INTRODUCERE ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………… 4 Capitolul… [627496]

1
Cuprins

INTRODUCERE ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………… 4
Capitolul 1. Aspecte teoretice și metodologice privind vulnerabilitatea ………………………….. … 7
1.1. Considerații teoretice privind vulnerabilitatea ………………………….. ………………………. 7
1.2. Metode de evaluare a vulnerabilității la inundații ………………………….. ………………… 10
Capitolul 2. Date, indicatori, metode și softuri utilizate ………………………….. …………………….. 14
2.1. Date ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………………. 14
2.1.1. Datele de tip numeric ………………………….. ………………………….. ……………………….. 16
2.1.2. Date geospațiale ………………………….. ………………………….. ………………………….. ….. 17
2.2. Metode ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………… 19
Metoda investigației și cercetării bibliografice ………………………….. ………………………….. 19
Metode statistico -matematice ………………………….. ………………………….. ……………………… 19
Metoda modelării hidraulice ………………………….. ………………………….. ………………………. 21
2.4. Softuri ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………. 22
Soft de modelare hidraulică ………………………….. ………………………….. ………………………… 23
Capitolul 3. Zona de studiu și factorii naturali care influențează producerea viit urilor și
inundațiilor ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………………. 25
3.1. Poziția geografică, limite și bazine învecinate ………………………….. ………………………… 25
3.2. Factorii naturali care influențează scurgerea apei la suprafață și producerea viiturilor și
inundațiilor ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………… 26
3.2.1. Condițiile climatice ………………………….. ………………………….. ………………………….. 26
3.2.2. Litologia ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. 38
3.2.2. Caracteristici morfometrice ale reliefului ………………………….. ………………………… 39
3.2.3. Învelișul edafic ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……. 50
3.2.4. Acoperirea terenurilor ………………………….. ………………………….. ………………………. 51
Capitolul 4. Particularități social -economice ale zonei de studiu – elemente de vulnerabilitate
la viituri și inundații ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………….. 54
4.1. Aspecte generale privind așezările, populația și activitățile economice ………………….. 54
4.2. Infrastructura de transport și de locuit – elemente de vulnerabilitate la viituri și
inundații ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. 56
4.2.1. Rețeaua de drumuri ………………………….. ………………………….. ………………………….. 56
4.2.2. Rețeaua de căi ferate ………………………….. ………………………….. …………………………. 58
4.2.3. Infrastru ctura de locuințe ………………………….. ………………………….. …………………… 59
Capitolul 5. Caracteristici hidrografice și hidrologice ………………………….. ……………………….. 60
5.1. Caracteristici morfometrice ale principalelor cursuri de apă și sub -bazine hidrografice
………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………….. 60
5.1.1. Derivarea în mediul SIG a rețelei hidrografice și delimitarea principalelor sub -bazine
hidrografice ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………….. 60

2
5.1.2. Caracteristici morfometrice ale bazinelor și rețelei hidrografice ……………………… 61
5.2. Carac teristici hidrologice generale ………………………….. ………………………….. ……………. 63
5.2.1. Parametrii scurgerii medii multianuale și variabilitatea ei spațială …………………… 64
5.2.2. Variabilitatea temporală a scurgerii lichidă ………………………….. ………………………. 69
Capitolul 6. Potențialul de manifestare a viiturilor și inundațiilor ………………………….. ……….. 75
6.1. Potențialul de manifestare a viiturilor ………………………….. ………………………….. ……….. 76
6.1.1. Estimarea potențialului de manifestare a viiturilor prin metoda adunării ponderate
a factorilor ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………… 77
6.1.2. Estimarea potențialului de scurgere accelerată a apei prin metode statistice. Studiu
de caz: ba zinul hidrografic al râului Bâsca Chiojudului ………………………….. ……………… 80
6.2. Potențialul de producere a inundațiilor ………………………….. ………………………….. ……… 90
Capitolul 7. Caracteristici ale viiturilor și inundațiilor din zona de studiu ………………………… 95
7.1. Aspecte privind magnitudinea și frecvența viiturilor ………………………….. ……………….. 95
7.2. Cele mai mari viituri și caracteristicile lor ………………………….. ………………………….. …. 98
7.2.1. Viiturile de pe râul Buzău ………………………….. ………………………….. ………………… 99
7.2.2. Viiturile de pe râul Bâsca Mare ………………………….. ………………………….. ………… 105
7.2.3. Viiturile de pe râul Bâsca Mică la stația hidrometrică Varlaam …………………….. 108
7.2.4. Viiturile de pe râul Bâsca Unită la stația hidrometrică Bâsca Roziliei ……………. 110
7.2.5 Viiturile de pe Bâsca Chiojdului ………………………….. ………………………….. ……….. 111
7.2.6. Viiturile de pe râul Slănic ………………………….. ………………………….. ………………… 113
7.2.7. Viiturile de pe râul Nișcov ………………………….. ………………………….. ………………. 116
7.2.8. Viiturile de pe râul Câlnău la stația hidrometrică Costomiru …………………………. 119
7.3. Caracteristici ale inundațiilor din zona de studiu ………………………….. …………………… 121
7.3.1. Sectorul râului Slănic din arealul Comunei Lopătari (județul Buzău) ……………. 121
7.3.2. Sectorul râului Slănic din arealul localității Cernătești ………………………….. …….. 125
7.3.3. Sectorul râului Sărățel din arealul satului Joseni, Comuna Berca …………………… 126
7.4. Consecințe ale inundațiilor și viiturilor în sectorul superior și mijlociu al bazinului
hidrografic al râului Buzău ………………………….. ………………………….. ………………………….. . 128
Capitolul 8. Evaluarea vulnerabilității structurale la viituri și inundații în sectorul superior și
mijlociu al bazinului hidrogra fic al râului Buzău ………………………….. ………………………….. … 130
8.1. Costuri/pagube unitare produse de viituri și inundații în anul 2005 în România …….. 130
8.2. Estimarea pagubelor structurale potențiale pentru 4 scenarii de inundabilitate în areale
din zona de studiu ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………… 134
8.2.1. Estimarea pagubelor produse elementelor structurale în comuna Lopătari ……… 134
8.2.2. Estimarea pagubelor produse elementelor structurale în comuna Cernătești ……. 137
8.2.3 Estimarea pagubelor produse elementelor structurale în satul Joseni ………………. 139
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% …………… 142
8.3.1. Considerații generale privind evaluarea vulnerabilității ………………………….. …… 142

3
8.3.2. Estimarea gradului de expunere a clădirilor la inundații ………………………….. …… 143
8.3.3 Estimarea vulnerabilității clădirilor la inundații ………………………….. ……………….. 148
Capitolul 9. Măsuri de diminuare a vulnerabilității structurale la viituri și inundații ………… 150
9.1. Măsuri structurale de diminuare a vulnerabilității la viituri și inundații ………………… 150
9.2 Măsurile nestructurale de diminuare a vulnerabilității infrastructurii la viituri și
inundații ………………………….. ………………………….. ………………………….. ………………………… 154
Concluzii și perspective ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……… 155
Bilbliografie ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………… 159

4

INTRODUCERE

Prezenta t eza de doctorat cu titlul Evaluarea vulnerabilității structurale la viituri și
inundații în sectorul superior și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău a fost
elaborată în cadrul Facultății de Geografie a Universității din București . Tematica abo rdată în
cadrul acestei l ucrări este una de mare interes dat, fiind contextul creșterii frecvenței și
intensității fenomenelor meteorologice extreme de tipul ploilor torențiale care determină
scurgeri importante pe versanți , generatoare de viituri și inundații. Spre exemplu , la ni vel
național până la jumătatea lunii iulie a anului 2016 , au fost emise de către Institutul Național de
Hidrologie și Gospodărirea Apelor un număr de 56 de atenționări și avertizări hidrologice
generale (cu un timp de anticipare de minim o zi) și un număr de 181 de atenționări (cod galben)
și 69 de avertizări (cod portocaliu sau roșu) pentru producerea de viituri rapide (cu un timp de
anticipare de pân ă la o oră). Aceste fenomene meteo , extreme generate de modificări produse
la nivelul dinamicii din troposferă, sunt puse pe seama schimbărilor climatice globale din ultima
perioadă de timp . Schimbările climatice , traduse printr -o creștere generală a tempe raturii la
nivelul troposferei, determină o accelerare a ciclului apei (Previdi și Liepert, 2008) în mediul
atmosferic.
Viiturile și inundațiile asoci ate acestora , sunt printre fenomenele naturale care , la nivel
global , provoacă anual cele mai mari pagube economice și pierderi de vieți omenești (Jonkman,
2005; Gaume et al., 2009) . Ca urmare , probl ematica fenomenelor hidrice de risc și a
vulnerabilității comunităților umane la acestea a devenit subiectul multor cercetări realizate atât
la nivel inte rternațional cât și la nivel național . Prin urmare , a crescut necesitatea adoptării unor
strategii privind prevenția și diminuare a 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 constituie analiza caracteristicilor acestora, bazată tot mai mult în ultimii ani ,
pe utilizarea tehnicilor de analiză spațială. Într -o primă etapă prin intermediul acestora pot fi
identific ate zonele susceptibile la formarea și producerea viiturilor și inundațiilor. În cazul
viiturilor pot fi identificate, prin intermediul tehnicilor GIS , arealele cu potențial ridicat de
formare a scurgerii rapide a apei, în timp ce pentru inundații, prin combinarea metodelor GIS
și a celor de modelare hidraulică pot fi identificate zonele aflate de -a lungul sectoarelor de râu,
care pot fi afectate de fenomenul de inundabilitate corespunzător unei anumite valori de debit.
Mai departe , prin considerare a caracteristicilor construcții lor din zona inundabilă se poate
determina gradul de vulnerabilitate a acestora la inundații.
În contextul menționat anterior , obiectivul gener al al lucrării de doctorat, este evaluare
vulnerabilității structurale la viituri și inundații în sectorul super ior 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 expunere ridicată la și inundații , care în
ultimii ani au generat pagube semnificative. U nul din tre cele mai afectate elemente a fost
infrastructura, anul 2005 fiind unul de referință în ceea ce privește dimensiunea pagubelor
economice. De asemenea, un alt argument important în ceea ce privește alegerea zonei de studiu
este reprezentat de faptul că lucrarea de doctorat s -a dorit a fi o continuare a cercetărilor
realiz ate în lucrarea de disertație elaborată în sectorul mijlociu al bazinului hidrografic al râului

5
Buzău. Pentru realizarea cercetărilor și observațiilor din te ren 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 metod ologii 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 pagube lor economice potențiale produse de viituri și inundații asupra
elementelor de infrastructură de locuit și de transport în arealul studi at;
 Evaluarea gradului de vulnerabilitate structurală prin intermediul unui indice specific
calculat în mediul GIS.

Prezenta lucrare de doctor at 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 part icular, 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 capitol ul 3 este prezentată zona de studiu. În cuprinsul său sunt evidențați f actorii
naturali care influențează scurgerea apei la suprafață .
 Aspectele socio -economice și elementele structurale potențial vulnerabile la producerea
viiturilor și inundațiilor (rețea ua 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 influențeaz ă
scurgerea apei la suprafață, precum și metodele statistice Weights of Evidence și Frequency
Ratio.
 Capitolul 7 este consacrat analiz ei 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

6
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 econo mice
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 vulnerabil ității.
 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 rea lizat 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 si ncere mulțumiri doamnei profesoare Liliana Zaharia,
conducătorul științific al tezei de doctorat, care încă din perioada programului de master m -a
ghida t în activitatea de cercetare științifică și care, prin activitatea de îndrumare, și-a adus cele
mai imp ortante 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 „SOC ERT. 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 a l 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 veder ea procurăr ii
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 logodnic ei mele alături de întreaga familie
pentru susținerea morală pe care m i-au acordat -o pe perioada de studii universitare din care 3
de studii doctorale.

7

Capitolul 1. Aspecte teoretice și metodologice privind vulnerabilitatea

1.1.Considerații teoretice privind vulnerabilit atea

Etimologic, cuvântul vulnerabilitate derivă din limba latină, de la verbul „vulenro, -are“,
cu semnificația de a răni ( Gînjulete , 2012).
Conceptul de vulnera bilitate este larg utilizat, problematica vulnerabilității diferitelor
sisteme la anumite hazard uri 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 dif erențe a le conceptului de vulnerabilitate și în cadrul acel uiași domeni u
de activitate ( Füssel , 2007).
Vulnerabilitatea diferitelor sisteme la producerea hazarde lor naturale a fost studiată
intens, de -a lungul timpului cercetătorii oferind diverse definiț ii 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. (198 3) 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 h azard . 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 posibile lor
daune , aceasta fiind influențată de următoarele trăsături ale unui sistem: se nzitivitatea sau
expunerea acestuia la diferite șocuri, poziția sistemului față de un anumit prag peste care
posibila producere a ha zardului poate determina pagube și abilitatea sistemului de a se adapta
la condiții ce determină o schimbare în funcționalit atea 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 vu lnerabilitatea 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 a sociere 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,

8
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, con form 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 conceptel or 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
mențion ează: 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 haza rd. UNISDR admite că vulnerabilitate a variază atât spațial , cât și t empora l. 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 proble matica referitoare la producerea și efectele hazard urilor 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 d e 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 eve nimente 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, a u determinat cre șterea considerabil ă a frecvenței și intensității fenomenelor
meteor ologice 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
susceptibilitat e 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 viitu rilor și
inundațiilor este influ ențat de mai mulți factori , dintre care amintim:

9
 condițiile geografice (panta reliefului , grupa hidrologică de sol, acoperirea/utilizarea
terenurilor, gradul de impermeabilizare a suprafeței active, litologia );
 nivelul eco nomic al comunităților care poate fi decisiv atât asupra modului în care
infrastructura pot ențial vulnerabilă la producerea unui hazard este contruită , cât și
asupra capacității locuitorilor din comunitățile afectate de a se recupera după dezastru
(rezilie nța);
 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
vulnerabilita te sunt identificați mai mulți indicatori. Aceștia au fost atribuiți fiecărei a dintre
cele 2 componente ale vulnerabilității, reprezentate de susceptibilitate și reziliență . Consider ând
cazul vulnerabilității fizice sau structurale, care de altfel 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 accesibi litate 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 înt r-un anumit punct. Astfel, variați a 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

10
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 ce le 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 vul nerabilității , 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 Int ernational 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 dou ă sisteme distincte ( Müller et al., 2011). În sprijinul
acestei afirmații po ate fi adus în discuție cazul statelor în curs de dezvoltare, acolo unde situația
economică precară, lipsa educației populației în sensul instruirii, deficiențele existente în cadr ul
modului de construcție a infrastructurii, lipsa unui sistem de av ertizare și prognoză performant,
creează premisele înregistr ării unor p ierderi economice și de vieți omenești mult mai ridicate
decât în statele dezvoltate din punct de vedere economic (Gu ha-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 a l., 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 inun dațiile 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 d iferitelor zone expuse.

1.2.Metode de evaluare a vulnerabilității la inundații

În literatura de specialitate internațională , dar și pe plan național există numeroase studii
al căror subiect îl reprezintă evaluarea vulnerabilității unui sistem la viituri și inundații. La nivel
internațional, cercetări referitoare la evaluarea vulnerabilității la cele două hazarduri au fost
realizate de: Hall et al., 2005; Sanyal și Lu, 2005; Eakin și Luers, 2006; Messner și Mayer,
2006; Brauwer et al., 2007; Fedeski și Gwillia m, 2007; Snoussi et al., 2008; Balica et al., 2012;

11
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 teri toriu la inundații sau viituri , în cele mai
multe studii , este u tilizată 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 î n 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 rezultat e în urma producerii hazardului .
De asemenea , din ambele relații reiese faptul că vuln erabilitatea 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 a l vulnerabilității sistemelor la viituri și inundații ,
în literatura de specialitate a fost propus Indicele Vulnerabilității la Inundații (Flood
Vulnerability Index ). Fiind c onsiderat un instrument foarte util pentru autoritatile competente
în vederea luării și prioritizării măsurilor de diminuare și prevenți e 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 cerc etători 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. Aceste a sunt (Connor, 2006):
Comp onenta climatică, Componenta hidrogeologică, Componenta Socio -economică, Măsurile
de prevenție ( Figu ra 1.2).
Complexitatea Indicelui Vulnerabilității la Inundații este dată de numărul mare de
indicatori pe care componentele acestuia îl conțin. Astfel, meto dologia 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 instruir e și rata mortalității
infantile ( Figura 1.2).

Figura 1.2 Schema conceptuală a indicelui de vulenrabilitate la inundații (FVI)
(Sursa: Connor, 2006)

12
Component a hidrogeologică a FVI are ca indicatori panta medie a bazinului hidrografic
și gradul de impermeabilizare a acestuia . Aceștia indică faptul că , Indicel e Vulnerabiltății la
Inundații se pretează foarte bine studiilor realizate la scara bazi nală. 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 apro ape 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
inundații lor 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 in dex 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 anterio r în car e 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 caracteriza te 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 acest e 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 (V ULMIN , 2012). As tfel, 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 Ada ptation 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 Managemen t 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 Sa ga (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
vulnerabi litate 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 pereț ilor, materialul

13
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 studiul ui 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 inundaț ii. 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 a le căror caracteristici influențează modul de manifestare a
unui hazard natural, se poate determina din punct de vedere cali tativ susceptibilitatea unei
regiuni la producerea hazardului în cauză. Prin intermediul acest or tehnici pot fi realizate
reprezentări cartografice pe care autoritățile responsabil e le pot utiliza în vederea luării
măsurilor de reducere a vulnerabilității comunităților la diferite hazard uri.
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 e stimarea cantitativă a potențiale lor 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 infrast ructură 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 prezen tei 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 afec tată. Utilizarea tehnicilor de analiză
spațială , implementate în softurile SIG, a permis estimarea și spațializarea vulnerabilității
structurale.

