| Revista: | Tecnología y ciencias del agua |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000389873 |
| ISSN: | 0187-8336 |
| Autores: | Campos Aranda, Daniel Francisco |
| Año: | 2015 |
| Periodo: | Mar-Abr |
| Volumen: | 6 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 113-130 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | La modelación matemática de la relación precipitación-escurrimiento (RPE) es indispensable debido a la escasez de datos tanto espacial como temporal. El establecimiento de la RPE en cuencas sin aforos es un ejemplo de la ausencia de datos en sitios de interés, y la estimación del registro futuro debido a cambios hidrológicos en la cuenca, inducidos o naturales, es un ejemplo de datos no factibles de medir. En ambos casos, contar con un modelo de la RPE regional permitirá realizar las evaluaciones necesarias. Para la estimación del volumen escurrido mensual, el modelo más simple que se puede establecer es la regresión polinomial mensual, la cual puede modelar una RPE lineal o curva. Además, tal planteamiento puede incluir el retraso mensual del escurrimiento, al promediar la precipitación antecedente. En este estudio se ajustó el modelo de regresión mensual a los datos conjuntos de precipitación y escurrimiento de las estaciones hidrométricas Tancuilín y El Cardón, de la Región Hidrológica 26 Parcial (Bajo Río Pánuco), con registros de 33 y 37 años, respectivamente. Se encontró que es posible regionalizar los coeficientes mensuales de los modelos de regresión con base en su coeficiente de escurrimiento promedio. Los contrastes realizados muestran que los modelos de regresión regionalizados permiten una excelente estimación del escurrimiento mensual, pues reproducen fielmente sus valores promedio mensuales y conducen a una buena aproximación de su dispersión, en cuencas pequeñas y medianas de climas húmedos |
| Resumen en inglés | Mathematical modeling of the rainfall-runoff relationship (RRR) is indispensable when temporal and spatial data are scarce. Ungauged basins is one example of a lack of data at sites of interest. And future records of induced or natural hydrological changes in a basin is an example of data that cannot be measured. In both cases, the use of a regional RRR model makes it possible to perform the needed evaluations. The simplest model for estimating monthly runoff volume is a monthly polynomial regression, which can model a linear or curved RRR. In addition, this method can include the delay in monthly runoff by averaging antecedent precipitation. The present study fitted a monthly regression model to the joint set of precipitation and runoff data from the Tancuilin and El Cardon hydrometric stations in Partial Hydrological Region 26 (Lower Panuco River), with records containing 33 an 37 years respectively. The study found that the monthly coefficients of the regression models can be regionalized based on the average runoff coefficient. The comparisons performed show that regionalized regression models provide an excellent estimation of monthly runoff, accurately reproducing average monthly values. They also provide a good approximation of the dispersion in small and medium basins located in humid climates |
| Disciplinas: | Matemáticas, Geociencias |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Ciencias de la atmósfera, Hidrología, Precipitación, Escurrimiento mensual, Regresión lineal, Factores de transporte |
| Keyword: | Mathematics, Earth sciences, Applied mathematics, Atmospheric sciences, Hydrology, Rainfall, Monthly runoff, Linear regression, Transport factors |
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