Pentru atingerea obiectivului principal propus, au fost stabilite mai multe obiective specifice: [308952]
INTRODUCERE
Teza de doctorat cu titlul Evaluarea vulnerabilității structurale la viituri și inundații în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău a fost elaborată în cadrul Facultății de Geografie a Universității din București. Tematica abordată în cadrul acestei lucrării este una de mare interes dat fiind contextul creșterii frecvenței și intensității fenomenelor meteorologice extreme de tipul ploilor torențiale care determină scurgeri importante pe versanți generatoare de viituri rapide și inundații. Spre exemplu la nivel național până la jumătatea lunii iulie a anului 2016, au fost emise de către Institutul Național de Hidrologie și Gospodărirea Apelor un număr de 56 de atenționări și avertizări hidrologice generale (cu un timp de anticipare de minim o zi) și un număr de 181 de atenționări (cod galben) și 69 de avertizări (cod portocaliu sau roșu) pentru producerea de viituri rapide (cu un timp de anticipare de până la o oră). [anonimizat], pe seama schimbărilor climatice globale din ultima perioadă de timp. [anonimizat]-o creștere generală a [anonimizat] o accelerare a ciclului apei (Previdi și Liepert, 2008) în mediul atmosferic.
[anonimizat], [anonimizat] (Jonkman, 2005; Gaume et al., 2009). [anonimizat] a vulnerabilității comunităților umane la acestea a devenit subiectul central al multor cercetări realizate în literatura de specialitate atât la nivel intenternațional (Plate, 2002; Sayers et a.l., 2002; Apel et al., 2004) cât și la nivel național (Irimescu et al., 2009; Popescu et al. 2010; Almoradie et al., 2013). Prin urmare a crescut necesitatea adoptării unui set de măsuri privind prevenția și diminuarea efectelor negative ale celor 2 hazarduri asupra zonelor construite. [anonimizat] a devenit indispensabilă. Într-o primă etapă prin intermediul acestora pot fi identificate zonele susceptibile la formarea și producerea viiturilor și inundațiilor. [anonimizat], arealele cu potențial ridicat de formare a scurgerii rapide a apei, [anonimizat] a celor de modelare hidraulică pot fi identificate zonele aflate de-a [anonimizat]. [anonimizat] a acestora la inundații.
[anonimizat]. În vederea realizării prezentei lucrări de doctorat a fost aleasă ca zonă de studiu Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău. Principalul argument în alegerea zonei de studiu a constat în faptul că Sectorul superior și mijlociu al râului Buzău este unul din arealele țării noastre cu o expunere ridicată la fenomenele hidrologice de risc asociate scugerilor de pe versanți și inundațiilor, cu numeroase pagube materiale produse în ultimii ani. În cadrul comunităților umane, unul dintre cele mai afectate elemente la producerea viiturilor și inundațiilor este infrastructura. În zona de studiu, infrastructura a fost afectată în mai multe rânduri de producerea viiturilor și inundațiilor, anul 2005 fiind unul de referință în ceea ce privește dimensiunea pagubelor economice. De asemenea, un alt argument important în ceea ce privește alegerea zonei de studiu este reprezentat de faptul că lucrarea de doctorat s-a dorit a fi o continuare a cercetărilor prezentate în lucrarea de disertație elaborată pe zona mijlocie a bazinului hidrografic al râului Buzău. Pentru realizarea cercetărilor și observațiilor din teren a fost importantă și proximitatea arealului supus cercetării față de orașul București, zona de studiu fiind relativ ușor accesibilă.
Pentru atingerea obiectivului principal propus, au fost stabilite mai multe obiective specifice:
Crearea unei baze de date, stabilirea unor metode adecvate de analiză a acestora și alegerea celor mai potrivite softuri pentru prelucrarea datelor;
Stabilirea factorilor geografici care influențează vulnerabilitatea structurală în zona de studiu;
Identificarea zonelor cu potențial ridicat de manifestare a viiturilor și inundațiilor pe cuprinsul zonei de studiu;
Determinarea principalelor caracteristici ale viiturilor și inundațiilor din zona de studiu;
Calcularea potențialelor pagube economice produse de viituri și inundații în zona de studiu;
Determinarea variației gradului de vulnerabilitate structurală prin intermediul unui indice calitativ calculat în mediul GIS.
Prezenta lucrare de doctorat este structurată într-un număr de șapte capitole, excluzând secțiunea în cadrul căreia sunt expuse concluziile tezei de doctorat.
În primul capitol au fost menționate aspecte referitoare la definițiile acordate vulnerabilității în general și vulnerabilității la inundații în particular, de diferiți cercetători la nivelul literaturii de specialitate internațională. Tot în cadrul primului capitol sunt expuse principalele modalități, existente în literatura de specialitate, care sunt utilizate pentru estimarea vulnerabilității la inundații.
Al doilea capitol a fost dedicat prezentării detaliate a fondului de date utilizat în cadrul lucrării de doctorat, a metodelor folosite, a indicilor utilizați în cadrul studiului precum și a softurilor prin intermediul cărora au fost realizate analizele.
În capitolul 3 al tezei de doctorat a fost prezentată zona de studiu. Un prim subcapitol a conținut descrierea succintă a zonei de studiu, împreună cu caracteristicile morfometrice ale principalelor bazine ale zonei de studiu. Factorii care influențează scurgerea apei la suprafață au fost descriși în al doilea subcapitol, în timp ce elementele de infrastructură potențial vulnerabile la producerea viiturilor și inundațiilor au fost prezentate în subcapitolul 3.
În următorul capitol al tezei de doctorat (4) au fost spațializați, prin intermediul tehnicilor GIS, atât potențialul de manifestare a viiturilor, cât și potențialul de inundabilitate pe cuprinsul zonei de studiu. Pentru atingerea acestui scop a fost utilizată adunarea ponderată a factorilor geografici care influențează scurgerea apei la suprafață, precum și metodele statistice Weights of Evidence și Frequency Ratio.
Capitolul 5 al tezei de doctorat a constat în analiza principalelor caracteristici ale viiturilor și inundațiilor din zona de studiu. Pentru viituri au fost analizate cele mai mari zece cazuri înregistrate la cele 14 stații hidrometrice din zona de studiu, în timp ce pentru inundații au fost realizate un număr total de 12 benzi de inundabilitate, pentru 4 scenarii de debite cu diferite probabilități de depășire aferente unui număr de 3 sectoare râu din zona de studiu.
În cadrul capitolului 6 s-a avut în vedere estimarea vulnerabilității infrastructurii la viituri și inundații atât din punct de vedere cantitativ (economic), cât și calitativ. Estimarea cantitativă a vulnerabilității structurale a constat în calcularea potențialelor pagube economice produse pentru fiecare din cele 12 scenarii de inundabilitate, în vreme ce din punct de vedere calitativ, vulnerabilitatea structurală a fost estimată prin calcularea unui indice în mediul GIS.
Capitolul 7 a fost dedicat prezentării principalelor măsuri de diminuare a vulnerabilității structurale la viituri și inundații în cadrul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău. În cadrul acestui capitol a fost realizat un model GIS de identificare a suprafețelor pretabile împăduririi cu scopul reducerii scurgerilor de pe versanți.
În demersul de realizare a prezentei teze de doctorat am beneficiat de sprijinul mai multor persoane. Astfel doresc să aduc cele mai sincere mulțumiri doamnei profesoare Liliana Zaharia, conducătorul științific al tezei de doctorat, care încă din perioada programului de master m-a ghidat în activitatea de cercetare științifică și care, prin activitatea de îndrumare, și-a adus cele mai importante aporturi în vederea realizării prezentei teze de doctorat.
Mulțumesc de asemenea domnului profesor Victor Platon de la Institutul de Economie Națională din cadrul Academiei Române, care mi-a fost coordonat științific în cadrul proiectului POSDRU „SOCERT. Societatea cunoașterii prin dinamism și comunicare” și sub îndrumarea căruia am realizat lucrarea de cercetare doctorală Evaluarea pagubelor economice produse de viituri și inundații în cadrul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău – parte integrantă din teza de doctorat.
Îi mulțumesc domnului profesor Ionuț Șandric pentru punerea la dispoziție în mai multe rânduri a aparaturii necesare colectării punctelor altimetrice de pe teren la o precizie foarte bună. În ceea ce privește colectarea punctelor și realizarea observațiilor de pe teren țin să îi mulțumesc în mod special logodnicei mele, Iulia Fontanine, care m-a asistat în cadrul acestui demers, dar și colegilor mei Prăvălie Remus, Cristian Popescu și Tudor Palela.
Doresc să mulțumesc Institutului Național de Hidrologie și Gospodărirea Apelor pentru sprijinul acordat în vederea procurării datelor necesare realizării tezei de doctorat, și celor 2 colege ale mele din cadrul Institutului, Andreea-Violeta Manolache și Andreea Mihalcea, care m-au ajutat la colectarea acestora.
În cele din urmă doresc să îi mulțumesc din nou logodnicei mele alături de întreaga familie pentru susținerea morală pe care mi-au acordat-o de-a lungul celor 8 ani de studii universitare din care 3 de studii doctorale.
Capitolul 1. Aspecte teoretice și metodologice privind vulnerabilitatea
Considerații teoretice privind vulnerabilitătea
Etimologic, cuvântul vulnerabilitate derivă din limba latină, de la verbul „vulenro, -are“, cu semnificația de a răni (Gînjulete, 2012).
Conceptul de vulnerabilitate este larg utilizat, problematica vulnerabilității diferitelor sisteme la anumite hazarduri constituind subiectul a numeroase lucrări din diverse domenii precum: riscurile naturale (Jeffery, 1982; Weinstein et al., 2000; Pelling și Uitto, 2001; Alcántara-Ayala, 2002; Wei et al., 2004; Chakraborty et al., 2005; Kohn, 2005; Cutter et al., 2008; Cutter și Finch, 2008; Pelling, 2008; Peduzzi et al., 2009), medicină (Spurrier et al., 2000; Roberts, 2001; Anthony, 2003; Allen et al., 2004; Covinsky, 2004; Bieler et al., 2012) economie (Briguglio, 2009; Kienberger, 2009) etc.
Ca urmare a utilizării termenului de vulnerabilitate în aproape toate domeniile cercetării, definițiile acordate acestuia diferă în funcție de specificul fiecăruia dintre acestea. De asemenea, există diferențe ale conceptului de vulnerabilitate și în cadrul aceluiași domeniu de activitate (Füssel, 2007).
Vulnerabilitatea diferitelor sisteme la producerea hazardelor naturale a fost studiată intens, de-a lungul timpului cercetătorii oferind diverse definiții acestui concept. Astfel, Timmerman (1981) definea vulnerabilitatea ca fiind capacitatea unui sistem de a acționa contra potențialelor efecte ale unui hazard. Din perspectiva lui Susman et al. (1983) vulnerabilitatea este măsura în care clasele sociale au grade de expuenere diferite la risc. O definiție mai complexă a vulnerabilității este oferită de Bogard (1989), conform căruia aceasta reprezintă dificultatea unui sistem de a întreprinde măsuri efective în vederea diminuării pierderilor produse de un hazard. De asemenea acesta consideră că în cazul în care se face referire la un individ, vulnerabilitatea acestuia este dată de imposibilitatea și improbabilitatea adoptării unor măsuri preventive și depinde de abilitatea personală de detectare a hazardului. O altă definiție cuprinzătoare a vulnerabilității este propusă de Blaikie et al. (1994) care menționa faptul că vulnerabilitatea este determinată de trăsăturile unei persoane sau ale unui grup de persoane care pot ajuta la capacitatea lor de anticipare, de a face față dezastrului și de a se reface după ce a fost afectată de acesta. Aceasta presupune coroborarea mai multor factori ce concură la gradul în care viața unei persoane este expusă ca urmare a producerii unui eveniment neașteptat.
Luers (2005) admite că deși există o diversitate de definiții ale conceptului, vulnerabilitatea se poate defini în general ca fiind susceptibilitatea la producerea posibilelor daune, aceasta fiind influențată de următoarele trăsături ale unui sistem: senzitivitatea sau expunerea acestuia la diferite șocuri, poziția sistemului față de un anumit prag peste care posibila producere a hazardului poate determina pagube și abilitatea sistemului de a se adapta la condiții ce determină o schimbare în funcționalitatea sistemului.
Liverman (1990) consideră că vulnerabilitatea poate fi relaționată sau chiar echivalată cu alte concepte precum reziliență, magnitudine, susceptibilitate, fragilitate sau risc. În ceea ce privește această opinie, este evident faptul că vulnerabilitatea este și trebuie relaționată cu conceptele amintite mai sus, însă este de asemenea foarte clar că nu poate fi echivalată cu toate acestea. Astfel, conceptele de reziliență, magnitudine și susceptibilitate pot fi considerate elemente care în asociere cu alte caracteristici ale sistemelor pot ajuta la definirea și la cuantificarea vulnerabilității unui sistem.
Existența unei multitudini de abordări ale vulnerabilității în studiile academice arată faptul că, din punct de vedere științific, nu s-a ajuns la o definiție unanim acceptată (Birkman, 2006). Strategia internațională a Națiunilor Unite pentru Reducerea Dezastrelor (UNISDR) recomandă în cadrul terminologiei publicate în anul 2009 o serie de definiții din domeniul hazardelor și riscurilor care să fie acceptate pe scară cât mai largă. Astfel, conform definiției UNISDR vulnerabilitatea este reprezentată de caracteristicile și circumstanțele unei comunități, sistem sau lucru care îl face susceptibil la producerea de pagube generate de un hazard. Această definiție face referire la asocierea conceptelor de susceptibilitate și hazard în vederea cuantificării vulnerabilității. În cadrul secțiunii dedicate terminologiei existente pe site-ul UNISDR (https://www.unisdr.org/we/inform/terminology) este precizat faptul că vulnerabilitatea unei comunități este rezultatul coroborării mai multor factori, de natură structurală, socială, economică și de mediu. Ca exemple de factori din categoriile amintite, se menționează: slaba proiectare clădirilor și caracteristicile constructive, problemele care există în cazul informării și conștientizării publicului larg asupra pericolului reprezentat de un anumit hazard, limitele măsurilor luate de autorități în vederea diminuării posibilelor pagube generate de hazard. UNISDR admite că vulnerabilitatea variază atât spațial, cât și temporal. De asemenea, acest concept este foarte des asociat cu cel de expunere.
În câmpul geoștiințelor, termenul de vulnerabilitate este folosit frecvent în studiile care abordează problematica referitoare la producerea și efectele hazardurilor climatice și hidrice. Acest lucru se datorează și faptului că într-un clasament al dezastrelor naturale, care ține cont de numărul persoanelor sinistrate, care au afectat țările globului în perioada 1974 – 2003, 7 din 10 evenimente menționate sunt reprezentate de inundații (Guha-Sapir et al., 2004). Conform EM-DAT – Emergency Events Database (2016) în perioada 1900 – 2015 au fost cuantificate la nivel global în total 4568 de cazuri de inundații, ce au cauzat 6.949.536 de decese, 3.543.456.622 persoane afectate și 1.352.144 răniți. De asemenea, ca urmare a acestor evenimente, un număr de 90.028.674 de persoane au rămas fără locuințe, iar pagubele totale au ajuns la 697.425.699.000 dolari. La nivelul României, luând în considerare numărul de persoane afectate de dezastre naturale, inundațiile ocupă 9 din primele 10 evenimente (EM-DAT, 2016). Aceste evenimente au provocat la nivel național și un număr important de pierderi de vieți omenești (VULMIN – Vulnerabilitatea așezărilor și mediului în contextul modificărilor globale ale mediului, 2012): 215 decedați în luna mai din anul 1970, 108 decedați în cazul inundației din luna iulie 1991, 60 de persoane în luna iulie a anului 1975 și 33 în luna august 2005.
În ultimii ani, hazardurile au fost puse pe seama schimbărilor climatice care, în ultima perioadă de timp, au determinat creșterea considerabilă a frecvenței și intensității fenomenelor meteorologice de risc de tipul ploilor torențiale și implicit creșterea numărului și severității viiturilor și inundațiilor (Costache et al., 2014). Conform Intergovernmetal Panel on Climate Change (IPCC), 2014, vulnerabilitatea la schimbări climatice reprezintă gradul în care sistemele geofizice, biologice și socio-economice sunt susceptibile la fenomenele meteorologice de risc, aceasta fiind legată și de incapacitatea sistemelor de a reacționa în caz de dezastru. Pe aceste considerente, se poate realiza o analogie, considerând vulnerabilitatea unui sistem la fenomene hidrice de risc, precum viiturile și inundațiile, ca fiind gradul de susceptibilitate a acestuia în cazul producerii celor două hazarduri, acesta fiind asociat cu gradul de de adaptare și refacere a sistemului în cazul afectării grave a funcționalității acestuia.
În general, gradul de vulnerabilitate a comunităților la producerea viiturilor și inundațiilor este influențat de mai mulți factori, dintre care amintim:
condițiile geografice (panta reliefului, grupa hidrologică de sol, acoperirea/utilizarea terenurilor, gradul de impermeabilizare a suprafeței active, litologia);
nivelul economic al comunităților care poate fi decisiv atât asupra modului în care infrastructura potențial vulnerabilă la producerea unui hazard este contruită, cât și asupra capacității locuitorilor din comunitățile afectate de a se recupera după dezastru (reziliența);
nivelul de instruire și de adaptare a populației în ceea ce privește modul de acțiune în caz de dezastru;
factorii politici;
gradul de performanță a sistemelor de prognoză și avertizare în cazul producerii viiturilor rapide (care se produc din ce în ce mai des în ultimii ani), viiturilor normale și inundațiilor, etc.
Acești factori se regăsesc parțial în schema conceptuală a vulnerabilității redată în Figura 1.1.
Figura 1.1 Schema conceptuală a vulnerabilității
(Sursa: 3rd IPCC Assessment Report, citat de http://www.igar-vulmin.ro/ și Stern, 2007)
Vulnerabilitatea la viituri și inundații poate fi clasificată în 4 tipuri. Astfel, se pot distinge: vulnerabilitatea fizică, vulnerabilitatea socială, vulnerabilitatea economică și vulnerabilitatea ecologică (Birkman, 2006; MOVE– Methods for the Improvement of Vulnerability Assessment in Europe, 2011). De asemenea, în cadrul proiectului MOVE, pentru fiecare tip de vulnerabilitate sunt identificați mai mulți indicatori. Aceștia au fost atribuiți fiecăreia dintre cele 2 componente ale vulnerabilității, reprezentate de susceptibilitate și reziliență. Considerând cazul vulnerabilității fizice sau structurale, care dealtfel face obiectul prezentei lucrării doctorale pot fi considerați (MOVE, 2011):
pentru componenta de susceptibilitate, indicatori precum: infrastructura de transport (căi de comunicații, drumuri principale, drumuri secundare, căi ferate), infrastructura critică (infrastructura reprezentată de rețeaua de canalizare, depozitele de deșeuri, stațiile de combustibil), clădiri cu diferite funcții (clădiri de locuit, clădiri de birouri, școli, spitale, depozite, obiective inudstriale etc.)
pentru componenta reprezentată de reziliență, indicatori precum: sistemul de avertizare în cazul producerii inundațiilor, gradul de accesibilitate oferit de drumuri în special către serviciile de urgență.
Susceptibilitatea ca și componentă a vulnerabilității la viituri și inundații este definită de probabilitatea cu care prezența fizică a apei afectează funcționarea corectă a unui sistem (Van Der Veen și Logtmeijer, 2005). Prezența fizică a apei provenite din inundații (banda de inundabilitate) ce afectează o anumită zonă este caracterizată atât de extinderea suprafeței de apă, cât și de adâncimea acesteia într-un anumit punct. Astfel, variația celor 2 caracteristici influențează gradul în care un teritoriu este afectat. Într-o accepțiune generală, adâncimea apei în cazul benzii de inundabilitate este asociată conceptului de hazard (Islam și Sado, 2000; Frank et al., 2001; Di Baldassare et al., 2009). Prin urmare, în studiul de față, în vederea spațializării gradului de vulnerabilitate structurală, se va realiza o similitudine în ceea ce privește hazardul și susceptibilitatea. Astfel, în cadrul ecuației generale a vulnerabilității, expusă în cele ce urmează, hazardul va lua locul susceptibilității. În acest caz, hazardul va fi asociat adâncimii apei din fiecare punct de pe cuprinsul benzii de inundabilitate.
Cealaltă componentă a vulnerabilității, respectiv reziliența unui sistem, se referă în principiu la capacitatea de reducere, adaptare, răspuns și revenire a unui sistem la starea sa inițială, în cazul producerii unor fenomene de risc cu potențiale efecte devastatoare (USAID – United States Agency for International Development, 2013).
Luând în considerare aspectele amintite anterior, se poate spune că vulnerabilitatea evidențiează sau explică de ce un eveniment de același tip și cu aceeași intensitate poate produce pagube pierderi diferite în cadrul a două sisteme distincte (Müller et al., 2011). În sprijinul acestei afirmații poate fi adus în discuție cazul statelor în curs de dezvoltare, acolo unde situația economică precară, lipsa educației populației în sensul instruirii, deficiențele existente în cadrul modului de construcție a infrastructurii, lipsa unui sistem de avertizare și prognoză performant, creează premisele înregistrării unor pierderi economice și de vieți omenești mult mai ridicate decât în statele dezvoltate din punct de vedere economic (Guha-Sapir et al., 2004). Astfel, în perioada 1973 – 2003 cele șapte cazuri de inundații incluse în clasamentul celor mai importante 10 dezastre naturale, din punct de vedere al numărului de persoane afectate, s-au produs în India și China (Guha-Sapir et al., 2004). Inundația din August 1988 a afectat în China un număr de peste 223.000 de persoane.
În literatura de specialitate din România problematica vulnerabilității la fenomenele naturale a fost abordată în mai multe lucrări de către cercetători precum: Ciuliache și Ionac (1995), Grecu (1997), Stângă (2003), Bogdan O. (2004), Surdeanu și Sorocovschi (2005), Armaș et al. (2003), Armaș (2006), Bălteanu și Costache (2006), Goțiu și Surdeanu (2007), Tanislav (2009), Stângă și Rusu (2012). De asmeneea în țara noastră există studii de specialitate focusate pe tematica vulnerabilității la viituri și inundații realizate de: Bătinaș et al. (2002), Dumitra (2008), Săgeată et al. (2013), Sorocovschi și Bătinaș (2013), Prăvălie și Costache (2014), Costache et al. (2015).
Vulnerabilitatea este o componentă importantă luată în considerare în evaluarea riscului unui sistem în cazul producerii unui hazard (Brooks, 2003; St Cyr, 2005; Han et al., 2009; Peduzzi et al., 2009).
Ca urmare a faptului că viiturile și inundațiile reprezintă unele din hazardurile naturale din cauza cărora au loc cele mai multe pierderi economice și victime omenești, pe plan mondial, la ora actuală există un interes general ridicat pentru studierea vulnerabilității la viituri și inundații a diferitelor zone expuse.
1.2. Metode de evaluare a vulnerabilității la inundații
În literatura de specialitate internațională, dar și pe plan național există numeroase studii al căror subiect îl reprezintă evaluarea vulnerabilității unui sistem la viituri și inundații. La nivel internațional, cercetări referitoare la evaluarea vulnerabilității la cele două hazarduri au fost realizate de: Hall et al., 2005; Sanyal și Lu, 2005; Eakin și Luers, 2006; Messner și Mayer, 2006; Brauwer et al., 2007; Fedeski și Gwilliam, 2007; Snoussi et al., 2008; Balica et al., 2012; Mazzorana et al., 2014. Pe plan național, studii recente asupra acestui aspect au fost realizate de: Nedelea et al., 2013; Săgeată et al., 2013; Bălteanu et al., 2014; Prăvălie și Costache, 2014; Costache et al., 2015; Romanescu et al., 2016 etc.
În vederea determinării vulnerabilității unui teritoriu la inundații sau viituri, în cele mai multe studii, este utilizată următoarea ecuație (Balica și Wright, 2010):
Vulnerabilitatea = Expunerea+Susceptibilitatea-Reziliența
O altă exprimare a ecuației de calcul a vulnerabilității, utilizând aceeași factori, prezintă următoarea formă (Birkman, 2006; De Leon, 2006):
Vulnerabilitate = (Expunerea*Susceptibilitatea) / Reziliența
Esența celor două ecuații este foarte bine cuprinsă în cadrul definiției oferite de Institutul pentru Educație în Domeniul Apei din cadrul UNESCO (http://unescoihefvi.free.fr/vulnerability.php), conform căreia vulnerabilitatea la inundații reprezintă gradul în care un sistem este susceptibil la inundații ca urmare a expunerii în coroborare cu abilitatea sa de a acționa împotriva hazardului, de a se recupera după trecerea acstuia sau de a se adapta noilor condiții rezultate în urma producerii hazardului.
De asemenea, din ambele relații reiese faptul că vulnerabilitatea este direct proporțională cu gradul de expunere și cu susceptibilitatea și că variază invers față de reziliență.
Pornind de la cele 2 relații de calcul al vulnerabilității sistemelor la viituri și inundații, în literatura de specialitate a fost propus Indicele Vulnerabilității la Inundații (Flood Vulnerability Index). Fiind considerat un instrument foarte util pentru autoritatile competente în vederea luării și prioritizării măsurilor de diminuare și prevenție a posibilelor efecte ale producerii viiturilor sau inundatților, indicele a apărut în literatura de specialitate pentru prima dată în anul 2005 (Connor și Hiroki, 2005). Ulterior, acesta a fost preluat și adaptat în studii de specialitate și de alți cercetători precum: Balica et al., 2009; Balica și Wright, 2010; Balica et al., 2012. În vederea compunerii Flood Vulnerability Index (FVI) sunt luate în considerare mai multe componente care sunt expuse riscului la inundații. Acestea sunt (Connor, 2006): Componenta climatică, Componenta hidrogeologică, Componenta Socio-economică, Măsurile de prevenție (Figura 1.2).
Complexitatea Indicelui Vulnerabilității la Inundații este dată de numărul mare de indicatori pe care componentele acestuia îl conțin. Astfel, metodologia propusă de Conor și Hiroki (2005) în vederea calculării Flood Vulnerability Index se referea la utilizarea unui număr de 10 indicatori, corespunzători a patru componente amintite (Figura 1.2). Din acest punct de vedere, se remarcă componenta Socio-economică, acesteia putându-i fi asociați mai mulți indicatori precum (Connor, 2006): rata de influență a televiziunii, densitatea populației din zona de inundată, rata populației aflată sub nivelul sărăciei, gradul de instruire și rata mortalității infantile (Figura 1.2).
Figura 1.2 Schema conceptuală a indicelui de vulenrabilitate la inundații (FVI)
(Sursa: Connor, 2006)
Componenta hidrogeologică a FVI are ca indicatori panta medie a bazinului hidrografic și gradul de impermeabilizare a acestuia. Aceștia indică faptul că, Indicele Vulnerabiltății la Inundații se pretează foarte bine studiilor realizate la scara bazinală. De altfel, valoarea medie a acestui indice a fost calculată pentru un număr de 114 bazine mari de pe întreg globul (Connor, 2006; Hara et al., 2009). Conform acestor valori cele mai vulnerabile areale se regăsesc în marea majoritate a bazinelor hidrografice situate în Africa, precum și aproape toată zona de Sud și Sud-Est a Asiei (Connor, 2006). Valorile ridicate ale FVI ce caracterizează bazinele hidrografice din aceste zone sunt determinate de factori precum: ploile torențiale care se manifestă în special în sezonul musonic în zona Asiei de Sud și Sud-Est, care stau la originea inundațiilor devastatoare; gradul redus de dezvoltare economică a statelor din aceste regiuni, acest fapt generând o expunere ridicată a populației din cauza lipsei unor măsuri de prevenție și adaptare la situațiile de urgență generate de producerea inundațiilor și a viiturilor.
Balica et al. (2009) au realizat o adaptare a indicelui FVI la diferite scări spațiale. Astfel, au determinat valorile valorile Flood Vulnerability Index într-o primă fază pentru bazine hidrografice mari precum cele ale fluviilor Dunăre, Rhin sau Mekong, mergând apoi la calcularea indicelui pentru unele sub-bazine și chiar pentru zonele urbane din aceste regiuni. O adaptare a estimării FVI pentru zonele urbane din zona costieră a fost prezentată și în studiul cu titlul: A flood vulnerability index for coastal cities and its use in assessing climate change impacts (Balica et al., 2012). Autorii au particularizat calcularea Flood Vulnerability Index prin considerarea inundațiilor costiere ca și hazard.
În toate cazurile prezentate anterior în care s-a calculat Indicele Vulnerabilității la Inundații, valorile acestuia au fost standardizate astfel încât s-au încadrat în intervalul 0 – 1, valorile apropiate de 0 caracterizând zone cu vulnerabilitate scăzută la inundații, în timp ce zonele caracterizate de valori apropiate de 1 ale FVI prezintă cu o vulnerabilitate ridicată în cazul producerii inundațiilor.
Importanța evaluării vulnerabilității zonelor costiere la inundații rezultă din faptul că peste jumătate din populația globului locuiește în aceste regiuni (Abuodha și Woodroffe, 2006). În ceea ce privește evaluarea vulnerabilității zonelor costiere la inundații, Abuodha și Woodroffe, 2006 au realizat o trecere în revistă a câtorva din principalele metode utilizate pe plan mondial (VULMIN, 2012). Astfel, se pot enumera: The Synthesis and Upscaling of Sea-level Rise Vulnerability Assessment (SURVAS); Land and wetland loss assessment following Klein/Nicholls; Dynamic Interactive Vulnerability Assessment (DIVA); Simulator of Climate Change Risks and Adaptation Initiatives (SimCLIM); Community Vulnerability Assessment Tool (CVAT); The Climate Framework for Uncertainty, Negotiation and Distribution (FUND); Coastal Zone Simulation Model (COSMO); South Pacific Island Methodology (SPIM) și Shoreline Management Planning (SMP).
Luând în considerare în mod particular cazul vulnerabilității fizice (a clădirilor) la viituri și inundații, pentru evaluarea acesteia au fost propuse mai multe metodologii. Dintre aceastea se remarcă cea aplicată de Saga (2006) în teza sa de masterat. Acesta a propus o metodologie bazată în mare măsură pe utilizarea tehnicilor GIS, studiul fiind aplicat pe zona orașului Naga din Filipine. În studiul său, Saga (2006) a luat în considerare pentru determinarea gradului de vulnerabilitate adâncimea apei de pe cuprinsul benzii de inundabilitate, precum și caracteristicile diferitelor tipuri de clădiri (înălțimea primului etaj față de suprafața solului, înălțimea primului etaj față de nivelul străzii, materialul de construcție al pereților, materialul de construcție al acoperișului) aflate în zona potențial afectată. Toate informațiile, referitoare atât la adâncimea apei, cât și la caracteristicile clădirilor, au fost obținute în urma observațiilor realizate pe teren, asistate de GPS. O metodă asemănătoare de evaluare a vulnerabilității clădirilor la viituri rapide a fost aplicată și de Godfrey et al. (2015) în zona văii Nehoiu din România. Metodologia propusă de Saga (2006) a fost preluată și adaptată în vederea aplicării ei în cadrul studiului de față, pentru determinarea din punct de vedere calitativ a vulnerabilității construcțiilor la viituri și inundații.
Tehnicile de analiză geospațială sunt printre cele mai importante și utile instrumente de analiză a vulnerabilității la inundații. Acestea permit, în primul rând, analiza relației spațiale dintre elementele potențial afectate de hazard și extensiunea spațială a acestuia. Apoi, tot prin intermediul acestor tehnici se poate evidenția din punct vedere spațial, distribuția gradului de expunere a elementelor supuse riscului prin prisma caracteristicilor acestora. Prin utilizarea suprapunerii factorilor geografici ale căror caracteristici influențează modul de manifestare a unui hazard natural, se poate determina din punct de vedere calitativ susceptibilitatea unei regiuni la producerea hazardului în cauză. Prin intermediul acestor tehnici pot fi realizate reprezentări cartografice pe care autoritățile responsabile le pot utiliza în vederea luării măsurilor de reducere a vulnerabilității comunităților la diferite hazarduri.
În cadrul prezentei lucrări, evaluarea vulnerabilității structurale la viituri și inundații pe cuprinsul zonei de studiu s-a realizat utilizând 2 abordări diferite.
Prima se referă la estimarea cantitativă a potențialelor pagube economice înregistrate în cadrul infrastructurii din zona de studiu (casele și anexele gospodărești, drumurile comunale și județene, drumurile rezidențiale și drumurile forestiere), în urma producerii unor debite cu probabilități de revenire de 1%, 2%, 5% și 10%. Estimarea potențialelor pagube economice pentru fiecare scenariu de inundabilitate a fost posibilă prin modelarea benzilor de inundabilitate aferente debitelor cu diferite probabilități de revenire și cuantificarea elementelor de infrastructură potențial afectate. Această analiză a avut la bază date economice referitoare la pagubele produse de inundațiile din anul 2005 la nivel național. Metodele utilizate în acest caz au fost cele de modelare hidraulică combinate cu tehnicile SIG, precum și prelucrarea statistică a datelor referitoare la pagubele economice.
A doua abordare a constat în estimarea calitativă a vulnerabilității construcțiilor la inundații prin compunerea unui indice adimensional. Calcularea și spațializarea acestui indice a avut la bază metodologia aplicată de Saga (2006) în lucrarea sa de finalizare a programului masteral, aceasta fiind prezentată succint anterior. Astfel, în cazul prezentei teze de doctorat, calcularea Indicelui de Vulnerabilitate s-a realizat pe sectorul râului Slănic din zona localității Cernătești, având la bază banda de inundabilitate specifică debitului cu probabilitatea de revenire de 1%, adâncimea apei în fiecare punct de pe cuprinsul benzii de inundabilitate și caracteristicile construcțiilor din zona potențial afectată. Utilizarea tehnicilor de analiză spațială, implementate în softurile SIG, a permis estimarea și spațializarea vulnerabilității structurale.
Capitolul 2. Date, indicatori, metode și softuri utilizate
2.1. Date
Realizarea studiului de față privind evaluarea vulnerabilității structurale la viituri și inundații, a fost posibilă prin utilizarea mai multor tipuri de date (Tabel 2.1). Sursele de date sunt numeroase, aici fiind incluse: arhivele unor instituții de stat precum Institutul Național de Hidrologie și Gospodărirea Apelor, Administrația Națională de Meteorologie; baze de date digitale geospațiale în format specific Sistemelor Informaționale Geografice; surse de date reprezentate de materialele cartografice în format electronic, observații și măsurători pe teren etc. (Tabel 2.1). Toate aceste date au fost prelucrate și analizate prin metode de lucru diverse: statistico-matematice, metode GIS (cartografice, geostatistice) etc.
Tabel 2.1 Structura bazei de date utilizată în teza de doctorat
2.1.1. Datele de tip numeric
Datele de tip numeric utilizate în lucrarea de cercetare:
precipitații medii multianuale pentru un număr de 15 stații meteorologice din interiorul și din vecinătatea zonei de studiu. Datele respective au fost utilizate pentru spațializarea pe cuprinsul zonei de studiu a cantităților medii multianuale de precipitații. Acestea au fost preluate din Clima României (2008).
debite maxime cu probabilități de revenire de 1%, 2%, 5%, 10% de pe râul Sărățel din dreptul satului Joseni, comuna Berca. Aceste date sunt preluate de la Administrația Bazinală de Ape Buzău-Ialomița. De asemenea pentru aceleași probabilități de revenire au fost procurate date similare corespunzătoare stațiilor hidrometrice Lopătari și Cernătești amplasate pe râul Slănic (sursa: arhiva INHGA).
date privind debitele maxime anuale și orare aferente celor mai importante zece viituri (după debitul maxim) înregistrate la 14 stații hidrometrice din zona de studiu. Acestea au fost preluate din arhiva INHGA și utilizate în vederea determinării elementelor caracteristice ale viiturilor.
date privind numărul construcțiilor din cuprinsul localităților Joseni, Lopătari și Cernătești pentru care s-au realizat studii de caz în ceea ce privește extinderea benzilor de inundabilitate pentru debite cu diferite probabilități de revenire. Acestea au fost vectorizate de pe Ortofotoplanurile ANCPI prin intermediul softurilor GIS.
date cu privire la valoarea pagubelor economice produse de inundațiile din 2005 în cadrul elementelor de infrastructură: case, anexe gospodărești, drumuri. Aceste date au fost preluate din Raportul privind efectele inundațiilor și fenomenelor meteorologice periculoase produse în anul 2005 realizat de Comitetul Ministerial pentru Situații de Urgență din cadrul Ministerului Mediului și Gospodăririi Apelor (2006).
2.1.2. Date geospațiale
Aceste date sunt destinate prelucrării în softurile de analiză GIS și se referă în principal la două tipuri:
a.Date în format vectorial
b.Date în format raster
Datele în format vectorial
Acestea se obțin prin digitizarea elementelor de pe suporturi cartografice de tipul hărților scanate și georeferențiate, digitizarea și clasificarea imaginilor satelitare și vectorizarea de pe ortofotoplanuri. Din acest punct de vedere, există trei tipuri de geometrii care stau la baza reprezentărilor vectoriale:
punctul, care se folosește pntru cartarea unor obiecte cu dimensiuni reduse comparativ cu scara de reprezentare a hărții. Fiecare punct are ca și caracteristici o pereche de coordonate geografice de latitudine și longitudine (X și Y), iar în cazul punctelor utilizate pentru altitudine se ia în calcul și componenta verticală a acestuia (Z) (http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.1).
linia, care reprezintă o altă variantă de redare a datelor geospațiale sub format vectorial. Obiectul de tip linie se compune dintr-o înlănțuire de vertecși conectați, fiecare având coordonate spațiale proprii (http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.1).
poligonul, care reprezintă un obiect vectorial care constă într-o înșiruire de vertecși de coordonate (XY) ultimul dintre aceștia fiind același cu primul (http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.1).
În prezenta lucrare au fost utilizate următoarele seturi de date geospațiale vectoriale:
puncte reprezentând: construcțiile din zonele pentru care s-au aplicat studiile de caz, acestea având ca sursă Ortofotoplanurile (ANCPI, 2008); cotele altimetrice preluate prin intermediul măsurătorilor pe teren cu aparatul GPS Trimble GeoXH 2008 Series cu o precizie verticală și orizontală ce poate atinge 10 cm; stațiile hidrometrice din zona de studiu (sursa: INHGA) și stațiile meteorologice (sursa: Geospatial.org).
linii reprezântând: râurile din zona cercetată preluate din baza de date GIS a Institutului Național de Hidrologie și Gospodărirea Apelor; sectoare de râu pentru care s-a realizat modelărea hidraulică în vederea obținerii benzilor de inundabilitate pentru debitele cu diferite probabilități de revenire (vectorizate de pe Ortofotoplanuri, 2008); diferitele tipuri de drumuri din zona de studiu precum și căile ferate preluate din baza de date Open Street Map; tronsoanele de drum din zonele pentru care s-au realizat scenarii de inundabilitate, acestea fiind obținute prin vectorizare de pe Ortofotoplanuri, 2008.
poligoane pentru delimitarea de areale reprezentând: formațiunile litologice din zona de studiu, acestea fiind preluate din Harta Geologică a României 1:200.000 (Institutul Național de Geologie, 1968); tipul de acoperire a terenurilor având ca sursă baza de date Corine Land Cover, 2006 (European Environmnetal Agency); tipurile de sol preluate din Harta Solurilor din România în format digital 1:200.000 (ICPA, 2002).
Datele în format raster
Prin intermediul datelor geospatiale în format raster, informațiile din lumea reală sunt reprezentate sub formă unor celule, organizate sub forma unei matrice cu rânduri și coloane. Este recomandată utilizarea acestei structuri de date pentru reprezentarea parametrilor cu valori continue în spațiu precum (Obe și Hsu, 2015): altitudinea, temepratura, precipitații, viteza și direcția vântului, adâncimea apei etc. Aceste celule sunt dispuse sub forma unei matrici cu rânduri și coloane, toate celulele din această structură având o dimensiune egală a laturei. De asemenea, fiecare celulă componentă a rasterului are atribuite, pe lângă valoarea specifică a elementului spațial reprezentat (http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.2) și valorile coordonatelor de latitudine și longitudine. Cea mai tipică formă a celulelor care alcătuiesc un raster este cea pătrată.
În lucrarea de față, formatul raster este foarte util deoarece prin integrarea acestora în diverse operații specifice softurilor GIS se pot determina arealele susceptibile la manifestarea inundațiilor și a viiturilor.
Au fost utilizate următoarele seturi de date geospațiale în format raster:
Modelul Digital de Teren (MDT). Acesta este o reprezentare la scară a variațiilor altitudinilor de la suprafața solului. Poate fi determinat pe baza curbelor de nivel vectorizate de pe materialele cartografice (Planuri Topografice, 1:5000 sau Harta Topografică 1:25000), pe baza metodelor de fotogrametrie utilizându-se în acest caz ortofotogramele sau pe baza zborurile LIDAR. Modelele Digitale de Suprafață obținute prin intermediul tehnicilor LIDAR (de scanarea laser) au cea mai mare acuratețe deoarece acestea redau cu fidelitate variațiile de altitudine de la suprafața terenului. Trebuie menționat însă faptul că sunt necesare prelucrări suplimentare ale rezultatelor scanării prin tehnici laser, deoarece este necesară eliminarea prezenței obiectelor de la suprafața solului (mașini, case și anexe gospodărești, poduri, suprafețe forestiere) care nu vor face parte din Modelul Digital de Teren (Zhang et al., 2003). Utilizarea MDT este esențială pentru studiul de față, deoarece pe baza acestuia au fost derivați indicatori morfometrici pentru zona studiu, utilizați în calcularea susceptibilității la viituri și inundații. De asemenea pe baza Modelului Digital de Teren s-a realizat construirea elementelor de geometrie a albiei folosite pentru modelarea hidraulică. În prezenta lucrare au fost utilizate 2 tipuri de modele digitale de teren: unul preluat din baza de date SRTM 30 pusă la dispoziție de NASA (National Aeronautics and Space Administration) și cel de-al doilea derivat prin interpolarea curbelor de nivel și cotelor altimetrice.
Ortofotoplanurile (ANCPI, 2008). Acestea au fost utilizate pentru extragerea elemenetelor de infrastructură potențial afectate de viituri și inundații (case, anexe gospodărești și drumuri și căi ferate);
Planurile Topografice 1:5000 (ANCPI, 1973). Aceste materiale cartografice au servit ca bază de hartă pentru extragerea curbelor de nivel utilizate în vederea realizării MDT la o rezoluție cât mai fină, pentru arealele în care s-au efectuat analize detaliate la scara sectoarelor de râu;
2.2. Metode
În vederea reașizării obiectivelor propuse au fost aplicate mai multe metode: metoda investigației și cercetării bibliografice, metode statistico-matematice, metode bazate pe utilizarea SIG, modelare hidrologică și hidraulică, metoda observației, metode cartografice etc.
Metoda investigației și cercetării bibliografice
Metoda investigației a fost utilizată în vederea obținerea datelor de la: Institutul Național de Hidrologie și Gospodărire a Apelor, Agenția Națională de Cadastru și Publicitate Imobiliară, Administrația Națională de Meteorologie. De asemnenea, metoda a presupus căutarea altor tipuri de date de pe site-uri specializate precum și a informațiilor din surse bibliografice din literatura de specialitate.
Metode statistico-matematice
Acestea includ, în primul rând, analize statistice clasice bazate pe determinarea de parametri statistici specifici seriilor de date (valori medii, maxime, minime).
Una din metodele care face parte din această categorie este reprezentată de regresia liniară simplă. Aplicarea regresiei liniare simple a fost utilă, pentru identificarea relației dintre cantitățile de precipitații și altitudinea stațiilor meteorologice de exemplu, aceasta fiind, mai departe, utilizată pentru spațializarea valorilor de precipitații.
Alte două metode statistice folosite în actuală teză de doctorat sunt Weights Of Evidence și Frequency Ratio. Acestea au permis calcularea indicelui Flash-Flood Potential (FFPI) prin luarea în considerarea a influenței pe care fiecare caracteristică sau clasă de factori o are asupra scurgerii. Aceată influență a fost calculată prin suprapunerea pixelilor reprezentând zonele cu fenomene de șiroire cu pixelii claselor sau categoriilor de factori.
Metode specifice tehnicilor SIG
Prin intermediul sistemelor informaționale geografice (SIG) se pot realiza vizualizări, analize, interogări și interpretări ale datelor spațiale în vederea înțelegerii relațiilor dintre componentele spațiale, a modelelor și tendințelor (http://www.esri.ro/what-is-gis). De asemenea prin intermediul tehnicilor SIG se pot realiza materiale cartografice computerizate.
Metoda digitizării (vectorizare). Aceasta va fi utilizată în scopul creări unei baze de date geospațiale în format vectorial.
Astfel, aplicarea acestei metode pentru zona de studiu va include:
digitizarea curbelor de nivel de pe Planurile Topografice scara 1:5000 la echidistanța de 2,5 m;
digitizarea cotelor altimetrice de pe Planurile Topografice 1:5000;
digitizarea zonelor cu fenomene de torențialitate de pe ortofotoplanurile 1:5000;
digitizarea elementelor de infrastructură (case, anexe gospodărești și drumuri) preluate din ortofotoplanurile 1:5000
digitizarea în detaliu a tronsoanelor de râuri luate în considerare pentru modelarea hidraulică de pe ortofotoplanurile 1:5000.
Metoda conversiei vector – raster. Aceasta a fost utilizată pentru a converti structurile vectoriale în format raster cu o anumită dimensiune a celulei aleasă de utilizator. Această operație este realizată pentru facilitarea aplicării anumitor metode SIG care solicită date în format raster. Cel mai des întâlnită este conversia polygon raster. Este utilizată în special pentru pregătirea setului de date în vederea utilizării acestuia în analize SIG de pretabilitate sau potențial. În cazul prezentei lucrări, această metodă a fost utilizată pentru convertirea datelor de tip polygon în raster în vederea includerii acestora în procesul de identificarea a arealelor expuse formării viiturilor și inundațiilor. Datele utilizate pentru conversia din format poligon în format raster se referă la: modul de utilizare a terenurilor; tipul de roci prezente în zona de studiu și grupa hidrologică de soluri.
Metoda bonitării factorilor geografici. Această tehnică a fost folosită pentru acordarea unor anumite punctaje de pretabilitate sau potențial pentru diferite clase de valori sau tipuri ale factorilor geografici care sunt luați în calcul în diverse analize. În studiul de față s-a realizat bonitarea claselor de valori sau a tipurilor factorilor geografici luați în considerare pentru calcularea și spațializarea potențialului de manifestare a fenomenelor hidrice de risc precum viiturile și inundațiile.
Acești factori au inclus: panta reliefului, densitatea fragmentării reliefului, L-S Factor, altitudinea relativă a suprafețelor față de nivelul râurilor, grupele hidrologice de sol, indicele de convergență a rețelei hidrografice, utilizarea terenurilor, orientarea versanților, curbura în profil, litologia, precipitațiile medii multianuale.
Metoda intersecției spațiale a componentelor geografice. Această metodă a fost utilizată în scopul pregătirii datelor de intrare pentru modelul hidrologic. Astfel, în cazul stdudiului de față au fost luate în considerare Modul de utilizare a terenurilor în format polygon și Grupa hidrologică de sol, de asemenea, în format vectorial de poligon. Acestea au fost intersectate rezultând o singură temă în format vectorial de polygon care conține informații atât despre modul de utilizare a terenurilor de pe o anumită suprafață, cât și despre grupa hidrologică de soluri. Pe baza acestor informații s-a stabilit indexul Curve Number pentru fiecare suprafață, ce a fost utilizat la calcularea stratului de apă scurs rezultat dintr-o anumită cantitate de precipitații.
Metoda algebrei cartografice. Aceasta facilitează realizarea operațiilor matematice între date geospațiale de tip raster. În mediul SIG poate fi utilizată o gamă foarte largă de operații matematice cu datele geospațiale. De asemenea, metoda algebrei cartografice coroborată cu metoda regresiei liniare, a fost utilizată în studiul de față în vederea spațializării cantităților de precipitații pe cuprinsul zonei de studiu.
Metode geostatistice de interpolare. Dintre metodele de interpolare în cazul studiului de față au fost utilizate:
-Metoda Anudem – a fost utilizată în scopul obținerii Modelului Digital de Teren rezultat din interpolarea curbelor de nivel vectorizate de pe materialele cartografice digitale și din interpolarea cotelor altimetrice extrase, de asemenea de pe materialele cartografice dar și din măsurătorile efectuate pe teren. Această metodă a fost implementată prin intermediul instrumentului Topo to Raster din extensia Spatial Analyst în cadrul softului ArcGIS 10.2.
-Metoda Kriging – a fost folosită pentru interpolarea valorilor reziduale de precipitații rezultate de la fiecare stație meteorologică valorificată. Reziduurile au rezultat în urma scăderii valorilor teoretice de precipitații din cele măsurate la stațiile meteo. Valorile teoretice au fost obținute în urma aplicării ecuației regresiei liniare dintre altitudinile stațiilor meteorologice și valorile de precipitații înregistrate la acestea.
Model Builder. Model Builder din softul de SIG ArcGIS 10.2 este o aplicație utilizată pentru automatizarea fluxurilor de lucru și în final pentru crearea de noi instrumente de analiză SIG. În cazul prezentei lucrări, această aplicație a fost utilizată în scopul procesării și pregătirii mai rapide și eficiente a datelor necesare obținerii indicilor Potențialului de apariție a Viiturilor și Inundațiilor spațializați în arealul de studiu.
Metoda cartografiei digitale. A fost utilizată pentru realizarea tuturor hărților din cadrul tezei de doctorat
Metoda modelării hidrologice
Modelarea hidrologică folosește, pentru simularea scurgerii apei la suprafață indiferent de forma sub care aceasta se manifestă (sub forma unui strat de apă scurs sau sub forma debitelor înregistrate într-o secțiune transversală a unui râu), un sistem de ecuații ce descriu comportamentul hidrologic al bazinului hidrografic (Șerban et al., 1989). O metodă utilizată pe scară largă în literatura de specialitate este cea a SCS – Curve Number dezvoltată de Soil Conservation Services din Statele Unite ale Americii. Aceasta ține cont, pentru procesul de transformare a unei cantități de ploaie în scurgere de suprafață, de abstracția inițială pe care o realizează suprafața terenului asupra cantității de ploaie căzute (Bilașco, 2008; Minea, 2011). Abstracția inițială variază în funcție de panta reliefului, modul de utilizare a terenului și grupa hidrologică de sol. În cazul prezentei lucrări, modelarea hidrologică va fi utilizată în vederea simulării stratului mediu multianual de apă scurs (mm) pe cuprinsul zonei de studiu.
Metoda modelării hidraulice
Modelarea hidraulică a fost utilizată în cadrul lucrării pentru simularea extinderii benzilor de inundabilitate pentru anumite valori de debit. Modelarea hidraulică poate fi unidimensională (1D) sau bidimensională (2D). În cazul de față, pentru simularea benzii de inundabilitate s-a considerat unu model 1D. Modelarea hidraulică 1D poate fi de două tipuri: în regim permanent (când se simulează banda de inundabilitate pentru o singură valoare de debit) și în regim nepermanent (când este utilizat un șir continuu de date de debit pentru o anumită perioadă). În cazul de față a fost utilizată modelarea hidraulică 1D în regim permanent.
