[en] This paper presents a probabilistic methodology that allows the study of the interactions between changes in rainfall dynamics and impervious areas in urban catchment on a long- and short-term basis. The proposed probabilistic model predict future storm overflows while taking into account the dynamics of changes in impervious areas and rainfall. In this model, a logistic regression method was used to simulate overflow resulting from precipitation events based on average rainfall intensity and impervious area. The adopted approach is universal (as it can be used in other urban catchments) and is a significant simplification of classic solutions; a hydrodynamic model is used to analyse the operation of the overflow. For the rainfall simulations, a rainfall generator based on the Monte Carlo method was used. In this method, a modification that allows the simulation of changes taking place in rainfall dynamics, including the effects of climate change, was introduced. This method provides the opportunity to expand and modify probabilistic models in which outflow from the catchment is modelled to predict the functioning of reservoirs and to design sewer networks that have the ability to deal with future rainfall dynamics, including moderate, strong, and violent downpours according to the Sumner scale. To verify the simulation results with a probabilistic model, an innovative concept using a hydrodynamic model was considered. This verification considers the changes in the impervious area in the period covered by the simulations and is limited using standard calculation procedures. In practice, the model presented in this work creates opportunities for defining the concept of sustainable development in urban catchments while taking into account the factors mentioned above. From the perspective of landscaping, this is important because it creates the opportunity to limit the impacts of climate change and area urbanization on the receiving waters.

[es] Este artículo presenta una metodología probabilística que permite el estudio de las interacciones entre cambios en la dinámica de lluvias y áreas impermeables en cuencas urbanas a largo y corto plazo. El modelo probabilístico propuesto predice futuros desbordamientos de tormentas teniendo en cuenta la dinámica de los cambios en las áreas impermeables y la lluvia. En este modelo, se utilizó un método de regresión logística para simular el desbordamiento resultante de eventos de precipitación en función de la intensidad de lluvia promedio y el área impermeable. El enfoque adoptado es universal (ya que puede ser utilizado en otras cuencas urbanas) y es una simplificación significativa de las soluciones clásicas; se utiliza un modelo hidrodinámico para analizar el funcionamiento del rebosadero. Para las simulaciones de lluvia, se utilizó un generador de lluvia basado en el método Monte Carlo . En este método se introdujo una modificación que permite simular los cambios que se están produciendo en la dinámica de las lluvias, incluyendo los efectos del cambio climático . Este método brinda la oportunidad de ampliar y modificar modelos probabilísticos en los que se modela el caudal de salida de la cuenca para predecir el funcionamiento de los embalses y diseñar redes de alcantarillado que tengan la capacidad de lidiar con la dinámica futura de las precipitaciones, incluidos aguaceros moderados, fuertes y violentos según a la escala Sumner. Para verificar los resultados de la simulación con un modelo probabilístico, se consideró un concepto innovador utilizando un modelo hidrodinámico. Esta verificación considera los cambios en el área impermeable en el período cubierto por las simulaciones y se limita utilizando procedimientos de cálculo estándar. En la práctica, el modelo presentado en este trabajo crea oportunidades para definir el concepto de desarrollo sostenible en cuencas urbanas teniendo en cuenta los factores mencionados anteriormente. Desde la perspectiva del paisajismo, esto es importante porque crea la oportunidad de limitar los impactos del cambio climático y la urbanización del área en las aguas receptoras.