14
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 Gospod ărirea Apelor, Administrația Națională de Meteorologie ; baze de date
digitale geospațiale în format specific Sistemelor Informaționa le 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 GI S (cartografice , geostatistice) etc.

Tabel 2.1 Structura bazei de date utilizată în teza de doctorat
Nr.
crt. Tip de date Date utilizate Unitatea de
măsură Sursa datelor
1. Numerice Cantități medii multianuale de
precipitații la stații meteorologice din
regiunea studiată și vecinătatea ei mm Administr ația
Națională de
Meteorologie
Cantități lunare medii multianuale de
precipitații de la stația meteorologică
Lăcăuți mm Clima României,
2008
Cantități de precipitații maxime căzute
în 24 de ore de la stația meteorologică
Lăcăuți mm Clima României,
2008
Temperaturi medii lunare multianuale
de la stația meteorologică Lăcăuți °C Clima României,
2008
Debite medii anuale de la stațiile
hidrometrice din regiunea studiată m3/s Institutul Național de
Hidrologie și
Gospodărirea Apelor
Debite medii lunare multianuale de la
stații hidrometrice din regiunea studiată m3/s Institutul Național de
Hidrologie și
Gospodărirea Apelor
Debite maxime anuale de la stațiile
hidrometrice din regiunea studiată m3/s Institutul Național de
Hidrologie și
Gospodărirea Apelor
Debite maxime cu probabilități de
revenire de 1% , 2%, 5%, 10% pentru
râurile Sărățel și Slănic m3/s Institutul Național de
Hidrologie și
Gospodărirea Apelor ;
ABA Buzău -Ialomița
Debite maxime și orare înregistrate în
timpul celor mai mari viituri din zona
de studiu m3/s Institutul Național de
Hidrologie și
Gospodărirea Apelor
Numărul construcțiilor din zona
potențial afectată de inundații unități Ortofotoplan 1:5000
(ANCPI, 2008), Plan
Topografic 1:5000
(ANCPI, 1973)
Date economice cu privire la valoarea
pagubelor produse de inundații în anul
2005 lei Ministerul Mediului și
Gospodăririi Apelor
(2006)
2. Geospațiale Vectoriale Construcții (format
punct ) – Ortofotoplan 1:5000
(ANCPI, 2008), Plan
Topografic 1:5000
(ANCPI, 1973)

15
Nr.
crt. Tip de date Date utilizate Unitatea de
măsură Sursa datelor
Cote altimetrice
(format punct ) metri Plan Topografic
1:5000 (ANCPI,
1973); Culegere din
teren
Stațiile meteorologice
(format punct ) – Geospatial.org
Stațiile hidrometrice
(format punct ) – INHGA
Baza de date cu râurile
din România (format
linie) – Institutul Național de
Hidrologie și
Gospodărirea Apelor
Tronsoane de râuri din
zonele pe care s -au
aplicat studii de caz
(format linie)
– Ortofotoplan 1:5000
(ANCPI, 2008), Plan
Topografic 1:5000
(ANCPI, 1973)
Baza de date cu
drumurile din
România (format linie) – Open Street Map,
20016
Tronsoane de drum și
căi ferate din zonele pe
care s -au aplicat studii
de caz (format linie) – Ortofotoplan 1:5000
(ANCPI, 2008)
Litologia (format
poligon ) – Harta Geologică a
României 1:200.000
Solurile (format
poligon ) – Harta Solurilor din
România în format
digital 1:200.000
(ICPA, 2002)
Utilizarea terenurilor
(format poligon ) – Corine Land Cover,
2006
Areale cu fenomene de
torențialitate (format
poligon ) – Ortofotoplan 1:5000
(ANCPI, 2008)
Curbe de nivel cu
echidistanța de 2,5 m
(format linie) – Plan Topografic
1:5000 (ANCPI,
1973)
Raster Modelul Digital de
Teren metri Shuttle Radar
Topography Mission
(SRTM), 30 m
Modelul Digital de
Teren pentru zonele pe
care s -au realizat
modelării hidraulice metri Interpolarea curbelor
de nivel cu
echidistanța de 2,5 m
Ortofotoplanuri (RGB) Agenția Națională de
Cadastru și Publicitate
Imobiliară, 2008

16
Nr.
crt. Tip de date Date utilizate Unitatea de
măsură Sursa datelor

Precipitațiile și
temperaturile medii
lunare multianuale în
format raster mm WorldClim, v. 1.4,
2005
Planurile Topografice
1:5000 – ANCPI, 1973

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 pentr u 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 me dii 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 Gospodărire a 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 privi nd 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 infr astructură : case, anexe gospodă rești, 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) .

17
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

a. Datele în format vectorial
Acestea se obțin prin digitizarea elementelor de pe suporturi cartografice de tipul hărților
scanate și georeferențiate, digitizarea și clasificarea imagini lor satelitare și vectorizarea de pe
ortofotoplanuri. Din acest punct de vedere, există trei tipuri de geometrii care stau la baza
reprezentărilo r 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 re dare 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 acela și 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 orizontal ă 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 Gospo dărirea 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 del imitarea 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 terenur ilor având ca sursă baza de
date Corine Land C over, 2006 (European Environmnetal Agency) ; tipurile de sol
preluate din Harta Solurilor din România în format digital 1:200.000 (ICPA, 2002).

b. Datele în format raster

18
Prin intermediul d atelor geospatiale în format raster , informațiile din lumea reală sunt
reprezentate sub formă unor celule , organizate sub forma une i matrice cu rânduri și coloane.
Este recomandat ă 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 l atitudine 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 ar ealele 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 so lului. 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 fotogrametri e 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 fac e 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 perioa da 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 poten țial 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 realiză rii MDT
la o rezoluție cât mai fină , pentru arealele în care s -au efectuat analize detaliate la scara
sectoarelor de râu ;

19
2.2. Metode

În vederea reașizării obiectivelor propuse au fost aplica te mai multe metode : metoda
investigației și cercetării bibliografice , metode statistico -matematice, metode bazate pe
utilizarea SIG, model are hidrologic ă și hidraulică, metoda observației, metode cartografice etc.

Metoda investigației și cercetării bibliografice
Metoda investigației a fost ut ilizată 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 presupu s căutarea altor
tipuri d e date de pe site -uri specializate precum și a informațiilor din surse bibliografice din
literatura de specialitate.

Metod e statistico -matematic e
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 fac e parte din această categorie este reprezentată de regresia
liniară simplă. Aplicarea regresiei liniare simple a fost utilă , pentru identific area relației dintre
cantitățil e de precipitații și altitudine a stațiilor meteorologice de exemplu, aceasta fiind , mai
departe , utilizată pentru s pațializ area valorilor de prec ipitații .
Alte două metode statistice folosite în actuală teză de doctorat sunt Weights Of Evidence
și Frequen cy 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 aceste i 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 fe nomene de torențialitate de pe o rtofotoplanuri le 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
hidrau lică de pe ortofotoplanurile 1:5000.

20
Metoda conversiei vector – raster . Aceasta a fost utilizată pentru a converti s tructurile
vectoriale în format raster cu o anumită dimensiune a celulei aleasă de utilizator. Această
operație este realizată pentru facilit area aplicării anumitor metode SIG care solicită date în
format raster. Cel mai des întâlnită este conversia polygon raster. Este utilizată în spe cial pentru
pregătirea setului de date în vederea ut ilizării 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 acest ora în procesul de identificarea a arealelor
expuse formării viiturilor și inundațiilor. Datele utilizate pentru conversia din format pol igon
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
viituril e 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, utiliz area terenurilor, o rientarea versanților, curbura în
profil, l itologi a, 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 info rmații 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 matema tice între
date geospați ale 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 f ață 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 obține rii 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 metod ă a fost implementată prin intermediul
instrumentului Topo to Raster din extensia Spatial Analyst în cadrul softului ArcGIS 10. 2.

21
-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
teoretic e 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 indicilo r 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 hidr aulică a fost utilizată în cadrul lucrării pentru simularea extinderii
benzilor de inundabilitate pentru anumite valori de debit. Modelarea hidraulică poate fi
unidimensională ( 1D) sau bidimen sională (2D). În cazul de față, pentru simularea benzii de
inunda bilitate 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 d ebit pentru o an umită
perioadă). În cazul de față a fost utilizată modelarea hidraulică 1D în regim permanent.
În prezenta lucrare , rezultatele modelării hidraulice au constitui t suportul spațial pentru
estimarea pagubelor economice produse de viituri și inunda ții 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
Indicator U.M. Mod de calcul
1. Timpul de concentrarea apei
în bazinul hidrografic (T c);
reprezintă timpul necesar
undei de viitură de a ajunge
din cel mai îndepărtat punct al
bazinului până în secțiunea de
calcul (Bilașco, 2008). minute
6.0TlagTc, unde Tlag – timpul de
întârziere în bazin.
Acesta se poate determina prin prelucrări
ale datelor în mediul SIG. Sunt necesare
date referitoare la panta medie a bazinului

22
hidrografic, lungimea hidraulică și Curve
Number mediu pe bazin.
2. Indicele Potențialului de
Scurgere Accelerată a apei
(IPSA) , echivalent cu Flash –
Flood Potential Index (FFPI ).
Aplicarea acestui indice
permite identificarea zonelor
cu potențial de manifestare a
scurgerii rapide a apei pe
versanți. adimensional Se poate calcula prin suprapunerea simplă
a factorilor geografici în m ediul SIG sau
prin combinarea metodelor de analiză
statistică cu cele specifice SIG.
3. Indicele Potențialului de
Inundabilitate (IPI) ajută la
identificarea zonelor potențial
afectate de inundații . adimensional Se poate calcula printr -o metodă similară
cu cea prezentată pentru IPSA (sau FFPI ).
4. Indicele Vulnerabilității
Construcțiilor (IVC) la viituri
și inundații . Acesta permite
identificarea arealelor care
prezintă o vulnerabilitate
ridicată a construcțiilor la
producerea viiturilor și
inundațiilor. adimensional Prin intermediul acestui indice sunt
prezentate într-o formă calitativă
rezultatele privind vulnerabilitatea
structurală la viituri și inundații. Acestaeste
compus în mediul SIG prin combinarea
caracteristicilor construcțiilor cu prezența
hazardului.

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 can titățile de precipitații de la diferite stații
meteorologice și altit udinea acestora ;
 calcularea valorilor medii, minime și maxime pentru diferiți parametr i utilizați în teza
de doctorat;
 realizarea graficelor de tip diagram ă 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

23
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 aplic at 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 fragmen tării reliefului ;
 realizarea prin metoda de geostatistică Residual Kriging, a hărți i privind variația spațială
a cantităților de precipitații pe zona de studiu;
 pregătirea datelor de intrare în modelul hidraulic;
 realizarea operațiilor de convertire a date lor 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 deriv ați din MDT, SAGA GIS este unul di n cele mai
puternice și utilizate so fturi. Funcțiile acestuia au fost folosite în vederea obținerii mai multor
indici morfometrici integrați în procesele de calcul a l Indicilor Potențialului de formare a
viiturilor și inundațiilor. Indicii morfometrici pr ecum , indicele de convergență a rețelei
hidrografice sau altitudinea verticală a suprafețelor față de talvegul râurilor utilizați în studiul
de față au fost deriva ți din MDT în softul SAGA GIS 2.1.0. De asemenea , funcțiile softului
permit exportarea rezult atelor obținute într -un format specific softului ArcGIS 10. 2 acolo unde
vor fi carta te, 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

24
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 posi bil prin relaționarea lui cu ArcGIS
10.2 prin intermediul extensiei HEC -GeoR AS 10.2 care permite obținerea pe baz a 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 model ării într-un format specific SIG și realiz area
extinderii hărților de inundabilitate.

Soft de determinare a caracteristicilor undelor de viitură
Pentru determinarea caracteristicilor undelor de viitură de la stații le 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 ramu ra 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).

25
Capitolul 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 hid rografic al râului
Buzău situat în partea central – sud-estică a României (Figura 3.1) fiind încadrat între
următoarele coordonate matematice :
 extremitate a nordică se află la intersecția paralelei de 45° 51’ 54” cu meridianul de 26°
20’ 44”;
 extremitat ae vestică se află la intersecția paralelei de 45° 31’ 43” cu meridianul de 25°
53’ 03”;
 extremitate a sudică se află la intersecția paralelei de 45° 06’ 16” cu meridianul de 26°
25’ 14”;
 extremitate a nordică se află la intersecția paralelei de 45 ° 22’ 17” cu meridianul de 26°
58’ 03”.

Figura 3.1 Zona de studiu și l ocalizarea 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 Carpați lor și Subcarpaților de Curbură. Limita inferioară
a zonei de studiu nu coresp unde 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 Buză u. 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 C urbură. 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 Suc arpaților 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 hidrogr afice 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 ).

26
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 hidrog rafic 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 d intr-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
precipitați i 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 acest uia (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 ):
 
  n
ii ip
kk k sesw sq sz
10 0
00 )(*)( )(* )(
(3.1)
unde:
;1)(0 0sq

βk – coeficienții modelului de regresie;

27
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 regre siei 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

Urmă torul 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 fo st 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 reliefu lui. 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 r egresiei. 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 cantita tea 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 can tităților medii de precipitații din perioada 1961 – 2000

28
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 ac eastă parte a
sectorului mijlociu al bazinul ui 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 ur că 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 d e-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 d in arealul cercetat
este cuprinsă între 703 – 762 mm/an ( Figura 3. 5) și deține o pondere de aproximativ 25%
(Figura 3. 5) din în treg 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 precipitați i (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
Interval de precipitații (m m/an) Suprafața (km2)
520 – 586 814
586 – 644 719

29
644 – 703 754
703 – 762 908
762 – 961 479

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 valorificat e
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 montan ă înalt ă 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 ba zinelor 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 ge oprocesare, 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 Worldcl im, 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 bazi nului 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 subcarp atice 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 anu lui și sunt specifice bazinelor hidrografice Nișcov și Câlnău (Figura
3.7).

30

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 ri dicate 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 p rincipalele
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 din tre 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 m eteorologică 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 înregistrat e 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 ie rarhia celor 12 luni ( Figura 3. 9), spre
deosebire de mediile lunare multianuale unde luna ianuarie este pe nultima ca și cantitate de
precipitații.

Figura 3.9 Variația lunară a cantităților maxime absolute de precipitații în 24 de ore la stația
meteorolog ică 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 ).

31

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 caracteristi că se reflectă asupra regimului anual de scurgere a rârurilor
din zona d e 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 pozit ive 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 sup erior 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 sa re care se prezintă ca un înveliș impermeabil.
În astfel de zone, în cazul unor precipitații torențial venite după o perioadă lung ă 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 ascend entă 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 prim ă 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 ob turează scurgerea râului.

Temperatura medie multianuală

Valorile medii multianuale ale temperaturilor pentru Sectorul superior și mijlociu al
bazinului hidrografic al râului Buzău au fost preluat e 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 în tre 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

32
bazinului hidrografic Bâsca Mică și în partea centrală a bazinului hidrografic Siriul Mare. De
asemenea aceste temperaturi caracterize ază 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 într e 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 trei me 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 pre cădere 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 sun t 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)
Interval temperatură (°C) Suprafața (km2)
1,1 – 3 220
3,1 – 5 882
5,1 – 7 1102
7,1 – 9 1433
9,1 – 10 37
(Sursa: prelucr are 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

33
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 e ste
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 ).
Temperatu rile 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)
Interval temperatură (°C) Suprafața (km2)
-8,4 – -7,5 73
-7,4 – -6,0 808
-5,9 – -4,5 1212
-4,4 – -3,0 1433
-2,9 – -2,5 147
(Sursa: prelucr are 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 i ulie

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, d upă 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.

34
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 încad rată 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 (Tabelu l 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 sup rafață 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 mijloci u al bazinului hidrografic al râului Buzău (1950 – 2000)
Interval temperatură (°C) Suprafața (km2)
10,2 – 13 101
13,1 – 15 551
15,1 – 17 919
17,1 – 19 882
19,1 – 21 1212
(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 caracteri zate 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 a propiată 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: prelucr are după Worldclim, v. 1.4, 2005)

Analiz a distribuț iei lunar e 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

35
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 cuprinsu l 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 stu diu 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. Apro ape 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
râuri lor. 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 princip ale dar și pentru stația meteorologică
Lăcăuți. Valorile acestui parametru au fost calculate prin intermediul soft -ului Thornthwaite
monthly water -balance dezvo ltat de U.S. Geological Survey. Calculul evapotranspirației
potențiale se bazează pe ecuația (Mc Cabe și Markstrom, 2007):

ETP = 13,97*d*D2*W t (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).

36

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 di n 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 î n 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 3.1 7 Variația evapotr anspirației 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 cel ei 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
evapotran spiranția potențială este de 63 mm (Figura 3.18 ) diferențele între cei doi parametrii
ating 70 mm .

Figura 3.1 8 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 3.1 9).

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 areal ul 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.

37
Stratul de zăpadă

Un alt factor climatic cu influență asupra scurgerii râurilor este stratul de zăpa dă.
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 st ructura 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 d e 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 stra tului 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 ar ealele
situate la joasă altitudine în zona subcarpatică urcând pe valea râului Buzău pâ nă la confluența
cu Bâsca. P ătrundere a cestei 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 car acterizează 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 super ior 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 supr afață 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 valor i 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)
Interval grosime strat zăpadă (cm) Suprafața (km2)
< 2,5 746
2,5 – 5 562
5,1 – 10 800
10,1 – 20 922
20,1 – 30 578
30,1 – 40 93

38
Sursa: Prelucrare după Dumitrescu, 2012

3.2.2. Litologia

Litologia prezint ă importanță î n caz ul 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 d e 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
permeabilit ate mai scăzută iar rata inf iltrației va fi mai scă zută favorizând scurgerea d e
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 m ici ale spațiilor poroase, acestea
devin impermeabile după satur area 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 scur gerii 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 subs trat
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 hart ă 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). Ast fel 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 cer cetării (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 hidrografi ce ale râurilor Slănic, Sărățel și Bălăneasa.