În prezenta lucrare, rezultatele modelării hidraulice au constituit suportul spațial pentru estimarea pagubelor economice produse de viituri și inundații în arealul supus cercetării, precum și pentru estimarea calitativă a gradului de vulnerabilitate structurală.
Alte metode
Acestea au inclus: observațiile și măsurătorile pe teren, analiza, sinteza etc.
Indicatori
În vederea atingerii scopului principal al tezei de doctorat și obținerii rezultatelor dorite, au fost utilizați mai mulți indicatori calitativi și cantitativi, rezultați din prelucrarea datelor prin utilizarea unor metode specifice. Astfel, în Tabelul 2.2 sunt prezentați sintetic indicii sau indicatorii utilizați în studiul de față.
Tabel 2.2 Indicatorii utilizați în cadrul tezei de doctorat
2.4.Softuri
Utilizarea combinată a diferitelor categorii de softuri este indispensabilă în vederea obținerii celor mai bune rezultate în cadrul unei lucrări de cercetare cu caracter geografic. În studiul au fost utilizate: softuri de analiză statistico-matematică, softuri specifice SIG, soft de modelare hidraulică și soft de determinare a caracteristicilor undelor de viitură.
Soft de analiză statistico-matematică
Pentru realizarea analizelor statistice și a calculelor necesare obținerii rezultatelor pentru actuala teză de doctorat, datele necesare vor fi introduse în softul Microsoft Excel. Acesta a permis:
realizarea regresiei liniare simple între cantitățile de precipitații de la diferite stații meteorologice și altitudinea acestora;
calcularea valorilor medii, minime și maxime pentru diferiți parametri utilizați în teza de doctorat;
realizarea graficelor de tip diagramă pentru redarea distribuției procentuale ale unor clase de valori pentru diferiți parametrii/indici;
realizarea unor reprezentări grafice (diagrame circulare; histograme etc.)
Softuri specifice SIG
Softul ArcGIS 10.2 a fost dezvoltat de Environmental Scientific Resources Institut (ESRI) din Statele Unite ale Americii și distribuit în țara noastră de către ESRI România. Complexitatea softului este dată de multitudinea operațiilor de geoprocesare pe care acesta le poate realiza. De asemenea tot prin intermediul ArcGIS 10.2 se pot realiza materiale cartografice complete și sugestive.
În studiul de față, softul ArcGIS 10.2 a fost aplicat în vederea realizării următoarelor operații:
vectorizarea elementelor de infrastructură din cuprinsul zonei de studiu;
vectorizarea curbelor de nivel în vederea realizării Modelului Digital de Teren (MDT);
realizarea Modelului Digital de Teren prin intermediul interpolării curbelor de nivel;
delimitarea bazinelor hidrografice din zona de studiu pe baza MDT;
extragerea rețelei de râuri din zona de studiu utilizând MDT în vederea calculării densității fragmentării reliefului;
realizarea prin metoda de geostatistică Residual Kriging, a hărții privind variația spațială a cantităților de precipitații pe zona de studiu;
pregătirea datelor de intrare în modelul hidraulic;
realizarea operațiilor de convertire a datelor geospațiale de tip vectorial (polygon) în raster;
realizarea operațiilor de bonitare a factorilor geografici care influențează scurgerea de suprafață;
calcularea Indicilor Potențialului de manifestare a scurgerii accelerate a apei pe versanți precum și a Indicelui potențialului de inundabilitate pe întreaga zonă de studiu, utilizând metoda algebrei cartografice;
calcularea Indicelui Vulnerabilității Construcțiilor la viituri și inundații;
realizarea tuturor hărților necesare din cuprinsul lucrării
Softul SAGA GIS 2.1.0. Este un soft open source specific SIG, dezvoltat de o echipă de doi cercetători de la Universitatea din Hamburg. În ceea ce privește analizele privind caracteristicile parametrilor morfometrici derivați din MDT, SAGA GIS este unul din cele mai puternice și utilizate softuri. Funcțiile acestuia au fost folosite în vederea obținerii mai multor indici morfometrici integrați în procesele de calcul al Indicilor Potențialului de formare a viiturilor și inundațiilor. Indicii morfometrici precum, indicele de convergență a rețelei hidrografice sau altitudinea verticală a suprafețelor față de talvegul râurilor utilizați în studiul de față au fost derivați din MDT în softul SAGA GIS 2.1.0. De asemenea, funcțiile softului permit exportarea rezultatelor obținute într-un format specific softului ArcGIS 10.2 acolo unde vor fi cartate, dar și introduși în anumite fluxuri de lucru.
Softul Idrisi Selva. Idrisi Selva este un soft dezvoltat de o echipă de cercetători de la Clarck University din Worcester (Statele Unite ale Americii). Acesta integrează atât tehnici specifice SIG, cât și tehnici specifice Teledetecției. În prezenta lucrare, softul Idrisi Selva a fost folosit în vederea ponderării factorilor care au fost luați în considerare pentru calcularea Indicilor Potențialului de Formare a Viiturilor și Inundațiilor în cadrul zonei de studiu.
Soft de modelare hidraulică
Modelarea hidraulică a fost utilizată, așa cum deja am menționat, în scopul simulării extinderii benzilor de inundabilitate pe sectoarele de râu analizate. În acest sens, a fost utilizat softul de modelare hidraulică open access de modelare hidraulică HEC-RAS 4.1 dezvoltat de U.S. Army Corp of Engineers. Pentru obținerea unor rezultate cât mai exacte ale extensiunii spațiale a benzilor de inundabilitate sunt necesare date de intrare procesate anterior în mediul SIG. În cazul softului HEC-RAS 4.1 acest lucru este posibil prin relaționarea lui cu ArcGIS 10.2 prin intermediul extensiei HEC-GeoRAS 10.2 care permite obținerea pe baza MDT a unor elemente esențiale în procesul de modelare hidraulică, precum geometria albiei sau coeficienții de rugozitate Manning. De asemnea, relaționarea softului de modelare hidraulică cu ArcGIS 10.2 permite exportarea finală a rezultatelor modelării într-un format specific SIG și realizarea extinderii hărților de inundabilitate.
Soft de determinare a caracteristicilor undelor de viitură
Pentru determinarea caracteristicilor undelor de viitură de la stațiile hidrometrice amplasate în zona de studiu, a fost utilizat softul de modelare CAVIS, acesta fiind dezvoltat în cadrul Institutului Național de Hidrologie și Gospodărirea Apelor de Corbuș (2010). Astfel, au putut fi determinate: volumul de apă scurs pe ramura de creștere a viiturii (mil. m3), volumul de apă scurs pe ramura de descreștere a undei de viitură (mil. m3), coeficientul de formă al undelor de viitură, timpul de creștere (ore), timpul de descreștere (ore) și timpul total de manifestare a viiturilor (ore).
3. Zona de studiu și factorii care determină vulnerabilitatea structurală la viituri și inundații
Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău se află situat în partea central – sud-estică a României (Figura 3.1) foarte aproape de intersecția paralelei de 45° cu meridianul de 26°. Mai exact cele patru puncte extreme ale zonei de studiu prezintă următoarele coordonate spațiale (Figura 3.1):
punctul reprezentând extremitate nordică se află la intersecția paralelei de 45° 51’ 54” cu meridianul de 26° 20’ 44”;
punctul reprezentând extremitate vestică se află la intersecția paralelei de 45° 31’ 43” cu meridianul de 25° 53’ 03”;
punctul reprezentând extremitate sudică se află la intersecția paralelei de 45° 06’ 16” cu meridianul de 26° 25’ 14”;
punctul reprezentând extremitate nordică se află la intersecția paralelei de 45° 22’ 17” cu meridianul de 26° 58’ 03”.
Figura 3.1 Localizarea zonei de studiu în cadrul României
Coordonatele punctelor mai sus menționate au fost calculate automat prin intermediul softului ArcGIS 10.2, utilizându-se unealta Field Calculator din tabelul de atribute asociat celor 4 puncte.
Delimitarea actuală a zonei de studiu s-a făcut prin intersecția cumpenei de apă a bazinului hidrografic al râului Buzău cu limitele unităților de relief ce compun Carpații și Subcarpații de Curbură. Nu s-a ales o delimitare care să ia în calcul suprafața de bazin amonte de un anumit punct, deoarece cea mai din aval stație hidrometrică (S.H.) situată în interiorul zonei Subcarpatice se află la Măgura. Delimitarea zonei de studiu amonte de S.H. Măgura implica neluarea în considerare pentru analiză a unui număr de 5 afluenți importanți ai Buzăului (Bălăneasa, Nișcov, Sărețel, Slănic și Câlnău) a căror confluențe cu râul principal sunt situate în aval de stația hidrometrică Măgura. Aceștia își au izvorul în zona Carpatică sau Subcarpatică iar mare parte din suprafețele lor se suprapun aproape integral peste zona Subcarpaților de Curbură. Prin urmare, zona de studiu este delimitată în partea montană exclusiv de cumpăna de apă, în timp ce la partea inferioară a zonei deluroase aceasta corespunde cu limita dintre Sucarpații de Curbură și Câmpia Română. Arealul supus cercetării are o suprafață de aproximativ 3670 km2, reprezentând circa 2 treimi din totalul bazinului hidrografic al râului Buzău. Regiunii montane a arealului supus cercetării îi revin aproximativ 2070 km2 în timp ce zona Subcarpatică ocupă circa 1600 km2. În general altitudinile zonei de studiu se încadrează între 114 m la ieșirea râului Buzău din zona Subcarpatică și 1915 m pe cele mai înalte culmi ale Carpaților de Curbură. Dintre cele mai importante masive ale ce compun regiunea montană a zonei de studiu amintim (Frățilă, 2010): Masivul Ciucaș, Masivul Penteleu, Munții Podu Calului, Munții Lăcăuți, Masivul Furu și Pintenul Ivănețu. Pentru zona Sucarpaților de Curbură se pot menționa (Frățilă, 2010): Dealul Bisoca cu o altitudine de 970 m, Dealul Priporu cu o altitudine de 825 m, Blidișel cu 823 m și Dealul Bocu cu 809 m.
5.1.1. Derivarea în mediul SIG a rețelei hidrografice și delimitarea principalelor sub-bazine hidrografice
În vederea trasării rețelei hidrografice și delimitării sub-bazinelor hidrografice din zona de studiu s-a recurs la utilizarea unui flux de lucru automat implementat în aplicația Model Builder din softul ArcGIS 10.2 (Figura 5.1). Astfel, Modelul Digital al Terenului a constituit singura dată de intrare în cadrul fluxului de lucru, acesta fiind preluat din baza de date SRTM la o rezoluție spațială de 30 m.
Figura 5.1 Fluxul de lucru implementat în Model Builder din softul ArcGIS 10.2 în vederea determinării rețelei de râuri și a bazinelor hidrografice și a rețelei de râuri
În cadrul primului pas al algoritmului de extragere a rețelei hidrografice s-a urmărit procesarea MDT prin eliminarea imperfecțiunilor care pot apărea pe suprafața acestuia (microdepresiuni sau forme pozitive de relief) în vederea evitării erorilor digitale (Figura 5.1).
În continuare, după procesarea MDT a fost derivată din acesta Direcția de scurgere (Figura 3.2) a organismelor fluviatile pe versanți. Aceasta a fost obținută pentru toată zona de studiu în format raster. Fiecare celulă a rasterului are atribuită câte o direcție de scurgere în funcție de direcția versanților descendenți. Astfel, în rasterul final sunt prezente opt direcții de scurgere corespunzătoare direcțiilor cardinale și intercardinale. După derivarea direcțiilor de scurgere, următorul pas în fluxul de lucru implementat în vederea obținerii rețelei hidrografice și a bazinelor aferente este determinarea acumulării scurgerii. Algorimtul utilizat în vederea realizării rasterului corespunzător acumulării scurgerii este bazat pe folosirea direcției de scurgere (Qin și Zhan, 2012) obținută anterior. În format digital fiecare celulă a rasterului corespunzător acumulării scurgerii are atribuită o valoare corespunzătoare numărului celulelor din amonte care se consideră a se scurge în acestea plus ea însăși. În consecință dacă o celulă nu va avea în amonte o altă celulă a rasterului atunci celula respectivă va primi valoarea 0 (http://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial-analyst/how-flow-accumulation-works.htm) . Celulele cu valori ridicate vor fi cele aflate în zonele de vale acolo unde convergența hidrografică este mai mare, în timp ce cea mai ridicată valoare o va primi celula rasterului aflată la ieșirea din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, aici considerându-se că se acumulează scurgerea din toate celulele aflate în amonte în cuprinsul întregului areal supus cercetării.
Următorul pas în fluxul de lucru implementat îl constituie derivarea rețelei hidrografice având la bază acumularea scurgerii. Au fost luate în considerare pentru analiză doar organismele fluviatile a căror lungime depășește 4 km. Astfel, utilizându-se instrumentul Con din softul ArcGIS 10.2 a fost pusă condiția de selectare a celulelor din rasterul corespunzător acumulării scurgerii care să formeze lungimi de râuri mai mici de 4 km.
Odată definită rețeaua hidrografică în format raster s-a realizat ierarhizarea acesteia. Astfel, în modelul creat a fost introdusă unealta Stream Order a modului Hydrology din softul ArcGIS 10.2. Ierarhizarea rețelei hidrografice din zona de studiu a fost realizată după sistemul Gravelius (Zăvoianu et al., 2009). În acest sens afluenților direcți ai râului Buzău, care este cursul de apă principal (colector) din zona de studiu, li se atribuie ordinul I. În cazul studiului de față, s-au identificat până la afluneții de ordinul I, II și III.
Rețeaua hidrografică ierarhizată a constituit baza delimitării bazinelor hidrografice corespunzătoare. În acest scop au fost identificate toate confluențele dintre râurile din zona de studiu, acestea constituind limitele inferioare ale bazinelor hidrografice sau, altfel spus, gura de varsare a râurilor colectoare din bazinele respective. În amonte de aceste puncte au fost conturată linia cumpenei de apă pentru fiecare bazin hidrografic în parte. În softul de analiză spațială pentru obținerea limitelor bazinelor hidrografice pe lângă punctele de confluență a fost necesar și rasterul reprezentat de direcția de scurgere a apei.
5.1.2. Caracteristici morfometrice ale bazinelor și rețelei hidrografice
În urma rulării fluxului de lucru generat pentru derivarea rețelei hidrografice și delimitarea bazinelor aferente sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău au rezultat:
1237 de km de râuri derivați din Modelul Digital de Teren;
36 bazine hidrografice de ordinul I;
44 bazine hidrografice de ordinul II;
15 bazine hidrografice de ordinul III;
În arealul supus cercetării râul colector principal (Buzău) are o lungime totală de 139 km și un bazin de recepție de 3600 km2. Altitudinile sale variază între 114 m și 1915 m cu o valoare medie de 726 m. Panta medie a bazinului este de 12,5° iar a râului Buzău de 8,5 m/km (Tabel 3.1). Dintre bazinele de ordinul întâi cele mai mari suprafețe le sunt corespunzătoare râurilor: Bâsca (783 km2 cu o altitudine medie de 1120 m), Slănic (472 km2 cu o altitudine medie de 577 m), Bâsca Chiojdului (340 km2 cu o altitudine medie de 658 m), Nișcov (221 km2 cu o altitudine medie de 332 m), Bălăneasa (189 km2 cu o altitudine medie de 517 m), Sărățel (189 km2 cu o altitudine medie de 428 m), Câlnău (172 km2 cu o altitudine medie de 369 m) și Siriul Mare (84 km2 cu o altitudine medie de 1052 m) (Figura 3.4).
Bazinul afluent cu cea mai mare suprafață, Bâsca se află exclusiv în partea montană, altitudinea medie a acestuia fiind de 1120 m (Tabelul 3.1). De asemenea, lungimea cea mai ridicată a cumpenei de apă sau perimetrul unui bazin hidrografic este înregistrat tot de bazinul hidrografic al râului Bâsca, aceasta însumând circa 148 km (Tabelul 3.1). Același bazin deține și cea mai mare lungime a unui curs de apă afluent Buzăului. Conform determinărilor computerizate aceasta ajunge la 79 de km fiind îndeaproape urmat de râul Slănic, cu 72 de km lungime (Tabelul 3.1).
Softurile SIG au permis determinarea pentru fiecare sub-bazin în parte a unui parametru foarte important și anume panta medie a acestora. Acest parametru pune în valoarea comportamentul gravitațional al scurgerii apei pe versanți și este un foarte bun indicator al energiei existente la nivelul unui bazin hidrografic (Constantinescu, 2006). În ceea ce privește zona de studiu se poate observa că cea mai ridicată pantă medie se înregistrează în bazinul hidrografic Siriul Mare aceasta fiind de circa 14,8°, în timp ce cea mai scăzută este la nivelul bazinului hidrografic Câlnău de circa 8,2° (Tabelul 3.1).
Raportul de circularitate este un indicator calitativ referitor la forma bazinelor hidrografice. Acesta arată gradul de alungire sau de circularitate a unui bazin, respectiva caracteristică având un rol major în ceea ce privește timpii de concentrare a apei în colectorul principal (Pișota et al., 2005), și mai departe în probabilitatea de apariție a viiturilor rapide. Cu cât bazinul hidrografic prezintă o formă mai circulară cu atât timpul de concentrare a apei este mai redus.
Ecuația pe care s-a bazat calculul raportului de circularitate (Rc) are forma (Pișota et al., 2005):
(1),
unde:
Rc – raportul de circularitate al bazinului hidrografic;
A – suprafața bazinului hidrografic (km2);
P – perimetrul bazinului hidrografic (km).
Figura 3.4 Primele opt bazine hidrografice de ordinul întâi din punct de vedere al suprafeței, din zona de studiu
Valoarile raportului de circularitate sunt exclusiv subunitare. Astfel, cu cât valoarea raportului de circularitate este mai apropiată de 1 cu atât bazinele sunt considerate a avea un grad mai ridicat de circularitate în timp ce, cu cât aceasta este mai apropiată de 0 forma bazinelor se consideră a fi una alungită (Pișota et al., 2005). În cazul zonei de studiu raportul de circularitate este cuprins între 0,3, valoare specifică bazinelor hidrografice ale râurilor Câlnău și Slănic și 0,69 valoare calculată pentru bazinul râului Câlnău. Întregul areal supus cercetării prezintă o valoare a coeficientului de formă de 0,41.
Tabelul 3.1 Caracteristici morfometrice ale bazinelor hidrografice ale principalilor afluenți ai râului Buzău în zona mijlocie și superioară
Sursa: Valori obținute pe baza prelucrărilor în mediul SIG
3.2. Factorii care influențează scurgerea apei la suprafață
În vederea spațializării atât a potențialului de scurgere a apei pe versanți, cât și a celui de inundabilitate vor fi luați în calcul mai mulți factori geografici care influențează scurgerea de suprafață. Astfel, factorii geografici prezintă o importanță crucială în ceea ce privește manifestarea scurgerii apei la suprafață, aceștia influențând prin litologie, altitudine, pantă, grad de convergență, potențial de retenție a apei, coeficienți de rugozitate, precipitații, timp de concentrare a apei pe versanți etc.
3.2.1.Litologia
Litologia prezinta importanta in cazul scurgerii apei prin faptul ca aceasta influențează potențialul de infiltrare a acesteia în substrat (Guzei et al., 1996; Bull et al, 2000; Wilcox et al., 2003; Bracken și Kirbky, 2005; Preeja et al., 2011). Influența cea mai ridicată a litologiei asupra scurgerii de suprafață este prezentă în cadrul aflorimentelor, acolo unde formațiunile litologice iau contact cu apa provenită direct din căderea precipitațiilor. În cazul zonelor unde există înveliș pedologic deasupra rocilor influența litologiei asupra scurgerii de suprafață se reduce, deoarece solul preia o parte din apa infiltrată care în funcție de proprietățile acestuia și de conductivitatea hidraulică ajunge după un anumit timp de infiltrate în sol și la materialul de sub acesta. Prin urmare, cu cât formațiunile litologice sunt mai dure cu atât acestea au o permeabilitate mai scăzută iar rata infiltrației va fi mai scăzută favorizând scurgerea de suprafață. Pișota și Zaharia (2005) au realizat o clasificare a rocilor în funcție de gradul de permeabilitate a acestora. Astfel, au fost distinse trei categorii de roci: roci permeabile (nisipuri, pietrișuri, blovănișuri, gresii friabile) ce se caraterizează printr-o porozitate mare aceasta creând condiții de infiltrare și circulație a apelor prin subsol (Pișota și Zaharia, 2005); rocile semipermabile (marne și argile) caracterizate de dimensiuni mici ale spațiilor poroase, acestea devin impermeabile după îmbibarea cu apă (Pișota și Zaharia, 2005); roci impermabile (roci metamorfice, eruptive și cele sedimentare compacte) (Pișota și Zaharia, 2005).
În cazul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău pentru realizarea hărții de distribuție a formațiunilor litologice (Figura 3.5) s-a recurs la o clasificare mai generalizată a acestora.
Figura 3.5 Formațiunile litologice din sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Acest lucru s-a datorat imposibilității de reprezentare pe o singură hartă a numărului mare de formațiuni geologice prezente în zona de studiu. Baza de date GIS utilizată pentru realizarea hărții a fost preluată din Harta Geologică a României în format digital, scara 1:200.000 (Institutul Geologic al României, 1968). Astel pe cuprinsul zonei de studiu cea mai ridicată pondere o au rocile dure asociate Flișului grezos corespunzător Faciesului gresiei de Tarcău, acesta ocupând o suprafață de circa 1800 km2 reprezentând 50% (Figura 3.6) din arealul supus cercetării. Rocile dure asociate acestei formațiuni se extind în special în regiunea montană a zonei de studiu ocupând cea mai mare parte a bazinului hidrografic al râului Bâsca (Figura 3.5), jumătatea de nord a bazinului hidrografic al râului Bâsca Chiojdului, bazinul hidrografic al râului Siriul Mare și parțile superioare ale bazinelor hidrografice ale râurilor Slănic, Sărățel, și Bălăneasa.
O suprafață de circa 4 ori mai mică în comparație zona ocupată de Flișul Grezos, aparține suprafețelor ocupate de argile. Acestora le revin aproximativ 12% din sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, cu o mare extindere în zona bazinului hidrografic al râului Nișcov, partea superioară a bazinului hidrografic al râului Sărățel, cea mai mare parte a bazinului hidrografic al râului Câlnău și în zona afluenților de stânga ai Slănicului din zona Subcarpatică (Figura 3.5).
A treia formațiune litologică ca extindere spațială este reprezentată de depozitele loessoide, nisipuri și pietrisșuri. Aceasta ocupă aproximativ 440 km2 prezentând o pondere aproximativ egală cu cea a Flișului Grezos. Rocile specifice acestor formațiuni sunt prezente în special de-a lungul principalelor văi din zona de studiu precum și în zonele depresionare din regiunea subcarpatică (Figura 3.5).
Figura 3.6 Ponderea formațiunilor litologice în cadrul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Rocile corespunzătoare formațiunilor litologice reprezentate de gipsuri și șisturi argiloase au o suprafață de 394 km2, acestora revenindu-le 11% (Figura 3.6) din totalul arealului supus cercetării. Respectivele roci apar pe un aliniament V-SV – E-NE (Figura 3.5) care începe din jumătatea sudică a bazinului hidrografic al râului Bâsca Chiojdului, se continuă cu bazinele mijlocii ale râurilor Bălăneasa, Sărățel, Slănic, terminându-se în zona superioară a bazinului Câlnău.
Marnele, marnocalcarele și argilele sunt a șasea formațiune ca importanță după suprafața pe care o ocupă. Zona pe care sunt prezente rocile amintite însumează 160 km2 ceea ce reprezintă aproximativ 5% din arealul studiat (Figura 3.6).
Conglomeratele și gresiile prezente în zona superioară a bazinului hidrografic al râului, în regiunea izvorului râului principal au de asemenea o extindere importantă. Acestea ocupă circa 60 km2, procentul din totalul zonei de studiu fiind estimat la 1,5% (Figura 3.6).
Alte formațiuni litologice prezente în substratul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău sunt prezente pe aproximativ 8,5% din întreaga zonă de studiu (Figura 3.6).
3.2.2. Factorii morfometrici
Altitudinea reliefului
Altitudinea reliefului este importantă în special în studiul potențialului de inundabilitate pentru anumite zone. Astfel, zonele situate la o altitudine mai scăzute vor avea întotdeauna o predispunere mai ridicată la fenomenul de inundabilitate (Kourgialas și Karatzas, 2011) deoarece apa din precipitațiile căzute în zonele mai înalte tinde să conveargă și să se propage sub forma undelor de viitură către zonele mai joase (Costache și Prăvălie, 2012). Pentru arealul de studiu în vederea spațializării variațiilor de altitudine a fost utilizat Modelul Digital de Teren preluat din baza de date SRTM la o rezolușie spațială de 30 m.
Valorile altitudinale au fost grupate în cinci clase (Figura 3.7), în acest scop fiind utilizată metoda de clasificare Natural Breaks (Jenks, 1963). Această metodă realizează clasificarea valorilor pe baza grupurilor naturale formate în cadrul distribuției datelor. Se presupune că această metodă automată de clasificare are avantajul de a identifica clasele reale din interiorul setului de date. Această metodă se pretează pentru date a căror variație este largă, cum este și cazul valorilor de altitudine din zona supusă cercetării.
În urma aplicării metodei de clasificare amintite au rezultat cinci intervale de valori. Plecând de la cele mai mici altitudini avem în cazul de față prima clasă de valori cuprinsă între 114 – 403 m (Figura 3.7).
Figura 3.7 Treptele altimetrice din cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Aceasta este prezentă în special în zona dealurilor Subcarpatice ale zonei de studiu ajungând până în interiorul depresiunilor montane și pe culoarele de vale ale râurilor Buzău și Bâsca Chiojdului (Figura 3.7). Acest interval de valori ocupă aproximativ 24% din întreg Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău. În suprafața se extinde pe circa 885 km2 (Figura 3.7). Al doilea interval de valori rezultat, este cel cuprins între 403 și 650 m altitudine. Acesta apare în general pe culmile dealurilor Subcarpatice și urmărește de asemenea culoarele de vale ale unor râuri montane precum Bâsca, Bâsca Chiojdului, Buzău și partea superioară a cursului râului Slănic (Figura 3.7). Din punct de vedere al ponderii în cuprinsul zonei de studiu, altitudinile încadrate de 403 și 650 m se extind pe aproximativ 23% din aceasta, însumând o suprafață de 830 km2.
Altitudinile medii din punct de vedere al rezultatelor oferite de metoda de clasificare Natural Breaks, se încadrează între 650 – 912 m. Acestea apar izolat pe cele mai înalte culmi Subcarpatice și îndeosebi în Depresiunea Întorsurii situată în partea Nordică a zonei de studiu. De asemenea, aceste altitudini sunt prezente și la baza versanților montani, suprafețe care fac racordul cu văile râurilor. Aceste altitudini se extind pe circa o cincime din totalul arealului supus cercetării, suprafața totală fiind de 740 km2. A patra clasă de valori cuprinsă între 912 – 1187 m altitudine apare exclusiv în zona carpatică. Cele mai întinse suprafețe le dețin bazinele hidrografice ale râurilor Bâsca, Bâsca Chiojdului și Siriul Mare. Această clasă de valori care se extinde pe 783 km2 ocupă aproximativ 21% din întreaga arie de studiu. Cele mai mari altitudini care depășeșc în general 1200 m apar în principal în bazinul hidrografic al râului Bâsca , dar și pe cele mai înalte culmi ale bazinelor Bâsca Chiojului, Siriul Mare și Slănic. Această ultimă clasă de valori ocupă 12% din total cu o suprafață de 433 km2.
Panta reliefului (geodeclivitatea)
Din punct de vedere morfometric, panta reprezintă cel mai important factor care influențează scurgerea apei la suprafață (Bilașco, 2008; Costache și Prăvălie, 2013; Costache, 2014). Astfel, în funcție de valorile pantei reliefului unui anumit areal viiturile se pot forma cu o rapiditate mai mare sau mai redusă, iar inundațiile pot persista pentru o perioadă mai lungă sau mai scurtă de timp. În cazul valorilor ridicate de pantă scurgerea apei pe versanți se va realiza mult mai activ (Bilașco, 2008; Zaharia et al., 2012; Prăvălie și Costache, 2014) favorizând concentrarea rapidă a acesteia în organismele torențiale și propagarea către aval a unor unde de viitură cu un potențial ridicat de distrugere (Prăvălie și Costache, 2014). În contrast cu acest lucru, pantele scăzute vor diminua intensitatea undelor de viitură, în schimb în zonele joase vor favoriza acumularea apei și implicit inundațiile (Kourgialas și Karatzas, 2011; Costache et al., 2015).
Panta reliefului evidențiează modificarea altitudinii reliefului pe unitatea de distanță (Shary et al., 2002). Aceasta poate fi exprimată atât în procente, cât și în grade (http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox). Pentru zona de studiu panta reliefului a fost exprimată în grade.
Spațializarea acesteia s-a realizat plecând de la Modelul Digital de Teren prin utilizarea instrumentului Slope din modulul Surface al extensiei Spatial Analyst din softul ArcGIS 10.2 (Figura 3.8). Dimensiunea celulei rasterului corespunzător pantei reliefului este acceași cu cea a Modelului Digital de Teren și anume 30 m. În urma în urma aplicării fluxului de lucru descris în figura anterioară au rezultat valori ale pantei pentru zona de studiu cuprinse între 1ș și 41ș. Aceste valori au fost grupate într-un număr de cinci clase. În prima clasă au fost încadrate valorile de pantă cuprinse între 1 – 3ș, acestea fiind specifice suprafețelor cvasiorizontale.
Figura 3.8 Schema de lucru pentru obținerea pantei reliefului în softul ArcGIS 10.2
Valorile scăzute ale geodeclivității caracterizează în general suprafețele culoarelor depresionare și a celor de vale și în particular pentru zona de studiu culoarele depresionare Cislău-Pătârlagele și Pârscov aflate în lungul văi râului Buzău. Acestea ocupă circa 7% din totalul arealului studiat suprafața estimată fiind de 273 km2 (Figura 3.9). Din perspectiva geodeclivității arealele menționate anterior vor avea întotdeauna un potențial ridicat de apariție a inundațiilor ca urmare a slabei manifestări a scurgerii gravitaționale a apei.
Figura 3.9 Valorile pantei reliefului pe cuprinsul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Următoarea clasă de valori ale pantei reliefului este încadrată de pragurile 3 – 7ș. În cadrul arealului supus cercetări valorile respective sunt prezente în special în zonele dealurilor subcarpatice (Figura 3.9) fiind specifice suprafețelor de racord dintre versanți și zonele depresionare. Per ansamblul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău clasa a doua de valori ale geodeclivității ocupă aproximativ 15% din total cu o suprafața de aproximativ 550 km2 (Figura 3.9).
Clasa a treia a valorilor de pantă cuprinsă între 7 – 15ș favorizează într-o medie măsură scurgerea apei pe versanți. Peste 50% din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău este caracterizat de pante cuprinse între 7 – 15ș, ceea ce însumează circa 1836 km2. Aceste areale sunt distribuite destul de uniform pe întreaga suprafață a zonei de studiu, cu o preponderență mai ridicată în zona subcarpatică (Figura 3.9).
Valorile ridicate și foarte ridicate ale pantei reliefului de peste 15ș sunt cele mai favorabile unei scurgeri gravitaționale foarte active a apei pe suprafața versanților. Zonele aflate în aval de astfel de suprafețe au o predispunere foarte ridicată la producerea unor unde de viitură severe cu potențial disctructiv ridicat. Pe cuprinsul zonei de studiu aceste valori sunt prezente în principal în zona montană fiind caracteristice spațiului de contact dinte Carpați și Subcarpați. Dintre astfel de areale putem menționa sectorul mijlociu și inferior al bazinului hidrografic al râului Bâsca, sectorul superior al bazinului hidrografic al râului Bâsca Chiojdului și întreg bazinul hidrografic al râului Siriul Mare.
În cadrul zonei de studiu, valorile ridicate și foarte ridicate ale geodeclivității sunt prezente pe aproximativ 28% din total, această suprafață însumând circa 1000 km2.
L-S Factor
L-S Factor reprezintă un indicator morfometric care exprimă relația dintre panta unui versant și lungimea sa (Constantinecu, 2006; Costache și Prăvălie, 2014).
Calcularea indicelui L-S Factor se poate realiza cu ajutorul formulei (3) (Hickey, 2000):
(3), unde:
l – lungimea versantului în metri (m);
β – unghiul pantei reliefului în grade (ș);
m – variabilă care diferă în funcție de panta reliefului:
m = 0,5 pentru pante > 2,86ș;
m = 0,4 dacă 1,72ș < panta < 2,86ș;
m = 0,3 dacă 0,57ș < panta < 1,72ș;
m = 0,2 pentru pante < 0,57ș.
În vederea spațializării valorilor indicelui L-S Factor pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău a fost implementat un flux de lucru cu ajutorul aplicației Model Builder din softul ArcGIS 10.2. Implementarea fluxului de lucru are la bază utilizarea și procesarea Modelului Digital de Teren, precum și aplicarea în mediul GIS a algebrei cartografice în vederea obținerii indicelui L-S Factor în format raster (Figura 3.10).
Valorile indicelui morfometric L-S Factor influențează într-o măsură ridicată scurgerea apei la suprafață (Prăvălie și Costache, 2014). Astfel, pe un versant abrupt cu o lungime ridicată, caracterizat de valori ridicate ale L-S Factor, scurgerea apei se va manifesta mai accelerat decât pe un versant cu pantă mai redusă și lungime mai mică (Prăvălie și Costache, 2014). Indicele morfometric L-S Factor este adimensional. În cazul zonei de studiu valorile acestuia se situează între 0 și 51 (Figura 3.11).
Figura 3.10 Fluxul de lucru implementat în Model Builder în vederea calculării L-S Factor
Valorile indicelui morfometric L-S Factor pentru zona de studiu au fost împărțite în cinci categorii utilizându-se metoda de clasificare Natural Breaks din softul ArcGIS 10.2, aceeași ca și în cazul valorilor de altitudine. Astfel, prima clasă de valori, cuprinse între 0 – 1, ocupă circa 2% din totalul suprafeței studiate (Figura 3.11). Acestea apar în special la ieșirea râului Buzău din zona Subcarpatică și în depresiunile situate în Nordul zonei de studiu (Figura 3.11). Suprafața totală ocupată de această clasă de valori este de circa 64 km2. În zonele caracterizate de valori foarte scăzute ale acestui indicator morfometric scurgerea apei în suprafață va fi redusă.
Figura 3.11 Valorile L-S Factor pe cuprinsul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Clasa a doua de valori cuprinsă între 1 – 2,3 este extinsă pe circa o treime din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (Figura 3.11). Suprafața estimată pentru valorile L-S Factor încadrate în această clasă este de 1109 km2 (Figura 3.11). Acestea apar pe tot cuprinsul arealului studiat cu o predominanță mai ridicată în partea Subcarpatică a acestuia (Figura 3.11).
Clasa mijlocie a valorilor L-S Factor cuprinde valori situate între 2,3 – 4,5 (Figura 3.11). Pe aceste suprafețe scurgerea apei în suprafață va avea un caracter moderat. Această grupă de valori se extinde pe circa 40% din totalul arealului studiat cu o suprafață de 1471 km2 (Figura 3.11) ocupând zone întinse din tot cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău.
Valorile L-S Factor cuprinse între 4,5 – 6,7 fac parte din clasa a patra stabilită prin metoda Natural Breaks. Aceasta are o pondere de aproximativ 19% din totalul ariei de studiu ocupând circa 704 km2 (Figura 3.11). Aceste valoari apar îndeosebi în partea centrală a zonei de studiu acolo unde și valorile de pantă sunt ridicate.
Cele mai ridicate valori ale indicelui morfometric L-S Factor, de peste 6,7, sunt prezente tot în partea centrală a Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (Figura 3.11). Ponderea acestora este estimată la 9% din totalul arealului supus cercetării în timp ce suprafața ocupată este de 323 km2 (Figura 3.11).
Deoarece este un factor care depinde în mare măsură de panta reliefului, modul de distribuție a valorilor urmărește în cea mai mare parte a zonei de studiu distribuția valorilor de pantă. Această relație de dependență este evidențiată și în Figura 3.12, unde valoarea coeficientului de corelație Pearson (r) dintre panta și L-S Factor este de 0,99.
Figura 3.12 Relația de dependență dintre valorile L-S Factor și panta reliefului
Această corelație a fost realizată luându-se în considerare circa 423 de valori corespunzătoare celulelor unui grid realizat pentru zona de studiu. Din cele 423 de celule un număr de 307 au avut suprafața de 10 km2 în timp ce restul de 116 au avut suprafața mai mică de 10 km2 deoarece acestea s-au aflat la limita zonei de studiu. Utilizându-se unealta Zonal Statistics extensia Spatial Analyst alsoftului ArcGIS 10.2 fiecare celulă a gridului a primit valoarea medie a pantei reliefului și L-S Factor.
Coeficientul de corelație Pearson r a putut fi spațializat pe cuprinsul zonei de studiu prin intermediul tehnicii geostatistice reprezentată de Regresia Ponderată Geografic. Această metodă propusă de Fotheringham et al. (2002), evidențiează relația spațială ce poate apărea între o variabilă și un factor care influențează valorea variabilei (Dumitrescu, 2012
Valorile acestuia au fost raportate la celule cu dimensiunea de 10 km2. Rezultatele arată înregistrarea unor valori ale coeficientului de corelație apropiate de 1 în partea inferioară a Subcarpaților, pe valea râului Sărățel, precum și pe cursul inferior al râului Bâsca Chiojdului (Figura 3.13), ceea ce semnifică o legătură foarte puternică între pantă și L-S Factor.
Valorile cele mai reduse ale coeficientului de corelație Pearson – r se înregistrează în zona centrală a arealului supus cercetării precum și în partea nordică a bazinului hidrografic al râului Bâsca Chiojdului. Deși sunt cele mai scăzute valori raportate la întreg arealul, între 0.94 – 0.95 (Figura 3.13) acestea exprimă de asemenea o legătură foarte puternică între valorile de pantă a reliefului și valorile L-S Factor.
Figura 3.13. Distribuția spațială a coeficientului de corelație Pearson – r
Curbura în profil
Curbura în profil reprezintă un alt indicator morfometric a cărei distribuție spațială influențează scurgerea de suprafață (Fontanine și Costache, 2013). Această influență se manifestă prin accelerarea sau decelerarea scurgerii de apei la nivelul terenului (Constantinescu, 2006).
Curbura în profil este definită ca fiind rata de modificare a valorii de pantă în lungul unui versant, perpendiculară pe curbele de nivel sau altfel spus variația pantei pe verticală (Blaga, 2012). Din acest motiv curbura în profil mai poartă numele și de curbură verticală (Evans, 1979; Florinsky, 1998; Niculiță, 2012) și se măsoară în radian/m (Wilson și Gallant, 2000).
În cazul de față, pentru obținerea valorilor spațializate ale curburii în profil a fost utilizat instrumentul Curvature din extensia Spatial Analyst a softului ArcGIS 10.2 (Figura 3.14). Ca dată de intrare a fost utilizat Modelul Digital de Teren.
Figura 3.14. Fluxul de lucru urmat în sotul ArcGIS 10.2 pentru obținerea curburii în profil
În urma aplicării fluxului de lucru au rezultat valori ale curburii în profil situate între 2,7 – 1,7 (Figura 3.15).
Figura 3.15. Curbura în profil pe cuprinsul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Valorile negative sunt asociate suprafețelor convexe pe care scurgerea apei va fi accelerată în timp ce valorile pozitive sunt proprii suprafețelor concave caracterizate printr-o scurgere decelerată a apei (Constantinescu, 2006).
În cazul zonei de studiu valorile curburii în profil au fost împărțite în 3 clase. Valorile negative cuprinse între -2,7 – 0 ocupă o suprafață de 1667 km2 ceea ce reprezintă circa 45% din totalul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (Figura 3.15). A două clasă de valori a fost stabilită între 0 – 0,9, acestea fiind prezente pe circa 1901 km2 suprafață echivalentă cu 52% din totalul arealului supus cercetării (Figura 3.15). Ultima clasă de valori cuprinse între 0,9 – 1,7 ocupă suprafețe reduse, acestea însumând 104 km2, echivalent a 3% din zona de studiu (Figura 3.15).
Densitatea fragmentării reliefului (rețelei de drenaj)
Un alt indicator morfometric derivat din modelul digital de teren este densitatea fragmentării reliefului, sau densitatea rețelei de drenaj. Rețeaua de drenaj (văile) este principalul factor de fragmentare în cadrul reliefului unei anumite regiuni. Aceasta ia în calcul atât cursurile de apă permanente, cât și pe cele nepermanente. Valoarea densității fragmentării reliefului este influențată și de caracteristicile litologice (Minea, 2011) și tectonice ale unei regiuni. În funcție de valoarea acesteia un bazin hidrografic poate căpăta un regim torențial de scurgere mai mult sau mai puțin pronunțat (Bilașco, 2008). În cazul unei zone cu o densitate ridicată a rețelei hidrografice regimul de scurgere a apei va fi mai accelerat, iar timpul de concentrare va fi mai redus (Bilașco, 2008). Ecuația pe care se bazează calculul densității fragmentării reliefului este următoarea (Zăvoianu, 1978; Bilașco, 2008):
(km/km2) (6), unde:
L – lungimea cursului de apă; F – suprafața zonei la care se raportează.
Pentru Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău spațializarea în format digital a densității rețelei hidrografice a fost posibilă prin intermediul unui flux de lucru implementat în Model Builder din softul ArcGIS 10.2, acesta cuprinzând mai multe etape de procesare a datelor (Figura 3.16).
Ca dată de intrare a fost utilizată rețeaua de râuri în format vectorial ESRI.shapefile de tip linie. Aceasta a fost convertită din format vectorial în format raster cu valoarea celulei de 20 m (convertirea s-a realizat pentru facilitarea calculării numărului de celule pe o unitate de suprafață; cu ajutorul numărului de celule putându-se calcula lungimea rețelei de drenaj de pe acea suprafață atât timp cât se cunoaște dimnensiunea laturii unei celule). Rețeaua hidrografică în format raster a fost introdusă într-o analiză de tip Neighborhood (Vecinătate).
Această analiză s-a realizat utilizând instrumentul Block Statistics care nu presupune suprapunerea funcțiilor de vecinătate. Funcția respectivă va permite calcularea sumei totale a numărului de celule a rasterului reprezentat de rețeaua hidrografică pe fiecare celulă nou creată, aceasta având suprafața egală cu 1 km2. În vederea atribuirii finale a valorilor densității fragmetării reliefului au fost urmate în continuare încă trei etape de geoprocesare a datelor care au presupus convertirea acestora din tipul raster în ASCII și din formatul ASCII în raster, pentru ca ultima etapă să constea în convertirea datelor de tip raster în format vectorial de poligon. Fiecare celulă a gridului rezultat are atribuită valoarea densității fragmentării reliefului. Gridul generat pentru zona de studiu are în componență un număr de aproximativ 3700 de celule.
Figura 3.16. Fluxul de lucru implementat în Model Builder în vederea obținerii valorilor spațializate ale fragmentării reliefului
În urma fluxului de lucru realizat au fost obținute valorile densității fragmentării reliefului cuprinse între 1 – 10 km/km2 (Figura 3.17). Acestea au fost împărțite în cinci clase de valori utilizându-se metoda Natural Breaks. Această metodă de clasificare este folosită deoarece nu există în literatura de specialitate intervale standardizate de valori ale densității fragmentării reliefului.
Figura 3.17. Valorile densității fragmentării reliefului în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Astfel, prima clasă este reprezentată de valorile foarte mici ale densității cuprinsă între 1 – 1,3 km/km2 (Figura 3.17) ocupă o cincime din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău. Suprafața totală pe care se regăsesc acestea este de 720 km2 (Figura 3.17) ceea ce semnifică o pondere de 20% din totalul arealului studiat. Densitatea fragmentării reliefului prezintă valori foarte scăzute după cum era de așteptat, în special pe intervfluviile din zona de studiu. În aceste spații scurgerea apei va avea un caracter mai puțin torențial decât în alte zone cu o densitate mai ridicată a fragemtării.
A doua clasă de valori, cuprinse între 1,3 – 2,3 km/km2 cuprinde 27% din zona de studiu, suprafață ce însumează aproximativ 1000 km2 (Figura 3.17). Acestea sunt extinse într-un mod uniform pe tot cuprinsul arealului supus cercetării.
Clasa mijlocie cuprinde valori ale densității fragmentării reliefului încadrate în intervalul 2,3 – 3,4 km/km2 (Figura 3.17). Extinderea în suprafață arealelor caracterizate de aceste valori ale densității fragmentării reliefului este egală cu cea a valorilor din cea de-a doua clasă. De asemenea, și distribuția valorilor este una uniformă pe tot cuprinsul zonei de studiu.
Valorile mari și foarte mari ale densității fragmentării reliefului de peste 3,4 km/km2 ocupă un sfert din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, acestea extinzându-se pe aproximativ 950 km2 (Figura 3.17).
Valorile mari și foarte mari ale densității rețelei de drenaj apar în principal în lungul văilor râurilor importante din cadrul zonei de studiu: Buzău, Bâsca, Bâsca Chiojdului, Slănic și Nișcov (Figura 3.17).
Indicele de convergență a rețelei hidrografice
Indicele de convergență a rețelei hidrografice reprezintă un alt factor morfometric derivat din Modelul Digital de Teren. Acest indicator arată gradul de concentrare a rețelei hidrografice pe fiecare celulă în parte.
În fapt valorile Indicelui de convergență a rețelei hidrografice diferențiează zonele de interfluviu de cele corespunzătoare văilor (Constantinecu, 2006; Costache și Prăvălie, 2012). Valorile apropiate de -100 ale acestui indice morformetric arată o convergență ridicată a rețelei hidrografice (Constantinecu, 2006) acestea fiind cele mai pretabile pentru manifestarea unei scurgeri active a apei și unui potențial ridicat de inundabilitate, în timp ce valorile apropiate de +100 sunt corespunzătoare interfluviilor (Constantinescu, 2006), areale pe care scurgerea se manifestă mai puțin activ.
În cazul studiului de față, indicele de convergență a rețelei hidrografice a fost obținut în format raster cu latura celulei de 30 m, în softul SAGA GIS 2.1 prin derivare directă din Modelul Digital de Teren.
Indicele de convergență reprezintă un indicator morfometric adimensional. Valorile acestuia spațializate pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău sunt cuprinse între -99 – 99 (Figura 3.18). Rasterul obținut în softul SAGA GIS 2.1 a fost exportat în format specific ArcGIS 10.2 pentru a putea fi cartat și integrat în analiza studiului de față.
Acestea au fost împărțite în cinci clase de valori în conformitate cu studiile realizate în literatura de specialitate (Costache și Prăvălie, 2013; Prăvălie și Costache, 2014). Astfel, prima clasă de valori cuprinse între (-99) – (-3) acoperă aproximativ 24% din totalul arealului supus cercetării (Figura 3.18). Acestea apar în general în lungul văilor râurilor, fiind asociate zonelor de maximă convergență a rețelei hidrografice. În ansamblu această clasă de valori cuprinde o suprafață de aproximativ 900 km2 (Figura 3.18). Din acest punct de vedere, zonele caracterizate de prezența valorilor mici ale indicelui de convergență prezintă o susceptibilitate ridicată atât la producerea viiturilor, cât și a inundațiilor generate de acestea.
Figura 3.18 Distribuția valorilor Indicelui de convergență hidrografică pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
A doua clasă de valori ale Indicelui de convergență cuprinsă între (-3) – (-2) ocupă circa 230 km2, ceea ce însumează aproximativ 6% din totalul arealului supus cercetării (Figura 3.18). O pondere apropiată în cadrul zonei de studiu o are și clasa mijlocie de valori cuprinse între (-2) – (-1) (Figura 3.18). Suprafețele cvasiorizontale cu valori ale indicelui de convergență cuprinse între (-1) – 0 apar pe circa 10% din totalul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (Figura 3.18).
Jumătate din zona studiată are valori ale indicelui de convergență a rețelei hidrografice peste 0 (Figura 3.18). Aceste suprafețe prezintă o divergență crescută a rețelei de drenaj, cu un potențial redus de manifestare a scurgerii de suprafață (Costache și Prăvălie, 2013).
Expoziția versanților
Expoziția versanților constituie un factor morfometric care influențează în mod inidirect scurgerea apei la suprafață prin faptul că induce anumite particularități topoclimatice (Prăvălie și Costache, 2014).
Astfel, pe versanții cu expunere sudică și sud-vestică în timpul sezonului de vară, încălzirea puternică a determină pe lângă o evaporare intensă a apei, transmiterea unei cantități ridicate de vapori de apă către atmosferă și dezvoltarea unei convecții termice ascendente foarte active. Astfel, aerul încărcat cu vapori de apă în ascensiunea sa va destinde adiabatic mare parte din conținutul de vapori condensându-se. Astfel, iau naștere, în timpul după-amiezelor de vară formațiuni noroase de tip Cumulonimbus care determină producerea ploilor torențiale și mai departe a scurgerii accelerate pe versanți care de cele mai multe ori cauzează viituri rapide de tip flash-flood. Evident, producerea unor fenomene rapide severe depinde foarte mult și de caracteristicile fenomenului: locul din bazin în care acesta ia naștere, precum și direcția de deplasare. În cazul în care o ploaie torențială se va forma în partea superioară a bazinului hidrografic iar direcția de deplasare va fi îndreptată către gura de vărsare atunci manifestările torențiale vor fi mai intense. De asemenea, un alt aspect legat de influența indirectă a expoziției versanților asupra scurgerii apei pe versanți este faptul că pe versanții cu expunere sudică în timpul iernii topirea zăpezii se va realiza mult mai activ din cauza unei cantiăți mai ridicate de de nergie solară dar și din cauza advecției maselor de aer sudice și sud-vestice dinspre Marea Mediterană cu conținut ridicat de umiditate. Acest fenomen coroborat cu producerea unor precipitații lichide poate duce inevitabil la producerea unor fenomene hidrologice extreme cu efecte dintre cele mai devastatoare.
Valoarea fiecărei celule în parte este măsurată în grade de orientare, direcția fiind în sensul acelor de ceasornic (http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox). Algoritmul de calcul al expoziției versanților în softul ArcGIS presupune considerarea Modelului Digital de Teren ca dată de intrare (http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox). În continuare se va utiliza o fereastră glisantă de forma 3*3 celule care va fi suprapusă peste celulele Modelului Digital de Teren, după care pentru fiecare celulă aflată în mijlocul ferestrei glisante se va calcula valoarea expoziției versanților ținându-se cont de valorile unui număr de opt celule vecine (http://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/tools/spatial-analyst-toolbox).
Pentru spațializarea valorilor expoziției versanților pe suprafața Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău a fost utilizat instrumentul Aspect din extensia Spatial Analyst al softului ArcGIS 10.2 (Figura 3.19).
Figura 3.19 Fluxul de lucru urmat în softul ArcGIS 10.2 pentru obținerea expoziției versanților
De asemenea, în vederea corectării valorilor de expoziție versanților și a diferențierii cât mai clare a suprafețelor cvasiorizontale cărora nu le este atribuită o anumită orientare, a fost utilizat rasterul corespunzător pantei reliefului. Astfel, acesta a fost reclasificat acordându-se valoarea 0 pentru celulele a căror pantă este mai mică decât 1ș și valoarea 1 pentru celulele a căror pantă depășește 1ș. Odată reclasificat rasterul corespunzător valorilor pantei, acesta a fost înmulțit cu rasterul corespunzător expoziției versanților derivat inițial din Modelul Digital de Teren.
