Pentru atingerea obiectivului general propus, au fost stabilite mai multe obiective specifice: [308953]

INTRODUCERE

Prezenta 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. [anonimizat], generatoare de viituri și inundații. [anonimizat] 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], sunt puse 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 multor cercetări realizate atât la nivel interternațional cât și la nivel național. Prin urmare, a crescut necesitatea adoptării unor strategii privind prevenția și diminuarea efectelor negative ale celor două hazarduri asupra societății. Este cât se poate de clar că o etapă esențială pentru adoptarea celor mai potrivite și eficiente măsuri o [anonimizat], pe utilizarea tehnicilor de analiză spațială. 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], este evaluare vulnerabilității structurale la viituri și inundații în sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău. Principalul argument în alegerea zonei de studiu a constat în faptul că acest sector este unul din arealele țării noastre cu o [anonimizat]. Unul dintre cele mai afectate elemente a [anonimizat] 2005 fiind unul de referință în ceea ce privește dimensiunea pagubelor economice. [anonimizat]ei de studiu este reprezentat de faptul că lucrarea de doctorat s-a dorit a fi o continuare a cercetărilor realizate în lucrarea de disertație elaborată în sectorul mijlociu al 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 general propus, au fost stabilite mai multe obiective specifice:

Dezvoltarea și aplicarea unei metodologii adecvate care să permită analiza spațială a vulnerabilității structurale la viituri și inundații.

Analiza factorilor geografici care influențează producerea viiturilor și inundațiilor și vulnerabilitatea structurală în zona de studiu.

Identificarea zonelor cu potențial ridicat de manifestare a viiturilor și inundațiilor în arealul;

Determinarea principalelor caracteristici ale viiturilor și inundațiilor în zona cercetată.

Estimarea pagubelor economice potențiale produse de viituri și inundații asupra elementelor de infrastructură de locuit și de transport în arealul studiat;

Evaluarea gradului de vulnerabilitate structurală prin intermediul unui indice specific calculat în mediul GIS.

Prezenta lucrare de doctorat este structurată într-un număr de nouă capitole, la care se adaugă introducerea și concluziile.

În primul capitol sunt menționate aspecte teoretice referitoare la definițiile acordate vulnerabilității în general și vulnerabilității la inundații în particular, la nivelul literaturii de specialitate internațională și națională. Tot în cadrul primului capitol sunt expuse principalele modalități, identificate în literatura de specialitate, care sunt utilizate pentru estimarea vulnerabilității la inundații.

Al doilea capitol a fost dedicat prezentării fondului de date utilizat în cadrul lucrării de doctorat, a metodelor folosite și indicilor utilizați în cadrul studiului, precum și a softurilor prin intermediul cărora au fost realizate analizele.

În capitolul 3 este prezentată zona de studiu. În cuprinsul său sunt evidențați factorii naturali care influențează scurgerea apei la suprafață.

Aspectele socio-economice și elementele structurale potențial vulnerabile la producerea viiturilor și inundațiilor (rețeaua de transport , construcții) au fost prezentate în capitolul 4.

În capitolul 5 au fost analizate caracteristicile hidrografice și hidrologice ale zonei de studiu. În ceea ce privește hidrografia s-a făcut referite la principalele fost caracteristici ale rețelei de râuri precum și la morfometria bazinelor hidrografice. Pentru evidențierea trăsăturilor hidrologice generale ale arealului studiat a fost analizată atât din punct de vedere temporal cât și spațial scurgerea medie.

În următorul capitol al tezei de doctorat (6) a fost analizat potențialul de manifestare a viiturilor și inundațiilor din zona de studiu. Acest a fost spațializat prin intermediul tehnicilor SIG. În acest 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 7 este consacrat analizei caracteristicilor scurgerii maxime, precum și a principalelor caracteristici ale viiturilor și inundațiilor din zona de studiu. Pentru viituri au fost analizate cele mai mari zece cazuri înregistrate la 14 stații hidrometrice din zona de studiu, în timp ce pentru inundații au fost determinate 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. De asemenea în cadrul acestui capitol s-a făcut referire și la pagubele produse de viituri și inundații de-a lungul timpului în cadrul zonei de studiu.

În cadrul capitolului 8 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, și stabilirea a a cinci clase de intensitate a vulnerabilității.

Capitolul 9 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 contribuții la realizarea 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 doamnei director a Institutului Național de Hidrologie și Gospodărirea Apelor, Daniela Rădulescu și domnului director al Centrului Național de Prognozae Hidrologice, Marius Mătrață pentru sprijinul acordat, în special în vederea procurării datelor necesare realizării tezei de doctorat. De asemenea le mulțumesc și celor 3 colege ale mele din cadrul Institutului, Andreea-Violeta Manolache, Andreea Mihalcea și Ana Bălănică, care m-au ajutat la colectarea datelor.

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 pe perioada de studii universitare din care 3 de studii doctorale.

Capitolul 1. Aspecte teoretice și metodologice privind vulnerabilitatea

Considerații teoretice privind vulnerabilitatea

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.

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.

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 (1.1)

O altă exprimare a ecuației de calcul a vulnerabilității, utilizând aceeași factori, prezintă următoarea formă (Birkman, 2006; De Leon, 2006):

Vulnerabilitate = (Expunerea*Susceptibilitatea) / Reziliența (1.2)

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).

cantitățile lunare medii multianuale de precipitații, precipitațiile maxime în 24 de ore și temperaturile medii lunare multianuale pentru stația meteorologică Lăcăuți au fost preluate din Clima României (2008).

datele de debite medii și maxime anuale de la cele 14 stații hidrometrice au fost preluate din arhiva Institutului Naționale de Hidrologie și Gospodărirea Apelor, în general pentru perioada 1971 – 2010. Pentru același interval de timp au fost analizate și datele medii lunare multianuale de debite pentru 4 din cele 14 stații hidrometrice (sursa: arhiva INHGA).

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.

Precipitațiile și temperaturile medii lunare multianuale înregistrate în perioada 1950 – 2000 au fost preluate în format raster cu dimensiunea celulei de 1 km din baza de date WorldClim, v. 1.4, 2005, disponibilă online.

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 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 naturali care influențează producerea viiturilor și inundațiilor

3.1. Poziția geografică, limite și bazine învecinate

Zona de studiu cuprinde sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău situat în partea central – sud-estică a României (Figura 3.1) fiind încadrat între următoarele coordonate matematice:

extremitatea nordică se află la intersecția paralelei de 45° 51’ 54” cu meridianul de 26° 20’ 44”;

extremitatae vestică se află la intersecția paralelei de 45° 31’ 43” cu meridianul de 25° 53’ 03”;

extremitatea sudică se află la intersecția paralelei de 45° 06’ 16” cu meridianul de 26° 25’ 14”;

extremitatea nordică se află la intersecția paralelei de 45° 22’ 17” cu meridianul de 26° 58’ 03”.

Figura 3.1 Zona de studiu și localizarea ei în cadrul României

Coordonatele matematice au fost determinate automat prin intermediul softului ArcGIS 10.2, utilizându-se unealta Field Calculator din tabelul de atribute asociat celor 4 puncte.

Delimitarea zonei de studiu s-a realizat prin trasarea cumpenei de apă a bazinului hidrografic al râului Buzău în arealul Carpaților și Subcarpaților de Curbură. Limita inferioară a zonei de studiu nu corespunde unei stații de închidere ci a fost considerată la contactul 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 (carpatice) a arealului supus cercetării îi revin aproximativ 2070 km2 în timp ce zona Subcarpatică ocupă circa 1600 km2. Lungimea râului principal în cadrul zonei de studiu este de 139 km aceasta reprezentând aproape jumătate din lungimea totală a râului Buzău (303 km). 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 unități de relief 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 (Figura 3.1). 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.

Zona de studiu se învecinează în partea de sud și sud-est cu bazinele hidrografice Sărata și sectorul inferior al râului Buzău, în partea de est cu bazinele hidrografice ale râurilor Râmnicu Sărat și Putna, în partea de nord și nord-vest cu bazinul hidrografic al Oltului iar în vest aceasta se învecinează cu bazinul hidrografic al râului Prahova (Figura 3.1).

3.2. Factorii naturali care influențează scurgerea apei la suprafață și producerea viiturilor și inundațiilor

Regimul scurgerii lichide a cursurilor de apă, în general, este o rezultantă a combinării mai multor factori geografici și geologici. Cei mai importanți dintre aceștia sunt relieful, care influențează prin caracteristicile morfometrice ale bazinului hidrografic dar și prin etajarea elementelor climatice și în consecință a vegetației și solurilor, și precipitațiile atmosferice care după cum s-a admis, pot fi influențate de către relief.

În vederea estimării și 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. Condițiile climatice

Condițiile climatice dintr-o anumită regiune influențează, prin parametrii săi, în mod hotărâtor procesul de formare a scurgerii de suprafață. Astfel factorul care stă la baza formării scurgerii de suprafață sunt precipitațiile atmosferice. Variațiile temporale și spațiale ale precipitațiilor atmosferice dintr-un anumit areal vor impune întotdeauna un anumit regim de scurgere. Temperatura este un alt parametru climatic care poate influența scurgerea de suprafață, prin impunerea unui proces de evaporație intens sau prin apariția fenomenelor de îngheț. Fenomenle hidrice de risc de tipul viiturilor și inundațiilor sunt cauzate, cel mai des, de un regim torențial de cădere a precipitațiilor, acesta fiind caracteristic în special zonelor înalte unde convecția ascendentă a aerului de diferite tipuri (convecție termică, convecție dinamică frontală sau orografică) este foarte intensă generând astfel nori cu dezvoltare mare pe verticală. De asemenea, prezența stratului de zăpadă pe fondul unor temperaturi în creștere și a unor precipitații sub formă lichidă poate crea condițiile formării unor viituri devastatoare pentru zonele construite din aval.

Precipitațiile atmosferice

În vederea estimării indicilor ce exprimă potențialul de producere a viiturilor și inundațiilor au fost valorificate precipitațiile medii multianuale din perioada 1961 – 2000 de la 15 stații meteorologice situate în arealul cercetat și în vecinătatea acestuia (Figura 3.25).

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):

(3.1)

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 3.2.

Figura 3.2 Schema conceptuală a fluxului de lucru urmat în vederea obținerii precipitațiilor în mediul GIS

Următorul pas a constat în atribuirea valorilor de altitudine pentru fiecare stație în parte. 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 3.3). În acest sens variabila dependentă a fost cantitatea de precipitații de la fiecare stație în timp ce variabila independentă a fost altitudinea (Figura 3.3).

Figura 3.3 Regresia liniară dintre altitudinea stațiilor meteorologice și cantitatea medie multianuală de precipitații (1961 – 2000) pentru stațiile meteorologice valorificate

Valoarea coeficientului de corelație Pearson r egală cu 0.88 arată o dependență puternică între cantitatea medie multianuală de precipitații și altitudinea reliefului. 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. Acestea reprezintă, în fapt, distanță pe verticală de la poziția punctelor pe graficul regresiei față de dreapta de regresie și pot avea 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 în format raster cu dimensiunea laturii celulei de 30 m. Valorile de precipitații sunt cuprinse între 520 mm/an și 961 mm/an (Figura 3.4) și au fost grupate în cinci clase utilizându-se metoda Natural Breaks (Pragurilor Naturale) existentă ân softul ArcGIS 10.2. (Figura 3.4).

Cele mai scăzute valori de precipitații, cuprinse între 520 – 586 mm/an, sunt specifice în general pentru partea estică a regiunii Subcarpatice din zona de studiu (Figura 3.4). 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.

Precipitațiile reduse cantitativ care aparțin primei clase de valori se produc pe aproximativ 810 km2 ( 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 3.5), suprafața fiind de circa 720 km2. Valorile acestea sunt caracteristice în special, în aria Subcarpatică. 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 3.4). 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 3.4 Spațializarea cantității medii anuale de precipitații pe cuprinsul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (1961 – 2000)

Clasa a patra de valori a cantităților medii multianuale de precipitații din arealul cercetat este cuprinsă între 703 – 762 mm/an (Figura 3.5) și deține o pondere de aproximativ 25% (Figura 3.5) din întreg arealul studiat, ocupând o suprafață de circa 900 km2 (Tabelul 3.1). Aceste valori de precipitații se produc, în principal, în zona montană joasă a zonei de studiu (Figura 3.4).

Figura 3.5 Ponderea în suprafața totală a intervalelor de precipitații (mm)

Cele mai bogate precipitații depășesc 762 mm/an până la 950 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 3.1), ceea ce este echivalentul a 13% din întregul areal supus cercetării (Figura 3.5).

Tabelul 3.1 Intervalele de precipitații care se produc în cuprinsul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

Regimul anual al precipitațiilor atmosferice

Variația din timpul anului a cantităților de precipitații de pe o anumită zonă, în coroborare cu regimul temperaturii aerului, influențează, în mare măsură caracteristicile scurgerii râurilor din arealul respectiv. În vederea caracterizării regimului precipitațiilor din sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău au fost valorificate informațiile disponibile în baza de date Worldclim, v. 1.4, 2005 din perioada 1950 – 2000 precum și sumele medii lunare multianuale de precipitații și cantitățile maxime în 24 de ore de la stația meteorologică Lăcăuți (1961 – 2000) din zona montană înaltă a zonei de studiu.

Prin aplicarea tehnicilor de statistică zonală implementate în softul ArcGIS 10.2, s-au putut determina, din baza de date Worldclim, v. 1.4, 2005, cantitățile medii lunare multianuale pe toată zona de studiu precum și pe cuprinsul bazinelor hidrografice ale celor mai importanți 8 afluenți: Siriul Mare, Bâsca, Bâsca Chiojdului, Bălăneasa, Sărățel, Slănic, Nișcov și Câlnău. Deoarece fluxul de lucru aplicat pentru obținerea datelor necesare analizei a implicat foarte multe operații de geoprocesare, s-a recurs la utilizarea limbajului de programare Python în vederea automatizării acestuia.

În cadrul zonei de studiu cantitatea medie lunară multianuală mediată pe întreg arealul de cercetare prezintă variază înte 36,5 mm, în lunile februarie și martie și 100,9 mm, valoare specifică lunii iunie (Figura 3.6). Cantități ridicate de precipitații pe ansamblul zonei de studiu, de peste 70 mm, se produc și în lunile mai, iulie și august. Acestea se explică prin numeroasele sisteme convective ce i-au naștere în zonă și determină precipitații cu caracter torențial.

Figura 3.6 Variația lunară a sumei de precipitații medii în cuprinsul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (1950 – 2000)

(Sursa: prelucrare după Worldclim, v. 1.4, 2005)

În ceea ce privește variația cantităților medii lunare multianuale pe cele mai importante opt bazine hidrografice din zona de studiu, aceasta urmează îndeaproape variația acestui parametru pe întregul sector superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău. Cantitățile de precipitații cele mai importante sunt specifice bazinelor hidrografice aflate exclusiv în zona montană. Astfel în cuprinsul bazinului Siriul Mare și Bâsca media multianuală a lunii iunie depășește 110 mm (Figura 3.7). În cazul celor două bazine hidrografice suma multianuală de precipitații mediată pe suprafața acestora, se situează în jurul a 770 mm/an, valoare cu circa 90 mm mai ridicată decât valoarea specifică întregii zonei de studiu. O valoare medie lunară multianuală de peste 100 mm este specifică și pentru luna iunie în cazul bazinului hidrografic al râului Bâsca Chiojdului. Acest bazin care își desfășoară suprafața aproape în mod egal pe cuprinsul zonei carpatice și a celei subcarpatice prezintă o sumă medie multianuală de precipitații de 680 mm, acesta fiind foarte apropiată de media înregistrată pe întreaga zonă de studiu. Cele mai scăzute medii lunare multianuale de precipitații (sub 33 mm) se produc în lunile de la începutul anului și sunt specifice bazinelor hidrografice Nișcov și Câlnău (Figura 3.7).

Figura 3.7 Valoarea medie lunară multianuală a cantităților de precipitații mediate pe cele mai importante bazine hidrografice din zona de studiu

Variabilitatea precipitațiilor pe timpul anului extrasă din formatul GRID al bazei de date WorldClim este confirmată și de măsurătorile efectuate la stația meteorologică Lăcăuți în perioada 1961 – 2000. Aflată la 1776 m altitudine, stația meteorologică Lăcăuți înregistrează cele mai ridicate valori medii lunare multianuale în timpul sezonului cald. Astfel, intervalul mai – august este caracterizat de medii lunare de peste 100 mm cu un maxim de 130,2 mm în luna iunie (Figura 3.8). Aceste valori sunt de 2 până la 3 ori mai ridicate decât cantitățile de precipitații înregistrate în celelalte luni ale anului. Cea mai secetoasă lună (noiembrie) este caracterizată de o medie lunară de 37,8 mm (Figura 3.8). Suma medie multianuală de precipitații este de aproximativ 830 mm.

Figura 3.8 Variația cantităților medii lunare multianuale la stația meteorologică Lăcăuți (1961 – 2000)

Sursa: prelucrare după Clima României, 2008

Cantitățile maxime de precipitații în 24 de ore

În cea mai mare măsură, precipitațiile cu caracter torențial, sunt principalele responsabile de producerea viiturilor, în special, în bazinele hidrografice cu suprafețe reduse. În aceste situații debitele râurilor au un redus de creștere și de scădere, unda de viitură prezentând un vârf ascuțit. Precipitațiile cu caracter torențial sunt responsabile și pentru scurgerea de suprafață care generează scurgerile pe versanți și activarea organismelor torențiale ce afectează locuințele și drumurile de la baza acestora.

Pentru analiza precipitațiilor torențiale, unul dintre cei mai utilizați parametrii este de reprezentat de cantitățile maxime de precipitații în 24 de ore. În acest scop au fost valorificate date de la stația hidrometrică Lăcăuți amplasată în partea nordică extremă a zonei de studiu (Figura 3.4).

La stația meteorologică Lăcăuți, în perioada 1961 – 2000, cea mai ridicată cantitate de precipitații înregistrată în 24 de ore a căzut în luna iulie (Figura 3.9). Aceasta a fost de 115,4 mm, valoare aproximativ egală cu mediile lunare de la aceeași stație înregistrate pe timpul lunilor cele mai ploioase. Variația lunară a cantităților maxime de precipitații căzute în 24 de ore se corelează în mare măsură cu variația mediilor lunare. Excepție face cantitatea maximă înregistrată în luna ianuarie care ocupă locul 4 în ierarhia celor 12 luni (Figura 3.9), spre deosebire de mediile lunare multianuale unde luna ianuarie este penultima ca și cantitate de precipitații.

Figura 3.9 Variația lunară a cantităților maxime absolute de precipitații în 24 de ore la stația meteorologică Lăcăuți

(1961 – 2000)

Sursa: prelucrare după Clima României, 2008

Analizând variația mediilor lunare ale cantităților maxime de precipitații înregistrate în 24 de ore în perioada 1961 – 2000 la stația meteorologică Lăcăuți, se observă de asemenea, că aceasta urmărește caracteristicile sumelor medii lunare multianuale de precipitații atât de la stația meteorlogică analizată cât și de pe întreaga zonă de studiu. Valorile acestui parametru se încadrează între 9,4 mm în luna decembrie, și 32,4 mm, în luna iulie (Figura 3.10).

Figura 3.10 Variația mediilor lunare ale cantităților maxime de precipitații în 24 de ore la stația meteorologică Lăcăuți

(1961 – 2000)

Sursa: prelucrare după Dragotă, 2006

Din analiza variației cantităților lunare de precipitații, în zona de studiu se distinge foarte clar un sezon cu precipitații ridicate (sezonul cald) și unul cu precipitații reduse cantitativ (sezonul rece). Această caracteristică se reflectă asupra regimului anual de scurgere a rârurilor din zona de studiu, ce va fi studiat în detaliu într-un capitol următor, și inevitabil asupra frecvenței de producere a viiturilor (cu precădere în sezonul cald).

Temperatura aerului

Temperatura aerului reprezintă un parametru climatic care în anumite circumstanțe poate avea o influență foarte importantă asupra regimului de scurgere a râurilor. Prin caracteristicile sale extreme, acest parametru climatic prezintă în general o influență restrictivă asupra scurgerii râurilor atât în cazul extremelor pozitive cât și în cazul extremelor negative. Temperaturile foarte ridicate înregistrate în special pe timpul anotimpului de vară, coroborate cu lipsa îndelungată a precipitații lor atmosferice, și viteze ridicate ale vântului favorizează evaporarea intensă a apei, astfel încât în anumite situații, pe unele râuri mici a căror izvoare se află în zonele de deal și de câmpie se manifestă fenomenul de secare. Acest fenomen este frecvent întâlnit în zona de sud și sud-est a României și chiar în cadrul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău. Trebuie menționat faptul că în zonele în care solurile au un conținut ridicat de sare (sărături) datorită mișcării ascendente a apei din substrat la suprafața solului se poate forma o crustă de sare care se prezintă ca un înveliș impermeabil. În astfel de zone, în cazul unor precipitații torențial venite după o perioadă lungă de timp, ca urmare a incapacității solului de a absorbi apa căzută, pot lua naștere viituri rapide cu efecte devastatoare. O altă situație în care temperaturile ridicate pot crea premisele unor scurgeri imnportante pe versanți, poate apărea în cazurile prezenței unei instabilități puternice a atmosferei pe verticală, temperaturile ridicate intensificând convecția termică ascendentă și formarea intensă de nori Cumuliformi generatori de precipitații torențiale (Ciulache, 2002). Astfel de situații apar în timpul după-amiezelor de vară caracterizate de un regim ciclonic.

De cealaltă parte, temperaturile negative creează într-o primă fază premisele unei diminuări a scurgerii râurilor și a scurgerii de suprafață în general datorită înghețului. Totuși daca aceste temperaturi sunt urmate de încălziri burște ale vremii, pot apărea viituri rapide datorită ruperii podurilor de gheață ce obturează scurgerea râului.

Temperatura medie multianuală

Valorile medii multianuale ale temperaturilor pentru Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău au fost preluate în format ESRI Grid din baza de date Worldclim v. 1.4, 2005, acestea fiind valabile pentru intervalul 1950 – 2000. Pe cuprinsul zonei de studiu temperatura medie multianuală variază între 1,°C și 10°C. Relieful zonei de studiu influențează distribuția spațială a valorilor de temperatură pe cuprinsul zonei de studiu sub aspectul etajării altitudinale a acesteia. Astfel cele mai mici valori ale temperaturii medii multianuale sunt specifice culmilor cele mai înalte din zona Carpatică a arealului supus cercetării (Figura 3.11). Valorile de temperatură, cuprinse între 1,1°C și 3°C sunt prezente în jurul cumpenei de ape dintre bazinele Bâsca Mică și Bâsca Mare, în partea nord-estică a bazinului hidrografic Bâsca Mică și în partea centrală a bazinului hidrografic Siriul Mare. De asemenea aceste temperaturi caracterizează și zona de izvor a râului Buzău. Per ansamblul zonei de studiu intervalul de temperatură mai sus menționat apare într-o proporție de 6 procente, extinzându-se pe o suprafață de 220 km2 (Tabel 3.2). Următorul interval de temperatură a fost stabilit între 3,1°C și 5°C. Acesta apare în zona montană a Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău. Mediile multianuale de temperatură cuprinse între 3,1°C și 5°C sunt specifice unui sfert din zona de studiu fiind prezente pe circa 882 km2 (Figura 3.11).

Temperaturile medii multianuale cuprinse între 5,1°C și 7°C apar pe arii extinse pe văile și depresiunile din zona montană, precum și pe cele mai înalte culmi deluroase ale zonei Subcarpatice. Acest interval termic apar pe circa o treime din zona de studiu ocupând suprafețe de peste 1100 km2. Valorile medii multianuale de temperatură dintre 7,°C și 9°C caracterizează aproape 40% din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (Figura 3.11). Acestea apar cu precădere în zoan Subcarpatică și înaintează pe cursul văilor Bâsca și Buzău și în interiorul zonei montane. Ca și suprafață, temperaturile cuprinse în acest interval apar pe aproape 1500 km2 (Tabel 3.2).

Figura 3.11 Temperatura medie multianuală pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (1950 – 2000)

(Sursa: Worldclim, v. 1.4, 2005)

Conform bazei de date Worldclim v. 1.4, 2005 temperaturi medii multianuale de peste 9°C sunt prezente doar în zona depresionară de la ieșirea râului Buzău înspre zona de câmpie (Figura 3.11). Pe ansamblul zonei de studiu media ponderată a pixelilor aferenți bazei de date GRID evidențiează o valoare medie anuală a temperaturii de 7,05°C.

Tabel 3.2 Suprafața ocupată de intervalele de temperatură medie multianuală pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (1950 – 2000)

(Sursa: prelucrare după Worldclim, v. 1.4, 2005)

Variația temperaturilor medii lunare

Pentru caracterizarea variației temperaturilor medii lunare în zona de studiu au fost utilizate datele disponibile în format GRID în baza de date Worldclim, v. 1.4, 2005, precum și datele de la stația meteorologică Lăcăuți preluate din Clima României, 2008. Ca și în cazul cantităților medii lunare multianuale de precipitații, valorile medii lunare multianuale de temperatură au fost analizate și pentru cele 8 sub-bazine principale. Prelucrarea datelor brute în vederea obținerii rezultatelor necesare analizei au presupus un flux de lucru similar celui aplicat în cazul prelucrării precipitațiilor. De asememea a fost realizată o analiză mai detaliată a lunilor cu temperaturi medii extreme.

Temperatura medie multianuală a lunii ianuarie

În vederea analizei spațiale a temperaturii medii multianuale a lunii ianuarie (cea mai rece a anului) în cuprinsul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, s-a utilizat de asemenea baza de date Worldclim v. 1.4, 2005.

Gruparea valorilor de temperatură, spațializate pe cuprinsul zonei de studiu, s-a făcut urmărind în general crearea a trei clase de mijloc cu ecarturi egale (Figura 3.12). Prima clasă de valori, cu temperaturile cele mai ridicate, este cuprinsă între -2,9°C și -2,5°C. Aceasta este specifică arealelor depresionare joase situate în apropierea contactului dintre zona subcarpatică și cea de câmpie (Figura 3.12). Aceste suprafețe ocupă aproximativ 147 km2 (Tabelul 3.3), reprezentând 4% din totalul zonei de studiu.

Figura 3.12 Temperatura medie a lunii Ianuarie pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (1950 – 2000)

(Sursa: Worldclim, v. 1.4, 2005)

Următoarea clasă de valori cuprinsă între -4,4°C și -3,0°C apare pe areale extinse, ocupând practic restul zonei subcarpatice. Astel, cu o suprafață de 1433 km2 (Tabelul 3.3), aceasta se extinde pe aproape 40% din totalul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău.

Cea de-a treia clasă, încadrată de valori ale temperaturii cuprinse între -5,9°C și -4,5°C, este specifică zonei montane, dar și celor mai înalte culmi ale subcarpaților. Pe ansamblul arealului supus cercetării aceasta apare pe 33% din total, ocupând o suprafață de 1212 km2 (Tabelul 3.3 ).

Temperaturile cuprinse între -7,4°C și -6,0°C, sunt prezente exlcusiv în zona montană, ocupând areale extinse din bazinele hidrografice Bâsca și Siriul Mare (Figura 3.12). Ocupă circa 22% din totalul zonei de studiu, pondere ce echivalează cu o suprafață de 808 km2 (Tabelul 3.3 ).

Tabel 3.3 Suprafața ocupată de intervalele de temperatură medie a lunii Inuarie pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (1950 – 2000)

(Sursa: prelucrare după Worldclim, v. 1.4, 2005)

Cele mai scăzute valori medii multianuale ale lunii ianurie din cuprinsul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău se încadrează între -8,4°C și -7,5°C. Acestea sunt caracteristice celor mai înalte culmi montane și se extind pe aproximativ 70 km2 (Tabelul 3.3 ).

Temperatura medie multianuală a lunii iulie

Similar cazului lunii ianuarie, variația spațială a temperaturii medii multianuale a lunii iulie s-a realizat, utilizând baza de date WorldClim, v 1.4, 2005.

În cuprinsul zonei de studiu, temperaturile cele mai ridicate, de peste 19,1°C, caracterizează, după cum era de așteptat, zonele joase ale reliefului, aferente celei mai mari părți a Subcarpaților. Acestea ocupă o suprafață de 1212 km2 (Tabelul 3.4), reprezentând o treime din arealul supus cercetării.

Arealele înalte ale subcarpaților, depresiuile și văile intramontane au în general temperaturi medii ale lunii iulie cuprinse între 17,1°C și 19°C. Aproape un sfert din întreaga zonă de studiu este caracterizat de acest interval termic.

Clasa a treia de valori termice, stabilită în mediul SIG, este încadrată de izotermele de 17°C la partea superioară și 15,1°C la partea inferioară. Astfel de temperaturi ale lunii iulie se înregistrează în părțile joase ale zonei Carpatice și ocupă o suprafață de 919 km2, repezentând 25% din întreaga zonă de studiu (Tabelul 3.4).

