| Revista: | Atmósfera |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000318056 |
| ISSN: | 0187-6236 |
| Autores: | Escalante Sandoval, Carlos1 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Ingeniería, México, Distrito Federal. México |
| Año: | 2008 |
| Periodo: | Oct |
| Volumen: | 21 |
| Número: | 4 |
| Paginación: | 373-387 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Se aplica el modelo logístico bivariado con distribuciones marginales de valores extremos de dos componentes (BTCEV) para obtener un estimador regional de las velocidades de viento. Los parámetros fueron calculados por el método de máxima verosimilitud a través de un algoritmo de optimización multivariado restringido. El modelo se ajustó a los registros de velocidades de vientos extremos de 45 estaciones localizadas en Holanda. Los resultados fueron comparados con aquellos obtenidos por el ajuste de las distribuciones Gumbel (G), General de Valores Extremos (GVE), Weibull Inversa (RW) y valores exremos de dos componentes (TCEV); las distribuciones bivariadas con marginales G, GVE y RW y tres métodos regionales: estaciones–año, avenida índice (viento–índice) y momentos–L. En general, se tienen mejoras significativas, medidas a través de un criterio de bondad de ajuste, empleando la modelación bivariada en comparación de su contraparte univariada y regional, y las diferencias entre los estimadores en el sitio y regional de los eventos de diseño pueden ser importantes conforme se incrementa el periodo de retorno. Los resultados sugieren que es muy importante considerar el uso de las distribuciones bivariadas para el ajuste de velocidades de viento extremo, especialmente para el caso de muestras pequeñas |
| Resumen en inglés | The bivariate logistic model with two–component extreme value marginal distributions (BTCEV) is applied to provide a regional at–site wind speed estimate. The maximum likelihood estimators of the parameters were obtained numerically by using a multivariable constrained optimization algorithm. A total of 45 sets of largest annual wind speeds gathered of stations located in The Netherlands were selected to apply the model. Results were compared with those obtained by the univariate distributions: Gumbel (G), Generalized Extreme Value (GEV), Reverse Weibull (RW) and two–component extreme value (TCEV); the bivariate distributions with marginals G, GEV and RW; and three regional methods: station–year, index flood (index–wind) and L–moments. In general, a significant improvement occurs, measured through the use of a goodness–of–fit test, when estimating the parameters of the marginal distribution with the bivariate distributions instead of its univariate and regional counterpart, and differences between at–site and regional at–site design events can be significant as return period increases. Results suggest that it is very important to consider the bivariate joint estimation option when analyzing extreme wind speeds, especially for short samples |
| Disciplinas: | Geociencias |
| Palabras clave: | Ciencias de la atmósfera, Análisis de frecuencias, Velocidad del viento, Modelo logístico bivariado |
| Keyword: | Earth sciences, Atmospheric sciences, Frequency analysis, Wind speed, Bivariate logistic model |
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