39
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 bazin ele hidrografic e ale râur ilor 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 depozitel e loessoide,
nisipuri și pietri șuri. Aceasta ocupă aproximativ 440 km2 fiind prezente în special de -a lungul
principalelor văi din zona de studiu , precum și în arealele depresion are 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

Gipsuri le și șisturi le 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 parte a superioară a arealului supus cercetării
ocupând circa 60 km2 (1,5% ) (Figura 3. 22).

3.2.2. Caracteristici morfometrice ale relief ului

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 ș i 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 sit uate la o altitudine mai scăzut ă vor avea o
predispunere mai ridicată la fenomenul de inunda bilitate (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 altitudinal e 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

40
din interiorul setului d e 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 amintit e 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 bazin ului
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 pr ecum 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 într e 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 văil e 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. Ce le 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 mo rfometric , 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 rap iditate 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, pantel e scăzute vor diminua intensitatea

41
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 Di gital 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 a le 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 m anifestări 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 praguri le 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 vers anți și zonele
depresionare. Pe ansamblul sectorului superior și m ijlociu 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 a reale 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 scu rgeri gravitaționale foarte active a apei pe suprafața versanților. Zonele aflate

42
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 aces te 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 bazi nului 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):
)065,0 sin*56,4 sin*41,65(*)6,72(2    mlLS
(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 dac ă 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 (Prăvă lie 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 morf ometric 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

43
(Figura 3.27). În zonele caracterizate de valori foarte scăz ute 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 ri dicată 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 ci rca 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 clas a 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 valor i 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 pre zente
tot în partea centrală a s ectorului 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 d e 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 Geogra fic. Această
metodă propusă de Fotheringham et al. ( 2002 ), evidențieaz ă relația spațială ce poate apărea
între o variabil ă 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

44
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 Ch iojdului. 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 căr ui distribuție spațială
influențează scurgerea de suprafață ( Fontanine și Costache , 2013). Această influență se
manifestă prin ac celerarea 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 p rofil

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 cercetă rii (Figura 3. 31). Ultima c lasă de valori cuprinse între 0,9 –

45
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 nepe rmanente. Valoarea densității fragmentării reliefului este influențată de
caracteristicile litologice (Minea, 201 2) 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 scur gere a apei va fi mai accelerat, iar timpul de concentrare va fi mai redus (Bilașco,
2008) . Ecuația pe care se bazează calculul densități i fragmentării reliefului este următoarea
(Zăvoianu, 1978 ; Bilașco, 2008 ):
FLDd
(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 cuprinzâ nd 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 cal cula 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 utilizâ nd 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 avâ nd 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

46

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 interv ale 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 fragm entării.
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 superio r 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 indica tor 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 v alorile 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 latu ra celulei de 30 m, în softul SAGA GIS 2.1 prin derivare directă din
Modelul Digital de Teren.

47
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
literatu ra 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 râ urilor, 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 indic elui 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 reprezint ă 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 Sectorul ui 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 d renaj, cu un
potențial relativ redus de manifestare a scurgerii de suprafață (Costache și Prăvălie, 2013).

Expoziția versanților

Expoziția versanților constituie un factor morfometric car e influențează în mod in direct
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 eva porare intensă a apei , transmiterea unei
cantități ridicate d e 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 c onținutul 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 cauze ază 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 asupr a 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

48
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 calc ul 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 recla sificat 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
expo ziției 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).

49
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 s udică și sud-vestică pe care potențialul de formare a scurgerii
accelerate este cel mai ridicat au îm preună 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
Orientarea Suprafața (km2) Ponderea (%)
Suprafețe plane 72 2
Nord (337.5ș – 22.5ș) 612 17
Nord – Est (22.5ș – 67.5ș) 324 9
Est (67.5ș – 112.5ș) 504 14
Sud – Est (112.5ș – 157.5ș) 432 12
Sud (157.5ș – 202.5ș) 324 9
Sud – Vest (202.5ș – 247.5ș) 360 10
Vest (247.5ș – 292.5ș) 468 13
Nord – Vest (292.5 ș – 337.5 ș) 504 14

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, a le cărui celule conțin valorile reprezentate de distanța verticală față nivelul
liniei talvegului văii învecinate (Bock și Kote, 2008) sau altfel spus altitudinea relativ ă a
diferitelor suprafețe. Calcularea acesteia se baz ează 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 ur mat 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 anumi te zone și valea unui râu învecinat, acest indicator m orofometric
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 af late la mai puțin de 1 m altitudine față relativă de nivelul râurilor ocupă 450 km2,

50
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 râuri lor mai mare de 5 m (Figura 3.38).

Figura 3.38 Spațializarea a ltitudin ii suprafețelor din s ectorul superior și mijlociu al bazinului
hidrografic al râului Buzău față de nivelul râurilor

3.2.3. Învelișul edafi c
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 influențe ază 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 m icrometri/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, î n 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 ba zinului 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 3.3 9). 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 3.3 9) și Bâsca Chiojdului î n zona
Subcarpatică. Solurile din grupa hidrologică C apar , în special , în zona Subcarpatică, excepție
făcând partea centrală a acesteia ( Figura 3.3 9). De asemenea, această grupă hidrologică de

51
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 3.3 9).
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 3.3 9).

Figura 3.3 9 Spațializarea c lasel or hidrologice de soluri î n 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 3.3 9). Se întâlnesc la
limita nord-vestică a zonei de studiu , dar ș i 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 coefic ienții 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 acop erire a terenurilor a fost
realizat de Comisia Europeană în cadrul progra mului 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)

52

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 total ul
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). Supr afețe 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 parte a 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 hidrog rafic 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
Clase de acoperire a terenurilor Suprafața (km2)
Spații construite 239,6
Zone arabile 369,1
Vii 40,77
Livezi 262,39
Pășuni 473,72
Foioase 1064 ,33
Păduri mixte 633,18
Conifere 407,24
Zone de tranziție 148,13
Corpuri de apă 30
Spații construite 239,6
Zone arabile 369,1
(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 a rii extinse în bazinul hidrografic al râului Bâsca, și apar e izolat
în partea superioară a bazinului hidrogra fic 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 bazinel e râurilor Bâsca, Bâsca Chiojdului și Siriul Mare,
la peste 1000 m altitudine ( Figura 3.42) și dețin c irca o cincim e din tota lul 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.

53
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 un ul 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
hidografi c 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 activ ă, bazinele hidrografice caracterizate de prezența ridicată a acestei clase
de acoperire având o susceptibilitate rid icată 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 bazinu lui 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
realiza t 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 pa rtea 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 supra față de 260 km2 în cadrul ariei de studiu, ceea ce reprezintă o
pondere de circa 7%. Majoritatea arealelor cu livezi sunt prezente în regiun ea 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 impermeabili zare, 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

54
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. Particularităț i 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 î n
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 zon a de
studiu, iar în a doua parte se va pune accentul pe infra structura 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 di n 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 S IG, 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 popul ației din primele 25 UAT -uri (după numărul
de locuitori din zona de studiu
UAT Tip UAT Județ Nr. locuitori Denistate locuitori (loc./km2)
Barcani Comună Covasna 3990 60,45
Beceni Comună Buzău 4465 58,75
Berca Comună Buzău 8903 120,31
Calvini Comună Buzău 4760 80,68
Cerașu Comună Prahova 4692 38,78
Cislãu Comună Buzău 4792 77,29
Covasna Oraș Covasna 11361 73,3
Grebãnu Comună Buzău 5447 93,91
Întorsura Buzãului Oraș Covasna 9335 155,58
Lopãtari Comună Buzău 4037 39,58
Nehoiu Oraș Buzău 11345 100,4
Pãtârlagele Oraș Buzău 7858 98,22
Pârscov Comună Buzău 5653 97,47
Posești Comună Prahova 3965 72,09
Poșta Cîlnãu Comună Buzău 6135 75,74
Sãcele Oraș Brașov 35799 144,35
Sita Buzãului Comună Covasna 4866 37,15
Starchiojd Comună Prahova 3869 46,06

55
Tãrlungeni Comună Brașov 9083 69,34
Teliu Comună Brașov 4412 80,22
Tisãu Comună Buzău 4644 45,53
Vernești Comună Buzău 9046 98,33
Zãbala Comună Covasna 4866 38,62
Zagon Comună Covasna 5399 18,55
Zãrnești Comună Buzău 5118 65,62
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 Neh oiu 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 valo ri
ridicate nu sunt reprezentative pentru zona de studiu deoarece cele două localități își desfășoară
mare parte din suprafața UAT -ului în afara arealului supus c ercetării. 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 alimentar e, activități specifice
industriei textile , activități specifice industriei hidroenergiei, turism ul și activități le specifice
sectorului bancar. Dintre toate activitățile economice d esfășurate în zonă , cel mai ridicat impact

56
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 influ ențează într -o măsură foarte ridicată gradul de dezvoltare a
regiunii respective, mai ales dacă ne referim la infrastructura de tr ansport (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 com erciale 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 po ate determina avarierea sau distrugerea
totală sau parțială a infrastructurii de transport. Unele din fenomenele naturale cu potențialul
cel mai di structiv 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 distru gerea podurilor ca urmare a
viiturilor , poate determin a 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 p odul 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 (2 016). 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

57
mai m ultor categori: drumuri naționale, drumuri județene, drumuri comunale, drumuri
rezidențiale și alte categorii , în special , drumuri fore stiere.
Din punct de vedere al rețelei de transport rutier , importanța cea mai ridicată o au
drumurile naționale , prin u rmare 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 într e
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 de limita 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
Localitate Județ Lungime (km)
Întorsura Buzăului Covasna 10,06
Berca Buzău 2,80
Cislău Buzău 7,67
Lunca Jariștei Buzău 21,97
Măgura Buzău 13,31
Nehoiu Buzău 13,62
Pătârlagele Buzău 11,92
Sita Buzăului Covasna 16,06
Teliu Brașov 0,12
Vernești Buzău 8,14
Viperești Buzău 8,41
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 studi u 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 curs uri 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 )

58

Amplasarea aces tora 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 d e 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 s ectorul superior și mijlociu al bazinului hidr ografic al râului
Buzău au rezultat valori cuprinse între 0 – 54.1 km/10 km2 (Figura 4.3 ). Pentru calcularea
densității rețelei rutiere au fost considera te 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 amp lasat orașul Întorsura Buzăului suprapus
peste un relief plan de depresiune propice dezvoltării rețelei rutier e.

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 d e
transport din zona respectivă. O posibilă avarie sau deteriorare a acesteia ca urmare a producerii
unor fenomene naturale de risc poate induce grave disfuncționali tăți.
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 ș i Nehoiașu urmărește cursu l 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 bazin ului hidrografic al râului Buzău
traversate de calea ferată Buzău – Nehoiașu și lungimea acesteia în cuprinsul lor
Localitate Lungime (km)

59
BERCA 1,46
CISLĂU 6,53
COMANDĂU 0,49
MĂGURA 7,64
NEHOIU 11,34
PĂRSCOV 9,17
PĂTÂRLAGELE 10,76
VERNEȘTI 12,18
VIPEREȘTI 9,92
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 l ocuințe
Locuințele reprezintă alte elemente de infrastructură cu vulnerabilitate ridicată la
producerea viituri lor și inundații lor. 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 urma re
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 Cer nătești. În comuna Cernătești a fost afectat un nu măr 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 2 015 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 v aloarea 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)

60
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 forma rea 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, altitudine a 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 ut ilizarea 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 SR TM
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 pro cesarea 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 ve derea 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) o bținută 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/sp atial-analyst/how -flow-accumulation –
works.htm ) . Celulele cu valori ridicate vor fi cele aflate în zonele de vale acolo unde

61
convergența hidrografică este mai mare, în timp ce cea mai ridicată valoare o va primi celula
rasterului aflată la ieșirea din Sect orul 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 constit uie 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 condiți a 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 introd usă 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
corespun zătoare. 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 di recția 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 baz inului 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

62
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 r âul 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
Râu Sub-bazin Rețea hidrografică
Aria Perimetru Rc (raport de
circularitate) Altitudini (m) Panta Lungime Pantă
(km2) (km) Rc = 4πA/P2 med max min med (ș) (km) (m/km)
Buzău 3600 335 0,41 726 1915 114 12,5 139 8,5
Bâsca 783 148 0,45 1120 1769 387 13,8 79 14
Bâsca
Chiojdului 340 97 0,45 658 1449 242 11,5 41 27
Bălăneasa 189 74 0,43 517 1167 169 11,6 33 21
Câlnău 172 85 0,30 369 862 163 8,2 41 13
Nișcov 221 78 0,46 332 727 117 8,5 38 10
Siriul Mare 84 39 0,69 1052 1647 624 14,8 19 33
Sărățel 189 72 0,46 428 913 147 10,7 35 22
Slănic 472 140 0,30 577 1346 119 11.2 72 16
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 s e 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 probab ilitatea 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):
2*4
PARc
(5.1),

unde:
Rc – raportul de circularitate al bazinului hidrografic;
A – suprafața bazinului hidrografic (km2);
P – perimetrul bazinului hidrografic (km).

63

Figura 5.2 Primele opt bazine hidrografice de ordinul întâi din punct de ve dere 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 circularitat e 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
Câln ău 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 stud iile de specialitate sunt analizați parametrii caracteristici scurgerii medii
determinați pentru perioadă multianuală : debitul mediu anual, debitul mediu multianual, debitul
mediu specific, vol umul 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 superio r și mijlociu al
bazinului hidrografic al râului Buzău

Pentru 10 stații hidrometrice au fost utilizate date le din perioada 1971 – 2010 . Pentru
stația hidrometrică Varlaam, de pe râul Bâsca Mică datele hidrologice au fost disponibi le 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
Râul Stația S
(km2) Hmed
(m) Q
(m3/s) q
(l/s/km2) h
(mm) Vol. an.
(106 m3) Cv
Buzău **Vama
Buzăului 112 1121 3,00 26,4 830,60 93,01 0,30
Buzău Sita
Buzăului 360 940 5,54 15.38 484,47 174,41 0,35

64
Buzău Nehoiu 1569 1041 21,34 15,48 487,59 672,18 0,35
Buzău Măgura 2280 900 26,61 13,02 410,07 838,96 0,79
Bâsca Mare Comandău 93 1298 2,51 26,96 849,23 78,98 0,21
Bâsca Mare Varlaam 438 1165 7,74 17,67 243,78 243,78 0,27
Bâsca Mică **Varlaam 240 1202 3,45 14,36 452,33 108,56 0,29
Bâsca Unită Bâsca
Roziliei 780 1129 12,38 16,12 507,57 389,87 0,28
Bâsca
Chiojdului Chiojdu 106 908 1,21 11,84 372,14 39,07 0,49
Slănic Lopătari 97 912 0,72 7,81 233,96 22,69 0,44
Slănic Cernătești 409 593 1,22 2,97 93,71 38,32 0,58
Câlnău Costomiru 37,3 504 0,12 3,30 103,96 3,87 0,85
Nișcov **Nișcov 200 349 0,38 1,89 59,64 11,92 0,70
Nișcov **Izvoru 124 385 0,21 0,13 4,17 6,54 0,70
*S – suprafața bazinului aferentă stației hidrometrice; H med – 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 d ebitului 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 de bitul
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 param etrii. 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., 200 5).

65


23
2/
//* 1000
kmsman
kmslanFQ
q(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 in fluența
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 clima tice 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 Corela ția 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 geo logice 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 secțiu nilor 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 calcu lat în funcție de variabila independentă
(altitudinea medie a bazinului hidrografic). Utilizarea ecuației dreptei de regresie în mediul GIS,

66
în vederea spațializării valorilor debitului sp ecific mediu multianual a presupus înlocuirea
variabilei independent e 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 d e 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 ope rație 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 d ebitului 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/k m2 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 doa r 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 b azinelor 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 altit udini din c adrul bazinelor carpatice. Pe ansamblul zonei de studiu valori le
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 stu diu 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 caracte rizând 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):

s sm mT Q W */3 3
(5.3),

67
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:

s Q Wsman man6
/10*56,31* 3 3
(5.4),

unde: W an – 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, vari ația 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 a ferentă
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 cresc ător în ierarhia valorilor de la stațiile

68
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 (10 8,35 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). Acest a se exprimă în milimetri (mm) și
este calculat prin ra portarea 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):

23
* 1000kmm
mmFW
h
(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 Buzăul ui 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 4 00 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 utiliza tă 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 spațializa te pe cuprinsul zonei de studiu ale stratului de apă scurs mediu multianual
(Figura 5.9).

69

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 sub carpatică (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 bazinul ui 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 atmosferic e 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 m edia 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 rezul tat 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 d ebitelor. Numărul abaterilor negative ale valorilor
medii anuale față de media multianuală pe perioada de referință reprezintă circa 60% din total

70
cazurilor. Evident cea mai mare abatere negativă s -a înregistrat în anii 1989 și 2001, când
debitul mediu anu al 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 e ste 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 colecta te 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 s tații 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, va loare 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. Ab aterile 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 lichi d 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 preze ntând 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 sec țiune 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 aba terilor pozitive
față de media multianuală este egal cu cel al abaterilor negative.

