.33 0.1 P E1 100012295 150 0.6 0.1 0.35 0.2 2.67 0.66 1.55 0.24 0.22 NME C3 330068107 75 0.4 0.05 0.25 0.1 7.06 4.98 1.62 0.22 0.23 NME B2 45590216 125 0.4 0.05 0.35 0.1 2.79 0.7 1.55 0.25 0.29 P E5 62258466 125 0.6 0.05 0.35 0.1 2.44 0.49 1.5 0.27 0.17 P E6 997813671 125 0.45 0.05 0.25 0.2 3.62 1.74 1.55 0.25 0.08 NME E7 78082670 125 0.5 0.05 0.35 0.2 1.95 0.45 1.22 0.23 0.03 NME A6 277013841 50 0.4 0.05 0.35 0.2 3.54 1.59 1.6 0.22 0.13 P
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 99 Figura 40: Resultados de las calibraciones consideradas como admisibles en referencia al caudal inyectado, consumido y fugado. 0 50 100 150 200 250 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 78 84 90 96 102 108 114 120 126 132 138 144 150 156 162 l/s hora Caudalinyectadodesdeeltanque35 Qiny_OBS C1 D1 E1 C3 B2 E5 E6 E7 A6 0 5 10 15 20 25 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 78 84 90 96 102 108 114 120 126 132 138 144 150 156 162 l/s hora Caudalinyectadoporelbombeodirecto C1 D1 E1 C3 B2 E5 E6 E7 A6 0 20 40 60 80 100 120 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 78 84 90 96 102 108 114 120 126 132 138 144 150 156 162 l/s hora CaudalFugado C1 D1 E1 C3 B2 E5 E6 E7 A6 0 20 40 60 80 100 120 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 78 84 90 96 102 108 114 120 126 132 138 144 150 156 162 l/s hora CaudalConsumido C1 D1 E1 C3 B2 E5 E6 E7 A6
100 Hidráulica Urbana Los resultados obtenidos por dichas pruebas referentes al caudal inyectado, consumido y fugado quedan resumidos en la Figura 40. Las presiones simuladas en los puntos allí donde existían mediciones sobre esta variable pueden consultarse en la Figura 41. Las conclusiones que se extraen a primera vista son: • Las distintas variables presentan mayor rango de variación el martes, único día en el que no existen mediciones de presión. A éste le siguen en poca cantidad de registros disponibles el sábado, domingo y lunes, lo que también se aprecia en la banda definida de posibles soluciones. Precisamente gracias a esto, los martes es el día que el caudal inyectado se parece más al observado. Llama poderosamente la atención que esto es a costa de que el caudal fugado aumente y el consumido (tratado como independiente de la presión) disminuya drásticamente, así como, de forma coherente, que en todos los puntos con presiones observadas aumente las mismas con respecto a otros días. • Por otro lado, queda patente que el volumen fugado, inyectado mediante bombeo directo y consumido se acomodan de distinto modo para dar como resultado el caudal inyectado desde el tanque nro. 35. Éste constituye otro ejemplo más de como las variables desconocidas son las que absorben su propia incertidumbre en los resultados, mostrando un rango de variación con una amplitud considerablemente mayor al de aquellas que están más acotadas. • En ninguna de las simulaciones llevadas a cabo ha sido posible encontrar una configuración del sistema que situara el volumen fugado por debajo del 50% del volumen total inyectado. • La modulación del caudal inyectado desde el tanque nro. 35 no ha conseguido reproducirse correctamente, sobre todo los dos picos nocturnos que tienen lugar jueves y viernes a la media noche. Además, todas las soluciones tienden a mayorar dicho caudal. En las conclusiones del estudio se hará referencia a este hecho. • El caudal consumido es el que muestra mayor fluctuación. Esto es previsiblemente así debido a que dos variables de decisión, que pueden ser de distinta manera combinadas entre sí, son las que afectan a este resultado.