Un procent de 15% din arealul supus cercetării este caracterizat de valori termice medii ale lunii iulie cuprinse între 13,1°C și 15°C. Astfel de temperaturi apar în special în bazinele hidrografice ale râurilor Bâsca și Siriul Mare, ocupând o suprafață totală de 551 km2 (Tabelul 3.4).

Cele mai scăzute valori medii lunare multianuale ale lunii iulie, similar cazului lunii ianuarie, se înregistrează pe cele mai mari înălțimi ale zonei Carpatice și sunt cuprinse între 10,2°C și 13°C (Figura 3.13). Aceste areale ocupă o suprafață de 100 km3, ceea ce reprezintă aproximativ 3% din totalul zonei de studiu (Tabelul 3.4).

Figura 3.13 Temperatura medie a lunii Iulie pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (1950 – 2000)

(Sursa: Worldclim, v. 1.4, 2005)

Tabel 3.4 Suprafața ocupată de intervalele de temperatură medie a lunii Iulie pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (1950 – 2000)

(Sursa: prelucrare după Worldclim, v. 1.4, 2005)

Rezultatele analizei de statistică zonală realizată în mediul SIG au evidențiat valori ale temperaturilor medii lunare multianuale mediate pe zona de studiu, cuprinse între -4,8°C în luna ianuarie și 17,4°C în luna iulie (Figura 3.14). Din cele 12 luni ale anului 7 sunt caracterizate de valori medii de temperatură mai ridicate decât media multianulă de 7,05, aferentă perioadei 1950 – 2000 (Figura 3.14). Singurele luni în care temperaturile medii rămân sub pragul înghețului sunt: Ianuarie, Februarie și Decembrie. O valoare foarte apropiată de media multianuală se înregistrează în luna Aprilie (7,2°C) (Figura 3.14).

Figura 3.14 Variația temperaturi medii lunare pe cuprinsul zonei de studiu în perioada 1950 – 2000

(Sursa: prelucrare după Worldclim, v. 1.4, 2005)

Analiza distribuției lunare a temperaturilor multianuale mediate pe cele mai mari sub-bazine din cadrul zonei de studiu, evidențiează faptul că cele mai scăzute valori se produc în bazinele hidrografice ale râurilor Bâsca și Siriul Mare. Cea mai mică valoare medie lunară multianuală este se înregistrează în cuprinsul bazinului Bâsca, fiind caracteristică lunii ianuarie. Valoarea cea mai ridicată de temperatură este specifică lunii iulie, aceasta situându-se, pentru ambele bazine hidrografice în jurul a 15°C (Figura 3.15). În cuprinsul celor 2 bazine hidrografice temperaturile medii lunare negative sunt specifice pentru 4 luni din an, spre deosebire de celelalte bazine în care temperaturile medii lunare negative sunt prezente într-un număr de 3 luni. Desfășurându-se integral în zona montană, bazinele hidrografice ale râurilor Bâsca și Siriul Mare au o temperatura medie multianuală de aproximativ 5°C (Figura 3.15).

Valoarile maxime ale temperaturilor medii lunare multianuale se înregistrează în timpul lunii iulie, în cuprinsul bazinelor hidrografice ale râurilor Nișcov și Câlnău. Acestea se situează în jurul valorii de 20°C. De asemenea temperaturile medii anuale din cuprinsul celor 2 bazine hidrografice înregistrează cele mai ridicate valori, acestea situându-se în jurul a 9°C (Figura 3.15). În 6 din cele 8 bazine hidrografice valorile medii lunare multianuale se situează peste media anuală de temperatură într-un număr de 7 luni pe an. Excepție fac bazinele hidrografice ale râurilor Bâsca și Siriul Mare în cazul cărora numărul lunilor cu valori peste media anuală este egal cu cel al lunilor cu valori sub temperatura medie anuală.

La stația hidrometrică Lăcăuți, variația lunară a temperaturilor pe timpul anului urmărește în mare măsură situație prezentată în cazul zonei de studiu și celor 8 bazine principale. Ca urmare faptului că este situată la o altitudine ridicată, în lunile ianuarie, februarie, martie, noiembrie și decembrie temperatura medie este negativă, cea mai mică valoare (-7,8°C) fiind înregistrată în ianuarie. Aproape de pragul înghețului se situează și media lunară multianuală din aprilie (Figura 3.16). Cea mai ridicată valoare de temperatură este de 10,1°C, aceasta înregistrându-se în luna iulie. Prin medierea celor 12 valori lunare de temperatură rezultă o medie anuală de 1,2°C (Figura 3.16).

Figura 3.15 Valoarea medie lunară multianuală a cantităților de precipitații mediate pe cele mai importante bazine hidrografice din zona de studiu

(Sursa: prelucrare după Worldclim, v. 1.4, 2005)

Figura 3.16 Variația lunară temperaturilor înregistrate la stația meteorologică Lăcăuți

(1961 – 2000)

Sursa: prelucrare după Clima României, 2008

Evapotranspirația potențială

Evapotranspirația se constituie într-un factor climatic restrictiv pentru scurgerea râurilor. Cu cât valorile acesteia sunt mai ridicate cu atât scurgerea râurilor tinde să aibă valori mai scăzute. În cazul de față se va analiza variația temporală a evapotranspirației potențiale la nivelul întregii zonei de studiu, a celor 8 sub-bazine principale dar și pentru stația meteorologică Lăcăuți. Valorile acestui parametru au fost calculate prin intermediul soft-ului Thornthwaite monthly water-balance dezvoltat de U.S. Geological Survey. Calculul evapotranspirației potențiale se bazează pe ecuația (McCabe și Markstrom, 2007):

ETP = 13,97*d*D2*Wt (3.2)

unde: d – numărul de zile dintr-o lună;

D – numărul mediu de ore dintr-o lună;

Wt – densitatea vaporilor de apă saturată (g/m3).

Wt = (4,95*e0,062*T)/100 (3.3)

unde: T- temperatura medie lunară (°C).

Datele de intrare solicitate de soft-ul menționat sunt temperaturile medii lunare multianuale și cantitățile medii lunare multianuale de precipitații preluate derivate din baza de date WorldClim, v. 1.4, 2005 și preluate din Clima României, 2008.

Mediile ponderate pe zona de studiu ale valorilor medii lunare ale evapotranspirației potențiale valorile medii lunare multinauale pe perioada 1950 – 2000, determinată prin calcule este cuprinsă între 10,9 mm în ianurie și 87 mm în luna iulie (Figura 3.17). Variația acestui parametru pe parcursul celor 12 luni urmărește cu fidelitate variația temperaturilor medii lunare multianuale. De notat este faptul că pentru luna iulie există o diferență de aproximativ 14 mm între cantitățile de precipitații căuzte pe aceeași suprafață și evapotranspirația potențială. Pentru lunile cu valorile cele mai scăzute ale temperaturi aerului, diferența dintre precipitații și evapotranspirația potențială ajunge la 30 mm.

Figura 3.17 Variația evapotranspirației potențiale lunare pe cuprinsul zonei de studiu în perioada 1950 – 2000

(Sursa: prelucrare după Worldclim, v. 1.4, 2005)

Analiza valorilor evapotranspirației potențiale pentru stația meteorologică Lăcăuți, evidențiează o variație similară celei corespunzătoare întregii zone de studiu. Datorită temperaturilor mai scăzute ce caracterizează stația meteorologică Lăcăuți diferențele dintre precipitațiile măsurate și evapotranspirația potențială sunt mai ridicate. Astfel în luna iulie când evapotranspiranția potențială este de 63 mm (Figura 3.18) diferențele între cei doi parametrii ating 70 mm.

Figura 3.18 Variația evapotranspirației potențiale lunare pe cuprinsul zonei de studiu în perioada 1950 – 2000

(Sursa: prelucrare după Worldclim, v. 1.4, 2005)

Pe cuprinsul celor 8 sub-bazine ale zonei de studiu se remarcă aceeași variație lunară a evapotranspirației potențiale cu cele mai scăzute valori în luna ianuarie și cele mai ridicate în luna iulie (Figura 3.19).

Figura 3.19 Valoarea medie lunară multianuală a evapotranspirației potențiale mediate pe cele mai importante bazine hidrografice din zona de studiu

(Sursa: prelucrare după Worldclim, v. 1.4, 2005)

Se remarcă faptul că pentru bazinele situate în exclusivitate în arealul subcarpatic al zonei de studiu (Bălăneasa, Sărățel, Nișcov și Câlnău) valorile evapotranspirației potențiale înregistrate în lunile de vară depășesc valorile precipitațiilor estimate pentru același interval de timp (Figura 3.19), acest lucru traducându-se printr-un deficit de umiditate. Din această cauză pe marea majoritate a râurilor din bazinele respective, în timpul verii apare fenomenul de secare.

Stratul de zăpadă

Un alt factor climatic cu influență asupra scurgerii râurilor este stratul de zăpadă. Influența maximă a stratului de zăpadă asupra scurgerii râurilor se manifestă în special în perioadele în care acesta cedează apă prin topire. Topirea acestuia poate diferi în funcție de temperatura aerului, radiația solară, felul precipitațiilor și structura microfizică a stratului de zăpadă. În momentul în care cedarea apei din stratul de zăpadă se realizează brusc, ca urmare a acțiunii combinate a temperaturilor ridicate și precipitațiilor sub formă lichidă, pot lua naștere viituri rapide cu efecte de inundații. Prin urmare cu cât grosimea stratului de zăpadă este mai mare cu atât crește și cantitatea de apă ce poate ajunge în râuri. Prezența acestuia în țara noastră se face simțită în principal în perioada octombrie – aprilie.

Harta grosimii medii multianuale a stratului de zăpadă a fost realizată după Dumitrescu, 2012. Grosimea medie multianuală a stratului de zăpadă (1961 – 2000), în cuprinsul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, variază între sub 2,5 cm, în arealele situate la joasă altitudine în zona subcarpatică urcând pe valea râului Buzău până la confluența cu Bâsca. Pătrundere acestei clase a grosimii stratului de zăpadă în cadrul zonei montane se datorează efectelor manifestării foehn-ului. Aceste grosimi ale stratului de zăpadă apar pe o suprafață de 746 km2 (Tabelul 3.5), reprezentând circa 20% din totalul zonei de studiu (Figura 3.20). Următoarea clasă de valori este reprezentată de grosimi ale stratului de zăpadă cuprinse între 2,5 și 5 cm. Acestea caracterizează zonele subcarpatice cu o altitudine medie fiind prezente pe suprafețe ce totalizează 562 km2 (Tabelul 3.5), ceea ce reprezintă circa 15% din totalul zonei de studiu (Figura 3.20). Grosimile medii anuale ale stratului de zăpadă cuprinse între 5,1 și 10 cm apar în zonele înalte ale Subcarpaților, precum și în lungul văii Buzăului și a depresiunilor intracarpatice. Aceste areale ocupă 22% din totalul zonei de studiu (Figura 3.20) și o suprafață de 800 km2. Circa un sfert din cadrul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău prezintă valori medii ale grosimii stratului de zăpadă cuprinse între 10,1 cm și 20 cm. În general această clasă de valori este specifică altitudinilor joase din zona montană, extinzându-se pe o suprafață de 922 km2 (Tabelul 3.5). Valori medii multianuale ale stratului de zăpadă de 20 până la 40 cm apar pe o suprafață de 661 km2 (Tabelul 3.5), caracterizând cea mai mare parte din bazinele hidrografice ale râurilor Bâsca și Siriul Mare. Astfel de valori se extind pe circa 18% din totalul arealului cercetat (Figura 3.20).

Figura 3.20 Grosimea medie a stratului de zăpadă (cm) în intervalul octombrie – aprilie pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (1960 – 2010)

(Sursa: Prelucrare după Dumitrescu, 2012)

Tabel 3.5 Grosimea stratului de zăpadă în perioada octombrie – aprilie pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (1961 – 20000)

Sursa: Prelucrare după Dumitrescu, 2012

3.2.2. Litologia

Litologia prezintă importanță în cazul scurgerii apei prin faptul că 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 arealelor 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. În funcție de gradul de permeabilitate pot fi 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; rocile semipermabile (marne și argile) caracterizate de dimensiuni mici ale spațiilor poroase, acestea devin impermeabile după saturarea cu apă; roci impermabile (roci metamorfice, eruptive și cele sedimentare compacte) (Pișota et. al., 2005). O categorie de roci a cărei prezență impune caracteristici deosebite asupra scurgerii de suprafața este reprezentată de rocile carstice. Prezența rocilor carstice influențează caracteristicile hidrologice atât în zona în care acestea sunt prezente cât și în arealele înconjurătoare (Mătreață, 2009). În cazul prezenței unui substrat calcaros scurgerea râurilor poate dispărea în substrat și apărea la suprafață după mai mulți kilometri.

În cazul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău pentru realizarea hărții de distribuție a formațiunilor litologice (Figura 3.21) s-a recurs la o clasificare mai generalizată a acestora.

Figura 3.21 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 SIG utilizată pentru realizarea hărții a fost preluată din Harta Geologică a României în format digital, scara 1:200.000 (Institutul Geologic al României, 1968). Astfel în cuprinsul zonei de studiu cea mai ridicată pondere o au rocile cu un grad ridicat de impermeabilitate specifice flișului grezos corespunzător Faciesului gresiei de Tarcău, acesta ocupând o suprafață de circa 1800 km2 reprezentând 50% din arealul supus cercetării (Figura 3.22). 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 3.21), 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 arealul studiat (Figura 3.22), cu o mare extindere în bazinele hidrografice ale râurilor Nișcov, Sărățel, Câlnău și în bazinele afluenților de stânga ai Slănicului din zona Subcarpatică (Figura 3.21).

O extindere spațială similară cu cea a argilelor (cca 12%) o au depozitele loessoide, nisipuri și pietrișuri. Aceasta ocupă aproximativ 440 km2 fiind prezente în special de-a lungul principalelor văi din zona de studiu, precum și în arealele depresionare din regiunea subcarpatică (Figura 3.21).

Figura 3.22 Ponderea principalelor formațiuni litologice în cadrul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

Gipsurile și șisturile argiloase ocupă o suprafață de 394 km2, reprezentând 11% din totalul arealului supus cercetării (Figura 3.22). Aceste roci apar pe un aliniament V-SV – E-NE (Figura 3.21) 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 în care sunt prezente rocile amintite însumează 160 km2 ceea ce reprezintă aproximativ 5% din arealul studiat (Figura 3.22).

Conglomeratele și gresiile sunt prezente în partea superioară a arealului supus cercetării ocupând circa 60 km2 (1,5%) (Figura 3.22).

3.2.2. Caracteristici morfometrice ale reliefului

Pe lângă condițiile climatice și cele litologice ale unei regiuni, caracteristicile morfometrice prezintă o foarte mare influență asupra scurgerii de suprafață și în consecință asupra potențialului de formare a viiturilor și inundațiilor. Caracteristicile morfometrice ale reliefului, cu influența cea mai ridicată asupra modului de manifestare a scurgerii de suprafață sunt: panta reliefului, altitudinea acestuia, densitatea fragmentării reliefului, curbura în profil etc.

Altitudinea reliefului

Altitudinea reliefului este un parametru morfometric important al reliefului care influențează scurgerea apei. Ea joacă un rol determinant în studiul potențialului de viitură și inundabilitate pentru anumite zone. Astfel, zonele situate la o altitudine mai scăzută vor avea 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 3.23), 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 care sunt cuprinse așa cum am menționat între 114 m și 1915 m. 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 3.23).

Figura 3.23 Treptele altimetrice din cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

Aceasta deține circa 24% din arealul cercetat (885 km2) și 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 3.23).

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 3.23). Din punct de vedere al ponderii în cuprinsul zonei de studiu, altitudinile curprinse între 403 și 650 m se extind pe aproximativ 23% din aceasta, însumând o suprafață de 830 km2 (Figura 3.23).

Altitudinile medii din punct de vedere al rezultatelor oferite de metoda de clasificare Natural Breaks, se încadrează între 650 – 912 m (Figura 3.23). 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 (Figura 3.23).

A patra clasă de valori este cuprinsă între 912 – 1187 m altitudine și 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 (Figura 3.23).

Cele mai mari altitudini care depășeșc în general 1200 m apar, în principal în bazinul hidrografic al râului Bâsca , 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 (Figura 3.23).

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 mărimea pantei reliefului 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 favorizând concentrarea rapidă a acesteia în organismele torențiale și propagarea către aval a unor unde de viitură cu un potențial ridicat de distrugere (Bilașco, 2008; Zaharia et al., 2012; 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. 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 3.24). 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 3.24 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 ținând cont de clasificările existente în literatura de specialitate (Zaharia et al., 2015).

Figura 3.24 Schema de lucru pentru obținerea pantei reliefului în softul ArcGIS 10.2

În prima clasă au fost încadrate valorile de pantă cuprinse între 1 – 3ș, acestea fiind specifice suprafețelor cvasiorizontale. Valorile scăzute ale geodeclivității caracterizează în general suprafețele culoarelor depresionare și ale celor de vale. În zona de studiu pante reduse sunt specifice culoarelor 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 3.25). 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 3.25 Spațializarea pantei reliefului în 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 3.25) fiind specifice suprafețelor de racord dintre versanți și zonele depresionare. Pe 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 3.25).

Clasa a treia a valorilor de pantă este cuprinsă între 7 – 15ș și favorizează într-o măsură medie scurgerea apei pe versanți. Peste 50% din sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău este caracterizat de pante cuprinse în acest interval, ceea ce însumează circa 1836 km2 (Figura 3.25). Aceste areale sunt distribuite destul de uniform pe întreaga suprafață a zonei de studiu, cu o preponderență mai ridicată în zona subcarpatică (Figura 3.25).

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. Ele sunt specifice cu precădere în 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. Valorile ridicate și foarte ridicate ale geodeclivității sunt prezente pe aproximativ 28% din total, această suprafață însumând circa 1000 km2 (Figura 3.25).

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):

(3.4), 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 în 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 3.26).

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 3.27).

Figura 3.26 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 64 km2, ceea ce reprezintă circa 2% din totalul suprafeței studiate. Acestea apar în special la ieșirea râului Buzău din zona Subcarpatică și în depresiunile situate în Nordul zonei de studiu (Figura 3.27). În zonele caracterizate de valori foarte scăzute ale acestui indicator morfometric scurgerea apei în suprafață va fi redusă.

Figura 3.27 Spațialiazarea parametrului L-S Factor în cuprinsul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

Clasa a doua de valori este cuprinsă între 1 – 2,3 fiind extinsă pe circa o treime din sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău pe o suprafață de circa 1109 km2 (Figura 3.27). Aceste valori apar pe tot cuprinsul arealului studiat cu o predominanță mai ridicată în partea Subcarpatică a acestuia (Figura 3.27).

Clasa mijlocie a parametrului L-S Factor cuprinde valori situate între 2,3 – 4,5. 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 3.27) 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 3.27). Asemeena valori 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 3.27). Ponderea acestora este estimată la 9% din totalul arealului supus cercetării în timp ce suprafața ocupată este de 323 km2.

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 3.28, unde valoarea coeficientului de corelație Pearson (r) dintre panta și L-S Factor este de 0,99.

Figura 3.28 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 3.29), 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 3.29) acestea exprimă de asemenea o legătură foarte puternică între valorile de pantă a reliefului și valorile L-S Factor.

Figura 3.29 Distribuția spațială a coeficientului de corelație Pearson – r

Curbura în profil

Curbura în profil reprezintă un alt indicator morfometric a cărui 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 (Florinsky, 1998; Niculiță, 2012) și se măsoară în radian/m (Wilson și Gallant, 2000). 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 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 3.30). Ca dată de intrare a fost utilizat Modelul Digital de Teren.

Figura 3.30 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 3.31).

Figura 3.31. Curbura în profil pe cuprinsul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

În cazul zonei de studiu valorile curburii în profil au fost împărțite în 3 clase ținând cont de literatura de specialitate (Prăvălie și Costache, 2014). 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 3.31). 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 3.31). 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 3.31).

Densitatea fragmentării reliefului

Un alt indicator morfometric derivat din modelul digital de teren este densitatea fragmentării reliefului. Rețeaua de drenaj (văile) este principalul factor de fragmentare în cadrul reliefului unei anumite regiuni. Acest indicator ia în calcul atât cursurile de apă permanente, cât și pe cele nepermanente. Valoarea densității fragmentării reliefului este influențată 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) (3.5),

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 3.32).

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 3.32. 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 3.33). 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 3.33. Spațializarea densității fragmentării reliefului în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

Prima clasă este reprezentată de valorile foarte mici ale densității cuprinsă între 1 – 1,3 km/km2 ocupă o cincime din sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, fiind extinsă pe o suprafață de 720 km2 (Figura 3.33) 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 fragmentării.

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 3.33). 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 3.33). 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 3.33).

Asemenea valori apar, în principal în lungul văilor râurilor importante din cadrul zonei de studiu: Buzău, Bâsca, Bâsca Chiojdului, Slănic și Nișcov (Figura 3.33).

Indicele de convergență a rețelei hidrografice

Indicele de convergență a rețelei hidrografice reprezintă un alt indicator morfometric derivat din Modelul Digital de Teren. Acest indicator, cu valori adimensionale, 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 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, areale pe care scurgerea se manifestă mai puțin activ (Constantinescu, 2006).

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.

Valorile acestuia spațializate pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău sunt cuprinse între -99 – 99 (Figura 3.34). 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.

Valorile obținute au fost împărțite în cinci clase 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 3.34). Din acest punct de vedere, zonele caracterizate de prezența valorilor mici ale indicelui de convergență hidrografică prezintă o susceptibilitate ridicată atât la producerea viiturilor, cât și a inundațiilor generate de acestea.

Figura 3.34 Spațializarea valorilor Indicelui de convergență hidrografică în cuprinsul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

A doua clasă de valori ale Indicelui de convergență hidrografică este cuprinsă între (-3) – (-2) și ocupă circa 230 km2, ceea ce reprezintă aproximativ 6% din totalul arealului supus cercetării (Figura 3.34). 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 3.34).

Jumătate din zona studiată are valori ale indicelui de convergență a rețelei hidrografice peste 0 (Figura 3.34). Aceste suprafețe prezintă o divergență crescută a rețelei de drenaj, cu un potențial relativ redus de manifestare a scurgerii de suprafață (Costache și Prăvălie, 2013).

Expoziția versanților

Expoziția versanților constituie un factor morfometric care influențează în mod indirect 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. Ca urmare, 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 scurgerea torențială va fi mai intensă. 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 energie 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.

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). Valoarea fiecărei celule în parte este măsurată în grade de orientare, direcția fiind în sensul acelor de ceasornic.

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 3.35). 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.

Figura 3.35 Fluxul de lucru urmat în softul ArcGIS 10.2 pentru obținerea expoziției versanților

În cadrul zonei de studiu suprafețele plane, în care panta este mai mică de 1ș au o pondere de 2% (Figura 3.36). 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 fiind prezente pe o suprafață totală de 72 km2 (Tabelul 3.6).

Figura 3.36 Spațializarea expoziției 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 3.36) ceea ce semnifică 612 km2 (Tabelul 3.6). Pe aceste suprafețe scurgerea accelerată a apei se va realiza mai puțin activ. Caracteristici similare ale scurgerii se vor manifesta și pe versanții cu expunere Nord-Estică, aceastea fiind prezente pe circa 9% din totalul ariei de studiu (Figura 3.36) și o suprafață de 324 km2 (Tabelul 3.6).

Următoarea clasă de orientare ca pondere per ansamblul zonei de studiu este cea reprezentată de suprafețele sud-estice cu 14% din total (Figura 3.36). Acestea ocupă o arie totală de 432 km2.

Versanții cu orientare sudică și sud-vestică pe care potențialul de formare a scurgerii accelerate este cel mai ridicat au împreună o pondere de 19% (Figura 3.36), totalizând o suprafață de 684 de km2 (Tabelul 3.6).

În ceea ce privește ultimele două clase de orientare a versanților, cea vestică și nord-vestică, acestea ocupă o suprafață de 972 km2 (Tabelul 3.6), ponderea lor în cadrul zonei Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău fiind de aproximativ 17% (Figura 3.36).

Tabelul 3.6. 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 3.37). Aceasta generează un grid, ale cărui celule conțin 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 3.37 Fluxul de lucru urmat în softul SAGA GIS 2.1.0 în vederea determinării distanței verticale față de nivelul râurilor

Acest indicator morfometric 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 morofometric poate fi 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 relativă de nivelul râurilor ocupă 450 km2, având o pondere de aproximativ 12% din totalul arealului cercetat (Figura 3.38). 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 3.38).

Figura 3.38 Spațializarea altitudinii suprafețelor din sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău față de nivelul râurilor

3.2.3. Învelișul edafic

Învelișul edafic 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, în funcție de aceasta stabilindu-se și grupa hidrologică din care acesta face parte.

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, după cum urmează:

Grupa hidrologică A, căreia 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;

Grupa hidrologică B, căreia îi corespund soluri, în general cu o textură mixtă luto-nisipoasă. Se caracterizează printr-o conductivitate hidraulică între 10 și 40 micrometri/secundă;

Grupa hidrologică C, în care 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;

Grupa hidrologică D ce 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.

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 care acoperă fiecare peste 1500 de km2 (Figura 3.39). Din punct de vedere al ponderilor, clasa cu ponderea cea mai ridicată (46%) 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 3.39) și Bâsca Chiojdului în zona Subcarpatică. Solurile din grupa hidrologică C apar, în special, în zona Subcarpatică, excepție făcând partea centrală a acesteia (Figura 3.39). De asemenea, această grupă hidrologică de soluri mai apare și pe văile mai mari din zona montană precum Valea Buzăului și Bâsca. Pe ansamblul zonei de studiu aceste soluri ocupă 1550 km2, suprafață echivalentă cu o pondere de 42% din total (Figura 3.39).

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 3.39).

Figura 3.39 Spațializarea claselor hidrologice de soluri în sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

(Sursa: Harta Solurilor din România, 1:200.000)

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 ceea ce reprezintă circa 2% din total (Figura 3.39). Se întâlnesc la limita nord-vestică a zonei de studiu, dar și în partea mijlocie a bazinului hidrografic al râului Bâsca Chiojdului (Figura 3.39).

3.2.4. Acoperirea terenurilor

Modul de acoperire a terenurilor are un rol important în formarea scurgerii pe versanți și a viiturilor. El este un parametru esențial în cadrul modelelor hidrologice, oferind informații 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 coeficienții de rugozitate Manning, care au 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 sectorul pentru care se realizează modelarea (Domnița, 2012). De asemenea, un alt indicator utilizat în stufiile hidrologice 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 3.40) a fost preluat din baza de date europeană Corine Land Cover, 2006 (European Environmental Agency, 2006). Modul de acoperire 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.

Figura 3.40 Modul de acoperire a terenurilor în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

(Sursa datelor: Corine Land Cover, 2006)

În cazul zonei de studiu cea mai mare extindere spațială o au pădurile de foioase. Acestea ocupă circa 1060 km2 (Tabelul 3.7) ceea ce reprezintă aproximativ 29% din totalul arealului (Figura 3.41).

Figura 3.41 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 3.42). Suprafețe compacte ocupate de păduri 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 bazinului superior al râului Buzău, acolo unde pădurea de foioase înconjoară Depresiunea Întorsurii (Figura 3.42). Acest tip de pădure deține peste 50% din totalul suprafeței forestiere a Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău.

Tabelul 3.7 Suprafețele ocupate de clasele de acoperire a terenurilor în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

(Sursa datelor: Corine Land Cover, 2006)

Următoarea clasă de acoperire ca pondere în cadrul zonei de studiu este reprezentată de pădurea mixtă. Aceasta se extinde pe circa 630 km2 (Tabelul 3.7) ocupând 17% din suprafața ariei de studiu. Este prezentă pe arii extinse în bazinul hidrografic al râului Bâsca, și apare izolat în partea superioară a bazinului hidrografic al râului Sărățel. În cadrul învelișului forestier pădurea mixtă are o pondere de aproximativ 30% (Figura 3.42).

Suprafețele corespunzătoare pădurii de conifere se extind pe circa 11% (Figura 3.41) din totalul zonei de studiu, acoperind o suprafață ce însumează 407 km2 (Tabelul 3.7). Acest tip de vegetație forestieră este prezent în bazinele râurilor Bâsca, Bâsca Chiojdului și Siriul Mare, la peste 1000 m altitudine (Figura 3.42) și dețin circa o cincime din totalul arealelor ocupate cu pădure. În cadrul zonei de studiu coeficienții de împădurire pe sub-bazine variază între 0,28 pentru bazinul hidrografic al râului Sărățel și 0,84 pentru bazinul hidrografic al râului Bâsca. Mai multe aspecte referitoare la coeficienții de împădurire sunt detaliate în subcapitolul referitor la masurile structurale de reducere a scurgerii pe versanți.