În cadrul zonei de studiu suprafețele plane, în care panta este mai mică de 1ș au o pondere de 2% (Figura 3.20). Acestea apar în principal în depresiunile Subcarpartice din lungul văii Buzăului (Depresiunea Pârscov și Depresiunea Cislău-Pătârlagele) și în cadrul Depresiunii Întorsurii din partea Nordică a zonei de studiu. În ansamblu Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, acestea sunt prezente pe o suprafață totală de 72 km2 (Tabelul 3.2).
Figura 3.20 Expoziția versanților în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Suprafețele cu orientare nordică au ponderea cea mai ridicată din întreg arealul supus cercetării. Astfel acestea apar pe suprafețe ce însumează 17% din totalul zonei de studiu (Figura 3.20) ceea ce semnifică 612 km2 (Tabelul 3.2). Pe aceste suprafețe scurgerea accelerată a apei se va realiza mai puțin activ. Aceleași proprietăți ale scurgerii se vor manifesta și pe versanții cu expunere Nord-Estică, aceastea fiind prezente pe circa 9% din totalul ariei de studiu (Figura 3.20) și o suprafață de 324 km2 (Tabelul 3.2).
Următoarea clasă de orientare ca pondere per ansamblul zonei de studiu este cea reprezentată de suprafețele Sud-Estice cu 14% din total (Figura 3.20). Acestea ocupă o arie totală de 432 km2.
Versanții Sudici și Sud-Vestici pe care potențialul de formare a scurgerii accelerate este cel mai ridicat au împreună o pondere de 19% (Figura 3.20), totalizând o suprafață de 684 de km2 (Tabelul 2).
În ceea ce privește ultimele două clase de orientare a versanților, cea Vestică și Nord-Vestică, acestea ocupă o suprafață de 972 km2 (Tabelul 3.2), ponderea lor în cadrul zonei Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău fiind de aproximativ 17% (Figura 20).
Tabelul 3.2. Clasele de expoziție a versanților în cadrul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău și suprafața ocupată de acestea
Altitudinea suprafețelor față de nivelul râurilor
Altitudinea suprafețelor față de nivelul talvegului râurilor este un indicator morfometric derivat din Modelul Digital de Teren cu ajutorul instrumentului Basic Terrain Analysis din modulul Terrain Analysis al softului open source SAGA GIS 2.1.0 (Figura 3.21).
Aceasta generează un grid, a cărui celule conține valorile reprezentate de distanța verticală față nivelul liniei talvegului văii învecinate (Bock și Kote, 2008) sau altfel spus altitudinea relativă a diferitelor suprafețe. Calcularea acesteia se bazează pe operația de scădere a valorilor pixelilor corespunzători altitudinii preluate din Modelul Digital de Teren și valorile unor pixeli corespunzători suprafeței interpolate din rețeaua hidrografică (Bock și Kote, 2008).
Figura 3.21. Fluxul de lucru urmat în softul SAGA GIS 2.1.0 în vederea determinării distanței verticale față de nivelul râurilor
Pe lângă utilizarea acestui indicator morfometric în vederea analizelor referitoare la procesele de eroziune a solului, acesta poate avea o mare utilitate în vederea realizării studiilor legate de susceptibilitatea la producerea inundațiilor a diferitelor zone. Acest lucru este posibil datorită faptului că prin intermediul acestui indice morfometric sunt identificate suprafețele aflate la un nivel apropiat de cel al talvegului râului învecinat. Ca urmare a faptului că redă distanța pe verticală între anumite zone și valea unui râu învecinat, acest indicator mrofometric poate un bun indicator al energiei de relief care există la nivelul diferiților versanți.
În cazul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău suprafețele aflate la mai puțin de 1 m altitudine față de nivelul râurilor ocupă 450 km2, având o pondere de aproximativ 12% din totalul arealului cercetat (Figura 3.22). Arealele respective au o susceptibilitate foarte ridicată în ceea ce privește potențialul de inundabilitate. Acestea apar în special în sectorul Subcarpatic al râului Buzău, dar și în depresiunile din zona superioară a bazinului hidrografic. Peste 85% din totalul suprafeței zonei de studiu se află la o altitudine relativă față de talvegul râurilor mai mare de 5 m (Figura 3.22).
Figura 3.22. Altitudinea suprafețelor din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău față de nivelul râurilor
3.2.3. Factorii climatici – Precipitațiile medii multianuale (1961 – 2000)
Precipitațiile atmosferice reprezintă produsul final al unui flux de procese ce sunt inițiate de încălzirea suprafeței terestre de către radiația solară. Astfel, în urma acțiunii în principal a radiațiilor solare și a mișscărilor de aer, apa de la suprafața terestră (suprafețe acvatice, apa capilară din sol sau cea stocată de frunzele copacilor) trece din stare lichidă în stare gazoasă acest fenomen purtând numele de evapotranspirație. Odată cu procesul de evapotranspirație de cele mai multe ori ia naștere o convecție termică ascendentă în urma căreia aerul încărcat cu vapori de apă urcă la altitudini acolo unde din cauza scăderii presiunii atmosferice are loc destinderea adiabatică a volumului de aer (Ciulache, 2004), fenomen care se produce cu pierdere de căldură. Astfel, în urma acestui proces vaporii de apă trec din stare gazoasă în stare lichidă transformându-se în picături fine de apă care formează norii (Ciulache, 2004). În urma creșterii în dimnensiune a particulelor de apă prin coagularea acestora, crește și greutatea lor până în momentul în care devin suficient de mari pentru a învinge forța curenților de convecție (Ciulache, 2004). În acest moment iau naștere precipitațiile atmosferice (Ciulache, 2004).
Spațializarea cantităților medii multianuale de precipitații a fost posibilă prin aplicarea metodei Residual Kriging sau Regression Kriging. Această metodă de interpolare este bazată pe ecuația (Hengl et al., 2004):
(8)
unde:
βk – coeficienții modelului de regresie;
qk – valoarea predictorului în punctul s0 pentru care se estimează o nouă valoare;
p – numărul de predictori;
wi – coeficienții de ponderare ai reziduurilor regresiei determinate din funcția de covarianță;
e(si) – reziduurile regresiei.
Aceasta este o metodă compusă care rezultă din însumarea unei suprafețe determinate prin intermediul aplicării ecuației de regresie (care descrie legătură dintre variabila dependentă și predictor) cu o suprafață derivată din interpolarea reziduurilor regresiei prin metoda Kriging (Dumitrescu, 2012). Întregul flux de lucru implementat în softul ArcGIS 10.2 este descris schematic în Figura 3.23.
Figura 3.23 Schema conceptuală a fluxului de lucru urmat în vederea obținerii precipitațiilor în mediul GIS
Astfel, au fost alese cele 15 stații meteorologice și atribuite valorile medii multianuale de precipitații din perioada 1961 – 2000 (Administrația Națională de Meteorologie, 2014) (Tabelul 3.3). Următorul pas a constat în atribuirea valorilor de altitudine pentru fiecare stație în parte (Tabelul 3.3). În vederea automatizării acestui pas de lucru a fost utilizată unealta Extract Value to Points din extensia Spatial Analyst a softului ArcGIS 10.2. Prin urmare, au fost preluate date de altitudine a stațiilor din Modelul Digital de Teren. Odată cu atribuirea atât a valorilor de precipitații, cât și a celor de altitudine pentru fiecare stație, acestea au fost mai departe utilizate pentru realizarea regresiei liniare (Figura 3.24). În acest sens variabila dependentă a fost cantitatea de precipitații de la fiecare stație în timp ce variabila independentă a fost altitudinea (Figura 3.24).
Figura 3.24 Regresia liniară dintre altitudinea stațiilor meteorologice și cantitatea medie multianuală de precipitații (1961 – 2000)
Valoarea coeficientului de corelație Pearson r egală cu 0.88 arată o dependență puternică între cantitatea medie multianuală de precipitații și altitudinea reliefului (Figura 3.24). Tot în urma realizării graficului de regresie dintre altitudine și precipitații a fost determinată ecuația dreptei de regresie.
Prin înlocuirea termenului x din ecuația de regresie cu Modelul Digital al Terenului, operație realizată prin intermediul algebrei cartografice în softul ArcGIS 10.2, a fost derivat rasterul corespunzător spațializării valorilor de precipitații estimate pe întreaga zonă de studiu (precipitațiile teoretice). De asemenea, tot prin utilizarea ecuației dreptei de regresie a fost calculată valoarea precipitației estimate la fiecare stație meteorologică. Diferența dintre valoarea medie multianuală de precipitații măsurată la stațiile meteorologice și cea estimată prin intermediul ecuației dreptei de regresie reprezintă reziduurile regresiei. Reziduurile reprezintă în fapt distanță pe verticală de la poziția punctelor pe graficul regresiei față de dreapta de regresie. Aceasta poate să aibă atât semn pozitiv, cât și negativ.
Odată calculate reziduurile regresiei liniare dintre altitudine și cantitatea de precipitații, valorile acestora au fost interpolate prin intermediul metodei Ordinary Kriging. Suprafața interpolată a reziduurilor a fost însumată cu cea a precipitațiilor estimate (teoretice) astfel încât a fost determinată variația spațială a cantităților medii de precipitații din perioada 1961 – 2000 pentru Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (Figura 3.25).
În urma parcurgerii pașilor descriși anterior a fost obținută distribuția spațială a cantităților de precipitații medii multianuale (1961 – 2000) pe cuprinsul zonei de studiu în format raster cu dimensiunea laturii celulei de 30 m. Valorile de precipitații cuprinse în general între 520 mm/an și 961 mm/an (Figura 3.25) au fost grupate în cinci clase utilizându-se metoda Natural Breaks (Pragurilor Naturale) existentă ân softul ArcGIS 10.2.
Astfel, cele mai scăzute valori de precipitații cuprinse între 520 – 586 mm/an cad în general în partea estică a regiunii Subcarpatice incluse în zona de studiu (Figura 25). Acest lucru se datorează în principal influenței maselor de aer continentale provenite din zona Câmpiei Ruse care nu întâmpină niciun obstacol orografic în advecția lor către această parte a Sectorului mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău.
Tabelul 3.3. Stațiile meteorlogice utilizate, altitudinea acestora și precipitațiile medii multianuale (1961-2000)
Sursa: Administrația Națională de Meteorologie
Precipitațiile reduse cantitativ care aparțin primei clase de valori se produc pe aproximativ 810 km2 ponderea lor fiind de 22% din totalul întregului areal studiat. Următoarea clasă de valori stabilită în mod automat este cuprinsă între 586 – 644 mm/an. Aceasta ocupă o cincime din zona studiată (Figura 26), suprafața fiind de circa 720 km2. Valorile acestea se produc în special în partea vestică a zonei Subcarpatice dar și pe dealurile mai înalte ale regiunii estice. De asemenea, izohieta de 644 mm/an urcă în lungul văilor spre zona montană ajungând până la confluența dintre râurile Bâsca Mare și Bâsca Mică (Figura 25). Clasa medie a valorilor de precipitații cuprinsă între 644 – 703 mm/an are o pondere sensibil egală în cadrul zonei de studiu cu cea de-a doua clasă de precipitații. Aceste cantități de precipitații apar izolat în partea estică a zonei Subcarpatice pe cele mai înalte vârfuri, în bazinul superior al râului Slănic, pe arii extinse în zona Subcarpatică din partea vestică a arealului studiat în bazinul hidrografic al râului Bâsca Chiojdului, pe tot sectorul montan al văii râului Buzău precum și în Depresiunea Întorsurii.
Figura 3.25 Spațializarea cantității medii de precipitații pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (1961 – 2000)
Clasa a patra de valori stabilită pentru cantitățile medii multianuale de precipitații de pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, cuprinsă între 703 – 762 mm/an (Figura 3.25) prezintă o pondere de aproximativ 25% (Figura 3.26) din întreg arealul studiat, ocupând o suprafață de circa 900 km2 (Tabelul 3.4). Aceste valori de precipitații se produc în principal în zona montană joasă a zonei de studiu (Figura 25).
Figura 3.26 Ponderea în suprafața totală a intervalelor de precipitații (mm)
Ultima clasă de valori corespunzătoare precipitațiilor bogate din punct de vedere cantitativ este delimitată la partea inferioară de izohieta de 762 mm/an. Acestea sunt caracteristice în principal zonei montane înalte. În ansamblul zonei de studiu aceste cantități de precipitații apar pe o suprafață de aproximativ 480 km2 (Tabelul 3.4), ceea ce este echivalentul a 13% din întregul areal supus cercetării (Figura 3.26).
Tabelul 3.4 Intervalele de precipitații care se produc în cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
3.2.4. Acoperirea terenurilor
Acoperirea terenurilor (Figura 3.27) oferă informații asupra tipului de suprafață care se găsește într-o anumită zonă: suprafețe împădurite, suprafețe antropice, suprafețe acvatice, suprafețe agricole.
Figura 3.27 Modul de acoperire a terenurilor în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Modul de acoperire a terenurilor este un factor esențial în cadrul modelelor hidrologice, acesta oferind informații importante asupra coeficienților de rugozitate ai suprafeței solului care mai departe influențează modul de scurgere a apei la suprafață (Domnița, 2012). În general pentru acoperirea terenurilor se folosesc valorile coeficienților de rugozitate Manning care iau valori începând de la 0.01 pentru spațiile urbane impermeabilizate până la 0.6 pentru zonele acoprite cu vegetație de tranziție, stufăriș etc. (Domnița, 2012).
Valorile coeficienților de rugozitate Manning sunt folosite de asemenea studiile de modelare hidraulică pentru evidențierea anumitor caracteristici ale albiei râului pe secctorul pentru care se realizează modelarea (Domnița, 2012). De asemenea, un alt indicator care este în strânsă legătură cu modul de acoperire a terenurilor și care este folosit pe scară largă în studiile de modelare a procesului ploaie-scurgere, este Curve Number (Bilașco, 2008; Chendeș, 2011).
Pentru Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, modul de acoperire a terenurilor (Figura 3.27) a fost preluat din baza de date europeană Corine Land Cover, 2006 (European Environmental Agency, 2006). Modul de acoprire a terenurilor a fost realizat de Comisia Europeană în cadrul programului Corine (Coordination of information on the environment) a cărei demarare a fost inițiată la data de 27 Iunie, 1985.
Informațiile referitoare la acoperirea terenurilor au fost extrase din diferite surse precum: imaginile satelitare (Landsat și SPOT), imaginile aeriene și hățile topografice la diferite scări.
În cazul zonei de studiu cea mai mare extindere spațială o au pădurile de foioase. Acestea ocupă aproximativ 29% din total (Figura 3.28), această pondere fiind similară cu o suprafață de circa 1060 km2 (Tabelul 3.5).
Figura 3.28 Ponderea suprafețelor ocupate de clasele de acoperire a terenurilor în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Pădurea de foioase apare pe arii extinse în cadrul bazinului hidrografic al râului Nișcov, afluent de dreapta al Buzăului (Figura 3.29).
Tabelul 3.5 Suprafețele ocupate de clasele de acoperire a terenurilor în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Suprafețe compacte ocupate de pădurea de foioase mai apar de-o parte și de alta a râului Bâsca Chiojdului, în partea sudică a bazinului hidrografic Bâsca, în zona înaltă a bazinului hidrografic al râului Slănic precum și în partea Nord-Vestică a Sectorului montan al bazinului hidrografic al râului Buzău, acolo unde pădurea de foioase înconjoară Depresiunea Întorsurii (Figura 3.29). Acest tip de pădure deține peste 50% din totalul suprafeței forestiere a Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău.
Următoarea clasă de acoperire ca pondere în cadrul zonei de studiu este reprezentată de pădurea mixtă. Aceasta se extinde pe circa 630 km2 (Tabelul 3.5) ocupând 17% din suprafața ariei de studiu. Este prezentă pe atii extinse în bazinul hidrografic al râului Bâsca, și apare izolat în partea superioară a bazinului hidrografic al râului Sărățel (Figura 3.29). În cadrul învelișului forestier pădurea mixtă are o pondere de aproximativ 30% (Figura 3.29).
Suprafețele corespunzătoare pădurii de conifere se extind pe circa 11% (Figura 3.28) din totalul zonei de studiu, acoperind o suprafață ce însumează 407 km2 (Tabelul 3.5). Acest tip de vegetație forestieră este prezent în părțile bazinelor Bâsca, Bâsca Chiojdului și Siriul Mare, care depășesc 1000 m altitudine (Figura 3.29). Circa o cincime din totalul arealelor ocupate cu pădure este reprezentată de pădurea de conifere.
Rolul pădurii în cadrul proceselor hidrologice de suprafață este un foarte important, acest ecosistem având o importanță vitală în reglarea regimului hidrologic al râurilor (Arghiriade, 1977; Bradshaw et al., 2007). Intercepția precipitațiilor atmosferice realizată de arbori și componentele acestora determină o creștere a timpilor de concentrare a apei în bazinul hidografic și o întârziere a producerii debitelor de vârf și atenuarea undelor de viitură.
Pășunile ocupă 13% din întreaga zonă de studiu (Figura 3.28), această clasă de utilizare având suprafețe importante în principal în cadrul zonei subcarpatice a arealului studiat (Figura 3.27). Însumând toate suprafețele acoperite cu pășuni acestea ajung în total la 473 km2 (Tabelul 3.5). Scurgerea apei la suprafața terenurilor acoperite de pășuni este una activa, bazinele hidrografice caracterizate de prezența ridicată a acestei clase de acoperire fiind expuse într-o măsură ridicată, formării viiturilor.
Terenurile arabile reprezintă o altă clasă de acoperire a terenurilor care ocupă suprafețe importante în cadrul zonei de studiu. Acestea se regăsesc pe aproximativ 10% (Figura 3.28) din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, aria totală fiind de 370 km2 (Tabelul 3.5). În funcție de modul de gestionare a acestor suprafețe, ele pot favoriza o scurgere mai mult sau mai puțin activă a apei pe versanți. Astfel, terenurile pe care arătura s-a realizat în lungul curbei de nivel sunt mai puțin expuse scurgerii apei precum și eroziunii față de cele pe care arătura s-a efectuat perpendicular pe curba de nivel sau în lungul pantei versantului. În cadrul zonei de studiu terenurile arabile apar cu precădere în partea estică a zonei Subcarpatice, în bazinele hidrografice ale râurilor Câlnău, Slănic și Sărățel, în zona de luncă a râului Buzău la ieșirea acestuia din zona Subcarpatică precum și în Depresiunea Întorsurii situată în nordul arealului de studiu (Figura 3.27).
Livezile ocupă o suprafață de 260 km2 în cadrul ariei de studiu, ceea ce reprezintă o pondere de circa 7%. Majoritatea arealelor cu livezi sunt prezente în partea Subcarpatică a ariei de studiu, acestea apărând în toate bazinele hidrografice importante: Câlnău, Slănic, Sărățel, Bălăneasa și Bâca Chiojdului. De asemenea, sectorul Subcarpatic al Văii Buzăului este o altă zonă pomicolă importantă (Figura 3.27). Din punct de vedere al scurgerii apei la suprafața terenului, acest tip de acoperire determină o diminuare a acestui proces.
Figura 3.29 Extinderea suprafețelor forestiere în cadrul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Un tip de acoperire cu o suprafață aproximativ egală cu cea a livezilor este reprezentat de spațiile construite din localitățile zonei de studiu. Cea mai mare parte a acestora sunt prezente în zona Subcarpatică a arealului supus cercetării (Figura 3.27). Dat fiind gradul ridicat de impermeabilizare a suprafeței pe care acestea se extind, zonele construite sunt cele mai favorabile manifestării scurgerii accelerate a apei în cazul în care acestea sunt amplasate pe versanți în pantă, dar și stagnării apei în cazul în care panta este redusă.
Zonele cu vegetație de tranziție între pășuni și regiunile forestiere acoperă 148 km2 per ansamblul zonei studiate. În consecință ponderea acestora în cadrul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău este de 4%. Suprafețele ocupate cu vegetație arbustivă prezintă un potențial redus de manifestare a scurgerii apei pe versanți deoarece capacitatea acestora de retenție este ridicată.
Clase de acoperire a terenului cu ponderi de 1% în cadrul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău sunt ariile viticole și corpurile de apă. Alte clase de acoperire prezente în aria de studiu dar a căror pondere este neînsemnată se referă la dune, renii și rocile în afloriment.
3.2.4. Învelișul pedologic
Învelișul pedologic sau învelișul de soluri reprezintă un alt factor care influențează în mod direct scurgerea apei la suprafața terenului. Acest proces este influențat de gradul de permeabilitate a solurilor care la rândul său depinde în mare măsură de textura acestuia. Textura solurilor influențează infiltrația apei în sol (Pișota et al., 2005), în funcție de aceasta stabilindu-se și grupa hidrologică din care acesta face parte.
Astfel, în România a fost realizată o clasificare a solurilor în 4 grupe hidrologice (Chendeș, 2011) adaptată după National Resources Conservation Services (2009) din Statele Unite ale Americii:
Grupa hidrologică A. Acestei grupe îi sunt caracteristice soluri cu o texură predominant nisipoasă, ce favorizează infiltrația apei în sol. Acestea au o conductivitate hidraulică ce depășește 40 micrometri/secundă (National Resources Conservation Services, 2009);
Grupa hidrologică B. Acestei grupe îi corespund soluri, în general cu o textură mixtă luto-nisipoasă. Se caracterizează printr-o conductivitate hidraulică între 10 și 40 micrometri/secundă (National Resources Conservation Services, 2009);
Grupa hidrologică C. În această grupă sunt incluse soluri ce au o textură predominant lutoasă și un conținut mic de argilă. Conductivitatea hidraulică a acestora este de aproximativ 1 până la 10 micrometri/secundă (National Resources Conservation Services, 2009);
Grupa hidrologică D cuprinde soluri cu o textură predominant argiloasă, ce nu favorizează infiltrarea apei în substrat. Conductivitatea hidraulică este mai mică sau egală cu un micrometru/secundă (National Resources Conservation Services, 2009).
Pentru modelarea hidrologică este foarte importantă încadrarea tipurilor de sol (de cele mai multe ori în funcție de textură) în cele patru clase hidrologice: A, B, C și D. Aceste clase hidrologice în care sunt încadrate tipurile de soluri sunt utilizate în vederea atribuirii indexului reprezentat de Numărul de Curbă pentru fiecare suprafață de la nivelul solului.
În cadrul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău cele mai mari suprafețe sunt ocupate de soluri încadrate în grupa hidrologică B și C ambele arii care acoperă peste 1500 de km2 (Figura 3.30). Din punct de vedere al ponderilor, clasa cu ponderea cea mai ridicată este grupa hidrologică B. Aceasta se extinde aproape în exclusivitate în regiunea montană a ariei de studiu. Areale compacte cu această grupă hidrologică de sol mai apar în cadrul bazinului hidrografic al râului Nișcov (Figura 3.30) și Bâsca Chiojdului în zona Subcarpatică. Solurile din grupa hidrologică C apar în special în zona Subcarpatică, excepție făcând partea centrală a acesteia (Figura 3.30). De asemenea, această grupă hidrologică de soluri mai apare și pe văile mai mari din zona montană precum Valea Buzăului și Bâsca. Per ansamblul zonei de studiu aceste soluri ocupă 1550 km2, suprafață echivalentă cu o pondere de 42% din total (Figura 3.30).
Următoarea grupă hidrologică ca pondere în cadrul zonei de studiu este reprezentată de solurile încadrate în clasa D. Acestea sunt prezente pe circa 380 km2, ponderea lor fiind de 10% (Figura 3.30). Această grupă hidrologică apare în întregime în zona Subcarpatică a Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (Figura 3.30).
Figura 3.30 Clasele hidrologice de soluri în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Grupa hidrologică A de soluri este cea mai slab reprezentată din întreg arealul studiat. Aceasta este prezentă doar pe circa 57 km2 din Sectorul Superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (Figura 3.30). Acestea acoperă aproximativ 2% din total, regăsindu-se la limita Nord-Vestică a zonei de studiu dar și în partea mijlocie a bazinului hidrografic al râului Bâsca Chiojdului (Figura 30).
3.2.5. Grosimea medie multianuală a stratului de apă scurs (mm/an)
Grosimea medie multianuală a stratului de apă scurs la suprafața solului este un element care exprimă foarte clar potențialul de scurgere accelerată pe care diferite suprafețe îl posedă.
Grosimea stratului de apă scurs la suprafața solului reprezintă un rezultat combinat a mai multor factori geografici. Dintre aceștia cei mai utilizați în cadrul modelelor hidrologice ce estimează grosimea stratului de apă scurs sunt: cantitățile de precipitații, utilizarea terenurilor, panta reliefului și grupa hidrologică de sol.
Una din cele mai cunoscute metode matematice utilizate pentru estimarea grosimii stratului de apă scurs la suprafața solului este SCS – Curve Number (Costache, 2014). Aceasta a fost larg utilizată în literatura de specialitate în lucrările privind modelarea procesului ploaie-scurgere (Kumar et al., 1991; Mack, 1995; Scozzafava și Tallini, 2001; Xiaoyong și Min-Lang, 2004; Drobot, 2007; Minea, 2011; Gyori și Haidu, 2011; Domnița, 2012; Costache et al., 2013; Duncan et al., 2013; Costache, 2014; Costache et al., 2015). În forma sa inițială aceasta ia în considerare, pentru determinarea grosimii stratului de apă scurs, cantitatea de precipitații, modul de acoperire a terenului și grupa hidrologică de sol. Ecuația pe care aceasta se bazează are forma (Ponce și Hawkins, 1996):
(9) , unde:
Q – grosimea stratului de apă scurs (mm);
P – cantitea de precipitații pentru care se realizează modelarea (mm);
S – capacitatea maximă de retenție a apei (mm).
Capacitatea maximă de retenție a apei (S) este dată, de indicele Curve Number care ia valori de la 0 la 100 în funcție de modul de acoperire a terenurilor și grupa hidrologică de sol.
(10)=> (11), unde :
CN – valoarea Curve Number ;
Este evident faptul că variația grosimii stratului de apă scurs la suprafața terenului este influențată și de valoarea pantei reliefului (Crăciun et al., 2009). În forma sa inițială metoda SCS-CN nu ia în considerare această variabilă. Cercetătorul Huang și colaboratorii în 2006 au realizat un studiu pentru Podișul de Loess din China prin care în urma unor măsurători experimentale au determinat o ecuație prin care ajustează valoarea Curve Number pentru o anumită suprafață cu panta medie a reliefului pentru suprafața respectivă. Această ecuație este de forma (Huang et al., 2006):
(12), unde:
CN2α – valoarea Numărului de Curbă ajustat cu panta reliefului;
α – valoarea medie a pantei reliefului (%);
CN2 – valoarea Numărului de Curbă considerat pentru o valoare medie a umidității antecedente a solului.
Fluxul de lucru urmat pentru calcularea stratului de apă scurs este descris în Figura 3.31.
Astfel, într-o primă etapă a fost creat un layer nou care conține informații atât despre utilizarea terenurilor, cât și despre grupa hidrologică de sol (Costache, 2014). Pentru fiecare suprafață ce conține informațiile amintite a fost atribuită câte o valoare Curve Number, de la 0 la 100 în funcție de grupa hidrologică de sol și tipul de utilizare a terenurilor (Drobot, 2007; Domnița, 2012).
Figura 3.31 Fluxul de lucru aplicat în vederea calculării stratului de apă scurs pe curpinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
(Sursa: Costache, 2014)
Atribuirea indexului Curve Number a fost facilitată de utilizarea, cu ajutorul funției Field Calculator din softul ArcGIS 10.2, a mai multor linii de cod specifice limbajului de programare Python. Acestea au constat în aplicarea sintaxei instrucțiunii condiționale IF (Figura 3.32).
Figura 3.32 Exemplificarea modului de acordare a valorilor Numărului de Curbă cu ajutorul limbajului de programare Python utilizat în softul ArcGIS 10.2
Odată acordate valorile Numărului de Curbă (Figura 3.33.c) stratul tematic din format poligon a fost transformat în raster pentru a putea fi inclus mai departe în ecuația (12) de calcul a Curve Number calibrat cu panta reliefului (Figura 3.33.a). Se observă faptul că după calibrarea metodei SCS-CN cu panta reliefului, valoarea maximă a Numărului de Curbă înregistrată pe cuprinsul zonei de studiu a crescut de la 94 la 96.4 (Figura 3.33.d).
Figura 3.33 Factorii luați în considerare pentru calcularea grosimii medii multianuale a stratului de apă scurs (a. Panta reliefului; b.precipitațiile; c. Numărul de Curbă; d. Numărul de Curbă ajustat)
(Sursa: Costache, 2014)
Algebra cartografică a fost utilizată în continuare pentru calcularea potențialului maxim de retenție (S) a suprafeței solului, folosind ecuația (11). Pentru obținerea grosimii medii a stratului de apă scurs spațializate pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău a fost utilizată ecuația (9). În cadrul acestei ecuații pentru variabila precipitații s-a luat în considerare rasterul cu cantitățile medii multianule spațializate pe cuprinsul zonei de studiu (Figura 3.33.c).
În urma aplicării fluxului de lucru descris anterior a fost obținut stratul de apă scurs cu valori cuprinse 306 mm/an și 910 mm/an (Figura 3.34). Acestea au fost împărțite în cinci clase de valori, trei dintre acestea fiind caracterizate de o diferență de 75 mm, prima de 194 mm iar cea de-a cincea de 185 mm (Figura 3.34).
Valorile încadrate în prima clasă de valori, cuprinse între 306 și 500 mm/an apar pe circa 17% din totalul suprafeței studiate (Figura 3.34), această pondere fiind echivalentă unei suprafețe de aproximativ 612 km2.
Valorile foarte scăzute ale grosimii medii multianuale a stratului de apă scurs sunt prezente în partea Subcarpatică a zonei de studiu în special în cadrul depresiunilor deluroase situate la ieșirea râului Buzău spre zona de câmpie. De asemenea, acestea mai apar și în estul arealului subcarpatic mai exact în cadrul bazinului hidrografic al râului Câlnău. Suprafețe izolate caracterizate de o scurgere redusă sunt prezente și în zona Nord-Vestică, acolo unde există suprafețe împădurite care determină un potențial redus de scurgere (Figura 3.34).
Valorile cuprinse între 500 mm/an și 575 mm/an ocupă aproximativ 37% (Figura 3.34) din întregul areal supus cercetării (Costache, 2014). Suprafața totală a zonelor cu o valoare mică a grosimii medii multianuale a stratului de apă scurs este de circa 1330 km2. Ca și valorile situate sub 500 mm/an, cele incluse în cea de-a doua clasă apar preponderent în zona Subcarpatică dar și pe valea râului Bâsca situat în zona Carpatică (Figura 3.34).
Figura 3.34 Grosimea medie multianuală a stratului de apă scurs pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
(Sursa: Costache, 2014)
Valorile stratului mediu multianual de apă scurs pe cuprinsul zonei de studiu încadrate între 575 mm/an și 650 mm/an caracterizează 39% din arealul suspus cercetării (Figura 3.34), acoperind circa 1400 km2. Cele mai extinse areale specifice clasei medii de valori sunt prezente în zona montană a zonei de studiu, dar și în partea vestică a zonei Subcarpatice acolo unde cantitățile de precipitații sunt mai bogate.
Grosimile stratului mediu multianual de peste 650 mm/an se produc pe circa 7% din zona de studiu (Figura 3.34), aceste suprafețe având caracter insular, apărând doar în zonele cele mai înalte dar și pe versanții despăduriți din bazinul hidrografic al râului Bâsca Chiojdului.
3.3. Infrastructura existentă în zona de studiu
Infrastructura existentă într-o anumită regiune reprezintă un element economic și social foarte important (Limao și Venables, 2001). Astfel, aceasta influențează într-o măsură foarte ridicată gradul de dezvoltare a regiunii respective, mai ales dacă ne referim la infrastructura de transport (Limao și Venables, 2001). Infrastructura de transport asigură legăturile cu regiunile exterioare atât din punctul de vedere al transportului persoanelor în fiecare zi către locul de muncă sau către instituțiile de educație dar și din punctul de vedere al schimburilor comerciale care sunt necesare unei dezvoltări economice propice pentru populația existentă în regiunea respectivă. În această categorie a infrastructurii de transport persoane și mărfuri intră atât căile de comunicație rutieră (Autostrăzi, Drumuri Naționale, Drumuri Județene, Drumuri Comunale, etc.), cât și căile ferate.
3.3.1. Rețeaua de drumuri
Producerea unor fenomene naturale de risc poate determina avarierea sau distrugerea în totalitate a infrastructurii de transport. Unele din fenomenele naturale cu potențialul cel mai distructiv pentru această categorie de infrastructură sunt viiturile și inundațiile produse de acestea. Dintre caracteristicile viiturilor, viteza de scurgere a apei are cel mai ridicat impact asupra căilor rutiere (Kreibich et al., 2009). Ruperea sau distrugerea podurilor ca urmare a viiturilor, poate determina izolarea totală a mai multor localități, sau chiar întreruperea unor legături principale dintre unele regiuni. Un caz recent produs în România, chiar în proximitatea Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, a avut loc în anul 2005 când a fost distrus podul din localitatea Mărăcineni, județul Buzău, acesta fiind aferent Drumului European 85 care face legătura dintre Muntenia și Moldova (Frățilă, 2010). Ruperea acestuia a fost cauzată de debitul foarte mare al râului Buzău care a determinat în același timp transportul unei cantități ridicate de aluvini care mai departe au dus produs fisuri importante la pilonii podului (Frățilă, 2010).
Evidențierea elementelor de infrastrucutră rutieră pentru Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău în format cartografic s-a realizat utilizând un strat tematic în format vectorial shapefile de tip linie. Acestea au fost preluate din baza de date Europeană liber accesibilă Open Street Map (2016). Au fost selectate, cu ajutorul softului ArcGIS 10.2 doar acele elemente care se regăsesc în zona de studiu. Astfel, conform bazei de date cu rețeaua rutieră pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău există un număr de 3282 de kilometri de drumuri aparținând mai multor categori: Drumuri Naționale, Drumuri Județene, Drumuri Comunale, Drumuri Rezidențiale și alte categorii în special drumuri foretiere.
Din punct de vedere al rețelei de transport rutier, importanța cea mai ridicată o au Drumurile Naționale. În zona de studiu sunt amplasate două porțiuni ale unor astfel de categorii de drumuri. Cel mai important dintre acestea este DN 10 care face legătura între orașele Buzău și Brașov. Pe cuprinsul zonei de studiu lungimea acestuia este de 114 km, tronsonul aflat în discuție urmărind foarte clar cursul râului Buzău (Figura 3.35). În cadrul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău DN 10 trece printr-un număr de 11 localități (Tabel 3.6) din care 3 orașe: Pătârlagele, Nehoiu în județul Buzău și Întorsura Buzăului în județul Covasna și prin alte 8 comune. Prin intermediul tehnicilor de geoprocesare spațială implementate în softul ArcGIS 10.2 s-au putut delimita lungimile tronsoanelor din fiecare localitate traversată. Localitatea Lunca Jariștei deține cel mai lung tronson din DN 10 acesta fiind prezent pe circa 22 km. Cel mai scurt tronson al drumului aflat în studiu se află pe teritoriul localității Teliu, aceasta fiind de 0,12 km (Tabel 3.6). Această localitate se află plasată la extremitatea Nord-Vestică a zonei de studiu (Figura 3.35).
Tabel 3.6 Localitățile traversate de DN 10 în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Un alt drum național care este prezent în zona de studiu este DN 13E, acesta intersectându-se cu DN 10 pe teritoriul localității Întorsura Buzăului din județul Covasna. DN 13E este prezent pe o lungime de circa 10 km în cadrul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău. Cele două artere rutiere însumează o lungime de 154 km.
O altă categorie importantă de drumuri care conectează localitățile din interiorul zonei de studiu sunt cele județene. Drumurile județene din cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău au o lungime totală de circa 355 km. Acestea sunt amplasate în special în zona Subcarpatică a arealului supus cercetării și multe dintre acestea urmăresc principalele cursuri de apă: DJ 103P și DJ 102L – Bâsca Chiojdului (Figura 3.35); DJ 203 K – râul Slănic; DJ 203 L – râul Sărățel; DJ 220 – râul Câlnău; DJ 100H – râul Nișcov etc (Figura 3.35).
Amplasarea acestora de-a lungul văilor râurilor a fost facilitată în principal de configurația locală a reliefului. Acest lucru are însă și efecte negative asupra infrastructurii rutiere deoarece apropierea de cursul de apă sporește vulnerabilitatea drumurilor la fenomene hidrice de risc precum viiturile și inundațiile. În zona de studiu există un număr total de 17 Drumuri Județene.
În cadrul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, Drumurile Comunale au o lungime totală de 144 km fiind distinse un număr de 31 de tronsoane. Marea majoritate a Drumurilor Comunale sunt situate în partea estică a râului Buzău (Figura 3.35).
Celelalte categorii de drumuri care completează rețeaua rutieră a zonei de studiu sunt prezente pe o lungime de 2628 km.
Figura 3.15. Rețeaua rutieră din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Prin intermediul tehnicilor specifice Sistemelor Informaționale Geografice s-a determinat densitatea drumurilor din zona de studiu (km/10 km2). Pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău au rezultat valori cuprinse între 0 – 54.1 km/10 km2 (Figura 3.36). Trebuie menționat faptul că pentru calcularea densității rețelei rutiere au fost considerate toate categoriile de drumuri prezente în zona de studiu.
Pe suprafețe importante din cadrul zonei de studiu rețeaua rutieră nu este prezentă, în consecință densitatea acestora fiind egală cu 0 km/10km2. Aceste regiuni apar în principal în bazinul hidrografic al râului Bâsca. Cele mai ridicate valori ale acestui indicator de peste 29,.41 km/10 km2 apar în partea Nord-Vestică extremă a zonei de studiu acolo unde este amplasat orașul Întorsura Buzăului suprapus peste un relief plan de depresiune propice dezvoltării rețelei stradale.
Figura 3.26. Densitatea rețelei rutiere în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
3.3.2. Rețeaua feroviară
Rețeaua feroviară a unei regiuni reprezintă un alt element esențial în serviciile de transport din zona respectivă, astfel încât o posibilă avariei a acesteia ca urmare a producerii unor fenomene naturale de risc poate induce grave disfuncționalități.
Rețeaua feroviară este slab reprezentată în cadrul zonei de studiu. Acest tip de infrastructură de transport are în componență două căi ferate. Calea ferată ce face legătura între localitățile Buzău șu Nehoiașu urmărește cursul râului Buzău fiind în mare parte paralelă cu Drumul Național 10. Aceasta măsoară o lungime de 69 km și trece printr-un număr de 9 localități toate situate în județul Buzău. Similar analizei realizate pentru Drumul Național 10, au fost determinate lungimile de cale ferată aferente localităților pe care aceasta le tranzitează (Tabelul 3.7). Baza de date reprezentând rețeaua feroviară a fost preluată de asemenea din Open Street Map.
Tabel 3.7 Localitățile din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău traversate de calea ferată Buzău – Nehoiașu
Sursa: Open Street Map, 2016
Tronsonul cu lungimea cea mai mare se află situat pe teritoriul localității Vernești cu 12.18 km urmată îndeaproape de orașele Nehoiu – 11,34 km și Pătârlagele – 10,76 km (Tabel 3.7). Cel mai redus tronson al căii ferate Buzău – Nehoiașu se află amplasat în localitatea Comandău aceasta deținând o jumătate de kilometru de cale ferată (Tabel 3.7).
Cea de-a doua cale ferată prezentă în aria de studiu măsoară 8 km lungime și face legătura dintre orașul Întorsura Buzăului cu județul Brașov.
2.3.3. Locuințele
Locuințele reprezintă alte elemente de infrastructură supuse riscului producerii unor eventuale viituri și inundații (Negru et al., 2010).
În funcție materialul din care este realizată construcția și mai ales în funcție de poziția acestora față de un curs de apă, locuințele sunt mai mult sau mai puțin expuse riscului la inundații. Locuințele pot fi afectate atât de revărsarea unui râu ca urmare a tranzitării unui debit foarte mare generat de o undă de viitură, caz petrecut pe data de 29.V.2012 în mai multe comune aflate pe râul Slănic (Costache și Prăvălie, 2013), cât și din cauza scurgerii accelerate a apei pe versanți și alimentarea torenților care mai departe provoacă inundații în casele din apropiere.
Figura 3.37. Repartiția numărului de locuințe în cadrul localităților situate în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
(Sursa: Institutul Național de Statistică, 2014)
În data de 29.V.2012 au fost inundate locuințele aferente localităților: Lopătari, Beceni, Săpoca și Cernătești. În comuna Cernătești au fost afectate un număr de aproximativ 20 de gospodării (ISU Buzău, 2014).
Pe cuprinsul zonei de studiu există diferențieri majore între numărul locuințelor din localități (Figura 3.37).
Conform datelor preluate de pe site-ul Institutului Național de Statistică pentru anul 2015 în localitățile situate în cuprinsul zonei de studiu se regăsesc un număr de 93000 de locuințe.
Numărul cel mai ridicat de locuințe sunt amplasate în orașele Pătârlagele, Nehoiu și Covasna precum și în comunele Vernești și Berca. Numărul acestora depășește valoarea de 3000 cu un maxim de circa 4700 în Nehoiu (Figura 3.37).
4. Potențialul de manifestare a viiturilor și inundațiilor
Viiturile și inundațiile sunt printre cele mai agresive fenomene naturale de risc care la scară globală provoacă anual numeroase pagube și pierderi de vieți omenești (Jonkman, 2005). Creșterea frecvenței și intensității acestor fenomene sunt puse în principal pe seama schimbărilor climatice globale (Pielke și Downton, 2000). În Europa, 325 de inundații majore au avut loc după anul 1980, dintre care 200 s-au produs după 2000. Cele mai afectate râuri din Europa pe care s-au produs astfel de fenomene sunt: Meuse (în Olanda), Rin-ul (în Olanda, Belgia și Germania), Elba (în Germania) și Tisa (în Ungaria și România) (Van der Sande et. al, 2003). România este una din țările europene grav afectate de producerea fenomenelor hidrice de risc (Roo et al., 2007; Constantin-Horia et al., 2009). Cele mai severe inundații din ultimii 40 de ani din România s-au produs în anii 2005 și 2006 (Irimescu et al., 2009), acestea afectând nu doar Dunărea dar și principalul său afluent – Siretul (Romanescu, 2011).
Prin urmare, identificarea zonelor cu potențial ridicat de manifestare a scurgerii accelerate a apei pe versanți (principalele zone generatoare de viituri), precum și a zonelor cu potențial ridicat de inundabilitate reprezintă una din cele mai importante măsuri menite să prevină și să reducă efectele negative ale acestor feneomene asupra obiectivelor socio-economice. În prezent numeroase studii abordează problematica viiturilor și inundațiilor ca și factor de risc atât la scară regională (Gaume et al., 2009; Marchi et al. 2010) dar în special la scară locală (Gaume et al., 2004; Sahoo et al, 2006; Koutroulis și Tsanis, 2010; Zanon et al., 2010; Zoccatelli et al., 2010 etc.). În ceea ce privește strict potențialul de manifestare a scurgerii rapide a apei sau susceptibilitatea la acest fenomen primul studiu la scară bazinală a fost realizat de americanul Greg Smith în anul 2003 pentru bazinul râului Colorado. Acestea a integrat în mediul GIS mai mulți factori geografici cu influență asupra scurgerii apei pe versanți și a determinat din punct de vedere calitativ potențialul de scurgere accelerate a apei. Preluând în mare măsură metodologia utilizată de Greg Smith, 2003, în România au fost realizate mai multe astfel de studii în diverse regiuni ale țării de către: Teodor și Mătreață, 2011; Zaharia et al., 2012; Prăvălie și Costache, 2013; Fontanine și Costache 2013; Minea, 2013. Referitor la identifucarea suprafețelor cu potențial de formare a inundații, în studiul de față,este propusă o metodologie asemănătoare celei utilizate pentru pontețialul de de manifestare a scurgerii rapide a apei, aceasta bazându-se pe folosirea algebrei cartografice din mediul GIS. Diferențele între cele două metode constau în faptul că unii factori geografici, luați în considerare pentru identificarea celor 2 tipuri de suprafețe, sunt diferiți și în modul de acordare a notelor de bonitare pentru unii din factorii utilizați. Cel mai elocvent exemplu în acest sens este oferit de modul în care sunt acordate notele de bonitare pentru factorul geografic reprezentat de panta reliefului. Astfel, dacă se are în vedere identificarea zonelor susceptibile la formarea scurgerii rapide, valorile ridicate de pantă vor primi note de bonitare mari (Zaharia et al., 2015). În schimb pentru determinarea potențialului de inundabilitate valorile mici de pantă vor primi note de bonitare mari, acestea favorizând acumularea și stagnarea apei (Costache et al., 2015).
4.1. Potențialul de manifestare a viiturilor
Scurgerea accelerată a apei pe versanți reprezintă factorul declanșator al viiturilor, în special al celor rapide, iar modul de manifestare a acesteia este hotărâtor în ceea ce privește intensitatea posibilelor fenomene de viituri și inundații, potențial cauzatoare de pagube economice. De asemnea, scurgerea rapidă a apei pe versanți determină canalizarea acesteia în ravenele și torenții din zonele despădurite. Mai departe pot fi generate viituri rapiude care cauzează distrugerea construcțiior aflate în vecinătate sau a infrastructurii aferente căilor de comunicații, iar în cele mai severe situații pot determina pierderi de vieți omenești.
Calcularea potențialului de scurgere rapidă apei pe versanți în studiul de față a fost spațializat prin două metode diferite. Prima se bazează în principal pe însumarea simplă sau ponderată a mai multor factori care influențează modul de scurgere a apei pe versanți. Dintre aceștia amintim: panta terenului, acoperirea acestuia și tipul de sol.
Cea de-a doua metodă se bazează pe utilizarea integrată a metodelor statistice și a celor specifice tehnicilor GIS. Exemplificarea acestei metode s-a făcut într-un studiu de caz pe bazinul hidrografic al râului Bâsca Chiojdului.
Trebuie menționat faptul că astfel de indici calitativi obținuți în mediul GIS sunt utilizați în activitatea operațională de prognoză și avertizări de viituri rapide în mai multe state ale lumii dintre care putem aminti: Statele Unite ale Americii și România.
4.1.1. Calcularea potențialului de manifestare a viiturilor prin metoda adunării ponderate a factorilor
În cazul studiului de față, pentru spațializarea Indicelui Potențialul Scurgerii Accelerate (IPSA) au fost luați în considerare un număr 10 factori geografici cu influență asupra scurgerii accelerate a apei pe versanți. Caracteristicile factorilor geografici considerați, precum și distribuția spațială a acestora au fost prezentate anterior în cadrul subcapitolului 3.1. Pentru evidențierea variației spațiale a valorilor IPSA au fost utilizate softurile de analiză GIS: ArcGIS 10.2 și SAGA GIS 2.1. Astfel factorii morfometrici reprezentați de panta reliefului, curbura în profil, densitatea fragmentării reliefului și orientarea versanților au fost derivați din Modelul Digital de Teren (SRTM, 30 m) utilizându-se uneltele prezente în modulul Surface din extensia Spatyal Analyst a softului ArcGIS 10.2. În același timp ce alți 2 factori morofometrici reprezentați de Indicele de Convergență a rețelei hidrografice și L-S Factor au fost derivați din Modelul Digital de Teren prin intermediul softului SAGA GIS 2.1. Un alt factor geografic utilizat în calculul IPSA, pentru care a fost necesară folosirea Modelului Digital de Teren este reprezentat de precipitațiile medii multianuale spațializate pe cuprinsul zonei de studiu. Toți acești factori au fost obținuți sub formă de date raster cu dimensiunea unei celule de 30 m. Factorii precum Acoperirea terenurilor, Litologia și Textura solurilor au fost în primă fază, preluați din baze de date europene (Corine Land Cover, 2006) și naționale (Harta Geologică a României, 1:200.000; Harta Solurilor din România 1:200.000) în format vectorial de poligon. În funcție de modul în care influențează scurgerea apei la suprafață, caracteristicile factorilor geografici au primit note de bonitare de la 1 la 5 (Tabelul 4.1). Pentru factorii obținuți în format raster, acordarea notelor de bonitare s-a făcut prin utilizarea uneltei Reclassify din softul ArcGIS 10.2. În cazul factorilor obținuți în format vectorial de poligon, notele de bonitare au fost acordate în tabelul de atribute din mediul GIS, valorile acestora fiind utilizate ulterior pentru convertirea în format raster. Nota de bonitare 1 a fost acordată caracteristicilor factorilor geografici care determină un potențial redus de scurgere a apei pe versanți precum (Tabelul 4.1): pantele de sub 3ș, vegetația forestieră, texturile nisipoase ale solurilor sau zonelor cu densitate scăzut a rețelei hidrografice. Notele de bonitare 5 au fost acordate zonelor cu pante de peste 25ș, suprafețelor cu soluri cu textura argiloasă, porțiunilor de teren cu formă convexă caracterizate de valori negative ale curburii în profil sau zonelor cu densități ridicate ale rețelei hidrografice. Tabelul 4.1 sintetizează modul de acordare a notelor de bonitare pentru caracteristicile celor 10 factori geografic luați în considerare pentru calculul Indicelui Potențialului de Scurgere Accelerată.
După acordarea notelor de bonitare pentru factorii anterior menționați s-a trecut la adunarea ponderată a acestora. Deoarece factorii luați în calcul pentru obținerea IPSA nu prezintă acceași importanță în ceea ce privește influența asupra scurgerii accelerate a apei pe versanți, aceștia au fost ponderați cu ajutorul modului Weight din softul Idrisi Selva 17. Adunarea ponderată a factorilor în format raster s-a realizat cu ajutorul uneltei Raster Calculator din modulul Map Algebra al extensiei Spatial Analyst din softul ArcGIS 10.2. Astfel, formula după care a fost calculat Indicele Potențialului de Scurgere Accelerată a Apei este:
unde :
P – panta reliefului;
UT – utilizarea terenurilor;
CP – curbura în profil;
TS – textura solurilor;
L – litologia
L-S – L-S Factor;
Pp – cantitatea de precipitații;
IC – indicele de convergența a rețelei hidrografice;
Df – densitatea fragmentării reliefului;
Ov – orientarea vernsaților.
În Tabelul 4.1 sunt trecute de asemenea valorile și clasele finale ale IPSA. În urma aplicării metodologiei descrise, pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău au fost obținute valori ale IPSA cuprinse între 15,1 și 46,5. Cele mai scăzute valori ale IPSA, cuprinse între 15,1 și 24,1, se înregistrează în general în zonele periferice ale arealului supus cercetării, atât în partea subcarpatică la ieșirea spre zona de câmpie, cât și în regiunea Carpatică în special în nordul bazinului hidrografic al râului Bâsca (Figura 4.1). De asemenea, valorile foarte scăzute ale IPSA apar și în zonele depresiunilor de valea BuzăuluiCislău-Pătârlagele și Pârscov.