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 101 0 5 10 15 20 25 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 78 84 90 96 102 108 114 120 126 132 138 144 150 156 162 presión(mca) hora P3 P3_OBS C1 D1 E1 C3 B2 E5 E6 E7 A6 0 2 4 6 8 10 12 14 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 78 84 90 96 102 108 114 120 126 132 138 144 150 156 162 presión(mca) hora P5 P5_OBS C1 D1 E1 C3 B2 E5 E6 E7 A6 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 78 84 90 96 102 108 114 120 126 132 138 144 150 156 162 presión(mca) hora P2 P2_OBS C1 D1 E1 C3 B2 E5 E6 E7 A6 0 5 10 15 20 25 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 78 84 90 96 102 108 114 120 126 132 138 144 150 156 162 presión(mca) hora P4 P4_OBS C1 D1 E1 C3 B2 E5 E6 E7 A6
108 Hidráulica Urbana Figura 47: Resultados de presiones mínimas y máximas obtenidas con las distintas configuraciones encontradas del modelo. Figura 48: Se encuentran resaltados, en la figura de la izquierda, los puntos en los que se dan presiones mínimas por debajo de 5 mca y, en la de la derecha, los de presión máxima por encima de 20 mca. Para finalizar este apartado, se presentan en la Figura 49 los gráficos con los resultados obtenidos en los puntos en los que se dispone de registro de presiones, pero que han sido descartados por distintas razones. Se recuerda que P1 se ubica alejado del punto inicial del ramal al que pertenece, siendo este último el que está incluido en el esquema simplificado de la red y al que se asocian los resultados mostrados. Por su lado, los registros de P7 y P9 están comprendidos en época otoño-invierno. La modulación mostrada en las series ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !!! ! !! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! !! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !! ! ! ! ! ! ! ! ! !! !!
3. Caso de estudio de Nogoyá Laura Pastor Jabaloyes 109 observada y simulada es innegablemente parecida, en consecuencia, la conclusión que podría extraerse de dichos gráficos es que la bondad del ajuste del modelo resulta razonablemente buena, si bien salvando las distancias, en tanto que, por ejemplo, tendría más sentido que los valores de las series de P9 y P7 fueran mayores que los simulados. El resultado obtenido en P1 es el más satisfactorio, ya que los valores simulados siguen la misma modulación que los observados, pero son más altos que éstos, lo cual es coherente con el hecho de que se producen pérdidas de carga entre el punto inicial del ramal y el punto en el que se han realizado mediciones. Figura 49: Gráficos de resultados correspondientes a los puntos que disponen de presiones observadas y figura en la que puede consultarse su ubicación, descartados por distintas razones. 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 78 84 90 96 102 108 114 120 126 132 138 144 150 156 162 presión(mca) hora P1 P1_OBS C1 D1 E1 C3 B2 E5 E6 E7 A6 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 78 84 90 96 102 108 114 120 126 132 138 144 150 156 162 presión(mca) hora P7 P7_OBS C1 D1 E1 C3 B2 E5 E6 E7 A6 0 5 10 15 20 25 0 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 78 84 90 96 102 108 114 120 126 132 138 144 150 156 162 presión(mca) hora P9 P9_OBS C1 D1 E1 C3 B2 E5 E6 E7 A6 ! ! ! P9 P7 P1
4. Conclusiones y futuras líneas de investigación Laura Pastor Jabaloyes 111 4. Conclusionesyfuturaslíneasde investigación Con respecto al caso de estudio, la primera y principal conclusión es que los resultados obtenidos no son fiables. Hay tres razones detrás de la misma: Los inputs de información para la calibración son insuficientes. Esto se afirma en base a las recomendaciones de algunos autores (Allen, 1987), que aconsejan realizar medidas de presión en un 15-20 % de los nudos del modelo, lo cual se traduce para una población de menos de 30000 habitantes en llevar a cabo tomas de datos sobre presión en torno a 30 puntos, distribuidos estratégicamente a lo largo de la red. Aparte, sería necesario disponer de algunas mediciones para comprobar la bondad del ajuste. Por otro lado, debería conocerse al menos el caudal inyectado a red en todos los puntos de producción. La metodología empleada y las hipótesis adoptadas para soslayar la limitación de datos no están validadas. Es decir, no existen suficientes experiencias ni tests de contrastación realizados a las mismas como para afirmar que los resultados obtenidos y las conclusiones derivadas son fiables. El propio trabajo de post-proceso de información realizado en el presente estudio no ha sido tampoco