71
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 apr oape 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.
Situa tă 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 5.10 B). 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 coresp unzătoare 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 5.10 B),
acestea având o tendin ță 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 ).
Prim a 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 cores pund 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 me dii 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 hidromet rică 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
calcu lat 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

72
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 medi e 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 a cestuia în Buzău, îi este corespunzătoare o secțiune de bazin cu
suprafaț ă de 780 km2 și o altitudine medie de 1129 m. Ca urmare a cumulă rii debitelor râurilor
Bâsca Mare și Bâsca Mică precum și prin aportul afluenți lor 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 perimetr ul 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 Bu zău 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 ind ică 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

73
anuale față de media multianuală este de 17 în timp ce abaterile neg ative însumează 23 de
cazuri.
Valorile c oefic ienților 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 C ostomiru de pe râul Câlnău (Tabel 5.2 ). Pentru stațiile hidrometrice di n 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 eg al 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, a colo 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: Bâ sca 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 anali ză 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
scurge rii 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

74
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 fo arte 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 scăder e 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 1 3,4 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 într e 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 anulu i 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 mul tianual la s.h. Nișcov
(1976 – 1999)

75
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 situa t în totalitate în zona montană cât și caracteristici specifice
bazinului hidrografic Nișcov amplasat în totalitate în zona subca rpatică. Acest lucru se
datorează faptului că bazinul hidrografic al râului Slănic, a cărei scurgere este monitorizată în
zona inferioar ă 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, urm ând 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. Cernăteș ti
(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 spr e 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 fre cvenței 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 2 000. Cele m ai afectate râuri din
Europa pe care s -au produs astfel de fe nomene sunt: Meuse (în Olanda), Rin -ul (în Olanda,
Belgia și Germania), Elba (în Germania) și Tisa (în Ungaria și România) (Van der San de et. al,
2003). România este una din țările europene grav afectate de produ cerea 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).

76
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 s cară 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 manifest are a scurgerii rapide a apei
sau susceptibilitatea la acest fenomen primul studiu la scară bazinală a fost rea lizat de
americanul Greg Smith în anul 2003 pentru bazinul râului Colorado. Acesta a integrat în mediul
SIG mai mulți factori geografici c e influ ențează scurgerea apei pe versanți și a determinat din
punct de vedere calitativ , potențialul de scurgere accelerat ă a apei . Preluând în mare măsură
metodologia utilizată de Greg Smith, 2003, în România au fost realizate mai multe astfel de
studii în diver se 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 identif icarea
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 metod e constau în faptul că unii facto ri geografici , luați în considerare pentru identificarea
celor două tipuri de areal e, 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 pr imi note de
bonitare mari . În schimb pentru determinarea potențialului de in undabilitate , 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 medi u. De asemnea , scurgerea rapidă a apei pe versanți determină canalizarea
acesteia în ravenele și torenții din zonele despădurite . Mai departe pot fi genera te 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 po tențialului de scurgere rapidă apei pe versanți în studiul de față a fost
spațializat prin două metode diferite. Prima se bazează î n principal pe însumarea simplă sau
ponderată a mai multor factori care influențează modul de scurgere a apei pe versanți. Dintre
aceștia amin tim: panta terenului, acoperi rea acestuia și tipul de s ol.
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.

77
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. Estim area potențialului de manifestare a viiturilor prin metoda adu nării ponderate
a factorilor

În cazul studiului de față, estimarea potențialu lui 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 scurger ii
accelerate a apei pe versanți. Aceștia sunt: panta reliefului, curbura în profil, L -S Factor,
indicele de convergență a rețelei hidrografice, d ensitatea 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 î n 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 softul ui ArcGIS 10.2 . În același timp ceil alți 2 factori morofometrici reprezentați de Indicele
de Convergență a rețelei hidrografice și L -S Factor au fost derivați din Modelul Digital de Teren
prin intermediul softului SAGA GIS 2.1. Un alt factor geografic utilizat în calculul IPSA, pentru
care a fost necesară folosirea Modelului Digital de Teren este reprezentat de precipitațiile medii
multianuale spațializate pe cuprinsul zonei de studiu. Toți acești factori au fost obținuți sub
formă de date raster cu dimensiunea unei celule de 3 0 m. Acoperirea terenurilor , litologia și
textura solurilor au fost î n primă fază , preluați din baze de date europene (Corine Land Cover,
2006) și național e (Harta Geologică a României, 1:200.000; Harta Solurilor din România
1:200.000) în format vectorial de pol igon. 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 utiliza rea 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 scăzut ă 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 zonelo r
cu densități ridicate ale rețelei hidrografice. Tabelul 4.1 sintetizează modul de acordare a notelor
de bonitare pentru caracteristicile celor 10 factori geografic i 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

78
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:

)1.6( *331,0 *87,0*64,0 *545,0 *88,0) (*175,1 *095,1 *388,1) (*538,1
Ov DfIC Pp L SL TS CP UTP IPSA
      
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 inclus e de as emenea 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 ase menea, 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 d e 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
Parametrii/Ponderile Tipuri/Valori
Panta(ș) – 15,38% < 3 3 – 7 7 – 15 15 – 25 >25
Utilizarea terenurilor –
15,38% Foioase,
Conifere,
Păduri mixte Livezi, Zone de
tranziție cu arbuști,
plaje, dune Zone viticole,
Zone agricole, Pășuni
naturale, zone
cu vegetație
rară Spații
construite,
cursuri de apă,
roci la zi
Litologia –
8,8% Nisipuri,
pietrișuri, loess Argile, Diapire la z i Fliș grezos
(Faciesul Gresiei Conglomerate
, șisturi Șisturi, strate
de Cornu ,

79
de Tarcău),
Calcare masive argiloase,
gresii Gresia de
Răchitașu
Curbura în profil –
13,88% 0.9 – 1.7 0 – 0.9 -2.7 – 0
Textura solurilor –
10,95% Lutonisipoasă,
Nisipolutoasă Lutonisipoasă…luto
argiloasă,
Lutonisipoasă…luto
asă, Lutonisipoasă Lutoasă, Textura
variată, Lutoasă –
lutoargiloasă Lutoargiloasă
…argiloasă,
Lutoargiloasă Argiloasă
L-S Factor – 11,75% 0 – 1 1–2.3 2.3 – 4.5 4.5 – 6.7 > 6.7
Precipitațiile(mm/an) –
5,45% 520 – 586 586 – 644 644 – 703 703 – 762 762 – 961
Indicele de convergență
– 6,4% > 0 0 – (1) (-1) – (-2) (-2) – (-3) < -3
Densitatea fragmentării
(km/km2) – 8,7% < 1.3 1.3–2.3 2.3 – 3.4 3.4–4.9 >4.9
Orientarea versanților
– 3.31% N, NE NV, E Suprafețe plane V, SE, S, SV
Punctaj 1 2 3 4 5
IPSA (clase) 15.1 – 24.1 24.1 – 27.3 27.3 – 30.1 30.1–33.3 33.3–46.5

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 bazinu lui 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 s pațială a valorilor IPSA în cuprinsul s ectorului 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 maxi me 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
Clasele IPSA Valori Suprafața (km2) Procentul din total
I 15,1 – 24,1 477,1 13%
II 24,1 – 27,3 954,2 26%
III 27,3 – 30,1 1101 30%
IV 30,1 – 33,3 807,4 22%

80
V 33,3 – 46,5 330,3 9%

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 Indicelu i 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 vegetație i forestiere .

Tabelul 6.3 Distirbuția valorilor medii, minime și maxime ale IPSA la nivelul principalelor sub –
bazine ale zonei de studiu
Sub-bazin IPSA Minim IPSA Maxim IPSA Mediu
Siriul Mare 16,1 40,0 28,6
Bâsca 16,1 46,6 27,9
Bâsca Chiojdului 15,8 43,5 28,5
Bălăneasa 16,8 44,4 29,5
Sărățel 16,8 44,4 29,6
Slănic 16,1 44,6 29,2
Nișcov 16,1 41,0 26,6
Câlnău 16,1 40,1 27,5

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 hidrografic e ale râurilor Slănic și Bălăneasa ( Figura 6.2).

Figura 6.2 Distribuția spațială a valorilor medii ale IPSA pe cuprinsul sub -bazinelor
comp onente 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
hidro grafic al râului Bâsca, d eși înregistrează v aloarea 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 asoc iate scurgerii accelerate a apei pe versanți
(Figura 6.2).

6.1.2. Estim area 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 –

81
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; Regm i 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 ut ilizate 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 pe ntru 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 (montan ă) și 56% în zona subcarpatică (deluroas ă). 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 l a apariția viiturilor rapide. De
asemenea, caracteristicile sub -bazinelor componente , în special timpul redus de concentrare a
apei în bazin ( Tabelul 6.4) creează premise le producerii unor viituri rapi de cu efecte negative
asupra comunităților din zonă.

Tabelul 6.4 Caracteristici ale bazinului hidrografic Bâsca Chiojdului si ale principalelor sub –
bazine
Sub-bazine Rețeaua de râuri
Râu Supra
față
(km2) Panta
medie
(°) Rc =
4πA/
P2 Altitudine (m) Gradul de
împădurire
(%) Timpul de
concentrare
(h) Lungi
me
(km) Panta
medie
(m/km)
Min Max Medie
Bâsca
Chiojdului 340 12 0.46 241 1414 639 50 7.27 41 26.8
Bâsca fără
Cale 44.16 15 0.51 546 1460 919 84 3.3 15 51.3
Preseaca 9.63 17 0.63 660 1219 968 90 1.58 5 98.7
Stâmnic 34.12 12 0.5 363 1101 598 23 3.09 12 38.7
Bătrâneanca 35.18 11 0.52 419 1129 684 70 2.71 12 38.2
Zeletin 39.84 11 0.36 326 951 544 41 3.69 18 23.2
Frăsinet 14.43 9 0.42 282 590 409 59 2.15 8.5 10.7
Olari 14 10 0.52 312 712 439 70 1.34 4.3 15.8

Datele utilizate în estimarea FFPI sunt predominant spa țiale. Ele se refer ă la modelul
digital de teren , geologie, soluri, utilizarea/acoperirea terenurilor și au fost preluate din diferite
surse, ce vor fi men ționate 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 rezolu ția de 2 m editate de ANCPI în 2008. Suprafa ța identificat ă ca fiind afectat ă de aceste

82
procese este de cca. 34 km2, ceea ce reprezint ă aprox. 10% din suprafata total ă a bazinului
studiat (Figura 6.4).

Figura 6.4 Zonele cu fe nomene de torențialitate de pe cuprinsul bazinului hidrografic Bâsca
Chiojdului identificate pe baza Ortofotoplanurilor 1:5000 (sursa: ANCPI, 20 08)

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 calcul at și spațializat valorile Indicelui Potențialului de Scurgere
Accelerată care î n 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 ( Figur ile 6.5A, 6.5B și 6.6).

Figura 6.5A Spațializarea f actori lor 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 L and 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.

83
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 literatur a 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 influen țează scurgerea apei la suprafață (Domnița, 2012); tipurile de roci
(litologia) au fost grupate după duritatea acestora (cele mai dure favo rizând 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 gradu l de însorire a acestora; valorile indicelui de
convergență au fost grupate, ca și cele ale pantei reliefului, în 5 clase, î n 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 st atistică 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 o f Evidence și Frequency Ratio . În calculele statistice
a fost utilizat numărul de pixeli ai rasterelor derivat e 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 uti lizată 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 ponder ilor 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 scurgere a 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 pr in
aplicarea formulelor (Bonham -Carter et al., 1994):

}|{}|{ln
SBPSBPW
(6.2) și
}|{}|{ln
SBPSBPW (6.3),
unde: W+ – ponderea pozitivă , W- – ponderea negativă , P – probabilitatea , B – prezența
factorului predictor ,
B – absența factorului predictor , S – prezența torențialității ,
S- absența
toranțialității .

84
Implementarea formulelor ( 6.2) și ( 6.3) în mediul SIG a fost posibilă prin combinarea
fiecărei clase a celor nouă factori considerati (factorii fi ind 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):

4 332 11
ln
Npix NpixNpixNpix NpixNpix
W

(6.4) și
4 342 12
ln
Npix NpixNpixNpix NpixNpix
W
 (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 potențialu lui de
scrugere rapidă a apei pe versanți a fost realizată prin intermediul ecuației (Van Western, 2002):

min min W total W Wplus Wf  
(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:
n
j WoE Wfij FFPI1
(6.7),
unde : FFPI – Flash -Flood Potential Index; Wfij – ponderea finală a un ei clas e 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):



m
jm
i
XjNpXjNpLXiNpLXiNp
FR
11
)()()()(
(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

85
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 FFPI FR se va realiza prin
însumarea tuturor acestor valori:

n
j FR FR FFPI1
(6.9),
unde : FFPI – Flash -Flood Potential Index , FR – coeficientul Frequ ency 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 pent ru 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 rapid ă. În ceea ce
privește densitatea rețelei hidrografi ce cea mai mare valoare a Wf (0, 37) înreg istrează 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
Factor ul Clas ă W+ W- Wf FR
Panta 0 – 3° -1,24 0,05 -1,34 0,3
3 – 7° -0,01 0 -0,11 0,99
7 – 15° 0,21 -0,23 0,11 1,21
15 – 25° 1,19 0,07 1,09 1,43
> 25° 1,53 0,01 2,83 2,1
Densitatea rețelei
hidrografice
(km/km2) 0 – 0,86 0,07 -0,02 0,08 1,06
0.86 – 1,54 -0,03 0,01 -0,02 0,96
1,54 – 2,66 -0,33 0,1 -0,32 0,73
2,66 – 3,51 0,12 -0,03 0,13 1,11
3,51 – 4,71 0,36 -0,05 0,37 1,38
Orientarea
versanților SV 0,03 0 0,02 1,02
S 0,08 -0,03 0,07 1,07
SE, V 0,13 -0,05 0,12 1,13
E, NV -0,1 0,03 -0,11 0,9
N, NE -0,39 0,04 -0,4 0,69
Acoperirea
terenurilor Pădure -2,63 0,4 -2,63 0,56
Livezi, Arbuști -0,45 -0,05 -0,45 1,16
Zone agricol, Vii 0,34 0,07 0,34 1,9
Pășuni 1,28 -0,49 1,28 2,94
Zone construite 2,18 0,07 2,18 1,85
Litologia Nisipuri, Pietrișuri, Loess -0,94 0,04 -1,01 0,41
Marne, Argile -0,53 0,17 -0,6 0,61
Gipsuri, Calcare 0,27 -0,2 0,2 1,27
Gresii, Tufuri, Șisturi 0,32 -0,11 0,25 1,34
Gresie de Răchitașu 1,75 0,03 1,82 2,19
L-S Factor 0 – 3,75 -0,41 0,09 -0,45 0,68
3,75 – 7,17 -0,25 -0,13 -0,29 1,25
7,17 – 10,76 0,15 -0,06 0,11 1,14
10,76 – 15,33 1,61 0,04 1,57 1,83
15,33 – 41,59 2,39 0,02 2,35 2,69
0 – 99 -0,23 0,04 -0,21 0,8

86
Indicele de
convergență (-1) – 0 -0,04 0,04 -0,02 0,95
(-2) – (-1) 0,1 -0,01 0,12 1,09
(-3) – (-2) 0,16 -0,01 0,18 1,15
(-99) – (-3) 0,16 -0,04 0,18 1,15
Grupa hidrologică
de sol A 0 0 0 0
B -0,08 0,29 -0,34 0,31
C 1,15 0,27 0,89 1,29
D 2,13 -0,82 1,87 1,82
Curbura în profil -2,8 – 0 -0,06 0,05 -0,07 0,94
0 – 0,9 0,05 -0,06 0,04 1,04
0,9 – 2,4 -1,63 0 -1,64 0,21
*W+ – ponderea pozitivă a unei categorii/clase de factori în cadrul calculului FFP I 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 versanțil or 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 acoperi rii
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 favor izează 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 rețe lei 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) ap are în cadrul grupei hidrologice D. In ceea ce priveste
curbura in profil, valoarea maxim ă a Wf (0,04) corespunde clasei de valori cuprinse între 0 și
0.9, iar cea minim ă (-1,64) a fost obtinuta pentru intervalul de valori 0,9 – 2,4 (Tabel 6.5).
În continu are, după acordarea ponderilor fiecărei clase de factori, acestea au fost însumate
prin intermediul Raster Calculator din softul ArcGI S 10.2 determinându -se valorile spațializate
ale FFPI WoE. 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 î n 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 validare a 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
FFPI WoE 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

87
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 FFPI WoE (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 FFPI WoE în zona studiat ă, cea mai
adecvată metodă de clasificare este Geometrical Interval.

