Directiva Inundații 2007/60/CE Ciclul II / Raport EPRI_RO6_Dobrogea_Litoral_2019.pdf

0.5 28 Număr kilometri de rețele telefonice 0.2 29 Număr kilometri de rețele gaze naturale 0.5 Cei doi indicatori sunt calculați ca suma produselor numărului de consecințe negative ale inundațiilor și ponderea atribuită acestuia. 𝑰𝒑 = ∑ 𝑶𝒑𝒊 × 𝒑𝒑𝒊 𝑰𝒔−𝒆 = ∑ 𝑶𝒔−𝒆𝒊 × 𝒑𝒔−𝒆𝒊 unde:  𝑶𝒑𝒊 , 𝑶𝒔−𝒆𝒊 – obiectivele aferente indicatorilor populație, respectiv indicatorilor socio- economici; 27   𝒑𝒑𝒊 , 𝒑𝒔−𝒆𝒊 – ponderile alocate fiecărui obiectiv aferent indicatorilor populație, respectiv indicatorilor socio-economici. Ponderile criteriilor prezentate anterior au fost aplicate pentru fiecare localitate afectată de inundații din fiecare eveniment, acestea fiind încadrate în categoria localităților afectate semnificativ dacă îndeplinesc cel puțin unul din următoarele praguri:  criteriul populației Ip > 0  criteriul socio-economic Is-e are valori mai mari de 50. În stabilirea tronsoanelor care formează un eveniment semnificativ au fost luate în considerare și valori ale Is-e > 25, dacă acestea sunt completate pe același tronson de 1 - 2 localități cu valoarea indicatorului Is-e > 50. Totalitatea localităților dintr-un eveniment care îndeplinesc aceste criterii au determinat tronsoanele de râu afectate de evenimente istorice semnificative. Următorul pas în analiza evenimentelor istorice semnificative identificate a constat în aplicarea unui criteriu hidrologic. Amploarea viiturii poate fi cuantificată pe baza:  mărimii arealului hidrografic pe care s-a produs viitura;  frecvenței de producere a unei inundații;  probabilității de depășire a debitului maxim al viiturii, înregistrat la stațiile hidrometrice;  mărimii debitelor în comparație cu debitele corespunzătoare cotelor de apărare (avertizare, inundație, pericol), existente la stațiile hidrometrice. În acest scop, a fost utilizată aceeași valoare a probabilității de apariție a inundațiilor ca și în cazul selectării preliminare a evenimentelor istorice semnificative, respectiv debite maxime înregistrate cu probabilitatea de depășire mai mică de 10%. Însă pentru delimitarea tronsoanelor de râu afectate de inundații istorice semnificative au fost analizate în mediul GIS debitele maxime înregistrate în perioada unui eveniment la toate stațiile hidrometrice, și, în special, la stațiile hidrometrice aflate pe tronsoanele de râu afectate sau în apropierea acestora. În vederea realizării acestei analize, pentru fiecare Administrație Bazinală de Apă a fost creată o bază de date care conține pentru fiecare stație hidrometrică (figura 4.2.1.1) următoarele date:  debitele maxime instantanee lunare din perioada 2010-2016 (84 valori);  debitul maxim istoric;  data producerii debitului maxim istoric;  valoarea medie a debitelor maxime anuale;  perioada de funcționare a stației hidrometrice;  debitul cu probabilitatea de depășire de 10%;  debitele cu probabilitatea de depășire de 0.1%, 0.5%, 1%, 2%, 5%, 20%, 30% și 50%. Acestea au fost obținute prin formule de transformare din Q10%, stabilite empiric, ca medie a coeficienților de transformare la nivelul stațiilor hidrometrice dintr-o A.B.A. 28  (în cazul în care aceștia sunt determinați prim metode hidrologice exacte) – prin urmare, au fost stabiliți coeficienți de transformare specifici fiecărei A.B.A. Figura 4.2.1.1 Exemplu de date hidrologice prelucrate pentru analiza viiturilor produse în perioada 2010-2016 În cazul în care debitul Q10% nu este determinat pe baza unei curbe de probabilitate Pearson III sau prin alte metode hidrologice specifice (ex. metode de regionalizare), valoarea acestuia a fost determinată indirect. În acest sens, pentru fiecare A.B.A. s-a realizat o corelație între Q10% și valoarea medie a debitelor maxime anuale, utilizând stațiile unde Q10% este disponibil (figura 4.2.1.2). Corelațiile obținute între cei doi parametri au un grad mare de încredere, cu mici excepții. Comparativ cu valoarea medie a debitelor maxime anuale, debitul Q10% este mai mare de 1,5 ori (în cazul A.B.A. Olt), până la 2,25 ori (în cazul A.B.A. Argeș- Vedea). Pentru ca debitele maxime lunare să poată fi comparate între ele pe întreg teritoriul unei A.B.A. (având în vedere valorile diferite de la un bazin la altul), cele 84 de valori la nivelul unei stații hidrometrice care reprezintă debite maxime lunare au fost transformate în valori modul față de Q10% prin calcularea rapoartelor Qmax lunar / Q10%. În cazul în care acest coeficient este supraunitar, înseamnă că debitul maxim lunar a depășit valoarea (pragul) debitului cu probabilitatea de apariție de 10% (Q10%). Coeficienții modul Q10% permit identificarea arealelor afectate de inundații istorice semnificative. În acest sens, au fost analizate, în special, zonele cu valori mai mari de 0,5, dar mai ales peste 0,75. S-a considerat că datorită gradului de generalizare, dar și a comportamentului hidrologic diferit de la un bazin la altul, considerarea unei valori de 1 a coeficientului modul Q10% ar fi restrictivă. Există totuși situații când inundațiile se pot produce și la debite mai mici decât debitul cu probabilitatea de depășire de 10%, în special acolo unde capacitatea de transport a albiei minore este redusă. 29  900 800 y = 1.7084x + 20.766 700 R² = 0.9894 600 Q10% (m3/s) 500 400 300 200 100 0 Figura 4.2.1.2 Exemplu de corelație utilizată 0 100 200 300 400 500 pentru extrapolarea valorilor Q10% în cazul în Q maxim anual mediu (m3/s) care acestea nu sunt determinate prin metode hidrologice exacte Baza de date a coeficienților modul Q10% a fost relaționată cu stațiile hidrometrice în mediul GIS, ceea ce a permis vizualizarea și analiza spațială a acestora în funcție de evenimentul analizat. Media acestor coeficienți la nivelul A.B.A.-urilor (figura 4.2.1.3) scoate în evidență anii 2010 și 2016, când se observă valori în jur de 0,5 în anumite A.B.A.-uri, dar mai ales evenimentul din iulie 2014 produs în A.B.A. Olt, pentru care valoarea medie este aproape de valoarea 1 (debit maxim mediu la nivel de A.B.A. cu o probabilitate de depășire puțin peste 10%). 1.0 Crisuri Banat Mures 0.9 Jiu Olt Siret 0.8 Arges Vedea Ialomita Prut 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 2010/01 2010/03 2010/05 2010/07 2010/09 2010/11 2011/01 2011/03 2011/05 2011/07 2011/09 2011/11 2012/01 2012/03 2012/05 2012/07 2012/09 2012/11 2013/01 2013/03 2013/05 2013/07 2013/09 2013/11 2014/01 2014/03 2014/05 2014/07 2014/09 2014/11 2015/01 2015/03 2015/05 2015/07 2015/09 2015/11 2016/01 2016/03 2016/05 2016/07 2016/09