validado por un responsable de la red con conocimientos profundos sobre la misma. Que dicho trabajo se haya ejecutado en su totalidad por una persona aumenta la probabilidad de error. Por tanto, queda en evidencia que la falta de información es uno de los primeros escollos que se deben superar. Conseguir mediciones del caudal inyectado por bombeo directo en el sector 3 y extender los registros de presión ya existentes a toda la semana para la época primavera-verano, serían primeros pasos en la buena dirección. También resultaría de gran interés obtener datos sobre los otros sectores, especialmente del 2, en relación a caudales inyectados y presiones observadas, de forma que podría llevarse a cabo su modelación. Además, cabría conocer con más precisión las conexiones entre tanques y pozos, así como los niveles dinámicos a los que trabajan estos últimos y la bomba instalada en el pozo 10, si se quiere intentar modelar con mayor grado de detalle los puntos de producción. Añadir para terminar, que en la medida de los posible debería intentar aumentarse la cantidad de puntos donde se toman registros de presión a lo largo de toda la red. Por otro lado, todas las soluciones consideradas como admisibles coinciden en una cosa muy importante: el modelo, tal y como está elaborado, no puede reproducir a la vez la modulación que sigue la medición de caudal inyectado desde el tanque nro. 35 y la modulación de las presiones observadas el jueves y viernes a la media noche. Principalmente, esto se debe a que las series de caudal inyectado y presiones observadas
112 Hidráulica Urbana para la calibración resultan ser a primera vista incoherentes, dado que se produce un pico de caudal inyectado a la vez que todas las presiones observadas muestran un aumento progresivo (Figura 40 y Figura 41, apartado 3.8, series observadas). Una posible explicación radica en que existe algún fenómeno particular de este sistema que no se ha modelado correctamente. Llegados a este punto, cabe señalar que pasadas las 22:00-23:00 se suele abrir la VRP ubicada en cabecera de red para dar presión al sistema y así intentar llenar la totalidad de los tanques domiciliarios. Efectivamente, en la Figura 24 se pueden consultar los repuntes en la cota de energía aguas abajo de la VRP generados por el “bypass” de la misma entre las 23:00 y la 1:00. Si se tiene en cuenta la fuerte presencia de tanques domiciliarios en esta red, cobra sentido físico el ascenso coincidente de presión observada y caudal inyectado desde el tanque nro. 35. El modelo elaborado considera la demanda base de los nudos de consumo independiente de la presión y los indicios parecen indicar que esta aproximación es insuficiente: Los martes, día en que no existen registros de presión, la modulación del caudal se consigue aproximar de forma fehaciente (Figura 40) a costa de disminuir al máximo el caudal independiente de la presión e incrementar el caudal dependiente de la presión, que en el modelo elaborado se ha representado como una fuga a través de los emisores implementados en EPANET. Se han encontrado soluciones cuyo volumen fugado está por encima del 50% del volumen total inyectado. Dicho nivel de fugas no es improbable, pero queda la pregunta de si parte del mismo no será realmente consumo dependiente de la presión, gracias al cual se consigue emular el caudal inyectado desde el tanque nro. 35. Debido a ello, se cree que es conveniente intentar modelar parte de la demanda como dependiente de la presión, para lo cual se hace necesario disponer de mayor cantidad de información sobre la distribución de tanques domiciliarios a lo largo de la planta urbana. En relación al tratamiento dado al consumo, sería aconsejable verificar que aquellas parcelas que quedan dentro de la planta urbana consolidada y están clasificadas como consumos importantes, realmente lo son, ya que es probable que el procedimiento masivo aplicado a los datos sobre la entidad parcela en este sentido encierre errores. Además, se deberían focalizar esfuerzos en aclarar qué viviendas fuera de la planta urbana consolidada disponen de conexión domiciliaria a la red pública. Los apuntes realizados anteriormente están asociados a la metodología aplicada, no obstante, se ha de resaltar que la solución ideal al desconocimiento sobre el consumo es incorporar contadores en Nogoyá como una norma y no como una excepción, aunque ello conlleve abundante pedagogía política y social, ya que los beneficios en ahorro de agua (hasta un 30%) y, en consecuencia, de energía, son considerables (Vela, 1996).