Tabel 6.6 Procentul număru lui de pixeli corespunzători tr aining areas și eșantionului pentru
validare în cadrul claselor FFPI WofE în funcție de metodele de clasificare
Clase de
pontețial Procentul numărului de pixeli corespunzători
training area s Procentul numărului de pixeli
corespunzători eșantionului de validare
NB Q EI G NB Q EI G
Foarte scăzut 0,35 3,97 0 0,03 0,17 3,75 0 0
Scăzut 7,62 8,36 0,27 1,68 5,27 4,26 0,16 0,62
Mediu 17,29 10,96 13,58 5,09 8,97 5,57 8,89 4,39
Ridicat 35,2 24,33 49,57 25,62 23,81 12,3 32,51 12,74
Foarte ridicat 39,54 52,38 36,58 67,59 61,79 74,12 58,44 82,25
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 exprim ă un potențial foarte redus pentru scurgerea rapidă a apei și pentru
formarea viiturilor rapide. Aceste val ori 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 FFPI WoE în
bazinul râ ului Bâsca Chiojdului

În continuare, clasa valorilor mici ale FFPI WoE, 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 studi u. Clasa
cu valori medii ale FFPI WoE, 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 prezin ta valori mari ale FFPI WoE (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 FFPI WoE apar în special în zona centrală și
nordică a bazinului hidro grafic Bâsca Chiojdului ( Figura 6.7). Valorile cele mai mari ale
FFPI WoE (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 apl icarii 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

88
reprezentat de acoperirea terenurilor ( Tabel 6.5). În cadrul aceluiași factor se mai remarc ă
suprafetele arabile, viticole si construite cu valori mari ale FR, în jur de 1, 9. În cazul pantei,
valorile de pes te 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 ma i mare valoare a FR
a fost de 0, 38 pentru orientarea versanților și 0.35 pentr u indicele de convergență (Tabel 6.5).
Valori mari ale FR au mai rezultat în cazul suprafețelor cu un sub strat litologic dur specific
Gresie de Răchitașu (2, 19), al clasei a cincea a L -S Factor (2, 69), precum și pentr u 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 facto ri.
Procedura de realizare a hărții distribuției valorilor FFPI FR a fost similară cu cea pentru
calcularea FFPI WoE. Astfel, într-o primă fază a fost utilizată algebra cartografică pentru
adunarea celor 9 factori geografici cărora le -au fost atribuite valo rile FR. Pe ansamblul
bazinului hidrografic Bâsca Chiojdului valorile rezultate pentru FFPI FR 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 FFPI FR, procentul cel mai mare de pixeli prezenți în clasa a cincea
de valori a FFPI FR, (cu fenomene de torențialitat e) utilizați atât pentru calcularea FFPI FR, 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 distri buiți într -o proporție de 58 ,65% în clasa cu valori foarte ridicate a FFPI FR, 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 FFPI WoE (prin metoda Geometrical Interval ) au fost
grupate și valorile FFPI FR. 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 Chiojd ului și reprezintă
9% din arealul total al acestuia, similar cu ponderea suprafețelor cu potențial foarte scăzut
determinata pe baza FFPI WoE.

Tabelul 6.7 Procentul număru lui de pixeli corespunzători tr aining areas și eșantionului pentru
validare în cadr ul claselor FFPI FR în funcție de metodele de clasificare
Clase de
pontețial Procentul numărului de pixeli corespunzători
trianing areas Procentul numărului de pixeli
corespunzători eșantionului de validare
NB Q EI G NB Q EI G
Foarte scăzut 0,45 2,75 0 1,11 0,31 2,88 0 0,86
Scăzut 7,85 8,7 1,69 9,63 6,69 5,57 1,56 7,3
Mediu 21,07 11,92 34,84 5,06 7,8 4,92 15,8 2,38
Ridicat 36,13 24,89 37,34 25,54 17,1 8,23 34,5 8,92
Foarte ridicat 34,5 51,74 26,13 58,65 68,1 78,41 48,14 80,54

89
NB – Natural Breaks ; Q – Quantile ; EI – Equal Intervals ; G – Geometrical Intervals

Cea de -a doua clasă de valori a FFPI FR este cuprinsă între 7 ,53 și 8 ,44 (Figura 6.8) si
reflect ă potențialul redus de scurgere rapidă . Aceast ă clasă ocupă un sfert din arealul bazinului,
mai mult cu cinci procente față de aceeași clasă a FFPI WoE.

Figura 6.8 Distribuția valorilor FFPI FR în bazinul râului Bâsca Chiojdului
Clasa cu valori medii ale FFPI FR, 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 FFPI WoE. Aceste valori sunt distribuite relativ uniform pe cuprinsul zonei de studiu
(Figura 6.8).
Valorile mari ale FFPI FR, cuprinse într e 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 FFPI WoE).
Suprafe țele cu un potențial foarte ridicat de scurgere accelera tă a apei și producere a viiturilor
rapide au valori ale FFPI FR 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 FFPI WoE) (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 consider ate 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 afere nți zonelor cu fenomene de torențialitate sunt prezenți în cadrul
clasei cu valori mari și foarte mari ai FFPI WoE și FFPI FR, considerând 4 metode de clasficare a
ecartului de valori. Astfel, in cazul FFPI WoE, procentul pixelilor aferenți eșantionului de
validare situați în zonele cu valori foarte mari a FFPI, oscileaz ă între 58 ,44% ( Equal Intervals
method ) și 82,25% ( Geometrical Interval method ). În ceea ce priveș te FFPI FR, procentele
pixelilor aferenți eșantionului de validare situaț i în zonele cu valori foarte mari a le 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 (FFPI WoE și FFPI FR). Curba a fost realizată atât pentru pixeli aferenț i
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).

90
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 a l scurgerii,
metoda prezentata în acest studiu de caz, în care se iau în con siderare 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 d oua 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 (FFPI WoE și FFPI FR) și ii) prin realizarea Curbei ROC atât pentru eșantionu l 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 potenț ial ridicat și foarte ridicat la scurgerea accelerată și la producerea viiturilor
rapide . Acestea de țin peste o treime din suprafa ța total ă a bazinului. Asemenea areale sunt
prezente, în special, în se ctorul 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 precipita țiilor lichide abundente cu caracter toren țial, scurgerea apei pe versan ți
este foarte activ ă 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 for mează 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 identific ării zonelor potenți al afectate de fe nomene de inundabiltate situate
în arealul de studiu s -a recurs la calcularea și spațializarea în mediul SIG a Indicelui

91
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 geografi ci 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 a tât în format
vectorial de pol igon, cât și în format raster. Modul de acoperire a terenurilor , litologia și textura
solurilor au fost obținuți în format vectorial de pol igon, în timp ce factorii reprezentați de
precipitații medii multianuale , dar și cei de rivați din Modelul Digital de Tere n 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
Parametri – ponderi Tipuri/Valori
Panta(ș) – 17,5% >25 15 – 25 7 – 15 3 – 7 < 3
Utilizarea
terenurilor -14,63% Foioase, Conifere,
Păduri mixte Livezi, Zone de
tranziție cu arbuști,
plaje, dune Zone viticole,
Zone agricole, Pășuni
naturale, zone
cu vegetație
rară Spații
construite,
cursuri de apă,
roci la zi
Litologia –
10,8% Nisipuri, pietrișuri,
loess Argile, Diapire la zi Fliș grezos
(Faciesul
Gresiei de
Tarcău), Calcare
masive Conglomerate
, șisturi
argiloase,
gresii Șisturi, strate de
Cornu, Gresia
de Răchitașu
Textura solurilor –
12,03% Lutonisipoasă,
Nisipolutoasă Lutonisipoasă…luto
argiloasă,
Lutonisipoasă…luto
asă, Lutonisipoasă Lutoasă,
Textura variată,
Lutoasă –
lutoargiloasă Lutoargiloasă
…argiloasă,
Lutoargiloasă Argiloasă
Precipitațiile(mm/a
n) – 10,4% 492.92 – 550 550 – 600 600 – 650 650 – 700 700 – 776.81
Indicele de
convergență –
11,1% > 0 0 – (1) (-1) – (-2) (-2) – (-3) < -3
Altitudinea (m) –
9,01% 612.1 – 957 481.1 – 612 370.1 – 481 261.1 – 370 110 – 261
Altitudinea față de
nivelul talvegului
(m) – 14,53% > 4 3.1 – 4 2.1 -3 1.1 – 2 0 – 1
Punctaj 1 2 3 4 5
IPI (clase) 13,3 – 19,1 19,1 – 24,7 24,7 – 29,7 29,7 – 35 35– 40,8
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 pol igon, 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 ras ter, valoarea celulor fiind preluată din câmpul aferent notelor
de bonitare. Rasterizarea poligoanelor este un proces necesar în vederea însumării finale a
factorilor și a de termină rii potențialului de inundabilitate. În ceea ce privește factorii în format

92
raster, acordarea note lor 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 potenț ialul
de infiltrare este scăzut, acestora acordânduli -se nota de bonitare 5 ( Tabelul 6.8). Valorilor
pozitive ale Indicel ui de convergență a rețelei hidrografice, li s-a acordat nota 1 de bonitare,
acestea fiind specifice zonelor de interfluviu unde acumul area apei este mai puțin favorizată. În
schimb pentru valorile cele mai scăzute c are sunt caracteristice văilor râurilor, nota de bon itare
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 că tre 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 t alvegul 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.

Dv A Ic Pp Ts L Ut P IPI *453,1 *901,0 *11,1 *04,1 *203,1 *08,1 *463,1 *75,1     
(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 obți nut 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, caracteriza te 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

93
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 a le IPI, cuprins e între 19 ,1 și 24 ,7 (Figura 6.10) are cea mai mare
pondere ocupând suprafețe ce însumează circa 1350 km2. Aces tea reprezintă 3 4% din întreaga
arie de studiu , extinzându -se atât în zona subcarpatică , cât și în sectorul montan a l 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 lut oasă. Conform rep artiției
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 hidro grafic 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 bazinel or hidrografice
principale, conform analizelor realizate în mediul SIG, există următoarea situație:
 În cadrul bazinului hidrograf ic al râului Bâsca , peste 63% ( Tabelul 6.9) din suprafața sa
este caracterizată de valori foarte scăzute ale potențialului de inundabilitate, acestea
fiind înca drate 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 (c lasa 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

94
cele mai expuse producerii inu ndațiilor, 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 col ector , 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 su prafețele claselor de valori ale IPI în cadrul sub -bazinelor zonei de
studiu
Clasele IPI 13,3 – 19,1 19,1 – 24,7 24,7 – 29,7 29,7 – 35 35 – 40,8
Bazin
hidrografic P
(%) S(km2) P (%) S(km2) P (%) S(km2) P (%) S(km2) P (%) S(km2)
Bâsca 63 493 24 187 9 70 2 15 1 7
Bâsca
Chiojdului 17 57 51 173 19 64 8 28 5 17
Bălăneasa 22 42 42 80 27 51 8 15 1 2
Câlnău 11 19 36 62 40 68 11 19 2 3
Nișcov 16 35 53 117 17 37 8 17 6 14
Sărățel 12 23 45 85 32 61 9 17 2 4
Siriul Mare 46 39 44 37 7 6 2 2 1 1
Slănic 27 115 37 158 24 102 8 34 4 18

 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 ar e într -o proporție de 90% suprafaț ă 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.

95
 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.

Capitolul 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 suprafaț ă, 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 m ijlociu al
bazinului hidrografic al râului Buzău prezintă o expunere ridicată la fenomenele de tipul
viiturilor și inundațiilor (Costache, 2014).

7.1. Aspect e 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, 201 2). 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 1 4 stații hidrometrice, acestea
corespunzând celor mai mari viituri din anul respectiv. După cum s -a mențioant în capitolul 5,
pentru 10 stații hidrometrice d atele de debit au fost disponibile pentru perioada 1971 – 2010 în

96
vreme ce pentru alte 4 stații hidrom etrice 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 m edia 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 s e observă de asemenea o evidentă tendință
generală de scădere a valorilor debitelor maxime anuale (Figura 7.1 A). 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 max ime 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
Râul Stația S
(km2) Hmed
(m) Qmax
mediu
(m3/s) Qmax
maximorum
(m3/s) qmax mediu
(l/s/km2) qmax
maximorum
(l/s/km2)
Buzău **Vama
Buzăului 112 1121 40,70 90,5 361,32 808
Buzău Sita Buzăului 360 940 156,22 574 433,96 1594 ,4
Buzău Nehoiu 1569 1041 340,40 1400 216,95 892,3
Buzău Măgura 2280 900 474,83 2100 208,25 921,1
Bâsca Mare Comandău 93 1298 53,91 212 579,67 2279 ,6
Bâsca Mare Varlaam 438 1165 148,22 598 338,39 1365 ,3
Bâsca Mică **Varlaam 240 1202 86,70 392 361,25 1633 ,3
Bâsca Unită Bâsca Roziliei 780 1129 233,64 960 304,22 1230 ,8
Bâsca
Chiojdului Chiojdu 106 908 59,28 300 564,61 2830 ,2
Slănic Lopătari 97 912 31,36 215 323,34 2216 ,5
Slănic Cernătești 409 593 79,37 490 194,05 1198
Câlnău Costomiru 37,3 504 14,17 75,4 379,81 2021 ,4
Nișcov **Nișcov 200 349 40,07 150 200,35 750
Nișcov **Izvoru 124 385 19,77 89,4 159,4 721
*S – suprafața secțiunii bazinului hidrografic; H med – Altitudinea medie a secțiunii bazinului hidrografic; Q max 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 m aximorum, aceasta fiind de 1 400 m3/s și a fost înregistrată ca și în
cazul s.h. Măgura tot în anul 1975 ( Figura 7.1 A). 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 d e media multianuală este de 27. Atât la stația hidrometrică

97
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 debit elor
maxim e anual e este de 4 ori mai mică. Media multianuală a debitelor maxime în perioada 1971 –
2010 este de 233,6 m3/s (Figura 7.1 A), numărul cazurilor în care debitul m axim 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). Număr ul 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 7.1 A).

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 înregistr at 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 ierarhi a 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 u șoară 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 valor i 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.
Singur ele 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 considera re pentru analiză

98
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 temp orală. 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 p unct de vedere al valorii medii multianuale cea mai ridicată valoare a debitului
specific maxim (q max), 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 d e 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 Măgu ra 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 q max mediu și q max 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 q max mediu de 379,81 l/s/km2 și un q max 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 c aracteristicile 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 1 40 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), Măgur a (râul Buzău), Comandău (râul Bâsca

99
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 so fturile 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 hi drografic ( 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 veder ea 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. Pen tru 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 st ația hidrometrică Vama Buzăului , a atins
valoarea debitului de 90,5 m3/s (Tabel 7.2) la data de 7 i unie 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 val oare 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

100
până la un maxim de 47,5 m3/s. În acest caz, durata totală a viit urii 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 viitur i, 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 circ a 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 19 91 – 2007 )
Stația Vama
Buzăului /
an
(perioadă) Qmax
(m3/s) Qb
(m3/s) Wc
(mil.
m3) Wd
(mil.
m3) Wt
(mil.
m3) Gamma Tc
(ore) Td
(ore Tt
(ore)
1994
(6.06 – 08.06) 90,5 17,8 3,04 3,87 6,91 0,61 16 14 30
1990
(04.07 – 06.07) 83 7,92 0,95 2,84 3,79 0,64 4,5 16,5 21
1991
(12.12 – 14.12) 73,8 10 0,8 0,48 1,29 0,52 7 4 11
2007
(21.03 – 26.03) 60,4 6,82 3,31 2,29 5,6 0,53 24 24 48
2001
(4.06 – 09.06) 57,9 2,15 2,52 1,35 3,87 0,5 27 10 37
2002
(26.07 – 31.07) 48,4 5,47 0,86 1,34 2,2 0,45 11 17 28
2004
(13.06 – 16.06) 47,5 3,1 0,11 0,91 1,02 0,56 3 11 13
2005
(7.05 – 10.05) 45,8 7,13 0,84 1,38 2,22 0,56 10 14 24
1997
(24.07 – 30.07) 45,4 12,6 6,09 1,67 7,76 0,57 66 17 83
2006
(10.08 – 13.08) 41,7 3,01 1,04 0,51 1,55 0,56 13 5 18
Media 59,44 7,6 1,95 1,66 3,62 0,55 18,15 13,25 31,3
Min 41,7 2,15 0,11 0,48 1,02 0,45 3 4 11
Max 90,5 17,8 6,09 3,87 7,76 0,64 66 24 83
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

101
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 Bu zăului 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 determin ărilor în format SIG are
valoarea de 12,1°.
Conform Tabelul ui 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 în registrându -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 softul ui CAVIS, la valo area 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 debi t 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).

102

Tabel 7.3 Caracteristicile primelor 10 viituri de la stația hidrometrică l a stația hidrometrică
Sita Buzăului pe râul Buzău (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 197 5
– 2010 )
Stația Sita
Buzăului /
an
(perioadă) Qmax
(m3/s) Qb
(m3/s) Wc
(mil.
m3) Wd
(mil.
m3) Wt
(mil.
m3) Gamma Tc
(ore) Td
(ore Tt
(ore)
1991
(3.07 – 6.07) 574 145 2,53 5,89 8,32 0,58 2 5 7
1984
(13.05 – 17.05) 530 16,7 9,81 14,3 24,11 0,36 16 19 35
1975
(30.06 – 6.07) 400 17,9 10 19,27 29,27 0,33 29 31 60
1994
(6.06 – 9.06) 237 80,5 7,9 6,8 13,9 0,74 12 10 22
2007
(21.03 – 26.03) 215 20,9 8,14 8,85 16,99 0,48 24 24 48
2001
(4.06 – 7.06) 182 89,6 5,01 3,9 8,91 0,71 11 8 19
2010
(25.07 – 30.07) 175 29,2 2,29 3,87 6,16 0,41 8 16 24
2002
(26.07 – 28.07) 173 18,6 2,8 7,6 10,4 0.51 10 14 24
2005
(19.09 – 25.09) 161 49,1 6,14 10,58 16,62 0,65 12 16 28
2000
(3.03 – 13.03) 112 15,5 4,8 5 9,8 0,64 19 19 38
Media 275,9 48,3 5,94 8,6 14,44 0,54 14,3 16,2 30,5
Min 112 15,5 2,29 3,87 6,16 0,33 2 5 7
Max 574 145 10 19,27 29,27 0,74 29 31 60
*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 – timpu l total al viiturii.