Rolul pădurii în cadrul proceselor hidrologice de suprafață este unul 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 3.41), fiind prezente, în principal, în cadrul zonei subcarpatice a arealului studiat (Figura 3.40). Suprafețele acoperite cu pășuni totalizează 473 km2 (Tabelul 3.7). Scurgerea apei la suprafața terenurilor acoperite de pășuni este una activă, bazinele hidrografice caracterizate de prezența ridicată a acestei clase de acoperire având o susceptibilitate ridicată la formarea 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 3.41) din sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, aria totală fiind de 370 km2 (Tabelul 3.7). 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 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 Buzăului (Figura 3.40).

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 regiunea Subcarpatică, 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 3.40). Din punct de vedere al scurgerii apei la suprafața terenului, acest tip de acoperire determină o diminuare a acestui proces.

Figura 3.42 Extinderea suprafețelor forestiere în cadrul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

(Sursa datelor: Corine Land Cover, 2006)

Un tip de acoperire cu o suprafață aproximativ egală cu cea a livezilor este reprezentat de spațiile construite din localitățile zonei de studiu (circa 240 km2 ceea ce reprezintă aproximativ 7% din totalul arealului de studiu). Cea mai mare parte a acestora sunt prezente în zona Subcarpatică (Figura 3.40). Dat fiind gradul ridicat de impermeabilizare, 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 pe ansamblul zonei studiate, deținând o pondere 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 (Figura 3.41). Alte clase de acoperire prezente în aria de studiu dar a căror pondere este neînsemnată se referă la dune, renii și rocile în afloriment (Figura 3.40).

Capitolul 4. Particularități social-economice ale zonei de studiu – elemente de vulnerabilitate la viituri și inundații

Importanța studierii caracteristicilor socio-economice a unui areal derivă din faptul că acestea sunt principalele elemente care determină prezență vulnerabilității în zona respectivă. În condițiile în care componenta umană nu ar fi prezentă pe un teritoriu nu se poate aduce în discuție vulnerabilitatea zonei respective la potențialele hazarduri. În acest capitol se vor analiza într-o primă parte aspecte legate de așezprile, populația și activitățile economice din zona de studiu, iar în a doua parte se va pune accentul pe infrastructura din arealul supus cercetării.

4.1. Aspecte generale privind așezările, populația și activitățile economice

Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidorgrafic al râului Buzău cuprinde un număr de 63 de unități administrativ teritoriale din cuprinsul a 4 județe (Buzău, Brașov, Covasna și Prahova). În vederea analizei aspectelor referitoare la populația din zona de studiu au fost valorificate date referitoare la numărul de locuitori din cadrul UAT-urilor și apoi prin intermediul tehnicilor SIG, calculată și spațializată densitatea acestora pe fiecare UAT în parte (Figura 4.1). În Tabelul 4.1 sunt prezentate cifrele aferente primelor 25 de UAT-uri din zona de studiu după numărul de locuitori.

Tabel 4.1 Numărul de locuitori și densitatea populației din primele 25 UAT-uri (după numărul de locuitori din zona de studiu

Sursa: Institutul Național de Statistică, 2015

Dintre toate localitățile care își desfășoară teritoriul în cadrul zonei de studiu, cel mai mare număr de locuitori se înregistrează în Municipiul Săcele din județul Brașov, care conform datelor disponibile pentru anul 2015 număra 35799 locuitori. Ținând cont de faptul că în cadrul zonei de studiu, localitatea Săcele își desfășoară doar o mică parte din suprafața întregului UAT nu se poate considera această valoare reprezentativă pentru analiza de față. Aceeași situație apare și în cazul orașelor Covasna și Întorsura Buzăului din județul Covasna precum și în cazul comunei Tărlungeni din județul Brașov, localități care au peste 9000 de locuitori (Tabelul 4.1). Reprezentativ pentru zona de studiu este cazul orașul Nehoiu care își desfășoară întreaga suprafață a UAT-ului în cadrul zonei de studiu. Prin urmare se poate afirma că din cadrul arealului supus cercetării cea mai populată localitate este Nehoiu cu cei 11345 locuitori. Acesta este urmat de comunele Vernești și Berca cu 9046, respectiv 8903 locuitori la nivelul anului 2015. Celălalt oraș a cărei suprafață este cuprinsă în integralitate în sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău este Pătârlagele. Aceasta avea în anul 2015 o populație de 7858 locuitori (Tabelul 4.1).

Valoarea medie pe țară a densității populației este de aproximativ 84 locuitori/km2. În cadrul zonei de studiu această valoare este depășită în aproximativ 11 localități din cele 63 existente. Valori ridicate ale densității populației apar ca și în cazul numărului de locuitori în orașe precum Întorsura Buzăului (155 locuitori/km2) și Săcele (144 locuitori/km2). Considerând același raționament similar cazului numărului de locuitori putem afirma faptul că aceste valori ridicate nu sunt reprezentative pentru zona de studiu deoarece cele două localități își desfășoară mare parte din suprafața UAT-ului în afara arealului supus cercetării. Comuna Unguriu înregistrează cea mai mare valoare a densității populației dintr-o localitate a cărei suprafață se află în întregime în interiorul zonei de studiu (Figura 41). Această valoare este de 145,75 locuitori/km2.

Figura 4.1. Densitatea populației umane în cadrul UAT-urilor din zona de studiu

Sursa datelor: ANCPI, 2016 și Institutul Național de Statistică, 2015

Se observă faptul că localitățile din zona subcarpatică amplasate de-a lungul râului Buzău și situate în integralitate în zona de studiu prezintă valori ridicate ale densității populației între 97,1 și 127 locuitori/km2.

Areale slab populate sunt specifice comunelor Gura Teghii, Siriu, Chiojdu și Vama Buzăului, localități situate în zona montană unde densitatea medie este sub 37 locuitori/km2 (Figura 4.1).

Activitățile economice în arealul supus cercetării constau în general în: activități agricole (cultura plantelor, a pomilor fructiferi și a viței de vie), exploatarea și prelucrarea lemnului (în special în zona orașului Nehoiu), extracția combustibililor fosili (petrol și gaze naturale), creșterea animalelor, activități specifice industriei alimentare, activități specifice industriei textile, activități specifice industriei hidroenergiei, turismul și activitățile specifice sectorului bancar. Dintre toate activitățile economice desfășurate în zonă, cel mai ridicat impact asupra scurgerii, îl au exploatarea masei lemnoase (favorizează scurgerea rapidă de suprafață și formarea viiturilor rapide) și activitățile specifice industriei hidroenergetice concretizate prin acumularea de la Siriu, care are un rol de regularizare a scurgerii râului Buzău.

4.2. Infrastructura de transport și de locuit – elemente de vulnerabilitate la viituri și inundații

Infrastructura existentă într-o anumită regiune reprezintă un element economic și social foarte important cu vulnerabilitate ridicată la producerea viiturilor și inundațiilor (Limao și Venables, 2001). 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). Ea 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.

Producerea unor fenomene naturale de risc poate determina avarierea sau distrugerea totală sau parțială 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 zonei de studiu, a avut loc în anul 2005 când a fost distrus podul ce traversează râul Buzău din localitatea Mărăcineni ( județul Buzău), acesta fiind aferent Drumului European 85 care face legătura dintre Muntenia și Moldova. 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).

Infrastructura de locuit este de asemenea foarte vulnerabilă în special în cazul producerii viiturilor caracterizate de o viteză ridicată de curgere a apei râurilor. Pe lângă presiunea mecanică exercitată de apa râului, aceasta antrenează și alte tipuri de materiale ce pot avaria grav structura unei construcții. Clădirile sunt cu atât mai vulnerabile cu cât materialul din care sunt realizate este mai puțin rezistent la acțiunea mecanică a apei (Neubert et al., 2008). Clădirile situate în albia inundabilă a râului pot fi afectate ca urmare a acțiunea erozive a apei asupra solului pe care acestea sunt construite (Kelman, 2003). Acest proces poate deveni foarte periculos deoarece în cazul unei eroziuni foarte severe construcția se poate dărâma.

4.2.1. Rețeaua de drumuri

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 din arealul supus cercetării 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 forestiere.

Din punct de vedere al rețelei de transport rutier, importanța cea mai ridicată o au drumurile naționale, prin urmare acestea reprezintă elementele structuralecu vulnerabilitate ridicată la viituri și inundații. În zona de studiu sunt amplasate două tronsoane ale unor astfel de categorii de drumuri. Cel mai important dintre acestea este DN 10 care face legătura între orașele Buzău și Brașov. În cuprinsul zonei de studiu lungimea acestuia este de 114 km, tronsonul aflat în discuție urmărind cursul râului Buzău (Figura 4.2). În cadrul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău DN 10 trece printr-un număr de 11 localități (Tabel 4.2) 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 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 4.2). Această localitate se află plasată la extremitatea nord-vestică a zonei de studiu (Figura 4.2).

Tabel 4.2 Localitățile traversate de DN 10 în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău și lungimea drumului național în cuprinsul lor

Sursa: Prelucrare după Open Street Map, 2016

Un alt drum național care este prezent în zona de studiu este DN 13E (Figura 4.2) cu o lungime de circa 10 km, acesta intersectându-se cu DN 10 pe teritoriul localității Întorsura Buzăului din județul Covasna. Cele două artere rutiere naționale însumează o lungime de 154 km.

O altă categorie importantă de drumuri care conectează localitățile din interiorul zonei de studiu sunt cele județene. În cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău aceste drumuri au o lungime totală de circa 355 km. Sunt prezente în special în zona Subcarpatică și multe dintre acestea urmăresc principalele cursuri de apă: DJ 103P și DJ 102L de-a lungul râului Bâsca Chiojdului (Figura 4.2); DJ 203 K de-a lungul râului Slănic; DJ 203 L de-a lungul râului Sărățel; DJ 220 de-a lungul râului Câlnău; DJ 100H de-a lungul râului Nișcov etc (Figura 4.2).

Figura 4.2. Rețeaua rutieră din sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (Sursa: Prelucrare după Open Street Map, 2016)

Amplasarea acestora de-a lungul 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.

Drumurile Comunale au o lungime totală de 144 km fiind distinse un număr de 31 de tronsoane. Marea majoritate acestor drumuri se află în partea estică a râului Buzău (Figura 4.2).

Celelalte categorii de drumuri care completează rețeaua rutieră a zonei de studiu sunt prezente pe o lungime de 2628 km, fiind reprezentate de drumuri rezidențiale și drumuri forestiere.

Foto 4.1.a. Amplasarea Drumului Național 10, a căi ferate Buzău-Nehoiașu și a Gării Nehoiașu în vecinătate a râului Buzău; b. Amplasarea Drumului Județean 203K în vecinătatea râului Slănic

(Foto: Costache, 2016)

Prin intermediul tehnicilor specifice SIG s-a determinat densitatea drumurilor din zona de studiu (km/10 km2). Astfel în sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău au rezultat valori cuprinse între 0 – 54.1 km/10 km2 (Figura 4.3). Pentru calcularea densității rețelei rutiere au fost considerate toate categoriile de drumuri.

Pe suprafețe importante din cadrul zonei de studiu rețeaua rutieră nu este prezentă sau este foarte redusă. Asemenea areale 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 a zonei de studiu, acolo unde este amplasat orașul Întorsura Buzăului suprapus peste un relief plan de depresiune propice dezvoltării rețelei rutiere.

Figura 4.3. Densitatea rețelei rutiere în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

4.2.2. Rețeaua de căi ferate

Rețeaua feroviară a unei regiuni reprezintă un alt element esențial în serviciile de transport din zona respectivă. O posibilă avarie sau deteriorare a acesteia ca urmare a producerii unor fenomene naturale de risc poate induce grave disfuncționalități.

Similar analizei realizate pentru drumuri, au fost identificate și determinate lungimile de cale ferată aferente localităților pe care aceasta le tranzitează (Tabelul 4.3). Baza de date reprezentând rețeaua feroviară a fost preluată de asemenea din Open Street Map. Rețeaua feroviară este slab reprezentată în cadrul zonei de studiu. Acest tip de infrastructură de transport are în componență două sectoare de căi ferate. Calea ferată ce face legătura între localitățile Buzău și Nehoiașu urmărește cursul râului Buzău, fiind în mare parte paralelă cu Drumul Național 10 (Figura 4.2). Aceasta măsoară o lungime de 69 km și trece printr-un număr de 9 localități toate situate în județul Buzău.

Tabel 4.3 Localitățile din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău traversate de calea ferată Buzău – Nehoiașu și lungimea acesteia în cuprinsul lor

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 4.3). 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 4.3).

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.

4.2.3. Infrastructura de locuințe

Locuințele reprezintă alte elemente de infrastructură cu vulnerabilitate ridicată la producerea viiturilor și inundațiilor. 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 de exemplu pe data de 29.V.2012 în mai multe comune aflate de-a lungul râul Slănic (Costache și Prăvălie, 2013), cât și din cauza scurgerii accelerate a apei pe versanți și scurgerii torențiale care mai departe provoacă inundații în locuințele din partea inferioară a văii.

În data de 29.V.2012 au fost inundate locuințele aferente localităților: Lopătari, Beceni, Săpoca și Cernătești. În comuna Cernătești a fost afectat un număr de aproximativ 20 de gospodării (ISU Buzău, 2014).

În cadrul zonei de studiu există diferențieri importante între numărul locuințelor din localități (Figura 4.4). 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 se află 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 4.4).

Figura 4.4. Repartiția numărului de locuințe în cadrul localităților situate în Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

(Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, 2014)

Capitolul 5. Caracteristici hidrografice și hidrologice

În acest capitol se va urmări într-o primă parte prezentarea principalelor carcteristici ale rețelei hidrografice și a bazinelor din zona de studiu care influnețează formarea viiturilor și inundațiilor. În a două parte s-au făcut referiri la elementele principale ale scurgerii medii și maxime caracteristice zonei de studiu.

5.1. Caracteristici morfometrice ale principalelor cursuri de apă și sub-bazine hidrografice

Principalele caracteristici morfometrice ale cursurilor de apă și bazinelor hidrografice care influențează modul de manifestare a viiturilor și inundațiilor sunt: panta medie a cursului de apă, lungimea acestuia, suprafața bazinului hidrografic, altitudinea medie a acestuia, panta medie a bazinelor hidrografice și coeficientul de formă. Analiza acestor caracteristici pentru zona de studiu a fost realizată după ce în prealabil rețeaua hidrografică împreună cu bazinele aferente acesteia au fost derivate prin intermediul tehnicilor SIG.

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 5.1) 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 5.1). Dintre bazinele de ordinul întâi cele mai mari suprafețe le sunt corespunzătoare râurilor: Bâsca cu 783 km2 (altitudine medie de 1120 m), Slănic cu 472 km2 (altitudine medie de 577 m), Bâsca Chiojdului cu 340 km2 (altitudine medie de 658 m), Nișcov cu 221 km2 (altitudine medie de 332 m), Bălăneasa cu 189 km2 (altitudine medie de 517 m), Sărățel cu 189 km2 (altitudine medie de 428 m), Câlnău cu 172 km2 (altitudine medie de 369 m) și Siriul Mare cu 84 km2 (altitudine medie de 1052 m) (Figura 5.2).

Bazinul afluent cu cea mai mare suprafață, Bâsca se află exclusiv în partea montană, altitudinea medie a acestuia fiind de 1120 m (Tabelul 5.1). 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 5.1). 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 5.1).

Tabelul 5.1 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

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 5.1).

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):

(5.1),

unde:

Rc – raportul de circularitate al bazinului hidrografic;

A – suprafața bazinului hidrografic (km2);

P – perimetrul bazinului hidrografic (km).

Figura 5.2 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.

5.2. Caracteristici hidrologice generale

Pentru creearea unei imagini de ansamblu asupra caracteristicilor hidrologice ale unei regiuni frecvent în studiile de specialitate sunt analizați parametrii caracteristici scurgerii medii determinați pentru perioadă multianuală: debitul mediu anual, debitul mediu multianual, debitul mediu specific, volumul mediu anual de apă scurs, stratul mediu de apă scurs pe suprafața bazinului hidrografic etc.

În vederea analizei acestor parametrii ai scurgerii medii pe principalele râuri din zona de studiu au fost utilizate serii de date colectate de 14 stații hidrometrice din zona de studiu, ale căror caracteristici morfometrice (suprafață și altitudine medie) sunt prezentate în Tabelul 5.2, iar localizarea lor este redată în Figura 5.3.

Figura 5.3 Amplasarea stațiilor hidrometrice în cadrul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

Pentru 10 stații hidrometrice au fost utilizate datele din perioada 1971 – 2010. Pentru stația hidrometrică Varlaam, de pe râul Bâsca Mică datele hidrologice au fost disponibile pentru perioada 1973 – 2010. În ceea ce privește stația hidrometrică Vama Buzăului amplasată pe râul Buzău, datele hidrologice au fost colectate pentru un număr de 22 de ani din perioada 1989 – 2010. Referitor la râul Nișcov, acesta a fost de-a lungul timpului monitorizat prin intermediul a două stații hidrometrice. Astfel până în anul 1999 pe râul Nișcov a funcționat stația hidrometrică Nișcov de la care s-au utilizat date începând cu anul 1976, în timp ce după anul 2000 a fost înființată stația hidrometrică Izvoru de la care, în prezenta analiză, s-au folosit date până în anul 2010.

Tabel 5.2 Principalele caracteristici ale scurgerii medii multianuale din perioada 1971 – 2010 la stații hidrometrice din cadrul Sectorului și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

*S – suprafața bazinului aferentă stației hidrometrice; Hmed – Altitudinea medie a bazinului hidrografic corespunzător stației hidrometrice; Q – debitul mediu multianual; q – debitul specific mediu multianual; h – stratului de apă scurs mediu multianual; Vol. an. – volumul mediu multianual; Cv – coeficientul de variație a debitelor medii anuale;

**Parametrii scurgerii medii se referă la perioade diferite: Vama Buzăului (1989 – 2010); Nișcov (1976 – 1999); Izvoru (2000 – 2010); Varlaam (1973 – 2010).

5.2.1. Parametrii scurgerii medii multianuale și variabilitatea ei spațială

Variația debitului mediu multianual

Debitele medii multianuale pe râurile din zona de studiu variază între 0,12 m3/s la stația hidrometrică Costomiru de pe râul Câlnău și 26,61 m3/s la stația hidrometrică Măgura de pe râul Câlnău. Valoarea debitului mediu multianual în mai multe secțiuni de închidere a unor bazine hidrografice, este, în general, direct proporțională cu suprafața acestora, mai ales dacă bazinele hidrografice se desfășoară într-o zonă cu caracteristici geografice similare. Acest lucru este valabil și pentru zona de studiu. Astfel, în urma realizării graficului de corelație între debitul mediu multianual de la stațiile hidrometrice din arealul supus cercetării și suprafețele de bazin corespunzătoare acestora a rezultat un coeficient de corelația r egal cu 0,97 (Figura 5.4), ceea ce indică o legătură foarte strânsă între cei doi parametrii. Cea mai redusă suprafață de bazin hidrografic corespunde stației hidrometrice Cosmtomiru amplasată pe râul Câlnău (Figura 5.4). Aceasta controlează o secțiune de circa 37,3 km2 (Tabel 5.2) din totalul bazinului hidrografic și îi corespunde după cum s-a menționat cea mai redusă valoare a debitului mediu multianual. De cealaltă parte, stația hidrometrică Măgura, amplasată pe râul Buzău (Figura 5.4) controlează o secțiune de bazin cu suprafața de 2280 km2, iar valoarea medie multianuală a debitului este cea mai mare dintre toate stațiile hidrometrice (Tabel 5.2).

Figura 5.4 Corelația dintre suprafața stațiilor hidrometrice în sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău și debitul mediu multianual

Variația debitului specific mediu multianual

Scurgerea specifică se exprimă prin intermediul debitului specific (q) având ca unitate de măsură l/s/km2. Acesta se definește ca fiind cantitatea de apă scursă pe o unitate de suprafață într-o anumită perioadă de timp (Pișota et al., 2005).

(5.2),

unde: qan – debitul specific mediu anual;

Qan – debitul lichid mediu anual;

S – suprafața secțiunii de bazin aferentă stației hidrometrice pentru care se măsoară debitul specific

Pe ansamblul zonei de studiu media multianuală a debitului specific variază între 0,13 l/s/km2 la stația hidrometrică Izvoru de pe râul Nișcov și 26,96 l/s/km2 valoare înregistrată la stația hidrometrică Comandău de pe râul Bâsca Mare (Tabelul 5.2).

Deoarece se obține prin împărțirea valorilor de debit la suprafața bazinului corespunzătoare secțiunii de închidere, se consideră că debitul specific este un bun indicator al condițiilor fizico-geografice care influențează scurgerea, deoarece se elimină influența suprafeței bazinului hidrografic (Chendeș, 2011). Astfel prin intermediul acestui parametru poate fi pusă în evidență influența altitudinii asupra condițiilor de scurgere a apei, mai ales că variația altitudinală impune anumite caracteristici climatice pentru diferite zone (Chendeș, 2011).

În cazul zonei de studiu există o corelație strânsă între altitudinea medie a stațiilor hidrometrice și debitul specific mediu multianual. Astfel coeficientul de corelație r are o valoare apropiată de 0,9 (Figura 5.5), ceea ce sugerează faptul că debitul specific mediu multianual variază odată cu altitudinea. Se pote observa, pe graficul de corelație că pentru 2 stații hidrometrice există o abatere mare de la dreapta de regresie (Figura 5.5). Aceste stații sunt Comandău de pe râul Bâsca Mare și Vama Buzăului de pe râul Buzău. Această abatere apare din cauza faptului că cele două stații hidrometrice, deși au altitudini relativ similare cu alte trei stații hidrometrice, valorile debitului specific mediu multianual este mai ridicat ca urmare a unui debit mediu multianual cu valori ridicate raportat la suprafața bazinului hidrografic. Acest fapt se explică printr-o cantitate mare de precipitații medie pe bazin care favorizează o scurgere bogată.

Figura 5.5 Corelația dintre altitudinea medie a secțiunilor de bazin și debitul specific aferent stațiilor de închidere a secțiunilor

Ca urmare a faptului că suprafața bazinului hidrografic rămâne constantă în timp, aceasta modificându-se doar în cazul unor evenimente geologice excepționale, variația temporală a debitului specific la o stație hidrometrică va urmări întotdeanua variația și tendința debitului lichid.

Spațializarea valorilor debitului specific mediu multianual pe cuprinsul zonei de studiu s-a realizat prin intermediul metodei de interpolare Residual Kriging. Aplicarea acestei metode a fost posibilă ca urmare a existenței unei strânse legături între valorile debitului specific mediu multianual înregistrat la stațiile hidrometrice și altitudinea medie a secțiunilor de bazin corespunzătoare acestora. Prin realizarea corelației dintre cei doi parametrii a fost obținută dreapta de regresie (Figura 5.5), acesteia fiindu-i asociată o ecuație în care variabila dependentă (debitul specific mediu multianual) este calculat în funcție de variabila independentă (altitudinea medie a bazinului hidrografic). Utilizarea ecuației dreptei de regresie în mediul GIS, în vederea spațializării valorilor debitului specific mediu multianual a presupus înlocuirea variabilei independente cu Modelul Digital de Teren. Astfel a rezultat un raster reprezentat de valorile teoretice ale debitului specific mediu multianual în cadrul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău. În continuare prin utilizarea dreptei de regresie au fost calculate valorile teoretice ale debitului specific mediu multianual la fiecare din cele 14 stații hidrometrice. Următorul pas a constat în determinarea reziduurilor corespunzătoare fiecărei stații hidrometrice, acestea rezultând din operație de scădere a valorilor teoretice din cele reale. Ulterior valorile reziduurilor de la fiecare stație au fost interpolate utilizând metoda Kriging-ului Ordinar. Rasterul nou rezultat a fost adunat cu primul raster reprezentând valorile teoretice ale debitului specific mediu pe suprafața zonei de studiu obținându-se în final valorile spațializate ale debitului mediu specific în cadrul zonei de studiu (Figura 5.6). Acestea variază între 0,05 l/s/km2, în zonele cu altitudinile cele mai joase și 33,5 l/s/km2 în arealele cu altitudinea cea mai ridicată. Acestea au fost grupate în șase clase de valori. Pentru patru din cele șase clase stabilirea pragurilor a fost făcută din 5 în 5 unități de debit specific, excepție făcând prima clasă unde a fost stabilit doar pragul superior și ultima pentru care s-a luat în considerare valoarea inferioară și cea maximă (Figura 5.6).

Valorile scăzute de sub 2 l/s/km2 sunt prezente exclusiv în partea subcarpatică a zonei de studiu, în general în parțile medii și mijlocii ale bazinelor hidrografice. Acestea apar pe circa 26% din totalul arealului supus cercetării (Figura 5.6). Un debit specific mediu multianual cuprins între 2 – 7 l/s/km2 caracterizează părțile superioare ale bazinelor subcarpatice precum și cele mai joase altitudini din cadrul bazinelor carpatice. Pe ansamblul zonei de studiu valorile încadrate în cea de-a doua clasă sunt prezente pe aproximativ 24% din total (Figura 5.6). Cea de-a treia clasă de valori, cuprinse între 7,1 – 12 l/s/km2 caracterizează zona de studiu într-un procent de circa 12% (Figura 5.6), fiind prezentă exclusiv în zona Carpatică. O cincime din sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău are valori ale debitului specific mediu multianual cuprinse între 12,1 – 17 l/s/km2 (Figura 5.6). Această clasă de valori este prezentă în general în zonele mijlocii ale bazinelor hidrografice din zona montană. Un procent aproximativ egal însumează și ultimele două clase cu valori de peste 17,1 l/s/km (Figura 5.6), acestea caracterizând părțile superioare ale bazinelor din zona Carpatica a arealului supus cercetării.

Figura 5.6 Distribuția spațială a valorilor debitului specific mediu multianual (q) în perioada 1971 – 2010 pe cuprinsul zonei de studiu.

Volumul mediu multianual de apă scurs

Un alt parametru prin care se poate caracteriza scurgerea medie a unui râu este volumul de apă scurs. Acesta reprezintă cantitatea de apă transportată de râuri într-o perioadă de timp și se determină prin intermediul relației (Pișota et al., 2005):

(5.3),

unde: W – volumul de apă scurs exprimat în m3;

Q – debitul lichid exprimat în m3/s;

T – timpul exprimat în secunde (s).

În vederea determinării valorilor medii ale volumului dintr-o anumită perioadă de timp, seva recurge la înmulțirea valorii medii a debitului lichid din perioada respectivă cu numărul total de secunde aferent perioadei. Astfel formula pentru volumul mediu anual (Wan) devine:

(5.4),

unde: Wan – volumul mediu anual de apă scurs exprimat în m3;

Qan – debitul mediu anual lichid exprimat în m3/s;

s – secunde.

Ca și în cazul debitului mediu multianual de la cele 14 stații hidrometrice amplasate în zona de studiu, variația temporală a valorilor volumului mediu anual de apă scurs, tendința generală a acestora precum și numărul abaterilor pozitive și negative vor fi aceleași cu cele caracteristice debitului lichid mediu multianual. De asemenea, spre deosebire de debitul specific mediu anual, în al cărui calcul intervine suprafața fiecărei secțiuni de bazin aferentă stațiilor hidrometrice, în calculul volumului mediu multianual este luat în considerare timpul care rămâne constant pentru toate stațiile hidrometrice din zona de studiu. În consecință mediile multianuale ale volumelor de apă scurse vor avea o ierarhizare similară cu cea a debitelor lichide medii multianuale (Tabelul 5.2). Aceste similitudini sunt întărite și rezultatele regresiei liniare realizate între Wan și suprafața secțiunilor de bazin corespunzătoare stațiilor hidrometrice la care a fost determinată valoarea volumului mediu de apă (Figura 5.7). Acestea sunt aproape identice cu cele obținute în urma corelației dintre debitul lichid și suprafața secțiunii aferentă stației unde acesta a fost măsura.

Astfel, cea mai scăzută valoare a Wan înregistrată la stațiile hidrometrice din zona de studiu, se înregistrează pe râul Câlnău la Costomiru, având o valoare de 3,87 mil. m3. Următoarea valoare a volumului mediu multianual este de 6,54 mil. m3 și se înregistrează la stația Izvoru de râul Nișcov (Tabelul 5.2). Trebuie menționat faptul că spre deosebire de stația hidrometrică Câlnău unde au fost luate în considerare pentru analiză 40 de valori medii anuale, valoarea de la stația hidrometrică Izvoru a rezultat din medierea celor 11 valori corespunzătoare perioadei 2000 – 2010 (Tabelul 5.2).