4. Conclusiones y futuras líneas de investigación Laura Pastor Jabaloyes 113 Para finalizar las conclusiones concernientes al caso de estudio, destacar que no se debe olvidar que este modelo es una fotografía del sistema en un determinado momento. Así pues, la información contenida en el mismo tiene que ser actualizada constantemente para poder afirmar que es una representación de la realidad cuando vaya a ser empleado. Sería de interés que los avances realizados por almacenar la información sobre la red en capas SIG sean aprovechados y dichas actualizaciones se lleven a cabo sobre el mismo. En relación al proyecto iniciado en SIG, queda mucho trabajo por hacer: crear nuevas capas para cada elemento de la red, tratar ésta como tal a través de una aplicación SIG, elaborar una base de datos para asociar los partes de roturas a su respectiva tubería o disponer de un registro de acometidas por tubería, en el que se contabilice las viviendas con tanque domiciliario y se especifique el tipo de parcela según las clases establecidas, constituyen algunas de las iniciativas de utilidad. A continuación, se detallan las conclusiones alcanzadas sobre la metodología: 1. En el problema planteado intervienen un gran número de variables, en consecuencia, el algoritmo genético se enfrenta a una cantidad de combinaciones inconmensurable. A esto se añade que no hay suficientes datos disponibles para la calibración, por tanto, existirán infinidad de posibles soluciones que emulen de forma admisible dichos datos. Algunas de estas soluciones no tendrán sentido, por lo que se cree necesario acotar el espacio de las mismas a través de las restricciones aplicadas a las variables. Si bien, como contrapartida se genera la posibilidad de descartar alguna solución factible. A colación de esto, se cree que establecer los límites de las variables es una decisión que debe ser tomada habiendo realizado una cantidad de pruebas considerable. 2. Las bandas de resultados, proporcionados por las distintas configuraciones del sistema, están sujetas también al número de simulaciones llevadas a cabo. 3. El hecho de que la demanda base de los nudos de consumo no se situara dentro del intervalo más estricto, podría interpretarse como un indicio de que su correspondiente término en la función objetivo no ha tenido suficiente peso. Sería interesante llevar a cabo pruebas restringiendo los rangos de variación de dicha variable, acotándolos a valores más próximos a la media establecida en el apartado 3.5.3.1.2 para cada grupo de nudos de consumo. 4. El clústering de tuberías (rugosidad) y nudos (coeficientes de descarga) no ha tenido un reflejo en el modelo, ya que, por ejemplo, grupos con tuberías más antiguas y de menor diámetro no han obtenido necesariamente los valores más altos de rugosidad. En línea con lo anteriormente expuesto, se creen pertinentes los siguientes estudios para complementar esta investigación: Simular la situación en cuanto a información limitada en una población en la que sí pueda elaborarse un modelo de la red aplicando los procedimientos
114 Hidráulica Urbana convencionales, de forma que los resultados obtenidos con la metodología presentada tendrían con qué compararse y sería posible evaluar el error que se comete empleando la misma. También cabría la posibilidad de validarla y de comprobar algunas de las hipótesis de partida asumidas como ciertas. Estimar la sensibilidad de cada una de las decisiones tomadas a lo largo del proceso de modelación, en un intento de responder preguntas como: ¿cuál es la repercusión del umbral elegido sobre el número mínimo de parcelas por nudo de consumo y la distribución adjudicada a éstos? ¿de qué manera afecta el número de clústeres seleccionado cada vez que se ha aplicado esta técnica? Llevar a cabo en distintos casos de estudio un mayor número de pruebas en la fase de calibración, para establecer directrices fundamentadas acerca de los límites de las variables y la cantidad total de simulaciones a ejecutar. Seguidamente, se cierra este capítulo con la propuesta de tres líneas de investigación generales: Componer una aplicación en la que, dadas las distintas configuraciones del sistema encontradas, se puedan crear escenarios que generen modificaciones en todas ellas y, a continuación, para cada uno proporcione resultados análogos a los expuestos en el apartado 3.7. Encontrar nuevas metodologías que mediante la gestión y acotación de la incertidumbre permitan disminuir las necesidades de información. Desarrollar software SIG libre específico para servicios de abastecimiento de agua, así como herramientas análogas a Evolver.