Figura 7.5 Cele mai importante zece viituri de la staț ia 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

103
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 vii turi 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 ș i 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 med ie 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 timpul ui de descreștere se situează în jurul valorii
de 28,8 ore ( Tabel 5.3 ). În consecință timp ul 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 (dete rminate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1975 –
2010)
Stația
Nehoiu / an
(perioadă) Qmax
(m3/s) Qb
(m3/s) Wc
(mil.
m3) Wd
(mil.
m3) Wt
(mil.
m3) Gamma Tc
(ore) Td
(ore Tt
(ore)
1975
(1.07 – 19.07) 1400 253 30,9 25,2 56,1 0,64 10 18 28
1984
(14.05 –19.05) 1090 163 21,6 49,4 71 0,54 11 22 33
1994
(6.06 – 10.06) 522 30,1 14,1 35,8 49,9 0,55 16 32 48
2001
(5.06 – 12.06) 440 18,9 16,3 28,8 45,1 0,54 16 36 52
2007
(21.03 –26.03) 438 149 17,6 26 33,6 0,63 16 28 44
1991
(29.06 –10.07) 430 119 3,66 4,21 7,87 0,56 4 5 9
2005
(6.05 – 13.05) 392 97,7 13,8 25,9 39,7 0,58 16 32 48
1988
(1.06 – 12.06) 353 53,8 32,3 52,9 85,2 0,58 36 79 115
2010
(27.05 –30.05) 271 69,5 1,7 4 5,4 0,49 3 10 13
2006
(10.08 –15.08) 250 8,8 5 15,8 20,8 0,57 14 26 40
Media 558,6 96,28 15,69 26,8 41,4 0,56 14,2 28,8 43
Min 250 8,8 1,7 4 5,4 0,49 3 5 9
Max 1400 253 32,3 52,9 85,2 0,64 36 79 115
*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.

104
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 sup rafeței 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 cores punzătoare 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 p e 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 ap ă (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 (Tabe l 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 d e
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 analizat e
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 primelo r 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică
Măgura pe râul Buzău (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1975 –
2013)

105
Stația
Măgura / an
(perioadă) Qmax
(m3/s) Qb
(m3/s) Wc
(mil.
m3) Wd
(mil.
m3) Wt
(mil.
m3) Gamma Tc
(ore) Td
(ore Tt
(ore)
1975
(1.07 – 10.07) 2100 81,4 75,4 84,2 159,6 0,4 24 28 52
1991
(29.06 – 10.07) 1038 11,8 6 22,8 28,8 0,36 8 13 21
2005
(6.05 – 10.05) 767 166 18,7 19,9 38,6 0,6 10 13 23
1994
(5.06 – 14.06) 512 20 11,4 26,5 37,9 0,55 14 23 37
2001
(5.06 – 14.06) 449 14,5 14,1 30 44,1 0,61 16 28 44
2007
(21.03 – 28.03) 445 80 14,4 35 49,4 0,52 17 42 59
1988
(1.06 – 10.06) 403 70,5 39,1 67,4 108,5 0,63 40 76 116
2004
(28.07 – 2.08) 296 13,6 2,12 4,9 7,02 0,36 4 14 18
2013
(03.04 – 10.04) 260 67,5 7,9 19,9 27,9 0,61 16 32 48
2006
(10.08 – 14.08) 237 24 6,45 23,11 29,56 0,56 14 47 61
Media 650,7 54,9 19,6 33,4 53,1 0,5 16,3 31,6 47,9
Min 237 11,8 2,12 4,9 7,02 0,36 4 13 18
Max 2100 166 75,4 84,2 159,6 0,63 40 76 116
*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).

106
Viitura produsă în anul 1994 a atins debitul de vârf la data de 7 iunie o ra 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 a proximativ 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). Coefi cientul 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 197 4 – 2001)
Stația
Comandău
/ an
(perioadă) Qmax
(m3/s) Qb
(m3/s) Wc
(mil.
m3) Wd
(mil.
m3) Wt
(mil.
m3) Gamma Tc
(ore) Td
(ore Tt
(ore)
1994
(5.06 – 8.06) 212 1,86 8,49 5,71 14,2 0,37 24 26 50
1975
(1.07 – 7.07) 204 10,1 1,41 7,34 8,75 0,39 8 22 30
2001
(4.06 – 11.06) 202 14,2 10,1 7,5 17,6 0,52 29 17 46
1974
(27.09 – 2.10) 160 0,53 8,3 6,09 14,39 0,52 24 24 48
1984
(14.05 – 18.05) 157 16,6 4,12 7,17 11,29 0,44 16 29 45
1988
(2.06 – 6.06) 81,3 26,4 4,61 3,63 8,24 0,64 22 22 44
1989
(6.09 – 9.09) 68 8,22 1,93 5,6 7,53 0,64 12 36 48
1997
(26.07 – 30.07) 61,2 15,9 3,33 3,99 7,32 0,62 24 29 53
1991
(27.05 – 2.06) 54 24 1,16 3,02 4,18 0,71 8 22 30
1993
(24.05 – 27.05) 22 3,46 1,43 1,79 3,22 0,56 30 42 72
Media 122,15 12,13 4,49 5,18 9,67 0,54 19,7 26,9 46,6
Min 22 0,53 1,16 1,79 3,22 0,37 8 17 30
Max 212 26,4 10,1 7,5 17,6 0,71 30 42 72
*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.

107
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 cre ștere 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 viituri le 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 Varl aam 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 valoa rea 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 p e 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)

108
Stația
Varlaam /
an
(perioadă) Qmax
(m3/s) Qb
(m3/s) Wc
(mil.
m3) Wd
(mil.
m3) Wt
(mil.
m3) Gamma Tc
(ore) Td
(ore Tt
(ore)
1975
(1.07 – 14.07) 720 84,21 12,2 22,08 35 0,41 14 20 34
1994
(6.06 – 13.06) 266 3,49 8,2 18,44 26,64 0,39 24 48 72
2001
(4.06 – 9.06) 264 4,02 13,9 22,1 36 0,44 30 55 85
2005
(7.05 – 12.05) 216 55,8 2,8 10,3 13,1 0,59 5 25 30
1988
(1.06 – 11.06) 171 15 7,28 27,4 34,68 0,47 28 92 120
2007
(21.03 – 28.03) 154 42 7,6 15,3 22,8 0,57 23 49 72
1997
(24.07 – 2.08) 125 19,5 10,3 11,6 21,9 0,51 52 44 96
2006
(10.08 – 14.08) 106 4,6 4,3 6,8 11,1 0,53 24 30 54
2002
(26.07 – 30.07) 105 7,2 2,4 6,1 8,5 0,47 17 31 48
2000
(3.27 – 4.11) 96 65,9 1,45 9,51 10,96 0,85 5 32 37
Media 222,3 30,172 7,043 14,963 22,06 0,52 22,2 42,6 64,8
Min 96 3,49 1,45 6,1 8,5 0,39 5 20 30
Max 720 84,21 13,9 27,4 36 0,85 52 92 120
*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 M are
(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 al titudine 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 ca racteristicilor 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 prod ucându -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

109
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 u ndei 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)
Stația
Varlaam /
an Qmax
(m3/s) Qb
(m3/s) Wc
(mil.
m3) Wd
(mil.
m3) Wt
(mil.
m3) Gamma Tc
(ore) Td
(ore Tt
(ore)
1975
(1.07 – 6.07) 392 9,6 6,92 18,9 25,82 0,25 27 45 72
1991
(17.07 – 20.07) 359 4,9 9,46 15,1 24,56 0,51 13 24 37
2005
(7.05 – 11.05) 240 38 2,21 10,35 12,56 0,51 4 26 30
2001
(5.06 – 8.06) 167 11,6 4,79 7,83 12,62 0,43 16 32 48
1993
(24.05 – 27.05) 156 4,8 1,77 1,4 3,17 0,23 13 11 24
1985
(18.06 – 21.06) 128 20,7 2,16 7,61 13,71 0,55 10 28 38
1993
(24.05 – 27.05) 119 24 2,1 7 9,1 0,57 15 22 37
1984
(14.05 – 18.05) 100 22,6 3,64 3,28 6,92 0,64 16 14 30
1994
(6.06 – 8.06) 86,8 16,5 1,77 3,04 4,81 0,61 9 16 25
2013
(3.04 – 5.04) 65 16,2 1,59 1,75 3,44 0,62 12 11 23
Media 181,28 16,89 3,64 7,63 11,67 0,49 13,5 22,9 36,4
Min 65 4,8 1,59 1,4 3,17 0,23 4 11 23
Max 392 38 9,46 18,9 25,82 0,64 27 45 72
*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 creșt ere; 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)

110
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 201 2 (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 car e 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 pri n 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 unde lor 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 staț ia hidrometrică
Bâsca Roziliei pe râul Bâsca Unită (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA,
perioada 1975 – 2012)
Stația
Bâsca Qmax
(m3/s) Qb
(m3/s) Wc
(mil.
m3) Wd
(mil.
m3) Wt
(mil.
m3) Gamma Tc
(ore) Td
(ore Tt
(ore)

111
Roziliei / an
(perioadă)
1975
(1.07 – 4.07) 960 119 13,36 23,08 36,44 0,42 9 17 26
1991
(17.07 – 20.07) 530 18,7 11,47 21,68 33,15 0,36 14 34 48
1989
(6.09 – 11.09) 431 26,5 17,64 30,64 48,28 0,56 17 38 55
2007
(21.03 – 28.03) 299 63 11,75 24,47 36,22 0,55 23 38 61
2005
(6.05 – 15.05) 289 78,6 5,17 26,12 31,3 0,56 8 45 53
2010
(27.05 – 31.05) 262 18,5 1,62 5,32 6,95 0,56 3 12 15
1988
(1.06 – 10.06) 221 28,5 19,35 25,11 44,46 0,49 40 72 112
1989
(6.09 – 11.09) 192 5,38 4,77 20,03 24,8 0,49 13 59 72
1997
(25.07 – 1.08) 189 54,8 10,4 8,6 19 0,63 26 18 44
2012
(28.05 – 3.06) 141 19,2 5,06 16,5 21,56 0,53 24 57 81
Media 351,4 43,22 10,06 20,16 30,22 0,52 17,7 39 56,7
Min 141 5,38 1,62 5,32 6,95 0,36 3 12 15
Max 960 119 19,35 30,64 48,28 0,63 40 72 112
*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 1975
1975
19881991
1989
19972001
20052007
2010
2012
020040060080010001200
0 50 100 150 200 250Q(m3/s)
Timp (ore)1975
1988
1991
1989
1997
2001
2005
2007
2010
2012

112
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 ru lat 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 ana lizate 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 ( Tabe l 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 primel or 10 viituri de la stația hidrometrică la stația hidrometrică
Chiojdu pe Bâsca Chiojdului (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada
1975 – 2010)
Stația
Bâsca
Chiojdului
/ an
(perioadă) Qmax
(m3/s) Qb
(m3/s) Wc
(mil.
m3) Wd
(mil.
m3) Wt
(mil.
m3) Gamma Tc
(ore) Td
(ore Tt
(ore)
1975
(1.07 – 4.07) 300 12,5 3,6 4,46 8,06 0,49 7 8 15
1991
(29.06 – 2.07) 268 23,5 1,35 2,66 4,01 0,46 2 7 9
2005
(10.07 – 14.07) 236 2,2 3 1,25 4,25 0,55 7 2 9
1990
(12.12 – 15.12) 170 5,22 1,79 4,07 5,86 0,64 4 11 15
2006
(17.06 – 21.06) 80,8 1,14 0,37 0,9 1,27 0,33 2 11 13
1996
(6.05 – 9.05) 76 2,95 0,3 0,39 0,69 0,64 2 2 4

113
2004
(27.07 – 29.07) 67,5 1,99 0,51 0,5 0,91 0,55 5 4 9
2001
(4.09 – 7.09) 58,5 1,72 0,15 0,33 0,48 0,47 2 3 5
2007
(22.03 – 26.03) 40,8 2,21 1,37 2,93 4,3 0,79 14 23 37
2010
(13.05 – 16.05) 27,2 4,14 0,5 0,78 1,29 0,52 9 16 25
Min 27,2 1,14 0,15 0,33 0,48 0,33 2 2 4
Max 300 23,5 3,6 4,46 8,06 0,79 14 23 37
Media 132,48 5,76 1,29 1,83 3,27 0,54 5,4 8,7 14,1
*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 de screștere; 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
coeficient ului 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 Slă nic, 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 or dinea 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 stați a 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

114
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 p e 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 p entru 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 un delor 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)
Stația
Lopătari /
an
(perioadă) Qmax
(m3/s) Qb
(m3/s) Wc
(mil.
m3) Wd
(mil.
m3) Wt
(mil.
m3) Gamma Tc
(ore) Td
(ore Tt
(ore)
1975
(1.07 – 8.07) 215 14 2 4 6 0,56 5 9 14
1991
(29.06 – 3.07) 173 1.78 0,82 1,56 2,38 0,39 4 9 13
1993
(23.05 – 27.05) 86,6 9,05 1,89 4,27 6,36 0,49 11 29 40
2005
(11.07 – 15.07) 69 0,3 1,4 2,69 4,09 0,44 19 18 37
1995
(14.06 – 19.06) 50,8 2,94 0,87 1,7 2,57 0,58 9 15 24
1990
(10.12 – 23.12) 43,7 0,35 1 1,54 2,54 0,52 14 18 32
2013
(30.03 – 10.04) 38,7 2,8 0,59 0,41 1 0,56 8 5 13
1999
(2.09 – 10.09) 32 2,75 0,81 0,72 1,53 0,55 13 11 24
2007
(21.10 – 26.10) 28,8 0,5 0,16 0,15 0,31 0,61 3 3 6
1996
(30.11 – 12.07) 28,7 4,8 0,78 0,7 1,48 0,6 13 11 24
Media 76,63 3,92 1,032 1,77 2,82 0,53 9,9 12,8 22,7
Min 28,7 0,3 0,16 0,15 0,31 0,39 3 3 6
Max 173 9,05 1,89 4,27 6,36 0,61 19 29 40
*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.

115

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 corespunzătoa re 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 to talizând 10,78 mil. m3 (Tabel 7.12). Coeficientu l 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 dat elor obținute de la INHGA, perioada 1975 –
2012)
Stația
Cernătești /
an
(perioadă) Qmax
(m3/s) Qb
(m3/s) Wc
(mil.
m3) Wd
(mil.
m3) Wt
(mil.
m3) Gamma Tc
(ore) Td
(ore Tt
(ore)
1975
(2.07 – 5.07) 410 3,41 4,93 5,85 10,78 0,3 8 16 24
2006
(24.07 – 26.07) 325 1,14 1,43 1,76 3,19 0,24 3 10 13
1991
(29.07 – 30.07) 270 20,4 0,48 2,66 3,14 0,5 1 6 7
1996
(23.09 – 26.09) 219 3,5 2 3,32 5,32 0,56 5 7 12
2005
(11.07 – 16.07) 122 27,8 1,41 2,19 3,6 0,7 5 7 12
2012
(18.05 – 2.06) 92.4 10,4 0,84 2,05 2,897 0,51 4 13 17
1995
(17.06 – 20.06) 82 2,06 0,46 3,28 3,74 0,54 3 21 24

116
1999
(15.06 – 18.06) 80 0,33 1,15 0,84 1,99 0,53 8 5 13
1997
(22.04 –
25.04) 66 9,8 0,77 2,45 3,22 0,56 5 19 24
1988
(30.05 – 2.06) 50.2 1,59 0,83 0,44 1,27 0,54 9 4 13
Min 50,2 0,33 0,46 0,44 1,27 0,24 1 4 7
Max 410 27,8 4,93 5,85 10,78 0,7 9 21 24
Media 171,66 8,04 1,43 2,48 3,91 0,5 5,1 10,8 15,9
*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 caracte risticile 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 vâ rf
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 viit urii 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 înregistr at-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 for mă 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 hidromet rică
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 mon itorizat prin înființarea
în anul 2000 a stației hidrometrice Izvoru aflate în amonte față de Nișcov.

Stația hidrometrică Nișcov

117
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 rul at
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 f ormă 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 d e 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 hi drometrică
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 19 84 –
1999 )
Stația
Nișcov / an
(perioadă) Qmax
(m3/s) Qb
(m3/s) Wc
(mil.
m3) Wd
(mil.
m3) Wt
(mil.
m3) Gamma Tc
(ore) Td
(ore Tt
(ore)
1988
(30.05 – 1.06) 123 4,83 2,07 1,17 3,24 0,52 9 5 14
1991
(3.07 – 5.07) 62,4 10,4 0,43 0,35 0,78 0,69 3 2 5
1996
(17.04 – 23.04) 40,8 19,5 1,06 2,46 3,52 0,68 11 24 35
1993
(24.05 – 26.05) 37,6 0,36 0,46 1,11 1,57 0,65 5 13 18
1984
(14.05 – 16.05) 36,8 14,5 0,47 0,59 1,07 0,8 5 5 10
1992
(14.06 – 16.06) 36 0,17 0,53 0,48 1,01 0,44 12 8 20
1995
(31.08 – 2.09) 28,6 0,46 0,74 0,65 1,39 0,56 14 10 24

118
1999
(2.09 – 4.09) 23 0,17 0,89 0,59 1,48 0,51 20 17 37
1990
(12.12 – 14.12) 16,7 0,56 0,15 0,27 0,42 0,54 5 8 13
1987
(21.11 – 28.11) 16,4 0,92 0,15 0,28 0,43 0,57 5 8 13
Min 16,4 0,17 0,15 0,27 0,42 0,44 3 2 5
Max 123 19,5 2,07 2,46 3,52 0,8 20 24 37
Media 42,13 5,19 0,7 0,8 1,49 0,6 8,9 10 18,9
*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 creșt ere; 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 bazin ului 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 vii turi 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 caracteriza t 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).