Aceste valori apar în special pe suprafețele împădurite, caracterizate de o pantă a reliefului redusă. Procentual valorile foarte scăzute ale IPSA, reprezintă circa 13% din întregul areal de studiu ceea ce însumează aproximativ 477 km2 (Tabelul 4.2). A doua clasă a Indicelui Potențialului de Scurgere Accelerată cuprinde valori între 24,1 și 27,3 (Figura 4.1), acestea evidențiind un potențial redus de formare a scurgerii accelerate a apei pe versanți. Acestea sunt răspândintepe aproximativ 954,2 km2 (Tabelul 4.2), ceea ce reprezintă 26% din totalul suprafeței Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (Figura 4.1).
Tabelul 4.1 Factorii geografici și notele de bonitare acordate acestora în vederea calcularii Indicelui Potențialului de Scurgere Accelerată
Sursa: Prelucrări proprii ale datelor în format GIS
Cea mai extinsă clasă a IPSA este ce-a de-a treia, valorile acesteia, fiind distribuite uniform din punct de vedere spațial pe cuprinsul zonei de studiu. Valorile medii ale IPSA, cuprinse între 27,3 și 30,1 sunt prezente pe circa 30% din arealul supus cercetării (Figura 4.1), ocupând aproximativ 1101 km2 (Tabelul 4.2). Valorile mari și foarte mari ale potențialului de scurgere accelerată a apei pe versanți ocupă împreună o pondere de 31% din totalul zonei de studiu, fiind prezente pe aproximativ 1137 km2 (Tabelul 4.2). Acestea se încadrează între 30,1 și 46,5. În general valorile cu susceptibilitate mare și foarte mare la formarea scurgerii accelerate a apei pe versanți sunt concentrate la contactul dintre zona Subcarpatică și cea montană a ariei de studiu, suprafețe corespunzătoare bazinelor superioare ale râurilor: Slănic, Sărățel, Bălăneasa, Bâsca Chiojdului și bazinului inferior al râului Bâsca, în principal zona confluenței cu Buzăul. Aceste valori se datorează lipsei vegetației forestiere, prezenței solurilor cu textură argiloasă suprapuse peste pante ale reliefului cu valori ridicate.
Figura 4.1 Distribuția spațială a valorilor IPSA pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Cu ajutorul uneltelor de analiză a statisticilor zonale puse la dispoziție de softul ArcGIS 10.2 s-au putut determina valorile medii, minime și maxime ale Indicelui Pontețialului la Scurgere Accelerată pentru principalele sub-bazine componente ale zonei de studiu. Valoarea minimă a IPSA se înregistrează în bazinul hidrografic al râului Bâsca Chiojdului, aceasta fiind de 15,8 (Tabelul 4.3).
Tabelul 4.2 Clasele de valori ale IPSA, suprafața ocupată și procentul din totalul zonei de studiu
Sursa: Prelucrări proprii ale datelor în format GIS
Valoarea aceasta apare în zona de confluență a râului Bâsca Chiojdului cu Buzăul, areal în care panta reliefului este foarte redusă, această zonă putând fii asimilată unei suprafețe cvasiorizontale. Valoarea maximă a Indicelui Potențialului de Scurgere accelerată apare în bazinul hidrografic al râului Bâsca, și este de 46,6 (Tabelul 3). Zona respectivă este caracterizată de pante cu valori ridicate și de lipsa vegetației forestiere.
Tabelul 4.3 Distirbuția valorilor medii, minime și maxime ale IPSA pe cuprinsul pincipalelor sub-bazine ale zonei de studiu
Sursa: Prelucrări proprii ale datelor în format GIS
Valorile medii ale IPSA pe sub-bazinele principale se încadrează între 26,6 în bazinul hidrografic al râului Nișcov și 29,6 în bazinul hidrografic al râului Sărățel (Tabelul 4.3). Valori medii ale Indicelui Potențialul de Scurgere Accelerată, de peste 29 sunt prezente și în bazinele hidrografice ale râurilor Slănic și Bălăneasa (Figura 4.2).
Figura 4.2 Distribuția spațială a valorilor medii ale IPSA pe cuprinsul sub-bazinelor compnente ale zonei de studiu
Cea mai mare parte a suprafeței celor trei bazine hidrografice, cu o medie a IPSA de peste 29, se defășoară în zona deluroasă a Subcarpaților de la Curbură, acestea fiind areale cu un grad scăzut de împădurire și pante accentuate ale versanților. De altfel, bazinele hidrografice ale râurilor Slănic și Sărățel au fost de-a lungul timpului afectate în numeroase rânduri de viituri și inundații devastatoare. Următoarele bazine hidrografice care prezintă valori ridicate ale IPSA sunt: Bâsca Chiojdului, Siriul Mare precum și Valea Buzăului cu afluenții săi de dimensiuni mai mici. Aici media pe bazin a IPSA depășește valoarea de 28,5 (Figura 4.2). Bazinul hidroografic al râului Bâsca, deși înregistrează valoarea maximă absolută a IPSA, valoarea medie a acestui indice pe întreaga suprafață este de 27,9 (Figura 4.2). Acest lucru se datorează suprafeței mari a bazinului hidrografic, mare parte din aceasta fiind ocupată de păduri. Bazinele hidrografice ale râurilor Câlnău și Nișcov prezintă cele mai mici valori medii ale IPSA, fiind din acest punct de vedere cele mai puțin expuse fenomenelor asociate scurgerii accelerate a apei pe versanți (Figura 4.2).
4.1.2. Calcularea potențialului de scurgere accelerată a apei prin metode statistice. Studiu de caz: Bazinul hidrografic al râului Bâsca Chiojudului
În prezentul studiu de caz realizat pe bazinul hidrografic al râului Bâsca Chiojdului (Figura 4.3) se are în vedere calcularea indicelui FFPI – Flash-Flood Potential Index (echivalentul IPSA).
Figura 4.3. Localizarea bazinului hidrografic al râului Bâsca Chiojdului în cadrul României
În această privință s-a recurs la integrarea în mediul GIS a două dintre cele mai cunoscute metode statistice utilizate în identificarea zonelor susceptibile la apariția fenomenelor de risc cu distribuție spațială, si anume : Weights of Evidence (Lee și Choi, 2004; Dahal et al., 2008; Regmi et al., 2010; Kayastha et al., 2012) și Frequency ratio (Lee și Sambath, 2006; Lee și Pradhan, 2007, Ylmaz, 2009; Yalcin et al., 2011). Acestea au fost utilizate până în prezent, pe scară largă, în special în studiile privind identificarea arealelor susceptibile la alunecări de teren (Corsini et al., 2009; Poudyal et al., 2010; Pradhan et al., 2010; Mohammady et al., 2012; Park et al., 2013; Pourghasemi et al., 2013). Validarea rezultatelor pentru fiecare dintre cele doua metode statistice a fost realizată atât prin cuantificarea ponderii distribuției numărului de pixeli corespunzători fenomenelor de torențialite considerate pentru realizarea studiului și pentru testarea rezultatelor, cât și prin utilizarea Curbei ROC – Receiver Operating Characteristics (Mărgărint et al., 2013).
Zona prezentului studiu de caz se extinde pe o suprafață de 340 km2, din care 44% în zona carpatică (montană) și 56% în zona subcarpatică (deluroasă). Suprafața relativ mică a întregului bazin hidrografic, dar mai ales a sub-bazinelor componente constituie un factor favorabil formării viiturilor rapide. Caracteristicile bazinului hidrografic prezentate în capitolul referitor la zona de studiu, fac din acesta o regiune susceptibilă la apariția viiturilor rapide. De asemenea, caracteristicile sub-bazinelor componente, în special timpul redus de concentrare a apei în bazin (Tabelul 4.4) creează premisele producerii unor viituri rapide cu efecte negative asupra comunităților din zonă.
Tabelul 4.4 Caracteristici ale bazinului hidrografic Bâsca Chiojdului si ale principalelor sub-bazine
Datele utilizate în prezentul studiu de caz sunt predominant spațiale. Ele se referă la modelul digital de teren, geologie, soluri, utilizarea/acoperirea terenurilor și au fost preluate din diferite surse, ce vor fi menționate în continuare, în cadrul metodologiei.
În demersul metologic se disting 3 etape.
Prima etapa a constat în identificarea și cartarea arealelor afectate de torențialitate pe întreaga suprafață a bazinului hidrografic al râului Bâsca Chiojdului, pe baza ortofotoplanurilor cu rezoluția de 2 m editate de ANCPI în 2008. Suprafața identificată ca fiind afectată de aceste procese este de cca. 34 km2, ceea ce reprezintă aprox. 10% din suprafata totală a bazinului studiat (Figura 4.4).
Figura 4.4 Zonele cu fenomene de torențialitate de pe cuprinsul bazinului hidrografic Bâsca Chiojdului
Din cei 34 km2, 70% s-au utilizat pentru calcularea potențialului de manifestare a scurgerii rapide a apei pe versanți, iar 30% au fost folosite în scopul validării rezultatelor. În vederea aplicării celor două metode statistice (Weights of Evidence și Frequency Ratio) polygoanele reprezentând arealele cu fenomene de torențialitate au fost convertite în format raster cu dimensiunea celulei de 30 m.
A doua etapă a studiului de caz a constat în selectarea factorilor geografici/variabile de control care influențează scurgerea apei la suprafața solului și prelucrarea acestora în format GIS. Pe baza lor s-au calculat și cartat valorile FFPI (Flash-Flood Potential Index). În cadrul acestui studiu de caz a fost utilizată varianta în limba engleză a terminologiei utilizate pentru denumirea indicelului potențialului de scurgere accelerată – Flash-Flood Potential Index (FFPI). Astfel, au fost luate în considerare 9 variabile: panta reliefului, L-S Factor, curbura în profil, densitatea rețelei de drenaj, indicele de convergență a rețelei hidrografice, orientarea versanților, litologia, utilizarea acoperirea terenurilor și grupa hidrologică de soluri (Figurile 4.5A, 4.5B și 4.6).
Figura 4.5A Factorii care influențează runoff (a. panta reliefului, b. L-S Factor, c. Utilizarea terenurilor, d. Densitatea rețelei de drenaj)
Panta reliefului, L-S Factor, curbura în profil, densitatea rețelei hidrografice și orientarea versanților sunt factori morfometrici ce au fost derivați din modelul digital de teren la o dimensiune a celulei de 30 m. Modelul Digital de Teren pentru bazinul hidrografic a fost preluat din baza de date SRTM la rezoluția spațială de 30 m.
Fig. 4.5B Factorii care influențează runoff (a. Curbura în profil, b. Orientarea versanților, c. Grupa hidrologică de sol, d. Indicele de convergență)
Ceilalți trei factori luați în considerare au fost inițial obținuți în format vectorial de polygon: utilizarea terenurilor a fost preluată din baza de date Europeană Corine Land Cover, 2006: datele privind litologia au fost extrase din Harta Geologică a României, 1:200.000; grupa hidrologică de soluri a fost stabilită pe baza texturii acestora, preluată în format digital din Harta Solurilor din România, 1:200.000 (ICPA, 2002). Factorii derivați în primă fază în format poligon au fost convertiți în format raster cu dimensiunea celulei de 30 m, egală cu cea a factorilor derivați direct în format raster.
Figura 4.6 Distribuția formațiunilor litologice pe cuprinsul zonei de studiu
În functie de valorile/caracteristicile factorilor considerati, s-au realizat clase/categorii de valori. Astfel, pentru panta reliefului s-au stabilit cinci clase de valori, ținând cont de clasificările existente în literatura de specialitate referitoare la problematica scurgerii rapide a apei (Costache și Prăvălie, 2013; Fontanine și Costache, 2013; Prăvălie și Costache, 2014; Zaharia et al., 2015); clasele de sol au fost grupate în funcție de grupa hidrologică din care fac parte; tipurile de utilizare a terenurilor au fost grupate în funcție de valoarea coeficientului Manning, care influențează scurgerea apei la suprafață (Domnița, 2012); tipurile de roci (litologia) au fost grupate după duritatea acestora (cele mai dure favorizând scurgerea de suprafață); valorile curburii în profil au fost clasificate astfel încât intervalele acestora să evidențieze zonele convexe, concave și cele cvasiorizontale; orientarea versanților a fost împărțite în cinci categorii în funcție de gradul de însorire a acestora; valorile indicelui de convergență au fost grupate, ca și cele ale pantei reliefului, în 5 clase, în funcție de clasificările existente în literatura de specialitate (Fontanine și Costache, 2013; Costache et al., 2015; Prăvălie și Costache, 2013); valorile L-S Factor și cele ale densității rețelei hidrografice au fost clasificate aplicându-se metoda statistică Natural Breaks (Kumar și Anbalagan, 2015).
A treia etapă a demersului metodologic a constat în calcularea și spațializarea potențialului de scurgere rapidă a apei pe versanți (FFPI) utilizându-se metodele statistice Weights of Evidence și Frequency Ratio. În calculele statistice a fost utilizat numărul de pixeli ai rasterelor derivate pentru analiză.
Metoda Weigths-of-Evidence (WoE) reprezintă un model Bayesian statistic bivariat ce este utilizat pe scară largă în vederea determinării susceptibilității la alunecări de teren (Youssef et al., 2015). În studiul de față, metoda a fost utilizată pentru determinarea potențialului de scurgere rapidă a apei pe versanți. În cadrul acestei metode sunt calculate ponderile pe care caracteristicile celor 9 factori le au în declanșarea scurgerii rapide a apei pe versanți. Valorile ponderilor fiecărei clase/categorii a factorilor considerați au fost estimate pe baza prezenței sau absenței fenomenului (torențialității) în cadrul claselor/categoriilor (Youssef et al., 2015). De asemenea, modelul ia în calcul faptul că factorii favorizanți pentru scurgerea rapidă a apei sunt constanți în timp (Dahal et al., 2008). Într-o primă fază, obținerea ponderilor atribuite fiecărui factor, presupune calcularea ponderii pozitive (W+) care indică o asociere spațială între clasa unuia dintre factori și prezența fenomenului de torențialitate, și ponderea negativă (W-) care arată o absență a asocierii spațiale dintre o clasă a unuia din factori și prezența fenomenului de torențialitate (Van Western et al., 2003). Calcularea celor 2 tipuri de ponderi se realizează prin aplicarea formulelor (Bonham-Carter et al., 1994):
(4) and (5),
unde: W+ – ponderea pozitivă, W- – ponderea negativă, P – probabilitatea, B – prezența factorului predictor, – absența factorului predictor, S – prezența torențialității, – absența toranțialității.
Implementarea formulelor (4) și (5) în mediul GIS a fost posibilă prin combinarea fiecărei clase a celor nouă factori considerati (factorii fiind reclasificați, în funcție de modul în care caracteristicile sale influențează scurgerea apei pe versanți) cu zonele cu prezență a fenomenelor de torențialitate. Acest lucru s-a realizat, prin intermediul uneltei Combine din softul ArcGIS 10.2, la nivel de pixeli ai rasterelor factorilor predictori și ai zonelor cu fenomene de torențialitate, astfel ecuațiile (4) și (5) pot fi scrise sub forma (Van Western et al., 2003):
(6) și (7)
unde: Npix1 – numărul de pixeli dintr-o clasă a unui factor în care este prezent și fenomenul de șiroire; Npix2 – numărul de pixeli cu fenomen de torențialitate din afara clasei; Npix3 – numărul de pixeli dintr-o clasă fără fenomene de șiroire; Npix4 – numărul de pixeli din afara clasei fără fenomen de șiroire; W+ – ponderea pozitivă, W- – ponderea negativă.
Ponderea finală a claselor unui factor în cadrul ecuației de calculare a potențialului de scrugere rapidă a apei pe versanți a fost realizată prin intermediul ecuației (Van Western, 2002):
(8),
unde: Wf – ponderea finală a clasei factorilor luați în considerare, Wplus – ponderea pozitivă a clasei unui factor, Wmin – ponderea negativă a clasei unui factor, Wmintotal – suma ponderilor negative din cadrul unui factori.
În acest caz, ecuația indicelui potențialului de scurgere rapidă a apei pe versanți este:
(9),
unde: FFPI – Flash-Flood Potential Index; Wfij – ponderea finală a undei clas i din parametrul j; n – numărul variabilelor.
Metoda Frequency Ratio (FR). Calcularea FFPI în mediul GIS prin intermediul metodei Frequency Ratio poate fi realizată prin raportarea numărului pixelilor ce reprezintă fenomenele de torențialitate dintr-o clasă a unui factor, la numărul total de pixeli cu fenomene de torențialitate din întregul areal de studiu. Calcularea coeficiențilot Frequency Ratio în mediul GIS se face prin intermediul relației (Lee și Pradhan, 2007, Youssef et al., 2015):
(10),
unde: FR- valoarea coeficientului frequency ratio a clasei i în factorul j, Np(LXi) – numărul de pixeli cu torențialitate în cadrul clasi i a factorului X, Np(Xj) – numărul pixelilor din cadrul factorului Xj, m – numărul claselor din cadrul factorului Xi și n – numărul factorilor luați în considerare în studiu.
Odată calculați coeficienții frequency ratio pentru clasele fiecărui factor care condiționează scurgerea rapidă a apei pe versanți, calcularea FFPIFR se va realiza prin însumarea tuturor acestor valori:
(11),
unde : FFPI – Flash-Flood Potential Index, FR – coeficientul Frequency Ratio pentru fiecare clasă a factorilor luați în considerare.
Rezultatele aplicării metodei Weights of Evidence
În urma aplicării metodologiei descrise mai sus au fost derivate într-o primă fază ponderile claselor factorilor luați în considerare pentru determinarea FFPI prin metoda Weight of Evidence (WoE). Astfel, pentru intervalul de pantă dintre 0 – 3° ponderea finală (Wf) are o valoare negativă, de -1,34 v. Cea mai ridicată valoare a ponderii a fost atribuită intervalului de peste 25°, aceasta fiind de 2,83 (Tabel 4.5). Într-o anumită măsură această valoare este explicată și de faptul că, cu cât pantele sunt mai mari cu atât scurgerea apei este mai rapidă. În ceea ce privește densitatea rețelei hidrografice cea mai mare valoare a Wf (0,37) înregistrează intervalul dintre 3,51 și 4,71 km/km2 (Tabel 4.5).
Tabel 4.5 Coeficienții specifici WoE (W+, W- ,Wf) și FR corespunzatori claselor factorilor considerati pentru calcularea FFPI in bazinul hidrografic Bâsca Chiojdului
Orientarea versanților prezinta valorile cele mai ridicate ale ponderilor finale în cazul versanților cu expunere SE, V (0,12) și S (0,07), in timp ce cea mai mică valoarea apare în cadrul versanților umbriți cu expunere Nordică și Nord – Estică (-0,4). In cazul utilizării terenurilor, valorile coeficienților Wf cresc de la tipurile de acoperire cu coeficienți Manning de rugozitate mari, precum suprafețele forestiere (-2,36), spre cele cu valori scăzute ale coeficientului de rugozitate Manning, precum suprafețele construite (2,18) (Tabel 4.5). În ceea ce priveste litologia, coeficientul Wf are valori mici (-1,01) pentru rocile de tipul nisipurilor, pietrișurilor și loessului și coeficienții mari (1,82) (Tabel 4.5) pentru rocile dure de tipul Gresiei de Răchitașu, care favorizează scurgerea de suprafață în detrimentul infiltrării apei.
Pentru L-S Factor situația este similară cu cea a pantei. Astfel, valorile coeficientului Wf cresc odată cu creșterea valorilor acestui factor (Tabel 4.5). Indicele de convergență prezintă valori ale coeficientului Wf cuprinse între -0,21 și 0,18 (Tabel 4.5). Valori minime sunt specifice zonelor de interfluviu, cu valori pozitive ale Indicelui de Convergență în timp ce valorile maxime sunt corespunzătoare zonelor de vale, cu convergență ridicată a rețelei hidrografice. În cazul suprafețelor corespunzătoare grupei hidrologice A nu au fost identificate zone cu fenomene de torențialitate, astfel încât valoarea coeficientilor WoE este egală cu 0 (Tabel 4.5). Cea mai mare valoare coeficientului Wf (1,87) apare în cadrul grupei hidrologice D (Tabel 4.5). In ceea ce priveste curbura in profil, valoarea maxima a Wf (0,04) corespunde clasei de valori cuprinse între 0 și 0.9, iar cea minima (-1,64) a fost obtinuta pentru intervalul de valori 0,9 – 2,4 (Tabel 4.5).
În continuare, după acordarea ponderilor fiecărei clase de factori, acestea au fost însumate prin intermediul Raster Calculator din softul ArcGIS 10.2 determinându-se valorile spațializate ale FFPIWoE. Acestea sunt cuprinse intre -8,82 si 3,89 (Figura 4.7) si au fost grupate în cinci clase. Pentru clasificarea acestora s-au testat 4 metode existente în softul ArcGIS 10.2: Natural Breaks, Quantilies, Equal Intervals și Geometric Interval. Pentru determinarea celei mai adecvate metode de clasificare, s-a realizat în cazul fiecărei metode, distribuția procentuală pe fiecare clasă de valori, a numărului pixelilor reprezentând suprafețele cu fenomene de torențialitate utilizate pentru calculul coeficienților WoE (training areas) precum și cele utilizate pentru validarea rezultatelor (Tabel 4.6). Astfel, se observă că cei mai mulți pixeli din cadrul zonelor cu torențialitate (training areas) sunt distribuiți în clasa a cincea de valori a FFPIWoE în urma aplicării metodei de clasificare Geometrical Interval (67%), urmată de Quantile (52.38%) și apoi cu valori aproape egale Natural Breaks și Equal Intervals (Tabel 4.6). Aceeași ierarhie este păstrată și în cazul distribuției pixelilor utilizați pentru validarea rezultatelor, cu mențiunea faptului că diferențele procentuale pe clase în toate cele 4 cazuri de clasificare sunt foarte mari. Astfel, în cazul metodei Geometrical Interval 82% din totalul pixelilor sunt distribuiți în clasa a cincea cu valori foarte mari a FFPIWoE (Tabel 4.6), în timp ce clasei a patra îi aparțin doar 12.74% din totalul lor (Tabel 4.6). În urma acestor rezultate s-a concluzionat că pentru realizarea hărții distribuției valorilor FFPIWoE în zona studiată, cea mai adecvată metodă de clasificare este Geometrical Interval.
Tabel 4.6 Procentul numărului de pixeli corespunzători trianing areas și eșantionului pentru validare în cadrul claselor FFPIWofE în funcție de metodele de clasificare
NB – Natural Breaks; Q – Quantile; EI – Equal Intervals; G – Geometrical Interval
Astfel, ținându-se cont de clasificarea Geometrical Interval, prima clasă de valori, cuprinse între -8,82 și -3,63, ocupă aproximativ 8% din totalul bazinului hidrografic Bâsca Chiojdului (Figura 4.7) și exprimă un potențial foarte redus pentru scurgerea rapidă a apei și pentru formarea viiturilor rapide. Aceste valori foarte mici apar în special de-a lungul văilor mari din cadrul arealului supus cercetării (Figura 4.7).
Figura 4.7 Distribuția valorilor FFPIWoE in bazinul raului Bâsca Chiojdului
În continuare, clasa valorilor mici ale FFPIWoE, ce corespunde arealelor cu potențial redus de manifestare a scurgerii rapide a apei, este atribuită intervalului cuprins între -3,63 și -1,89 (Figura 4.7). Acestea sunt extinse pe aproximativ 20% din totalul suprafeței de studiu. Clasa cu valori medii ale FFPIWoE, cuprinse între -1,89 și -0,49 (Figura 4.7) este prezentă într-un mod relativ uniform în arealul întregului bazin al râului Bâsca Chiojdului, ocupând aproximativ o treime din acesta. Un sfert din arealul studiat prezinta valori mari ale FFPIWoE (cuprinse între -0,49 și 1,14), care reflectă un potenția ridicat de scurgere rapidă a apei și de producere a viiturilor rapide. Suprafețele cu valori mari ale FFPIWoE apar în special în zona centrală și nordică a bazinului hidrografic Bâsca Chiojdului (Figura 4.7). Valorile cele mai mari ale FFPIWoE (1,14 – 3,89), ce exprimă un potențial foarte ridicat pentru scurgerea accelerată a apei și formarea viiturilor rapide apar pe aproximativ 15% din totalul zonei de studiu (Figura 4.7). Acestea sunt prezente în principal în bazinele superioare ale râurilor Stâmnic, Zeletin și Bătrâneanca. De asemenea, mai apar și în extremitatea nordică a bazinului Bâsca Chiojdului (Figura 4.7).
Rezultatele aplicării metodei Frequency Ratio
În urma aplicarii metodologiei descrise, au rezultat coeficienții Frequency Ratio (FR) pentru clasele celor 9 factori luați în considerare în vederea calculării FFPI. Astfel, cea mai ridicată valoare a FR, de 2,94, corespunde arealelor acoperite cu pășuni, din cadrul factorului reprezentat de acoperirea terenurilor (Tabel 4.5). În cadrul aceluiași factor se mai remarca suprafetele arabile, viticole si construite cu valori mari ale FR, în jur de 1,9 (Tabel 4.5). În cazul pantei, valorile de peste 25° au un coeficient FR de 2,10 (Tabel 4.5). Pentru densitatea rețelei de drenaj valorile FR au avut o variație redusă: de la 0,73 pentru clasa medie, la 1,38 pentru arealele cu densitate mare (Tabel 4.5). Valorile FR au variat în limite mici și în cazul factorilor expunerea versanților și indicele de convergență. Ecartul dintre cea mai mică și cea mai mare valoare a FR a fost de 0,38 pentru orientarea versanților și 0.35 pentru indicele de convergență (Tabel 4.5). Valori mari ale FR au mai rezultat în cazul suprafețelor cu un substrat litologic dur specific Gresie de Răchitașu (2,19), al clasei a cincea a L-S Factor (2,69) precum și pentru Grupa Hidrologică de sol D (1,82) (Tabel 4.5). Pentru cubura în profil valorile FR s-au situat între 0,21 pentru intervalul 0,9 – 2,4 și 1,04 pentru intervalul 0 – 0,9 (Tabel 4.5). De remarcat că valorile coeficienților FR din cadrul factorilor luați în considerare pentru determinara FFPI urmează o distribuție foarte apropiată de cea a coeficienților WoE calculați pentur clasele acelorași factori.
Procedura de realizare a hărții distribuției valorilor FFPIFR a fost similară cu cea pentru calcularea FFPIWoE. Astfel, într-o primă fază a fost utilizată algebra cartografică pentru adunarea celor 9 factori geografici cărora le-au fost atribuite valorile FR. Pe ansamblul bazinului hidrografic Bâsca Chiojdului valorile rezultate pentru FFPIFR sunt cuprinse între 4,68 și 12,68. In acest ecart, au fost diferentiate 5 clase (Figura 4.8).
Metoda optimă de clasificare a acestora, ca și în cazul WoE, a fost aleasă în urma estimării procentuale a numărului de pixeli cu fenomene de torențialitate prezenți în fiecare clasă de valori. Și în cazul FFPIFR, procentul cel mai mare de pixeli prezenți în clasa a cincea de valori a FFPIFR, (cu fenomene de torențialitate) utilizați atât pentru calcularea FFPIFR, cât și pentru validarea rezultatelor, a rezultat prin aplicarea metodei de clasificare Geometrical Interval (Tabel 4.7). Astfel, prin utilizarea Geometrical Interval pixelii aferenți training areas au fost distribuiți într-o proporție de 58,65% în clasa cu valori foarte ridicate a FFPIFR, urmată de metoda Quantilelor (51,74%) și de Natural Breaks (34,5%) (Tabel 4.7). Aceeași ierarhie a rezultat și în cazul pixelilor aferenți arealelor utilizate pentru validarea rezultatelor (și în acest caz diferențele dintre procentele aferente clasei cu valori Foarte Ridicate și cele aferente celorlalte clase sunt mari).
Similar cu modul de clasificare a FFPIWoE (prin metoda Geometrical Interval) au fost grupate și valorile FFPIFR. Prima clasă de valori este cuprinsă în intervalul 4,68 – 7,53 (Figura 4.8) si reflectă potențialul foarte redus de scurgere rapidă a apei. Acestea caracterizează zonele inferioare ale văilor principale din cadrul bazinului hidrografic Bâsca Chiojdului și reprezintă 9% din arealul total al acestuia, similar cu ponderea suprafețelor cu potențial foarte scăzut determinata pe baza FFPIWoE.
Tabelul 4.7 Procentul numărului de pixeli corespunzători trianing areas și eșantionului pentru validare în cadrul claselor FFPIFR în funcție de metodele de clasificare
NB – Natural Breaks; Q – Quantile; EI – Equal Intervals; G – Geometrical Intervals
Cea de-a doua clasă de valori a FFPIFR este cuprinsă între 7,53 și 8,44 (Figura 4.8) si reflectă potențialul redus de scurgere rapidă. Această clasă ocupă un sfert din arealul bazinului, mai mult cu cinci procente față de aceeași clasă a FFPIWoE.
Figura 4.8 Distribuția valorilor FFPIFR în bazinul râului Bâsca Chiojdului
Clasa cu valori medii ale FFPIFR, cuprinse între 8,44 și 9,26 (Figura 4.8), acoperă o treime din suprafata bazinului hidrografic Bâsca Chiojdului (Figura 4.8), valoare egală cu ponderea clasei similare a FFPIWoE. Aceste valori sunt distribuite relativ uniform pe cuprinsul zonei de studiu (Figura 4.8).
Valorile mari ale FFPIFR, cuprinse între 9,26 și 10,51 sunt prezente în principal în centrul și nordul zonei de studiu (Figura 4.8) caracterizând suprafețe ce detin 20% din totalul arealului supus cercetării (valoare cu trei procente mai mică decât ponderea aceleiasi clase FFPIWoE). Suprafețele cu un potențial foarte ridicat de scurgere accelerată a apei și producere a viiturilor raide au valori ale FFPIFR încadrate în intervalul 10,51 – 12,68 (Figura 4.8). Acestea acoperă 13% din totalul zonei de studiu (cu 2 procente mai puțin comparativ cu clasa de valori foarte mari ale FFPIWoE) (Figura 4.8). Suprafețele respective sunt caracteristice părții centrale și nordice a zonei de studiu fiind prezente în special în părțile superioare ale bazinelor hidrografice Stâmnic, Bătrâneanca și Zeletin.
Validarea rezultatelor
Validarea rezultatelor obținute în urma aplicării celor 2 metode statistice pentru calculul FFPI s-a făcut atât prin cuantificarea distributiei procentuale a numărului de pixeli corespunzători fenomenelor de torențitate considerate pentru realizarea studiului și pentru testarea rezultatelor, cât și prin pe baza Curbei ROC (Receiver Operating Characteristics).
În primul caz, rezultatele expuse în Tabelele 4.6 și 4.7 evidențiează clar faptul că cea mai mare parte a pixelilor aferenți zonelor cu fenomene de torențialitate sunt prezenți în cadrul clasei cu valori mari și foarte mari ai FFPIWoE și FFPIFR, luându-se în calcul 4 metode de clasficare a ecartului de valori. Astfel, in cazul FFPIWoE, procentul pixelilor aferenți eșantionului de validare situați în zonele cu valori foarte mari a FFPI, oscileaza intre 58,44% (Equal Intervals method) si 82,25% (Geometrical Interval method). În ceea ce privește FFPIFR, procentele pixelilor aferenți eșantionului de validare situații în zonele cu valori foarte mari a FFPI sunt putin mai mici, fiind cuprinse intre 48,14% (Equal Intervals method) and 80.54% (Geometrical Interval method) (Tabelele 4.6 și 4.7).
Pentru realizarea curbei ROC au fost utilizate ca date: numărul de pixeli aferenți zonelor cu fenomene de torențialitate inventariate și valorile celor doi indici ai potentialului de scurgere calculați (FFPIWoE și FFPIFR). Curba a fost realizată atât pentru pixeli aferenți eșantionului de calcul, cât și pentru pixeli aferenți eșantionului de validare. Această curbă este utilizată pentru evidențierea legăturii dintre predicție (valorile FFPI) și răspuns (pixeli cu prezență sau absență a fenomenelor de torențialitate). Curba ROC este una bidimesională având pe axa Y senzitivitatea și pe X specificitatea. Eficiența modelului este dată valoarea ariei de sub curbă (AUC). Valoarea acesteia este subunitară, iar cu cât se apropie mai mult de 1 cu atât modelul realizat este mai bun (Pallant, 2013).
În cazul curbei ROC realizate pentru eșantionul reprezentat de training areas se observă că cele două modele aplicate, Weights of Evidence și Frequency ratio, au suprafețe ale AUC (Area Under Curve) de peste 0,7 ceea ce semnifică faptul că modelele aplicate au o eficiență bună (Figura 4.9a). În cazul curbei ROC aferentă eșantionului reprezentat de validating areas, valoarea AUC de peste 0,8 pentru cele două modele evidențiează o eficiență foarte bună a acestora (Figura 4.9b).
Considerăm că față de metoda IPSA utilizată în cazul întregii zone de studiu a tezei de doctorat, bazată strict pe integrarea în GIS a unor variabile de control a scurgerii, metoda prezentata în acest studiu de caz, în care se iau în considerare arealele afectate de torentialitate, prin utilizarea celor 2 metode statistice, oferă posibilitatea unor rezultate cu o mai bună credibilitate si precizie. Credibilitatea rezultatelor este confirmată de validarea acestora, care s-a realizat prin doua metode: i) analiza distribuției procentuale a numărului de pixeli cu fenomene de torențialitate în cadrul claselor celor doi indici calculați pentru cele doua metode statistice (FFPIWoE și FFPIFR) și ii) prin realizarea Curbei ROC atât pentru eșantionul reprezentat de pixelii aferenți training areas, cat și pentru cei aferenți validating areas.
Figura 4.9 Curba ROC cu valorile AUC rezultate din training areas (a) și din eșantionul de validare (b)
Aplicarea metodologiei a permis identificarea în cadrul bazinul Bâsca Chiojdului a arealelor cu potențial ridicat și foarte ridicat la scurgerea accelerată și la producerea viiturilor rapide. Acestea dețin peste o treime din suprafața totală a bazinului. Asemenea areale sunt prezente, în special, în sectorul central al bazinului (în părțile superioare ale sub-bazinelor Stâmnic, Zeletin și Bătrâneanca), aferent localitatilor Chiojdu și Starchiojd.
4.2. Potențialul de producere a inundațiilor
În cele mai multe regiuni ale globului o mare frecvență o au inundațiile induse viiturile provenite din ploile torențiale (Townsend și Walsh, 1998; Dutta et al., 2000; Dolcine et al., 2001; Sheng et al., 2001; Bryant și Rainey, 2002; Hudson și Colditz, 2003; Knebl et al., 2005). Ca urmare a precipitațiilor lichide abundente cu caracter torențial, scurgerea apei pe versanți este foarte activă astfel încât deseori dinspre partea superioară a bazinelor se propagă unde de viituri rapide care provoacă inundații în zonele joase cu pantă redusă (Liu și Smedt, 2005). De asemenea, acestor zone le este specific un sol cu un grad de impermeabilitate ridicat. Aceste fenomene sunt specifice bazinelor cu o suprafață scăzută, în care timpul de concentrare a apei este mic. O altă cauză a inundațiilor sunt viiturile lente care se formează ca urmare a unor ploi importante cantitativ de durată mai mare. Băltirile apei, favorizate în special de un substrat litologic impermeabil sau de un sol cu caracter argilos, sunt o altă cauză a unor posibile fenomene de inundabilitate.
Pentru Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău marea majoritate a inundațiilor sunt provocate de fenomenele asociate torențialității și a propagării rapide a undelor de viitură.
În vederea identificării potențialelor zone afectate de feonmene de inundabiltate situate în curprinsul zonei de studiu s-a recurs la calcularea și spațializarea în mediul GIS a Indicelui Potențialului de Inundabilitate (IPI). Acest lucru a fost posibil prin luarea în considerare a unui număr de 8 factori geografici cu influență asupra potențialului de acumulare și stagnare a apei (Costache și Prăvălie, 2012). În literatura internațională de specialitate identificarea zonelor susceptibile la formarea inundațiilor prin utilizarea factorilor geografici în mediul GIS a constituit subiectul central al mai multor lucrări (Farajzadeh, 2002; Pradhan, 2010; Pradhan și Youssef, 2011; Tehrany et al., 2014; Tehrany et al., 2015; Rahmati, 2016).
În studiul de față, în mediul GIS, factorii inițiali au fost preluați din bazele de date atât în format vectorial de poligon, cât și în format raster. Modul de acoperire a terenurilor, litologia și textura solurilor au fost obținuți în format vectorial de poligon în timp ce factorii reprezentați de precipitații medii multianuale dar și cei derivați din Modelul Digital de Teren precum: hipsometria, altitudinea față de talvegul râurilor, indicele de convergență a rețelei hidrografice, panta reliefului (Tabelul 4.8); au fost obținuți în format raster cu dimensiunea celulei de 30 m.
Tabelul 4.8 Factorii geografici utilizați pentru determinarea Indicelui potențialului de inundabilitate pe cuprinsul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
(Sursa : Baze de date geospațiale)
În vederea calculării Indicelui Potențialului de Inundabilitate (IPI) pe cuprinsul zonei de studiu, s-a recurs la bonitarea factorilor geografici, pentru fiecare caracteristică a acestora fiind acordat un punctaj în funcție de modul în care acestea influențează procesul de acumulare și stagnare a apei. În cazul factorilor în format polygon, notele de bonitare au fost acordate într-un câmp nou creat în tabelul de atribute al acestora din mediul GIS. Următoarea etapă a constat în convertirea acestora în format raster, valoarea celulor fiind preluată din câmpul aferent notelor de bonitare. Rasterizarea poligoanelor este un proces necesar în vederea însumării finale a factorilor și a definirii potențialului de inundabilitate. Înceea ce privește factorii în format raster, acordarea noteor de bonitare a fost posibilă prin procesul de reclasificare în mediul GIS. Notele de bonitare au fost cuprinse între 1 pentru caracteristicile factorilor care prezintă un potențial redus de favorizare a procesului de stagnare și acumulare a apei, și 5 pentru factorii care prezintă un potențial ridicat pentru cele două procese amintite anterior (Tabelul 4.8).
În cazul de față valorile foarte ridicate de pantă care favorizează scurgerea apei au primit nota de bonitare 1 în timp ce pantele aproape orizontale au primit nota de bonitare 5 (Tabelul 4.8). De asemenea, solurile în care predomină texturile nisipoase ce sunt favorabile infiltrării apei au primit nota 1 de bonitare (Tabelul 4.8) spre deosebire de cele argiloase la care potențialul de infiltrare este scăzut, acestora acordânduli-se nota de bonitare 5 (Tabelul 4.8). Valorilor pozitive ale Indicelui de convergență a rețelei hidrografice, li s-a acordat nota 1 de bonitare, acestea fiind specifice zonelor de interfluviu unde acumularea apei este mai puțin favorizată. În schimb pentru valorile cele mai scăzute care sunt caracteristice văilor râurilor, nota de bonitare acordată a fost 5 (Tabelul 4.8). În cazul ultimilor doi factori reprezentați de hipsometria reliefului și distanța verticală față de talvegul râurilor notele de bonitare ridicate au fost acordate pentru valorile scăzute ale acestora (Tabelul 4.8), deoarece apa din precipitații sau provenită din topirea zăpezii tinde să se acumuleze către zonele joase.
Odată acordate notele de bonitare pentru caracteristicile factorilor luați în cosiderare în calculul IPI, s-a trecut la adunarea acestora în mediul GIS. Deoarece anumiți factori, precum panta reliefului sau distanța verticală față de talvegul râului prezintă o importanță mai ridicată în ceea ce privește potențialul de inundabilitate pentru diferite zone s-a recurs la ponderarea acestora cu ajutorul modului Weight din softul Idrisi Selva. Adunarea ponderată a factorilor a fost efectuată în softul ArcGIS 10.2 prin implemetarea formulei (2) în cadrul uneltei Raster Calculator.
(2)
unde:
P- valoarea pantei reliefului (°);
Ut – utilizarea terenurilor;
Ts – textura solurilor;
Pp – cantitatea medie multianuală de precipitații (mm/an);
Ic – indicele de convergență a rețelei hidrografice;
H – hipsometria reliefului (m);
Dv – distanța verticală a suprafețelor față de talvegul râulurior (m).
În urma aplicării metodologiei descrise anterior, a fost obținut Indicele Potențialului de Inudabilitate pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (Figura 4.10). Valorile acestuia sunt cuprinse între 13,3 în zonele înalte, caracterizate de pante ridicate ale reliefului și 40,8 (Figura 4.10) în zonele joase cu valori foarte scăzute ale pantei, prezente în principal în imediata proximitate a albiilor minore ale râurilor. Acestea au fost împărțite în cinci clase de valori utilizându-se metoda de clasificare Natural Breaks.
Prima clasă de valori, cuprinsă între 13,3 și 19,1 ocupă circa o treime din zona de studiu (Figura 4.10) acoperind aproximativ 1200 km2. În general aceste valori apar în zonele cu pantă ridicată, împădurite și grad scăzut de convergență a rețelei hidrografice. În ceea ce privește repartiția zonelor cu potențial foarte scăzut de inundabilitate pe cuprinsul ariei de studiu se remarcă partea montană a acesteia și în special bazinul hidrografic al râului Bâsca (Figura 4.10).
Figura 4.10 Distribuția Potențialului de Inundabilitate pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
Clasa a doua de valori a IPI cuprinsă între 19,1 și 24,7 (Figura 4.10) are cea mai mare pondere ocupând suprafețe ce însumează circa 1350 km2. Acestea reprezintă 34% din întreaga arie de studiu extinzându-se atât în zona de deal subcarpatică, cât și în partea montană a arealului supus cercetării (Figura 4.10).
Clasa a treia a indicelui IPI în care sunt prezente valorile medii ale acestuia ocupă o cincime din zona de studiu. Aceasta are valori cuprinse între 24.7 – 29.7 (Figura 4.10) extinzându-se pe aproximativ 700 km2 (Figura 4.10). Aceste suprafețe corespund unor zone cu utilizare a terenurilor preponderent agricolă, pante sub 7° și o textură a solului lutoasă. Conform reprtiției spațiale a acestor valori ele apar în special în zona subcarpatică a arealului supus cercetării.
Clasele a IV-a și a V-a a Indicelui Potențialului de Inundabilitate pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău sunt prezente pe circa 10% din zona de studiu, suprafață echivalentă cu 360 km2 (Figura 4.10). Acestea apar în special pe văile râurilor Bâsca Chiojdului, în cadrul depresiunilor amplasate de-a lungul văii Buzăului (atât în sectorul superior, cât și în zona Subcarpatică) și de-a lungul văii râului Slănic în zona Subcarpatică (Figura 4.10). Valorile ridicate și foarte ridicate ale IPI sunt caracteristice zonelor cu panta redusă, solurilor cu o textură predominant argiloasă și un grad ridicat de convergență a rețelei hidrografice.
Din punct de vedere al repartiției claselor de valori ale IPI pe bazinele hidrografice principale, conform modelării realizate în mediul GIS, există următoarea situație:
În cadrul bazinului hidrografic al râului Bâsca, peste 63% (Tabelul 9) din suprafața sa este caracterizată de valori foarte scăzute ale potențialului de inundabilitate, acestea fiind încadrate în prima clasă de valori a IPI. În ansamblul bazinului hidrografic valorile foarte scăzute ale IPI se extind pe o suprafață de 493 km2 (Tabelul 9). Clasa a doua de valori a Indicelui Potențialului de Inundabilitate pe cuprinsul bazinului hidrografic al râului Bâsca se extinde pe aproximativ 187 km2 (Tabelul 4.9), suprafață ce reprezintă circa 24% (Tabelul 9) din totalul bazinului hidrografic. Valorile medii ale IPI apar pe 9% (Tabelul 9) din arealul avut în vedere, cu o extindere de 70 km2 (Tabelul 4.9). Suprafețele cu un potențial ridicat și foarte ridicat de inundabilitate care aparțin claselor a patra și a cincea a IPI ocupă un procent de 3% (Tabelul 4.9) din totalul bazinului hidrografic al râului Bâsca, suprafață echivalentă cu 22 km2 (Tabelul 4.9).
În cazul bazinului hidrografic Bâsca Chiojdului valorile mici și foarte mici ale IPI cuprinse între 13,3 și 24,7 (clasa I și II) însumează aproximativ 68% (Tabelul 4.9) din întreaga suprafață, ocupând circa 230 km2 (Tabelul 4.9). Valorile medii ale IPI pe curpsinsul bazinului hidrografic al râului Bâsca Chiojdului reprezintă o cincime din totalul suprafeței acestuia extinzându-se pe aproximativ 65 km2 (Tabelul 4.9). Suprafețele cele mai expuse producerii inundațiilor, situate în clasele a IV-a și a V-a a valorilor Indicelui Potențialului de Inundabilitate pe cuprinsul zonei bazinului hidrografic Bâsca Chiojdului acoperă 13% (Tabelul 4.9) din întregul areal ocupând o suprafață de circa 17 km2 (Tabelul 4.9).
Bazinul hidrografic al râului Bălăneasa are o suprafață totală de aproximativ 190 km2. Din aceasta 66% (Tabelul 4.9) prezintă un grad scăzut și foarte scăzut de expunere la fenomenele asociate inundabilității, suprafața aferentă claselor I și II ale IPI fiind de 122 km2. Alte 27 de procente din suprafața bazinului hidrografic sunt ocupate de zone cu un potențial mediu de inundabilitate, arelele respective însumând 51 km2 (Tabelul 4.9). Zonele cu potențial ridicat și foarte ridicat de inundabilitate cu valori ale IPI cuprinse între 29,7 și 40,8 se extind pe aproximativ 9% (Tabelul 9) din totalul arealului ocupând 17 km2 (Tabelul 4.9).
Bazinul hidrografic al râului Câlnău se extinde pe o suprafață de 172 km2 (Tabelul 4.9) din care 81 km2 (Tabelul 4.9) sunt ocupați de zone cu un potențial scăzut și foarte scăzut la inundabilitate, aceștia reprezentând 47% (Tabelul 4.9) din totalul suprafeței bazinului. Alte 40 de procente din cadrul acestuia sunt ocupate de zone cu valori medii ale IPI suprafața lor fiind de 68 km2 (Tabelul 4.9). Valorile IPI cuprinse între 29,7 și 40,8 sunt prezente pe aproximativ 13% (Tabelul 4.9) din suprafața bazinului hidrografic Câlnău, în principal în lungul râului colector. Acestea însumează circa 22 km2 (Tabelul 4.9).
În cadrul bazinului hidrografic al râului Nișcov procentul zonelor cu un potențial scăzut și foarte scăzut de inundabilitate ajunge la aproape 70% (Tabelul 4.9) din totalul celor 221 km2. Valorile medii ale Indicelui potențialului de Inundabilitate cuprinse între 24,7 și 29,7 ocupă 17% (Tabelul 4.9) din suprafața sa în timp ce alte 14 procente, reprezentând 40 km2 (Tabelul 4.9) sunt ocupate de valorile mari și foarte mari ale potențialului de inundabilitate.
Tabelul 4.9 Ponderile și suprafețele claselor de valori ale IPI în cadrul sub-bazinelor zonei de studiu
(Sursa: Prelucrarea datelor în format GIS)
Bazinul hidrografic al râului Sărățel prezintă pe o suprafață de 108 km2 valori scăzute și foarte scăzute ale Indicelui Potențialului de Inundabilitate. Această suprafață reprezintă aproximativ 57% (Tabelul 4.9) din totalul celor 190 km2 Tabelul 4.9). Clasa medie de valori a IPI are o pondere de 32% din total însumând 61 km2. Valorile mari și foarte mari ale pontețialului de inundabilitate se regăsesc pe aproximativ 11% (Tabelul 4.9) din suprafața bazinului Sărățel, ceea ce reprezintă 21 km2 (Tabelul 4.9).
Bazinul hidrografic al râului Siriul Mare are într-o proporție de 90% suprafața ocupată de valori mici și foarte mici ale potențialului de inundabilitate. Aceste areale însumează circa 78 km2 (Tabelul 4.9). Valorile mari și foarte mari ale IPI sunt prezente doar pe aproximativ 3% (Tabelul 4.9) din totalul bazinului hidrografic.
În ceea ce privește potențialul de inundabilitate pentru râul Slănic, valorile ridicate si foarte ridicate se extind pe circa 12% (Tabelul 4.9) din arealul bazinului hidrografic, aceasta caracterizând o suprafață de 52 km2 (Tabelul 4.9). Un procent de 64% (Tabelul 4.9) din suprafața bazinului hidrografic este ocupat de zonele cu valori mici și foarte mici ale IPI.
5. Caracteristicile viiturilor și inundațiilor din zona de studiu
Prin prisma faptului că viiturile și inundațiile sunt fenomenele naturale de risc ce provoacă cele mai mari pagube la nivel global, cunoașterea caracteristicilor acestora este foarte importantă pentru factorii de decizie responsabili de diminuarea efectelor acestor fenomene. Principalele elemente caracteristice ale viiturilor sunt: timpul de creștere, timpul de descreștere, debitul maxim, volumul de apă rulat în timpul viituri și coeficientul de formă al acesteia (Pișota et al., 2005). Astfel, efectele cele mai devastatoare le au viiturile cu un timp redus de creștere a debitului râului, de până la câteva ore, denumite și viituri rapide sau flash-flood în terminologia din limba engleză folosită și în literatura internațională de specialitate. Acestea sunt caracteristice în special bazinelor reduse ca suprafața, în general sub 200 km2 (Drobot, 2007) și iau naștere în urma unor ploi importante cantitativ căzute într-o perioadă foarte scurtă de timp. Ca urmare a localizării dar și a caracteristicilor geografice, Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău prezintă o expunere ridicată la fenomenele de tipul viiturilor și inundațiilor (Costache, 2014).
5.1. Caracteristicile viiturilor din zona de studiu
În capitolul de față, pentru evidențierea caracteristicilor viiturilor au fost preluate date de la un număr de 14 stații hidrometrice din zona de studiu referitoare la cele mai mari viituri produse pe perioada de funcționare a acestora. În total au fost analizate aproximativ 140 de viituri.
Datele necesarea realizării acestui studiu au fost preluate din arhiva Institutului Național de Hidrologie și Gospodărirea Apelor de la stațiile hidrometrice: Vama Buzăului (râul Buzău), Sita Buzăului (râul Buzău), Nehoiu (râul Buzău), Măgura (râul Buzău), Comandău (râul Bâsca Mare), Varlaam (râul Bâsca Mare), Bâsca Roziliei (râul Bâsca Mare), Varlaam (râul Bâsca Mică), Lopătari (râul Slănic), Cernătești (râul Slănic), Chiojdu (râul Bâsca Chiojdului), Izvoru (râul Nișcov), Nișcov (râul Nișcov) și Costomiru (râul Câlnău). Astfel au fost selectate cele mai mari 10 viituri de la stațiile anterior menționate, iar pentru prelucrarea acestora și obținerea caracteristicilor viiturilor au fost utilizate softurile Microsoft Excel și Cavis.
5.1.1. Viiturile de pe râul Buzău
Stația hidrometrică Vama Buzăului
Stația hidrometrică Vama Buzăului amplasată pe râul Buzău controlează o secțiune de aproximativ 112 km2 din totalul bazinului hidrografic (Figura 5.1). Aceasta este situată la 800 m înălțime, media altitudinilor sectorului de bazin controlat fiind de circa 1121 m. De asemenea, panta medie calculată pentru această zonă este de 15,2°.