Figura 5.7 Corelația dintre suprafața secțiunilor de bazin hidrografic și volumul mediu multianual de apă scurs

Stația hidrometrică Nișcov de pe râul cu același nume a înregistrat cea de-a treia valoare ca mărime a volumului mediu multianual, aceasta situându-se în jurul a 11,9 mil. m3. De asemenea, pentru obținerea acestei valori s-a luat în considerare un număr mai redus de ani, 24, față de cazul stației hidrometrice Costomiru. Stația hidrometrică Lopătari a înregistrat în perioada 1971 – 2010 o valoare a volumului mediu multianual de apă scurs de 22,69 mil. m3 (Tabelul 5.2), aceasta fiind plasată pe locul 4 în sens crescător în ierarhia valorilor de la stațiile hidrometrice din sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău. Valori de peste 100 mil. m3 ale volumului mediu multianual sunt specifice stațiilor hidrometrice Varlaam de pe Bâsca Mică (108,35 mil. m3), Sita Buzăului de pe râul Buzău (174,41 mil. m3), Varlaam de pe Bâsca Mare (243,78 mil. m3), Bâsca Roziliei de pe râul Bâsca Unită (389,87 mil. m3), Nehoiu de pe râul Buzău (672,18 mil. m3) și Măgura de pe râul Buzău (838,96 mil. m3) (Tabelul 5.2).

Stratul de apă scurs mediu anual (h)

Stratul de apă scurs (h) reprezintă grosimea stratului de apă ce este distribuit uniform pe cuprinsul unui bazin hidrografic (Pișota et al., 2010). Acesta se exprimă în milimetri (mm) și este calculat prin raportarea volumului de apă (W) măsurat într-o anumită secțiune a bazinului hidrografic la suprafața zonei respective (F). Ecuația de obținere a stratului de apă scurs are următoarea formă (Pișota et al., 2005):

(5.5);

Ca urmare a faptului că grosimea stratului de apă scurs pe o anumită secțiune de bazin se obține prin împărțirea unei derivate a debitului lichid (volumul de apă) la suprafața sectorului de bazin luat în considerare, variația acestuia va fi similară cu cea a debitului specific.

Cea mai ridicată valoare medie multianuală a stratului de apă scurs, de 849,23 mm/an, este corespunzătoare stației hidrometrie Comandău, amplasată pe râul Bâsca Mare. Aceasta este urmată îndeaproape stația hidrometrică Vama Buzăului cu o medie multianuală de 830,6 mm/an (Tabelul 5.2). La o diferență de circa 300 mm/an se află stațiile hidrometrice Varlaam de pe râul Bâsca Mare și Bâsca Roziliei de pe râul Bâsca Unită, cu 556,57 mm/an și respectiv 507,57 mm/an. Intervalului dintre 400 și 500 mm/an îi sunt corespunzătoare alte 4 stații hidroemtrice: Nehoiu (487,59 mm/an), Sita Buzăului (484,47 mm/an), Varlaam de pe râul Bâsca Mică (452,33 mm/an) și Măgura (410,07 mm/an) (Tabelul 5.2). Acestea sunt urmate de stația hidrometrică Chiojdu cu 372,14 mm/an, stația hidrometrică Lopătari cu 233,96 mm/an și Costomiru cu 103,96 mm/an. Ultimele 3 stații în ordinea descrescătoare a valorilor înregistrează sub 100 mm/an: Cernătești (93,71 mm/an), Nișcov (59,64 mm/an) și Izvoru (4,17 mm/an) (Tabelul 5.2).

Similar cazului debitului specific mediu multianual, stratul de apă scurs a putut fi spațializat pe cuprinsul zonei de studiu prin intermediul metodei de interpolare Residual Kriging. În acest sens, ca și în cazul anterior menționat a fost utilizată relația de regresie liniară dintre altitudinea medie a secțiunii de bazin corespunzătoare stațiilor hidrometrice și grosimea stratului de apă ce a rezultat în urma calculeleor (Figura 5.8). Din nou stațiile hidrometrice Comandău de pe râul Bâsca Mare și Vama Buzăului de pe râul Buzău, au o abatere semnificativă față de dreapta de regresie. Explicațiile sunt similare cazului corelației altitudinii medii cu debitul specific mediu multianual. Pe baza metodei Residual Kriging s-au obținut valorile spațializate pe cuprinsul zonei de studiu ale stratului de apă scurs mediu multianual (Figura 5.9).

Figura 5.8 Corelația dintre altitudinea medie a stațiilor hidrometrice și stratul scurs mediu multianual aferent acestora

Valorile mai mici de 50 mm/an ale stratului de apă scurs mediu multianual caracterizează areale întinse din zona de studiu, ocupând circa 30% din cadrul acesteia (Figura 5.9). Sunt prezente în general în majoritatea sectoarelor mijlocii și inferioare ale bazinelor hidrografice din zona subcarpatică (Nișcov, Bălăneasa, Sărățel, Slănic și Câlnău). Grosimi ale stratului de apă scurs mediu multianual între 50,1 și 200 mm acoperă circa 17% din totalul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, caracterizând zonele mai înalte ale bazinelor mijlocii din zona Subcarpatică (Figura 5.9). Următoarele clase de valori ale stratului de apă scurs mediu multianual, cuprinse între 201 și 350 mm/an respectiv 351 și 500 mm/an, ocupă fiecare câte 15% din zona de studiu (Figura 5.9). Valorile de peste 500 mm/an sunt prezente exclusiv în partea montană a Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău, fiind specifice pe areale extinse în bazinele hidrografice Bâsca Mare, Bâsca Mică, Siriul Mare și în zona de izvor a râului Buzău. Aceste suprafețe ocupă circa un sfert din totalul zonei de studiu (Figura 5.9).

Pe ansamblul zonei de studiu această repartiție a valorilor stratului mediu multianual de apă scurs se datorează variației precipitațiilor atmosferice care în zona montană înalte sunt mai bogate în vreme ce în zona Subcarpatică acestea sunt slabe cantitativ. Altitudinea reliefului este factorul care impune etajarea pe verticală a sumelor anuale de precipitații.

Figura 5.9 Grosimea medie multianuală a stratului de apă scurs pe cuprinsul zonei de studiu

5.2.2. Variabilitatea temporală a scurgerii lichidă

Debitul mediu anual

Debitul mediu anual la cele 14 stații hidrometrice din zona de studiu a variat pe perioada de analiză a variat între 0,009 m3/s înregistrat în 2001 la stația hidrometrică Costomiru de pe râul Câlnău, și 67,2 m3/s înregsistrat la stația hidrometrică Măgura de pe râul Buzău în anul 1984.

La stația hidrometrică Costomiru debitul mediu anual, în perioada 1971 – 2010, a variat între 0,1 m3/s, valoare înregistrată în anii 1989 și 2001 și 0,4 m3/s, valoare caracteristică anului 2005 (Figura 5.10A). O valoare ridicată a debitului râului Câlnău s-a produs și în anul 1972 când media anuală a fost de 0,37 m3/s. Tendința generală a debitelor râului Câlnău la stația hidrometrică Costomiru este una de scădere (Figura 5.10A). Referitor la abaterile valorilor debtielor medii anuale de la media multianuală, din analiza efectuată a rezultat faptul că în doar 16 cazuri din seria de 40 de ani, valorile debitului mediu anual s-au situat peste valoarea medie multianuală. Cea mai mare abatere pozitivă a avut loc în anul 2005 când debitul mediu anual a depășit cu 0,28 m3/s media multianuală a debitelor. Numărul abaterilor negative ale valorilor medii anuale față de media multianuală pe perioada de referință reprezintă circa 60% din total cazurilor. Evident cea mai mare abatere negativă s-a înregistrat în anii 1989 și 2001, când debitul mediu anual a fost cu 0,11 m3/s sub cel mediu multianual.

Considerând valoarea debitului mediu multianual în ordine crescătoare, următoarea stație este Izvoru, amplasată pe râul Nișcov. Conform determinărilor realizate în softurile GIS, stației hidrometrice Izvoru îi corespunde o secțiune de bazin de 124 km2 (Tabel 5.2), altitudinea medie a acesteia fiind de 385 m (Tabel 5.2). Această stație hidrometrică a început să înregistreze date relativ recent, din anul 2000. Debitul mediu multianual în perioada considerată este de 0,21 m3/s (Figura 5.10A). Cea mai ridicată valoare a debitului mediu anual s-a produs în anul 2005 și a fost de 0,561 m3/s, în timp ce cea mai scăzută valoare s-a înregistrat în anul 2008. În cazul a 3 din cele 11 valori de debit mediu anual colectate de la stația hidrometrică Izvoru abaterea față de media multianuală este negativă.

De la cea de-a două stație de pe râul Nișcov, amplsată pe Nișcov, seria de debite medii multianuale a inclus 24 de valori corespunzătoare perioadei 1976 – 1999. Acestei stații îi corespunde o secțiune de bazin hidrografic cu suprafața de 200 km2 și o altitudine medie de 349 m. Debitul mediu anual pe perioada celor 24 de ani de funcționare a stației hidrometrice a fost cuprins între 0,038 m3/s în anul 1994 și 0,928 m3/s, valoare specifică anului 1988 (Figura 5.10A). În această perioadă tendința generală a fost una de creștere (Figura 5.10A). Valoarea medie multianuală a debitului lichid la stația hidrometrică Nișcov pe perioada de funcționare a acesteia este de 0,38 m3/s. Abaterile negative ale debitelor medii anuale la stația hidrometrică Nișcov, față de media multianuală, au avut o frecvență de 37,5%, restul de 62,5% fiind reprezentate de abaterile negative.

În continuare, în sens crescător următoarea valoare de debit lichid mediu multianual pe perioada 1971 – 2010 s-a înregistrat la stația hidrometrică Lopătari pe râul Slănic, aceasta fiind de 0,72 m3/s (Figura 5.10A). Stația hidrometrică Lopătari controlează în amonte o suprafață de 97 km2, această secțiune de bazin prezentând o altitudine medie de 912 m. Per ansamblul perioadei debitele medii anuale au variat de la 0,224 m3/s în anul 1994 la 1,7 m3/s în anul 2005 (Figura 5.10A). Tendința generală a acestor valori în perioada de referință a fost una de ușoară scădere. Față de valoarea medie multianuală, 19 din cele 40 de valori luate în considerare prezintă o abatere pozitivă în vreme ce celelalte 21 de cazuri se poziționează sub valoarea de 0,72 m3/s.

Figura 5.10A Variația debitelor medii anuale la stațiile hidrometrice din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

Stația hidrometrică Chiojdu amplasată în sectorul montan al cursului râului Bâsca Chiojdului, controlează în amonte o secțiune de 106 km2, aceasta având o altitudine medie de 908 (Tabel 5.2). Cu toate că prezintă condiții geografice foarte asemănătoare cu cele aferente stației hidrometrice Lopătari, valoarea medie multianuală a debitului lichid este 1,21 m3/s (Figura 5.10A). De-a lungul întregii perioade de observații debitele medii anuale au variat între 0,304 m3/s în anul 1989 și 3,6 m3/s în anul 2005 (Figura 5.10A), având o foarte ușoară tendință de creștere (Figura 5.10A). În cazul stației hidrometrice Chiojdu numărul abaterilor pozitive față de media multianuală este egal cu cel al abaterilor negative.

O valoarea medie multianuală a debitului lichid foarte apropiată de cea de la stația hidrometrică Chiojdu se înregistrează la stația Cernătești amplasată pe râul Slănic care controlează o secțiune de bazin cu suprafața de 409 km2 și o altitudine medie de 593 m (Tabel 5.2). Debitele medii anuale la stația hidrometrică Cernătești în perioada 1971 – 2010 au fost cuprinse între 0,006 m3/s în anul 1979 și 2,99 m3/s în anul 2005 (Figura 5.10A), cu o medie multianuală de 1,22 m3/s. Deși stația hidrometrică Cernătești controlează o secțiune de bazin de aproximativ 4 ori mai mare decât stația hidrometrică Chiojdu, debitele medii multianuale aproape similare se explică prin altitudinea medie mai ridicată și a precipitațiilor mai bogate în cazul secțiunii aferente stației hidrometrice Chiojdu. La stația hidrometrică Cernătești tendința debitelor medii anuale este aproape staționară (Figura 5.10A). În urma analizei realizate, a rezultat un număr de 16 ani în care abaterea față de valoarea medie multianuală a debitului lichid a fost pozitivă în timp ce în 24 din cazuri medii anuale s-au situat sub cea multianuală.

Situată în zona montană cu o altitudine medie a secțiunii de bazin controlată de 1298 m și o suprafață de 93 km2, stația hidrometrică Comandău (Tabel 5.2) amplasată pe râul Bâsca Mare a înregistrat de-a lungul perioadei 1971 – 2010 o valoarea medie multianuală de debit lichid dublă față de stațiile Chiojdu și Cernătești (Figura 5.10B). Și de această dată altitudinea reliefului și cantitatea mai mare de precipitații influențează într-o mare măsură valorile de debit, în condițiile în care suprafața de bazin corespunzătoare stației hidrometrice Comandău este mai mică decât cea a stațiilor Cernătești și Chiojdu. Debitele medii anuale la stația hidrometrică Comandău au variat între 1,29 m3/s în anul 1987 și 3,66 m3/s în anul 2001 (Figura 5.10B), acestea având o tendință de creștere. Prin medierea celor 40 de ani luați în considerare a rezultat un debit mediu multianual de 2,51 m3/s (Figura 5.10B). Față de această valoare, au fost consemnate un număr de 19 abateri pozitive și 21 de abateri negative (Figura 5.10B).

Prima stație hidrometrică care monitorizează scurgerea pe râul Buzău dinspre amonte spre aval, este Vama Buzăului. Aceasta controlează o secțiune de bazin cu suprafața de 112 km2 și o altitudine medie de 1121 m. Debitul mediu anual înregistrat pe perioada 1989 – 2010 a variat între 1,67 m3/s în anul 1990 și 5,16 m3/s în 2005, acestea prezentând o ușoară tendință de creștere (Figura 5.10B). Debitul mediu multianual calculat pe perioada de referință este 3 m3/s, abaterile pozitive față de această valoare fiind în număr de 9 în vreme ce cazurile în care media anuală a fost sub cea multianuală au fost în număr de 13.

Următoarea valoare de debit mediu multianual în sens crescător s-a înregistrat la stația hidrometrică Varlaam de pe râul Bâsca Mică. Acesteia îi corespund aproximativ 240 km2, areal care prezintă o altitudine medie de 1202 m (Tabel 5.2). La această stație, debitele medii anuale din perioada 1973 – 2010, au variat între 1,56 m3/s în anul 1990 și 6,91 m3/s, în anul 2005. Conform hidrografului debitelor medii anuale, acestea prezintă o ușoară tendință de creștere (Figura 5.10B). Comparând valoarea medie multianuală de debit de 3,45 m3/s cu valorile medii de debit a rezultat un număr de 16 abateri pozitive și 24 de abateri negative.

A doua stație hidrometrică localizată pe râul Buzău în sensul de curgere a acestuia este Sita Buzăului. Secțiunea de bazin controlată de aceasta are o suprafață de 360 km2 și o altitudine de circa 940 m. Debitul mediu multianual la stația hidrometrică Sita Buzăului a fost calculat la 5,54 m3/s aferent perioadei 1971 – 2010 (Tabel 5.2), variind între 0,81 m3/s, în anul 1979 și 10,8 m3/s în 2005 (Figura 5.10B). Conform hidrografului debitelor medii anuale de la stația hidrometrică Bâsca Chiojdului, tendința acestora este una de creștere ușoară. Abaterile pozitive referitoare la debitele medii anuale însumează un număr de 18 cazuri în timp ce abaterile negative apar în cazul a 22 de ani (Figura 5.10B).

Cea de-a doua stație hidrometrică din localitatea Varlaam este destinată monitorizării scurgerii râului Bâsca Mare. Aceasta controlează o suprafață de bazin de aproximativ 438 km2, arealul având o altitudine medie de 1165 m (Tabel 5.2). La stația hidrometrică Varlaam au fost analizate debitele medii anuale din perioada 1971 – 2010. Valorile acestora s-au încadrat între 3,34 m3/s la nivelul anului 1990 și 12,3 m3/s, în anul 2005 (Figura 5.10B). Tendința generală a debitelor medii anuale este una de scădere ușoară. În comparația cu valoarea medie multianuală a debitului de 7,74 m3/s, 22 dintre valorile medii anuale s-au situat deasupra acesteia în timp ce pentru 18 ani au rezultat debite medii mai scăzute.

Figura 5.10B. Variația debitelor medii anuale la stațiile hidrometrice din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

Stației hidrometrice Bâsca Roziliei situată pe cursul râului Bâsca Unită, la o distanță foarte mică de vărsarea acestuia în Buzău, îi este corespunzătoare o secțiune de bazin cu suprafață de 780 km2 și o altitudine medie de 1129 m. Ca urmare a cumulării debitelor râurilor Bâsca Mare și Bâsca Mică precum și prin aportul afluenților situați în aval față de punctul de confluență al celor 2 râuri, la stația hidrometrică Bâsca Roziliei rezultă un debit mediu multianual, pe perioada 1971 – 2010, de 12,38 m3/s (Figura 5.10B). Valorile debitului mediu anual au fost cuprinse între 5,99 m3/s în anul 1990 și 20,8 m3/s în 2005 (Figura 5.10B). Tendința generală a debitelor medii anuale la stația hidrometrică Bâsca Roziliei de pe râul Bâsca Unită este una de scădere foarte ușoară.

A treia stație hidrometrică de pe râul Buzău în sensul de curgere a acestuia, este amplasată în perimetrul localității Nehoiu. Acesteia îi corespunde o suprafață bazinală de 1569 km2 și o altitudine medie de 1041 m. În anul 1977, râul Buzău la stația hidrometrică Nehoiu, a înregistrat cea mai scăzută valoare medie anuală din perioada de referință, această fiind de 2,53 m3/s în timp ce, în anul 2005, valoare medie a debitului râului Buzău la stația hidrometrică Nehoiu a fost de 40,1 m3/s (Figura 5.10B). Tendința generală a valorilor de debit mediu anual la stația hidrometrică Nehoiu, de-a lungul perioadei 1971 – 2010 este una cvasistaționară. Aceasta urmărește cu fidelitate linia ce indică valoare medie multianuală a debitului care este situată în jurul a 21,34 m3/s (Figura 5.10B). Abaterile pozitive ale debitelor medii anuale în perioada 1971 – 2010 au însumat 18 cazuri în timp ce pentru cele negative sunt corespunzătoare 22 de cazuri.

Ultima stație hidrometrică analizată este cea de la Măgura. Aceasta este amplasată pe râul Buzău și controlează aproximativ 2280 km2 de bazin, arealul având o altitudine medie de circa 900 m. Cea mai scăzută valoare de debit mediu anual din perioada 1971 – 2010 s-a înregistrat în 1989 și a fost de 5,85 m3/s în timp ce valoarea medie anuală cea mai ridicată a fost de 67,2 m3/s, aceasta consemnându-se în anul 1984 (Figura 5.10B). Tendința valorilor debitelor medii anuale pe perioada de referință este una de scădere. Media multianuală a debitelor a fost de 26,61 m3/s. La stația hidrometrică Măgura numărul abaterilor pozitive ale debitelor medii anuale față de media multianuală este de 17 în timp ce abaterile negative însumează 23 de cazuri.

Valorile coeficienților de variație a debitelor medii anuale (Cv) pe ansamblul zonei de studiu variază între 0,21 la stația hidrometrică Comandău de pe râul Bâsca Mare și 0,85 la stația hidrometrică Costomiru de pe râul Câlnău (Tabel 5.2). Pentru stațiile hidrometrice din cuprinsul zonei de studiu se observă o tendință de creștere a coeficienților de variație odată cu scăderea altitudinii medii. Acest lucru este scos în evidență și de graficul de corelație în cei doi parametrii, în care coeficientul de corelație r este egal cu 0,85 (Figura 8).

Aceste diferențe apar din cauza faptului că în zonele mai înalte principala sursă de alimentare a râurilor (precipitațiile atmosferice) este mai constantă în decursul unei perioade de timp multianuale în comparație cu zonele joase, acolo unde se resimt și influențele climatului continental din Estul Europei. O abatere semnificativă de la dreapta de regresie se poate observa în cazul stație hidrometrice Măgura de pe râul Buzău (Figura 8). Aceasta, deși are o altitudine medie ridicată (900 m), coeficientul de variație, de 0,79, se situează pe locul al doilea între stațiile din zona de studiu. Acest fapt este explicabil prin intervenția antropică asupra regimului de scurgere odată cu construcția în anul 1984 a barajului de la Siriu.

Figura 5.11 Corelația dintre coeficienții de variație ai debitelor medii anuale (Cv) și altitudinea medie a stațiilor hidrometrice din sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

Debitul mediu lunar multianual

Regimul scurgerii lunare este impus de acțiunea factorilor climatici asupra surselor ce alimentează râul (Chendeș, 2011). Astfel în timpul sezonului rece atât înghețul cât și reținerea unei mari cantități de apă în stratul de zăpadă creează premisele unei scurgeri sărace a râurilor. Odată cu apariția precipitațiilor lichide din sezonul de primăvară și a temperaturilor pozitive, apa din stratul de zăpadă este cedată, generând o alimentare bogată a râurilor și creșteri importante de debite. Pentru o evidențiere cât mai clară și obiectivă a particularităților scurgerii lunare a râurilor, este recomandată utilizarea unui șir temporal de date cât mai lung.

În cazul de față pentru analiza variabilității scurgerii lunare au fost valorificate date de debite lunare medii multianuale aferente perioadelor 1976 – 1999 și 1970 – 2010 de la un număr de 4 stații hidrometrice din zona de studiu, reprezentative pentru bazinele în care sunt acestea amplasate. Au fost alese stații 3 hidrometrice care sunt amplasate foarte aproape de confluența râului monitorizat cu principalul colector, deoarece valorile înregistrate la acestea oferă o imagine cât mai completă asupra variabilității scurgerii de pe aproape întreg bazinul hidrografic. Stațiile hidrometrice se află amplasate pe următoare râuri: Bâsca Unită (s.h. Bâsca Roziliei), Buzău (s.h. Măgura), Nișcov (s.h. Nișcov) și Slănic (s.h. Cernătești). Stația hidrometrică Măgura, deși se află la o depărtare ceva mai mare de punctul de ieșire a râului Buzău din zona subcarpatică, a fost inclusă în analiză deoarece este cel mai din aval punct amplasat pe principalul colector din cadrul zonei de studiu, unde se realizează observații asupra regimului de scurgere.

Influența factorilor meteorologici descrisă anterior se reflectă foarte clar în regimul scurgerii lunare la stația hidrometrică Bâsca Roziliei de pe râul Bâsca (Bâsca Unită). Astfel, la s.h. Bâsca Roziliei, anul calendaristic debutează cu valori reduse ale debitelor lunare medii multianuale, pentru luna ianuarie fiind caracteristică cea mai scăzută valoare medie multianuală de debit (5 m3/s). Datorită temperaturilor preponderent negative înregistrate în arealul montan al bazinului hidrografic Bâsca, valoarea medie multianuală a debitului pentru luna februarie se situează în continuare la niveluri foarte scăzute (5,5 m3/s). Odată cu creșterea temperaturii aerului se creează condiții pentru o scurgere mai bogată, debitul mediu lunar multianual atingând 27 m3/s, valoare maximă caracteristică lunii aprilie (Figura 5.12). După acest maxim are loc o scădere continuă a debitului până la finalul anului când valoarea medie multianuală pentru luna decembrie este calculată la 6,84 m3/s. Față de valoare medie multianuală a debitului de 12,38 m3/s, intervalul martie – iulie este caracterizat de valori mai ridicate, în vreme ce în celelalte 7 luni ale anului debitul se află sub acest prag (Figura 5.12).

Figura 5.12 Variația temporală a debitului mediu lunar multianual la s.h. Bâsca Roziliei

(1971 – 2010)

Variația debitului mediu multianual de la s.h. Măgura este foarte asemănătoare celei aferente s.h. Bâsca Roziliei. Acest lucru se datorează în mare parte faptului că după anul 1984 regimul de scurgere a râului Buzău este controlat antropic prin construcția barajului de la Siriu, iar variabilitatea naturală a scurgerii este dată în mare măsură de regimul de scurgere a râului Bâsca și într-o mai mică măsură de cel al râului Bâsca Chiojdului, ambele râuri având confluențele cu Buzăul aval de lacul de acumulare. Prin urmare cea mai scăzută valoare a debitului de 13,4 m3/s este specifică lunii ianuarie, debitul maxim fiind atins ca și în cazul precedent analizat în luna aprilie (49,2 m3/s) (Figura 5.13). Numărul lunilor și perioada cu valori de debit situate deasupra și dedesubtul pragului mediei multianuale este similar cazului stației hidrometrice Bâsca Roziliei (Figura 5.13).

Figura 5.13 Variația temporală a debitului mediu lunar multianual la s.h. Măgura

(1971 – 2010)

Regimul scurgerii lunare de la stația hidrometrică Nișcov de pe râul Nișcov este diferit față de precedentele două cazuri analizate. Situat în întregime în zona subcarpatică, altitudinea medie a bazinului hidrografic este mai scăzută, aceasta favorizând condiții climatice diferite. Valorile debitelor medii lunare multianuale se încadrează între 0,123 m3/s, în luna octombrie, în vreme ce maximul de 0,76 m3/s este atins în aprilie (Figura 5.14). Se remarcă o distribuție cu valori ale debitelor primelor 6 luni ale anului situate deasupra mediei multianuale de 0,38 m3/s și cealaltă jumătate a anului în care scurgerea este mai săracă, debitele fiind sub pragul mediei multianuale (Figura 5.14). De asemenea se poate observa o creștere a debitelor medii lunare în lunile noiembrie și decembrie.

Figura 5.14 Variația temporală a debitului mediu lunar multianual la s.h. Nișcov

(1976 – 1999)

În cadrul distribuției debitelor medii lunare la stația hidrometrică Cernătești de pe râul Slănic se poate remarca prezența unor particularități atât ale regimului de scurgere aferent bazinului hidrografic Bâsca situat în totalitate în zona montană cât și caracteristici specifice bazinului hidrografic Nișcov amplasat în totalitate în zona subcarpatică. Acest lucru se datorează faptului că bazinul hidrografic al râului Slănic, a cărei scurgere este monitorizată în zona inferioară de s.h. Cernătești, se desfășoară atât în zona montană în partea sa superioară cât și în zona subcarpatică în sectorul mijlociu și inferior. Prin urmare, anul calendaristic debutează cu o valoare medie multianuală a lunii ianuarie 0,75 m3/s, urmând ca aceasta să crească continuu până la 2,12 m3/s, maxim înregistrat în luna mai (Figura 5.15). După această lună debitul mediu lunar cunoaște o scădere până la minimul de 0,69 m3/s din luna noiembrie, urmând ca în luna decembrie acestea să crească din nou, atingând valoarea de 1,1 m3/s (Figura 5.14). Distribuția debitelor față de media multianuală este similară celei înregistrate la s.h. Măgura și s.h. Bâsca Roziliei.

Figura 5.15 Variația temporală a debitului mediu lunar multianual la s.h. Cernătești

(1971 – 2010)

Din analiza valorilor de debite lunare medii multianuale se poate concluziona că în zona de studiu există două tipuri principale de regimuri de scurgere: unul cu ape mici de iarnă și creșteri bruște ale debitelor până în luna aprilie după care urmează o scădere continuă până la finalul anului (specific zonei carpatice) și unul cu valori medii ale debitelor în timpul lunilor de iarnă, maxime atinse în luna mai, urmate de o scădere până la minimul din luna octombrie și din nou o creștere spre sfârșitul anului (specific zonei subcarpatice). Particularitățile regimului de scurgere caracteristic bazinelor hidrografice ce se desfășoară atât în zona carpatică cât și în cea subcarpatică vor împrumuta trăsături ale ambelor regimuri.

Capitolul 6. 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). 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 acțiuni menite să prevină și să reducă efectele negative ale acestor fenomene asupra scoietății și mediului. 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. Acesta a integrat în mediul SIG mai mulți factori geografici ce influențează scurgerea apei pe versanți și a determinat din punct de vedere calitativ, potențialul de scurgere accelerată 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 identificarea suprafețelor cu potențial de formare a inundații, în studiul de față, este propusă o metodologie asemănătoare celei utilizate pentru potențialul de de manifestare a scurgerii rapide a apei, aceasta bazându-se pe folosirea algebrei cartografice din mediul SIG. Diferențele între cele două metode constau în faptul că unii factori geografici, luați în considerare pentru identificarea celor două tipuri de areale, 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 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. 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; Zaharia et al., 2015).

6.1. 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 și de mediu. 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 SIG. Exemplificarea acestei metode s-a realizat într-un studiu de caz în bazinul hidrografic al râului Bâsca Chiojdului.

Trebuie menționat faptul că astfel de indici calitativi obținuți în mediul SIG 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.

