| Journal: | Ingeniería. Investigación y tecnología |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000339913 |
| ISSN: | 1405-7743 |
| Authors: | Campos Aranda, D.F1 |
| Institutions: | 1Universidad Autónoma de San Luis Potosí, Facultad de Ingeniería, San Luis Potosí. México |
| Year: | 2011 |
| Season: | Abr-Jun |
| Volumen: | 12 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 119-127 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Experimental, aplicado |
| Spanish abstract | Inicialmente se destaca la importancia de las predicciones de lluvia máxima diaria como base para la estimación de las crecientes de diseño, cuando no existe información hidrométrica ni pluviográfica. Además, se citan las ventajas de los métodos regionales ante los valores dispersos en los datos y se formulan los dos objetivos del trabajo. Se continúa con la descripción de la información pluviométrica utilizada. Después se describen y aplican cuatro procedimientos de ajuste regional de la distribución General de Valores Extremos (GVE), a través del método de los momentos L, éstos son: (1) método de las estaciones–años, (2) ajuste por momentos de probabilidad pesada ponderados, (3) método de los valores estandarizados medianos y (4) ajuste con parámetro de forma regional. Posteriormente se aplican tres modelos probabilísticos a los registros pluviométricos, éstos son: las distribuciones GVE, Log–Pearson tipo III y la tipo exponencial de raíz cuadrada (TERC). Por último, se contrastan los resultados regionales con los obtenidos con los modelos locales y se formulan las conclusiones, las cuales destacan la sencillez y mayor aproximación de la función TERC |
| English abstract | First, the importance of maximum daily rainfall predictions as the base for designing flood estimation is pointed out, particularly when recording rain–gages and hydrometric information are not available. Besides, the advantages of regional methods when the data show outliers are cited and the two main objectives of this work are formulated. Next, the pluviometric information used is described. Late, four procedures of regional fit of the General Extreme Values (GEV) distribution are described and applied, based in the L moment technique, which are: (1) station–year method, (2) fit through averaging probability weighted moments, (3) median standardized values method and (4) fit through regional shape parameter. Three probabilistic models are applied to the pluviometric records: GVE, Log–Pearson type III and square–root exponential type (SRET). Finally, the predictions of probabilistic models and the regional results are contrasted; then several conclusions are formulated, which point out the simplicity and greater accuracy of the SRET function |
| Disciplines: | Ingeniería, Geociencias |
| Keyword: | Hidrología, Precipitación máxima diaria anual, Distribución GVE, Crecientes, Modelos matemáticos |
| Keyword: | Engineering, Earth sciences, Hydrology, Annual maximum daily precipitation, GVE distribution, Floods, Mathematical models |
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