Artículo de revista
Método de dimensionamiento para tanques de captación de agua lluvia utilizando series de resolución diaria de lluvia y de demanda de agua
Sizing method for stormwater har vesting tanks using daily resolution rainfall and water demand data sets
Autor
Galarza Molina, Sandra
Torres, Andrés
Institución
Resumen
Este trabajo presenta un método simplificado para el dimensionamiento de tanques de aprovechamiento de aguas lluvias (AAL). Este método considera cuencas tributarias heterogéneas y caudales de demanda de agua. Se propone tener en cuenta la probabilidad para suministrar la demanda de agua, así como el paso de tiempo necesario de recolección más probable y sus respectivas variabilidades. El método se aplicó a un estudio específico de caso (Pontificia Universidad Javeriana, proyecto AAL), con 73 años de información de precipitación a resolución diaria (entre 1936-2010). Para el análisis se utilizaron diferentes períodos de tiempo, los volúmenes del tanque con el tiempo de recolección fueron los siguientes: (i) para el conjunto entero de datos 76 años: 395 m3 (28 días, probabilidad: 78%); (ii) para los últimos diez años: 494 m3 (35 días, probabilidad: 89%); (iii) para los últimos cinco años: 346 m3 (25 días, probabilidad: 84%); (iv) para el último año: 155 a 198 m3 (11 a 14 días, probabilidad: 89-90%). Estos resultados parecen estar influenciados por una evolución de la altura de lluvia en los diferentes períodos seleccionados, lo cual será estudiado en investigaciones posteriores. This work presents a simplified method for rainwater harvesting (RWH) tank sizing using long day-resolution rainfall time series. This method considers heterogeneous contributing catchments and water demand flow rates. For the tank sizing, we proposed to take into account the probability to supply the water demand, as well as the most needed probable time step and their respective variabilities. The method was applied to a specific case study (Pontificia Universidad Javeriana, RHW project), with 73 years of daily-resolution rainfall information (between 1936-2010). For the analysis we used different time periods from data-set and the results were: (i) for the whole data-set 76 years: 395 m3 (28 days, probability: 78%); (ii) for the last ten years: 494 m3 (35 days, probability: 89%); (iii) for the last five years: 346 m3 (25 days, probability: 84%); (iv) for the last year: 155-198 m3 (11-14 days, probability: 89-90%). These results seem to be influenced by an evolution of rainfall depth in different selected periods, which will be studied in further researches.