119
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 )
Stația Izvoru
/ an
(perioadă) Qmax
(m3/s) Qb
(m3/s) Wc
(mil.
m3) Wd
(mil.
m3) Wt
(mil.
m3) Gamma Tc
(ore) Td
(ore) Tt
(ore)
2005
(23.02 – 24.02) 89,4 17,6 0,76 0,94 1,7 0,58 4 5 9
2013
(25.06 – 27.06) 57,4 4,89 0,25 1,51 1,76 0,62 2 12 14
2012
(24.05 – 26.05) 31,4 1,64 0,43 0,57 1 0,44 8 12 20
2006
(21.05 – 22.05) 31 0,21 0,4 0,42 0,82 0,3 13 11 24
2002
(26.07 – 27.07) 24,9 1,87 0,25 0,25 0,5 0,62 5 4 9
2008
(24.05 – 25.05) 15,8 0,12 0,31 0,31 0,62 0,46 11 13 24
2010
(20.02 – 21.02) 11,8 4,56 0,05 0,06 0,11 0,73 2 2 4
2004
(10.11 – 12.11) 11 0,18 0,17 0,27 0,44 0,49 9 15 24
2011
(5.08 – 5.09) 5,52 0,25 0,1 0,16 0,26 0,55 10 14 24
2009
(30.06 – 02.07) 4,87 0,87 0,03 0,1 0,13 0,6 3 10 13
Min 4,87 0,12 0,03 0,06 0,11 0,3 2 2 4
Max 89,4 17,6 0,76 1,51 1,76 0,73 13 15 24
Media 28,31 3,22 0,28 0,46 0,73 0,54 6,7 9,8 16,5
*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 C ostomir u 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).

120
Debitul maxim î nregistrat 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 creș terii 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 râ ul Câlnău (determinate pe baza datelor obținute de la INHGA, perioada 1975
– 2011)
Stația
Costomiru
/ an
(perioadă) Qmax
(m3/s) Qb
(m3/s) Wc
(mil.
m3) Wd
(mil.
m3) Wt
(mil.
m3) GammaV Tc
(ore) Td
(ore Tt
(ore)
2011
(24.07 – 25.07) 115 0,03 2,07 0,7 2,77 0,51 10 3 13
1991
(15.08 – 17.08) 75,4 0,17 1,9 1,66 3,56 0,59 14 8 22
2005
(12.07 – 14.07) 56 23,4 0,9 0,42 1,32 0,73 6 3 9
1984
(23.06 – 24.06) 33,8 0,018 0,54 0,15 0,69 0,52 9 2 9
1975
(2.07 – 3.07) 29,3 4,76 0,18 0,32 0,5 0,53 3 6 9
2012
(29.05 – 30.05) 27,7 2,78 0,17 0,28 0,45 0,7 3,15 4,2 7,35
1995
(17.06 – 18.06) 24,2 0,05 0,13 0,52 0,65 0,53 3 11 14
1997
(23.04 – 24.04) 21,4 1,21 0,04 54 0,58 0,69 1 10 11
1996
(23.09 – 25.09) 16,6 5,55 0,03 0,35 0,38 0,22 1 9 10
1999
(22.06 – 23.06) 14,1 0,08 0,02 0,3 0,32 0,53 1 13 14
Media 41,35 3,8 0,6 5,87 1,12 0,56 5,12 6,92 11,84
Max 115 23,4 2,07 54 3,56 0,73 14 13 22
Min 14,1 0,018 0,02 0,15 0,32 0,22 1 2 7,35
*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)

121

7.3. Caracteristici al e inundațiilor din zona de studiu

În vederea identific ării 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 s ectoare 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 areal ul 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). Slănic ul 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 areal ul localității Lopătari în cadrul
bazinului hidrografic Slănic și al zonei de studiu

Suprafața bazinului hidrografic al Slănicului aflat în amonte de stația hidrometric ă
Lopătari este de circa 97 km2. Altitudinile acestuia variază de la aproximativ 401 m în zona
stației hidrometric e Lopătari până la circa 1350 m pe cele mai înalt e 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 r ăspuns 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 d e precipitații într -un interval scurt
de timp este (DHI, 2009; Costache, 2014):
5.07.0 8.03
* 1900)91000(*)10*28.3*(
YCNL
Tlagaw

(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);
 CN aw – 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 (%).

122

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 asemen ea 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 baz inului 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):
6.0TlagTc
(7.2), de unde rezultă că timpul de concentrare pentru sec torul 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 lu a 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 modelări i
hidraulice coroborate cu tehnicile GIS. Pentru realizarea modelării hidraulice s -a recurs la o
simulare 1 -D (unidimensională) utili zânsu-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 ; Stoic a, 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 geometrie i 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 ediț ia 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 ext ensia 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 hidrau lică 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 ext ensia 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 cel or două maluri au fost generate automat 20 de profile transversale cu
echidistanța de 100 m si o lățime a acestora de 350 m.

123
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 s oftul 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 Adân cimea 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 î nălțimii 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 t emporală 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):
ehGVaYZGVaYZ 2 22
11
1 12
22
2 2
(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 areal ul

124
localității Lopătari au fost exportate în format ESRI Shapfile pentru a putea fi ulterior importante
în softul ArcGIS 10.2 și a se realiza sp ațializarea acestora.
Considerând d ebitul 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 s ituație 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 s pecifice debitelor cu diferite probabilități de
producere (P1% – P10%) la stația hidrometric ă Lopătari pe râuul Slănic
Debite cu diferite
probabilități de producere 219 m3/s
(P1%) 165 m3/s
(P2%) 134 m3/s
(P5%) 98 m3/s
(P10%)
Arie inundată (Ha) 28 26,2 24,5 23
Nr. case afectate 60 56 50 47
Nr. kilometri de drum afectat 3,6 3,4 3,1 3
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 kilomet ri 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 tim p 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 confi gurației 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)

125
7.3.2. Sectorul râului Slănic di n 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 areal ul 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 considerat e.În vederea realizării
scenariilor de inundab ilitate 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 ca drul
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 albi a 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 perimetr ul
localității Cernătești

Următorul pas în reali zarea 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 p entru 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 inunda bilitate a fost utilizată , de asemenea , modelarea
hidraulică în regim permanent ( Steady Flow ).

126
Conform simulării hidraulice realizată pentru un debit cu pr obabilitatea de depășire de
1% ( valoarea echivalentă fiind de 620 m3/s), suprafața acoperită de apele râului Slănic arealul
considerat este de circa 120 h a 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 scena riu 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 inunda bilitate 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
Debite cu diferite
probabilități de producere 620 m3/s
(P1%) 495 m3/s
(P2%) 367 m3/s
(P5%) 236 m3/s
(P10%)
Arie inundată (Ha) 120 108 91 78
Nr. case afectate 179 94 34 26
Nr. kilometri de drum afectat 3,3 2,6 1,8 1,35
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 p e aproximativ 91 ha (Figura 7.35c). În acest caz, numărul construcțiilor inund ate 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 areal ul 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. Sector ul 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 hidrog rafic al râului Buzău ( Figura 7.36). Acesta este un afluent de stânga al râului
Buzău, având o suprafaț ă 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%.

127
Ca și în cazul localității Cernătești de pe cursul S lănicului, 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 rea lizate 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 s ituate în zonele respective.
Pentru al treilea studiu de caz a fost ale s 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 proprietăți lor elementelor de geometrie
a albiei râului Sărățel pe sectorul consider at. Analiza a fost realizată pe o lungime de 19 00 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 echidistanț ă 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 probabilităț i 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).

128

Tabel 7.18 Efectele producerii inundațiilor specifice debitelor cu diferite probabilități de
producere în zona satului Joseni – râu Sărățel
Debite cu diferite
probabilități de producere 340 m3/s
(P1%) 270 m3/s
(P2%) 192 m3/s
(P5%) 143 m3/s
(P10%)
Arie inundată (Ha) 30 28 26 24
Nr. case afectate 122 115 111 103
Nr. kilometri de drum afectat 0,9 0,77 0,39 0,23
Sursa datelor de debit : Administrația Națională Apele Române și prelucrări proprii

Scenariul producerii unui debit de 192 m3/s, cu probabilitatea de revenire de odată la 20
de ani sau de 5% ( Figura 5.3 8c), presupune acoperirea cu apă a unei suprafețe de 26 ha,
afectarea a pest e 111 c ase și circa 390 metr i din rețeaua rutieră aflată în arealul satului Joseni
(Tabel 7.18).

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)
Ultimul caz luat în considerare este pentru un debit al râului Sărățel de 143 m3/s
echivalent probabilității de depășire de 10% (Figura 5.3 8d). 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 caz ul 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 v ersanții văii abrupți, majoritatea construcțiilor
potențial afectate fiind amplasate în albia m ajoră a râului .

.

Foto 7.2 Clădiri amplasate în imediata vecinătate a râului Sărățel
Foto: Costache, 2016

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
râuri le 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. D ebitul 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, pagube le
fiind estimate la circa 1 milion de Euro (Godfrey et al., 2015).

129
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 Administ rației de Apă Buzău – Ialomița , în cuprinsul căreia se află zona de
studiu, au fost alese mai multe evenimente, 5 dintre acestea produ cându -se în sectorul superior
și mijlociu al bazinului hidrografic al râului Buzău. Toate cele 5 cazuri de inundații afere nte
arealului cercetat au avut loc pe data de 06.07.2005. Prin urmare primul eveniment analizat a
afectat râul Buzău aferent sectorul ui aval de localitate Cândești – amonte de 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 Bâs ca
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 c auzat 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 man ifestat 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
proprietă ți 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 inundaț ie cu o frecvență de 1%, pe o lungime de aproximativ 49 km.
Inundația a fost gener ată 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%.
După anul 2005 în cuprinsul zonei de studiu au mai avut loc viituri și inundații
generatoare de pagube materiale. Un astfel de eveniment s -a produs în arealul localității
Cernătești de pe râul Slănic pe data de 29.V.2012 (Costache și Prăvălie, 201 3). Ca urmare a
precipitațiilor abundente căzute debitul râului Slănic a crescut în circa 13 ore de aproximativ
11 ori atingând maxim de 92 m3/s la ora 17 (Costache și Prăvălie, 201 3). Ca urmare a fost
afectat un număr de 20 de clădiri și circa 500 m de drumuri comunal e (Costache și Prăvălie,
2013).

130

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 v ederea 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 v ulnerabilitatea 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 con stă în definirea și
calcularea unui indice adimensional , calitativ de estimare a vulnerabilității i nfrastructurii 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 Ministeria l
pentru Situații de Urgență privind pagubele produse de inundațiile din 2005 .
 Estim area 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
Subcapit olul de față este destinat analizei privind costurile și pagubele generate de
inundații la nivel național , în anul 2005, pentru mai multe categorii de indicatori ( element e de
infrastructură ). Scopul subcapitolului de față îl reprezintă evaluarea valorii un itare 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. Inundațiil e 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

131
potențialelor pagube produse în cadrul infrastructurii din sectorul superior și mijlociu al
bazinului hidrografic al râului Buzău.
Raportul privind efect ele 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 info rmații 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 uno r viituri și inundații severe. Trebuie menționat
faptul că doar în cazul indicatorului reprezentat de case și anexe gospodărești au fos t 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
Nr.
crt. Element de
infrastructura Număr Valorea
totală la
nivel
național
(mii lei) Valorea
medie
unitară
(mii lei) Valoarea
maximă
(mii lei) Valoarea
minimă
(mii lei) Deviația
standard Numărul
de județe
luate în
calcul
1 Case și anexe
gospodărești
94.327

652.762,40
6.92 22,5 0,1
4,0
41
2 Drumuri
județene și
Drumuri
comunale (Km) 9.897,03
1.244.396,30

125,73
408,7 10,9 84,8 40
3 Drumuri
rezidențiale
(Km)
2.475,7

158.327,4
64,1 64,6 61,9 0,4 35
4 Drum forestier
(Km) 2.644,9
61.249,5
23,2 23,2 23,1 0 23
(Sursa: Ministerul Mediului și Gsopodăriri i Apelor – Comitetul Ministerial pentru situații de
urgență)

132
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 bazi nului 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 Raportul ui 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 c el 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 a l
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 comuna le 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 inundații le din anul 2005 76 ,2 kilometri de Drumuri
județene și c omunale, 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 raport ați 39 ,26 kilometri de drumuri județene și c omunale
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.

133
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 kilometr i 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 ce le 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 jude țul Suceava cu o pagubă totală de 9 .355.800 lei , în timp ce cea mai mică
pagubă totală a fost înregistr ată în județul Iași, aceasta fiind de 115,800 lei.
Situația pe cele patru județe care se suprapun peste aria de studiu, conform Raportului
privind efect ele inundațiilor din anul 2005 se prezintă astfel:
 În județul Buzău a u fost afecta ți 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 kilome trilor de d rum 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 n umăr 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 economi ce 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 R ezidențiale 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

134
afectați. Cea mai redusă valoare a pa gubei 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 C omitetului Ministerial pentru Situații de Urgență oferă următoarea situație
pentru cele patru județe care se suprapun zonei de studiu, valabilă pentru anul 2005:
 În județul Buzău a u fost afecta ți 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 p agube lor structurale potențiale pe ntru 4 scenarii de inundabilitate în
areale din zona de studiu
Evaluarea potențialelor pagube economice produ se de viituri și inundații se va realiza pentru
fiecare din cele 3 studii de caz luate în considerare în capitolul 7.3 : comun ele 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 realizat e
utilizându -se date referitoare la:
 valoarea pagubelor unitare produse de v iituri și inundații în cazul celor 4 indicatori
selectați din cadrul elementelor de infrastructură susceptibile la inundații inundații;
 extinderea benzilor de inundabilitate pe ntru 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 structural e în c omuna 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

135
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
casel e și anexel e gospodărești din arealul localității Lopătari , se situează la 415 ,2 mii lei ( Tabel
8.2). În cazul aceluiași scenariu de inundabil itate 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 d rumurile 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%
Element de
infrastructură Număr /Km Valoarea unitară (mii
lei) Pagubă estimată
(mii lei)
Case și anexe
gospodărești 60 6,92 415,2
Drumuri județene și
comunale (km) 0,65 125,73 81,7
Drumuri rezidențiale
(km) 2,6 64,1 166,6
Drumuri forestiere și
poteci (km) 0,36 23,2 8,3

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 2 19 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 râul ui 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 pr obabilitatea de depășire
de 2%
Element de
infrastructură Număr /Km Valoarea unitară (mii
lei) Pagubă estimată
(mii lei)
Case și anexe
gospodărești 56 6,92 387,52
Drumuri județene și
comunale (km) 0,53 125,73 66,6

136
Drumuri rezidențiale
(km) 2,5 64,1 16,0
Drumuri forestiere și
poteci (km) 0,32 23,2 7,6

În ceea ce privește d rumuri le forestiere și poteci le, 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 structur ale 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
inundabi litate 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 comunal e 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
forestie re 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 transpor t, 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%
Element de
infrastructură Număr Valoarea unitară (mii
lei) Pagubă estimată
(mii lei)
Case și anexe
gospodărești 50 6,92 346
Drumuri județene și
comunale (km) 0,36 125,73 45,3
Drumuri rezidențiale
(km) 2,4 64,1 153,8
Drumuri forestiere și
poteci (km) 0,31 23,2 7,3

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 probabilit ăți de
producere de 10%, este de aproximativ 23 ha . Pagubele totale produse în ipoteza acestui
scenariu , în cazul c aselor și anexelor gospodărești din a realul c omunei Lopătari, se estimeaz ă
la circa 325 mii lei ( Tabel 8.5).