6.1.1. Estimarea potențialului de manifestare a viiturilor prin metoda adunării ponderate a factorilor

În cazul studiului de față, estimarea potențialului de manifestare a viiturilor s-a realizat pe baza determinării Indicelui Potențialului de Scurgere Accelerată (IPSA). Pentru estimarea și spațializarea sa au fost luați în considerare 10 factori geografici cu influență asupra scurgerii accelerate a apei pe versanți. Aceștia sunt: panta reliefului, curbura în profil, L-S Factor, indicele de convergență a rețelei hidrografice, densitatea rețelei hidrografice, grupa hidrologică de sol, litologia, utilizarea terenurilor, suma medie multianuală de precipitații și orientarea versanților. Caracteristicile factorilor geografici considerați, precum și distribuția spațială a acestora au fost prezentate anterior în cadrul subcapitolului 3.2. 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 ceilalți 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. 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 6.1). 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 SIG, 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 6.1): pantele de sub 3ș, vegetația forestieră, texturile nisipoase ale solurilor sau zonelor cu densitate scăzută a rețelei hidrografice. Notele de bonitare 5 au fost acordate zonelor cu pante de peste 25ș, suprafețelor cu soluri cu textura argiloasă, suprafețelor 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 geografici 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 6.1 sunt incluse de asemenea valorile și clasele finale ale IPSA. În urma aplicării metodologiei descrise, în 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 6.1). 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. Valorile foarte scăzute ale IPSA, reprezintă circa 13% din întregul areal de studiu, ceea ce însumează aproximativ 477 km2 (Tabelul 6.2). A doua clasă a Indicelui Potențialului de Scurgere Accelerată cuprinde valori între 24,1 și 27,3 (Figura 6.1), acestea evidențiind un potențial redus de formare a scurgerii accelerate a apei pe versanți. Sunt răspândinte pe aproximativ 954,2 km2 (Tabelul 6.2), ceea ce reprezintă 26% din totalul suprafeței sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău (Figura 6.1).

Tabelul 6.1 Factorii geografici și notele de bonitare acordate acestora în vederea calcularii Indicelui Potențialului de Scurgere Accelerată

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 6.1), ocupând aproximativ 1101 km2 (Tabelul 6.2). 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 6.2). 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 arealul confluenței cu Buzăul. Aceste valori se datorează lipsei vegetației forestiere, prezenței solurilor cu textură argiloasă suprapuse peste pante ale reliefului cu valori ridicate.

Figura 6.1 Distribuția spațială a valorilor IPSA în 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 de 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 6.3).

Tabelul 6.2 Clasele de valori ale IPSA, suprafața ocupată și procentul din totalul zonei de studiu

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 6.3). Zona respectivă este caracterizată de pante cu valori ridicate și de lipsa vegetației forestiere.

Tabelul 6.3 Distirbuția valorilor medii, minime și maxime ale IPSA la nivelul principalelor sub-bazine ale zonei de studiu

Valorile medii ale IPSA la nivelul sub-bazinelor principale se încadrează între 26,6 în bazinul hidrografic al râului Nișcov și 29,6 în bazinul hidrografic al râului Sărățel (Tabelul 6.3). Valori medii ale Indicelui Potențialul de Scurgere Accelerată, de peste 29 sunt prezente și în bazinele hidrografice ale râurilor Slănic și Bălăneasa (Figura 6.2).

Figura 6.2 Distribuția spațială a valorilor medii ale IPSA pe cuprinsul sub-bazinelor componente 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 6.2). Bazinul hidrografic al râului Bâsca, deși înregistrează valoarea maximă absolută a IPSA, valoarea medie a acestui indice pe întreaga suprafață este de 27,9 (Figura 6.2). Acest lucru se datorează suprafeței mari a bazinului hidrografic și gradului ridicat de împădurire. 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 6.2).

6.1.2. Estimarea 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 6.3) se are în vedere calcularea indicelui de producere a viiturilor rapide FFPI – Flash-Flood Potential Index (echivalentul IPSA) prin 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).

Figura 6.3. Localizarea bazinului hidrografic al râului Bâsca Chiojdului în cadrul României

Aceste metode 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).

Arealul bazinului Bâsca Chiojdului 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 6.4) creează premisele producerii unor viituri rapide cu efecte negative asupra comunităților din zonă.

Tabelul 6.4 Caracteristici ale bazinului hidrografic Bâsca Chiojdului si ale principalelor sub-bazine

Datele utilizate în estimarea FFPI 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 6.4).

Figura 6.4 Zonele cu fenomene de torențialitate de pe cuprinsul bazinului hidrografic Bâsca Chiojdului identificate pe baza Ortofotoplanurilor 1:5000 (sursa: ANCPI, 2008)

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 mediul SIG. Pe baza lor s-au calculat și spațializat valorile Indicelui Potențialului de Scurgere Accelerată care în cadrul zonei de studiu a fost denumit în limba engleză a terminologiei – Flash-Flood Potential Index (FFPI). Astfel, au fost luate în considerare 9 variabile de control al scurgerii: 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 6.5A, 6.5B și 6.6).

Figura 6.5A Spațializarea factorilor geografici care influențează scurgerea în bazinul hidrografic al râului Bâsca Chiojdului (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. 6.5B Spațializarea factorilor geografici care influențează scurgerea în bazinul hidrografic al râului Bâsca Chiojdului (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 poligon: 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 6.6 Distribuția formațiunilor litologice pe cuprinsul bazinului hidrografic Bâsca Chiojdului

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 valorilor potențialului de scurgere rapidă a apei pe versanți (FFPI) și deci de producere a viiturilor 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 considerați le au în declanșarea scurgerii rapide a apei pe versanți. Valorile ponderilor fiecărei clase/categorii de factori 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):

(6.2) și (6.3),

unde: W+ – ponderea pozitivă, W- – ponderea negativă, P – probabilitatea, B – prezența factorului predictor, – absența factorului predictor, S – prezența torențialității, – absența toranțialității.

Implementarea formulelor (6.2) și (6.3) în mediul SIG 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 (6.4) și (6.5) pot fi scrise sub forma (Van Western et al., 2003):

(6.4) și (6.5)

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):

(6.6),

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 (FFPI) este:

(6.7),

unde: FFPI – Flash-Flood Potential Index; Wfij – ponderea finală a unei clase i din parametrul j; n – numărul variabilelor.

Metoda Frequency Ratio (FR). Calcularea FFPI în mediul SIG 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 SIG se face prin intermediul relației (Lee și Pradhan, 2007, Youssef et al., 2015):

(6.8),

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:

(6.9),

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 6.5). 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 6.5).

Tabel 6.5 Coeficienții specifici WoE (W+, W- ,Wf) și FR corespunzatori claselor factorilor considerati pentru calcularea FFPI in bazinul hidrografic Bâsca Chiojdului

*W+ – ponderea pozitivă a unei categorii/clase de factori în cadrul calculului FFPI prin metoda Weights of Evidence; W- – ponderea negativă a unei categorii/clase de factori în cadrul calculului FFPI prin metoda Weights of Evidence; Wf – coeficientul/ponderea finală a unei categorii/clase de factori în cadrul calculului FFPI prin metoda Weights of Evidence; FR – coeficienții utilizați în calculul FFPI prin metoda Frequency Ratio.

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 acoperirii 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 6.5). 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 6.5) 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. Indicele de convergență prezintă valori ale coeficientului Wf cuprinse între -0,21 și 0,18 (Tabel 6.5). 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 6.5). Cea mai mare valoare coeficientului Wf (1,87) apare în cadrul grupei hidrologice D. In ceea ce priveste curbura in profil, valoarea maximă a Wf (0,04) corespunde clasei de valori cuprinse între 0 și 0.9, iar cea minimă (-1,64) a fost obtinuta pentru intervalul de valori 0,9 – 2,4 (Tabel 6.5).

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 6.7) 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 6.6). 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 6.6). 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 6.6), în timp ce clasei a patra îi aparțin doar 12.74% din totalul lor (Tabel 6.6). 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 6.6 Procentul numărului de pixeli corespunzători training 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 6.7) 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 6.7).

Figura 6.7 Distribuția valorilor Potențialului de producere a viiturilor rapide FFPIWoE în bazinul râului 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 6.7). 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 6.7) 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 6.7). 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 6.7). 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 6.7).

Rezultatele aplicării metodei Frequency Ratio

În urma aplicarii metodologiei descrise anterior, 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 (2,94), corespunde arealelor acoperite cu pășuni, din cadrul factorului reprezentat de acoperirea terenurilor (Tabel 6.5). În cadrul aceluiași factor se mai remarcă suprafetele arabile, viticole si construite cu valori mari ale FR, în jur de 1,9. În cazul pantei, valorile de peste 25° au un coeficient FR de 2,10 (Tabel 6.5). 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 6.5). 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 6.5). 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 6.5). 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 6.5). 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 6.8).

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 6.7). 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 6.7). 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 6.8) 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 6.7 Procentul numărului de pixeli corespunzători training 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 6.8) 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 6.8 Distribuția valorilor FFPIFR în bazinul râului Bâsca Chiojdului

Clasa cu valori medii ale FFPIFR, cuprinse între 8,44 și 9,26, acoperă o treime din suprafata bazinului hidrografic Bâsca Chiojdului (Figura 6.8), valoare egală cu ponderea clasei similare a FFPIWoE. Aceste valori sunt distribuite relativ uniform pe cuprinsul zonei de studiu (Figura 6.8).

Valorile mari ale FFPIFR, cuprinse între 9,26 și 10,51 sunt prezente, în principal, în centrul și nordul arealului studiat (Figura 6.8) 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 rapide au valori ale FFPIFR încadrate în intervalul 10,51 – 12,68 (Figura 6.8). Acestea acoperă 13% din totalul zonei de studiu (cu 2 procente mai puțin comparativ cu clasa de valori foarte mari ale FFPIWoE) (Figura 6.8). 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 realizat 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 6.6 și 6.7 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, considerând 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, oscilează între 58,44% (Equal Intervals method) și 82,25% (Geometrical Interval method). În ceea ce privește FFPIFR, procentele pixelilor aferenți eșantionului de validare situați în zonele cu valori foarte mari ale FFPI sunt puțin mai mici, fiind cuprinse între 48,14% (Equal Intervals method) și 80,54% (Geometrical Interval method) (Tabelele 6.6 și 6.7).

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 accelerată 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 (Area Under Curve). 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 6.9a). 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 6.9b).

Considerăm că față de metoda IPSA utilizată la scara spațială a întregii zone de studiu a tezei de doctorat, bazată strict pe integrarea în GIS a unor variabile de control al 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 6.9 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.

6.2. 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 zonelor potențial afectate de fenomene de inundabiltate situate în arealul de studiu s-a recurs la calcularea și spațializarea în mediul SIG 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 SIG a constituit subiectul 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, 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 6.8), au fost obținuți în format raster cu dimensiunea celulei de 30 m. Metoda de spațializare a precipitațiilor medii multianuale pe cuprinsul arealului cercetat a fost descrisă în subcapitolul 3.2.

Tabelul 6.8 Factorii geografici utilizați pentru determinarea Indicelui potențialului de inundabilitate în sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

În vederea calculării Indicelui Potențialului de Inundabilitate 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 poligon, notele de bonitare au fost acordate într-un câmp nou creat în tabelul de atribute al acestora din mediul SIG. 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 determinării potențialului de inundabilitate. În ceea ce privește factorii în format raster, acordarea notelor de bonitare a fost posibilă prin procesul de reclasificare în mediul SIG. Notele de bonitare au fost cuprinse între 1 pentru caracteristicile factorilor care prezintă un rol redus în procesul de stagnare și acumulare a apei și 5 pentru factorii care prezintă un rol important în favorizarea celor două procese amintite anterior (Tabelul 6.8).

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 6.8). De asemenea, solurile în care predomină texturile nisipoase ce sunt favorabile infiltrării apei au primit nota 1 de bonitare, spre deosebire de cele argiloase la care potențialul de infiltrare este scăzut, acestora acordânduli-se nota de bonitare 5 (Tabelul 6.8). 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 6.8). 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 6.8), 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 (6.10) în cadrul uneltei Raster Calculator.

(6.10)

unde:

P- valoarea pantei reliefului (°);

Ut – utilizarea terenurilor;

L – litologia;

Ts – textura solurilor;

Pp – cantitatea medie multianuală de precipitații (mm/an);

Ic – indicele de convergență a rețelei hidrografice;

A – 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. Valorile acestuia sunt cuprinse între 13,3 în zonele înalte, caracterizate de pante ridicate ale reliefului și 40,8 (Figura 6.10) 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 6.10) 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 6.10 Distribuția Indicelui Potențialului de Inundabilitate pe cuprinsul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

Clasa a doua de valori ale IPI, cuprinse între 19,1 și 24,7 (Figura 6.10) 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 subcarpatică, cât și în sectorul montan al arealului supus cercetării (Figura 6.10).

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 extinzându-se pe aproximativ 700 km2 (Figura 6.10). Asemenea suprafețe corespund unor areale cu utilizare a terenurilor preponderent agricolă, pante sub 7° și o textură a solului lutoasă. Conform repartiției 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 în 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 6.10). 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 6.10). 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 la scara bazinelor hidrografice principale, conform analizelor realizate în mediul SIG, există următoarea situație:

În cadrul bazinului hidrografic al râului Bâsca, peste 63% (Tabelul 6.9) 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 6.9). Clasa a doua de valori a Indicelui Potențialului de Inundabilitate pe cuprinsul bazinului hidrografic al râului Bâsca se extinde pe aproximativ 187 km2 (Tabelul 6.9), suprafață ce reprezintă circa 24% din totalul bazinului hidrografic. Valorile medii ale IPI apar pe 9% din arealul avut în vedere, cu o extindere de 70 km2 (Tabelul 6.9). 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 6.9) din totalul bazinului hidrografic al râului Bâsca, suprafață echivalentă cu 22 km2 (Tabelul 6.9).

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% din întreaga suprafață, ocupând circa 230 km2 (Tabelul 6.9). Valorile medii ale IPI reprezintă o cincime din totalul suprafeței acestuia extinzându-se pe aproximativ 65 km2. Suprafețele cele mai expuse producerii inundațiilor, situate în clasele a IV-a și a V-a a valorilor IPI acoperă 13% din întregul areal ocupând o suprafață de circa 17 km2 (Tabelul 6.9).

Bazinul hidrografic al râului Bălăneasa are o suprafață totală de aproximativ 190 km2. Din aceasta 66% (Tabelul 6.9) 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 prezintă un potențial mediu de inundabilitate, arelele respective însumând 51 km2 (Tabelul 6.9). 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% din totalul arealului ocupând 17 km2 (Tabelul 6.9).

Bazinul hidrografic al râului Câlnău se extinde pe o suprafață de 172 km2 din care 81 km2 prezintă un potențial scăzut și foarte scăzut la inundabilitate, aceștia reprezentând 47% (Tabelul 6.9) din totalul suprafeței bazinului. Alte 40 de procente din cadrul acestuia (68 km2) se caracterizează prin valori medii ale IPI. Valorile cele mai mari ale IPI cuprinse între 29,7 și 40,8 sunt prezente pe aproximativ 13% din arealul bazinului hidrografic Câlnău, în principal în lungul râului colector, ele totalizând o suprafață de circa 22 km2 (Tabelul 6.9).

În cadrul bazinului hidrografic al râului Nișcov, procentul zonelor cu un potențial scăzut și foarte scăzut de inundabilitate ajunge la aproape 70% (Tabelul 6.9) din totalul celor 221 km2. Valorile medii ale IPI, cuprinse între 24,7 și 29,7, ocupă 17% din suprafața sa, în timp ce alte 14 procente, reprezentând 40 km2 sunt ocupate de valorile mari și foarte mari ale potențialului de inundabilitate (Tabelul 6.9).

Tabelul 6.9 Ponderile și suprafețele claselor de valori ale IPI în cadrul sub-bazinelor zonei de studiu

Bazinul hidrografic al râului Sărățel prezintă pe o suprafață de 108 km2 valori scăzute și foarte scăzute ale IPI, suprafață ce reprezintă aproximativ 57% din totalul celor 190 km2 (Tabelul 6.9). Clasa medie de valori a IPI are o pondere de 32% din total, însumând 61 km2. Valorile mari și foarte mari ale potețialului de inundabilitate se regăsesc pe aproximativ 11% din suprafața bazinului Sărățel, ceea ce reprezintă 21 km2 (Tabelul 6.9).

Bazinul hidrografic al râului Siriul Mare are într-o proporție de 90% suprafață ce prezintă valori mici și foarte mici ale potențialului de inundabilitate. Aceste areale însumează circa 78 km2 (Tabelul 6.9). Valorile mari și foarte mari ale IPI sunt prezente doar pe aproximativ 3% (Tabelul 6.9) din totalul bazinului hidrografic.

În ceea ce privește potențialul de inundabilitate pentru bazinul râului Slănic, valorile ridicate si foarte ridicate se extind pe circa 12% din arealul său, aceasta caracterizând o suprafață de 52 km2 (Tabelul 6.9). Un procent de 64% din suprafața bazinului hidrografic este ocupat de zonele cu valori mici și foarte mici ale IPI.

7. Caracteristici ale viiturilor și inundațiilor din zona de studiu

În contextul în care 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 suprafață, 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).

7.1. Aspecte privind magnitudinea și frecvența viiturilor

Studierea scurgerii maxime a râurilor și implicit a frecvenței și magnitudinii celor mai mari viituri este foarte importantă deoarece aceste fenomene pot determina pagube economice importante și chiar pierderi de vieți omenești (Minea, 2011). Cunoașterea carcteristicilor scurgerii maxime acesteia permite proiectarea corectă a infrastructurii tehnice, edilitare precum și a construcțiilor hidrotehnice.

În vederea anlizei aspectelor referitoare la magnitudinea și frecvența viiturilor din zona de studiu au fost valorificate debitele maxime anuale de la cele 14 stații hidrometrice, acestea corespunzând celor mai mari viituri din anul respectiv. După cum s-a mențioant în capitolul 5, pentru 10 stații hidrometrice datele de debit au fost disponibile pentru perioada 1971 – 2010 în vreme ce pentru alte 4 stații hidrometrice perioada de disponibilitate a datelor a diferit (Tabelul 7.1).

Valorile debitului maxim maximorum pentru stațiile hidrometrice din zona de studiu au variat între 75,4 m3/s valoare înregistrată în anul 1991 la stația hidrometrică Costomiru de pe râul Câlnău și 2100 m3/s valoare produsă în anul 1975 la stația hidrometrică Măgura (Tabelul 7.1).

Debitul maxim maximorum înregistrat la stația hidrometrică Măgura este cu circa 1600 m3/s mai mare decât media multianuală a debitelor maxime care este de 475 m3/s, magnitudinea viiturii fiind una extrem de mare. Valoarea medie multianuală a debitelor maxime este de asmenea cea mai ridicată dintre toate valorile înregistrate la cele 14 stații supuse analizei. De-a lungul celor 40 de ani de observații, în 13 cazuri debitele maxime anuale au fost mai ridicate decât media multianuală a debitelor maxime, în vreme ce în celelalte 27 de cazuri abaterile au fost negative. La stația hidrometrică Măgura se observă de asemenea o evidentă tendință generală de scădere a valorilor debitelor maxime anuale (Figura 7.1A). Una din cauzele scăderii debitelor maxime anuale este construcția barajului de la Siriu situat în amonte de s.h. Măgura, care are un rol foarte important în atenuarea undelor de viitură și a debitelor maxime produse pe râul Buzău.

Tabel 7.1. Principalele caracteristici ale scurgerii maxime multianuale din perioada 1971 – 2010 la cele 14 stații hidrometrice din cadrul Sectorului și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

*S – suprafața secțiunii bazinului hidrografic; Hmed – Altitudinea medie a secțiunii bazinului hidrografic; Qmax mediu – debitul maxim mediu multianual; Qmax maximorum – debitul maxim maximorum; qmax mediu – debitul specific maxim mediu multianual; qmax mediu – debitul specific maxim maximorum;

**Caracteristicile scurgerii medii se referă la perioade diferite: Vama Buzăului (1989 – 2010); Nișcov (1976 – 1999); Izvoru (2000 – 2010); Varlaam (1973 – 2010).

Stația hidrometrică Nehoiu înregistrează, în sens descrescător, cea de-a doua valoare medie a debitului maxim maximorum, aceasta fiind de 1400 m3/s și a fost înregistrată ca și în cazul s.h. Măgura tot în anul 1975 (Figura 7.1A). Această valoare este de circa 3 ori mai mare decât media multianuală a debitelor maxime calculată la 340,4 m3/s (Tabelul 7.1). Similar cazului stației hidrometrice de la Măgura, tendința debitelor maxime este una de scădere iar numărul abaterilor negative față de media multianuală este de 27. Atât la stația hidrometrică Nehoiu cât și la Măgura se observă spre sfârșitul perioadei de analiză, o evidentă scădere a debitelor maxime și o atenuare a diferențelor dintre magnitudinile viiturilor anuale (Tabelul 7.1), acestea datorându-se influenței exercitate de barajul Siriu.

Stația hidrometrică Bâsca Roziliei, amplasată pe râul Bâsca Unită, a înregistrat un debit maxim maximorum de 960 m3/s în același an ca și precendentele stații analizate. Magnitudinea viituri ce a generat acest debit a fost una foarte mare, din moment ce valoarea medie a debitelor maxime anuale este de 4 ori mai mică. Media multianuală a debitelor maxime în perioada 1971-2010 este de 233,6 m3/s (Figura 7.1A), numărul cazurilor în care debitul maxim anual s-a situat peste acest prag fiind de 14. Spre deosebire de s.h. Măgura și s.h. Nehoiu, tendința debitelor maxime anuale are un caracter de scădere mai putin accentuat.

A patra valoare ca mărime a debitului maxim maximorum, de 574 m3/s, s-a produs în anul 1991 la stația hidrometrică Sita Buzăului de pe râul Buzău. Și din punct de vedere al mediei debitelor maxime anuale pe perioada 1970 – 2010, s.h. Sita Buzăului se plasează pe locul 4 cu o valoare de 156,23 m3/s. (Figura 7.1A). Numărul valorilor de debit maxim anual mai ridicate decât media multianuală este de 13, în vreme ce abateri negative s-au produs în cazul a 27 de ani. Tendința generală a debitelor maxime anuale la s.h. Sita Buzăului este una de scădere Figura 7.1A).

Figura 7.1A Variația debitelor maxime anuale la stațiile hidrometrice din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

La stația hidrometrică Varlaam debitul maxim maximorul s-a produs în în timpul unei viituri din anul 1975, când debitul râului Bâsca Mare a atins valoare de 598 m3/s (Tabelul 7.1). Din analiza seriilor de date, media multianuală a debitelor maxime a fost de 148,2 m3/s, acestea având ca și la stațiile hidrometrice analizate anterior, o tendință evidentă de scădere (Figura 7.1A). Și de această dată numărul abaterilor pozitive față de medie este mai mic, 12, față de cel al abaterilor negative, 28.

Cealaltă stație hidrometrică situată în localitatea Varlaam, destinată însă monitorizării scurgerii râului Bâsca Mică, a înregistrat în anul 1975 o valoare a debitului maxim maximorum de 392 m3/s. O altă valoare apropiată s-a produs în anul 1991 când debitul a ajuns la valoarea de 359 m3/s. Media multianuală a debitelor maxime de 86,7 m3/s, situează s.h. Varlaam pe locul 6 în ierarhia celor mai ridicate valori produse la cele 14 stații hidrometrice din zona de studiu. Din cei 37 de ani analizați, în 13 cazuri s-au consemnat depășiri ale pragului mediei multianuale. Tendința valorilor de-a lungul perioadei de referință este de foarte ușoară scădere spre staționară.

O stație hidrometrică cu tendință cvasistaționară a debitelor maxime anuale pe perioada 1971 – 2010 este cea de la Chiojdu (Figura 7.1B.) De-a lungul celor 40 de ani analizați în această secțiune au fost înregistrate 3 valori foarte ridicate ale debitului maxim anual: 300 m3/s în 1975, 268 m3/s în 1991 și 236 m3/s în 2005 (Tabelul 7.1). În urma calculelor realizate a rezultat o valoare medie multianuală de 59,28 m3/s, cu un număr de 13 valori situate peste acest prag.

Singurele stații hidrometrice la care tendința debitelor maxime anuale este una de creștere sunt cele amplasate pe râul Nișcov (s.h. Nișcov și s.h. Izvoru). Acest lucru se întâmplă deși pentru cele 2 stații hidrometrice valorile de debit maxim luate în considerare pentru analiză sunt din perioade diferite. La stația hidrometrică Nișcov se remarcă o tendință de creștere destul de pronunțată (Figura 7.1B).

Din analiza variației debitelor maxime anuale la cele 14 stații hidrometrice se poate concluziona că în peste 85% din cazuri valorile acestora au o tendință de scădere. De asemenea, se remarcă, în cazul primelor 6 stații hidrometrice considerate după valoarea debitului maxim mediu multianual un număr de circa 2 ori mai mic al abaterilor pozitive față medie, în comparație cu cele negative. Anul 1975 iese în evidență cu un număr de 8 stații hidrometrice la care s-au atins debitele maxim maximorum de-a lungul perioadei analizate.

Pentru analiza scurgerii maxime specifice a fost calculat debitul specific maxim anual la fiecare stație hidrometrică din zona de studiu și media multianuală a acestora. Similar cazului debitului specific mediu anual, pentru aceeași stație hidrometrică valorile debitului specific maxim anual prezintă aceleași caracteristici ale variației temporală. De asemenea, în funcție de suprafața fiecărei secțiuni de bazin aferentă celor 14 stații hidrometrice, ierarhizarea valorilor medii multianuale ale debitelor maxime specifice va fi diferită de cea corespunzătoare debitelor maxime multianuale.

Din punct de vedere al valorii medii multianuale cea mai ridicată valoare a debitului specific maxim (qmax), de 579,67 l/s/km2 s-a înregistrat la stația hidrometrică Comandău amplasată pe râul Bâsca Mare (Tabelul 7.1). Aceasta este urmată de s.h. Chiojdu cu 564,61 l/s/km2 (Tabelul 7.1). În cazul debitul specific maxim maximorum (qmax maximorum) cele 2 stații hidrometrice înregistrează de asemenea cele mai ridicate valori, însă pe primul loc se situează de această dată s.h. Chiojdu cu 2830,2 l/s/km2 urmată față de 2279,6 l/s/km2 înregistrați la s.h. Comandău (Tabelul 7.1). La foarte mică distanță se află debitul specific maxim maximorum de la stația hidrometrică Lopătari cu o valoare de 2216,5 l/s/km2 (Tabelul 7.1). Se remarcă faptul că stațiile hidrometrice Măgura și Nehoiu, care au înregistrat cele mai ridicate valori ale debitelor maxime anuale și medii multianuale se situează pe pozițiile 9 și 10 în ierarhia celor mai ridicate debite specifice maxime medii multianuale (Tabelul 7.1). De asemenea se remarcă și valorile ridicate ale qmax mediu și qmax maximorum, corespunzătoare stației hidrometrice Costomiru de pe râul Câlnău, tinând cont de faptul că aceasta înregistrează cel mai mic debit mediu multianual. Aceasta înregistrând o medie a qmax mediu de 379,81 l/s/km2 și un qmax maximorum de 2021,4 l/s/km2 (Tabelul 7.1).

Figura 7.1B Variația debitelor maxime anuale la stațiile hidrometrice din Sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

7.2. Cele mai mari viituri și caracteristicile lor

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). Datele morfometrice și hidrologice generale sunt prezentate în Tabelul 5.2 iar localizarea în Figura 5.3. La fiecare stație au fost selectate cele mai mari 10 viituri disponibile de la stațiile anterior menționate, iar pentru prelucrarea acestora și obținerea caracteristicilor viiturilor au fost utilizate softurile Microsoft Excel și CAVIS (Corbuș, 2010).

7.2.1. Viiturile de pe râul Buzău

În vederea analizei caracteristicilor viiturilor produse pe râul Buzău, au fost utilizate date de la stațiile hidrometrice: Vama Buzăului, Sita Buzăului, Nehoiu și Măgura.

Stația hidrometrică Vama Buzăului

Stația hidrometrică Vama Buzăului amplasată pe râul Buzău controlează o secțiune de aproximativ 112 km2 din totalul bazinului hidrografic (Figura 7.2). 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 7.2). 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 grafic (Figura 7.3).

Viitura cea mai importantă din punct de vedere al debitului de vârf s-a înregistrat în anul 1994, în perioada 06.06 – 08.06, când râul Buzău la stația hidrometrică Vama Buzăului, a atins valoarea debitului de 90,5 m3/s (Tabel 7.2) 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 determinărilor realizate în softul Cavis coeficientul de formă al viiturii a fost de 0,61 (Tabel 7.2).

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 7.2). 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 7.2). 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 7.2).

Dintre toate viiturile considerate pentru analiză, cea mai ridicată valoare a coeficientului de formă, a fost de 0,64 (Tabel 7.2) 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 de la valoarea de bază de 3,1 m3/s până la un maxim de 47,5 m3/s. În acest caz, durata totală a viiturii a fost de doar 13 ore (Tabel 7.2).