Pentru această stație au fost selectate în vederea analizei cele mai mari 10 viituri din perioada de funcționare aferente anilor: 1990, 1991, 1994, 1997, 2001, 2002, 2004, 2005, 2006 și 2007 (Tabel 5.1). Principalele caracteristici ale viiturilor au fost determinate prin intermediul softului CAVIS (Corbuș, 2010), având la bază valorile de debit din perioada de manifestare a acesteia. Utilizând datele de debit au fost de asemenea realizate hidrografele celor 10 viituri analizate. Pentru o mai bună comparație hidrografele viiturilor au fost realizate în cadrul aceluiași model de grafic (Figura 5.2).
Figura 5.1 Localizare stației hidrometrice Vama Buzăului și a sectorului de bazin aferent acesteia
Viitura cea mai importantă din punct de vedere al valori debitului de vârf s-a înregistrat în anul 1994 în perioada 06.06 – 08.06. Debitul râului Buzău la stația hidrometrică Vama Buzăului a atins valoarea de 90,5 m3/s (Tabel 5.1) la data de 7 Iunie 1994 ora 3:30. Timpul total al viituri a cumulat 30 de ore, perioadă în care s-au scurs aproximativ 6,91 mil. m3 de apă. Conform simulării realizate în softul Cavis coeficientul de formă al viiturii a fost de 0,61 (Tabel 5.1).
Din punct de vedere al volumului de apă scurs în timpul creșterii debitului, cea mai ridicată valoare este specifică viiturii produsă în anul 1997, când în decursul a 66 de ore a fost rulată o cantitate de 6,09 mil. m3 de apă (Tabel 5.1). De asemenea, valoarea cea mai ridicată a volumului total de apă scurs în timpul unei viituri aparține tot evenimentului produs în anul 1997, când aceasta a totalizat 7,76 m3 (Tabel 5.1). Deși această viitură s-a remarcat printr-o durata de manifestare mare, cu un timp total de 83 de ore, debitul de vârf a fost unul scăzut, valoarea de 45,5 m3/s plasând acest eveniment pe locul 9 din 10 viituri analizate la S.H. Vama Buzăului (Tabel 5.1).
Dintre toate viiturile considerate pentru analiză, cea mai ridicată valoare a coeficientului de formă, conform simulări realizate în softul CAVIS, a fost de 0,64 (Tabel 5.1) caracterizând evenimentul produs în anul 1990. Debitul de vârf înregistrat pentru a fost de 83 m3/s, aceasta reprezentând a doua valoare ca mărime după cea înregistrată în anul 1994.
O altă caracteristică importantă a undelor de viitură o reprezintă timpul de creștere. Cu cât este mai mic timpul de creștere cu atât viitura poate fi mai violentă. Astfel, cel mai redus timp de creștere a fost înregistrat în cazul viiturii din anul 2004 atunci când debitul râului Buzău la stația hidrometrică Vama Buzăului a crescut în doar 3 ore (Tabel 5.1) de la valoarea de bază de 3,1 m3/s până la un maxim de 47,5 m3/s (Tabel 5.1). În acest caz, durata totală a viituri a fost de doar 13 ore (Tabel 5.1).
Tabel 5.1 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică Vama Buzăului Râul Buzău
*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; WcV – volumul de apă rulat în timpul creșterii; WdV – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; WtV – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; GammaV – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.
În vederea evidențierii unor trăsături generale ale celor mai mari viituri de la stația hidrometrică Vama Buzăului au fost calculate valorile medii pentru fiecare caracteristică în parte. Astfel, valoarea medie a debitelor de vârf ale viiturilor a fost de 59,44 m3/s (Tabel 5.1), în timp ce pentru debitul de bază această valoare s-a situat în jurul a 7,6 m3/s (Tabel 5.1). În ceea ce privește volumul de apă scurs pe ramura de creștere a viituri, media valorilor acestuia a fost de 1,95 m3/s (Tabel 5.1), cu aproximativ 0,3 m3/s (Tabel 5.1) mai mare decât media valorilor volumului de apă rulat pe ramura de descreștere a viiturilor. Astfel, a rezultat un volum mediu total de apă scurs de circa 3,6 m3/s (Tabel 5.1).
Media coeficienților de formă Coeficientul ale celor mai mari viituri produse la stația hidrometrică Vama Buzăului este de 0,55 (Tabel 5.1), evenimentele din anii 2004, 2005 și 2006 fiind cele mai apropiate de această valoare.
Figura 5.2 Cele mai importante zece viituri de la stația hidrometrică Vama Buzăuului de pe râul Buzău
Timpul de creștere mediu al undelor de viitură este de 18,15 ore (Tabel 5.1), această valoare fiind mult influențată de cele 66 de ore corespunzătoare viiturii din anul 1997 (Tabel 5.1). În ceea ce privește media timpilor de scădere a undelor de viitură aceasta este cu circa 4 ore mai scăzută decât valoarea corespunzătoare timpului de creștere a viituri. Timpul total mediu de manifestare a viiturilor la stația hidrometrică Vama Buzăului este de 31,3 ore (Tabel 5.1).
Stația hidrometrică Sita Buzăului
Stația hidrometrică Sită Buzăului controlează o secțiune de bazin cu o suprafață de circa 360 km2. Aceasta este amplasată la 679 m altitudine (Figura 5.3) media ponderată a înălțimilor secțiunii de bazin fiind estimată la 940 m. Panta medie a aceleiași zone, conform prelucrării datelor în format GIS are valoarea de 12,1°.
Conform Tabelului 2 pentru caracterizarea viiturilor de la această stație hidrometrică au fost aleși anii 1975, 1984, 1991, 1994, 2000, 2001, 2002, 2005, 2007 și 2010 (Figura 5.4).
Debitul maxim al râului Buzău la stația hidrometrică Sita Buzăului a fost de 574 m3/s, acesta înregistrându-se în anul 1991 la data de 4 iulie ora 18:00. Acesta a fost generat de o viitură cu un timp de creștere de 2 ore (Tabel 5.2), perioadă în care s-au scurs aproximativ 2,35 mil. m3 de apă. Timpul de descreștere al viituri a avut durata de 5 de ore, volumul de apă scurs totalizând 8,32 mil. m3 (Tabel 5.2). Timpul total al viiturii, de doar 7 ore, este cel mai scăzut comparativ cu celelalte evenimente analizate. Unda de viitură având un coeficient de formă estimat prin modelare în softul CAVIS, la valoarea de 0,58 (Tabel 5.2).
Figura 5.3 Localizarea stației hidrometrice Sita Buzăului și a sectorului de bazin controlat
Dintre toate evenimentele analizate, cea mai scăzută valoare a debitul de vârf s-a înregistrat în anul 2000, aceasta fiind de 112 m3/s (Tabel 5.2). Viitura din anul 2000 a avut durată totală de 38 de ore fiindu-i caracteristic un coeficient de formă de 0,64 (Tabel 5.2).
Cea mai ridicată valoare a volumului de apă scurs pe durata creșterii undei de viitură s-a produs pe parcursul evenimentului din anul 1975, când timp de 29 de ore a fost rulat un volum de 10 mil. m3 (Tabel 5.2). De asemenea, viitura din anul 1975, cu un debit de vârf de 400 m3/s (Tabel 5.2), a înregistrat și cel mai mare volum de apă scurs în timpul descreșterii undei de viitură. Astfel, într-un timp de 31 de ore s-a scurs o cantitate de 19,27 mil. m3 (Tabel 5.2). Viitura din anul 1975 este caracterizată și de cel mai mare durată totală de manifestare, acesta fiind de 60 de ore (Tabel 5.2).
Viitura cu cea mai mare valoare a coeficientului de formă, de 0,74, s-a produs în anul 1994 (Tabel 5.2). Aceasta a avut o durată de manifestare de aproximativ 22 de ore și un debit maxim de 237 m3/s (Tabel 5.2).
Valoare medie a debitelor maxime înregistrate la stația hidrometrică Sita Buzăului în timpul celor 10 viituri analizate este de 275,9 m3/s (Tabel 5.2) în timp pentru debitul de bază al viiturilor aceasta a fost de 48,3 m3/s (Tabel 5.2). Volumul mediu de apă scurs pe ramura de creștere a viiturilor calculat pentru cele 10 cazuri este de 5,94 mil. m3 (Tabel 5.2), în vreme ce pe ramura de scădere s-au scurs în medie 8,6 mil. m3 (Tabel 5.2). Valoarea medie a coeficientului de formă al celor mai mari 10 viituri produse la stația hidrometrică Sita Buzăului este de 0,54 (Tabel 5.2), cea mai apropiată valoarea fiind cea produsă în anul 2002 (Tabel 5.2).
Tabel 5.2 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Sita Buzăului
*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; WcV – volumul de apă rulat în timpul creșterii; WdV – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; WtV – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; GammaV – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.
Figura 5.4 Cele mai importante zece viituri de la stația hidrometrică Sita Buzăului de pe râul Buzău
Stația hidrometrică Nehoiu
Următoarea stație hidrometrică de pe râul Buzău, analizată, este Nehoiu. Aceasta controlează în amonte o secțiune de bazin cu suprafața de 1569 km2. Altitudinea medie a secțiunii de bazin situată în amonte de stația hidrometrică Nehoiu este de 1041 m stația hidrometrică fiind situată la o înălțime de 363 m (Figura 5.5). De asemenea, o altă caracteristică morfometrică importantă care influențează scurgerea apei la suprafață este panta medie (Bilașco, 2008; Costache și Prăvălie, 2013; Costache, 2014) care pentru zona analizată este de 14,65°.
În acest caz, au fost analizate cele mai mari 10 viituri corespunzătoare anilor: 1975, 1984, 1988, 1991, 1994, 2001, 2005, 2006, 2007 și 2010 (Figura 5.6).
În timpul viituri din anul 1975 s-a înregistrat cel mai mare debit din perioada de funcționarea a stației hidrometrice Nehoiu. Acesta a avut valoarea de 1400 m3/s, producându-se la data de 2 Iulie ora 22:30 (Figura 5.6). Viitura a avut un debit de bază de 253 m3/s, timpul de creștere fiind de 10 ore (Tabel 5.3). Volumul total de apă scurs în timpul viiturii a fost de 56,1 mil. m3 în timp ce valoarea coeficientului de formă estimată prin intermediul softului CAVIS a fost de 0,64. Viitura s-a extins pe o durată totală de 28 de ore (Tabel 5.3).
Cea mai mică valoare a debitului de vârf produs în timpul celor 10 viituri analizate s-a înregistrat în anul 2006, aceasta situându-se în jurul valorii de 250 m3/s (Tabel 5.3). În cazul acestui eveniment de-a lungul celor 40 ore de manifestare a viiturii s-au scurs în total 20,8 mil. m3 de apă (Tabel 5.3), coeficientul de formă al viiturii situându-se în jurul valorii de 0,57 (Tabel 5.3).
Dintre cele 10 cazuri de viituri analizate cea mai mare cantitate de apă rulată pe ramura de creștere îi aparține evenimentului din anul 1988 când s-au scurs aproximativ 32,3 mil. m3 de apă timp de circa 36 de ore (Tabel 5.3). De asemenea, în cazul aceleiași viituri s-a înregistrat și cel mai mare volum de apă rulat pe ramura de descreștere a viiturii, acesta având valoarea de 59,2 mil. m3 într-un interval 79 de ore (Tabel 5.3). Astfel, viitura din anul 1988 a înregistrat un volum total de apă rulată de aproximativ 85,2 mil. m3 având totodată și cea mare durată de manifestare de 115 ore (Tabel 5.3).
Figura 5.5 Localizarea stației hidrometrice Nehoiu și a sectorului de bazin controlat
Valoarea medie a debitelor de vârf calculată pentru cele 10 viituri analizate este de 558,6 m3/s, foarte apropiată de această valoare fiind debitul de vârf al viiturii produse în anul 1994 (Tabel 5.3). În ceea ce privește volumul de apă scurs pe ramura de creștere a viiturilor, valoarea medie este de 15,69 mil. m3, în timp ce pe ramura de descreștere media a fost de 26,8 mil. m3. Coeficientul mediu de formă calculat pentru cele 10 evenimente analizate are valoarea de 0,56, aceasta fiind similară cu cea înregistrată în anul 1991 (Tabel 5.3). În ceea ce privește timpul de creștere a viiturilor analizate pentru stația hidrometrică Nehoiu, acesta are o durată medie de circa 14,2 ore (Tabel 5.3), în vreme ce media timpul de descreștere se situează în jurul valorii de 28,8 ore (Tabel 5.3). În consecință timpul mediu total al celor mai importante 10 viituri produse pe râul Buzău la stația hidrometrică Nehoiu este de 43 de ore (Tabel 5.3).
Tabel 5.3 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Nehoiu (Buzău)
*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; WcV – volumul de apă rulat în timpul creșterii; WdV – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; WtV – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; GammaV – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.
Figura 5.6 Cele mai importante zece viituri de la stația hidrometrică Nehoiu de pe râul Buzău
Stația hidrometrică Măgura
Stația hidrometrică Măgura de pe râul Buzău controlează o secțiune de bazin de aproximativ 2280 km2. Aceasta se află amplasată la o altitudine de aproximativ 170 m (Figura 5.7), înălțimea medie a spurafeței de bazin controlate fiind de 900 m fiind caraterizată totodată de o panta medie de 13,9°. Pentru analiza viiturilor de la stația hidrometrică Măgura au fost alese cele mai importante zece evenimente corespunzătoare anilor: 1975, 1988, 1991, 1994, 2001, 2004, 2005, 2006, 2007 și 2013 (Figura 5.8).
Figura 5.7 Localizarea stației hidrometrice Măgura și a sectorului de bazin controlat
La stația hidrometrică Măgură, cea mai importantă viitură, s-a produs în anul 1975, când valoarea debitului maxim a atins 2100 m3/s (Tabel 5.4). Această valoare este cea mai mare luând în considerare toate stațiile hidrometrice aflate în zona de studiu. Timpul de creștere al viiturii a fost de 24 de ore, pornindu-se de la un debit de bază de 81,4 m3/s (Tabel 5.4), în timp ce descreșterea debitului a avut loc pe o perioadă de 28 de ore (Tabel 5.4). Se observă faptul că viitura din anul 1975 a înregistrat și maximul în ceea ce privește volumul total de apă rulat. Pe întreaga durată a evenimentului, de aproximativ 52 ore (Tabel 5.4), s-a scurs un volum total de 159,6 m3 de apă (Tabel 5.4). Valoarea Coeficientul de formă al undei de viitură estimată cu ajutorul softului CAVIS a fost de 0,4 (Tabel 5.4).
Dintre cele zece cazuri de viituri analizate cel mai mic debit de vârf s-a înregistrat în anul 1995, acesta având valoarea de 149 m3/s (Tabel 5.4). Volumul de apă rulat de-a lungul celor 45 de ore pe care s-a manifestat viitura a totalizat 13,1 mil. m3. Coeficientul de formă al viiturii a fost de 0,54 (Tabel 5.4).
Cea mai lungă durată a fost consemnată de viitura din anul 1988. Astfel, timpul de creștere al viiturii a fost de 40 de ore (Tabel 5.4), timpul de descreștere de 76 de ore (Tabel 5.4), rezultând o durată totală de circa 116 ore (Tabel 5.4). De-a lungul acestei perioade la stația hidrometrică Măgura s-a scurs un volum total de apă de 108,5 mil. m3 (Tabel 5.4), debitul de vârf al viiturii fiind de 403 m3/s (Tabel 5.4). De asemenea, viitura din anul 1988 a fost caracterizată și de cea mai ridicată valoare a coeficientului de formă, acesta fiind de 0,63 (Tabel 5.4).
Tabel 5.4 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Măgura (Buzău)
*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; WcV – volumul de apă rulat în timpul creșterii; WdV – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; WtV – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; GammaV – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.
Valoarea medie a debitelor maxime înregistrate în cazul celor 10 evenimente analizate de la stația hidrometrică Măgura este de 650,7 m3/s (Tabel 5.4) în timp ce debitul mediu de bază s-a situat în jurul valorii de 55 m3/s (Tabel 5.4). Cele mai mari 10 cazuri de viituri de pe râul Buzău, de la stația hidrometrică Măgura, sunt caracterizate de o valoare medie a volumului de apă corespunzător ramurii de creștere a undei de viitură, de 19,6 mil. m3 (Tabel 5.4) în timp ce pe ramura de scădere valoarea acestuia este de 33,4 mil. m3 (Tabel 5.4). Astfel, a rezultat o medie a volumului total de apă rulat în timpul viiturilor de 53,1 mil. m3. Timpul mediu de creștere a undelor de viitură ce caracterizează cele 10 cazuri analizate este de 16,3 ore (Tabel 5.4) în vreme ce timpul mediu de scădere este de circa 31,6 ore, rezultând un timp mediu total de manifestare a viiturilor la stația hidrometrică Măgura de 47,9 mil. m3 (Tabel 5.4). În ceea ce privește coeficientul mediu de formă al viiturilor înregistrate la stația hidrometrică Măgura, acesta este de 0,5, cea mai apropiată valoare înregistrându-se în anul 2007 (Tabel 5.4).
Figura 5.8 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Măgura de pe râul Buzău
5.1.2. Viiturile de pe râul Bâsca Mare
Pentru caracterizarea viiturilor produse pe râul Bâsca Mare au fost utilizate date de la stațiile hidrometrice Comandău și Varlaam.
Stația hidrometrică Comandău
Stația hidrometrică Comandău se află situată la o altitudine de 1018 m (Figura 5.9), controlând în amonte o secțiune de bazin cu suprafața de 93 km2. Altitudinea medie a sectorului de bazin controlat de stația hidrometrică Comandău este de 1298 m în timp ce valoare medie a pantei reliefului este de 12,9°. Stația hidrometrică se află la circa 1019 m deasupra nivelului mării. Pentru analiza viiturilor de la această stație hidrometrică au fost aleși anii 1974, 1975, 1984, 1988, 1989, 1991, 1993, 1994, 1997 și 2001 (Figura 5.10).
Figura 5.9 Localizarea stației hidrometrice Comandău și a sectorului de bazin controlat
Debitul de vârf al viiturilor analizate la stația hidrometrică Comandău a avut valori cuprinse între 22 m3/s în anul 1993 și 212 m3/s valoarea înregistrată în anul 1994 (Tabel 5.5).
Viitura produsă în anul 1994 a atins debitul de vârf la data de 7 Iunie ora 06:00 după ce debitul râului Bâsca Mare a înregistrat o creștere continuă timp de 24 de ore (Tabel 5.5), pornind de la o valoare de bază de 1,86 m3/s (Tabel 5.5). În această perioadă prin dreptul secțiunii de la stația hidrometrică Comandău s-au scurs aproximativ 8,49 mil. m3 de apă (Tabel 5.5). Timpul de descreștere a debitului râului Bâsca Mare a fost de 26 de ore, rezultând astfel un timp total de manifestare a viiturii de 50 de ore, interval în care a fost rulat un volum de apă de 14,2 mil. m3 (Tabel 5.5). Coeficientul de formă al viiturii rezultat în urma modelării în softul CAVIS a avut valoarea de 0,37 (Tabel 5.5).
Deși viitura din anul 1993 a înregistrat cel mai mic debit de vârf dintre toate evenimentele analizate, aceasta se remarcă totuși, prin cel mai mare timp total. Astfel, durata totală pe care s-a manifestat viitura a fost de 72 de ore (Tabel 5.5), timp în care la stația hidrometrică Comandău a fost rulat un volum de 3,22 mil.m3 de apă (Tabel 5.5). Coeficientul de formă al acestei viituri a avut valoarea de 0,56 (Tabel 5.5).
Volumul de apă rulat pe ramura de creștere a viiturilor a variat între 1,16 mil. m3 (Tabel 5.5), valoarea specifică evenimentului din anul 1991, și 10,1 mil. m3 (Tabel 5.5), valoare specifică anului 2001. Pe ramura de scădere a viiturilor, volumului de apă rulat a fost cuprins între 1,79 mil. m3 în anul 1993 și 7,5 mil. m3 în anul 2001 (Tabel 5.5). În ceea ce privește timpii de creștere ai viiturilor analizate, cea mai mică valoare a fost de 8 ore, în anul 1975, spre deosebire de anul 1993 în care viitura a avut un timp de creștere de 30 de ore (Tabel 5.5). Cea mai scăzută durată totală a unei viituri s-a înregistrat în anul 1975 (Tabel 5.5), când aceasta a înregistrat doar 30 de ore în timp ce cea mai ridicată, după cum s-a menționat anterior s-a produs în anul 1993 (Tabel 5.5).
Tabel 5.5 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică Comandău (Bâsca Mare)
*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; WcV – volumul de apă rulat în timpul creșterii; WdV – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; WtV – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; GammaV – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.
Valoarea medie a debitelor maxime înregistrate în cazul celor 10 viituri analizate pentru stația hidrometrică Comandău este de 122,15 m3/s (Tabel 5.5). Pentru volumul de apă rulat pe ramura de creștere a viiturilor, valoarea medie a fost calculată la 4,49 mil. m3 (Tabel 5.5) în timp ce pentru ramura de descreștere aceasta a fost de 5,18 mil. m3 (Tabel 5.5). Coeficientul de formă mediu, în cazul evenimetelor analizate a fost de 0,54 (Tabel 5.5), valori foarte apropiate de aceasta înregistrându-se în anii 2001, 1974 și 1993. Conform calculelor realizate, timpul mediu de creștere al viiturilor produse pe râul Bâsca Mare la stația hidrometrică Comandău, este de 19,7 ore în vreme ce timpul de descreștere al undelor de viitură este de 26,9 ore (Tabel 5.5).
Figura 5.10 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Comandău de pe râul Bâsca Mare
Stația hidrometrică Varlaam
Stația hidrometrică Varlaam se află situată la o altitudine de 548 m (Figura 5.11), controlând o suprafață de aproximativ 438 km2 din cadrul bazinului hidrografic al râului Bâsca Mare. Altitudinea medie a sectorului de bazin analizat este de 1165 m în timp ce panta medie are valoarea de 13,8°. În cazul stației hidrometrice Varlaam de pe râul Bâsca Mare au fost considerate viiturile din anii: 1975, 1988, 1994, 1997, 2000, 2001, 2002, 2005, 2006 și 2007 (Figura 5.12).
Pentru cele 10 viituri analizate în cazul stației hidrometrice Varlaam de pe râul Bâsca Mare, debitul maxim variază între 96 m3/s și 720 m3/s (Tabel 5.6). Cea mai importantă viitură din punct de vedere al debitului maxim s-a produs în anul 1975 când debitul de 720 m3/s (Tabel 5.6) a fost atins la data de 2 Iulie ora 20:30. Creșterea debitului râului Bâsca Mare a durat aproximativ 14 ore (Tabel 5.6), timp în care prin dreptul secținuii aferente stației hidrometrice Varlaam s-au scurs circa 12,2 mil. m3 de apă (Tabel 5.6). Volumul de apă rulat pe ramura de descreștere a viiturii a fost de 22,08 mil. m3, pe o perioadă de 20 de ore. Timpul total al viiturii a fost de 34 de ore în vreme ce coeficientul de formă al acesteia a avut valoarea de 0,41 (Tabel 5.6).
Cel mai mic debit de vârf, dintre toate viiturile analizate pentru stația hidrometrică Varlaam s-a produs în anul 2000 (Tabel 5.6). Acesta a fost 96 m3/s (Tabel 5.6), fiind determinat de o viitură cu un timp total de manifestare de 37 de ore (Tabel 5.6).
Valoarea medie a debitelor maxime înregistrate în timpul viiturilor selectate pentru analiză este de 222,3 m3/s (Tabel 5.6), în vreme ce media debitului de bază se situează în jurul valorii de 30,1 m3/s (Tabel 5.6).
Figura 5.11 Localizarea stației hidrometrice Varlaam (Bâsca Mare) și a sectorului de bazin controlat
Valoarea medie a volumului de apă rulat pe ramura de creștere a viiturilor de la stația hidrometrică Varlaam este de 7,04 mil. m3 (Tabel 5.6) în timp ce volumul mediu de apă rulat pe ramura de scădere a viiturilor a fost de 14,9 mil. m3 (Tabel 5.6). Valoarea medie a timpului de creștere pentru viiturile analizate a fost estimată la 22,2 de ore (Tabel 5.6) în timp ce pentru ramura de scădere a debitului perioada a fost de 42,6 de ore (Tabel 5.6). În ceea ce privește valoarea medie a coeficientului de formă al viiturilor aceasta a fost de 0,52, foarte apropiate ca valoare fiind viiturile din anul 2002 și 1988 (Tabel 5.6).
Tabel 5.6 Cele mai importante zece viituri produse la stația hidrometrică Varlaam (Bâsca Mare)
*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; WcV – volumul de apă rulat în timpul creșterii; WdV – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; WtV – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; GammaV – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.
Figura 5.12 Cele mai importante zece viituri înregistrate la stația hidrometrică Varlaam de pe râul Bâsca Mică
5.1.3. Viiturile de pe râul Bâsca Mică (stația hidrometrică Varlaam)
Stația hidrometrică Varlaam de pe râul Bâsca Mică este situată la o altitudine de 540 m (Figura 5.13), controlând o secțiune de bazin de aproximativ 240 km2 în amonte. Altitudinea medie sectorului de bazin controlat de stația hidrometrică Varlaam amplasată pe râul Bâsca Mică este de 1202 m în timp ce panta medie are valoarea de 14,8°.
Pentru analiza caracteristicilor viiturilor la stația hidrometrică Varlaam au fost alese viiturile din anii: 1975, 1984, 1985, 1991, 1993, 1994, 2001, 2005, 2010 și 2013 (Figura 5.14).
Figura 5.13 Localizarea stației hidrometrice Varlaam (Bâsca Mică) și a sectorului de bazin controlat
Debitele maxime ale celor mai mari viituri înregistrate la stația hidrometrică Varlaam de pe râul Bâsca Mică variază între 65 m3/s și 392 m3/s (Tabel 5.7). Cea mai ridicată valoare s-a înregistrat în anul 1975 (Tabel 5.7), aceasta producându-se la data de 2 Iulie ora 17:00. Viitura a avut un timp de creștere de 27 de ore (Tabel 5.7), perioadă în care prin dreptul secțiunii stației hidrometrice Varlaam s-a scurs un volum de aproximativ 18,9 mil. m3 de apă (Tabel 5.7), în timp ce pe durata descreșterii debitului, de circa 45 de ore, volumul de apă scurs a fost de 18,9 mil. m3 (Tabel 5.7). Astfel, viitura din anul 1975 a totalizat o durată de 72 de ore (Tabel 5.7) și un volum de apă rulat de 25,82 mil. m3 (Tabel 5.7). De asemenea, coeficientul de formă al undei de viitură a fost estimat, prin intermediul softului CAVIS, la 0,25 (Tabel 5.7). Valoarea cea mai scăzută a debitului de vârf al uneia din viiturile analizate s-a produs în anul 2013. Viitura care a generat acest debit a avut un timp total de 23 de ore (Tabel 5.7) din care ramurii de creștere i-au corespuns o durată de 12 ore (Tabel 5.7) în timp ramura de descreștere a avut o durată de 11 ore (Tabel 5.7). Volumul total de apă rulat în timpul acestui eveniment s-a situat în jurul valorii de 3,44 mil. m3 (Tabel 5.7).
Tabel 5.7 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Varlaam (Bâsca Mică)
*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; WcV – volumul de apă rulat în timpul creșterii; WdV – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; WtV – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; GammaV – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.
Analiza valorilor medii ale parametrilor celor mai mari viituri oferă o imagine de ansamblu asupra caracteristicilor acestora. Astfel, valoarea medie a debitelor maxime produse în cazul celor zece cazuri de viituri analizate este de 181,28 m3/s (Tabel 5.7). Pe ramura de creștere a viiturilor volumul mediu de apă rulat este de 3,64 mil. m3 (Tabel 5.7) fiind corelat cu un timp mediu de creștere al viiturilor de 13,5 ore, în vreme ce pe ramura de descreștere volumul de apă scurs este de 7,63 mil. m3, acesta corelându-se cu un timp mediu de descreștere de 22,9 ore (Tabel 5.7). Valoarea medie a timpului total de manifestare a viiturilor este de 36,4 ore, acesta fiind asociat cu un volum mediu total de apă scurs în dreptul secțiunii stației hidrometrice Varlaam de 11,67 mil. m3 (Tabel 5.7). Un alt parametru important al undelor de viitură îl reprezintă coeficientul de formă al acestora, media pe cele zece evenimente analizate fiind de 0,49 (Tabel 5.7).
Figura 5.14 Cele mai mari zece viituri produse la stația hidrometrică Varlaam de pe râul Bâsca Mică
5.1.4. Viiturile de pe râul Bâsca Unită (stația hidrometrică Bâsca Roziliei)
Stația hidrometrică Bâsca Roziliei aflată pe râul Bâsca Unită este situată la o altitudine de 403 m (Figura 5.15), corespunzându-i o suprafață de bazin de 780 km2. Secțiunea de bazin corespunzătoare stației hidrometrice Bâsca Roziliei are în medie o altitudine de 1129 m și o pantă de 14,5°. În acest caz, în vederea analizei caracteristicilor viiturilor au fost analizate cazurile din anii 1975, 1988, 1989, 1991, 1997, 2001, 2005, 2007, 2010 și 2012 (Figura 5.16).
Valorile debitelor maxime ale celor mai mari zece viituri înregistrate la stația hidrometrică Bâsca Roziliei au variat între 141 m3/s și 960 m3/s (Tabel 5.8). Cea mai ridicată valoarea s-a produs în anul 1975 la data de 2 Iulie ora 21:30, în timpul unei viituri cu un timp total de manifestare de 26 de ore (Tabel 5.8). Creșeterea bruscă a debitului râului Bâsca Unită a început de la o valoare de bază de 119 m3/s (Tabel 5.8) și a avut o durată de 9 ore (Tabel 5.8), perioadă în care a fost rulat un volum de apă de 13,36 mil. m3. Descreșterea valorilor debitului râului Bâsca Unită s-a produs în aproximativ 17 ore (Tabel 5.8), perioadă corelată cu un volum de apă scurs de aproximativ 23,08 mil. m3 (Tabel 5.8). Astfel, pentru viitura produsă în anul 1975 a rezultat un timp total de 26 de ore (Tabel 5.8), coeficientul de formă al acesteia fiind de 0,42 (Tabel 5.8).
În anul 2012 s-a produs viitura cu cel mai mic debit de vârf dintre toate cele zece evenimente analizate. Deși debitul de vârf a fost mai redus, timpul total al viiturii a fost mai ridicat decât în cazul evenimentului din anul 1975 acesta totalizând o durată de 81 de ore (Tabel 5.8). Pe întreaga perioadă a viiturii a fost rulat un volum total de apă de 21,56 mil. m3 (Tabel 5.8).
Cea mai mare cantitate de apă scursă pe ramura de creștere a viiturii s-a înregistrat în timpul viiturii anul 1988, la acel moment prin dreptul secțiunii corespunzătoare stației hidrometrice Bâsca Roziliei fiind rulat timp de 40 de ore (Tabel 5.8), un volum de 19,35 mil. m3 de apă (Tabel 5.8). Pe ramura de scădere a viiturii cel mai mare volum de apă rulat, de aproximativ 30 mil. m3, îi corespunde evenimentului produs în anul 1989, timpul de scădere fiind estimat la 38 de ore (Tabel 5.8).
Figura 5.15 Localizarea stației hidrometrice Bâsca Roziliei și a sectorului de bazin controlat
Un caz tipic de viitură rapidă s-a produs în anul 2010, când debitul râului Bâsca Unită a crescut în doar 3 ore (Tabel 5.8) de la o valoare de 18,5 m3/s (Tabel 5.8) la un maxim de 262 m3/s (Tabel 5.8). De asemenea, timpul de descreștere a fost unul redus, acesta însumând aproximativ 12 ore.
Coeficientul de formă al undelor celor mai mari zece viituri analizate pentru stația hidrometrică Bâsca Roziliei a avut valori cuprinse între 0,36 în anul 1991 (Tabel 5.8) și 0,63 în anul 1997 (Tabel 5.8). Media celor zece unde de viitură este de 0,52 (Tabel 5.8).
Valoarea medie a celor mai mari zece debite maxime produse la stația hidrometrică Bâsca Roziliei este de 351,4 m3/s (Tabel 5.8), în vreme ce pentru debitul de bază valoarea medie a fost calculată la 43,22 m3/s (Tabel 5.8). În ceea ce privește volumul de apă rulat, media corespunzătoare ramurii de creștere a viiturilor este de 10,06 mil. m3 (Tabel 5.8), în timp ce pentru ramura de scădere a viiturilor valoarea medie este de 20,16 mil. m3 (Tabel 5.8). Timpul mediu total de manifestare a viiturilor calculat pentru cele zece cazuri analizate este de 56,7 ore (Tabel 5.8).
Tabel 5.8 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică stația hidrometrică Bâsca Roziliei (Bâsca Unită)
*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; WcV – volumul de apă rulat în timpul creșterii; WdV – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; WtV – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; GammaV – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.
Figura 5.16 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Bâsca Roziliei de pe râul Bâsca Unită
5.1.5. Viiturile de pe râul Slănic
Pentru analiza viiturilor produse pe râul Slănic au fost alese câte zece evenimente pentru fiecare din cele 2 stații hidrometrice amplasate pe cursul acestuia. În cazul a două viituri analizate pentru cele 2 stații hidrometrice se constată faptul că perioada de producere este în mare parte comună. Acest lucru este valabil pentru anii 1975 și 2005.
Stația hidrometrică Lopătari
Stația hidrometrică Lopătari aflată pe cursul superior al bazinului hidrografic al râului Slănic este amplasată la o altitudine de 401 m (Figura 5.17), corespunzându-i o suprafață de 97 km2 din cadrul bazinului hidrografic. Altitudinea medie a sectorului de bazin aferent stației hidrometrice Lopătari este de 912 m în timp ce panta medie a aceluiași areal este de 13,9°. În ordinea descrescătoare a debitului maxim, viiturile alese în vederea analizei caracteristicilor acestora s-au produs în anii: 1975, 1991, 1993, 2005, 1995, 1990, 2013, 1999, 2007, 1996 (Figura 5.18).
Debitul de vârf al râului Slănic la stația hidrometrică Lopătari în cazul celor 10 viituri analizate, a variat între 28,7 m3/s și 215 m3/s (Tabel 5.9).
Cea mai ridicată valoare s-a înregistrat în anul 1975 la data de 2 Iulie ora 22:00. Aceasta a rezultat în urma producerii unei viituri rapide cu timpul de creștere de 5 ore și un timp de scădere de 9 ore (Tabel 5.9). Pe ramura de creștere a undei de viitură volumul de apă scurs a atins circa 2 mil. m3 (Tabel 5.9), în timp ce pe ramura de scădere acesta a avut o valoare de 4 mil. m3 (Tabel 5.9). Debitul de bază a fost de 14 m3/s (Tabel 5.9), iar coeficientul de formă al undei de viitură a fost estimat prin intermediul softului CAVIS la valoarea de 0,56 (Tabel 5.9).
Cea mai scăzută valoare a debitului maxim înregistrat în timpul uneia din cele zece viituri analizate s-a produs în anul 1996 (Tabel 5.9). Acest eveniment a fost caracterizat de o durată totală de 24 de ore (Tabel 5.9), perioadă în care prin secțiunea activă a râului Slănic de la stația hidrometrică Lopătari s-au scurs în total 1,48 mil. m3 de apă (Tabel 5.9). Coeficientul de formă, simulat, al viiturii a fost de 0,6 (Tabel 5.9).
Din perspectiva volumului de apă specific ramurii de creștere a undei de viitură cea mai ridicată valoare s-a înregistrat în timpul viiturii din anul 1993, când pe râul Slănic într-un interval de 11 ore s-au scurs 1,89 mil. m3 (Tabel 5.9). În ceea ce privește volumul de apă scurs pe ramura de scădere a viiturii, cea mai ridicată valoare a fost consemnată în timpul viiturii din 1993 când a fost rulată o canititate de 4,27 mil. m3 într-un interval de 29 de ore (Tabel 5.9).
Viitura din anul 2007 a înregistrat cel mai scăzut timp de creștere, cele 3 ore (Tabel 5.9) caracterizând un caz tipic de viitură rapidă. De asemenea, același eveniment a fost caracterizat și de cel mai scăzut timp de descreștere a debitului, acesta fiind egal cu timpul de creștere.
Figura 5.17 Localizarea stației hidrometrice Lopătari și a sectorului de bazin controlat
Media debitelor maxime produse la stația hidrometrică Lopătari de pe râul Slănic este de 76,63 m3/s (Tabel 5.9), în timp ce pentru debitul de bază media a fost de 3,92 m3/s. Referitor la valoarea medie a volumului de apă scurs pe ramura de creștere a undelor de viitură aceasta a fost estimată la 1,03 mil. m3 în timp ce pentru ramura de scădere volumul corespunzător a fost de 1,77 mil. m3 (Tabel 5.9).
O altă caracteristică importantă a viiturilor este reprezentată de perioada de manifestare a acestora. Astfel, la stația hidrometrică Lopătari timpul mediu de creștere a undelor de viitură a fost de 9,9 ore, în vreme ce pentru timpul de scădere valoarea a fost de 12,8 ore (Tabel 5.9) rezultând astfel un timp total de manifestare de 22,7 ore (Tabel 5.9). Coeficientul mediu de formă al celor mai mari zece viituri produse la Lopătari a fost de 0,53 (Tabel 5.9).
Tabel 5.9 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Lopătari (Slănic)
*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; WcV – volumul de apă rulat în timpul creșterii; WdV – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; WtV – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; GammaV – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.
Figura 5.18 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Lopătari de pe râul Slănic
Stația hidrometrică Cernătești
Stația hidrometrică Cernătești se află amplasată pe cursul inferior al râului Slănic la o altitudine de 146 m (Figura 5.19), controlând o secțiune de bazin cu suprafața de 409 km2. Altitudinea medie a secțiunii de bazin considerată, este estimată la 593 m cu o pantă medie de 12,3°.
În vederea analizei caracteristicilor viiturilor de la stația hidrometrică Cernătești au fost alese cele mai importante 10 evenimente produse pe timpul funcționării acesteia. Viiturile în cauză corespund anilor: 1975, 1988, 1991, 1995, 1996, 1997, 1999, 2005, 2006 și 2012 (Figura 5.20).
În cazul stației hidrometrice Cernătești valorile debitului maxim corespunzătoare celor 10 viituri luate în considerare au variat între 50,2 m3/s și 410 m3/s (Tabel 5.10).
În anul 1975 s-a produs cea mai importantă viitură din perspectiva debitului de vârf atunci când acesta a atins valoarea maximă la ora 13:45 pe data de 27 Iulie. Viitura a avut un debit de bază situat în jurul valorii de 3,4 m3/s (Tabel 5.10), timpul de creștere până la valoarea maximă fiind de 8 ore. În acest interval prin secțiunea activă a râului din dreptul stației hidrometrice s-a scurs un volum de apă de aproximativ 4,93 mil. m3 (Tabel 5.10). Timpul de scădere al viiturii a fost de două ori mai mare decât timpul de creștere rezultând o durată totală de manifestare a viiturii de 24 de ore (Tabel 5.10). În tot acest timp volumul de apă rulat a totalizat 10,78 mil. m3 (Tabel 5.10). Coeficientul de formă al undei de viitură, rezultat în urma modelării în softul CAVIS a fost de 0,3 (Tabel 5.10).
Cea mai scăzută valoare a debitului de vârf s-a produs în anul 1988 (Tabel 5.10). Această viitură a avut un debit de bază de 1,59 m3/s (Tabel 5.10), timpul de creștere necesar atingerii debitului de vârf fiind de 9 ore (Tabel 5.10). În acest interval volumul de apă corespunzător ramurii de creștere a viiturii a fost de 0,83 mil. m3 (Tabel 5.10). Timpul de descreștere a undei de viitură a fost estimat la 4 ore perioadă în care prin dreptul secțiunii stației hidrometrice Cernătești a fost rulat un volum de apă de 0,44 mil. m3 (Tabel 5.10). Coeficientul de formă al viiturii rezultat prin modelare în softul CAVIS a fost de 0,54 (Tabel 5.10).
Figura 5.19 Localizarea stației hidrometrice Cernătești și a sectorului de bazin controlat
Analizând individual caracteristicile viiturilor de la stația hidrometrică Cernătești, se pot observa următoarele: cea mai mare cantitate de apă scursă corespunzătoare ramurii de creștere a viiturilor s-a înregistrat în anul 1975 (Tabel 5.10), fiind generată de viitura cu cel mai mare debit de vârf prezentată anterior; cea mai rdicată valoare a volumului de apă corespunzător ramurii de scădere a viiturii s-a înregistrat tot în cazul evenimentului produs în anul 1975 (Tabel 5.10), rezultând astfel că volumul maxim total de apă rulat îi aparține de asemenea viiturii din anul 1975 (Tabel 5.10); valoarea cea mai ridicată a coeficientului de formă a undei de viitură a fost de 0,7 și s-a înregistrat în anul 2005 (Tabel 5.10); cel mai scăzut timp de creștere a unei viituri din cele zece analizate, s-a înregistrat în anul 1991 când debitul râului Slănic a crescut de la o valoare de bază de 20,4 m3/s la un maxim de 270 m3/s într-un interval de doar o oră (Tabel 5.10), acesta fiind un caz tipic de viitură rapidă; valoarea cea mai scăzută a timpului de scădere a înregistrat-o viitura din anul 1988, acesta fiind de 4 ore (Tabel 5.10); în cazul timpului total al viiturilor acesta a variat de la 7 ore (Tabel 5.10), valoarea corespunzătoare viiturii din anul 1991, la 24 de ore pentru anul 1975 (Tabel 5.10); considerând coeficientul de formă al undei de viitură, valoarea acestuia a variat în limite largi între 0,24 (Tabel 5.10) pentru viitura produsă în anul 2006 și 0,7 pentru viitura produsă în anul 2005 (Tabel 5.10).
Valoarea medie a debitelor maxime înregistrate de cele 10 viituri la stația hidrometrică Cernătești este de 171,6 m3/s, în timp ce pentru debitul de bază a rezultat o valoare de 8,04 m3/s (Tabel 5.10). Volumul mediu total de apă scurs în cazul celor 10 evenimente analizate este de 3,91 mil. m3 (Tabel 5.10), în vreme ce timpul mediu total de manifestare al viiturilor a fost de estimat la 15,9 ore (Tabel 5.10).
Tabel 5.10 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Cernătești (Slănic)
*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; WcV – volumul de apă rulat în timpul creșterii; WdV – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; WtV – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; GammaV – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.
Figura 5.20 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Cernătești de pe râul Slănic
5.1.6. Viiturile de pe râul Nișcov
În vederea analizei viiturilor de pe râul Nișcov au fost alese 10 evenimente produse la cele 2 stații hidrometrice: Nișcov și Izvoru. Stația hidrometrică Nișcov a funcționat până în anul 1999 moment în care a fost deființată. Râul Nișcov a rămas totuși monitorizat prin înființarea stației hidrometrice Izvoru aflate în amonte față de Nișcov.
Stația hidrometrică Nișcov
Stația hidrometrică Nișcov de pe râul cu același nume a funcționat până în anul 1999, an în care a fost desființată. Aceasta a fost amplasată la o altitudine de 130 m (Figura 5.21), în timp ce suprafața secțiunii de bazin controlată de stație a fost de 200 km2. De asemenea, altitudinea medie a sectorului de bazin este de 349 m în timp ce panta medie a acestuia se situează în jurul valorii de 9,7°.
Pentru stația hidrometrică Nișcov au fost alese viiturile produse în anii: 1984, 1987, 1988, 1990, 1991, 1992, 1993, 1995, 1996 și 1999 (Figura 5.22).
La stația hidrometrică Nișcov debitele de vârf ale viiturilor au variat între 16,4 m3/s în anul 1987 și 123 m3/s, valoare înregistrată în anul 1988 (Tabel 5.11).
Cea mai importantă viitură, produsă în anul 1988, a avut un debit de bază de 4,83 m3/s (Tabel 5.11). Timpul de creștere a debitului a fost de 9 ore (Tabel 5.11), interval în care volumul de apă rulat prin dreptul secțiunii transversale de la stația hidrometrică Nișcov a fost de 2,07 mil. m3 (Tabel 5.11). Ramura de descreștere a viiturii a fost caracterizată de un timp de 5 ore și un volum de apă scurs de 1,17 mil. m3 (Tabel 5.11). Coficientul de formă al viiturii, simulat prin intermediul softului CAVIS, a fost estimat la 0,52 (Tabel 5.11). Viitura cu cel mai mic debit de vârf a fost caracterizată de o durată totală de 13 ore (Tabel 5.11), acesta fiind un caz tipic de viitură rapidă cu un timp de creștere de 5 ore (Tabel 5.11).
Figura 5.21 Localizarea stației hidrometrice Nișcov și a sectorului de bazin controlat
Debitul de bază al râului Nișcov în cazul acestui eveniment a fost de 0,92 m3/s (Tabel 5.11), viitură fiind caracterizată de un volum total de apă total scurs de 0,43 mil. m3 și un coeficient de formă de 0,57 (Tabel 5.11).
În cazul celor zece viituri analizate volumul de apă scurs pe ramura de creștere a undei de viitură a variat de la 0,15 mil. m3, valoare specifică anului 1990, până la 2,07 mil. m3 (Tabel 5.11), valoare specifică anului 1988. În același timp, pe ramura de scădere a undei de viitură, cantitatea de apă scursă a avut variații cuprinse între 0,27 mil. m3 în anul 1990 (Tabel 5.11) și 2,46 mil. m3 în anul 1996 (Tabel 5.11). Viitura din anul 1991 a avut cel mai redus timp de creștere, de circa 3 ore (Tabel 5.11), în vreme ce viitura din anul 1999 a fost caracterizat de cel mai lung timp de creștere, acesta ajungând la 20 de ore (Tabel 5.11). În ceea ce privește timpul de descreștere, ca și în cazul timpului de creștere, viitura din anul 1991 se remarcă din nou prin cea mai redusă durată, aceasta având aproximativ 2 ore (Tabel 5.11).
Valoarea medie a debitului de vârf înregistrat de viiturile de la stația hidrometrică Nișcov este de 42,13 m3/s (Tabel 5.11), în timp ce pentru debitul de bază aceasta a fost calculată la 5,19 m3/s. Volumul mediu total scurs în timpul viiturilor a fost estimat la 1,49 mil. m3 (Tabel 5.11), acesta fiind corelat cu un timp mediu total de 18,9 ore (Tabel 5.11).
Tabel 5.11 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Nișcov (Nișcov)
*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; WcV – volumul de apă rulat în timpul creșterii; WdV – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; WtV – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; GammaV – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.
Figura 5.22 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Nișcov de pe râul Nișcov
Stația hidrometrică Izvoru
În cazul stației hidrometrice Izvoru de pe râul Nișcov în vederea analizei au fost selectate 10 viituri toate produse după anul 2002 (Figura 5.24). Aceasta stație hidrometrică înființată în anul 2000 este amplasată la aproximativ 170 m altitudine (Figura 5.23) controlând în amonte un sector de bazin cu suprafața de 124 km2. Altitudinea medie a secțiunii de bazin este de 385 m în timp ce panta prezintă o valoarea medie de 9,7°.
Debitul maxim înregistrat la stația hidrometrică Izvoru de pe râul Nișcov în cazul celor 10 viituri analizate a variat de la 4,87 m3/s la 89,4 m3/s (Tabel 5.12).
Cea mai mare valoare a debitului de vârf s-a produs în anul 2005, aceasta fiind generată de o viitură cu un timp de creștere de doar 4 ore și un timp de descreștere de 5 ore (Tabel 5.12). Valoarea maximă a debitului a fost atinsă la data de 23 Februarie ora 21:00, debitul de bază fiind de 17,6 m3/s (Tabel 5.12). Volumul de apă scurs pe ramura de creștere a viiturii a fost de 0,76 mil. m3, în vreme ce pe ramura de descreștere valoarea acestuia a fost de 0,94 mil. m3 (Tabel 5.12).
La celălalt capăt, viitura cu cel mai mic debit de vârf a avut loc în anul 2009, valoarea atinsă fiind de doar 4,87 m3/s (Tabel 5.12). Timpul de creștere a viiturii a fost de 3 ore, durata totală de manifestare a evenimentului ajungând la circa 10 ore (Tabel 5.12). Viitura a avut un volum total de apă scurs de 0,13 mil. m3, fiind caracterizată de un coeficient de formă de 0,6 (Tabel 5.12).
Volumul de apă scurs pe ramura de creștere a viiturilor a fost cuprins între un minim de 0,03 mil. m3 produs în anul 2009 și un maxim de 0,76 m3/s (Tabel 5.12) atins în timpul viiturii din 2005. În ceea ce privește volumul de apă total scurs, valoarea acestuia a variat între 0,11 mil. m3 (Tabel 5.12) în cazul viiturii produse în anul 2010 și un maxim de 1,76 mil. m3 atins pe parcursul viiturii din anul 2013 (Tabel 5.12). Un alt parametru important al viiturilor și anume timpul total de manifestare, a avut valori cuprinse între 4 ore, durată ce a caracterizat viitura din 2010 și 24 ore durată caracteristică evenimentelor din anii 2004, 2006, 2008 și 2011 (Tabel 5.12). De asemenea, coficientul de formă al viiturilor a variat în limite largi între 0,3 pentru viitura din 2006 și 0,73 valoare specifică viiturii din anul 2010 (Tabel 5.12).
Ca și medii ale principalelor caracteristici ale undelor de viitură de la stația hidrometrică Izvoru se pot menționa: valoarea de 28,31 m3/s pentru debitul maxim, 3,22 m3/s (Tabel 5.12) pentru debitul de bază al viiturilor, 0,28 mil. m3 (Tabel 5.12) pentru volumul scurs pe ramura de creștere a undei de viitură, 0,46 mil. m3 (Tabel 5.12) pentru volumul rulat ramura de descreștere a viiturilor, 0,54 valoarea coeficientul de formă și 16,5 ore pentru timpul total de manifestare al viiturilor (Tabel 5.12).
Figura 5.23 Localizarea stației hidrometrice Izvoru și a sectorului de bazin controlat
Tabel 5.12 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Izvoru (Nișcov)
*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; WcV – volumul de apă rulat în timpul creșterii; WdV – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; WtV – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; GammaV – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.
Figura 5.24 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Izvoru de pe râul Nișcov
4.1.7 Viiturile de pe Bâsca Chiojdului
Râul Bâsca Chiojdului este monitorizat din punct de vedere hidrometric de o singură stație amplasată în localitatea Chiojdu. Aceasta se află la o altitudine de 468 m (Figura 5.25) controlând o secțiune de bazin cu o suprafață de 106 km2. Altitudinea medie a sectorului de bazin menționat este de 908 m, acesta fiind totodată caracterizată de o valoare medie a pantei de 15°. Viiturile luate în considerare pentru analiză în cazul stației hidrometrice Chiojdu sunt din anii: 1975, 1990, 1991, 1996, 2001, 2004, 2005, 2006, 2007 și 2010 (Figura 5.26).
Debitul de vârf în cazul celor 10 evenimente a avut variații cuprinse între 27,2 m3/s, valoare înregistrată în anul 2010, și un maxim de 300 m3/s înregistrat la data de 2 Iulie ora 02:00 în anul 1975 (Tabel 5.13).