137
Lungimea d rumurilor 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%
Element de
infrastructură Număr Valoarea unitară (mii
lei) Pagubă estimată
(mii lei)
Case și anexe
gospodărești 47 6,92 325
Drumuri județene și
comunale (km) 0,25 125,73 31,4
Drumuri rezidențiale
(km) 2,2 64,1 141
Drumuri forestiere și
poteci (km) 0,29 23,2 6,7

8.2.2. Estimarea pagubelor produse elementelor structurale în c omuna 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%
Element de
infrastructură Număr /Km Valoarea unitară (mii
lei) Pagubă estimată
(mii lei)
Case și anexe
gospodărești 179 6,92 1238 ,6
Drumuri județene și
comunale (km) 0,8 125,73 100,6
Drumuri rezidențiale
(km) 2,5 64,1 160,3

O altă categorie a elementelor de infrastructură cu potențiale pierderi economice
produse de inundațiile corespunzătoare debitului de 620 m3/s sunt drumuril e județene și
comunale. Lungimea care ar putea fi afectată de inundații este de 800 m, paguba economică

138
echival entă fiind de 100 ,6 mii lei ( Tabel 8.6). Ultima categorie adusă în discuție pen tru
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 2 500 m de drum ( Tabel 8.6). Pe
ansamblu l 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 depăș ire 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 econo mice 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%
Element de
infrastructură Număr /Km Valoarea unitară (mii
lei) Pagubă estimată
(mii lei)
Case și anexe
gospodărești 94 6,92 650,5
Drumuri județene și
comunale (km) 0,5 125,73 62,9
Drumuri rezidențiale
(km) 2,1 64,1 134,6

Din cadrul drumurilor județene și comunale, o lungime de jumătate de kilometru este
expusă inundațiilor , fiind în acest caz gener ate 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
probabi litatea 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 i nundația provoc ată de debitul râului Slănic cu probabilitate de depăș ire 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 ( Tabe l
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%
Element de
infrastructură Număr Valoarea unitară (mii
lei) Pagubă estimată
(mii lei)
Case și anexe
gospodărești 34 6,92 235,2

139
Drumuri județene și
comunale (km) 0,33 125,73 41,5
Drumuri rezidențiale
(km) 1,45 64,1 92,9

Elemenetele de infrastructură reprezentate de drumuri le 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% î n 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 p roducerea unui debit de 236 m3/s pe râul Slănic la stația hi drometrică
Cernătești, echivalent unei perioa de de revenire de 10 ani, ar gener a o pagubă economică în
cadrul infrastructurii de c ase 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%
Element de
infrastructură Număr Valoarea unitară (mii
lei) Pagubă estimată
(mii lei)
Case și anexe
gospodărești 26 6,92 179,92
Drumuri județene și
comunale (km) 0,25 125,73 31,4
Drumuri rezidențiale
(km) 1,1 64,1 70,5

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 v aloarea 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 probabilitat e 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, d rumurile 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 a r fi
afectate și drumurile rezidențiale, însă paguba economică în cazul acestora s -ar cifra la 29,5 mii

140
lei (Tabel 8.10). Totalizând pagubele economice pentru cele 3 cate gorii 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 pr oducerii unui debit al râului Sărățel cu probabilitatea de depășire de
1%
Element de
infrastructură Număr Valoarea unitară (mii
lei) Pagubă estimată
(mii lei)
Case și anexe
gospodărești 122 6,92 844,2
Drumuri județene și
comunale (km) 0,46 125,73 57,8
Drumuri rezidențiale
(km) 0,46 64,1 29,5

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 pr oducerii unui debit al râului Sărățel cu probabilitatea de depășire de
2%
Element de
infrastructură Număr /Km Valoarea unitară (mii
lei) Pagubă estimată
(mii lei)
Case și anexe
gospodărești 115 6,92 795,8
Drumuri județene și
comunale (km) 0,37 125,73 46,5
Drumuri rezidențiale
(km) 0,4 64,1 25,6

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 estimeaz ă la 11,3 mii lei ( Tabel 8.12). Pentru același s cenariu de

141
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%
Element de
infrastructură Număr /Km Valoarea unitară (mii
lei) Pagubă estimată
(mii lei)
Case și anexe
gospodărești 111 6,92 768,1
Drumuri județene și
comunale (km) 0,09 125,73 11,3
Drumuri rezidențiale
(km) 0,3 64,1 19,2

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 Bu zău se referă la
cazul producerii unui debit al râului Sărățel de 143 m3/s, în zona localității Berca, sat ul Joseni
din județul Buzău. Conform model ării hidraulice, acest debit ar determina inundarea unei
suprafețe de aproximativ 24 ha, în care este cuprin s un număr de 103 case și anexe gospodărești
(Tabel 8.13). Paguba economică estimată în ca zul 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
pagub ă 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 stud iu 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 pr oducerii unui debit al râului Sărățel cu probabilitatea de depășire de
10%
Element de
infrastructură Număr Valoarea unitară (mii
lei) Pagubă estimată
(mii lei)
Case și anexe
gospodărești 103 6,92 712,8
Drumuri județene și
comunale (km) 0,03 125,73 3,8
Drumuri rezidențiale
(km) 0,27 64,1 17,3

142
8.3. Determin area 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 c lădiri lor 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 Vulnerabilități i Clădi rilor (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 d epinde în foarte mare
măsură de pregătirea și capacita tea de răspuns a autorităților din administrația publică locală (la
nivel de consi liu 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 m ai 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 vulnera bilitate a construcțiilor la producerea
viiturilor și inundațiilor, atât timp cât elementele expuse (construcțiile) nu sunt situa te 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 consid era 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 discuți e 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 î n 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
adâncime a 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 p agubelor în cazul inundațiilor

143
(Penning -Rowsell et al., 1994; Wind et al., 1999). Astfel, în funcție de variația adâncimii o
construcție p oate 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 vu lnerabilității, 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 co nsiderare atât caracteristici ale hazardului
(adâncimea și extinderea suprafeței de apă) , cât și ale construcțiilor (înălțimea clădirilor, starea
actuală a lor, local izarea 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 variab ilele reprezentate
de caracteristicile clădirilor exprimă gradul de expunere a acestora în cazul producerii unei
inundații. Mare parte dintre caracteristici le cosntrucțiilor sunt menționate și de Godfrey et al.,
2015, autorii considerând însă ca fiind indi catori 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 menționa te au fost utilizate ca și variabile în vederea determinării gradului de
expunere a clădirilor în cazul producerii viiturilor și inundațiilor.
Astfel, î n 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
specifi ce 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 pr oducerii 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 cons trucții (Figura 8.1).

144
În ceea ce privește caracteristicile clădirilor au fost luate în considerare: funcția
construcției, înălțimea acesteia, suprafața construcției, materialul de construcție din care este
realizat ă, gradul de degradare al construcției (s tarea 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 stabilit ă prin util izarea 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 ap aratului 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 ce ea 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 cons iderate 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 Distrib uția procentuală a c lădir ilor 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
determi nă 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 clădir ilor 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% d in construcții ( Figura 8.3) în timp ce categoriei medii îi corespund
aproximativ 15% din total ( Figura 8.3).

Figura 8.3 Distribuția procentuală a c lădir ilor în funcție de starea fizică a acestora

145

Suprafața construcției este o altă variabilă care influen țează 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 acestor a 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. Construcțiil e 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 d e 200 m2 (Figura 8.5).

Figura 8.5 Distribuția procentuală a clădir ilor 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 dezv oltat pe un singur nivel , în timp ce doar 13,2% au două niveluri ( Figura 8.6).

Figura 8.6 Distribuția procentuală a clădir ilor în funcție de numărul de nivele

Pentru variabila reprezentată de distanța caselor față de râu s-a utilizat distanța
euclidian ă (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 includ e 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 .

146

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 s unt 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 a nalizat 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 c lădiri lor 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). Stabi lirea
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:

N DR McSSfHcFE 
(8.4),

147
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 c lădir ilor și punctajul acordat în funcție de expunerea la viituri și
inundații
Variabile
specifice
clădirilor Punctaj/Caracteristici variabile
Sursa datelor
1 2 3 4
Funcția (F) Depozit Rezidențial Grădiniță,
Bibliotecă – Observații teren;
Google maps
Înălțime (m)
(Hc) 4 – 5 3 – 4 2 – 3 – Observații teren
Starea fizică a
clădirii (Sf) Foarte scăzut Scăzut Mediu Avansat Observații teren
Suprafața (m2)
(S) 10 – 100 100 – 200 200 – 300 >300 Ortofoplan
Număr nivele
(N) 2 1 – – Observații teren
Distanța față de
râu (m) (DR) >300 200 – 300 100 – 200 <100 Ortofotoplan;
Rețea
hidrografică
(format vector)
Material de
construcție
(Mc) BCA Cărămidă Paiantă – Observații teren

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 cla selor 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.

148
Un grad mediu de expunere este specific unei treimi din totalul construcțiilor
inventariate ( Figura 8.10). Construcțiile cu o expunere ridicată în cazul unui d ebit 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 râu lui 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. Cernăteșt i (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 tere n. 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 c lădire au variat între 0,1 m și 7,5 m.
Pentru a putea fi utilizate în ecuația vulnerabilității, valorile de adâncime a apei corespu nzătoare
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 fie care c clădir e s-a calculat aplicând relația:

HEV *
(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 C lădiri lor 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 construcți i aflate în interiorul celulei. Adunarea valorilor Vulnerabilității specifice
tuturor c lădirilor 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 C lădirilor este redată prin formula ( 8.6):
iV IVC
(8.6),

149
Unde: IVC – Valoarea Indicelui Vulnerabilității C lădirilor;
Vi – Vulnerabilitatea individuală a fiecărei c clădir i 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:
j jj ji
IVC IVCIVC IVC
IVC
min, max,min, ,
ji, t,' '' '


(8.7) (Salvati și Zitti, 2009),

unde:
IVC t,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 ecartu l 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 viitur i și inundații.

Figura 8.13 Valoarea Indicelui de Vulnerabilitate a Clădir ilor 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 distrib uită aleatoriu pe toată zona
pentru care s -a realiz at studiul de caz. Valorile medii ale Indicelui Vulnerabilității C lădirilor ,
determinate pentru o inundație corespunzătoare unui debit cu probabilitatea de depășire 1%
pentru a realul Comunei Cernătești, su nt 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).

150
Figura 8.14 Distribuția procentuală a claselor de valori ale Indicelui de Vulnerabilitate a
Clădir ilor 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 afi rma 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 vulnerabilit ății 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 m ăsurile structurale de a părare împotriva inundațiilor care pot fi aplicate și
în ve derea 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 lacuri lor 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 hidro energetic , 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 und elor 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 mic i și m edii”
(Stănescu și Drobot, 2002), astfel încât în cazul unor viituri majore, nivelul apei poate depăși

151
Foto 9. 2 Gabioane pe cursul râului Slănic
între Mânzălești și Lopătari
(Foto: Costache, 2016) Foto 9. 3 Epiuri pe cursul râului Slănic aval
de Mânzălești
(Foto: Costache, 2016)
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 î ngreunată de prezența acestora. În cazul zonei de studiu
se remarcă îndigui rea 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 râu rilor
Bălăneasa, Lădăuți și Barcani ( Figura 9.2 ). În sc himb, în situațiile celor 3 stu dii 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 Be rca
(Foto: Costache, 201 6)

Reducerea eroziunii laterale , exercit ate 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 Slă nic 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
bazinul ui 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 superi or și mijlociu al bazinului
hidrografic al râului Buzău, coeficientul de împădurire are o valoare de 0,57. Acest a a fost
determinat ca raport dintre suprafața împădurită a unui areal considerat și suprafața totală a
acelui areal. Spațial situ ația diferă fo arte mult de la un bazin hidrografic la altul ( Figura 9.3) și

152
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, ca re 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 identificare a 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 conidera te zonele acoperite cu păș uni, 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 f uncție
importantă neputând fi trecute în domeniul forestier.

Figura 9.3 Extinderea învelișului fore stier 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 împăd urire
Bazin Suprafață bazin
(km2) Suprafață
împădurită (km2) Coeficient de
împădurire
Bălăneasa 190 70 0,37
Bâsca Chiojdului 342 173 0,51
Bâsca Mare 785 661 0,84
Câlnău 174 39 0,23
Nișcov 212 157 0,74
Sărățel 189 53 0,28
Siriul Mare 84 68 0,81
Slănic 428 170 0,40
(Sursa: Costache, 2015)

153
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 aprox imativ 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 situe ază 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
Bazin Suprafață bazin (km2) Suprafața pretabilă
împăduriri (km2) Procentul suprafeței
pretabile pentru
împădurire (%)
Bălăneasa 190 26,4 13,9
Bâsca Chiojdului 342 48,0 14,1
Bâsca Mare 785 30,0 3,8
Câlnău 174 10,9 6,3
Nișcov 212 4,0 1,9
Sărățel 189 33,5 17,7
Siriul Mare 84 4,8 5,6
Slănic 428 51,7 12,1
(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.

154
9.2 Măsurile nestructurale de diminuare a vulne rabilității 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 nestructu rale 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 infrastru cturii 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 hărți lor de inundabilitate. În urma delimitării zonelor
potențial inundabil e 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 impor tant 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 c lădiri și mai multe tronsoane de
drumuri sunt situate în albia major ă a râurilor sau în imediata vecinătate a ac esteia. Această
situație este caracteristică în special sectoar elor albiilor m ajore corespunzătoare cursurilor de
apă pe care în timpul verii apare fenomenul de secare. Arealele respective sunt predispuse la
producerea viiturilor rapide și a inundațiilor p rovocate 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 apropier e 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 aceste ia 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 viituri lor și inundații lor intră de
asemenea în categoria mărilor nestructurale de diminuare a vulnerabili tății structurale. Astfel
în cazul în care sunt prognozate din timp creșteri importante de debite pentru un anumit sector

155
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 stru cturale 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 anumito r caracteristici ale bazinelor hidrografic e pe teritoriul cărora
se presupune că vor cădea cantități import ante de precipitații . În cazul prognozelor de viituri
rapide, care fac parte din categoria fenomenelor severe imediate, este necesară urmărirea datel or
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: informă ri, fără cod d e culoare asociat; atenționări
COD GALBEN ; avertizări COD PORTOCALIU; a vertizări 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 adu să în discuție
Avertizarea hidrologică pentru fenomene imediată Nr. 1 din 0 1.07.2016 emisă la ora 16:50
când pe afluenții râului Buzău aferenți sectorului dintre Barajul Siriu și stația hidrometrică
Măgura i hidrografic Buzău a fost instituit COD PORTOCALIU pentru fenomene hidrologice
periculoase (Figura 9. 6).

Figura 9. 6 Exemplu de a vertiz are 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 precu m 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 „ Evaluare a 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 ca drul Universității din București. Aceasta a fost redactată pe timpul a 3 ani de

156
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 pr oiectului
„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 memb ru 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 aspecte le prezentate în lucrarea de
cercetare doctorală anterior menționată se regăsesc și în cadrul tezei de doctorat.
Prezenta l ucrarea 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 acest ora le-ar putea provoca , precum și prin dezvolta rea
unui indice adimensio nal 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 di n 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 originali tate deoarece în cadrul tezei de doctorat se pleacă d e
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 structu rală 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 origina litate
deoarece în limitele sale actuale, aceasta nu a mai constituit areal de cercetare pentru alte lucrări
din literatura de specialitate (cu excepția lucrărilor științifice publicat e și susținute de
subsemnatul); f oarte multe studii au fost realizate pe mtru diferite areale ale bazinulu i
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 to ți 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;

157
 ca element de originalitate se poate menționa și spațializarea celor 12 ben zi 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 t ezei 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 s tudiului de față,
vulnerabilitate a 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 a l 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 ridic ate valori apar
la contactul din tre 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 produce rii 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 inund area 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 p otențialul de inundabilitate pe cuprinsul zonei de studiu. Cele mai ridicate valori ale

158
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 hidr ometrică 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 ana lizate, 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 c onsemnate
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 p osibilitatea 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 (vuln erabilitate foarte mare).
 Măsurile de reducere a vul nerabilității structurale la viituri și inundații în cazul zonei de
studiu, c e 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 sc urs 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 ob ținute, 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 ne structurale 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 vecinăt atea 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 preze nta o importantă utilitate practică, atât
prin rezultatel e 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

159
inundabilitate. Importanța rezultatelor tezei derivă și din faptul că acestea pot constitui un suport
informațional pentru autorități le 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
diminuar e 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 rapi dă 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 a le 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 vuln erabilitate 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 Australia n perspective , Australian Greenhouse
Office, Department of the Environment and Heritage, Australia, 77 p.

160
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., So lomatine, 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
Universit ății din Bucuresti, 200 p.
Armaș I., Șandric I., Damian R., Osaci -Costache G. (2003) . Vulnerabilitatea versan ților la
alunec ările de teren în sectorul subcarpatic al V ăii 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 hidro logice 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 Nat ions University Press, New York, 720 p.

161
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. Com puter 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 ris k 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 framewo rk. 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 Subcarpați i de la Curb ură: evaluări geospațiale, Editura
Academiei Române , București, 339 p.

162
Ciulache S., Ionac N. (1995). Fenomene geografice de risc, (Partea I ), Editura Universitară
București , Bucureș ti, 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 morfometri ci 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). Geomorpho logy, 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. și Prăvălie, R. (2013). The analysis of may 29 2012 flood phenomena in the lower
sector of Slănic drainage basin (case of Cernătești locality area). GEOREVIEW: Scientific
Annals of Stefan cel Mare University of Suceava. Geography Series , 22(1), 78 -87.
Costache, R., Pr ăvălie, 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., Bu rton, C., Evans, E., Tate, E., Webb, J. (2008). A place –
based model for understanding community resilience to nat ural disasters. Global environmental
change , 18(4), 598 -606.

163
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 su sceptibility 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 mus sel 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 Nat ions 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 channel s – 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 fo recasting 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.
Dumitrescu, A. (2012). Spațializarea parametrilor meteorologici și climatici prin tehnici SIG .
Teză de doctorat, Facultatea de Geog rafie, Universitatea din București, 215 p.
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 I ran. In Proceeding of international symposium on
geographic information systems, Istanbul, Turkey (pp. 23 -26).

164
Fedeski, M., și Gwilliam, J. (2007). Urban sustainability in the presence of flood and geological
hazards: The development of a GIS -based vulnera bility 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" Alexan dru 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 Ecolo gy 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 ana lysis 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 Geo grafice
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

165
application in Nehoiu Valley, Romania. International Journal of Disast er Risk Reduction , 13,
229-241.
Guha -Sapir, D., Hargitt, D., Hoyois, P. (2004). Thirty years of natural disasters 1974 -2003: The
numbers . Presses univ ersitaire 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., Chat terton, J. B., Deakin, R. (2003 ). A
methodology for national -scale flood risk as sessment. 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 Haza rds, 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 fl ood
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 assessm ent: 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 syst em. 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. (198 2). The creation of vulnerability to natural disaster: Case studies from th e
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., Dhita l, 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.

166
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 an d 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
& Eart h 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 agin g 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, Malay sia 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.

167
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 Analy sis 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
Mătre ață 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, vulnera bility 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. (2012). Bazinul hidrografic al râului Bâsca. St udiu de hidrogeografie . Editura
Universității din București, 270 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.
Mohamm ady, 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.

168
National Resources Conservation Services, (2009) National Engineering Handbook –
Hydrologic Soil Groups (Chapter 7) , United States Depa rtment 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 In ternational 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 i n 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, an alytic 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 Hou se 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 de r 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.

169
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. (20 05) 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 map s 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 o f 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 subcar pathian 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 Chiojdu lui 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. (2 008). Interdecadal variability of rainfall on a warming
planet. Eos, Transactions American Geophysical Union , 89(21), 193 -195.

170
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.
Rahm ati, O., Pourghasemi, H. R., Zeinivand, H. (2016). Flood susceptibility mapping using
frequency ratio and weights -of-evidence models in the Golas tan 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 reser voirs 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, Spri nger 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 mult iway analysis, Ecological Indicators , 9(2), 357 -363.

171
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 o n 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 Geo grafic"
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, locat ion, 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.

172
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 hazard s 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. Natu ral 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.

173
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., Willi ams 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 w atershed (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.

174
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/inf orm/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

http://www.worldclim.org/tiles.php?Zone=16