Figura 7.2 Localizare stației hidrometrice Vama Buzăului pe râul Buzău și a sectorului de bazin aferent acesteia

În vederea evidențierii unor trăsături generale ale celor mai mari viituri de la stația hidrometrică Vama Buzăului au fost calculate valorile medii pentru fiecare parametru caracteristic în parte. Astfel, valoarea medie a debitelor de vârf ale viiturilor a fost de 59,44 m3/s, în timp ce pentru debitul de bază această valoare s-a situat în jurul a 7,6 m3/s (Tabel 7.2). În ceea ce privește volumul de apă scurs pe ramura de creștere a viituri, media valorilor acestuia a fost de 1,95 mil. m3 (Tabel 7.2), cu aproximativ 0,3 mil. m3 (Tabel 7.2) 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 mil. m3 (Tabel 7.2).

Tabel 7.2 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică Vama Buzăului pe Râul Buzău (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1991 – 2007)

Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; Wc – volumul de apă rulat în timpul creșterii; Wd – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; Wt – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; Gamma – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.

Media coeficienților de formă ai celor mai mari viituri produse la stația hidrometrică Vama Buzăului este de 0,55 (Tabel 7.2), evenimentele din anii 2004, 2005 și 2006 fiind cele mai apropiate de această valoare.

Timpul de creștere mediu al undelor de viitură este de 18,15 ore, această valoare fiind mult influențată de cele 66 de ore corespunzătoare viiturii din anul 1997 (Tabel 7.2). 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 7.2).

Figura 7.3 Cele mai importante zece viituri analizate de la stația hidrometrică Vama Buzăuului de pe râul Buzău (1991 – 2007)

Stația hidrometrică Sita Buzăului

Stația hidrometrică Sită Buzăului controlează o secțiune de bazin cu o suprafață de circa 360 km2 (Figura 7.4). Aceasta este amplasată la 679 m altitudine, iar altitudinea medie a bazinului aferent este de 940 m. Panta sa medie, conform determinărilor în format SIG are valoarea de 12,1°.

Conform Tabelului 7.3 și Figurii 7.5 cele mai mari viituri de la această stație hidrometrică au avut loc în anii 1975, 1984, 1991, 1994, 2000, 2001, 2002, 2005, 2007 și 2010.

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 7.3), perioadă în care s-au scurs aproximativ 2,35 mil. m3 de apă. Timpul de descreștere a viituri a avut durata de 5 de ore, volumul de apă scurs totalizând 8,32 mil. m3 (Tabel 7.3). Timpul total al viiturii, de doar 7 ore, este cel mai scăzut comparativ cu celelalte evenimente analizate. Unda de viitură a avut un coeficient de formă estimat cu ajutorul softului CAVIS, la valoarea de 0,58 (Tabel 7.3).

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. De asemenea, viitura din anul 1975, cu un debit de vârf de 400 m3/s (Tabel 7.3), 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. Viitura din anul 1975 este caracterizată și de cel mai mare durată totală de manifestare, acesta fiind de 60 de ore (Tabel 7.3).

Viitura cu cea mai mare valoare a coeficientului de formă, de 0,74, s-a produs în anul 1994. Aceasta a avut o durată de manifestare de aproximativ 22 de ore și un debit maxim de 237 m3/s (Tabel 7.3).

Figura 7.4 Localizarea stației hidrometrice Sita Buzăului pe râul Buzău și a sectorului de bazin controlat

Valoare medie a debitelor maxime înregistrate la stația hidrometrică Sita Buzăului în timpul celor 10 viituri analizate este de 275,9 m3/s (Tabel 7.3). Volumul mediu de apă scurs pe ramura de creștere a viiturilor calculat pentru cele 10 cazuri este de 5,94 mil. m3, în vreme ce pe ramura de scădere s-au scurs în medie 8,6 mil. m3 (Tabel 7.3). Valoarea medie a coeficientului de formă al celor mai mari 10 viituri produse la stația hidrometrică Sita Buzăului este de 0,54, cea mai apropiată valoarea fiind cea produsă în anul 2002 (Tabel 7.3).

Tabel 7.3 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Sita Buzăului pe râul Buzău (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1975 – 2010)

*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 7.5 Cele mai importante zece viituri de la stația hidrometrică Sita Buzăului pe râul Buzău (1975 – 2010)

Stația hidrometrică Nehoiu

Stația amplasată la Nehoiu (Figura 7.6) controlează în amonte un bazin cu suprafața de 1569 km2 și o altitudine medie de 1041 m. Stația hidrometrică este poziționată la o înălțime de 363 m (Figura 7.6). Panta medie pentru acest areal este de 14,65°.

Figura 7.6 Localizarea stației hidrometrice Nehoiu pe râul Buzău și a sectorului de bazin controlat

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 7.7).

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 7.7). Viitura a avut un timp de creștere de 10 ore (Tabel 7.4). 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 7.4).

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 7.4). 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. 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 7.4).

Valoarea medie a debitelor de vârf calculată pentru cele 10 viituri analizate este de 558,6 m3/s (Tabel 7.4). 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 7.4). În ceea ce privește timpul de creștere a viiturilor analizate pentru stația hidrometrică Nehoiu, acesta are o durată medie de circa 14,2 ore, în vreme ce media timpului de descreștere se situează în jurul valorii de 28,8 ore (Tabel 5.3). În consecință timpul total mediu al celor mai importante 10 viituri produse pe râul Buzău la stația hidrometrică Nehoiu este de 43 de ore (Tabel 7.4).

Tabel 7.4 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Nehoiu pe râul Buzău (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1975 – 2010)

*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; Wc – volumul de apă rulat în timpul creșterii; Wd – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; Wt – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; Gamma – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.

Figura 7.7 Cele mai importante zece viituri de la stația hidrometrică Nehoiu de pe râul Buzău

(1975 – 2010)

Stația hidrometrică Măgura

Stația hidrometrică Măgura de pe râul Buzău (Figura 7.8) controlează o secțiune de bazin de aproximativ 2280 km2. Aceasta se află amplasată la o altitudine de aproximativ 170 m, înălțimea medie a suprafeței de bazin controlate fiind de 900 m, cu 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 (Tabelul 7.5 și Figura 7.9).

La stația hidrometrică Măgură, cea mai importantă viitură, s-a produs în anul 1975, când valoarea debitului maxim a atins 2100 m3/s (Tabel 7.5). 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, în timp ce descreșterea debitului a avut loc pe o perioadă de 28 de ore (Tabel 7.5). 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, s-a scurs un volum total de 159,6 m3 de apă (Tabel 7.5). Valoarea Coeficientul de formă al undei de viitură estimată cu ajutorul softului CAVIS a fost de 0,4 (Tabel 7.5).

Cea mai lungă durată a caracterizat viitura din anul 1988. Astfel, timpul de creștere al viiturii a fost de 40 de ore (Tabel 7.5), timpul de descreștere de 76 de ore, rezultând o durată totală de circa 116 ore (Tabel 7.5). De-a lungul acestei perioade la stația hidrometrică Măgura s-a scurs un volum total de apă de 108,5 mil. m3 (Tabel 7.5), debitul de vârf al viiturii fiind de 403 m3/s (Tabel 7.5). 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 7.5).

Valoarea medie a debitelor maxime înregistrate în cazul celor 10 evenimente analizate de la stația hidrometrică Măgura este de 650,7 m3/s în timp ce debitul mediu de bază s-a situat în jurul valorii de 55 m3/s (Tabel 7.5). Volumul mediu de apă corespunzător ramurii de creștere a undei de viitură este de 19,6 mil. m3, în timp ce pe ramura de scădere valoarea acestuia este de 33,4 mil. m3 (Tabel 7.5). 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 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 7.5). 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 7.5).

Figura 7.8 Localizarea stației hidrometrice Măgura și a sectorului de bazin controlat

Tabel 7.5 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Măgura pe râul Buzău (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1975 – 2013)

*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; Wc – volumul de apă rulat în timpul creșterii; Wd – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; Wt – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; Gamma – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.

Figura 7.9 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Măgura de pe râul Buzău

(1975 – 2013)

7.2.2. 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, controlând în amonte o secțiune de bazin cu suprafața de 93 km2 (Figura 7.10). 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. Cele mai mari 10 viituri de la această stație hidrometrică au avut loc în anii 1974, 1975, 1984, 1988, 1989, 1991, 1993, 1994, 1997 și 2001 (Tabelul 7.6 și Figura 7.11).

Figura 7.10 Localizarea stației hidrometrice Comandău pe râul Bâsca Mare 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 7.6).

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 7.6), pornind de la o valoare de bază de 1,86 m3/s (Tabel 7.6). În această perioadă prin dreptul secțiunii de la stația hidrometrică Comandău s-au scurs aproximativ 8,49 mil. m3 de apă. 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 7.6). Coeficientul de formă al viiturii a avut valoarea de 0,37 (Tabel 7.6).

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, timp în care la stația hidrometrică Comandău a fost rulat un volum de 3,22 mil.m3 de apă (Tabel 7.6). Coeficientul de formă al acestei viituri a avut valoarea de 0,56 (Tabel 7.6).

Volumul de apă rulat pe ramura de creștere a viiturilor a variat între 1,16 mil. m3, valoarea specifică evenimentului din anul 1991 și 10,1 mil. m3, valoare specifică anului 2001 (Tabel 7.6). 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. 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 7.6). Cea mai scăzută durată totală a unei viituri s-a înregistrat în anul 1975, 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 7.6).

Tabel 7.6 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică Comandău pe râul Bâsca Mare (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1974 – 2001)

*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; Wc – volumul de apă rulat în timpul creșterii; Wd – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; Wt – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; Gamma – 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 7.6). Pentru volumul de apă rulat pe ramura de creștere a viiturilor, valoarea medie a fost calculată la 4,49 mil. m3, în timp ce pentru ramura de descreștere aceasta a fost de 5,18 mil. m3 (Tabel 7.6). Coeficientul de formă mediu, în cazul evenimetelor analizate a fost de 0,54 (Tabel 7.6). 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 7.11 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Comandău de pe râul Bâsca Mare (1974 – 2001)

Stația hidrometrică Varlaam

Stația hidrometrică Varlaam se află situată la o altitudine de 548 m, controlând o suprafață de aproximativ 438 km2 din cadrul bazinului hidrografic al râului Bâsca Mare (Figura 7.12). 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 (Tabelul 7.7 și Figura 7.13).

Pentru cele 10 viituri analizate, debitul maxim variază între 96 m3/s și 720 m3/s (Tabel 7.7). Cea mai importantă viitură din punct de vedere al debitului maxim s-a produs în anul 1975 când debitul de 720 m3/s a fost atins la data de 2 iulie ora 20:30. Creșterea debitului râului Bâsca Mare a durat aproximativ 14 ore (Tabel 7.7), timp în care prin dreptul secținuii aferente stației hidrometrice Varlaam s-au scurs circa 12,2 mil. m3 de apă. 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 7.7).

Valoarea medie a debitelor maxime înregistrate în timpul viiturilor selectate pentru analiză este de 222,3 m3/s, în vreme ce media debitului de bază se situează în jurul valorii de 30,1 m3/s (Tabel 7.7).

Figura 7.12 Localizarea stației hidrometrice Varlaam pe râul 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 a fost de 7,04 mil. m3, în timp ce volumul mediu de apă rulat pe ramura de scădere a viiturilor a fost de 14,9 mil. m3 (Tabel 7.7). Timpul mediu de creștere pentru viiturile analizate a fost estimat la 22,2 de ore (Tabel 7.7), iar pentru ramura de scădere a viiturii perioada a fost de 42,6 de ore (Tabel 7.7). În ceea ce privește valoarea medie a coeficientului de formă al viiturilor aceasta a fost de 0,52 (Tabel 7.7).

Tabel 7.7 Cele mai importante zece viituri produse la stația hidrometrică Varlaam pe râul Bâsca Mare (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1975 – 2007)

*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; Wc – volumul de apă rulat în timpul creșterii; Wd – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; Wt – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; Gamma – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.

Figura 7.13 Cele mai importante zece viituri înregistrate la stația hidrometrică Varlaam de pe râul Bâsca Mare

(1975 – 2007)

7.2.3. Viiturile de pe râul Bâsca Mică la stația hidrometrică Varlaam

Stația hidrometrică Varlaam de pe râul Bâsca Mică este situată la o altitudine de 540 m, controlând o secțiune de bazin de aproximativ 240 km2 în amonte (Figura 7.14). Altitudinea medie sectorului de bazin controlat de stația hidrometrică Varlaam 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 cele din anii: 1975, 1984, 1985, 1991, 1993, 1994, 2001, 2005, 2010 și 2013 (Tablelul 7.8 și Figura 7.15).

Figura 7.14 Localizarea stației hidrometrice Varlaam pe râul 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 7.8). Cea mai ridicată valoare s-a înregistrat în anul 1975, aceasta producându-se la data de 2 iulie ora 17:00. Viitura a avut un timp de creștere de 27 de ore, perioadă în care prin dreptul secțiunii stației hidrometrice Varlaam s-a scurs un volum de aproximativ 18,9 mil. m3 de apă, în timp ce pe durata descreșterii debitului (de circa 45 de ore) volumul de apă scurs a fost de 18,9 mil. m3. Astfel, viitura din anul 1975 a totalizat o durată de 72 de ore și un volum de apă rulat de 25,82 mil. m3 (Tabel 7.8). Coeficientul de formă al undei de viitură a fost estimat, la 0,25 (Tabel 7.8).

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 este de 181,28 m3/s (Tabel 7.8). Pe ramura de creștere a viiturilor volumul mediu de apă rulat este de 3,64 mil. m3 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 7.8). 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 7.8). 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 7.8).

Tabel 7.8 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Varlaam pe râul Bâsca Mică (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1975 – 2013)

*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; Wc – volumul de apă rulat în timpul creșterii; Wd – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; Wt – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; Gamma – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.

Figura 7.15 Cele mai mari zece viituri produse la stația hidrometrică Varlaam de pe râul Bâsca Mică (1975 – 2013)

7.2.4. Viiturile de pe râul Bâsca Unită la stația hidrometrică Bâsca Roziliei

Stația hidrometrică Bâsca Roziliei aflată pe râul Bâsca Unită este situată la o altitudine de 403 m, corespunzându-i o suprafață de bazin de 780 km2 (Figura 7.16). 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 evenimentele din anii 1975, 1988, 1989, 1991, 1997, 2001, 2005, 2007, 2010 și 2012 (Figura 7.17).

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 7.9). 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 7.9). Creșeterea bruscă a debitului râului Bâsca Unită a început de la o valoare de bază de 119 m3/s și a avut o durată de 9 ore, perioadă în care a fost rulat un volum de apă de 13,36 mil. m3 (Tabel 7.9). Descreșterea valorilor debitului râului Bâsca Unită s-a produs în aproximativ 17 ore, perioadă în care s-a scurs un volum de apă de aproximativ 23,08 mil. m3 (Tabel 7.9). Astfel, pentru viitura produsă în anul 1975 a rezultat un timp total de 26 de ore, coeficientul de formă al acesteia fiind de 0,42 (Tabel 7.9).

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, un volum de 19,35 mil. m3 de apă (Tabel 7.9). 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 7.9).

Figura 7.16 Localizarea stației hidrometrice Bâsca Roziliei pe râul Bâsca Unită 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 de la o valoare de 18,5 m3/s la un maxim de 262 m3/s (Tabel 7.9). 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 și 0,63 în anul 1997 (Tabel 7.9), media celor zece unde de viitură find de 0,52 (Tabel 7.9).

Valoarea medie a celor mai mari zece debite maxime produse la stația hidrometrică Bâsca Roziliei este de 351,4 m3/s (Tabel 7.9). În ceea ce privește volumul de apă rulat, media corespunzătoare ramurii de creștere a viiturilor este de 10,06 mil. m3, în timp ce pentru ramura de scădere a viiturilor valoarea medie este de 20,16 mil. m3 (Tabel 7.9). Timpul mediu total de manifestare a viiturilor calculat pentru cele zece cazuri analizate este de 56,7 ore (Tabel 7.9).

Tabel 7.9 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică stația hidrometrică Bâsca Roziliei pe râul Bâsca Unită (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1975 – 2012)

*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; Wc – volumul de apă rulat în timpul creșterii; Wd – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; Wt – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; Gamma – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.

Figura 7.17 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Bâsca Roziliei de pe râul Bâsca Unită (1975 – 2012)

7.2.5 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 controlând o secțiune de bazin cu o suprafață de 106 km2 (Figura 7.18). 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 (Tabelul 7.10 și Figura 7.19).

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 7.10).

Figura 7.18 Localizarea stației hidrometrice Chiojdu pe râul Bâsca Chiojdului și a sectorului de bazin controlat

Viitura produsă în anul 1975 a fost caracterizată de un timp de creștere de 7 ore, interval în care prin dreptul secțiuni de la stația hidrometrică Chiojdu s-au scurs aproximativ 3,6 mil. m3 de apă (Tabel 7.10). 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 7.10). Coeficientul de formă al viiturii a fost de 0,49 (Tabel 7.10).

Viitura din anul 2010 s-a caracterizat printr-un timp total de 25 ore și un volum de apă scurs de 1,29 mil. m3 (Tabel 7.10). 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 7.10).

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 7.10). 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 7.10). Viitura produsă în anul 2006 s-a caracterizat printr-un coeficient de formă de 0,33 în timp ce pentru evenimentul din anul 2007 a fost caracteristică o valoare de 0,79 a coeficientului de formă (Tabel 7.10). În ceea ce privește timpul de creștere al viiturilor cele mai 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 7.10).

Tabel 7.10 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Chiojdu pe Bâsca Chiojdului (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1975 – 2010)

*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; Wc – volumul de apă rulat în timpul creșterii; Wd – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; Wt – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; Gamma – 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 7.10). Pentru volumul de apă corespunzător ramurii de creștere a viiturii valoarea medie este de 1,29 mil. m3, acestuia corespunzându-i un timp de creștere de 5,4 ore (Tabel 7.10). 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 7.10). Valoarea medie a coeficientului de formă s-a situat în jurul a 0,54 (Tabel 7.10).

Figura 7.19 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Chiojdu de pe râul Bâsca Chiojdului (1975 – 2010)

7.2.6. 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: la Lopătari și la Cernătești.

Stația hidrometrică Lopătari

Stația hidrometrică Lopătari este amplasat pe cursul superior al râului Slănic, la o altitudine de 401 m (Figura 7.20), 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 sa medie 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 (Tabelul 7.11 și Figura 7.21).

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 7.11). 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 7.11). Pe ramura de creștere a undei de viitură volumul de apă scurs a atins circa 2 mil. m3, în timp ce pe ramura de scădere acesta a avut o valoare de 4 mil. m3 (Tabel 7.11). Coeficientul de formă al undei de viitură a fost estimat la valoarea de 0,56 (Tabel 7.11).

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 7.11). 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 7.11).

Viitura din anul 2007 a înregistrat cel mai scăzut timp de creștere, cele 3 ore (Tabel 7.11) 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 7.20 Localizarea stației hidrometrice Lopătari pe râul Slănic 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 7.11), 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 7.11).

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 rezultând astfel un timp total de manifestare de 22,7 ore (Tabel 7.11). Coeficientul mediu de formă al celor mai mari zece viituri produse la Lopătari a fost de 0,53 (Tabel 7.11).

Tabel 7.11 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Lopătari pe râul Slănic (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1975 – 2013)

*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; Wc – volumul de apă rulat în timpul creșterii; Wd – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; Wt – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; Gamma – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.

Figura 7.21 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Lopătari de pe râul Slănic (1975 – 2013)

Stația hidrometrică Cernătești

Stația hidrometrică Cernătești se află amplasată pe cursul inferior al râului Slănic (Figura 7.22) la o altitudine de 146 m, 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. Acestea corespund anilor: 1975, 1988, 1991, 1995, 1996, 1997, 1999, 2005, 2006 și 2012 (Tabelul 7.12 și Figura 7.23).

Figura 7.22 Localizarea stației hidrometrice Cernătești și a sectorului de bazin controlat

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 7.12). În anul 1975 s-a produs viitura cu cel mai mare debit de vârf, de 410 m3/s (dintre cele disponbile pentru analiză) care 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, 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 7.12). 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, volumul de apă rulat a totalizând 10,78 mil. m3 (Tabel 7.12). Coeficientul de formă al undei de viitură a fost de 0,3 (Tabel 7.12).

Tabel 7.12 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Cernătești pe râul Slănic (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1975 – 2012)

*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; Wc – volumul de apă rulat în timpul creșterii; Wd – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; Wt – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; Gamma – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.

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, 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, rezultând astfel că volumul maxim total de apă rulat îi aparține de asemenea viiturii din anul 1975 (Tabel 7.12); 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 7.12); 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 7.12), 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 7.12); în cazul timpului total al viiturilor acesta a variat de la 7 ore, 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 pentru viitura produsă în anul 2006 și 0,7 pentru viitura produsă în anul 2005 (Tabel 7.12).

Valoarea medie a debitelor maxime înregistrate de cele 10 viituri la stația hidrometrică Cernătești este de 171,6 m3/s (Tabel 7.12). Volumul mediu total de apă scurs în cazul celor 10 evenimente analizate este de 3,91 mil. m3, în vreme ce timpul mediu total de manifestare al viiturilor a fost de estimat la 15,9 ore (Tabel 7.12).

Figura 7.23 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Cernătești de pe râul Slănic (1975 – 2012)

7.2.7. 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 în anul 2000 a stației hidrometrice Izvoru aflate în amonte față de Nișcov.

Stația hidrometrică Nișcov

Stația hidrometrică Nișcov a fost amplasată la o altitudine de 130 m (Figura 7.24), controlând o suprafață bazinală de 200 km2 Cu o altitudine medie de 349 m și o panta medie 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 (Tabel 7.13 și Figura 7.25).

La stația hidrometrică Nișcov debitele de vârf ale viiturilor considerate 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 a avut un timp de creștere de 9 ore (Tabel 7.13), interval în care volumul de apă rulat prin dreptul secțiunii transversale de la stația hidrometrică Nișcov a fost de 2,07 mil. m3 (Tabel 7.13). 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 7.13). Coficientul de formă al viiturii, a fost estimat la 0,52 (Tabel 7.13).

Figura 7.24 Localizarea stației hidrometrice Nișcov și a sectorului de bazin controlat

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 7.13), valoare specifică anului 1988. În același timp, pe ramura de scădere a undei de viitură, cantitatea de apă scursă a oscilat între 0,27 mil. m3 în anul 1990 și 2,46 mil. m3 în anul 1996 (Tabel 7.13). Viitura din anul 1991 a avut cel mai redus timp de creștere, de circa 3 ore, în vreme ce viitura din anul 1999 a fost caracterizat de cel mai lung timp de creștere, acesta ajungând la 20 de ore (Tabel 7.13). 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 7.13).

Valoarea medie a debitului de vârf înregistrat de viiturile de la stația hidrometrică Nișcov este de 42,13 m3/s (Tabel 7.13), în timp ce volumul mediu total scurs în timpul viiturilor a fost estimat la 1,49 mil. m3, acesta fiind corelat cu un timp mediu total de 18,9 ore (Tabel 7.13).

Tabel 7.13 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Nișcov pe râul Nișcov (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1984 – 1999)

*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; Wc – volumul de apă rulat în timpul creșterii; Wd – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; Wt – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; Gamma – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.

Figura 7.25 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Nișcov de pe râul Nișcov (1984 – 1999)

Stația hidrometrică Izvoru

Aceasta stație hidrometrică a fost înființată în anul 2000 și este amplasată la aproximativ 170 m altitudine controlând în amonte un sector de bazin cu suprafața de 124 km2 (Figura 7.26). Altitudinea medie a bazinului este de 385 m, în timp ce panta prezintă o valoarea medie de 9,7°. În cazul stației hidrometrice Izvoru de pe râul Nișcov în vederea analizei au fost selectate 10 viituri toate produse după anul 2002 (Tabelul 7.14 și Figura 7.27).

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 7.14). 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 7.14). Valoarea maximă a debitului a fost atinsă la data de 23 februarie la ora 21:00 (Tabel 7.14). 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 7.14).

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 7.14) atins în timpul viiturii din 2005. În ceea ce privește volumul de apă total scurs, valoarea acestuia a variat între 0,11 mil. m3 în cazul viiturii produse în anul 2010 și un maxim de 1,76 mil. m3 atins pe parcursul viiturii din anul 2013 (Tabel 7.14). 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 7.14). 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 7.14).

Ca și medii ale principalelor caracteristici ale undelor de viitură de la stația hidrometrică Izvoru se pot menționa: 28,31 m3/s pentru debitul maxim, 0,28 mil. m3 (Tabel 7.14) pentru volumul scurs pe ramura de creștere a undei de viitură, 0,46 mil. m3 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 7.14).

Figura 7.26 Localizarea stației hidrometrice Izvoru pe râul Nișcov și a sectorului de bazin controlat

Tabel 7.14 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Izvoru pe râul Nișcov (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 2002 – 2013)

*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; Wc – volumul de apă rulat în timpul creșterii; Wd – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; Wt – volumul total de apă rulat în timpul viiturii; Gamma – coeficientul de formă al viiturii; Tc – timpul de creștere; Td – timpul de descreștere; Tt – timpul total al viiturii.

Figura 7.27 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Izvoru de pe râul Nișcov (2002 – 2013)

7.2.8. Viiturile de pe râul Câlnău la stația hidrometrică Costomiru

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 7.28). Suprafața bazinului aferentă stației este de 37,3 km2, fiindu-i caracteristică o altitudine medie de 504 m și pantă medie de 10,8°.

Figura 7.28 Localizarea stației hidrometrice Costomiru pe râul Câlnău și a sectorului de bazin controlat

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 (Tabelul 7.15 și Figura 7.28).

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 7.15). 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 7.15). 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 7.15).

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 7.15). Cea mai mare durată a unei viituri s-a produs în anul 1991 când timpul total a fost de 22 de ore, în vreme ce coeficientul de formă al undelor de viitură a variat între 0,22 și 0,73 (Tabel 7.15).

Valoarea medie a debitelor maxime ale viiturilor selectate a fost de 41,35 m3/s (Tabel 7.15), în timp ce pentru debitul de bază s-a calculat o valoare medie de 3,8 m3/s (Tabel 7.15). 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 7.15).

Tabel 7.15 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică Costomiru pe râul Câlnău (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1975 – 2011)

*Qmax – debitul maxim; Qb – debitul de bază; Wc – volumul de apă rulat în timpul creșterii; Wd – volumul de apă rulat în timpul descreșterii; Wt – 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 7.29 Cele mai mari zece viituri de la stația hidrometrică Costomiru de pe râul Câlnău (1975 – 2011)

7.3. Caracteristici ale inundațiilor din zona de studiu

În vederea identificării caracteristicilor 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 s-a urmărit estimarea suprafeței benzii de inundabilitate, iar adițional numărul elementelor de infrastructură (de transport și de locuit) afectate de aceasta.

În cadrul sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău au fost considerate 3 studii de caz ce vizează unele din cele mai expuse sectoare de râu la fenomenul de inundabilitate, și anume:

râul Slănic din arealul localității Lopătari;

râul Slănic din arealul localității Cernătești;

râul Sărățel din arealul satului Joseni, Comuna Berca.

7.3.1. Sectorul râului Slănic din arealul 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 acestuia și la aproximativ 50 km de gura de sa vărsare în Buzău (Figura 7.30). Slănicul este un afluent de stânga al râului Buzău acesta fiind plasat în partea sud-estică a zonei de studiu (Figura 7.30).

Figura 7.30 Localizarea sectorului râului Slănic din arealul localității Lopătari în cadrul bazinului hidrografic Slănic și al zonei de studiu

Suprafața bazinului hidrografic al Slănicului aflat în amonte de stația hidrometrică Lopătari este de circa 97 km2. Altitudinile acestuia variază de la aproximativ 401 m în zona stației hidrometrice Lopătari până la circa 1350 m pe cele mai înalte puncte situate pe cumpăna de ape. O caracteristică importantă a sectorului a bazinului hidrografic care se reflectă și în cazul manifestărilor undelor de viitură la postul hidrometric Lopătari, este timpul de răspuns 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):

(7.1), unde:

L-lungimea hidraulică a bazinului hidrografic (distanța cea mai mare 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 asemenea 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): (7.2), 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 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) utilizânsu-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 (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 considerat în arealul 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 7.31).

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 7.31) 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.

Figura 7.31 Modelul Digital de Teren din zona localității Lopătari, de-a lungul râului Slănic

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. 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.

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 7.16). 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 valori 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), care presupune că în cadrul simulării extinderii benzii de inundabilitate pentru un singur eveniment componenta temporală nu are nicio influență. Ecuația (7.3) 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 (Knighton, 1998; Costache, 2015):

(7.3), 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 (extinderea benzii de inundabilitate și adâncimea acesteia) au putut 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 arealul 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.

Considerând debitul cu probabilitatea de revenire de 10% la stația hidrometrică Lopătari, acesta este de 98 m3/s (Tabel 7.16). Banda de inundabilitate simulată pentru acest debit se extinde pe o suprafață de circa 23 ha. În această situație numărul locuințelor inundate ar fi de 47 și ar fi afectați circa 3 kilometri de drumuri județene, comunale, rezidențiale și poteci (Figura 7.32d). Pentru debitul cu probabilitatea de depășire 5% (cu valoarea 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, iar numărul kilometrilor de drumuri afectate la 3,1 (Figura 7.32c).