Referencias Laura Pastor Jabaloyes 115 Referencias Allen, R. (1987). Network analysisthe real story. IIIrd International Conference. Computer applications for water supply and distribution. Ed. Leicester Polytechnic, Reino Unido. Bartolín, H. (2013). Confección de modelos de redes de distribución de agua desde un SIG y desarrollo de herramientas de apoyo a la toma de decisiones. Tesis Doctoral por la Universitat Politècnica de València. Bosque J. 1992. Sistemas de Información Geográfica. Ediciones Rialph S.A., España. C.-C. Chang y C.-J. Lin (2001). LIBSVM: A Library for Support Vector Machines. DSAPSBPER, 2012. Diagnóstico del Sistema de Agua Potable y Saneamiento Básico de la Provincia de Entre Ríos, Consejo Federal de Inversiones. Echávez, G. 1997. Increase in losses coefficient with age for small diameter pipes. J. Hydraul. Eng.123:157-159. Idelchik, I. E. 1994. Handbook of hydraulic resistance, 3rd Ed., CRC Press, Inc., Boca Raton, Fla. Kaufman, L., y Rousseeuw, P.J. (1990). Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. Wiley, New York. López, G., Fuertes, V., Ayza, M. (1996). Modelización Matemática de una Red en Funcionamiento. Ingeniería hidráulica aplicada a los Sistemas de Distribución de Agua (Ed. Cabrera et. al.), pp. 729-760, vol. II, España. Murtagh, F. y Legendre, P. (2014). Ward’s Hierarchical Agglomerative Clustering Method: Which Algorithms Implement Ward’s Criterion? Journal of Classification 31, pp. 274-295. Nash, J. E. and J. V. Sutcliffe. 1970, River flow forecasting through conceptual models part I - A discussion of principles. Journal of Hydrology, 10 (3), 282–290. Rossman, L. (2001). Manual de usuario de Epanet 2. Traducción al español de Fernández Martínez Alzamora, Grupo IDMH. Dep. Ingeniería Hidráulica y M.A., Universidad Politécnica de Valencia (UPV). SIGMUR, 2005. Temario de las asignaturas Sistemas de Información Geográfica de la licenciatura de Ciencias Ambientales e Introducción a los Sistemas de Información Geográfica de la licenciatura de Geografía, curso 2005-2006.
116 Hidráulica Urbana Takahashi, S., J. G. Saldarriaga, J.G., Vega, M.C. y Hernández, F. (2010). Water distribution system model calibration under uncertainty environments. Water Science & Technology, 10.1, pp. 31-38. Tomás. J.; Valenti, R., Duarte, O., Graizaro, S. y Sione, H. 1999. Aptitud del Agua subterránea con destino a riego en sectores de los departamentos Paraná, Diamante y Nogoyá de la provincia de Entre Ríos. Serie Correlación Geológica 13, 279-286. Vela, A., Andrés, M., López, P.A. (1996). Auditoría y Mejora del Rendimiento de un Abastecimiento. Ingeniería hidráulica aplicada a los Sistemas de Distribución de Agua (Ed. Cabrera et. al.), pp. 997-1048, vol. II, España. Valero, S. (2010). Arquitectura de Búsqueda Basada en Técnicas Soft Computing para la Resolución de Problemas Combinatorios en Diferentes Dominios de Aplicación. Tesis Doctoral por la Universitat Politècnica de València. Winarni, W. 2009. Infrastructure Leakage Index (ILI) as Water Losses Indicator. Technical Note. Civil Engineering Dimension, Vol. 11, No. 2, 126-134. ISSN 1410-9530 print / ISSN 1979-570X online. ZAHER, 2008. Estudios socioeconómicos de la sustentabilidad de los sistemas de producción y recursos naturales, nº 6. Zonas Agroeconómicas Homogéneas, Entre Ríos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Mirkin, B. (2005). Clustering for Data Mining: A Data Recovery Approach. Taylor & Francis Group.
