Regional frequency analysis of daily rainfall extremes using L-moments approach



Título del documento: Regional frequency analysis of daily rainfall extremes using L-moments approach
Revista: Atmósfera
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000380754
ISSN: 0187-6236
Autores: 1
1
Instituciones: 1Yazd University, Faculty of Natural Resources, Yazd. Irán
Año:
Periodo: Oct
Volumen: 27
Número: 4
Paginación: 411-427
País: México
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en español Los valores extremos de precipitación diaria se encuentran entre los sucesos ambientales con consecuencias más desastrosas para la sociedad. La información sobre las magnitudes y frecuencias de las precipitaciones extremas es vital para el manejo sostenible de los recursos hídricos, la planeación de emergencias vinculadas con el clima y el diseño de estructuras hidráulicas. En este trabajo se analiza la frecuencia de precipitaciones diarias máximas en la provincia de Golestán, localizada en el noreste de Irán. Se trataron de encontrar distribuciones de frecuencias regionales adecuadas para precipitaciones máximas diarias y de predecir los valores de retorno de episodios extremos de precipitación (diseño de la profundidad de la precipitación). Se aplicó la regionalización de procedimientos de momentos-L, en conjunto con un método de indización de las precipitaciones, a los registros máximos de precipitación de 47 estaciones en el área de estudio. Debido a las complejas características geográficas e hidroclimatológicas de la región, un aspecto importante de la investigación fue la desagregación del área en subregiones coherentes y homogéneas. Así, se dividió el área de estudio en cinco regiones homogéneas con base en análisis de conglomerados de las características locales y en pruebas de homogeneidad regional. Los resultados de la precisión del ajuste indicaron que la mejor distribución es diferente para cada región homogénea. La diferencia puede deberse a las condiciones climáticas y geográficas distintivas de cada región. Los cuantiles regionales estimados y sus medidas de precisión, obtenidas mediante simulaciones de Monte Carlo, demuestran que la estimación de incertidumbre mediante valores de la raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE, por sus siglas en inglés) y límites del error estadístico de 90%, es relativamente baja cuando los periodos de retorno son
Resumen en inglés Daily extreme precipitation values are among environmental events with the most disastrous consequences for human society. Information on the magnitudes and frequencies of extreme precipitations is essential for sustainable water resources management, planning for weather-related emergencies, and design of hydraulic structures. In the present study, regional frequency analysis of maximum daily rainfalls was investigated for Golestan province located in the northeastern Iran. This study aimed to find appropriate regional frequency distributions for maximum daily rainfalls and predict the return values of extreme rainfall events (design rainfall depths) for the future. L-moment regionalization procedures coupled with an index rainfall method were applied to maximum rainfall records of 47 stations across the study area. Due to complex geographic and hydro-climatological characteristics of the region, an important research issue focused on breaking down the large area into homogeneous and coherent sub-regions. The study area was divided into five homogeneous regions, based on the cluster analysis of site characteristics and tests for the regional homogeneity. The goodness-of-fit results indicated that the best fitting distribution is different for individual homogeneous regions. The difference may be a result of the distinctive climatic and geographic conditions. The estimated regional quantiles and their accuracy measures produced by Monte Carlo simulations demonstrate that the estimation uncertainty as measured by the RMSE values and 90% error bounds is relatively low when return periods are less than 100 years. But, for higher return periods, rainfall estimates should be treated with caution. More station years, either from longer records or more stations in the regions, would be required for rainfall estimates above T=100 years. It was found from the analyses that, the index rainfall (at-site average maximum rainfal
Disciplinas: Geociencias,
Geografía
Palabras clave: Ciencias de la atmósfera,
Geografía física,
Regionalización,
Lluvia,
Valores extremos,
Golestán,
Irán
Keyword: Earth sciences,
Geography,
Atmospheric sciences,
Physical geography,
Regionalization,
Rainfall,
Extreme values,
Golestan,
Iran
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