Tabel 7.16 Efectele producerii inundațiilor specifice debitelor cu diferite probabilități de producere (P1% – P10%) la stația hidrometrică Lopătari pe râuul Slănic

Sursa datelor de debite: Institutul Național de Hidrologie și Gospodărirea Apelor și prelucrări proprii

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 și afectarea pe o lungime de 3,4 kilometri a rețelei de drum din localitate, din care 57 metri în cazul podului din localitate (Figura 7.32b). 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 7.16). 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 7.32a).

Figura 7.32 Extinderea benzii de inundabilitate în arealul localități Lopătari pentru debite cu probabilități de depășire de 1% (a), 2% (b), 5% (c) și 10% (d)

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 configurației albiei din zona sectorului de râu analizat, acesta fiind adâncită cu maluri înalte.

Foto 7.1 Case și anexe gospodărești amplasate în albia majoră a râului Slănic în arealul localității Lopătari

(Foto: Costache, 2016)

7.3.2. Sectorul râului Slănic din arealul localității Cernătești

Comuna Cernătești (din județul Buzău) se află situată în partea inferioară a bazinului hidrografic al râului Slănic, la aproximativ 5 km în amonte de gura de vărsare a acestuia în râul Buzău (Figura 7.33).

În aceste condiții pentru secțiunea râului Slănic din arealul localității Cernătești poate fi luat în considerare atât timpul de răspuns al întregului bazin hidrografic care se situează, conform rezultatelor calculelor aplicate prin formula (7.1) în jurul valorii de 7,1 ore sau 426 minute, în timp ce timpul de concentrare a apei în bazin conform formulei (7.2) este de 11,83 ore sau 710 minute. 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 considerate.În vederea realizării scenariilor de inundabilitate pentru sectorul de râu din arealul comunei Cernătești au fost urmași aceeași pași ca și în cazul scenariilor de inundabilitate realizate pentru comuna Lopătari.

Figura 7.33 Localizarea sectorului râului Slănic din arealul comunei Cernătești în cadrul bazinului hidrografic al râului Slănic și al zonei de studiu

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 7.34).

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 7.34). 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.

Figura 7.34 Elementele de geometrie a albiei pentru sectorul râului Slănic din perimetrul localității Cernătești

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 (1%, 2%, 5% și 10%) sunt de circa trei ori mai ridicate (Tabel 7.17), 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 arealul considerat este de circa 120 ha iar numărul caselor afectate de inundații ar fi de aproximativ 179 (Tabel 7.17 și Figura 7.35a). Lungimea totală a rețelei de drumuri potențial afectate pentru acest scenariu de inundabilitate se ridică la aproximativ 3,3 kilometri (Tabel 7.17).

Figura 7.35 Extinderea benzii de inundabilitate în zona localități Cernătești pentru debite cu probabilități de depășire de 1% (a), 2% (b), 5% (c) și 10% (d)

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, afectarea unui număr de circa 94 de construcții și inundarea rețelei de străzi pe o lungime de 2,6 kilometri (Tabel 7.17 și Figura 7.35b).

Tabel 7.17 Efectele producerii inundațiilor specifice debitelor cu diferite probabilități de producere la postul hidrometric Cernătești – râu Slănic

Sursa datelor privind debitele: Institutul Național de Hidrologie și Gospodărirea Apelor și prelucrări proprii

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 extinde pe aproximativ 91 ha (Figura 7.35c). În acest caz, numărul construcțiilor inundate s-ar ridica la circa 34, în timp ce rețeaua de drumuri ar fi afectată pe o lungime de 1,8 kilometri (Tabel 7.17). În cazul producerii unui debit al râului Slănic în arealul localității Cernătești cu valoarea de 236 m3/s echivalent unei probabilități de depășire de 10%, conform simulării hidraulice, s-ar inunda un număr de 26 de construcții și o lungime de 1,35 kilometri de drumuri (Figura 7.35d și Tabelul 7.17).

7.3.3. Sectorul râului Sărățel din arealul 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 7.36). Acesta este un afluent de stânga al râului Buzău, având o suprafață de 189 km2. Satul Joseni aparține comunei Berca și este amplasat la circa 3 kilometri amonte de gura de vărsare a râului Sărățel (Figura 7.36).

Altitudinile 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, iar valoarea medie a pantei este de 19%.

Ca și în cazul localității Cernătești de pe cursul Slănicului, un procent foarte mare din cadrul întregii suprafețe a bazinului hidrografic în care este situat contribuie la scurgerea ce se manifestă în secțiunea transversală din arealul satului Joseni. Timpul de răspuns al bazinului, conform calculelor realizate aplicând formula (7.1) este de 178 minute, echivalentul a 3 ore, în timp ce timpul de concentrare al bazinului hidrografic calculat conform formulei (7.2) 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 cu consecințe semnificative pentru localitățile situate în zonele respective.

Pentru al treilea studiu de caz a fost ales arealul 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.

Figura 7.36 Localizarea satului Joseni și a sectorului de râu analizat în cadrul zonei de studiu și al bazinului hidrografic al râului Sărățel

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 7.37).

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 a albiei râului Sărățel pe sectorul considerat. Analiza a fost realizată pe o lungime de 1900 m a râului, valoare extrasă din proprietățile geometrice ale liniei talvegului. În cazul profilelor transversale pentru analiza de față a fost generat automat un număr de 19 profile transversale la o echidistanță de 100 m și lățimi cuprinse între 416 m și 826 m (Figura 7.37).

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.

Pentru debitul cu probabilitatea de depășire de 1% cu valoarea 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 (case) și 0,9 kilometri de rețea rutieră (Figura 7.38a. și Tabel 7.18). Majoritatea construcțiilor expuse la fenomenul de inundații sunt poziționate în partea sudică a satului Joseni.

Figura 7.37 Elementele de geometrie a albiei specifice sectorului râului Sărățel în zona satului Joseni

În cazul producerii unui debit cu valoarea de 270 m3/s, a cărui probabilitate de depășire este de 2% (Figura 7.38b), 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, în timp ce lungimea rețelei rutiere inundate este de 770 m (Tabel 7.18).

Scenariul producerii unui debit de 192 m3/s, cu probabilitatea de revenire de odată la 20 de ani sau de 5% (Figura 5.38c), presupune acoperirea cu apă a unei suprafețe de 26 ha, afectarea a peste 111 case și circa 390 metri din rețeaua rutieră aflată în arealul satului Joseni (Tabel 7.18).

Ultimul caz luat în considerare este pentru un debit al râului Sărățel de 143 m3/s echivalent probabilității de depășire de 10% (Figura 5.38d). Rezultatele oferite de modelarea hidraulică arată că la o asemenea valoare a debitului suprafața inundată ar fi de 24 ha, numărul caselor afectate de 103, în timp ce rețeaua rutieră ar fi inundată pe o lungime de 230 metri (Tabel 7.18) 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, existând o diferență 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 majoră a râului.

Tabel 7.18 Efectele producerii inundațiilor specifice debitelor cu diferite probabilități de producere în zona satului Joseni – râu Sărățel

Sursa datelor de debit: Administrația Națională Apele Române și prelucrări proprii

.

Foto 7.2 Clădiri amplasate în imediata vecinătate a râului Sărățel

Foto: Costache, 2016

Figura 7.38 Extinderea benzii de inundabilitate în zona satului Joseni pentru debite cu probabilități de depășire de 1% (a), 2% (b), 5% (c) și 10% (d)

7.4. Consecințe ale inundațiilor și viiturilor în sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

De-a lungul timpului diferite areale din cadrul zonei de studiu au fost afectate de inundații determinate atât de viituri normale cât și de viiturile rapide produse în special pe râurile a căror bazine de recepție au suprafețe reduse.

Un caz relativ recent de inundație generată de o viitură rapidă a avut loc în anul 2004 pe data de 28 iulie, în perimetrul orașului Nehoiu, cursul de apă pe care s-a format viitura fiind Valea Nehoiului. Debitul de vârf al viiturii a fost estimat la 250 m3/s, acesta având o probabilitate de revenire mai mică de 1% (Godfrey et al., 2015). În urma acestui eveniment a fost afectat un număr de 150 de locuințe, distrugeri ale infrastructurii de transport, pagubele fiind estimate la circa 1 milion de Euro (Godfrey et al., 2015).

Alte câteva evenimente importante de inundații au fost incluse și în Planurile de Management al Riscului la Inundații elaborată la nivel de Administrație Bazinală Apă.

La nivelul Administrației de Apă Buzău – Ialomița, în cuprinsul căreia se află zona de studiu, au fost alese mai multe evenimente, 5 dintre acestea producându-se în sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău. Toate cele 5 cazuri de inundații aferente arealului cercetat au avut loc pe data de 06.07.2005.

Prin urmare primul eveniment analizat a afectat râul Buzău aferent sectorului aval localitate Cândești – amonte localitate Moșești. Suprafața inundată a fost de 46,9 km2, debitul aferent viiturii având o probabilitate de depășire de 10%. Această inundație a fost una de natură fluvială, fiind depășită capacitatea de transport a albiei. Au fost afectate proprietăți ale locuitorilor zonei și infrastructura din zonă.

Râul Bâsca Chiojdului a fost afectat de inundație pe o lungime de circa 27 km în aval de localitatea Bâsca Chiojdului. Viitura a fost una fluvială fiind depășită capacitatea de transport a albiei. Acest eveniment cu o perioadă de revenire de odată la 50 de ani a cauzat pierderi în cadrul infrastructurii de locuit și a celei reprezentate de rețeaua de drumuri.

O altă inundație majoră a avut loc pe râul Sărățel aferent sectorului aval confluență Slănicel amonte de localitatea Policiori. În acest caz inundația s-a manifestat pe o lungime a râului Sărățel de circa 13 km, frecvența acesteia fiind de 10%. Similar cazului descris anterior, inundația este una de natură fluvială, datorată depășirii capacității de transport a albiei. Și în acest caz au fost afectate proprietăți ale locuitorilor zonei și infrastructura din zonă.

Localiatatea Bisoca a fost afectată pe data de 6 iulie 2005 de inundații determinate de producerea unei viituri rapide pe organisme torențiale necadastrate. Cel mai lung sector de râu afectat a fost de 746 m, geneza inundației fiind una pluvială cu o frecvență de 10%. Efectele acestui eveniment s-au reflectat în pierderile din cadrul infrastructurii și a proprităților localnicilor.

Râul Câlnău aval de localitatea Valea Salciei a fost afectat de o inundație cu o frecvență de 1%, pe o lungime de aproximativ 49 km. Inundația a fost generată de o viitură rapidă provocând pagube în cadrul infrastructurii de transport și de locuit din localitățile afectate. Acest eveniment a corespuns unei frecvențe de 1%.

Capitolul 8. Evaluarea vulnerabilității structurale la viituri și inundații în sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău

În cadrul lucrării de față în vederea 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 valoric (Smith și Ward, 1998; Hall et al., 2003; Merz et al., 2007), Cea de-a doua abordare constă în definirea și calcularea unui indice adimensional, calitativ 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.

Estimarea potențialelor pagube economice produse în cazul a 4 scenarii de inundabilitate pentru trei zone diferite din zona de studiu.

Determinarea în mediul SIG a unui indice adimensional de vulnerabilitate a construcțiilor în cazul producerii unui debit cu probabilitatea de 1% pentru comuna Cernătești de pe râul Slănic.

8.1. Costuri/pagube unitare produse de viituri și inundații în anul 2005 în România

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 (elemente de infrastructură). Scopul subcapitolului de față îl reprezintă evaluarea valorii unitare per categorie de pagubă, aceasta constituindu-se în continuare ca dată de intrare pentru estimarea , în arealul supus cercetării, a 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 așa cum am menționat mai sus, 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 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 mai ales, 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. În acest context 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.

Raportul privind efectele inundațiilor și fenomenelor periculoase produse în anul 2005 este structurat în 7 capitole, în cadrul cărora sunt oferite detalii cu privire la caracteristicile hidrometeorologice ale anului 2005, efectele inundațiilor produse, cauzele 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 (case și anexe gospodărești, drumuri județene și drumuri comunale, drumuri rezidențiale, drumuri forestiere) 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 informații 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 8.1).

La nivelul anului 2005 în cazul caselor și anexelor gospodărești au fost raportate ca fiind afectate de inundații un număr de 94.327, valoarea totală la nivel național a pagubei înregistrate ajungând la circa 652.762.400 lei (Tabel 8.1). 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 8.1), în timp ce cea mai scăzută a fost consemnată în județele Timiș și Caraș-Severin, aceasta fiind de doar 100 lei.

Tabel 8.1 Elemente de infrastructură și pagubele provocate de inundații în anul 2005 la nivel național

(Sursa: Ministerul Mediului și Gsopodăririi 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 fost următoarea:

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 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, iar 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 pe 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 9897,03 km (Tabel 8.1) în cadrul întregii țări. Valoarea totală a pagubei a fost de 1.244.396,3 lei, rezultând o pagubă unitară de 408.700 lei pe kilometru de drum (Tabel 8.1). 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 (408.700 lei) în timp ce paguba unitară cea mai scăzută s-a produs în Sălaj, acolo unde valoarea acesteia a fost de 10.900 lei pe 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 se prezintă astfel:

În județul Buzău au fost afectați 957,3 kilometri de infrastructură rutieră, 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 inundațiile din anul 2005 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 înregistrat 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.

În județul Covasna au fost raportați 39,26 kilometri de drumuri județene și comunale afectate de inundații, paguba totală înregistrată în cazul acestora fiind de 1.821.000 lei, iar cea unitară de 46.400 lei pe kilometru de drum.

O altă categorie de drumuri considerată ca și indicator privind pagubele generate de inundații asupra infrastructurii este reprezentată de drumurile forestiere. La nivelul anului 2005 au fost afectați de inundații 2.644.900 kilometri de drumuri forestiere la nivelul întregii țări (Tabel 8.1). Pierderile economice cumulate înregistrate în cadrul acestui inidcator au totalizat 61.249.500 lei în timp ce paguba unitară produsă a avut valoarea de circa 23.200 lei (Tabel 8.1). 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 (637,5 km), urmat de Suceava (404 km). 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 cele 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 înregistrată 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 au fost afectați 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 pe kilometru, fiind similară celei din județul Buzău.

Județul Prahova a înregistrat unul din cele mai mic număr de kilometri de drum forestier afectați de inundații (aproximativ 6 km). Paguba totală 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 de către 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. 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 8.1) pe tot teritoriul țării. Valoarea pagubei totale estimate a fost de aproximativ 158.327.400 lei, media unitară pe kilometru rezultând de 64.100 lei (Tabel 8.1). 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 (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 au fost afectați de inundații 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 totală fiind estimată la 1.600.000 lei, rezultând o pagubă unitară per kilometru egală cu cea înregistrată în județul Buzău.

În județul Prahova au fost afectați de inundațiile produse în anul 2005 84 km de drum rezidențial, 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 anul 2005 la indicatorul reprezentat de numărul de kilometri de drum rezidențial, a fost de 417.400 lei. Numărul total de kilometri afectați a fost de 6,5, rezultând o pagubă unitară de 64.200 lei pe kilometru de drum rezidențial.

8.2. Estimarea pagubelor structurale potențiale pentru 4 scenarii de inundabilitate în areale din zona de studiu

Evaluarea potențialelor pagube economice produse de viituri și inundații se va realiza pentru fiecare din cele 3 studii de caz luate în considerare în capitolul 7.3: comunele Cernătești și Lopătari amplasate pe râul Slănic și Satul Joseni amplasat pe 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, evaluările din subcapitolul de față au fost realizate utilizându-se date referitoare la:

valoarea pagubelor unitare produse de viituri și inundații în cazul celor 4 indicatori selectați din cadrul elementelor de infrastructură susceptibile la inundații inundații;

extinderea benzilor de inundabilitate pentru toate cele 4 scenarii, în cazul celor 3 studii de caz, acestea permițând cuantificarea numărului elementelor de infrastructură potențial afectate de inundațiile produse de debitele asociate celor 4 probabilități de depășire (conform analizelor efectuate în capitolul 7.3).

8.2.1. Estimarea pagubelor produse elementelor structurale în comuna Lopătari

Pagube estimate în cazul debitului de 219 m3/s, corespunzător probabilității de depășire de 1%

Conform simulării hidraulice realizate pe sectorul de râu din arealul comunei Lopătari din zona superioară a râului Slănic, în cazul debitului cu valoarea cea mai mare considerată (219 m3/s), 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.

Paguba totală estimată pentru debitul cu probabiltatea de depășire de 1%, considerând casele și anexele gospodărești din arealul localității Lopătari, se situează la 415,2 mii lei (Tabel 8.2). 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 8.2), iar pentru drumurile este de 166,6 mii lei (Tabel 8.2).

Tabel 8.2 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii de locuit și de transport din arealul localității Lopătari, în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 1%

În ceea ce privește indicatorul reprezentat de drumuri forestiere paguba potențial ar putea atinge valoarea de 8,3 mii lei (Tabel 8.2). 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.

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 ar fi de 56, iar pagubele totale s-ar situa în jurul valorii de 387,52 mii lei (Tabel 8.3). Lungimea drumurilor județene și comunale afectate în cazul unei valori de 165 m3/s a debitului râului Slănic, în sectorul analizat din comuna Lopătari, este de 530 m (Tabel 8.3), iar paguba totală estimată în acest caz ar fi 66,6 mii lei. Drumurile rezidențiale potențial afectate de o inundație corespunzătoare cazului de față ar însuma o lungime de 2.500 m, iar pagubele totale estimate în cazul acestora ar fi de 16 mii lei (Tabel 8.3).

Tabel 8.3 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii de locuit și de transport din arealul localității Lopătari, în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 2%

În ceea ce privește drumurile forestiere și potecile, în cazul debitului de 165 m3/s, conform simulării hidraulice, acestea ar fi afectate pe o lungime de 327 m, cumulându-se o pagubă totală de 76 mii lei. Totalizând valoarea pagubelor structurale înregistrate în cadrul celor patru indicatori de infrastructură luați în considerare pentru arealul 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 în arealul benzii de inundabilitate corespunzătoare unui debit de 134 m3/s s-ar situa un număr de 50 de case și anexe gospodărești (Tabel 8.4). 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, iar paguba totală estimată ar fi de circa 45,3 mii lei (Tabel 8.4). În cazul drumurilor rezidențiale, lungimea afectată de inundația corespunzătoare debitului cu probabilitate de 5%este de 2,4 km (Tabel 8.4). Înmulțind această valoare cu paguba unitară pe kilometru rezultă o pagubă totală de 153,8 mii lei (Tabel 8.4). În ceea ce privește drumurile forestiere și potecile, paguba totală estimată pentru o inundație corespunzătoare debitului de 134 m3/s este de 7,3 mii lei (Tabel 8.4).

Însumând pagubele înregistrate pe fiecare din cele patru categorii de indicatori ai infrastructurii de locuit și de transport, rezultă o pagubă totală de 552,3 mii lei.

Tabel 8.4 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii de locuit și de transport din arealul localității Lopătari, în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 5%

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 ha. Pagubele totale produse în ipoteza acestui scenariu, în cazul caselor și anexelor gospodărești din arealul comunei Lopătari, se estimează la circa 325 mii lei (Tabel 8.5).

Lungimea drumurilor județene și comunale afectate de inundații în cazul debitului de 98 m3/s, este de circa 250 m, iar pagubele totale estimate în acest caz se ridică la circa 31,4 mii lei (Tabel 8.5). Pentru aceeași valoare a debitului râului Slănic, lungimea drumurilor rezidențiale afectate de inundație ar fi de 2200 m, paguba economică fiind estimată la 141 mii lei (Tabel 8.5). Pentru drumuri forestiere și poteci, lungimea estimată a fi afectată de inundația corespunzătoare debitului de 98 m3/s este de 290 m, iar paguba economică ar fi de circa 6,7 mii lei (Tabel 8.5).

Totalizând pagubele economice înregistrate pe cei patru indicatori ai infrastructurii din arealul studiat, rezultă o valoare de circa 504,1 mii lei.

Tabel 8.5 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii de locuit și de transport din arealul localității Lopătari, în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 10%

8.2.2. Estimarea pagubelor produse elementelor structurale în comuna Cernătești

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 au fost estimate potențiale pagube materiale produse în cazul a doar trei categorii de indicatori, lipsind drumurile forestiere și potecile.

Astfel, pentru debitul de 620 m3/s, corespunzător unei probabilități de depășire de 1%, apele revărsate ale râului Slănic ar inunda un număr de 179 Case și anexe gospodărești, rezultând o pagubă totală de 1238,6 mii lei (Tabel 8.6).

Tabel 8.6 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii de locuit și de transport din arealul localității Cernătești, în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 1%

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 care ar putea fi afectată de inundații este de 800 m, paguba economică echivalentă fiind de 100,6 mii lei (Tabel 8.6). 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 generată în cadrul acestei categorii, va rezulta în urma inundării unei lungimi de 2500 m de drum (Tabel 8.6). Pe ansamblul comunei Cernătești, inundația produsă de un debit al râului Slănic cu probabilitatea de 1% ar determina pagube economice totale de 1.500.000 lei (Tabel 8.6).

Pagube estimate în cazul debitului de 495 m3/s cu probabilitaea de depășire de 2%

Debitul cu probabilitatea de depășire de 2%, corespunzător unei valori de 495 m3/s, ar produce inundarea unei suprafețe de 108 ha. În acest caz, numărul construcțiilor afectate de inundație s-ar ridica la 94, pagubele economice totalizând în acest caz 650,5 mii lei (Tabel 8.7).

Tabel 8.7 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii de locuit și de transport din arealul localității Cernătești, în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 2%

Din cadrul drumurilor județene și comunale, o lungime de jumătate de kilometru este expusă inundațiilor, fiind în acest caz generate pagube de circa 63 mii lei (Tabel 8.7). O altă 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 8.7), paguba rezultată fiind de 134,6 mii lei (Tabel 8.7). Totalul pagubelor estimate pentru infrastructura de locuit și de transport din comuna Cernătești, ca urmare a producerii unei inundații cu debitul 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 depășire de 5%, a cărui valoare este de 367 m3/s, este estimat un număr de 34 de case și anexe gospodărești ce ar putea fi afectate, pagubele economice potențiale fiind estimate la circa 235,2 mii lei (Tabel 8.8).

Tabel 8.8 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii de locuit și de transport din arealul localității Cernătești, în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 5%

Elemenetele de infrastructură reprezentate de drumurile comunale și județene și de drumurile rezidențiale ar fi afectate pe o lungime totală de 1490 m (Tabel 8.8) rezultând o pagubă estimată de 134,4 mii lei. Prin urmare, totalul pagubelor economice provocate de inundația corespunzătoare debitului cu probabilitatea de depășire de 5% în arealul 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, ar genera o pagubă economică în cadrul infrastructurii de case și aexe gospodărești estimată la 180 mii lei (Tabel 8.9). Numărul construcțiilor afectate în această situație ar fi de 26 (Tabel 8.9). În ceea ce privește lungimea drumurilor județene potențial afectate, aceasta însumează 250 m, pagubele putând ajunge la 31,4 mii lei (Tabel 8.9).

Tabel 8.9 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii de locuit și de transport din arealul localității Cernătești, în cazul producerii unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 10%

În cazul drumurilor 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 infrastructurii de locuit și de transport de inundații în cazul debitului râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 10%, este de 281,8 mii lei.

8.2.3 Estimarea pagubelor produse elementelor structurale în satul Joseni

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%, ar determina inundarea unui număr de 122 de case și anexe gospodărești cu pagube economice totale asociate de circa 845 mii lei (Tabel 8.10).

În ipoteza acestui scenariu, drumurile județene și comunale ar fi afectate pe o lungime de 460 m, pagubele totale însumând circa 57,8 mii lei (Tabel 8.10). Pe aceeași lungime ar fi afectate și drumurile rezidențiale, însă paguba economică în cazul acestora s-ar cifra la 29,5 mii lei (Tabel 8.10). 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 8.10).

Tabel 8.10 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii de locuit și de transport din arealul satului Joseni, în cazul producerii unui debit al râului Sărățel cu probabilitatea de depășire de 1%

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 o dată 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 8.11).

Tabel 8.11 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii de locuit și de transport din arealul satului Joseni, în cazul producerii unui debit al râului Sărățel cu probabilitatea de depășire de 2%

Pentru același scenariu de inundabilitate, paguba economică produsă în cadrul drumurilor județene și comunale este estimată la 46,5 mii lei (Tabel 8.11). Drumurile rezidențiale ar fi afectate pe o lungime de circa 400 m, ceea ce corespunde unei pierderi economice estimate la 25,6 mii lei (Tabel 8.11). În aceste condiții paguba totală generată de inundația produsă în cazul unui debit al râului Sărățel 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 8.12 numărul caselor și anexelor gospodărești potențial afectate de inundația generată de un debit al râului Sărățel de 192 m3/s în arealul satului Joseni al comunei Berca, ar fi de 111, iar paguba economică este estimată la aproximativ 768,1 mii lei (Tabel 8.12). 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. Paguba totală în acest caz se estimează la 11,3 mii lei (Tabel 8.12). Pentru același scenariu de inundabilitate, drumurile rezidențiale pot fi afectate pe o lungime de 300 m, rezultând o pagubă economică de 19,2 mii lei (Tabel 8.12). Totalizând pagubele economice înregistrate în cadrul elementelor de infrastructură de locuit și de transport în cazul producerii debitului cu probabilitatea de 5% pe râul Sărățel în arealul localității Berca, sat Joseni, suma acestora ar ajunge la 798 mii lei (Tabel 8.12).

Tabel 8.12 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii de locuit și de transport din arealul satului Joseni, în cazul producerii unui debit al râului Sărățel cu probabilitatea de depășire de 5%

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 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 ar determina inundarea unei suprafețe de aproximativ 24 ha, în care este cuprins un număr de 103 case și anexe gospodărești (Tabel 8.13). Paguba economică estimată în cazul acestui scenariu este de 712,8 mii lei. De asemenea, ar putea fi inundată o lungime de 30 m de drumuri județene și comunale rezultând o pagubă economică de 3,8 mii lei (Tabel 8.13).

În cazul drumurilor rezidențiale, pagubele economice provocate de debitul de 143 m3/s sunt estimate la 17,3 mii lei (Tabel 8.13). Prin urmare, paguba totală produsă în cadrul infrastructurii de locuit și de transport din zona de studiu este estimată la aproximativ 734 mii lei (Tabel 8.13), pentru un debit de 143 m3/s.

Tabel 8.13 Pagubele estimate în cadrul infrastructurii de locuit și de transport din arealul satului Joseni, în cazul producerii unui debit al râului Sărățel cu probabilitatea de depășire de 10%

8.3. Determinarea indicelui de vulnerabilitate a clădirilor la inundații (IVC). Studiu de caz: inundația produsă la Cernătești de debitul râului Slănic cu probabilitate de 1%

8.3.1. Considerații generale privind evaluarea vulnerabilității

Evaluarea calitativă a vulnerabilității clădirilor la inundații s-a realizat în cadrul unui studiu de caz aplicat în arealul comunei Cernătești, amplasată pe cursul inferior al râului Slănic. În acest scop a fost propus și determinat Indicele Vulnerabilității Clădirilor (IVC) la inundații care a fost estimat pornind de la ecuația generală a vulnerabilității (Birkman, 2006; De Leon, 2006):

Vulnerabilitatea = (Expunerea*Susceptibilitatea)/Reziliență (8.1)

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:

Vulnerabilitatea = Expunerea*Susceptibilitatea (8.2)

Este evident că nu se poate vorbi de vulnerabilitate a construcțiilor la producerea viiturilor și inundațiilor, atât timp cât elementele expuse (construcțiile) nu sunt situate 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), ceea ce 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 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:

Vulnerabilitatea = Expunerea*Hazard (8.3)

În vederea determinării vulnerabilității structurale la viituri și inundații, Sagala, 2006, propune o metodologie potrivit căreia sunt luate în considerare atât caracteristici ale hazardului (adâncimea și extinderea suprafeței de apă), cât și 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 considerând 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 în arealul comunei 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 clădirilor la viituri și inundați a presupus parcurgerea mai multor etape de lucru.

8.3.2. Estimarea gradului de expunere a clădirilor la inundații

O etapă majoră a constituit-o estimarea gradului de expunere a clădirilor la inundații. Aceasta a presupus 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. Pe ansamblul zonei inundabile în urma digitizării de pe Ortofotoplan au rezultat 179 de construcții (Figura 8.1).

În ceea ce privește caracteristicile clădirilor au fost luate în considerare: funcția construcției, înălțimea acesteia, suprafața construcției, materialul de construcție din care este realizată, gradul de degradare al construcției (starea construcției), numărul de nivele ale construcției și distanța euclidiană față de râu.