ANEJOS Laura Pastor Jabaloyes 117 ANEJOS Anejo 1: Clústering de María Grande Clústering jerárquico aglomerativo. Método ward.D2. Métrica Manhattan Métrica Euclidiana .Métrica G ower
124 Hidráulica Urbana Clústering de partición PAM Métrica Manhattan Métrica Euclidiana .Métrica G ower
ANEJOS Laura Pastor Jabaloyes 125 Clústering de partición PAM Variables estandarizadas. Métrica Manhattan. Variables estandarizadas. Métrica Euclidiana. . Métrica Mahalanobis Tabla A5: Gráficos de dispersión Edif_m2 vs. Sup_m2 y de la silueta correspondiente al clústering de partición PAM, para 5 clústeres y cada métrica probada.
126 Hidráulica Urbana Anejo 2: Registros de presiones observadas distribuidas por la red de Nogoyá Figura A1: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P1, ubicada en el domicilio con dirección 17 de Agosto 1967. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 63 mm. Figura A2: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P2, ubicada en el domicilio con dirección Avda. Marchini y Bv. Alberdi. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 160 mm. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 024487296120144 mca Posición de la hora de la semana P1 Época otoño-invierno Época primavera-verano 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 024487296120144 mca Posición de la hora de la semana P2 Época otoño-invierno Época primavera-verano
ANEJOS Laura Pastor Jabaloyes 127 Figura A3: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P3, ubicada en el domicilio con dirección Bv. España 1346. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 125 mm. Figura A4: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P4, ubicada en el domicilio con dirección Bv. España y 25 de Mayo. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 200 mm. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 024487296120144 mca Posición de la hora de la semana P3 Época otoño-invierno Época primavera-verano 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 024487296120144 mca Posición de la hora de la semana P4 Época primavera-verano
128 Hidráulica Urbana Figura A5: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P5, ubicada en el domicilio con dirección F. Gerald y Q. y Taboada 876. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 160 mm. Figura A6: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P6, ubicada en el domicilio con dirección J.J. Paso y Marchini. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 63 mm. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 024487296120144 mca Posición de la hora de la semana P5 Época otoño-invierno Época primavera-verano 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 024487296120144 mca Posición de la hora de la semana P6 Época otoño-invierno Época primavera-verano
ANEJOS Laura Pastor Jabaloyes 129 Figura A7: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P7, ubicada en el domicilio con dirección Avda. Marchini y Colon. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 200 mm. Figura A8: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P8, ubicada en el domicilio con dirección Avda. Marchini 1582. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 200 mm. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 024487296120144 mca Posición de la hora de la semana P7 Época otoño-invierno 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 024487296120144 mca Posición de la hora de la semana P8 Época otoño-invierno Época primavera-verano
130 Hidráulica Urbana Figura A9: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P9, ubicada en el domicilio con dirección Q. y Taboada 876. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 200 mm. Figura A10: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P10, ubicada en el domicilio con dirección Ruta 12 y Victoria. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 63 mm. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 024487296120144 mca Posición de la hora de la semana P9 Época otoño-invierno 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 024487296120144 mca Posición de la hora de la semana P10 Época otoño-invierno Época primavera-verano
ANEJOS Laura Pastor Jabaloyes 131 Figura A11: Registro de presiones para la época primavera-verano asociado a la medición P11, ubicada en el domicilio con dirección Yrigoyene/Parana y S. Oriz. El medidor se instaló en una acometida conectada directamente a una tubería de distribución de diámetro 175 mm. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 024487296120144 mca Posición de la hora de la semana P11 Época primavera-verano
132 Hidráulica Urbana Anejo 3: Clústering de tuberías y nudos
ANEJOS Laura Pastor Jabaloyes 133