Figura 5.25 Localizarea stației hidrometrice Chiojdu și a sectorului de bazin controlat
Viitura produsă în anul 1975 a fost caracterizată de un timp de creștere de 7 ore (Tabel 5.13), interval în care prin dreptul secțiuni de la stația hidrometrică Chiojdu s-au scurs aproximativ 3,6 mil. m3 de apă (Tabel 5.13). În ceea ce privește timpul de scădere acesta a avut o oră în plus față de cel de creștere corespunzându-i un volum de apă rulat de 4,46 mil. m3 (Tabel 5.13). Coeficientul de formă al viiturii simulat în softul CAVIS a fost de 0,49 (Tabel 5.13).
Viitura din anul 2010 s-a caracterizat printr-un timp total de 25 ore (Tabel 5.13) și un volum de apă scurs de 1,29 mil. m3 (Tabel 5.13). Debitul de bază al viiturii a fost de 4,14 m3/s, unda de viitură atingând debitul maxim după aproximativ 9 ore de la începutul acesteia. Viiturii din anul 2010 i-a corespuns de asemenea un coeficient de formă de 0,52 (Tabel 5.13).
Volumul de apă scurs pe ramura de creștere a viiturilor analizate a avut valori cuprinse între 0,15 mil. m3 în anul 2001 și 3,6 mil. m3 valoare corespunzătoare anului 1975 (Tabel 5.13). Pentru ramura de scădere a undei de viitură volumul de apă rulat a fost cuprins între 0,33 mil. m3 în anul 2001 și 4,46 mil. m3, valoare maximă atinsă din nou în anul 1975 (Tabel 5.13). Viitura produsă în anul 2006 s-a caracterizat printr-un coeficient de formă de 0,33 (Tabel 5.13) în timp ce pentru evenimentul din anul 2007 a fost caracteristică o valoare de 0,79 a coeficientului de formă (Tabel 5.13). În ceea ce privește timpul de creștere al viiturilor cele reduse valori s-au înregistrat în anii 1991, 1996, 2001 și 2006 când creșterea debitului s-a realizat într-un interval de doar 2 ore (Tabel 5.13).
Tabel 5.13 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Chiojdu (Bâsca Chiojdului)
*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; WcV – volumul de apă rulat în timpul creșterii; WdV – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; WtV – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; GammaV – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.
Media aritmetică a debitelor maxime calculată pentru cele 10 evenimente analizate este de 132,48 m3/s (Tabel 5.13), în timp ce pentru debitul de bază valoarea medie a fost calculată la 5,76 m3/s. Pentru volumul de apă corespunzător ramurii de creștere a viiturii valoarea medie este de 1,29 mil. m3 (Tabel 5.13) acestuia corespunzându-i un timp de creștere de 5,4 ore (Tabel 5.13). Volumul mediu de apă corespunzător ramurii de descreștere a fost calculat la 1,83 mil. m3, timpul mediu aferent având durata de 8,7 ore (Tabel 5.13). Valoarea medie a coeficientului de formă s-a situat în jurul a 0,54 (Tabel 5.13).
Figura 5.26 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Chiojdu de pe râul Bâsca Chiojdului
5.1.8 Viiturile de pe râul Câlnău
Monitorizarea râului Câlnău în partea superioară a acestuia se face prin intermediul stației hidrometrice de la Costomiru situată la o altitudine de 305 m (Figura 5.27). Suprafața secțiunii de bazin aferentă acesteia este de 37,3 km2, fiindu-i caracteristică o altitudine medie de 504 m și pantă medie de 10,8°.
În cadrul analizei de față referitoare la râul Câlnău au fost alese viiturile din anii: 1975, 1984, 1991, 1995, 1996, 1997, 1999, 2005, 2011 și 2012 (Figura 5.28).
Debitul maxim înregistrat în timpul celor zece viituri a avut valori cuprinse între 14,1 m3/s în anul 1999 și 115 m3/s valoare produsă în 2011 (Tabel 5.14).
În ziua de 24 iulie 2011 râul Câlnău la stația hidrometrică Costomiru și-a mărit de circa 4000 de ori debitul într-u interval de 10 ore, de la o valoare de 0,03 m3/s la 115 m3/s (Tabel 5.14). Această viitură violenttă a avut un timp de creștere 10 ore spre deosebire de timpul de scădere care a fost de 3 ori mai mic (Tabel 5.14). În consecință și volumul de apă scurs pe ramura de creștere a viiturii a fost de 3 ori mai ridicat decât cel rulat pe ramura de scădere (2,07 mil. m3 spre deosebire de 0,7 mil. m3). Coeficientul de formă al undei de viitură a fost estimat la 0,51 (Tabel 5.14).
În anul 1999 s-a produs viitura cu cel mai redus debit maxim dintre toate cele analizate. Acesta a avut o valoare de 14,1 m3/s (Tabel 5.14). Debitul de bază al viiturii a fost stabilit la 0,08, în vreme ce timpul de creștere al viiturii a fost de 1 oră (Tabel 5.14). Volumul de apă total scurs pe parcursul viiturii s-a ridicat la 0,32 mil. m3, iar coeficientul de formă modelat în softul CAVIS a fost de 0,53 (Tabel 5.14).
Figura 5.27 Localizarea stației hidrometrice Costomiru și a sectorului de bazin controlat
Volumul de apă scurs aferent creșterii undei de viitură a fost cuprins între 0,02 mil. m3 în anul 1999 și 2,07 mil. m3 în anul 2011 (Tabel 5.14). Cea mai mare durată a unei viituri s-a produs în anul 1991 când timpul total a fost de 22 de ore (Tabel 5.14), în vreme ce coeficientul de formă al undelor de viitură a variat între 0,22 și 0,73 (Tabel 5.14).
Valoarea medie a debitelor maxime ale viiturilor selectate a fost de 41,35 m3/s (Tabel 5.14), în timp ce pentru debitul de bază s-a calculat o valoare medie de 3,8 m3/s (Tabel 5.14). Din punct de vedere al volumului total de apă rulat, viiturile de la stația hidrometrică Costomiru sunt caracterizate de o valoare de 1,12 mil. m3 (Tabel 5.14).
Tabel 5.14 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Costomiru (Câlnău)
*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; WcV – volumul de apă rulat în timpul creșterii; WdV – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; WtV – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; GammaV – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.
Figura 5.28 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Costomiru de pe râul Câlnău
5.2. Caracteristicile inundațiilor din zona de studiu
În vederea caracterizării inundațiilor din zona de studiu au fost realizate scenarii de inundabilitate pentru debite ale râurilor cu probabilități mici de depășire, respectiv 1%, 2%, 5%, 10%. Pentru toate aceste cazuri se va avea în vedere suprafața extinderii benzii de inundabilitate, iar adițional vor fi menționate și numărul elementelor de infrastructură afectate de aceasta.
În cadrul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău vor fi luate în calcul 3 studii de caz ce vizează unele din cele mai expuse sectoare de râu la fenomenul de inundabilitate. Astfel, vor fi realizate scenarii de inundabilitate pentru:
sectorul râului Slănic din zona localității Lopătari;
sectorul râului Slănic din zona localității Cernătești;
sectorul râului Sărățel din zona satului Joseni, Comuna Berca.
5.2.1. Sectorul râului Slănic din dreptul Comunei Lopătari, județul Buzău
Segmentul de râu aflat în discuție este situat în partea superioară a bazinului hidrografic al râului Slănic la circa 23 km de izvorul râului Slănic și la aproximativ 50 km de gura de vărsare a acestuia în Buzău (Figura 5.29). Bazinul râului Slănic este un afluent de stânga al râului Buzău acesta fiind plasat în partea sud-estică a zonei de studiu (Figura 5.29).
Figura 5.29 Localizarea Sectorului râului Slănic din dreptul localității Lopătari în cadrul zonei de studiu
Suprafața sectorului de bazin hidrografic Slănicului aflat în amonte de postul hidrometric Lopătari este de circa 97 km2. Altitudinile sectorului de bazin aflat în discuție pornesc de la aproximativ 401 m în zona postului hidrometric Lopătari și ajung la circa 1350 m pe cele mai înalte puncte situate pe cumpăna de ape. O caracteristică importantă a sectorului de bazin hidrografic care se reflectă și în cazul manifestărilor undelor de viitură la postul hidrometric Lopătari este timpul de raspuns al acestuia (Tlag). Timpul de răspuns reprezintă perioada de timp ce separă momentul înregistrării cantității maxime de precipitații și momentul în care se înregistrează debitul maxim în cazul unei viituri cauzate de acea cantitate de precipitații. Valoarea timpului de răspuns depinde în mare măsură de caracteristicile geografice ale bazinului hidrografic: caracteristici morfometrice (pantă); soluri; mod de acoperire a terenurilor etc. Formula pentru calculul timpului de răspuns al unui bazin hidrografic în cazul înregistrării unei cantități de precipitații într-un interval scurt de timp este (DHI, 2009; Costache, 2014):
(1), unde:
L-lungimea hidraulică a bazinului hidrografic (distanța cea mai ridicată ce separă punctul de ieșire din bazin de cel mai îndepărtat punct de pe cumpăna de ape);
CNaw – Numărul de Curbă ponderat pe zona de studiu, acesta depinzând de modul de acoperire a terenurilor și grupa hidrologică de soluri;
Y – panta medie a bazinului hidrografic (%).
În urma efectuării procesărilor datelor geospațiale necesare extragerii valorilor parametrilor incluși în ecuația timpului de răspuns precum și a rezolvării ecuației acestuia pentru sectorul de bazin aflat în discuție a rezultat o valoare a Tlag de 130,4 minute. De asemena pe baza valorilor timpului de răspuns se poate calcula timpul de concentrare (Tc) al bazinului hidrografic. Acesta este definit ca timpul necesar undei de viitură să parcurgă distanța din cel mai îndepărtat punct al bazinului până în secțiunea de măsurare a debitului. Între timpul de răspuns și timpul de concentrare al unui bazin hidrografic există următoarea relație (Green și Nelson, 2002): (2), de unde rezultă că timpul de concentrare pentru sectorul de bazin studiat este de 217,3 minute. Valorile scăzute ale timpilor de răspuns precum și a celui de concentrare pentru sectorul de bazin corespunzător postului hidrometric Lopătari induce ideea că în cazul unor ploi de mare intensitate viiturile care pot lua naștere în această zonă vor avea un caracter rapid, acestea fiind fenoemenele hidrologice de risc care produc cele mai multe pagube economice și pierderi de vieți omenești.
În vederea atingerii scopului propus au fost utilizate metode specifice modelării hidraulice coroborate cu tehnicile GIS. Pentru realizarea modelării hidraulice s-a recurs la o simulare 1-D (unidimensională) utiliânsu-se modelul HEC-RAS 4.1. Modelul HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center – River Analysis System) este unul încorporat într-un soft open access acesta fiind larg utilizat în studiile de specialitate atât la nivel internațional (Devon, 2003 ; Yang et al., 2006 ; Brazdil et al., 2006 ; Wallace et al., 2006 ; Cesur D., 2007 ; Pappenberger, 2005 ; Rodriguez et al., 2008 ; Papadimitrakisi și Orphanos, 2009; Remo et al., 2009 ; Wyrick et al., 2009; Daraio et al., 2010; Koutroulis și Tsanis, 2010; Di Baldassarre și Ciaps, 2011; ; Kiesel et al., 2013), cât și la nivel național (Popescu et al., 2008 ; Armaș et al., 2012 ; Stoica și Iancu, 2011 ; Stoica, 2013 ; Costache et al., 2015 ; Zaharia et al., 2015).
Prima etapă a modelării hidraulice a presupus derivarea elementelor de geometrie a albiei râului Slănic pentru sectorul aferent comunei Lopătari. Caracteristicile elementelor geometriei albiei râului Slănic au fost obținute pe baza Modelului Digital de Teren, aferent comunei Lopătari cu o rezoluție spațială de 1 m. Acesta a fost derivat la rândul său prin interpolarea curbelor de nivel, vectorizate de pe Planurile Topografic 1:5000 ediția 1973, achiziționate de la Agenția Națională de Publicitate și Cadastru Imobiliar. Echidistanța curbelor de nivel a fost de 2,5 m, iar metoda de interpolare ANUDEM, implementată în softul ArcGIS 10.2 prin intermediul instrumentului Topo to Raster din extensia Spatial Analyst, a permis obținerea Modelului Digital de Teren (Figura 5.30).
Figura 5.30 Modelul Digital de Teren din zona localității Lopătari, râul Slănic
În vederea extragerii elementelor de geometrie a albiei a fost utilizată extensia HEC-GeoRAS 10.2 care face legătura între softul ArcGIS 10.2 și softul de modelare hidraulică HEC-RAS 4.1. Astfel, într-un prim pas, a fost extrasă linia corespunzătoare talvegului râului Slănic (linia care leagă cele mai mici valori de altitudine din lungul unei văi). Pentru acest lucru s-a folosit unealta Stream Centerline încorporată în extensia amintită. În următorul pas au fost generate prin vectorizare cele două maluri ale râului (Figura 5.30) pe sectorul considerat. În acest scop s-a utilizat unealta Banks inclusă în extensia HEC-GeoRAS 10.2. Odată obținute și liniile corespunzătoare celor două maluri au fost generate automat 20 de profile transversale cu echidistanța de 100 m si o lățime a acestora de 350 m.
Următorul pas a constat în extragerea din Modelul Digital de Teren a proprietăților specifice celor trei elemente ale geometriei albiei pe sectorul de râu analizat. Acest lucru a fost posibil tot prin intermediul extensiei HEC-GeoRAS 10.2. De asemenea, coeficienții de rugozitate Manning au fost stabiliți în funcție de modul de acoperire a terenurilor, valorile acestora fiind atribuite pentru fiecare punct de intersecție între profilele transversale și elementele liniare reprezentate de talvegul râului și cele 2 maluri. Coeficienții Manning au variat în general între 0.035 pentru linia talvegului și 0.05 pentru cele două maluri.
În cele din urmă elementele de geometrie a albiei au fost exportate din format shp. specific softului ArcGIS 10.2 în format sdf. pentru a putea fi utilizate în softul de modelare hidraulică HEC-RAS 4.1. Următoarea etapă a constat în importul datelor referitoare la geometria albiei în softul de modelare hidraulică, precum și în parametrizarea și calibrarea modelului (prin ajustarea coeficienților Manning). Astfel, au fost introduse debitele specifice celor patru probabilități de depășire: 1%, 2%, 5%, 10%, pentru postul hidrometric Lopătari. Acestea au fost preluate din arhiva Institutului Național de Hidrologie și Gospodărirea Apelor (Tabel 5.15). În continuarea au fost stabilite condițiile la limită ale modelului hidraulic, acestea fiind introduse pentru fiecare profil de capăt al sectorului de râu avut în discuție. Astfel, pentru profilul din amonte a fost selectată ca și condiție la limită Critical Depth sau Adâncimea Critică în timp ce pentru profilul din aval a fost selectată panta medie a râului pentru sectorul aflat în studiu, aceasta înregistrând o valoare de 1%. După stabilirea condițiilor la limită și implicit finalizarea calibrării modelului s-a trecut la simularea propriu-zisă a extinderii benzii de inundabilitate pe baza celor patru date de debit corespunzătoare probabilităților de depășire considerate. Softul HEC-RAS 4.1 este un model hidraulic 1D, acest lucru find explicat prin faptul că estimarea înălțimii nivelului apei se face pe fiecare profil transversal în parte. În acest sens s-a utilizat modelarea în regim permanent (Steady flow), aceasta deoarece în cadrul simulării extinderii benzii de inundabilitate pentru un singur eveniment componenta temporală nu are nicio influență. Ecuația (2) care stă la baza determinării înălțimii apei pentru fiecare profil și în consecință și a extinderii benzii de inundabilitate simulate în regim permanent are forma (Brunner, 1995; Knighton, 1998; Costache, 2015):
(2), unde:
Z1, Z2 = altitudinea limitelor amonte și aval ale talvegului sectorului de râu luat în considerare;
Y1, Y2= nivelul apei pe fiecare profil transversal;
V1, V2= vitezele medii ale apei (Debitul total (m3/s) / Aria secțiunii transversale (m2) );
a1, a2= coeficienții de ponderare ai vitezelor;
g = accelerația gravitațională;
he= pierderea de energie la extremele sectorului de râu.
Rezultatele modelării hidraulice au putu fi previzualizate cu ajutorul extensiei RAS-Mapper a softului HEC-RAS 4.1, aceasta permițând, prin intermediul instrumentelor pe care le încorporează, determinarea și vizualizarea extinderii în plan a benzilor de inundabilitate specifice unei anumite valori de debit. Rezultatele privind extinderea benzii de inundabilitate pentru sectorul râului Slănic din dreptul localității Lopătari au fost exportate în format ESRI Shapfile pentru a putea fi ulterior importante în softul ArcGIS 10.2 și a se realiza spațializarea acestora.
Debitul cu probabilitatea de revenire de 10% la stația hidrometrică Lopătari este de 98 m3/s (Tabel 5.15).
Tabel 5.15 Efectele producerii inundațiilor specifice debitelor cu diferite probabilități de producere la postul hidrometric Lopătari – râu Slănic
Sursa: Institutul Național de Hidrologie și Gospodărirea Apelor și prelucrări proprii
Figura 5.31 Extinderea benzii de inundabilitate în zona localități Lopătari pentru: a.debitul cu probabilitatea de depășire de 1% (219 m3/s); b.debitul cu probabilitatea de depășire de 2% (165 m3/s); c.debitul cu probabilitatea de depășire de 5% (134 m3/s); d.debitul cu probabilitatea de apariție de 10% (98 m3/s)
Banda de inundabilitate simulată pentru acest debit se extinde pe o suprafață de circa 23 Ha. De asemenea, numărul locuințelor inundate s-ar ridica la 47 în timp ce din cadrul retelei rutiere ar fi afectați un număr de 3 kilometri de drumuri județene, comunale, rezidențiale și poteci (Figura 5.31d). Pentru debitul cu probabilitatea de depășire 5%, valoarea acestuia pentru postul hidrometric Lopătari fiind de 134 m3/s, banda de inundabilitate simulată se extinde pe o suprafață de circa 24,5 Ha. În acest caz, numărul locuințelor afectate s-ar ridica la 50, numărul kilometrilor de drumuri afectate la 3,1 (Figura 5.31c). Banda de inundabilitate în cazul producerii unui debit cu o valoare de 165 m3/s, corespunzător unei probabilități de depășire de 2%, s-ar extinde pe o suprafață de aproximativ 26,2 Ha. Inundația produsă de un asemenea debit ar determina inundarea unui număr de 56 de locuințe, afectarea pe o lungime de 3,4 kilometri a rețelei de drum din localitate din care 57 metri în cazul podului din localitate (Figura 5.31b). Pentru o probabilitate de depășire de 1% a debitului râului Slănic în cazul secțiunii din dreptul postului hidrometric Lopătari, ceea ce echivalează cu o valoare de 219 m3/s, suprafața benzii de inundabilitate simulată este de 28 Ha (Tabel 5.15). În acest ultim caz numărul locuințelor posibil afectate de inundații s-ar ridica la 60, rețeaua de drumuri ar fi inundatată pe o lungime de 3,6 kilometri în timp ce podul din localitate ar fi afectat pe o lungime de 58 metri (Figura 5.31a).
Deși diferențele între valorile debitelor cu probabilități de depășire de la 1% la 10% sunt importante, cu toate acestea diferența dintre suprafețele afectate de inundațiile specifice debitelor respective nu este una ridicată. Acest lucru se datorează confirgurației albiei din zona sectorului de râu analizat, acesta fiind adâncită cu maluri înalte.
5.2.2. Sectorul râului Slănic din zona localității Cernătești
Comuna Cernătești din județul Buzău se află situată în partea inferioară a bazinului hidrografic al râului Slănic, la aproximativ 5 km de gura de vărsare a acestuia în râul Buzău (Figura 5.32).
Figura 5.32 Localizarea comunei Cernătești în cadrul zonei de studiu și a bazinului hidrografic al râului Slănic
În aceste condiții pentru secțiunea râului Slănic din dreptul localității Cernătești poate fi luat în considerare atât timpul de răspuns al întregului bazin hidrografic care se situează, conform rezultatelor calculelor aplicate prin formula (1) în jurul valorii de 7,1 ore sau 426 minute în timp ce timpul de concentrare a apei în bazin conform formulei (2) este de 11,83 ore sau 710 minute. Trebuie menționat faptul că această creștere a timpului de răspuns și concentrare a apei pentru secțiunea corespunzătoare postului hidrometric Cernătești față de secțiunea postului hidrometric Lopătari, se datorează creșterii suprafeței bazinului hidrografic corespunzătoare acestei secțiuni dar și scăderii valorii medii a pantei suprafeței luate în considerare.În vederea realizării scenariilor de inundabilitate pentru sectorul de râu aferent comunei Cernătești au fost urmași aceeași pași ca și în cazul scenariilor de inundabilitate realizate pentru comuna Lopătari.
Astfel, pentru extragerea elementelor de geometrie a albiei (linia talvegului, cele două maluri și profilele transversale), conform metodologiei prezentate anterior pentru comuna Lopătari, a fost utilizat un Model Digital de Teren (Figura 5.33).
Figura 5.33 Elementele de geometrie a albiei pentru sectorul râului Slănic din dreptul localității Cernătești
Modelul digital de teren, cu rezoluția spațială de 0,5 m, a fost obținut prin interpolarea curbelor de nivel cu echidistanță de 2,5 m, vectorizate de pe un Plan Topografic 1:5000 (ANCPI, 1973) și a unui număr de circa 120 de cote altimetrice preluate din albia majoră și cea minoră a râului Slănic pe raza localității Cernătești. Punctele de altitudine au fost preluate cu un aparat GPS Trimble GeoXH 2008 Series cu o precizie verticală și orizontală ce poate atinge 10 cm. A fost realizat un număr de 23 de profile transversale cu echidistanța de 100 de metri și lățimi cuprinse între 780 m și 1030 m (Figura 5.33).
Lățimea mai ridicată a profilelor transversale se datorează faptului că în această zonă albia râului este mai largă cu diferențe altitudinale mai mici decât în sectorul superior din zona localității Lopătari.
Următorul pas în realizarea benzilor de inundabilitate a fost exportarea elementelor de geometrie a albiei în format specific softul HEC-RAS 4.1. și implicit importarea acesteia în softul de modelare hidraulică.
Spre deosebire de studiul de caz precedent debitele introduse pentru cele patru probabilități de producere sunt de circa trei ori mai ridicate (Tabel 5.16) astfel încât și extinderea suprafeței acoperite cu apă în cazul unor inundații severe este mult mai mare. Pentru realizarea benzilor de inundabilitate a fost utilizată de asemenea modelarea hidraulică în regim permanent (Steady Flow).
Conform simulării hidraulice realizată pentru un debit cu probabilitatea de depășire de 1%, valoarea echivalentă fiind de 620 m3/s, suprafața acoperită de apele râului Slănic în zona localității Cernătești este de circa 120 Ha (Tabel 5.16). În acest caz, numărul construcțiilor afectate de inundații ar fi de aproximativ 179 (Figura 5.34a).
Lungimea totală a rețelei de drumuri potențial afectate de pe teritoriul comunei Cernătești pentru acest scenariu de inundabilitate se ridică la aproximativ 3,3 kilometri (Tabel 5.16). Scenariul de inundabilitate pentru producerea unui debit de 495 m3/s echivalent unei probabilități de depășire de 2% presupune o extindere a benzii de inundabilitate pe o suprafață de 108 Ha (Figura 5.34b) și afectarea unui număr de circa 94 de construcții (Tabel 5.16). Producerea unui debit cu probabilitatea de revenire odată la 50 de ani, conform simulării hidraulice ar produce inundarea rețelei de străzi a comunei Cernătești pe o lungime de 2,6 kilometri (Tabel 5.16).
Pentru un debit cu probabilitatea de depășire de 5%, având valoarea de 367 m3/s, suprafața posibil inundabilă, conform simulării hidraulice realizate în softul HEC-RAS 4.1, se întinde pe aproximativ 91 Ha (Figura 5.34c).
Tabel 5.16 Efectele producerii inundațiilor specifice debitelor cu diferite probabilități de producere la postul hidrometric Cernătești – râu Slănic
Sursa: Institutul Național de Hidrologie și Gospodărirea Apelor și prelucrări proprii
Figura 5.34 Extinderea benzii de inundabilitate în zona localități Cernătești pentru: a.debitul cu probabilitatea de depășire de 1% (620 m3/s); b.debitul cu probabilitatea de depășire de 2% (495 m3/s); c.debitul cu probabilitatea de depășire de 5% (367 m3/s); d.debitul cu probabilitatea de apariție de 10% (236 m3/s)
În acest caz, numărul construcțiilor afectate s-ar ridica la circa 34, în timp ce rețeaua de drumuri ar fi afectată pe o lungime de 1,8 kilometri (Tabel 5.16). Cazul producerii unui debit al râului Slănic în dreptul localității Cernătești cu valoarea de 236 m3/s (Tabel 5.16), echivalent unei probabilități de depășire de 10%, conform simulării hidraulice determină inundarea unui număr de 26 de construcții și afectarea pe o lungime de 1,35 kilometri a rețelei de drumuri (Figura 5.34d).
5.2.3. Sectorul râului Sărățel din zona satului Joseni, Comuna Berca
Bazinul hidrografic al râului Sărățel este situat în cadrul zonei Subcarpaților de la Curbură fiind poziționat în partea central – sud-estică a Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (Figura 5.35). Acesta este un afluent de stânga al râului Buzău, având o suprafața de 189 km2. Satul Joseni din cadrul comunei Berca este plasat la circa 3 kilometri amonte de gura de vărsare a râului Sărățel în colectorul principal (Figura 5.35).
Figura 5.35 Localizarea satului Joseni în cadrul zonei de studiu și al bazinului hidrografic al râului Sărățel
Altitudinile zonei bazinului hidrografic al râului Sărățel se situează între 148 m la gura de vărsare a Sărățelului în râul Buzău și 913 m în zona Subcarpatică înaltă. O altă caracteristică morfometrică importantă este panta bazinului hidrografic, valoarea medie a acesteia fiind de 19%.
În consecință, ca și în cazul localității Cernătești de pe cursul Slănicului, un procent foarte mare din cadrul întregii suprafețe a bazinului hidrografic în care este plasat contribuie la scurgerea ce se manifestă în secțiunea transversală din dreptul satului Joseni. Timpul de răspuns al bazinului, conform calculelor realizate aplicând formula (1) este de 178 minute, echivalentul a 3 ore în timp ce timpul de concentrare al bazinului hidrografic calculat conform formulei (2) este de 297 minute, ceea ce însumează aproximativ 5 ore.
Atât caracteristicile morfometrice ale bazinului hidrografic, cât și cele care țin de acoperirea terenurilor și tipurile de sol favorizează producerea viiturilor rapide și propagarea aestora spre aval, acolo unde frecvent se produc inundații devastatoare pentru localitățile situate în zonele respective.
Pentru al treilea studiu de caz a fost aleasă zona satului Joseni, component al comunei Berca din județul Buzău. Benzile de inundabilitate realizate ca și în celelalte două cazuri pentru debite cu probabilități de depășire de: 1%, 2%, 5% și 10%, au fost simulate prin utilizarea integrată a tehnicilor GIS cu cele de modelare hidraulică.
Etapele de realizare a studiului de caz au fost similare cu cele urmate pentru celelalte două studii de caz. Pentru obținerea Modelului Digital de Teren au fost utilizate curbe de nivel cu echidistanța de 2,5 m, vectorizate de pe Planuri Topografice 1:5000, precum și un număr de 90 de cote altimetrice, preluate din albia minoră a râului Slănic cu un aparat GPS de tip Trimble GeoXH 2008 Series (Figura 5.36).
Figura 5.36 Elementele de geometrie a albiei specifice sectorului râului Sărățel în zona satului Joseni
Prin utilizarea acestora a fost derivat Modelul Digital de Teren la o dimensiune a celulei de 0,5 m, permițând extragerea cu o acuratețe ridicatăa a proprietăților elementelor de geometrie ale albiei râului Sărățel pe sectorul analizat. Astfel, analiza este realizată pe o lungime de 1900 m a râului, valoarea extrasă din proprietățile geometrice ale liniei talvegului. În cazul profilelor transversale pentru analiza de față au fost generate automat un număr de 19 profile transversale la o echidistanța de 100 m și lățimi cuprinse între 416 m și 826 m (Figura 5.36).
În continuare elementele de geometrie a albiei au fost importate în softul de modelare hidraulică HEC-RAS 4.1, acolo unde s-a realizat simulare în regim permanent a benzilor de inundabilitate corespunzătoare celor patru probabilități de depășire.
În urma procesului de simulare a benzii de inundabilitate pentru debitul cu probabilitatea de producere de 1% (Figura 37a.), valoarea acestuia fiind de 340 m3/s, aria acoperită de apele râului Sărățel ar fi de aproximativ 30 Ha, fiind în acest caz afectate peste 122 de construcții și 0,9 kilometri de rețea rutieră (Tabel 5.17).
Tabel 5.17 Efectele producerii inundațiilor specifice debitelor cu diferite probabilități de producere în zona satului Joseni – râu Sărățel
Sursa: Administrația Națională Apele Române și prelucrări proprii
Majoritatea construcțiilor expuse la fenomenul de inundații sunt poziționate în partea sudică a satului Joseni. În cazul producerii unui debit cu valoarea de 270 m3/s, a cărui probabilitate de producere este de 2% (Figura 5.37b), odată la 50 de ani din punct de vedere statistic, suprafața inundată rezultată în urma simulării hidraulice este de 28 Ha. În această situație numărul construcțiilor potențial afectate de revărsarea râului Sărățel s-ar ridica la 115 (Tabel 5.17), în timp ce lungimea rețelei rutiere inundate este de 770 m (Tabel 5.17). Scenariul producerii unui debit cu probabilitatea de revenire de odată la 20 de ani sau de 5% (Figura 5.37c), aduce în discuție acoperirea cu apă a unei suprafețe de 26 Ha, afectarea a peste 111 construcții și unui număr de 390 metri din rețeaua rutieră aflată pe suprafața satului Joseni (Tabel 5.17). În acest caz, debitul râului are valoarea de 192 m3/s.
Ultimul caz luat în considerare este pentru un debit al râului Sărățel de 143 m3/s (Figura 5.37d) echivalent probabilității de depășire de 10%, perioada de revenire din punct de vedere statistic în această situație fiind de odată la 10 ani.
Rezultatele oferite de modelarea hidraulică arată că la o asemenea valoare a debitului suprafața inundată este de 24 Ha, numărul caselor afectate de 103 în timp ce rețeaua rutieră ar fi inundată pe o lungime de 230 metri (Tabel 5.17) din care 100 m aparținând Drumului Județean 102 F.
Ca și în cazul comunei Lopătari din sectorul superior al râului Slănic, și în cazul satului Joseni ecartul suprafețelor ocupate de apă nu este foarte ridicat, doar de 6 hectare între debitul cu probabilitatea de 10% și cel de 1%, din cauza configurației văi râului Sărățel. În această zonă malurile sunt înalte și versanții văii abrupți, majoritatea construcțiilor potențial afectate fiind amplasate în albia minoră a râului.
Figura 5.37 Extinderea benzii de inundabilitate în zona satului Joseni pentru: a.debitul cu probabilitatea de depășire de 1% (340 m3/s); b.debitul cu probabilitatea de depășire de 2% (270 m3/s); c.debitul cu probabilitatea de depășire de 5% (192 m3/s); d.debitul cu probabilitatea de apariție de 10% (143 m3/s).
6. Evaluarea vulnerabilității structurale la viituri și inundații în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău
În cadrul lucrării de față în veedrea evaluării vulnerabilității structurale vor fi utilizate două abordări. Prima dintre acestea se referă la evaluarea potențialelor pagube economice pe care viiturile și inundațiile le pot cauza în zona de studiu. Acest tip de abordare reprezintă un exemplu prin care vulnerabilitatea la viituri și inundații poate fi cuantificată (Penning-Roswell și Chatterton, 1977; Smith și Ward, 1998; Hall et al., 2003; Aglan et al., 2004; Merz et al., 2007) în timp ce a doua abordare va consta în definirea și calcularea unui indice adimensional de estimare a vulnerabilității infrastructurii la viituri și inundații.
Structura capitolului va urmări:
Calcularea costurilor/pagubelor unitare produse de viituri și inundații pentru un număr de 4 elemente de infrastructură la nivelul României pe baza Raportului Comitetului Ministerial pentru Situații de Urgență privind pagubele produse de inundațiile din 2005;
Calcularea potențialelor pagube economice produse în cazul a 4 scenarii de inundabilitate pentru trei zone diferite;
Realizarea în mediul GIS unui indice adimensional de vulnerabilitate a construcțiilor în cazul producerii unui debit cu probabilitatea de 1% pentru comuna Cernătești de pe râul Slănic.
6.1. Costuri/pagube unitare produse de viituri și inundații în anul 2005
Subcapitolul de față este destinat analizei privind costurile și pagubele generate de inundații la nivel național, în anul 2005, pentru mai multe categorii de indicatori (element de infrastructură). Scopul central al subcapitolului de față îl reprezintă evaluarea valorii unitare per categorie de pagubă aceasta constituindu-se în continuare ca dată de intrare pentru estimarea posibilelor pagube economice produse de inundațiile corespunzătoare unor viituri cu debite de asigurare de 1%, 2%, 5% și 10%. Estimarea pierderilor economice are la bază Raportul privind efectele inundațiilor și fenomenelor periculoase produse în anul 2005, document elaborat în luna Ianuarie a anului 2006 de către Comitetul Ministerial pentru Situații de Urgență din cadrul Ministerul Mediului și Gospodăririi Apelor.
Anul 2005, reprezintă un an de referință în ceea ce privește producerea unor inundații catastrofale la la nivelul întregii țări. În acest an au avut loc cele mai severe inundații din ultimii 40 de ani din România (Romanescu et al., 2011). Acestea au afectat atât Dunărea, cât și marile bazine afluente. Inundațiile s-au produs în general din cauza unor cantități foarte bogate de precipitații, pe multe râuri din țară fiind atinse valori istorice ale debitelor. Ca urmare este justificată alegerea documentului mai sus amintit, referitor la pagubele economice din anul 2005, în vederea calculării unor indicatori care pot fi utilizați pentru estimarea valorilor potențialelor pagube produse în cadrul infrastructurii din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău.
Documentul pus la dispoziție de Ministerul Mediului și Gospodăririi Apelor este structurat într-un număr de 7 capitole. În cadrul acestora sunt oferite detalii cu privire la caracteristicile hidrometeorologice ale anului 2005, efectele inundațiilor produse precum și cauzele acestora la finalul acestora precum și măsurile de management întreprinse împotriva posibilelor efecte negative ale feneomenelor hidrice de risc de acest tip.
În vederea calculării pagubei unitare pentru fiecare indicator anterior menționat a fost creată o bază de date în softul Microsoft Excel, cu valoarea pagubelor pentru fiecare județ în parte și pe fiecare indicator.
Toate aceste infromații au fost introduse într-un tabel sintetic urmând ulterior a fi utilizate în vederea estimării posibilelor pagube economice produse în cadrul zonei de studiu în cazul producerii unor viituri și inundații severe.
Trebuie menționat faptul că doar în cazul indicatorului reprezentat de case și anexe gospodărești au fost înregistrate pagube în toate județe țării. Pentru ceilalți indicatori numărul județelor în care au fost înregistrate pagube variază între 8 pentru căile ferate și 40 pentru Drumurile Județene și Comunale (Tabel 6.1).
La nivelul anului 2005 în cazul caselor și anexelor gospodărești au fost raportate ca fiind afectate un număr de 94.327 (Tabel 6.1), valoarea totală la nivel național a pagubei înregistrate ajungând la circa 652.762.400 lei (Tabel 6.1). Ca urmare valoarea medie unitară a pagubei produsă pentru acest indicator a fost de 6.920 lei. Cea mai ridicată valoare medie unitară a pagubelor produse caselor și anexelor gospodărești în anul 2005 s-a înregistrat în județul Satu Mare, aceasta fiind de 22.500 lei (Tabel 6.1) în timp ce cea mai scăzută a fost consemnată în județele Timiș și Caraș-Severin, aceasta fiind de doar 100 lei.
Tabel 6.1 Elemente de infrastructură și pagubele provocate de inundații în anul 2005 la nivel național
(Sursa: Ministerul Mediului și Gsopodăriri Apelor – Comitetul Ministerial pentru situații de urgență)
În cadrul județelor care se suprapun Sectorului Superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău și anume: Buzău, Prahova, Covasna și Brașov; situația a arătat astfel:
În cazul județului Buzău au fost afectate 326 de case și anexe gospodărești, paguba totală fiind de 1.832.100 lei, rezultând o pagubă unitară de 5.600 lei.
În județul Brașov, care cuprinde partea de Nord-Vest a zonei de studiu, a fost afectat un număr de 638 de case și anexe gospodărești paguba totală în cazul acestui inidcator fiind de circa 2.914.000, rezultând o pagubă unitară de aproximativ 4.600 lei.
În anul 2005 în județul Prahova care ocupă extremitatea vestică a zonei de studiu au fost raportate 2.968 case și anexe gospodărești afectate de inundații, paguba totală rezultată fiind de 13.003.500 lei în timp ce paguba unitară de circa 4.400 lei.
Județul Covasna care se suprapune peste partea Nordică a Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău a înregistrat un număr de 752 de case și anexe gospodărești afectate de inundații pagubele economice cumulând 3.407.500 lei, în timp ce per unitate aceasta s-a cifrat în medie la 4.500 lei.
Conform Raportului privind efectele inundațiilor și fenomenelor periculoase produse în anul 2005, la nivelul Drumurilor Județene și Comunale au fost înregistrate distrugeri pe un număr de 9897,03 km (Tabel 6.1) în cadrul întregii țări. Valoarea totală a pagubei a fost de 1.244.396,3 lei (Tabel 6.1) rezultând o pagubă unitară de 408.700 lei per kilometru de drum (Tabel 6.1). Numărul cel mai ridicat de kilometri de Drumuri Județene și Comunale afectate de inundațiile din anul 2005 este caracteristic județului Buzău cu circa 957,3 km, în timp ce cel mai mic număr de kilometri afectați aparțin județului Sibiu acolo unde valoarea este de 10,26 kilometri. Cele mai mari pagube totale care vizează acest indicator s-au produs în județele Caraș-Severin și Mehedinți aici pierderile fiind în jurul valorii de 16.000.000 lei în timp ce pagubele cele mai scăzute s-au produs în județul Sălaj acolo unde acestea au cumulat 621.000 lei. Din punct de vedere al pagubei unitare, cea mai ridicată valoare s-a înregistrat în județul Vrancea, de 408.700 lei în timp ce paguba unitară cea mai scăzută producându-se în Sălaj acolo unde valoarea acesteia este de 10.900 lei per kilometru de Drum Județean și Comunal.
În ceea ce privește pagubele produse Drumurilor Județene și Comunale în cadrul celor patru județe componente ale zonei de studiu, situația din anul 2005 arată astfel:
În județul Buzău au fost afectați 957.3 kilometri de infrastructură rutieră specifică acestui indicator, paguba totală rezultată pentru anul 2005 fiind de 111.069.100 lei rezultând astfel o pagubă unitară de 116.000 lei.
În județul Brașov au fost afectați de inundații la nivelul anului 2005 un număr de 76,2 kilometri de Drumuri Județene și Comunale, pierderile totale însumând 1.005.1000 lei, în timp ce paguba unitară per kilometru s-a cifrat în jurul valorii de 138.400 lei.
Județul Prahova a consemnat la nivelul anului 2005 un număr de 573,1 kilometri de Drumuri Județene și Comunale afectate de inundații, paguba totală înregistrată fiind de 77.760.000 lei, rezultând o pagubă medie unitară de circa 144.800 lei.
Pentru județul Covasna la nivelul anului 2005 au fost înregistrați un număr de 39,26 kilometri de Drumuri Județene și Comunale afectate, conform datelor puse la dispoziție de Ministerul Mediului și Gospodăririi Apelor, paguba totală înregistrată în cazul acestora fiind de 1.821.000 lei, calculul pagubei unitare evidențiind o valoare de 46.400 lei per kilometru de drum.
O altă categorie de drumuri constituită ca și indicator privind pagubele generate de inundații asupra infrastructurii este reprezentată de Drumurile Forestiere. La nivelul anului 2005 au fost afectați de inundații un număr total de 2.644.900 kilometri de Drumuri Forestiere (Tabel 6.1) la nivelul întregii țări. Pierderile economice cumulate înregistrate în cadrul acestui inidcator au totalizat 61.249.500 lei (Tabel 6.1) în timp ce paguba unitară produsă a avut valoarea de circa 23.200 lei (Tabel 6.1). Din punct de vedere al numărului total de kilometri de Drumuri Forestiere afectate de inundații la nivelul anului 2005, județul Alba s-a situat pe primul loc cu 637,5 kilometri urmat de Suceava cu 404 kilometri. Pe ultimul loc în termeni de kilometri de drum forestier afectați este județul Iași cu numai 5 km. Pagubele totale pe județe produse de inundații în cadrul acestui indicator variază de asemenea, la ceke două extreme fiind aceleași județe ca și în cazul numărului de kilometri afectați. Astfel, cea mai mare pagubă totală de 14.763.100 lei s-a produs în județul Alba, urmat de județul Suceava cu o pagubă totală de 9.355.800 lei în timp ce cea mai mică pagubă totală a fost consemnată în județul Iași, aceasta fiind de 115,800 lei.
Situația pe cele patru județe care se suprapun peste aria de studiu, conform Raportului privind efectele inundațiilor din anul 2005 se prezintă astfel:
În județul Buzău a fost afectat un număr de 8.6 kilometri de Drum Forestier, cuantumul pagubei totale ajungând la circa 200.000 lei rezultând astfel o pagubă unitară de 23.200 lei.
În județul Brașov numărul kilometrilor de Drum Forestier afectați de inundații în anul 2005 s-a ridicat la aproximativ 50,8, rezultând o pagubă totală 1.176.000 lei, paguba unitară per kilometru fiind similară celei din județul Buzău.
Județul Prahova a înregistrat unul din cele mai mic număr de kilometri de Drum Forestier afectați, aproximativ 6. Paguba însumată a fost de aproximativ 138.900 lei rezultând o pagubă unitară similară cu celelalte două județe Buzău și Brașov, precum și cu media națională de 23.200 lei.
În cadrul județului Covasna s-a înregistrat în anul 2005 cel mai mare număr de kilometri de drum forestier afectați decătre inundații dintre toate cele patru județe care se suprapun Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău. Astfel, au fost afectați 180.6 km de Drum Forestier, paguba totală înregistrată fiind de 4.182.300 lei, cu o medie a pagubei unitare egală cu cea înregistrată la nivel național.
Următorul indicator luat în calcul în vederea estimării pierderilor economice generate de viituri și inundații este cel reprezentat de Străzi (km). Acest indicator este astfel denumit în Raportul Comitetului Ministerial Pentru Situații de Urgență. În baza de date GIS Open Street Maps, apare categoria de drumuri denumită Drumuri Rezidențiale care este echivalentă Străzilor (km). Acesta reprezintă un element de infrastructură foarte important deoarece prin intermediul lor se realizează legăturile de transport în cadrul comunităților umane, astfel încât distrugerea acestora ca urmare a unor fenomene naturale de risc determină apariția unor grave disfuncționalități în cadrul localităților. La nivelul anului 2005, conform Comitetul Ministerial pentru situații de urgență din cadrul Ministerul Mediului și Gsopodăriri Apelor au fost afectați 2.475,7 kilometri de Drumuri Rezidențiale (Tabel 6.1) pe tot teritoriul țării. Valoarea pagubei totale estimate a fost de aproximativ 158.327.400 lei (Tabel 6.1), media unitară per kilometru rezultând de 64.100 lei (Tabel 6.1). Cel mai mare număr de kilometri de Drum Rezidențial afectați în cadrul județelor României s-a înregistrat în Botoșani, acesta fiind de 570, în timp ce cel mai puțin afectat din acest punct de vedere a fost județul Bihor acolo unde doar 400 m de drum au fost afectați. Cea mai redusă valoare a pagubei medii unitare pentru acest indicator s-a înregistrat în județul Cluj aceasta fiind de 61.900 lei în timp ce maximul s-a produs în mai multe județe precum: Constanța, Giurgiu, Harghita, Hunedoara, Maramureș, Sălaj etc., acesta cifrându-se la 64.200 lei.
Raportul Comitetului Ministerial pentru Situații de Urgență oferă următoarea situație pentru cele patru județe care se suprapun zonei de studiu, valabilă pentru anul 2005:
În județul Buzău a fost afectat un număr de 116.2 km de Drum Rezidențial, paguba totală cifrându-se la 7.461.100 lei, în timp ce paguba unitară a fost de circa 64.200 lei.
Județul Brașov a înregistrat 25 km de Drum Rezidențial afectat, paguba economică cumulată fiind estimată la 1.600.000 lei rezultând o pagubă unitară per kilometru egală cu cea înregistrată în județul Buzău.
În județul Prahova 84 de kilometri de Drum Rezidențial au fost afectați de inundațiile produse în anul 2005, paguba economică totală fiind de 5.387.100 lei. În consecință paguba economică unitară a fost estimată la o valoare egală cu cea produsă în celelalte două județe din aria de studiu.
În Covasna valoarea totală a pagubelor economice produse în cadrul indicatorului reprezentat de numărul de kilometri de Drum Rezidențial, pentru anul 2005, a fost de 417.400 lei. Numărul total de kilometri afectați conform Comitetului Ministerial pentru situații de urgență a fost de 6.5 rezultând o pagubă unitară de 64.200 lei per kilometru de Drum Rezidențial.
6.2. Pagube potențiale pe cele 4 scenarii de inundabilitate pentru trei zone diferite
Evaluarea potențialelor pagube economice produse de viituri și inundații se va realiza pentru fiecare din cele 3 studii de caz luate în considerare: comuna Cernătești, râul Slănic, comuna Lopătari râul Slănic și Satul Joseni, râul Sărățel. Această evaluarea se va face pentru toate cele 4 scenarii de inundabilitate corespunzătoare debitelor cu probabilitățile de depășire de 1%, 2%, 5% și 10%. Astfel, subcapitolul de față va fi realizat utilizându-se date referitoare la:
valoarea pagubelor unitare produse de viituri și inundații în cazul celor 4 indicatori selectați din cadrul elementelor de infrastructură afectate de inundații;
extinderea benzilor de inundabilitate pe toate cele 4 scenarii în cazul celor 3 studii de caz, acestea ajutând la cuantificarea numărului elementelor de infrastructură, potențial afectate de inundațiile produse de debitele asociate celor 4 probabilități de depășire.
6.2.1. Comuna Lopătari, râu Slănic
Pagube estimate în cazul debitului de 219 m3/s corespunzător probabilității de depășire de 1%
Conform simulării hidraulice realizate pe sectorul de râu aferent comunei Lopătari din zona superioară a râului Slănic, în cazul debitului cu valoarea cea mai mare considerată, aferentă probabilității de depășire de 1%, un număr de 60 de case și anexe gospodărești ar fi afectate de inundații și aproximativ 3,6 kilometri de drumuri. În cadrul rețelei de drumuri cei 3,6 kilometri potențial afectati de apele revărsate ale râului Slănic la un debit de 219 m3/s sunt împărțiți astfel: 650 m Drumuri Județene și Comunale, 2600 m Drumuri rezidențiale și 360 m Drumuri Forestiere sau Poteci.
În ceea ce privește paguba totală estimată pentru debitul cu probabiltatea de depășire de 1%, în cadrul caselor și anexelor gospodărești din zona Localității Lopătari se situează la 415,2 mii lei (Tabel 6.2). În cazul aceluiași scenariu de inundabilitate paguba totală estimată pentru indicatorul reprezentat de Drumurile județene și comunale se situează în jurul valorii de 81,7 mii lei (Tabel 6.2). Pentru Drumurile rezidențiale potențial afectate de o inundație corespunzătoare unui debit cu o probabilitate de depășire de 1% paguba estimată este de 166,6 mii lei (Tabel 6.2).
Tabel 6.2 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii din zona localității Lopătari în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 1%
Sursa: Prelucrări proprii ale datelor
În ceea ce privește indicatorul reprezentat de Drumuri forestiere paguba potențial ar putea atinge valoarea de 8,3 mii lei (Tabel 6.2). Totalul pagubelor estimate în cadrul infrastructurii din zona comunei Lopătari situată în partea superioară a bazinului hidrografic al râului Slănic, în cazul producerii unui debit de 219 m3/s corespunzător unei probabilități de revenire de 1% este de 672 mii lei (Tabel 6.2).
Pagube estimate în cazul debitului de 165 m3/s cu probabilitaea de depășire de 2%
În cazul debitului de 165 m3/s corespunzător unei probabilități de depășire de 2% numărul caselor și anexelor gospodărești potențial afectate de inundații se ridică la 56. În acest caz, pagubele totale în cadrul acestui indicator de infrastructură, se situează în jurul valorii de 387,52 mii lei (Tabel 6.3). Lungimea Drumurilor județene și comunale afectate în cazul unei valori de 165 m3/s a debitului râului Slănic în secțiunea râului Slănic, corespunzătoare comunei Lopătari, este de 530 m (Tabel 6.3). Paguba totală estimată în acest caz este de 66,6 mii lei (Tabel 6.3). Drumurile rezidențiale potențial afectate de o inundație corespunzătoare cazului de față se întind pe o lungime de 2.500 m. Pagubele totale estimate în cazul acestora sunt de 16 mii lei (Tabel 6.3).
Tabel 6.3 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii din zona localității Lopătari în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 2%
Sursa: Prelucrări proprii ale datelor
Cel de-al patrulea indicator al infrastructurii luat în considerare pentru comuna Lopătari este reprezentat de Drumuri forestiere și poteci. În cazul debitului de 165 m3/s, conform simulării hidraulice acestea sunt afectate pe o lungime de 327 m, cumulându-se o pagubă totală de 76 mii lei. Totalizând valoarea pagubelor materiale înregistrate în cadrul celor patru indicatori de infrastructură luați în considerare pentru zona comunei Lopătari în cazul producerii unui debit cu probabilitatea de depășire de 2%, aceasta ajunge la 477,7 mii lei.
Pagube estimate în cazul debitului de 134 m3/s cu probabilitaea de depășire de 5%
În urma aplicării modelării hidraulice în softul HEC-RAS 4.1 suprafața benzii de inundabilitate corespunzătoare unui debit de 134 m3/s afectează un număr de 50 de case și anexe gospodărești (Tabel 6.4). În acest caz, valoarea totală estimată a pagubelor economice este de 346 mii lei. În ceea ce privește lungimea Drumurilor județene și comunale afectate de inundații în cazul producerii unui debit cu probabilitatea de 5%, conform simulării hidraulice, aceasta s-ar situa în jurul a 360 m (Tabel 6.4). Paguba totală estimată în cadrul acestui indicator s-ar situa pentru valoarea 134 m3/s a debitului la circa 45,3 mii lei (Tabel 6.4). În cazul Drumurilor rezidențiale, lungimea afectată de inundația corespunzătoare debitului cu probabilitate de 5%, conform simulării hidraulice realizate în softul HEC-RAS 4.1 este de 2,4 km (Tabel 6.4). Înmulțind această valoare cu paguba unitară per kilometru rezultă o pagubă totală de 153,8 mii lei (Tabel 4). În cazul Drumurilor forestiere și potecilor paguba totală estimată pentru o inundație corespunzătoare debitului de 134 m3/s este de 7,3 mii lei (Tabel 6.4).