Mare parte din caracteristicile construcțiilor luate în considerare în vederea calculării gradului de expunere la viituri și inundații, a fost stabilită 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 8.14). Aproape 94% din totalul construcțiilor au funcție de locuit (Figura 8.1).

Figura 8.1 Distribuția procentuală a clădirilor 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 8.14): 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, 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 8.2).

Figura 8.2 Distribuția procentuală a clădirilor în funcție 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 8.14). 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, 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 8.3) în timp ce categoriei medii îi corespund aproximativ 15% din total (Figura 8.3).

Figura 8.3 Distribuția procentuală a clădirilor în funcție de starea fizică a acestora

Suprafața construcției 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.

Pentru determinarea suprafeței construcțiilor a fost necesară digitizarea acestora în format vectorial de poliogn având ca bază imaginile aeriene de tip ortofotoplan (Figura 8.4).

Figura 8.4 Clădirile din comuna Cernătești situate în zona inundabilă de pe cursul râului Slănic în cazul unui debit cu probabilitatea de depășire de 1%

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 8.14). Un procent de aproape 48% din numărul total de clădiri inventariate au o suprafață mai mică de 100 m2, în timp ce alte 30% au suprafața cuprinsă între 100 și 200 m (Figura 8.5). Cele mai expuse construcții sunt cele cu suprafețe mari, 22% din total depășind suprafața de 200 m2 (Figura 8.5).

Figura 8.5 Distribuția procentuală a clădirilor în funcție de suprafața acestora

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, respectiv parter și etaj.

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, în timp ce cele din urmă au primit nota de bonitare 1 (Tabel 8.14). 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 8.6).

Figura 8.6 Distribuția procentuală a clădirilor în funcție 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 8.7) 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 8.7 Modelul utilizat în vederea atribuirii distanței euclidiene a caselor față de râul Slănic în arealul comunei Cernătești

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 8.14). Distanța caselor față de râul Slănic pe sectorul analizat se situează între 48 și 379 metri. Au fost create patru clase de interval (Figura 8.8) 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, intervalul cuprins între 200 și 300 m a primit nota de bonitare 2, intervalul situat între 100 și 200 m a primit nota 3 de bonitare, în timp ce casele a căror distanță față de râu se situează sub 100 m au primit nota 4 de bonitare (Tabel 8.14).

Figura 8.8 Distribuția procentuală a clădirilor în funcție de distanța față de râu

Doar 5,4% 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 8.8) în fiecare caz.

Materialul de construcție 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 8.9).

Figura 8.9 Distribuția procentuală a clădirilor în funcție 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 8.14). 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 în timp ce casele construite din BCA însumează circa 40,7% (Figura 6.9). Cea mai redusă pondere de 16,3% 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 inundațiilor, prin adunarea simplă a notelor de bonitare în cadrul tabelului de atribute, utilizându-se formula:

(8.4),

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 8.14 Caracteristicile clădirilor și punctajul acordat în funcție de expunerea la viituri și inundații

Foto 8.1 Clădiri cu diferite caracteristici tehnico-funcționale care influențează gradul de expunere la inundații, situate în zona inundabilă din Comuna Cernătești

(Foto: Costache, 2016)

Valorile adimensionale (calitative) ale gradului de expunere rezultate în urma aplicării formulei (8.4) sunt încadrate în intervalul 9 – 23 (Figura 8.10). 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 8.10 Valoarea procentuală a claselor gradului de expunere la inundații clădirilor incluse în banda de inundabilitate corespunzătoare debitului râului Slănic cu probabilitatea de 1%, în arealul localității Cernătești

Prima clasă, în care valorile gradului de expunere sunt incluse în intervalul 9 – 12, este specifică pentru 10,5% (Figura 8.10) 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 arealul localității Cernătești (Figura 8.10). 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 8.10). 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 8.11). Acestea au o pondere de 21,3% din numărul total al construcțiilor (Figura 8.10). Gradul de expunere foarte ridicat este prezent în cazul a 13% din totalul clădirilor situate în zona analizată (Figura 8.10). Acestea sunt concentrate în partea nordică a sectorului analizat, dar și în apropierea râului Slănic (Figura 8.11)

Figura 8.11 Variația spațială a gradului de expunere la inundații clădirilor incluse în banda de inundabilitate corespunzătoare debitului râului Slănic cu probabilitatea de 1%, în arealul localității Cernătești

8.3.3 Estimarea vulnerabilității clădirilor la inundații

După calcularea gradului de expunere, pentru fiecare construcție în parte s-a extras adâncimea apei corespunzătoare punctului în care aceasta este amplasată. Adâncimea apei, corespunzătoare debitului cu probabilitatea de depășire de 1% de la s.h. Cernătești (Figura 8.13), a fost estimată prin intermediul tehnicilor de modelare hidraulică, implementate 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 7.3. Adâncimea apei 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 clădire 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 cclădire s-a calculat aplicând relația:

(8.5),

unde: V – vulnerabilitatea, E – valorile expunerii și H – valorile codificate ale adâncimii stratului de apă (hazardul).

Pentru calculărea și spațializarea valorilor Indicelui Vulnerabilității Clădirilor 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 clădirilor aflate într-o anumită celulă, s-a realizat automat cu ajutorul uneltei Spatial Join din softul ArcGIS 10.2, obținându-se astfel valorile Indicelui Vulnerabilității Clădirilor (IVC) pe gridul creat anterior. O modalitate de exprimare a procedurii de calcul a Indicelui Vulnerabilității Clădirilor este redată prin formula (8.6):

(8.6),

Unde: IVC – Valoarea Indicelui Vulnerabilității Clădirilor;

Vi – Vulnerabilitatea individuală a fiecărei cclădiri 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 8.12).

Figura 8.12 Flux de lucru implementat în Model Builder din ArcGIS 10.2 în vederea calculării IVC

Pentru o mai mare ușurință în analiză, valorile IVC obținute pe fiecare celulă a gridului, au fost standardizate utilizându-se formula:

(8.7) (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. Acestea au fost grupate în cinci clase (Figura 8.13) 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. Acestea sunt prezente într-o proporție de 44% (Figura 8.14) pe celulele gridului pe care s-au determinat valorile Indicelui de Vulnerabilitate a Clădirilor la viituri și inundații.

Figura 8.13 Valoarea Indicelui de Vulnerabilitate a Clădirilor la inundații în arealul localității Cernătești, în cazul unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 1%

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 8.14). Ca și în cazul valorilor foarte reduse ale IVC aceasta clasă este distribuită aleatoriu pe toată zona pentru care s-a realizat studiul de caz. Valorile medii ale Indicelui Vulnerabilității Clădirilor, determinate pentru o inundație corespunzătoare unui debit cu probabilitatea de depășire 1% pentru arealul Comunei Cernătești, sunt cuprinse între 0,21 și 0,34. Acestea se extind pe aproximativ 16% (Figura 8.14) 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 8.14) din totalul suprafeței pentru care s-a calculat indicele, fiind prezente izolat pe celulele cu o densitate mai ridicată a construcțiilor (Figura 8.13).

Figura 8.14 Distribuția procentuală a claselor de valori ale Indicelui de Vulnerabilitate a Clădirilor la inundații în arealul localității Cernătești, în cazul unui debit al râului Slănic cu probabilitatea de depășire de 1%

Capitolul 9. Măsuri de diminuare a vulnerabilității structurale la viituri și inundații

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 general, măsurile de diminuare a vulnerabilității la viituri și inundații se împart în măsuri structurale și nestructurale.

9.1. 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 aceste hazarduri hidrice 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 acumulare de la Siriu (Figura 9.1) este cea mai reprezentativă acumulare permanentă realizată atât în scop hidroenergetic, cât și pentru regularizarea debitelor și nivelurilor râului Buzău.

Figura 9.1 Imagine aeriană a lacului de acumulare de la Siriu

(Sursa: Google Earth)

Aflat sub directa gestiune a Administrației Națioanle Apele Române, barajul de la Siriu a fost finalizat în anul 1984. Ca și caracteristici pot fi menționate suprafața de 420 ha, volumul lacului de 155 mil. m3, înălțimea de 122 m, și un debit deversor de 3000 m3/s (www.baraje.ro). Barajul este realizat din anrocamente pe un teren de fundare din roci stâncoase cu un nucleu intern de argilă (www.baraje.ro). Principalele sale folosințe sunt: atenuarea undelor de viitură, alimentarea cu apă și cu energie electrică (www.baraje.ro). 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 (Figura 9.2). Lucrări de îndiguire sunt realizate și pe cursul râurilor Bălăneasa, Lădăuți și Barcani (Figura 9.2). În schimb, în situațiile celor 3 studii de caz prezentate se remarcă absența măsurilor de îndiguire pe sectoarele de râu analizate.

Figura 9.2 Sectoarele de râu îndiguite din arealul de studiu

(Sursa datelor: INHGA)

Foto 9.1 Dig construit de-a lungul râului Buzău în arealul localității Berca

(Foto: Costache, 2016)

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. De asemenea epiurile sunt alte lucrări realizate în albie în vederea diminuării vitezei apei destinate reducerii eroziunii malurilor. 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.

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.

O 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. Acesta a fost determinat ca raport dintre suprafața împădurită a unui areal considerat și suprafața totală a acelui areal. Spațial situația diferă foarte mult de la un bazin hidrografic la altul (Figura 9.3) și Tabel 9.1). 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 9.1). Aceste sub-bazine, din punct de vedere al acoperirii cu înveliș forestier prezintă o protecție mai ridicată 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 forestier.

Cele mai scăzute valori ale indicelui (sub 0,30) se înregistrează pe cuprinsul bazinelor Câlnău și Sărățel (Figura 9.3 și Tabelul 9.1 ), urmate de bazinele râurilor Bălăneasa (0,37) și Slănic (0,4) acestea necesitând lucrări de împădurire în vederea diminuării debitelor de vârf ale viiturilor precum și a frecvenței viiturilor rapide.

Cu excepția bazinului hidrografic al râului Nișcov, care are un grad ridicat de acoperire cu pădure, de 0,74, bazinele din zona Subcarpatică prezintă rate scăzute de împădurire comparativ cu bazinele aflate în zona de munte (Figura 9.3).

În vederea aplicării măsurilor de împădurire este necesară identificarea arealelor cu pretabilitatea cea mai ridicată pentru astfel de măsuri. Prin urmare, în în continuare este propusă o metodă GIS de evidențiere a arealelor pretabile acțiunilor de împădurire. Pentru stabilirea lor au fost coniderate 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, iar în cazul pantelor de peste 7°, este favorizată scurgerea rapidă a apei pe versanți (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.

Figura 9.3 Extinderea învelișului forestier pe cuprinsul Sectorului superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău și valorile coeficientului de împădurire pe sub-bazine componente (Sursa: Costache, 2015)

Zonele pretabile pentru împădurire au fost delimitate prin implementarea unui flux de lucru în mediul GIS, ce a fost realizat în aplicația Model Builder din ArcGIS 10.2 (Figura 9.4).

Tabel 9.1 Principalele bazine hidrografic din zona de studiu și coeficienții de împădurire

(Sursa: Costache, 2015)

În urma procesărilor 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 9.3). În 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 9.4 Fluxul de lucru implementat în Model Builder – ArcGIS 10.2 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 9.2). Pe următoarele locuri se situează bazinele hidrografice ale râurilor Sărățel cu 33,5 km2 și Bâsca Mare cu 30 km2 (Tabelul 9.2).

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%, în timp ce bazinul râului Nișcov se situează pe ultima poziție cu o pondere de 1,9% (Tabel 9.2).

Suprafețe, de asemenea, pretabile pentru împădurire sunt situate de-a lungul râului Buzău (Figura 9.5) între punctele de confluență cu râurile Bâsca Mare amonte și Bâsca Chiojdului aval.

Figura 9.5 Extinderea suprafețelor pretabile împăduririi pe cuprinsul zonei de studiu

(Sursa: Costache, 2015)

Tabel 9.2 Principalele bazine ale zonei de studiu, suprafețele pretabile pentru împăduriri și procentul acestora din suprafața totală

(Sursa: Costache, 2015)

Trebuie reținut faptul că este recomandată și chiar necesară utilizarea tehnicilor GIS în vederea adoptării anumitor măsuri strucurale de diminuare a vulnerabilității structurale la viituri și inundații.

9.2 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. În studiul de față vor fi considerate 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 privesc, 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.

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 clădiri și mai multe tronsoane de drumuri sunt situate în albia majoră a râurilor sau în imediata vecinătate a acesteia. Această situație este caracteristică în special sectoarelor albiilor majore 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.

Foto 9.3. Locuințe amplasate în imediata apropiere a râului Slănic în zona localității Cernătești

(Foto: Costache, 2013)

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. În cadrul mesajelor emise de INHGA, cea mai mare frecvență o au atenționările cod galben, cu cel mai scăzut grad de severitate.

Pentru bazinele hidrografice din zona de studiu în timpul anului 2016 au fost emise mai multe mesaje de avertizare de către INHGA. Spre exemplificare poate fi adusă în discuție Avertizarea hidrologică pentru fenomene imediată Nr. 1 din 01.07.2016 emisă la ora 16:50 când pe afluenții râului Buzău aferenți sectorului dintre Barajul Siriu și stația hidrometrică Măgurai hidrografic Buzău a fost instituit COD PORTOCALIU pentru fenomene hidrologice periculoase (Figura 9.6).

Figura 9.6 Exemplu de avertizare hidrologică emisă pentru zona de studiu

(Sursa: Institutul Național de Hidrologie și Gospodărirea Apelor, 2016)

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 la viituri și inundații în 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 realizat 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. O parte din aspectele prezentate în lucrarea de cercetare doctorală anterior menționată se regăsesc și în cadrul tezei de doctorat.

Prezenta 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 (a infrastructurii de locuit și transport) la viituri și inundații, prin estimarea posibilele pagube economice pe care producerea acestora le-ar putea provoca, precum și prin dezvoltarea unui indice adimensional de de evaluare a gradului 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 susceptibile 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 ipoteza producerii 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:

problematica abordată și modul de organizare a conținutului tezei. Problematica abordată constituie un element de originalitate deoarece în cadrul tezei de doctorat se pleacă de la estimarea din punct de vedere calitativ a potențialului de manifestare a viiturilor și inundațiilor, după care sunt prezentate elemente cantitative ale celor doup hazarduri în cadrul zonei de studiu, pentru ca în final graul de vulnerabilitate structurală să fie estimat atât din punct de vedere cantitativ (economic) cât și din punct de vedere calitativ;

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 din literatura de specialitate (cu excepția lucrărilor științifice publicate și susținute de subsemnatul); foarte multe studii au fost realizate pemtru 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;

ca element 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 alt 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 important, 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 9 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, vulnerabilitatea a fost 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, principalul curs de apă din regiune. 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 probabilitățile de depășire de 1%, 2%, 5% și 10%) evidențiează posibilitatea 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 în cadrul capitolului 8 al tezei de doctorat. Valorile Indicelui de Vulnerabilitate a Construcțiilor (IVC) au fost standardizate, acestea variind de la 0 (vulnerabilitate inexistentă) la 1 (vulnerabilitate foarte mare).

Măsurile de reducere a vulnerabilității 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 vecinătatea 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 poate prezenta o importantă utilitate practică, atât prin rezultatele 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 suport informațional 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 a se lua măsuri adecvate 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 în alte regiuni de studiu.

Bilbliografie

Administrația Bazinală Apă Buzău-Ialomița, (2015). Planul de management al riscului la inundații, 178 p.

Administrația Națională de Meteorologie, (2008), Clima României, Editura Academiei Române, București, 365 p.

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.

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, 223 p.

Armaș I., (2006), Risc si vulnerabilitate.Metode de evaluare aplicate in geomorfologie, Editura Universității din Bucuresti, 200 p.

Armaș I., Șandric I., Damian R., Osaci-Costache G. (2003). Vulnerabilitatea versanților la alunecările de teren în sectorul subcarpatic al Văii Prahova, Editura Fundatiei „Romania de maine”, 2008 p.

Armaș, I., Nistoran, D. E. G., Osaci-Costache, G., Brașoveanu, L. (2013). Morpho-dynamic evolution patterns of subCarpathian Prahova River (Romania). Catena, 100, 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. și Costache, A. (2006). Conceptul de vulnerabilitate. Aplicații în geografie. Revista Geografică, 12, 5-12.

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, 16, p. 14236.

Bătinaș, R. H., Victor Sorocvschi, Ș., Serban, G. (2002). Fenomene hidrologice de risc induse de viituri în bazinul inferior al Arieșului. Lucrările Seminarului Geografic" Dimitrie Cantemir", 21, 21-22.

Birkmann, J. (ed.), (2006). Measuring Vulnerability to Natural Hazards: Towards Disaster Resilient Societies. United Nations University Press, New York, 720 p.

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.

Bogdan, O. (2004), Dezvoltarea în cascadă a riscurilor climatice. Analele Universității Spiru Haret, 7, 13 – 18.

Bonham-Carter, G. F. (1994). Geographic Information Systems for geoscientists-modeling with GIS. Computer methods in the geoscientists, 13, 398 p.

Bogard, W. C. (1988). Bringing Social Theory to Hazards Research Conditions and Consequences of the Mitigation of Environmental Hazards. Sociological Perspectives, 31(2), 147-168.

Bracken, L. J., și 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.

Brooks, N. (2003). Vulnerability, risk and adaptation: A conceptual framework. Tyndall Centre for Climate Change Research Working Paper, 38, 1-16.

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.

Bryant, R. G. și 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), 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, 9(2), 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, Editura Academiei Române, București, 339 p.

Ciulache S., Ionac N. (1995). Fenomene geografice de risc, (Partea I), Editura Universitară București, București, 152 p.

Connor, R. F. (2006). Flood vulnerability index. Fourth World Water Forum, Mexico City, Mexico.

Connor, R. F., și 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].

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., 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), 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, 22(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., și 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., Nishino, K., (2008). GIS-based weights-of-evidence modelling of rainfall-induced landslides in small catchments for landslide susceptibility mapping. Environmental Geology, 54(2), 311–324.

Daraio, J. A., Weber, L. J., Newton, T. 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(2), 201-214.

DeFur, P. L., Evans, G. W., Hubal, E. A. C., Kyle, A. D., Morello-Frosch, R. A., Williams, D. R. (2007). Vulnerability as a function of individual and group resources in cumulative risk assessment. Environmental Health Perspectives, 115(5), 817-824.

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, 65 p.

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, 524 p.

Di Baldassarre, G., și Claps, P. (2011). A hydraulic study on the applicability of flood rating curves. Hydrology Research, 42(1), 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.

Dragotă C. (2006). Precipitațiile excedentare din România, Editura Academiei Române, București, 174 p.

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.

Dumitra, A. D. (2008). Fenomenele de risc induse de viiturile de pe râurile din Depresiunea Almaș-Agrij și Dealurile Clujului și Dejului. Geographia Napocensis, 2(1), 46 – 53.

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.

Farajzadeh, M. (2002). Flood susceptibility zonation of drainage basins using remote sensing and GIS, case study area: Gaveh rod Iran. In Proceeding 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., și 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, 99-108.

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, E., Livet, M., Desbordes, M., & Villeneuve, J. P. (2004). Hydrological analysis of the river Aude, France, flash flood on 12 and 13 November 1999. Journal of Hydrology, 286(1), 135-154.

Gaume E. , Bain V., Bernardara P., Newinger O., Barbuc M., Bateman A., Blaskovicova L., Bloschl G., Borga M., Dumitrescu A., Daliakopoulos I., Garcia J., Irimescu A., Kohnova S..a, Koutroulis A., Marchi L., Mătreața S., Medina V., Preciso E., Sempere-Torres D., Stâncalie G.,Szolgay J., Tsanis I., Velascom D., Viglione A., (2009). A compilation of data on European flash floods, Journal of Hydrology, 367(1), 70-78.

Gânjulete D. M., 2012, Evaluarea vulnerabilității așezărilor umane din Bazinul Lotru, Teză de doctorat, Universitatea din București.

Gâștescu, P. și Neagu, I. (1986), Resursele de apă ale județului Buzău, Cercetări Geografice asupra mediului înconjurător în județul Buzău, Institutul de Geografie, București, 114-124.

Gâștescu, P., Pișota, I, Ciovică, N. și Pătăchie, l. (1975), The hydro-climatic particularities of Romania, Geoforum, 6(1), 29-37.

Goțiu D., și Surdeanu V., (2007). Notiuni fundamentale in studiul hazardelor naturale, Editura Presa Universitara Clujeana, 142 p.

Grecu, F., Palmentola, G., (2003), Geomorfologie dinamică, Editura Tehnică București, 392 p.

Grecu, Florina (2006), Hazarde și riscuri naturale, Ediția a III-a, Editura Universitară, București, 222 p.

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 universitaire de Louvain, 188 p.

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). A methodology for national-scale flood risk assessment. In Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Water Maritime and Engineering, 156(3), 235-248).

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.

Hahn, M. B., Riederer, A. M., Foster, S. O. (2009). The Livelihood Vulnerability Index: A pragmatic approach to assessing risks from climate variability and change—A case study in Mozambique. Global Environmental Change, 19(1), 74-88.

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. 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), 479-498.

Kelman, I. (2003). Physical flood vulnerability of residential properties in coastal, eastern England (Doctoral dissertation, University of Cambridge).

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, 61(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), 767–778.

Knebl, M. R., Yang, Z. L., Hutchison, K., Maidment, D. R. (2005). Regional scale flood modeling using NEXRAD rainfall, GIS, and HEC-HMS/RAS: a case study for the San Antonio River Basin Summer 2002 storm event. Journal of Environmental Management, 75(4), 325-336.

Knighton, A. D. (1998). Fluvial Forms and Processes: A New Perspective, Hodder Arnold Publication, 400 p.

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, A. G., și Tsanis, I. 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(1), 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, 124(2), 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), 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(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. L. (2005). The surface of vulnerability: an analytical framework for examining environmental change. Global Environmental Change, 15(3), 214-223.

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, 26, 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(1), 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), 3339–3355

Mătreață S., (2009), Influența factorilor fizico-geografici asupra scurgerii apei în bazine hidrografice mici cu exemplificări din România. Teză de doctorat, Academia Română, Institutul de Geografie, 341 p.

Messner, F. și Meyer, V. (2006). Flood damage, vulnerability and risk perception–challenges for flood damage research. Springer Netherlands, 24 p.

Mazzorana, B., Simoni, S., Scherer, C., Gems, B., Fuchs, S., Keiler, M. (2014). A physical approach on flood risk vulnerability of buildings. Hydrology and Earth System Sciences, 18(9), 3817-3836.

Merz, B., Thieken, A. H., Gocht, M. (2007). Flood risk mapping at the local scale: concepts and challenges. In Flood risk management in Europe. Springer Netherlands, 231-251.

Ministerul Mediului și Gospodăririi Apelor, (2006), Raportul privind efectele inundațiilor și fenomenelor periculoase produse în anul 2005, Comitetului Ministerial pentru situații de Urgență, 40 p.

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, 129 p.

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), 2107-2123.

National Resources Conservation Services, (2009) National Engineering Handbook – Hydrologic Soil Groups (Chapter 7), United States Department of Agriculture, 13 p.

Neubert, N., Naumann, T., Deilmann, C. (2008). Synthetic water level building damage relationships for GIS-supported flood vulnerability modelling of residential properties. In P. Samuels, S. Huntington, W. Allsop, J. Harrop (Eds.), Flood Risk Management: Research and Practice. Proceedings of the European Conference on Flood Risk Management Research into Practice, FLOODrisk, 294 p.

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, 211 p.

Nedelea, A., Comănescu, L., Zaharia, L., Săftoiu, L. (2013). Mapping flood vulnerability. Case study: Tecuci Town (Romania). The 26th International Cartographic Conference, 8 p.

Obe, R. O. și Hsu, L. S. (2015). PostGIS in action, Second Edition. Manning Publications Co, 570 p.

Open Street Map, 2016.

Pallant, J. (2013). SPSS survival manual. McGraw-Hill Education (UK), 318 p.

Papadimitrakisi A., și Orphanos I., (2009) Statistical analysis of river characteristics (in Greece): basic hydraulic parameters, Hydrological Sciences Journal, 54(6), 1035-1052.

Pappenberger, F., Beven, K., Horritt, M., Blazkova, S. (2005). Uncertainty in the calibration of effective roughness parameters in HEC-RAS using inundation and downstream level observations. Journal of Hydrology, 302(1), 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 Sciences, 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 – 132.

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, 37–72.

Pielke, R. A., și Downton, M. W., (2000), Precipitation and Damaging Floods: Trends in the United States, 1932-97. Journal of Climate, 13(20), 3625 – 3637.

Pișota, I., Zaharia, L., Diaconu, D. (2005) Hidrologie. Editura Universitară București, București, 255 p.

Pișota, I., Zaharia L., Diaconu D. (2010) Hidrologie (Ediția a II-a revizuită și adăugită). Editura Universitară București, București, 256 p.

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), 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.

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), 1-18.

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), 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., și 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), 39 – 49.

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., 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. Vitek, J.D., (2010). Modeling susceptibility to landslides using the weight of evidence approach: Western Colorado, USA. Geomorphology, 115(1), 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(3), 403-416.

Roberts, L. W., Warner, T. D., Lyketsos, C., Frank, E., Ganzini, L., Carter, D., 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, 353(1), 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. Available online. doi:10.1111/jfr3.12249.

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(3), 525-538.

Sagala, S. A. H. (2006). Analysis of flood physical vulnerability in residential areas. Case study: Naga City, The Philippines, ITC, 84 p.

Salvati L. și Zitti M. (2009). Assessing the impact of ecological and economic factors on land degradation vulnerability through multiway analysis, Ecological Indicators, 9(2), 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., Dumitrescu B., Grigorescu I., Persu M., (2013) Typologies related to floods vulnerability of the Romanian towns. Wulfenia, 20(11), 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, 11 p.

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.

St Cyr, J. F. (2005). At Risk: Natural Hazards, People's Vulnerability, and Disasters. Journal of Homeland Security and Emergency Management, 2(2), 1-5.

Stoica A. E., și Iancu I., (2011), Flood vulnerability assesment based on mathematical modeling, Mathematical Modeling in Civil Engineering, 1-2, 265-272.

Stângă, I. C. (2003). Riscul natural–între hazard și catastrofă. Lucrările Seminarului Geografic" Dimitrie Cantemir", 23-24, 57 – 64.

Stângă, I. C., și Rusu, C. (2012). Bazinul Tutovei: riscurile naturale și vulnerabilitatea teritoriului. Editura Universității" Alexandru Ioan Cuza", 292 p.

Stoica M. V., (2013), Studii de cercetare privind impactul activității miniere asupra zonei Focșănei-Scurtești, studiu de caz – Vadu Pașii, Teză de doctorat, Universitatea de Științe Agronomice și Medicină Veterinară București.

Sorocovschi, V., și Bătinaș, R. (2013). Water interferences: definition, location, nature of process and induced effects with applications in Romania. Riscuri și catastrofe, 12(1), 174 – 185.

Surdeanu, V. și Sorocovschi, V. (2005). Phenomenes géographiques de risque dans la Depression de la Transylvanie. Revista de geomorfologie, 7, 121-131.

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, 494 p.

Șerban, G. și Bătinaș, R. H. (2011). Inițiere în GIS și aplicații în hidrologie. Presa Universitară Clujeană, 216 p.

Șerban, G., Rus, I., Vele, D., Brețcan, P., Alexe, M., Petrea, D. (2016). Flood-prone area delimitation using UAV technology, in the areas hard-to-reach for classic aircrafts: case study in the north-east of Apuseni Mountains, Transylvania. Natural Hazards, 82(3), 1817-1832.

Tanislav, D., Costache, A., Murătoreanu, G. (2009). Vulnerability to natural hazards in Romania. Forum geografic 8(8), 131-138.

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, 42 p.

Townsend, P. A., și Walsh, S. J. (1998). Modeling floodplain inundation using an integrated GIS with radar and optical remote sensing. Geomorphology, 21(3), 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, C. J., Rengers, N., & Soeters, R. (2003). Use of geomorphological information in indirect landslide susceptibility assessment.Natural Hazards, 30(3), 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, 2(4), 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.

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, 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, 33(1), 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. , http://balwois.com/ 2012/USB/papers/595.pdf, 10 p.

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(1), 182-197.

Zăvoianu, I., Herișanu, G., Cruceru, N. (2009). Classification systems for the hydrographical network. Forum geografic, 8(8), 58-63.

Zhang, K., Chen, S. C., Whitman, D., Shyu, M. L., Yan, J., Zhang, C. (2003). A progressive morphological filter for removing nonground measurements from airborne LIDAR data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41(4), 872-882.

Zoccatelli, D., Borga, M., Zanon, F., Antonescu, B., Stăncălie, 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(1), 148-161.

http://www.baraje.ro/

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

http://webhelp.esri.com/arcgisdesktop/9.2

http://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/spatial-analyst/how-flow-accumulation-works.htm