Însumând pagubele înregistrate pe fiecare din cele patru categorii de indicatori ai infrastructurii, rezultă o pagubă totală de 552,3 mii lei.
Tabel 6.4 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii din zona localității Lopătari în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 5%
Sursa: Prelucrări proprii ale datelor
Pagube estimate în cazul debitului de 98 m3/s cu probabilitaea de depășire de 10%
Conform simulării hidraulice rulate în softul HEC-RAS 4.1, suprafața benzii de inundabilitate corespunzătoare debitului râului Slănic de 98 m3/s, aferent unei probabilități de producere de 10%, este de aproximativ 23 Hectare. Pagubele totale produse în cadrul acestui scenariu în cazul Caselor și anexelor gospodărești din zona Comunei Lopătari, se ridică la circa 325 mii lei (Tabel 6.5).
Lungimea Drumurilor județene și comunale afectate de inundații în cazul debitului de 98 m3/s, înregistrat în zona satului Lopătari de râul Slănic, este de circa 250 m. Pagubele totale estimate în acest caz se ridică la circa 31,4 mii lei (Tabel 6.5). Pentru aceeași valoare a debitului râului Slănic, lungimea drumurilor rezidențiale afectate de inundație este de 2200 m (Tabel 6.5), paguba economică fiind estimată la 141 mii lei (Tabel 6.5). Pentru drumuri forestiere și poteci lungimea estimată a fi afectată de inundația corespunzătoare debitului de 98 m3/s este de 290 m (Tabel 6.5). În această situație paguba economică este estimată la 6,7 mii lei (Tabel 6.5).
Totalizând pagubele economice înregistrate pe cei patru indicatori ai infrastructurii din zona de studiu rezultă o valoare de circa 504,1 mii lei.
Tabel 6.5 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii din zona localității Lopătari în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 10%
Sursa: Prelucrări proprii ale datelor
6.2.2. Comuna Cernătești, râu Slănic
Pagube estimate în cazul debitului de 620 m3/s cu probabilitaea de depășire de 1%
În cazul comunei Cernătești de pe cursul inferior al râului Slănic se pot aduce în discuție potențiale pagube materiale produse în cazul a doar trei categorii de indicatori.
Astfel, pentru debitul de 620 m3/s, corespunzător unei probabilități de depășire de 1%, apele revărsate ale râului Slănic ar urma să afecteze un număr de 179 Case și anexe gospodărești (Tabel 6.6), rezultând o pagubă totală de 1238,6 mii lei (Tabel 6.6).
Tabel 6.6 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii din zona localității Cernătești în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 1%
Sursa: Prelucrări proprii ale datelor
O altă categorie a elementelor de infrastructură cu potențiale pierderi economice produse de inundațiile corespunzătoare debitului de 620 m3/s sunt Drumurile județene și comunale. Lungimea pe care acestea urmează a fi afectate de inundații este de 800 m, paguba economică echivalentă fiind în total de 100,6 mii lei (Tabel 6.6). Ultima categorie adusă în discuție pentru evaluarea economică a pagubelor produse de inundații asupra infrastructurii din zona de studiu este reprezentată de Drumurile rezidențiale. Paguba de circa 160 mii lei (Tabel 6.6) generată în cadrul acestei categorii va rezulta în urma inundării unei lungimi de 2500 m de drum (Tabel 6.6). Per ansamblul comunei Cernătești, debitul cu probabilitatea de 1% al râului Slănic determină pagube economice însumate la 1.500.000 lei (Tabel 6.6).
Pagube estimate în cazul debitului de 495 m3/s cu probabilitaea de depășire de 2%
Debitul cu probabilitatea de revenire de 2%, corespunzător unei valori de 495 m3/s, conform modelării hidraulice determină inundarea unei suprafețe de 108 Hectare. În acest caz, numărul construcțiilor afectate de posibilele inundații s-ar ridica la 94 (Tabel 6.7), pagubele economice totalizând în acest caz 650,5 mii lei (Tabel 6.7).
Tabel 6.7 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii din zona localității Cernătești în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 2%
Sursa: Prelucrări proprii ale datelor
Din cadrul Drumurilor județene și comunale, o lungime de jumătate de kilometru este expusă inundațiilor fiind în acest caz generate pagube economice de circa 63 mii lei (Tabel 6.7). Cealaltă categorie de drumuri potențial afectate de apele revărsate ale râului Slănic la debitul cu probabilitatea de depășire de 2% este reprezentată de cele Rezidențiale. Din acestea 2100 m sunt expuse fenomenului de inundație (Tabel 6.7), paguba rezultată fiind de 134,6 mii lei (Tabel 6.7). Totalul pagubelor estimate pentru infrastructura din comuna Cernătești, ca urmare a producerii debitului de 495 m3/s pe râul Slănic, este de 848 mii lei.
Pagube estimate în cazul debitului de 367 m3/s cu probabilitaea de depășire de 5%
Pentru inundația provocată de debitul râului Slănic cu probabilitate de revenire de 5%, a cărui valoare este de 367 m3/s, este estimat un număr de 34 de Case și anexe gospodărești (Tabel 6.8) ce ar putea fi afectate. În urma acestui fenomen pagubele economice potențiale sunt estimate la circa 235,2 mii lei (Tabel 6.8).
Tabel 6.8 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii din zona localității Cernătești în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 5%
Sursa: Prelucrări proprii ale datelor
Elemenetele de infrastructură reprezentate de Drumurile Comunale și județene și de Drumurile rezidențiale sunt expuse pe o lungime totală de 1490 m (Tabel 6.8) rezultând o pagubă economică estimată de 134,4 mii lei. Prin urmare, totalul pagubelor economice provocate de inundația corespunzătoare debitului cu probabilitatea de depășire de 5% în zona comunei Cernătești este estimată la 370 mii lei.
Pagube estimate în cazul debitului de 236 m3/s cu probabilitaea de depășire de 10%
Se estimează că producerea unui debit de 236 m3/s pe râul Slănic la stația hidrometrică Cernătești, echivalent unei perioade de revenire de 10 ani, generează o pagubă economică în cadrul infrastructurii de Case și aexe gospodărești de 180 mii lei (Tabel 6.9). Numărul construcțiilor afectate în această situație este de 26 (Tabel 6.9). În ceea ce privește lungimea Drumurilor județene potențial afectate, aceasta însumează 250 m în zona localității Cernătești pagubele putând ajunge la 31,4 mii lei (Tabel 6.9).
Tabel 6.9 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii din zona localității Cernătești în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 10%
Sursa: Prelucrări proprii ale datelor
Ultimul indicator din categoria infrastructurii, luat în calcul în vederea evaluării pagubelor economice produse de viitrui în zona localității Cernătești este reprezentat de Drumurile rezidențiale. Acestea sunt expuse pe o lungime de 1100 m, distanță pentru care pagubele economice sunt estimate la 70,5 mii lei.
Prin urmare, se estimează că valoarea totală a pagubelor economice provocate de inundații în cazul debitului cu probabilitatea de producere de 10% este de 281,8 mii lei.
6.2.3 Sat Joseni, râu Sărățel
Pagube estimate în cazul debitului de 340 m3/s cu probabilitaea de depășire de 1%
În cazul satului Joseni din comuna Berca, județul Buzău situat pe cursul inferior al râului Sărățel, debitul cu valoarea de 340 m3/s, având o probabilitate de producere de 1%, conform modelării hidraulice, determină inundarea unui număr de 122 de Case și anexe gospodărești cu pagube economice totale asociate de circa 845 mii lei (Tabel 6.10).
În cadrul acestui scenariu, Drumurile județene și comunale ar fi afectate pe o lungime de 460 m, pagubele totale însumând circa 57,8 mii lei (Tabel 6.10). Pe aceeași lungime sunt estimate a fi afectate și Drumurile rezidențiale, însă paguba economică în cazul acestora s-ar cifra la 29,5 mii lei (Tabel 6.10). Totalizând pagubele economice pentru cele 3 categorii de indicatori valoarea totală pentru satul Joseni în cazul debitului cu probabilitatea de 1% este de 931,5 mii lei (Tabel 6.10).
Tabel 6.10 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii din zona satului Joseni în cazul producerii unui debit al râului Sărățel cu probabilitatea de depășire de 1%
Sursa: Prelucrări proprii ale datelor
Pagube estimate în cazul debitului de 270 m3/s cu probabilitaea de depășire de 2%
În cazul debitului cu valoarea de 270 m3/s având perioada de revenire odată la 50 de ani, numărul Caselor și anexelor gospodărești potențial afectate de inundații este de 115, paguba economică în acest caz fiind estimată la 795,8 mii lei (Tabel 6.11).
Tabel 6.11 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii din zona satului Joseni în cazul producerii unui debit al râului Sărățel cu probabilitatea de depășire de 2%
Sursa: Prelucrări proprii ale datelor
Pentru același scenariu de inundabilitate paguba economică produsă în cadrul Drumurilor județene și comunale este estimată la 46,5 mii lei (Tabel 6.11).
Cealaltă categorie a infrastructurii rutiere reprezentată de Drumurile rezidențiale ar urma să fie afectate pe o lungime de circa 400 m. În condițiile unei pagube unitare de 64,1 mii lei/km (Tabel 6.11), paguba totală înregistrată pentru probabilitatea de depășire a debitului de 2% este estimată la 25,6 mii lei (Tabel 6.11). În aceste condiții paguba totală generată de debitul cu probabilitatea de revenire de 2% s-ar ridica la 868 mii lei.
Pagube estimate în cazul debitului de 192 m3/s cu probabilitaea de depășire de 5%
Conform Tabelului 5.12 numărul Caselor și anexelor gospodărești afectate de inundația generată un debit al râului Sărățel de 192 m3/s înregistrat în secțiunea aferentă satului Joseni al comunei Berca, este 111 (Tabel 6.12). În situația dată paguba economică este estimată la aproximativ 768,1 mii lei (Tabel 6.12). Circa 90 m de Drumrui județene și comunale sunt în pericol de a fi afectate de o posibilă producere a unei inundații provocate de un debit cu o perioadă de revenire de 20 ani, în cazul satului Joseni. Paguba totală estimată în acest caz se ridică la 11,3 mii lei (Tabel 6.12). Pentru același secnariu de inundabilitate Drumurile rezidențiale pot fi afectate pe o lungime de 300 rezultând o pagubă economică de 19,2 mii lei (Tabel 6.12). Totalizând pagubele economice înregistrate în cadrul elementelor de infrastructură în cazul producerii debitului cu probabilitatea de 5% pe râul Sărățel în zona localității Berca, sat Joseni, suma acestora ar ajunge la 798 mii lei (Tabel 6.12).
Tabel 6.12 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii din zona satului Joseni în cazul producerii unui debit al râului Sărățel cu probabilitatea de depășire de 5%
Sursa: Prelucrări proprii ale datelor
Pagube estimate în cazul debitului de 143 m3/s cu probabilitaea de depășire de 10%
Ultima situație analizată în vederea estimării pagubelor economice produse de viituri și inundații în cadrul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău se referă la cazul producerii unui debit al râului Sărățel de 143 m3/s, în zona localității Berca, satul Joseni din județul Buzău. Conform modelării hidraulice, acest debit determină inundarea unei suprafețe de aproximativ 24 Hectare, în care este cuprins un număr de 103 Case și anexe gospodărești (Tabel 6.13). Paguba economică estimată în cazul acestui scenariu este de 712,8 mii lei. De asemenea, o lungime de 30 m de Drumuri județene și comunale pot fi afectate pe o lungime de 30 m (Tabel 6.13) rezultând o pagubă economică de 3,8 mii lei (Tabel 6.13).
În cazul Drumurilor rezidențiale, pagubele economice provocate de debitul de 143 m3/s sunt estimate la 17,3 mii lei (Tabel 6.13). Prin urmare, paguba totală produsă în cadrul infrastructurii din zona de studiu este estimată la aproximativ 734 mii lei (Tabel 6.13), pentru un debit de 143 m3/s.
Tabel 6.13 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii din zona satului Joseni în cazul producerii unui debit al râului Sărățel cu probabilitatea de depășire de 10%
Sursa: Prelucrări proprii ale datelor
6.3. Calcularea indicelui de vulnerabilitate a clădirilor la inundații (IVC). Studiu de caz: Inundația produsă de debitul cu probabilitate de 1% a râului Slănic la Cernătești
Evaluarea calitativă a vulnerabilității construcțiilor la inundații s-a făcut prin realizarea unui studiu de caz aplicat pe zona comunei Cernătești amplasată pe cursul inferior al râului Slănic. În acest scop a fost propus Indicele Vulnerabilității Clădirilor (IVC) la inundații, calcularea acestuia având la bază ecuația generală a vulnerabilității (Birkman, 2006; De Leon, 2006):
Deoarece studiul de caz implică o zonă redusă ca suprafață (cca 4 km2), variația valorilor rezilienței pe cuprinsul acesteia este foarte greu de calculat și spațializat, astfel încât va fi considerată constantă. Practic în cazul comunităților umane reziliența depinde în foarte mare măsură de pregătirea și capacitatea de răspuns a autorităților din administrația publică locală (la nivel de consiliu local și primărie) și centrală (la nivel de prefectură și guvern). Astfel, se poate induce ideea că o diferențiere a gradului de reziliență se poate face între două sau mai multe comunități umane (localități). Prin urmare, în studiul de față, dacă reziliența se va considera constantă, ecuația vulnerabilității va avea forma:
Este foarte clar că nu se poate vorbi de vulnerabilitate a construcțiilor la producerea viiturilor și inundațiilor, atât timp cât elementele expuse (construcțiile) nu sunt prezente în zonele potențial afectate de aceste fenomene. De asemenea, nu se poate aduce în discuție prezența vulnerabilității dacă fenomenul de risc sau hazardul nu este prezent.
Un argument adus în sprijinul primei afirmații expusă în fraza anterioară, este cazul viiturilor și inundațiilor care se produc în zone nelocuite (unele văi mici din zonele montane, zona nordică a Siberiei etc.) în care nu sunt prezente elemente supuse riscului, astfel încât nu se poate vorbi de vulnerabilitate la inundații.
Pentru cea de-a doua afirmație expusă în fraza de mai sus se poate considera un exemplu ipotetic de amplasare a unei construcții pe culmea unei forme pozitive de relief (zonă convexă). În acest caz, deoarece acumularea apei este imposibilă, zona respectivă nu va fi niciodată afectată de inundații și nu se poate aduce în discuție vulnerabilitatea la viituri sau inundații.
Prin urmare, se poate afirma că vulnerabilitatea la inundații implică atât prezența hazardului (fenomenului hidric de risc), cât și pe cea a elementelor potențial afectate de acesta. După cum s-a menționat și în capitolul de Introducere, Susceptibilitatea ca și componentă a Vulnerabilității la inundații este influențată de prezența fizică a apei (Van Der Veen și Logtmeijer, 2005). Prezența fizică a apei are ca și caracteristici extinderea suprafeței ocupate cu apă și adâncimea apei în toate punctele acestei suprafețe. Adâncimea apei în cazul benzii de inundabilitate este considerată principalul element al hazardului (Wadge et al., 1993; Townsend și Walsh, 1998; Islam și Sado, 2000; Frank et al., 2001; Islam și Sado, 2002; Di Baldassare et al., 2009), având cea mai mare influență asupra producerii pagubelor în cazul inundațiilor (Penning-Rowsell et al., 1994; Wind et al., 1999). Astfel, în funcție de variația adâncimii o construcție poate fi afectată mai mult sau mai puțin afectată de producerea unei inundații (Sanyal și Lu, 2005, ).
În studiul Remote sensing and GIS‐based flood vulnerability assessment of human settlements: a case study of Gangetic West Bengal, India (Sanyal și Lu, 2005), publicat în prestigoasa revistă Hydrological Processes, se menționează faptul că pentru a evalua vulnerabilitatea comunităților umane la inundații este necesară și analiza indicatorilor specifici hazardului.
Luând în considerare aspectele expuse anterior am considerat potrivită, în cadrul formulei vulnerabilității, înlocuirea Susceptibilității cu Hazardul (adâncimea apei), astfel încât pentru prezentul studiu de caz formula vulnerabilității devine:
În vederea determinării vulnerabilității structurale la viituri și inundații, Sagala, 2006, propune o metodologie potrivit căreia sunt luate în considerare atât elementele hazardului (adâncimea și extinderea suprafeței de apă), cât și mai multe caracteristici ale construcțiilor (înălțimea clădirilor, starea actuală a lor, localizarea față de posibila poziție a hazardului, suprafața acestora, materialul de construcție, prezența fisurilor, numărul de etaje, tipul fundației). Adaptând această metodologie la ultima formă a ecuației vulnerabilității, prezentate, putem spune că variabilele reprezentate de caracteristicile clădirilor exprimă gradul de expunere a acestora în cazul producerii unei inundații. Mare parte dintre caracteristicile cosntrucțiilor sunt menționate și de Godfrey et al., 2015, autorii expundu-le însă ca fiind indicatori ai vulnerabilității. Deoarece vulnerabilitatea la viituri și inundații presupune și prezența hazardului, putem admite că simpla considerare a caracteristicilor unei construcții ca și indicator de vulnerabilitate nu este tocmai corespunzătoare. Prin urmare, în cadrul studiului de față, câteva dintre caracteristicile construcțiilor menționate au fost utilizate ca și variabile în vederea determinării gradului de expunere a clădirilor în cazul producerii viiturilor și inundațiilor.
Astfel, în acest studiu de caz, realizat pe comuna Cernătești de pe râul Slănic, hazardul este reprezentat adâncimea apei rezultată în urma producerii inundației corespunzătoare debitului cu probabilitatea de 1%, în timp ce expunerea este dată de variabile specifice clădirilor potențial afectate de producerea hazardului.
Compunerea indicelui de vulnerabilitate a construcțiilor la viituri și inundați a presupus parcurgerea mai multor etape de lucru.
Într-o primă fază prin intermediul tehnicilor de modelare hidraulică a fost determinată atât extinderea benzii de inundabilitate corespunzătoare debitului cu probabilitatea de 1% de la postul hidrometric Cernătești de pe râul Slănic, cât și variația adâncimii apei pe toată suprafața inundată (Figura 1). Acest lucru a fost realizat în softul HEC-RAS 4.1 având la bază valoarea de debit, modelul digital de teren și elementele de geometrie a albiei extrase pe baza modelului digital de teren. Fluxul de lucru a fost detaliat în cadrul Subcapitolului 5.2.
A doua etapă a studiului de caz a constat în identificarea construcțiilor din zona inundabilă și stabilirea caracteristicilor variabilelor care influențează gradul de expunere a acestora în cazul producerii viiturilor și inundațiilor.
Identificarea propriu-zisă a clădirilor a fost posibilă prin intermediul imaginilor aeriene de tipul Ortofotoplanurilor (ANCPI, 2012) cu rezoluția spațială de 5 m. Per ansamblul zonei inundabile în urma digitizării de pe Ortofotoplan au rezultat 179 de construcții (Figura 6.1).
În ceea ce privește caracteristicile clădirilor au fost luate în considerare: funcția construcției, înălțimea acesteia, suprafața construcției, materialul de construcție din care este făcută, gradul de degradare al construcției (starea construcției), numărul de nivele ale construcției și distanța euclidiană față de râu (Tabel 6.14).
Mare parte din caracteristicile construcțiilor luate în considerare în vederea calculării gradului de expunere la viituri și inundații, au fost stabilite prin utilizarea metodei observației în teren asistată de un aparat GPS. Acuratețea informațiilor obținute în teren a fost asigurată de utilizarea unui aparat GPS Trimble GeoXH 2008 Series care poate atinge o precizie verticală și orizontală de 10 cm. Cu ajutorul aparatului GPS, din dreptul fiecărei construcții identificate pe imaginile aeriene, a fost preluat câte un punct, fiecăruia fiindu-i atribuite caracteristicile observate pe teren. Informațiile obținute au fost aduse în vederea analizei, în mediul GIS.
În ceea ce privește funcția clădirilor, au fost diferențiate construcții rezidențiale (de locuit), depozite și construcții care îndeplinesc funcție educativă și culturală (bibliotecă și grădiniță). Din acest punct de vedere, cele mai expuse clădiri au fost considerate biblioteca și grădinița din zonă, acestora fiindu-le acordate nota de bonitare 3, în timp ce pentru depozite s-a acordat nota de bonitare 1 (Tabel 6.14). Aproape 94% (Figura 6.1) din totalul construcțiilor au funcție de locuit (Figura 6.1).
Figura 6.1 Distribuția procentuală a construcțiilor ținând cont de funcția acestora
Tot prin intermediul observațiilor din teren asistate de GPS s-au făcut aprecieri asupra înălțimii clădirilor. Pentru variabila înălțime s-a considerat că valorile mai mici ale acesteia determină o expunere mai ridicată a clădirii la viituri și inundații în timp ce înălțimile mari ale clădirilor determină o expunere mai mică (Godfrey et al., 2015). Astfel, clădirile au fost grupate în 3 clase în funcție de înălțime (Tabel 6.14): între 2 și 3 m (nota de bonitare 3), între 3 și 4 m (nota de bonitare 2) și între 4 și 5 m (nota de bonitare 1). Clădirile cu înălțimea între 2 și 3 m au cea mai ridicată pondere fiind prezente în peste jumătate din cazuri (Figura 6.2), acestea fiind urmate de cele cu înălțimi între 3 și 4 m (35,3%) și cele între 4 și 5 m cu un procent de 12,4% (Figura 6.2).
Figura 6.2 Distribuția procentuală a construcțiilor ținând cont de înălțimea acestora
Din punct de vedere calitativ, pe baza propriilor observații din teren, a fost estimată starea fizică a fiecărei clădiri. Astfel, construcțiile au fost incluse în patru categorii: stare fizică foarte bună, stare fizică bună, stare fizică medie și degradată (Tabel 6.14). Fiecare categorie a primit o notă de bonitare de la 1 la 4 în funcție de expunerea la producerea viiturilor și inundațiilor. Construcțiile considerate având o stare fizică bună au o pondere de 40% din total (Figura 6.3), urmate de cele aflate într-o stare fiziă foarte bună cu o pondere de 34%. Gradului avansat de degradare îi aparțin 11% din construcții (Figura 6.3) în timp ce categoriei medii îi corespund aproximativ 15% din total (Figura 6.3).
Figura 6.3 Distribuția procentuală a construcțiilor ținând cont de starea fizică a clădirii
Suprafața construcției (Figura 6.4) este o altă variabilă care influențează gradul de expunere a acesteia la viituri și inundații (Sagala, 2006). Cu cât suprafața acesteia crește cu atât pontețialul distuctiv asupra construcției este mai mare.
Figura 6.4 Distribuția procentuală a construcțiilor ținând cont de suprafața acestora
Figura 6.5 Construcțiile situate în zona inundabilă de pe cursul râului Slănic din comuna Cernătești
Pentru determinarea suprafeței construcțiilor a fost necesară digitizarea acestora în format vectorial de poliogn având ca bază imaginile aeriene de tip ortofotoplan (Figura 6.5).
Suprafața a fost calculată pentru fiecare construcție în parte în cadrul tabelului de atribute din mediul GIS utilizându-se expresia: Suprafață = !Shape!.area specifică Codului limbajului de programare Python implementat în softul ArcGIS 10.2. Construcțiile au primit și de această dată patru note de bonitare în funcție de mărimea suprafeței: 10 – 100 m2 (nota 1 de bonitare), 100 – 200 m2 (nota 2 de bonitare), 200 – 300 m2 (nota 3 de bonitare) și peste 300 m2 (nota 4 de bonitare) (Tabel 6.14). Un procent de aproape 48% din numărul total de clădiri inventariate au o suprafață mai mică de 100 m2 (Figura 6.4), în timp ce alte 30% au suprafața cuprinsă între 100 și 200 m (Figura 6.4). Cele mai expuse construcții sunt cele cu suprafețe mari, 22% din total depășind suprafața de 200 m2 (Figura 6.4).
Numărul de nivele este cea de-a cincea variabilă luată în calcul în vederea calculării expunerii construcțiilor la viituri și inunații. Acesta a fost de asemenea atribuit construcțiilor din zona inundabilă pe baza observațiilor din teren asistate de măsurătorile cu GPS-ul. În ceea ce privește numărul de nivele au fost identificate construcții care au doar 2 nivele (Figura 6.6).
Cele cu un singur nivel au fost considerate ca având o expunere mai ridicată în cazul producerii unei viituri sau inundații decât cele cu 2 nivele (Sagala, 2006). Primelor li s-a atribuit nota de bonitare 2 (Tabel 6.14) în timp ce cele din urmă au primit nota de bonitare 1 (Tabel 6.14). Marea majoritate a clădirilor din zona inundabilă în cazul producerii unui debit cu probabilitatea de 1% sunt dezvoltat pe un singur nivel în timp ce doar 13,2% au două niveluri (Figura 6.6).
Figura 6.6 Distribuția procentuală a construcțiilor ținând cont de numărul de nivele
Pentru variabila reprezentată de distanța caselor față de râu s-a utilizat distanța euclidiană (distanța în linie dreaptă perpendiculară pe obiectivul până la care se măsoară aceasta). Atribuirea valorilor acestei variabile fiecărei construcții a fost facilitată de crearea unui model în cadrul Model Builder din ArcGIS 10.2 (Figura 6.7) care include ca și instrumente unealta de calculare a distanței euclidiene de la râu până la case, output-ul fiind în format raster de pe celulele căruia s-au extras apoi valorile coresponzătoare fiecărei case. Aceste valori au fost incluse în tabelul de atribute al vectorului Case.
Figura 6.7 Modelul utilizat în vederea atribuirii distanței euclidiene a caselor față de râul Slănic în zona comunei Cernătești
Evident că cele mai mici note bonitare au fost atribuite construcțiilor situate la o distanță mai mare de râu care sunt mai puțin expuse viiturilor și inundațiilor spre deosebire de casele aflate în apropierea râului acestea primind note de bonitare mai mari ca urmare a expunerii mai ridicate la inundații (Tabel 6.14). Distanța caselor față de râul Slănic pe sectorul analizat se situează între 48 și 379 metri. Au fost create patru clase de interval (Figura 6.8) pentru care s-au acordat note de bonitare de la 1 la 4 astfel: intervalul de peste 300 m a primit nota 1 de bonitare (Tabel 6.14), intervalul cuprins între 200 și 300 m a primit nota de bonitare 2 (Tabel 6.14), intervalul situat între 100 și 200 m a primit nota 3 de bonitare (Tabel 6.14) în timp ce casele a căror distanță față de râu se situează sub 100 m au primit nota 4 de bonitare (Tabel 6.14).
Figura 6.8 Distribuția procentuală a construcțiilor ținând cont de distanța față de râu
Doar 5,4% (Figura 6.8) din numărul total al construcțiilor inventariate sunt situate la o distanță mai mică de 100 m față de râu, acestea fiind extrem de expuse la viituri și inundații. Pentru celelalte trei intervale de distanță ponderea construcțiilor este în jurul valorii de 30% (Figura 6.8) în fiecare caz.
Materialul de construcție (Figura 6.9) este un element foarte important în vederea determinării gradului de expunere a clădirilor la producerea de viituri și inundații (Sagala, 2006). Stabilirea materialului de construcție pentru fiecare clădire în parte a fost făcută prin intermediul observațiilor din teren. Din observațiile realizate s-a constatat că marea majoritatea a caselor sunt construite din 3 materiale principale: BCA, Cărămidă și Paiantă (Figura 6.9).
Figura 6.9 Distribuția procentuală a construcțiilor ținând cont de materialul de construcție
Pentru fiecare din cele trei materiale de construcție s-a acordat o notă de bonitare. Astfel, s-a considerat că cele mai puțin expuse riscului la viituri și inundații sunt construcțiile din BCA acestora fiindu-le acordate nota de bonitare 1 (Tabel 6.14).
Următoarele, în cadrul acestei ierarhii au fost considerate construcțiile realizate din cărămidă cărora le-a fost atribuită nota de bonitare 2, în timp ce construcțiile din paiantă au primit nota 3 de bonitare. Ca și pondere casele realizate preponderent din cărămidă constituie 43% din total (Figura 6.9) în timp ce casele construite din BCA însumează circa 40,7% Figura 6.9). Cea mai redusă pondere de 16,3% (Figura 6.9) o au casele a căror structură este realizată în mare parte din paiantă.
Odată acordate notele de bonitare pentru fiecare caracteristică a variabilelor luate în considerare a fost calculat gradul de expunere a caselor în cazul producerii unui fenomen hidric de risc de tipul viiturilor și inundațiilor.
Gradul de expunere pentru fiecare construcție în parte a fost determinat prin adunarea simplă a notelor de bonitare în cadrul tabelului de atribute, utilizându-se formula:
(1),
unde: E – expunerea, F – funcția construcției, Hc – înălțimea construcției, Sf – starea fizică a construcției; S – suprafața construcției, Mc – materialul de construcție, DR – distanța față de râu a construcției și N – numărul de nivele al construcției.
Tabel 6.14 Caracteristicile construcțiilor și punctajul acordat în funcție de expunerea la viituri și inundații determinată de acestea
Valorile adimensionale (calitative) ale gradului de expunere rezultate în urma aplicării formulei (1) sunt încadrate în intervalul 9 – 23 (Figura 6.10). Pentru a putea fi spațializate și cartate în spre o vizualizare adecvată a variațiilor gradului de expunere a construcțiilor la viituri și inundații, acestea au fost grupate în cinci clase de valori, utilizându-se metoda Natural Breaks din softul ArcGIS 10.2.
Figura 6.10 Valoarea procentuală a claselor gradului de expunere a clădirilor incluse în banda de inundabilitate corespunzătoare debitului cu probabilitatea de 1% în zona localității Cernătești, râu Slănic
Prima clasă în care valorile gradului de expunere sunt incluse în intervalul 9 – 12 este specifică pentru 10,5% (Figura 6.10) din totalul construcțiilor prezente în zona inundabilă în cazul debitului cu probabilitate de 1%. Clădirile cu gradul de expunere foarte mic sunt dispersate pe toată întinderea zonei benzii de inundabilitate. Peste 22% din totalul construcțiilor prezintă o expunere scăzută în cazul producerii unei inundații corespunzătoare unui debit cu probabilitatea de 1% în zona localității Cernătești (Figura 6.10).
De asemenea, astfel de construcții sunt dispersate pe întreaga arie potențial acoperită de apă. Un grad mediu de expunere este specific unei treimi din totalul construcțiilor inventariate (Figura 6.10). Construcțiile cu o expunere ridicată în cazul unui debit cu o probabilitate de 1% sunt concentrate în special în partea nordică a sectorului de râu analizat (Figura 6.11). Acestea au o pondere de 21,3% din numărul total al construcțiilor (Figura 6.10). Gradul de expunere foarte ridicat este prezent în cazul a 13% din totalul clădirilor situate în zona analizată (Figura 6.10). Acestea sunt concentrate în partea nordică a sectorului analizat dar și în apropierea râului Slănic (Figura 6.11)
Figura 6.11 Variația spațială a gradului de expunere a clădirilor incluse în banda de inundabilitate corespunzătoare debitului cu probabilitatea de 1% în zona localității Cernătești, râu Slănic
După calcularea gradului de expunere, pentru fiecare construcție în parte s-a extras adâncimea apei corespunzătoare punctului în care aceasta este amplasată. Adâncimea apei, estimată prin modelare hidraulică, reprezintă hazardul din ecuația vulnerabilității. Ca urmare a faptului că adâncimea apei este reprezentată spațial în format raster, atribuirea valorilor fiecărei construcții s-a făcut prin utilizarea instrumentul Extract Value To Points din softul ArcGIS 10.2. Valorile de adâncime pentru fiecare construcție au variat între 0,1 m și 7,5 m. Pentru a putea fi utilizate în ecuația vulnerabilității, valorile de adâncime a apei corespunzătoare construcțiilor au fost codificate, primind în cadrul tabelului de atribute, note de bonitare după cum urmează: nota 1 (0,1 m – 2 m); nota 2 (2,1 m – 4 m); nota 3 (4,1 m – 6 m) și nota 4 (6,1 m – 7,5 m).
Astfel, gradul de vulnerabilitate pentru fiecare construcție s-a calculat aplicând relația:
(2),
unde: V – vulnerabilitatea, E – valorile expunerii și H – valorile codificate ale adâncimii stratului de apă (hazardul).
Pentru calculărea și spațializarea valorilor Indicelui Vulnerabilității Construcțiilor s-a recurs într-o primă fază la crearea unui grid cu dimensiunea celulei de 30 m. Pe fiecare celulă a gridului au fost însumate valorile adimensionale ale Vulnerabilității individuale (V) corespunzătoare fiecărei construcții aflate în interiorul celulei.
Adunarea valorilor Vulnerabilității specifice tuturor construcțiilor aflate într-o anumită celulă, s-a făcut automat în urma utilizării uneltei Spatial Join din softul ArcGIS 10.2, obținându-se astfel valorile Indicelui Vulnerabilității Construcțiilor (IVC) pe gridul creat anterior. O modalitate de exprimare a procedurii de calcul a Indicelui Vulnerabilității Construcțiilor este redată prin formula (3):
(3),
Unde: IVC – Valoarea Indicelui Vulnerabilității Construcțiilor;
Vi – Vulnerabilitatea individuală a fiecărei construcții dintr-o celulă a gridului.
Automatizarea procesului de obținere a IVC s-a realizat în softul ArcGIS 10.2 prin implementarea unui flux de lucru în Model Builder (Figura 6.12).
Figura 6.12 Flux de lucru implementat în Model Builder din ArcGIS 10.2 în vederea caculării IVC
Pentru o mai mare ușurință în analiză, valorile IVC obținute pe fiecare celulă a gridului, au fost standardizate utilizându-se formula:
(3) (Salvati și Zitti, 2009),
unde:
IVCt,i,j – valoarea standardizată pentru fiecare celulă;
IVC’i,j – valoare inițială a IVC pe fiecare celulă;
IVC’min, j – valoarea minima a IVC din tot ecartul de valori;
IVC’max, j – valoare maximă a IVC din tot ecartul de valori.
Prin operația de standardizare valorile IVC au fost reduse la ecartul dintre 0 și 1 (Figura 6.13). Acestea au fost grupate în cinci clase (Figura 6.13) prin intermediul metodei automate de clasificare Natural Breaks. Conform rezultatelor obținute clasa cu valori foarte mici ale IVC este caracterizată de valori cuprinse între 0 și 0,08 (Figura 6.13). Acestea sunt prezente într-o proporție de 44% (Figura 6.13) pe celulele gridului pe care s-au determinat valorile Indicelui de Vulnerabilitate a Construcțiilor la viituri și inundații.
Figura 6.13 Valoarea indicelui de vulnerabilitate a construcțiilor la inundații
Valorile grupate în clasa a doua, sunt asociate unei vulnerabilități reduse la viituri și inundații, acestea fiind prezente pe circa 28% din totalul celulelor gridului (Figura 6.13).
Ca și în cazul valorilor foarte reduse ale IVC aceasta clasă este distribuită aleatoriu pe toată zona pentru care s-a aplicat studiul de caz. Valorile medii ale Indicelui Vulnerabilității Construcțiilor, determinate pentru o inundație corespunzătoare unui debit cu probabilitatea de depășire 1% pentru zona Comunei Cernătești, sunt cuprinse între 0,21 și 0,34 (Figura 6.12). Acestea se extind pe aproximativ 16% (Figura 6.13) din totalul celulelor gridului, având o apariție izolată în cadrul zonei de studiu. Valorile mari și foarte mari ale IVC însumează un procent de doar 12% (Figura 6.13) din totalul suprafeței pentru care s-a calculat indicele, fiind prezente izolat pe celulele cu o densitate mai ridicată a construcțiilor (Figura 6.12).
Figura 6.14 Distribuția procentuală a claselor de valori ale Indicelui Vulnerabilității Construcțiilor la inundații
7. Măsuri de diminuare a vulnerabilității structurale la viituri și inundații în zona de studiu
Considerând ecuația vulnerabilității aplicată în studiul de față, se poate afirma că măsurile de diminuare a vulnerabilității structurale la viituri și inundații trebuie sa cuprindă acțiuni prin care sunt reduse atât expunerea, cât și hazardul. În cazul diminuării vulnerabilității clădirilor la fenomenele hidrice de risc, poate cea mai importantă măsură care se poate întreprinde este interzicerea construcțiilor în zonele inundabile (Stănescu și Drobot, 2002). Trebuie menționat faptul că în cazul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, unele construcții sunt situate în albia minoră a râurilor din zona de studiu sau în imediata vecinătate a acesteia. Această situație este caracteristică în special zonelor albiilor minore corespunzătoare cursurilor de apă pe care în timpul verii apare fenomenul de secare. Arealele respective sunt predispuse la producerea viiturilor rapide și a inundațiilor provocate de acestea. Măsurile de interzicere a construcțiilor în zonele inundabile ar trebui să fie în acord cu Planul de Amenajare al localităților pe raza cărora se pot produce fenomene hidrice de risc.
În general măsurile de diminuare a vulnerabilității la viituri și inundații se împart în măsuri structurale și nestructurale.
7.1. Măsuri structurale de diminuare a vulnerabilității la viituri și inundații
Câteva din măsurile structurale de apărare împotriva inundațiilor care pot fi aplicate și în vederea diminuării vulnerabilității structurale și a potențialelor pagube economice generate de acestea în cadrul infrastructurii, sunt clasificate de Stănescu și Drobot (2002) astfel:
măsuri ce diminuează debitul de maxim al viiturilor: construcția lacurilor de acumulare, realizarea polderelor (nepermanente), terasarea versanților, măsuri de împădurire, construirea derivațiilor;
măsuri ce diminuează nivelurile de vârf în albie: regularizarea albiilor, lucrări de curățare a acestora;
măsuri ce micșorează durata viiturilor: realizarea drenajelor și desecărilor;
măsuri de protejare a construcțiilor din albia majoră: construirea digurilor și a zidurilor din beton.
În cadrul zonei de studiu, Lacul de la Siriu este cea mai reprezentativă acumulare permanentă realizată atât în scop hidroenergetic, cât și pentru regularizarea debitelor și nivelurilor râului Buzău. Acesta a fost finalizat în anul 1984. Din analiza celor mai mari viituri de la stațiile hidrometrice aflate în aval de această acumulare (Nehoiu și Măgura) reiese faptul că cele mai importante debite au fost consemnate în perioada de dinaintea construcției barajului.
Construcția digurilor reprezintă o altă măsură structurală pentru combaterea efectelor inundațiilor. Totuși acestea „oferă protecție bună doar în cazul viiturilor mici și medii” (Stănescu și Drobot, 2002), astfel încât în cazul unor viituri majore, nivelul apei poate depăși partea superioară a digului sau chiar poate fi distrus. În astfel de situații digurile devin elemente negative deoarece, în primul rând viitura va lovi cu o putere mai mare un anumit element de infrastructură (Stănescu și Drobot, 2002), iar în al doilea rând evacuarea apei din zonele inundate din spatele digurilor va fi mult îngreunată de prezența acestora. În cazul zonei de studiu se remarcă îndiguirea și canlizarea râului Buzău din dreptul localității Berca până la ieșirea acestuia în zona de câmpie. Lucrări de îndiguire sunt realizate și pe cursul râului Bâsca Chiojdului în dreptul localității Chiojdu. În scimb, în situațiile celor 3 studii de caz prezentate se remarcă absența măsurilor de îndiguire pe sectoarele de râu analizate.
Alte tipuri de construcții ce se pot realiza în principal pentru diminuarea scurgerii rapide a apei sunt pragurile construite în albia minoră. Pentru zona Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, date fiind caracteristicile viiturilor (în special viteza de manifestare a acestora), s-ar impune în numeroase cazuri construcția unor praguri în albia minoră a râurilor. Acestea sunt destinate în principal zonelor podurilor și podețelor acolo unde reduce eroziunea de la baza acestora.
Reducerea eroziunii laterale, exercitate de cursul unui râu este de asemenea posibilă prin intermediul gabioanelor, acestea prezentându-se sub forma unor îngrămădiri de pietre consolidate cu ajutorul unor plase metalice, ele fiind amplasate de-a lungul malurilor expuse la eroziune. Astfel de lucrări sunt prezente pe cursul mijlociu al râului Slănic în zona localității Mânzălești. Reducerea eroziunii laterale a malurilor, efect amplificat de viteza ridicată de curgere a apei în perioada viiturilor, este foarte importantă atât pentru diminuarea potențialelor pagube economice produse în cadrul infrastructurii de drumuri și construcții, cât și pentru diminuarea din punct de vedere calitativ a vulnerabilității structurale.
Poate cea mai importantă măsură structurală de reducere a debitului de vârf al viiturilor, este reprezentată de împădurirea versanților. Prin intercepția pe care o realizează, învelișul forestier reține o mare cantitate de apă din precipitații, care în alte condiții s-ar putea scurge pe versanții și ajunge în luncile râurilor. De asemenea, radăcinile copacilor au rolul de a drena apa, care se scurge pe tulpina lor, în subsol. Pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, coeficientul de împădurire are o valoare de 0,57. Acest coeficient reprezintă raportul dintre suprafața împădurită a unui areal considerat și suprafața totală a acelui areal (Tabel 7.1). Trebuie însă menționat faptul că spațial situația diferă foarte mult de la un bazin hidrografic la altul (Figura 7.1).
Figura 7.1 Extinderea învelișului foretier pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău și valorile coeficientului de împădurire pe sub-bazine componente
(Sursa: Costache, 2015)
Astfel, cele mai ridicate valori ale coeficientului de împădurire le dețin sub-bazinele Bâsca Mare, Siriul Mare și Nișcov unde valoarea acestuia depășește 0,75 (Tabel 7.1). Aceste sub-bazine, din punct de vedere al acoperirii cu înveliș forestier sunt protejate împotriva viiturilor rapide. Totuși, alte caracteristici, în special cele geomorfometrice pot determina apariția unor fenomene hidrice de risc de tipul inundațiilor și al viiturilor, chiar și în condițiile unei ponderi ridicate a învelișului de pădure.
Cele mai scăzute valori ale indicelui se înregistrează pe cuprinsul bazinelor Câlnău și Sărățel, sub 0,30 (Figura 7.1), acestea necesitând lucrări de împădurire în vederea diminuării debitelor de vârf ale viiturilor precum și a frecvenței viiturilor rapide. Din punct de vedere statistic, în afara celor două bazine hidrografice cu un grad scăzut de acoperire cu pădure, bazinul Slănic este o altă zonă afectată în numeroase rânduri de producerea unor fenomene hidrice severe cu importante pagube materiale.
Cu excepția bazinului hidrografic al râului Nișcov, care are un grad ridicat de acoperire cu pădure, de 0,74 (Figura 7.1), bazinele din zona Subcarpatică prezintă rate scăzute de împădurire comparativ cu bazinele aflate în zona de munte (Tabel 7.1).
În vederea măsurilor de împădurire este necesară selectarea locurilor cu pretabilitatea cea mai ridicată pentru astfel de măsuri. Prin urmare, în studiul de față este propusă o metodă GIS de evidențiere a arealelor pretabile acțiunilor de împădurire. Pentru stabilirea lor se vor conidera zonele acoperite cu pășuni, care se află amplasate pe pante mai ridicate de 7° (Costache, 2015). Au fost considerate aceste criterii deoarece pășunile reprezintă una din cele mai favorabile categorii de acoperire a terenurilor pentru scurgerea accelerată (Costache, 2015), în timp ce în cazul pantei valorile de peste 7° încep să favorizeze scurgerea rapidă a apei pe versanți (Costache, 2015).
Tabel 7.1 Principalele bazine ale zonei de studiu și coeficienții de împăudrire
(Sursa: Costache, 2015)
Evident există și alte acoperiri ale terenurilor care favorizează scurgerea de suprafață, precum zonele construite sau unele terenuri agricole, însă acestea îndeplinesc o funcție importantă neputând fi trecute în domeniul forestier.
Zonele pretabile pentru împădurire au fost delimitate prin implementarea unui flux de lucru în mediul GIS finalizat. Fluxul de lucru a fost realizat în aplicația Model Builder din ArcGIS 10.2 (Figura 7.2).
În urma procesărilor realizate în mediul GIS au fost delimitate după criteriile prezentate anterior, zonele cu pretabilitate pentru activitățile de împădurire în scopul reducerii intensității fenomenelor hidrice de risc, în principal a viiturilor rapide (Figura 7.3). Pe cuprinsul celor 8 bazine hidrografice principale ale zonei de studiu, suprafața totală pretabilă pentru împăduriri este de circa 209 km2, aceasta reprezentând aproximativ 8,7% din totalul suprafeței acestora.
Figura 7.2.Fluxul de lucru implementat în Model Builder – ArcGIS 10.3 în vederea stabilirii zonelor pretabile pentru împăduriri
(Costache, 2015)
Considerând aceleași criterii de pantă și acoperire a terenurilor pe sub-bazine, cele mai mari suprafețe rezultate ca fiind pretabile pentru împăduriri sunt localizate pe cuprinsul bazinelor hidrografice ale râurilor Slănic și Bâsca Chiojdului (aproximativ 50 km2) (Tabelul 7.2).
Figura 7.3.Extinderea suprafețelor pretabile împăduririi pe cuprinsul zonei de studiu
(Sursa: Costache, 2015)
Pe următoarele locuri se situează bazinele hidrografice ale râurilor Sărățel cu 33,5 km2 (Tabelul 7.2) și Bâsca Mare cu 30 km2 (Tabelul 7.2).
Din punct de vedere al ponderilor procentuale ale suprafețelor pretabile pentru împădurire, bazinul râului Sărățel se află pe primul loc cu o valoare de circa 17,7% (Tabel 7.3) în timp ce bazinul râului Nișcov se situează pe ultima poziție cu o pondere de 1,9% (Tabel 7.3). Bazinul hidrografic al râului Nișcov este de altfel ultimul și după mărimea suprafeței efective pretabile pentru împăduriri (Tabelul 7.3).
Suprafețe de asemenea pretabile pentru împădurire sunt situate de-a lungul râului Buzău (Figura 7.3) între punctele de confluență cu râurile Bâsca Mare amonte și Bâsca Chiojdului aval.
Tabel 7.2 Principalele bazine ale zonei de studiu, suprafețele pretabile împăduriri și procentul acestora din suprafața totală
(Sursa : Costache, 2015)
Trebuie reținut faptul că este recomandată și chiar necesară utilizarea instrumentelor specifice tehnicilor GIS în vederea adoptării anumitor măsuri strucurale de diminuare a vulnerabilității structurale la viituri și inundații.
7.2 Măsurile nestructurale de diminuare a vulnerabilității infrastructurii la viituri și inundații
În literatura de specialitate există menționate o multitudine de măsuri nestructurale de diminuare a efectelor negative ale inundațiilor. Pentru exemplificare, în studiul de față trebuie alese doar acele măsuri nestructurale de diminuare atât a potențialelor pagube economice produse în cadrul infrastructurii, cât și a valorii calitative a vulnerabilității structurale. Prin urmare, unele din cele mai importante măsuri nestructurale de diminuare a vulnerabilității infrastructurii la viituri și inundații sunt legate, în general de modul de planificare și de gestiune al teritoriului (Stănescu și Drobot, 2002). Astfel, în această categorie intră: „zonarea și managementul albiei majore” (Stănescu și Drobot, 2002) și realizarea hărților de inundabilitate. În urma delimitării zonelor potențial inundabile la un debit cu o anumită probabilitate de revenire pot fi impuse interdicții de construire în zona inundabilă. În acest sens hărțile de inundabilitate reprezintă un suport foarte important pentru autoritățile locale. Acestea arată potențialele elemente de infrastructură afectate în cazul în care se produce o inundație și evidențiează gradul de risc care există într-o anumită zonă. Pentru România realizarea hărților de hazard și risc la inundații a fost impusă de Directiva Inundații 2007/60/CE.
O măsură nestructurală de diminuare a vulnerabilității structurale la viituri și inundații este reprezentată și de activitatea de instruire a populației asupra modului de realizare a construcțiilor. Prin urmare, se recomandă, atât pentru diminuarea potențialelor pagube economice, cât și a vulnerabilității construcțiilor la inundații, ca în momentul realizării unei construcții într-o zonă potențial afectată de inundații, fundația acesteia să fie cât mai înaltă. De asemenea, este foarte important ca materialul din care este realizată construcția să fie unul rezisent la acțiunea apei (este recomandată evitarea utilizării structurilor ce conțin lut). Aceste activități de instruire ar trebui să se bazeze în special pe experiențele anterioare trăite de populația unei comunități.
Activitatea de prognoză și avertizare în cazul producerii viiturilor și inundațiilor intră de asemenea în categoria mărilor nestructurale de diminuare a vulnerabilității structurale. Astfel,, în cazul în care sunt prognozate din timp creșteri importante de debite pentru un anumit sector de râu, autoritățile pot lua măsurile necesare protejării elemenetelor de infrastructură (căi de comunicație și clădiri). Complementar este evident faptul că este necesară instruirea autorităților asupra modului de intervenție în cazul prognozei unui astfel de eveniment. Această etapă de instruire se poate constitui într-o altă măsură de nestructurală de diminuare a vulnerabilității structurale la viituri și inundații. Prognoza hidrologică și după caz atenționarea sau avertizarea în cazul producerii iminente a unor viituri pe teritoriul României intră în responsabilitatea Institutului Național de Hidrologie și Gospodărire a Apelor și este realizată de Centrul Național de Prognoze Hidrologice, în cadrul căruia își desfășoară activitatea și Compartimentul de Prognoză a Viiturilor Rapide. Dat fiind faptul că aceste fenomene hidrice de risc se produc ca urmare a desfășurării în prealabil a unor fenomene meteorologice severe, de tipul ploilor torențiale, este necesară consultarea prognozei meteorologice. În același timp este recomandată analiza anumitor caracteristici ale bazinelor hidrografice pe teritoriul cărora se presupune că vor cădea cantități importante de precipitații. În cazul prognozelor de viituri rapide, care fac parte din categoria fenomenelor severe imediate, este necesară urmărirea datelor radar care oferă informații despre conținutul de apă din nori precum și direcția de deplasare a acestora. În funcție de severitatea prognozată a fenomenului hidrologic Institutul Național de Hidrologie și Gospodărirea Apelor emite: informări, fără cod de culoare asociat; atenționări COD GALBEN; avertizări COD PORTOCALIU; avertizări COD ROȘU. În funcție de severitatea codului de culoare autoritățile sunt obligate să ia măsuri specifice pentru protecția infrastructurii.
Pentru o gestionare cât mai bună a situațiilor generate de apariția riscurilor hidrice se recomandă îmbunătățirea sistemelor de prognoză și avertizare precum și a procedurilor care sunt urmărite în vederea emiterii acestora. Acestea au ca scop în principal creșterea acurateței prognozei realizate precum și a timpului de anticipare. Aceste măsuri au rolul de a eficientiza acțiunile de protecție a posibilelor elemente de infrastructură vulnerabile la producerea viiturilor și inundațiilor.
Concluzii și perspective
Lucrarea de doctorat cu titlul „Evaluarea vulnerabilității structurale din sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău” a fost elaborată în cadrul Școlii Doctorale Simion Mehedinți „Natura și dezvoltarea durabilă” a Facultății de Geografie din cadrul Universității din București. Aceasta a fost redactată pe timpul a 3 ani de studii doctorale între 1.10.2013 și 30.09.2016. De asemenea, trebuie menționat faptul că realizarea lucrării de doctorat s-a bucurat de sprijinul financiar acordat în cadrul proiectului „SOCERT. Societatea cunoașterii prin dinamism și cercetare”, număr de identificare contract: „POSDRU/159/1.5/S/132406. Perioada de acordare a sprijinului financiar în cadrul acestui proiect a fost de 15 luni, de la 1.07.2014 – 30.09.2015. Ca membru al grupului țintă al proiectului SOCERT am fost elaborat o lucrare de cercetare doctorală cu titlul: „Evaluarea pagubelor economice produse de viituri și inundații în cadrul infrastructurii din sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău”, principalul scop al acestei lucrări fiind facilitarea elaborării tezei de doctorat. În acest sens multe din aspectele prezentate în lucrarea de cercetare doctorală anterior menționată se regăsesc și în cadrul tezei de doctorat.
Lucrarea este realizată într-un context în care problematica producerii viiturilor și inundațiilor este de mare interes la nivel național, acestea fiind principalele fenomene naturale generatoare de pagube materiale și pierderi de vieți omenești de-a lungul ultimelor decenii. De asemenea, este de remarcat faptul că în ultimii câțiva ani a crescut frecvența de producere și severitatea viiturilor rapide rezultate în urma unor ploi cu intensitate foarte mare.
Scopul principal urmărit în lucrarea de față a fost acela de a evalua vulnerabilitatea structurală la viituri și inundații, prin estimarea posibilele pagube economice pe care producerea acestora le-ar putea provoca, precum și prin compunerea unui indice adimensional de vulnerabilitate a construcțiilor la inundații. În prealabil s-a realizat o estimare a potențialului de manifestare a viiturilor și inundațiilor pe cuprinsul zonei de studiu pentru a evidenția cele mai expuse areale din acest punct de vedere. Pentru 3 dintre cele mai expuse sectoare de râu la fenomenul de inundabilitate au fost estimate potențialele pagube economice produse de viiturile și inundațiile corespunzătoare unor debite cu probabilități de revenire de 1%, 2%, 5% și 10%, în timp ce pentru calcularea indicelui adimensional de vulnerabilitate a clădirilor la inundații a fost ales cazul localității Cernătești de pe râul Slănic în situația înregistrării unui debit cu o perioadă de revenire de 100 de ani.
Originalitatea lucrării de doctorat este dată de mai multe elemente dintre care putem aminiti:
structura în sine a tezei de doctorat poate fi considerată un element de originalitate;
zona de studiu aleasă pentru realizarea studiului. Reprezintă un element de originalitate deoarece în limitele sale actuale, aceasta nu a mai constituit areal de cercetare pentru alte lucrări de specialitate din literatura internațională (cu excepția lucrărilor științifice publicate și susținute de subsemnatul). Foarte multe studii au fost realizate pe diferite areale ale bazinului hidrografic al râului Buzău, însă niciunul în limitele zonei astfel delimitate;
ca urmare a faptului că zona de studiu poate fi considerată un element de originalitate, alte elemente originale prezente în cadrul tezei de doctorat pot fi constituite de toți factorii geografici spațializați pe cuprinsul acesteia, precum și de indicii potențialului de manifestare a scurgerii accelerate a apei pe versanți și a celui de inundabilitate;
dintre elementele de originalitate se poate menționa și spațializarea celor 12 benzi de inundabilitate aferente celor 3 studii de caz pentru 4 scenarii de debite diferite;
un element de originalitate poate fi considerat și combinarea celor 2 abordări, cantitativă și calitativă, în vederea evaluarii vulnerabilității structurale;
Indicele Vulnerabilității Construcțiilor la Inundații, propus în cadrul tezei de doctorat este un element de originalitate, calitate conferită în principal de modul în care acesta a fost calculat și spațializat;
un ultim element de originalitate al tezei de doctorat poate fi considerat modelul GIS de identificare a zonelor pretabile pentru activitățile de împădurire în vederea reducerii potențialului scurgerii accelerate a apei pe versanți.
Din conținutul celor 7 capitole ale tezei de doctorat se pot desprinde următoarele concluzii:
Conceptul de vulnerabilitate nu are o definiție unanim acceptată, aceasta diferind în funcție de domeniul de activitate pentru care se analizează, dar și în cadrul aceluiași domeniu. În cazul vulnerabilității la viituri și inundații există de asmenea o multitudine de definiții. Pentru studiul de față s-a considerat că vulnerabilitatea la inundații poate fi prezentă atât timp cât zona studiată este afectată de un fenomen de risc și dacă în zona respectivă există elemente ce pot suferi daune în urma producerii acelui fenomen. Prin urmare, în cadrul studiului de față, vulnerabilitate este considerată ca o rezultantă a prezenței hazardului și a expunerii unui anumit sistem la producerea acestuia.
Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău este o zonă expusă formării fenomenelor hidrice de risc de tipul viiturilor și inundațiilor. Acest lucru este datorat caracteristicilor factorilor morfometrici, climatici (precipitațiile), acoperirii terenurilor și solurilor. Factorii morfometrici precum pantele ridicate ale terenului (peste 7°), zonele de convergență a rețelei hidrografice, versanții cu expunere Sudică și Sud-Vestică creează premisele formării scurgerii rapide a apei pe versanți fenomen generator al viiturilor rapide. Acest proces al scurgerii rapide a apei este amplificat și de precipitațiile ridicate din sectorul montan al zonei de studiu, utilizările terenului cu un coeficient de rugozitate scăzut (spațiile construite, pașunile etc.), substratul litologic dur și grupele hidrologice de sol cu un conținut ridicat în argilă (C și D). Prin integrarea în mediul GIS a tuturor acestor factori geografici a putut fi determinat potențialul de manifestare a scurgerii rapide a apei pe versanți. Cele mai ridicate valori apar la contactul dintre zona deluroasă și cea montană și pe arii relativ extinse în bazinele hidrografice ale râurilor Sărățel, Bălăneasa și Slănic. Valorile mari și foarte mari ale potențialului de scurgere accelerată a apei sunt prezente pe o treime din zona de studiu. Acest lucru creează premisele producerii cu o frecvență ridicată a viiturilor rapide, cu efecte devastatoare în zonele mai joase spre care acestea se propagă.
Propagarea viiturilor din amonte generează în anumite condiții inundarea zonelor joase. Condițiile care favorizează potențialul de inundabilitate sunt reprezentate de: pantele reduse ale reliefului, apropierea atât verticală, cât și în plan orizontal față de albia minoră a râurilor, absența învelișului forestier atât de pe versanți, cât și din albia majoră, prezența unui sol cu un conținut ridicat în argilă suprapus peste un substrat litologic dur care nu favorizează infiltrarea apei. Și în acest caz a fost calculat, prin intermediul GIS, un indice adimensional ce exprimă potențialul de inundabilitate pe cuprinsul zonei de studiu. Cele mai ridicate valori ale potențialului de inundabilitate apar în depresiunile din lungul văii Buzăului, și în zonele de luncă ale principalelor cursuri de apă: Bâsca, Bâsca Chiojdului, Slănic, Sărățel etc.
Viiturile cu cele mai mari debite înregistrate în zona de studiu, s-au produs după cum era de așteptat la stațiile hidrometrice amplasate pe râul Buzău. Debitele de vârf au atins 2100 m3/s la stația hidrometrică Măgura și 1400 m3/s la stația hidrometrică Nehoiu, aflată mai în amonte. De asemenea, din punct de vedere al debitelor de vârf ale viiturilor produse pe râurile din zona de studiu, se remarcă anul 1975 când la 8 din cele 14 stații hidrometrice analizate, s-a produs valoarea maximă a debitelor de vârf. Valorile cele mai reduse ale timpilor caracteristici undelor de viitură s-au înregistrat la stațiile hidromtrice cărora le sunt corespunzătoare suprafețe reduse de bazin hidrografic. Astfel, au fost consemnate viituri rapide, cu un timp de creștere de sub 3 ore, pe râurile: Bâsca Chiojdului la stația hidrometrică Chiojdu, Câlnău la stația hidrometrică Costomiru, Nișcov la stațiile hidrometrice Izvoru și Nișcov, Slănic la stațiile hidrometrice Lopătari și Cernătești.
Rezultatele modelării hidraulice aplicate pentru 3 sectoare de râu (Slănic la Lopătari, Slănic la Cernătești și Sărățel la Joseni) în cazul a 4 scenarii de debit (pentru 1%, 2%, 5% și 10%) evidențiează probabilitatea de producere a unor pagube economice însemnate. În cazul celui mai pesimist scenariu aplicat pentru comuna Cernătești de pe râul Slănic este estimată o pagubă potențială de 1.500.000 lei.
Aplicarea tehnicilor GIS, a celor de modelare hidraulică combinate cu observațiile din teren au făcut posibilă calcularea și spațializarea Indicelui Vulnerabilității Construcțiilor la inundații. Rezultatele finale au fost obținute prin implementarea unui flux de lucru în softul ArcGIS 10.2. Valorile Indicelui de Vulnerabilitate a Construcțiilor (IVC) au fost standardizate, acestea variind de la 0 (vulnerabilitate inexistentă) la 1 (vulenrabilitate foarte mare).
Măsurile de reducere a vulenrabilității structurale la viituri și inundații în cazul zonei de studiu, ce ar trebui adoptate, se referă în principal la cele care acționează asupra cauzelor producerii acestor fenomene și anume: împăduririle și lucrările raționale ale versanților care diminuează volumul de apă scurs pe versanți în urma precipitațiilor torențiale. Prin implementarea unui model GIS au putut fi identificate zonele pretabile pentru activități de împădurire destinate reducerii potențialului de scurgere rapidă a apei pe versanți. Conform rezultatelor obținute, ponderile cele mai mari ale suprafețelor pretabile activităților de împădurire se regăsesc în bazinele hidrografice ale râurilor: Sărățel (17,7 %), Bâsca Chiojdului ( 14,1 %) și Bălăneasa (13,9 %).
De asemenea, din punct de vedere al măsurilor nestructurale de diminuare a vulnerabilității structurale la viituri și inundații, se impun: instruirea populației asupra modului de construcție al caselor, îmbunătățirea legislației referitoare la interzicerea construcțiilor în zonele inundabile din preajma râurilor și nu în ultimul rând îmbunătățirea preciziei prognozelor și avertizărilor emise în cazul producerii viiturilor și inundațiilor.
Aprecieri personale privind rezultatele tezei de doctorat:
În forma sa actuală lucrarea de doctorat prezintă o mare utilitate practică dovedită atât prin expunerea rezultatelor referitoare la identificarea zonelor cu potențial ridicat la formarea scurgerii rapide a apei pe versanți și a zonelor inundabile, cât și prin estimarea la un nivel mai detaliat a gradului de vulnerabilitate structurală pentru 3 sectoare de râu în cazul a patru scenarii de inundabilitate. Importanța rezultatelor tezei derivă și din faptul că acestea pot constitui un punct de plecare pentru autoritățile locale și comunitățile conduse de acestea în vederea conștientizării pericolului pe care producerea viiturilor și inundațiilor îl reprezintă și prin urmare prin conștientizarea faptului că există o mare necesitate de luarea a unor măsuri de diminuare a pagubelor produse de aceste fenomene.
În perspectivă, continuarea cercetărilor pornind de la actualele rezultate ale tezei de doctorat are în vedere următorele aspecte:
-îmbunătățirea rezultatelor referitoare la valorile pontețialului de scurgere rapidă a apei și a celui inundabilitate, prin utilizarea unor date cu o precizie mai ridicată (Model Digital de Teren, Utilizarea Terenurilor, Textura solurilor);
-cuplarea unui model hidrologic de estimare a valorii debitului într-o secțiune transversală a unui râu cu un model hidraulic pentru estimarea în timp real a benzii de inundabilitate, având ca date de intrare precipitațiile provenite de la radarul meteorologic;
-îmbunătățirea rezultatelor modelării hidraulice prin intermediul utilizării unui Model Digital de Teren cu o acuratețe ridicată (rezoluție spațială de sub 1 m). Pentru aceasta este recomandată utilizarea unui Model Digital de Teren obținut prin intermediul Lidar-ului sau al dronelor.
-dezvoltarea Indicelui Vulnerabilității Construcțiilor la viituri și inundații prin considerarea unui număr mai ridicat de caracteristici ale clădirilor care, combinate cu rezultate mai precise oferite de modelarea hidraulică, să redea cu o fidelitate mai ridicată situația din teren referitoare la gradul de vulnerabilitate la viituri și inundații;
-extinderea analizei din prezenta teză de doctorat la nivel național.
Bilbliografie
Abuodha P.A., Woodroffe C.D., (2006), International assessments of the vulnerability of the coastal zone to climate change, including an Australian perspective, Australian Greenhouse Office, Department of the Environment and Heritage, Australia, 77 p.
Aglan, H., Wendt, R., și Livengood, S., (2004) Field testing of energy-efficient-flood-damage-resistant residential envelope systems, (http:/www.floods.org/Comittees/fldprf_links_references.asp, Oak Ridge National Laboratory, Tennessee.
Alcántara-Ayala, I. (2002). Geomorphology, natural hazards, vulnerability and prevention of natural disasters in developing countries. Geomorphology,47(2), 107-124.
Allen, E. C., Manuel, J. C., Legault, C., Naughton, M. J., Pivor, C., & O’Shea, T. M. (2004). Perception of child vulnerability among mothers of former premature infants. Pediatrics, 113(2), 267-273.
Almoradie, A., Jonoski, A., Stoica, F., Solomatine, D., Popescu, I. (2013). Web-based flood information system: case study of Somesul-Mare, Romania. Environmental Engineering and Management Journal, 12(5), 1065-1070.
Anthony, K. K., Gil, K. M., & Schanberg, L. E. (2003). Brief report: Parental perceptions of child vulnerability in children with chronic illness. Journal of pediatric Psychology, 28(3), 185-190.
Apel, H., Thieken, A. H., Merz, B., Blöschl, G. (2004). Flood risk assessment and associated uncertainty. Natural Hazards and Earth System Science, 4(2), 295-308.
Arghiriade, C., (1977), Rolul hidrologic al pădurii, Editura Ceres, București.
Armaș Iuliana, Nistoran Gogoașe Daniela Elena, Osaci-Costache Gabriela, Brașoveanu Livioara (2012), Morpho-dynamic evolution patterns of Subcarpathian Prahova River (Romania), Catena, 100, pp:83-99.
Balica, S. F., Douben, N., Wright, N. G. (2009). Flood vulnerability indices at varying spatial scales. Water science and technology, 60(10), 2571-2580.
Balica, S., și Wright, N. G. (2010). Reducing the complexity of the flood vulnerability index. Environmental Hazards, 9(4), 321-339.
Balica, S. F., Wright, N. G., & van der Meulen, F. (2012). A flood vulnerability index for coastal cities and its use in assessing climate change impacts.Natural Hazards, 64(1), 73-105.
Bălteanu, D., Costache, A., Sima, M., Dumitrascu, M., Dragota, C., & Grigorescu, I. (2014). A participatory approach of flood vulnerability assessment in the Banat Plain, Romania. In EGU General Assembly Conference Abstracts (Vol. 16, p. 14236).
Birkmann, J. (ed.), (2006). Measuring Vulnerability to Natural Hazards: Towards Disaster Resilient Societies. United Nations University Press, New York.
Bieler, G., Paroz, S., Faouzi, M., Trueb, L., Vaucher, P., Althaus, F.,& Bodenmann, P. (2012). Social and medical vulnerability factors of emergency department frequent users in a universal health insurance system. Academic Emergency Medicine, 19(1), 63-68.
Blaikie, P., Cannon, T., Davis, I., Wisner, B. (1994). At risk: natural hazards, people's vulnerability and disasters. London: Routledge.
Bonham-Carter G.F., (1994) Geographic information systems for geoscientists: modeling with GIS, comp. Meth. Geos. vol. 13, Pergamon, New York, p 398
Bogard, W., C., (1989). Bringing social thoery to hazards research: conditions and consequences of the mitigation
Bracken, L. J., & Kirkby, M. J. (2005). Differences in hillslope runoff and sediment transport rates within two semi-arid catchments in southeast Spain. Geomorphology, 68(3), 183-200.
Brazdil R. , Kundzewiczz. W. & Benito G. (2006) Historical hydrology for studying flood risk in Europe, Hydrological Sciences Journal, 51:5, 739-764
Bradshaw, C. J., Sodhi, N. S., PEH, K. S. H., Brook, B. W. (2007). Global evidence that deforestation amplifies flood risk and severity in the developing world. Global Change Biology, 13(11), 2379-2395.
Briguglio, L., Cordina, G., Farrugia, N., Vella, S. (2009). Economic vulnerability and resilience: concepts and measurements. Oxford development studies, 37(3), 229-247.
Brouwer, R., Akter, S., Brander, L., Haque, E. (2007). Socioeconomic vulnerability and adaptation to environmental risk: a case study of climate change and flooding in Bangladesh. Risk Analysis, 27(2), 313-326.
Brunner, G. W. (1995). HEC-RAS River Analysis System. Hydraulic Reference Manual. Version 1.0. HYDROLOGIC ENGINEERING CENTER DAVIS CA.
Bryant, R.G., Rainey, M.P., (2002), Investigation of flood inundation on playas within the Zone of Chotts, using a time-series of AVHRR, Remote Sensing of Environment 82 (2/3), 360–375.
Bull, L. J., Kirkby, M. J., Shannon, J., & Hooke, J. M. (2000). The impact of rainstorms on floods in ephemeral channels in southeast Spain. Catena,38(3), 191-209.
Cesur D., (2007), GIS as an information technology framework for water modeling, Journal of Hydroinformatics, Vol. 9, No.2, pp.123-134
Chakraborty, J., Tobin, G. A., & Montz, B. E. (2005). Population evacuation: assessing spatial variability in geophysical risk and social vulnerability to natural hazards. Natural Hazards Review, 6(1), 23-33.
Chendeș V., 2011, Resursele de apă din Subcarpații de la Curbură: evaluări geospațiale, Edit. Academiei Române, ISBN 978-973-27-2131-5.
Clima României, (2008). Edit. Academiei Române, București.
Connor, R. F. (2006). Flood vulnerability index. In Fourth World Water Forum, Mexico City, Mexico.
Connor, R. F., & Hiroki, K. (2005). Development of a method for assessing flood vulnerability. Water science and technology, 51(5), 61-67.
Constantinescu, Ș. (2006), Observații asupra indicatorilor morfometrici determinați pe baza MNAT, [http://earth.unibuc.ro/articole/observaii-asupraindicatorilor-morfometrici-determinai-pe-baza-mnat]. Consultat pe: 13.XI.2015.
Constantin-Horia, B., Simona, S., Gabriela, P., Adrian, S., (2009). Human factors in the floods of Romania. In: Jones, J.A.A., Vardanian, T.G., Hakopian, C. (Eds.), Threats to Global Water Security, NATO Science for Peace and Security, Series C: Environmental Security. Springer, Dordrecht, The Netherlands, 187–192.
Corbuș Ciprian (2010) Programul CAVIS pentru determinarea caracteristicilor undelor de viitură singulare. Institutul Național de Hidrologie și Gospodărire a Apelor – Conferința Științifică Jubiliară – „Hidrologia și gospodărirea apelor – Provocări 2025 pentru dezvoltarea durabilă a resurselor de apă‖, 28-30 septembrie, București (pag. 116-123, articol complet în fișierul S2_L01.pdf, pe CD-ROM, ISBN 978-973-0-09172-4).
Corsini, A., Cervi, F. and Ronchetti, F., 2009. Weight of evidence and artificial neural networks for potential groundwater spring mapping: an application to the Mt. Modino area (Northern Apennines, Italy).Geomorphology, 111(1), pp.79-87.
Costache, R. (2014). Using gis techniques for assessing lag time and concentration time in small river basins. Case Study: Pecineaga River Basin, Romania. Geographia Technica, 9(1), 31-38.
Costache R., Prăvălie R., (2012), The use of GIS techniques in the evaluation of the susceptibility of the floods genesis in the hydrographical basin of Bâsca Chiojdului river. Analele Universității din Oradea, Seria Geografie, Year XXII, (2), 284-293.
Costache, R., Pravalie, R., Mitof, I., Popescu, C. (2015). Flood vulnerability assessment in the low sector of Saratel catchment. Case study: Joseni village. Carpathian Journal Of Earth and Environmental Sciences, 10(1), 161-169.
Covinsky, K. E., Palmer, R. M., Fortinsky, R. H., Counsell, S. R., Stewart, A. L., Kresevic, D., Landefeld, C. S. (2003). Loss of independence in activities of daily living in older adults hospitalized with medical illnesses: increased vulnerability with age. Journal of the American Geriatrics Society,51(4), 451-458.
Crăciun, A. I., Haidu, I., Magyari-Sáska, Z., Imbroane, A. I. (2009). Estimation of runoff coefficient according to soil moisture using gis techniques. Geographia Technica, 8(1), 1-10.
Cutter, S. L., & Finch, C. (2008). Temporal and spatial changes in social vulnerability to natural hazards. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(7), 2301-2306.
Cutter, S. L., Barnes, L., Berry, M., Burton, C., Evans, E., Tate, E., & Webb, J. (2008). A place-based model for understanding community resilience to natural disasters. Global environmental change, 18(4), 598-606.
Dahal, R.K., Hasegawa, S., Nonomura, A., Yamanaka, M., Masuda, T., and Nishino, K., 2008, GIS-based weights-of-evidence modelling of rainfall-induced landslides in small catchments for landslide susceptibility mapping. Environmental Geology, 54, 311–324.
Daraio J. A., Weber L. J., Newton Teresa J., Nestler J. M.(2010), A methodological framework for integrating computational fluid dynamics and ecological models applied to juvenile freshwater mussel dispersal in the Upper Mississippi River, Ecological Modelling, 221, pp:201-214.
De Leon, V., 2006. Vulnerability, a conceptual and methodological review, UNU-EHS, SOURCE no4/2006. Measuring Vulnerability to Natural Hazards: Towards Disaster Resilient Societies, Chapter 3, J. Birkmann (ed.). United Nations University Press, New York.
Devon M. B. (2003), Hydraulic modelling of Athabasca Vallis, Mars, Hydrological Sciences Journal,48:4, 655-664
DHI. (2009) A Modelling system for rivers and channels – Mike 11 Reference Manual
Di Baldassare G., Ciaps P., (2011), A hydraulic study on the applicability of flood rating curves, Hydrology Research, Vol. 42, No.1, pp.10-19
Dolcine, L., Andrieu, H., Sempre-Torres, D., Creutin, D., (2001), Flash flood forecasting with coupled precipitation model in mountainous Mediterranean basin, Journal of Hydrologic Engineering 6 (1), 1–10.
Drobot R., 2007, Metodologie de determinare a bazinelor hidrografice torențiale în care se află așezări umane expuse pericolului de viituri rapide, Contract de Cercetare, Universitatea Tehnică de Construcții, București,.
Dutta, D., Herath, S., Musiake, K., (2000), Flood inundation simulation in a river basin using a physically based distributed hydrologic model, Hydrological Processes 14 (3), 497–519.
Eakin, H., și Luers, A. L. (2006). Assessing the vulnerability of social-environmental systems. Annual Review of Environment and Resources,31(1), 365.
Evans, I. S. (1979). An integrated system of terrain analysis and slope mapping. Raport tehnic, University of Durham, Durham
Farajzadeh, M. (2002, September). Flood susceptibility zonation of drainage basins using remote sensing and GIS, case study area: Gaveh rod Iran. InProceeding of international symposium on geographic information systems, Istanbul, Turkey (pp. 23-26).
Fedeski, M., și Gwilliam, J. (2007). Urban sustainability in the presence of flood and geological hazards: The development of a GIS-based vulnerability and risk assessment methodology. Landscape and urban planning, 83(1), 50-61.
Fontanine, I. E., & Costache, R. D. (2013). The potential for water diffuse pollution with heavy metals in arieș River Basin. Analele Stiintifice ale Universitatii" Alexandru Ioan Cuza" din Iasi-Seria Geografie, 59(2), 59-72.
Frank, E., Ostan, A., Coccato, M., Stelling, G. S. (2001). Use of an integrated one dimensional-two dimensional hydraulic modelling approach for flood hazard and risk mapping. WIT Transactions on Ecology and the Environment, 50.
Frățilă, S. (2010). Precipitațiile abundente din mai 2005 în bazinul Buzăului și riscurile hidrice. Resursele de apă din România. Vulnerabilitate la activitățile antropice. Conference Proceedings, pp: 229 – 235, ISBN: 978-606-8042-65-7.
Füssel, H. M. (2007). Vulnerability: a generally applicable conceptual framework for climate change research. Global environmental change, 17(2), 155-167.
Gaume Eric, Livet Marc, Desbordesc Michel, Villeneuve J.-P., (2004), Hydrological analysis of the river Aude, France, flash flood on 12 and 13 November 1999, Journal of Hydrology 286, 135–154.
Gaume Eric , Bain Valerie, Bernardara Pietro, Newinger Olivier, Barbuc Mihai, Bateman Allen, Blaskovicova Lotta, Bloschl Gunter, Borga Marco, Dumitrescu Alexandru, Daliakopoulos Ioannis, Garcia Joachim, Irimescu Anisoara, Kohnova Silvia, Koutroulis Aristeidis, Marchi Lorenzo, Mătreața Simona, Medina Vicente, Preciso Emanuele, Sempere-Torres Daniel, Stâncalie Gheorghe,Szolgay Jan, Tsanis Ioannis, Velascom David, Viglione Alberto, (2009), A compilation of data on European flash floods, Journal of Hydrology, 367, 70–78.
Gînjulete D. M., 2012, Evaluarea vulnerabilității așezărilor umane din Bazinul Lotru, Teză de doctorat, Universitatea din București.
Green, J. I., & Nelson, E. J. (2002). Calculation of time of concentration for hydrologic design and analysis using geographic information system vector objects. Journal of Hydroinformatics, 4(2), 75-81.
Godfrey, A., Ciurean, R. L., van Westen, C. J., Kingma, N. C., & Glade, T. (2015). Assessing vulnerability of buildings to hydro-meteorological hazards using an expert based approach–An application in Nehoiu Valley, Romania. International Journal of Disaster Risk Reduction, 13, 229-241.
Guha-Sapir, D., Hargitt, D., & Hoyois, P. (2004). Thirty years of natural disasters 1974-2003: The numbers. Presses univ. de Louvain.
Guzzetti, F., Cardinali, M., & Reichenbach, P. (1996). The influence of structural setting and lithology on landslide type and pattern. Environmental & Engineering Geoscience, 2(4), 531-555.
Hall, J. W., Dawson, R. J., Sayers, P. B., Rosu, C., Chatterton, J. B., Deakin, R. (2003, September). A methodology for national-scale flood risk assessment. In Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Water Maritime and Engineering (Vol. 156, No. 3, pp. 235-248). London: Published for the Institution of Civil Engineers by Thomas Telford Ltd., c2000-c2003.
Hall, J. W., Sayers, P. B., Dawson, R. J. (2005). National-scale assessment of current and future flood risk in England and Wales. Natural Hazards, 36(1-2), 147-164.
Hengl, T., Heuvelink, G. B., Stein, A. (2004). A generic framework for spatial prediction of soil variables based on regression-kriging. Geoderma,120(1), 75-93.
Hara, Y., Umemura, K., Kato, K., Connor, R. F., & Sato, Y. (2009). The development of flood vulnerability index applied to 114 major river basins around the world. Journal of Japan society of hydrology and water resources,22(1), 10-23.
Inspectoratul Judeșean pentru Situații de Urgență Buzău, 2014.
Irimescu, A., Stancalie, G., Craciunescu, V., Flueraru, C., Anderson, E. (2009). The use of Remote Sensing and GIS techniques in flood monitoring and damage assessment: a study case in Romania. In Threats to Global Water Security (pp. 167-177). Springer Netherlands.
Islam, M. M., și Sado, K. (2000). Development of flood hazard maps of Bangladesh using NOAA-AVHRR images with GIS. Hydrological Sciences Journal, 45(3), 337-355.
Islam, M.M., și Sado, K., (2000). Flood hazard assessment in Bangladesh using NOAA AVHRR data with geographical information system. Hydrological Processes, 14(3), 605–620.
Islam, M.M., și Sado, K., (2002). Development of priority map flood countermeasures by remote sensing data with geographic information system. Journal of Hydrologic Engineering, 7(5), 346–355.
Jeffery, S. E. (1982). The creation of vulnerability to natural disaster: Case studies from the Dominican Republic*. Disasters, 6(1), 38-43.
Jonkman, S. N. (2005). Global perspectives on loss of human life caused by floods. Natural hazards, 34(2), 151-175.
Kayastha, P., Dhital, M.R. and De Smedt, F., 2012. Landslide susceptibility mapping using the weight of evidence method in the Tinau watershed, Nepal.Natural hazards, 63(2), pp.479-498.
Kiesel J., Schmalz B., Brown G., Fohrer N., (2013), Application of a hydrological-hydraulic modelling cascade in lowlands for investigating water and sediment fluxes in catchment, channel and reach, Journal of Hydrology and Hydromechanics. Volume 61, No. 4: 334-346
Kienberger, S., Lang, S., & Zeil, P. (2009). Spatial vulnerability units–expert-based spatial modelling of socio-economic vulnerability in the Salzach catchment, Austria. Natural Hazards & Earth System Sciences, 9(3).
Knebl M. R., Yang Z.-L., Hutchison K., Maidment D. R., (2005), Regional scale flood modeling NEXRAD rainfall, GIS, and HEC-HMS/RAS: a case study for San Antonia River Basin Summer 2002 storm event, Journal of Environmental Management, 75, 325-336.
Knighton, A. D., 1998. Fluvial Forms and Processes: A New Perspective, Hodder Arnold Publication, 400 pp
Kohn, R., Levav, I., Garcia, I. D., Machuca, M. E., Tamashiro, R. (2005). Prevalence, risk factors and aging vulnerability for psychopathology following a natural disaster in a developing country. International Journal of Geriatric Psychiatry, 20(9), 835-841.
Koutroulis Aristeidis G., Tsanis Ioannis K., (2010), A method for estimating flash flood peak discharge in a poorly gauged basin: Case study for the 13–14 January 1994 flood, Giofiros basin, Crete, Greece, Journal of Hydrology 385, 150–164.
Kreibich, H., Piroth, K., Seifert, I., Maiwald, H., Kunert, U., Schwarz, J., Merz, B., și Thieken, A. H. (2009). Is flow velocity a significant parameter in flood damage modelling?. Natural Hazards and Earth System Sciences, 9(5), 1679-1692.
Kumar R., Anbalagan R., 2015, Landslide susceptibility zonation in part of Tehri reservoir region using frequency ratio, fuzzy logic and GIS, Journal of Earth System Science, Vol. 124, Nr. 2, pp: 431 – 448.
Lee, S. și Choi, J., 2004. Landslide susceptibility mapping using GIS and the weight-of-evidence model. International Journal of Geographical Information Science, 18(8), pp.789-814.
Lee, S. și Sambath, T. (2006). Landslide susceptibility mapping in the Damrei Romel area, Cambodia using frequency ratio and logistic regression models.Environmental Geology, 50(6), 847-855.
Lee, S. și Pradhan, B., 2007, Landslide hazard mapping at Selangor, Malaysia using frequency ratio and logistic regression models. Landslides, 4, 33–41.
Lee, S. și Pradhan, B. (2007). Landslide hazard mapping at Selangor, Malaysia using frequency ratio and logistic regression models. Landslides,4(1), 33-41.
Liu, Y. B., și De Smedt, F. (2005). Flood modeling for complex terrain using GIS and remote sensed information. Water Resources Management, 19(5), 605-624.
Luers A., M., (2005), The surface of vulnerability: An analytical framework for examining environmnental change, Global Environmental Change, 15, 214 – 233.
Limao, N. și Venables, A. J. (2001). Infrastructure, geographical disadvantage, transport costs, and trade. The World Bank Economic Review, 15(3), 451-479.
Liverman, D. M., 1990. Vulnerability to global environmental change. In: Kasperson, R. E., Dow, K., Golding, D., Kasperson, J. X. (Eds.), Understanding Global Environmental Change: The Contributions of Risk Analysis and Management. Clark University, Worcester, MA, Ch. 26, pp. 27-44.
Marchi L., Borga M., Preciso E., Gaume E., (2010), Characterisation of selected extreme flash floods in Europe and implications for flood risk management, Journal of Hydrology 394, 118–133.
Mărgărint M., Grozavu A., Patriche C., 2013, Assessing the spatial variability of coefficients of landslide predictors in different regions of Romania using logistic regression, Natural Hazards and Earth System Sciences, 13(12), pp. 3339–3355
Messner, F., și Meyer, V. (2006). Flood damage, vulnerability and risk perception–challenges for flood damage research (pp. 149-167). Springer Netherlands.
Mazzorana, B., Simoni, S., Scherer, C., Gems, B., Fuchs, S., and Keiler, M., (2014) A physical approach on flood risk vulnerability of buildings, Hydrology Earth System Sciences, 18, 3817-3836, doi:10.5194/hess-18-3817-2014
Merz, B., Thieken, A. H., Gocht, M. (2007). Flood risk mapping at the local scale: concepts and challenges. In Flood risk management in Europe (pp. 231-251). Springer Netherlands.
Ministerul Mediului și Gospodăririi Apelor, (2006), Raportul privind efectele inundațiilor și fenomenelor periculoase produse în anul 2005, Comitetului Ministerial pentru situații de Urgență.
Minea, G. (2013). Assessment of the flash flood potential of Bâsca River Catchment (Romania) based on physiographic factors. Central European Journal of Geosciences, 5(3), 344-353.
Mohammady, M., Pourghasemi, H. R., și Pradhan, B. (2012). Landslide susceptibility mapping at Golestan Province, Iran: a comparison between frequency ratio, Dempster–Shafer, and weights-of-evidence models. Journal of Asian Earth Sciences, 61, 221-236.
MOVE, 2011, D.4.2 Handbook of Vulnerability Assessment in Europe, European Comission – DG Environment, Collaborative Project – GRANT AGREEMENT No. 211590
Müller, A., Reiter, J., Weiland, U. (2011). Assessment of urban vulnerability towards floods using an indicator-based approach–a case study for Santiago de Chile. Natural Hazards & Earth System Sciences, 11(8).
National Resources Conservation Services, (2009) National Engineering Handbook – Hydrologic Soil Groups (Chapter 7), United States Department of Agriculture.
Negru, O., Pătruț, S., Ana-Maria, Ț., (2010) Managementul situațiilor de urgență generate de inundații în România, Resursele de apă din România. Vulnerabilitate la activitățile antropice. Conference Proceedings, pp: 131 – 136, ISBN: 978-606-8042-65-7
Niculiță M., (2012) Realizarea unui cadru de lucru pentru analiza geomorfometrică a reliefului reprezentat pe modelele numerice ale suprafeței terenului, Teză de doctorat, Universitatea Al. I. Cuza din Iași.
Nedelea, A., Comănescu, L., Zaharia, L., & Săftoiu, L. (2013). Mapping flood vulnerability. Case study: Tecuci Town (Romania). In the 26th International Cartographic Conference.
Obe, R. O. și Hsu, L. S. (2015). PostGIS in action. Manning Publications Co.
Open Street Map, 2016.
Pallant, J. (2013). SPSS survival manual. McGraw-Hill Education (UK).
Papadimitrakisi A., Orphanos I., (2009) Statistical analysis of river characteristics (in Greece): basic hydraulic parameters, Hydrological Sciences Journal, 54:6, 1035-1052
Pappenberger F., Beven K., Horrit M., Blazkova S., 2005, Uncertainty in the calibration of efective roughness parameters in HEC-RAS using inundation and downstram level observation, journal of Hydrology, Vol. 302, No. 1-4, pp. 46 – 69.
Park, S., Choi, C., Kim, B., & Kim, J. (2013). Landslide susceptibility mapping using frequency ratio, analytic hierarchy process, logistic regression, and artificial neural network methods at the Inje area, Korea. Environmental earth sciences, 68(5), 1443-1464.
Peduzzi, P., Dao, H., Herold, C., & Mouton, F. (2009). Assessing global exposure and vulnerability towards natural hazards: the Disaster Risk Index.Natural Hazards and Earth System Science, 9(4), 1149-1159.
Pelling, M. și Uitto, J. I. (2001). Small island developing states: natural disaster vulnerability and global change. Global Environmental Change Part B: Environmental Hazards, 3(2), 49-62.
Pelling, M. (2006). Measuring urban vulnerability to natural disaster risk bench marks for sustainability. Open House International, 31(1), 125.
Penning-Rowsell, E. și Chatterton, J., (1977), The Benefits of Flood Alleviation.
Penning-Rowsell E, Fordham M, Correia FN, Gardiner J, Green C, Hubert G, Ketteridge A-M, Klaus J, Parker D, Peerbolte B, Pflügner W, Reitano B, Rocha J, Sanchez-Arcilla A, Saraiva MdG, Schmidtke R, Torterotot J-P, Van der Veen A, Wierstra E, Wind H (1994) Flood hazard assessment, modelling and management: results from the EUROflood project. In: Penning-Rowsell E, Fordham M (eds) Floods across Europe: flood hazard assessment, modelling and management, Middlesex University Press, London, pp37–72.
Pielke, R. A., Downton, M. W., (2000), Precipitation and Damaging Floods: Trends in the United States, 1932-97. Journal of Climate, 13(20), 3625 – 3637.
Pișota I., și Zaharia L., (2003). Hdirologia uscatului, Editura Universitară, București.
Pișota, I., Zaharia, Liliana și Diaconu, D. (2010) Hidrologie (Ediția a II-a revizuită și adăugită). Editura Universitară București, București.
Popescu D. M., Gogoase-Nistoran D. E., Panaitescu V., (2008) Use of hydraulic modeling for river oil spills. 2.Influence of response methods on travel time in a case study, Vol. 70, no. 4, pp. 271 -278.
Poudyal, C. P., Chang, C., Oh, H. J., & Lee, S. (2010). Landslide susceptibility maps comparing frequency ratio and artificial neural networks: a case study from the Nepal Himalaya. Environmental Earth Sciences, 61(5), 1049-1064.
Pourghasemi, H.R., Pradhan, B., Gokceoglu, C., Mohammadi, M. și Moradi, H.R., 2013. Application of weights-of-evidence and certainty factor models and their comparison in landslide susceptibility mapping at Haraz watershed, Iran. Arabian Journal of Geosciences, 6(7), pp.2351-2365.
Preeja, K. R., Joseph, S., Thomas, J., & Vijith, H. (2011). Identification of groundwater potential zones of a tropical river basin (Kerala, India) using remote sensing and GIS techniques. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 39(1), 83-94.
Plate, E. J. (2002). Flood risk and flood management. Journal of Hydrology,267(1), 2-11.
Ponce, V. M., & Hawkins, R. H. (1996). Runoff curve number: Has it reached maturity?. Journal of hydrologic engineering, 1(1), 11-19.
Popescu, I., Jonoski, A., Van Andel, S. J., Onyari, E., Moya Quiroga, V. G. (2010). Integrated modelling for flood risk mitigation in Romania: case study of the Timis–Bega river basin. International Journal of River Basin Management, 8(3-4), 269-280.
Pradhan, B. (2010). Flood susceptible mapping and risk area delineation using logistic regression, GIS and remote sensing. Journal of Spatial Hydrology, 9(2).
Pradhan, B., Oh, H.J., Buchroithner, M., 2010. Weights-of-evidence model applied to landslide susceptibility mapping in a tropical hilly area.Geomatics, Natural Hazards and Risk, 1(3), pp.199-223.
Pradhan, B. și Youssef, A. M. (2011). A 100‐year maximum flood susceptibility mapping using integrated hydrological and hydrodynamic models: Kelantan River Corridor, Malaysia. Journal of Flood Risk Management, 4(3), 189-202.
Prăvălie, R., & Costache, R. (2013). The vulnerability of the territorial-administrative units to the hydrological phenomena of risk (Flash-Floods). Case study: The subcarpathian sector of Buzău Catchment. Analele Universității din Oradea–Seria Geografie, 23(1), 91-98.
Prăvălie, R. și Costache, R. (2014). The analysis of the susceptibility of the flash-floods' genesis in the area of the hydrographical basin of Bâsca Chiojdului river/ Forum Geografic 13(1), p. 39).
Prăvălie, R., și Costache, R. (2014). Assessment of socioeconomic vulnerability to floods in the Bâsca Chiojdului Catchment Area. Romanian Review of Regional Studies, 10(2), 103.
Previdi, M., și Liepert, B. G. (2008). Interdecadal variability of rainfall on a warming planet. Eos, Transactions American Geophysical Union, 89(21), 193-195.
Qin, C. Z., și Zhan, L. (2012). Parallelizing flow-accumulation calculations on graphics processing units—From iterative DEM preprocessing algorithm to recursive multiple-flow-direction algorithm. Computers & Geosciences, 43, 7-16.
Rahmati, O., Pourghasemi, H. R., și Zeinivand, H. (2016). Flood susceptibility mapping using frequency ratio and weights-of-evidence models in the Golastan Province, Iran. Geocarto International, 31(1), 42-70.
Regmi, N.R., Giardino, J.R. and Vitek, J.D., 2010. Modeling susceptibility to landslides using the weight of evidence approach: Western Colorado, USA.Geomorphology, 115(1), pp.172-187.
Remo J. W.F., Pinter N., Heine R. (2009), The use of retro- and scenario-modeling to assess effects of 100+ years river of engineering and land-cover change on Middle and Lower Mississippi River flood stages, Journal of Hydrology, 376, pp:403-416
Roberts, L. W., Warner, T. D., Lyketsos, C., Frank, E., Ganzini, L., Carter, D., & on Medical, T. C. R. G. (2001). Perceptions of academic vulnerability associated with personal illness: a study of 1,027 students at nine medical schools. Comprehensive psychiatry, 42(1), 1-15.
Rodriguez L. B., Cello P. A., Vionnet C. A., Goodrich D., (2008), Fully conservative coupling of HEC-RAS with MODFLOW to simulate stream–aquifer interactions in a drainage basin, Journal of Hydrology, Vol. 353, No. 1-2, pp.129 – 142.
Romanescu, Gh., Jora, I., Stoleriu, C., 2011. The most important high floods in Vaslui river basin – causes and consequences. Carpathian Journal of Earth System Science, 6(1), 119 – 132.
Romanescu G., Stoleriu C., Romanescu Ana-Maria (2011). Water reservoirs and the risk of accidental flood occurrence. Case study: Stânca–Costești reservoir and the historical floods of the Prut river in the period July–August 2008, Romania. Hydrological Processes, 25(13), 2056 – 2070.
Romanescu, G., Hapciuc, O. E., Minea, I., Iosub, M. (2016). Flood vulnerability assessment in the mountain–plateau transition zone: a case study of Marginea village (Romania). Journal of Flood Risk Management.
Roo, A.D., Barredo, J., Lavalle, C., Bodis, K., Bonk, R., 2007. Potential flood hazard and risk mapping at Pan-European scale. In: Peckham R. J., Jordan G. (Eds.), Digital terrain modelling Development and applications in a policy support environment, Springer Berlin Heidelberg, Berlin, 183-202.
Sahoo G.B., Ray C., De Carlo E.H., (2006), Use of neural network to predict flash flood and attendant water qualities of a mountainous stream on Oahu, Hawaii, Journal of Hydrology 327, 525– 538.
Sagala, S. A. H. (2006). Analysis of flood physical vulnerability in residential areas. Case study: Naga City, The Philippines, ITC.
Salvati L., Zitti M., 2009, Assessing the impact of ecological and economic factors on land degradation vulnerability through multiway analysis, Ecological Indicators, Vol. 9, 357 – 363.
Sanyal, J., și Lu, X. X. (2005). Remote sensing and GIS‐based flood vulnerability assessment of human settlements: a case study of Gangetic West Bengal, India. Hydrological Processes, 19(18), 3699-3716.
Sayers, P. B., Hall, J. W., Meadowcroft, I. C. (2002). Towards risk-based flood hazard management in the UK. In Proceedings of the Institution of Civil Engineers: Civil Engineering. 150(5), 36-42.
Săgeată, R., Toderaș, T., Negoescu, A., & Crăcea, T. (2013). Methodology for assessing vulnerability to floods in Romanian Cities. Wulfenia Journal Austria, 274-290.
Sheng, Y., Gong, P., Xiao, Q., (2001), Quantitative dynamic flood monitoring with NOAA AVHRR, International Journal of Remote Sensing 22 (9), 1709–1724.
Smith, K., și Ward, R., (1998) Floods: Physical Processes and Human Impacts. John wiley & Sons, London.
Smith G 2003 Flash flood potential: Determining the hydrologic response of FFMP basins to heavy rain by analyzing their physiographic characteristics. A white paper available from the NWS Colorado Basin River Forecast Center web site at http://www.cbrfc.noaa.gov/papers/ffp wpap. pdf, 11p.
Snoussi, M., Ouchani, T., & Niazi, S. (2008). Vulnerability assessment of the impact of sea-level rise and flooding on the Moroccan coast: The case of the Mediterranean eastern zone. Estuarine, Coastal and Shelf Science,77(2), 206-213.
Spurrier, N. J., Sawyer, M. G., Staugas, R., Martin, A. J., Kennedy, D., & Streiner, D. L. (2000). Association between parental perception of children's vulnerability to illness and management of children's asthma. Pediatric pulmonology, 29(2), 88-93.
Stoica A. E., and Iancu I., (2011), Flood vulnerability assesment based on mathematical modeling, Mathematical Modeling in Civil Engineering, No.1-2, pp.265-272.
Stoica M. V., (2013), Studii de cercetare privind impactul activității miniere asupra zonei Focșănei-Scurtești, studiu de caz – Vadu Pașii, Teză de doctorat.
Susman, P., O’Keefe, P., Wisner, B., (1983). Global disasters: a radical interpretation. In Hewitt, K., editor, Interpretations of calamity, Boston, MA: Allen & Unwin, 264 – 283.
Șerban, P., Stănescu, V. A., Roman, P. (1989). Hidrologie dinamică. Editura Tehnică. București.
Tehrany, M. S., Pradhan, B., & Jebur, M. N. (2014). Flood susceptibility mapping using a novel ensemble weights-of-evidence and support vector machine models in GIS. Journal of Hydrology, 512, 332-343.
Tehrany, M. S., Pradhan, B., Mansor, S., & Ahmad, N. (2015). Flood susceptibility assessment using GIS-based support vector machine model with different kernel types. Catena, 125, 91-101.
Teodor, S. și Mătreață, S. (2011). A way of determining how small river basins of somes river are susceptible to flash-floods. Carpathian Journal of Earth and Environmental Sciences, 6(1), 89-98.
Timmerman P., (1981). Vulnerability, resilience and the collapse of society. Environmental Monograph 1. Toronto: Institute for Environmnetal Studies.
Townsend, P.A., Walsh, S.J., (1998), Modeling floodplain inundation using an integrated GIS with radar and optical remote sensing, Geomorphology 21 (3/4), 295–312.
Van der Sande, C. J., De Jong S. M., De Roo, A. P. J., (2003), A segmentation and classification approach of IKONOS-2 imagery for land cover mapping to assist flood risk and flood damage assessment. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 4 (3), 217-229.
Van Der Veen, A., și Logtmeijer, C. (2005). Economic hotspots: visualizing vulnerability to flooding. Natural Hazards, 36(1-2), 65-80.
Van Westen CJ, Rengers N, Soeters R (2003) Use of geomorphological information in indirect landslide assessment. Natural Hazards 30:399–419.
Wadge G., Wisloki A.P., Pearson J., Whittow J.B., (1993). Mapping natural hazard with spatial modelling system. In Geographic Information Handling Research and Application, Mather PM (ed.). Wiley: New York; 312–324.
Wallace R., Pathak K., Fife M., Jones N. L., Holland J. P., Stuart D., Harris J., Butler C., Richards D. R., (2006), Information infrastructure for integrated ecohydraulic and water resources modeling and assessment, Journal of Hydroinformatics, Vol.2 , No.4 , pp:317-333
Wei, Y. M., Fan, Y., Lu, C., & Tsai, H. T. (2004). The assessment of vulnerability to natural disasters in China by using the DEA method.Environmental Impact Assessment Review, 24(4), 427-439.
Weinstein, N. D., Lyon, J. E., Rothman, A. J., & Cuite, C. L. (2000). Changes in perceived vulnerability following natural disaster. Journal of Social and Clinical Psychology, 19(3), 372.
Wilcox, B. P., Breshears, D. D., & Turin, H. J. (2003). Hydraulic conductivity in a pinon-juniper woodland. Soil Science Society of America Journal, 67(4), 1243-1249.
Wilcox, B. P., Breshears, D. D., & Turin, H. J. (2003). Hydraulic conductivity in a pinon-juniper woodland. Soil Science Society of America Journal, 67(4), 1243-1249.
Wind, H.G., Nierop, T.M., de Blois, C.J., de Kok, J.L., (1999), Analysis of flood damages from the 1993 and 1995 Meuse flood. Water Resources Research, 35(11), 3459–3465
Wyrick J. R., Rischman B. A., Burke C. A., McGee C., Williams C. (2009), Using hydraulic modeling to address social impacts of small dam removals in southern New Jersey, Journal of Environmental Management, 90, pp:270-278
Yalcin, A., Reis, S., Aydinoglu, A. C., & Yomralioglu, T. (2011). A GIS-based comparative study of frequency ratio, analytical hierarchy process, bivariate statistics and logistics regression methods for landslide susceptibility mapping in Trabzon, NE Turkey. Catena, 85(3), 274-287.
Yang J., Townsend R. D., Daneshfar B., (2006), Applying the HEC-RAS model and GIS techniques in river network floodplain delineation, Canadian Journal of Civil Engineering, Vol. 33, No.1, pp.19-28.
Yilmaz, I. (2009). Landslide susceptibility mapping using frequency ratio, logistic regression, artificial neural networks and their comparison: a case study from Kat landslides (Tokat—Turkey). Computers & Geosciences, 35(6), 1125-1138.
Zaharia, L., Minea, G., Ioana-Toroimac, G., Barbu, R., & Sârbu, I. (2012). Estimation of the areas with accelerated surface runoff in the upper Prahova watershed (Romanian Carpathians), Balwois, Republic of Macedonia.
Zaharia, L., Costache, R., Prăvălie, R., & Minea, G. (2015). Assessment and mapping of flood potential in the Slănic catchment in Romania. Journal of Earth System Science, 124(6), 1311-1324.
Zanon F., Borga M., Zoccatelli D., Marchi L., Gaume E., Bonnifait L., Delrieu G., (2010), Hydrological analysis of a flash flood across a climatic and geologic gradient: The September 18, 2007 event in Western Slovenia, Journal of Hydrology 394, 182–197.
Zăvoianu, I., Herișanu, G și Cruceru, N. (2009), Classification systems for the hydrographical network, Revista Forum Geografic – Studii și cercetări de geografie și protecția mediului, Anul 8, nr. 8, Editura Universitaria, Craiova, pag. 58-63.
Zoccatelli D., Borga M., Zanon F., Antonescu B., Stâncalie G., (2010), Which rainfall spatial information for flash flood response modelling? A numerical investigation based on data from the Carpathian range, Romania, Journal of Hydrology 394, 148–161.
http://www.emdat.be/
http://www.igar-vulmin.ro/, Raport științific, Noiembrie, 2012
https://www.usaid.gov/resilience/
https://www.unisdr.org/we/inform/terminology/
http://unescoihefvi.free.fr/vulnerability.php (accesat la 18.06.2016)
http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.2
Copyright Notice
© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.
Acest articol: Pentru atingerea obiectivului principal propus, au fost stabilite mai multe obiective specifice: [308952] (ID: 308952)
Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.