Modelo probabilístico simple para análisis de frecuencias en registros hidrológicos extremos con tendencia
Campos-Aranda, D. F. (mayo-junio, 2016). Modelo probabilístico simple para análisis de frecuencias en registros hidrológicos extremos con tendencia. Tecnología y Ciencias del Agua, 7(3), 171-186. Debido a cambios en el clima, en el uso del suelo, principalmente por urbanización, y a los aprovechamie...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | México |
| Institución: | Universidad Autónoma de San Luis Potosí |
| Repositorio: | Redalyc-UASLP |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:353546192010 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=353546192010 https://www.redalyc.org/journal/3535/353546192010/ https://www.redalyc.org/journal/3535/353546192010/html/ https://www.redalyc.org/journal/3535/353546192010/353546192010.epub https://www.redalyc.org/journal/3535/353546192010/movil |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Ciencias de la Tierra normal distribución log regresión lineal Crecientes anuales error estándar de ajuste |
| Sumario: | Campos-Aranda, D. F. (mayo-junio, 2016). Modelo probabilístico simple para análisis de frecuencias en registros hidrológicos extremos con tendencia. Tecnología y Ciencias del Agua, 7(3), 171-186. Debido a cambios en el clima, en el uso del suelo, principalmente por urbanización, y a los aprovechamientos hidráulicos, los registros de datos hidrológicos extremos han dejado de ser estacionarios, es decir, sus propiedades estadísticas están cambiando en el tiempo. Cuando un registro de crecientes o lluvias máximas, ambas anuales, muestra tendencia estadísticamente diferente de cero, el análisis de frecuencias orientado a estimar sus eventos de diseño debe tomar en cuenta tal comportamiento no aleatorio. El modelo probabilístico más simple que se puede establecer para procesar registros no estacionarios emplea la distribución log-normal de dos parámetros de ajuste, con su media variando en relación con el tiempo como covariable explicativa, según una regresión lineal logarítmica. Este modelo permite estimar el impacto, por ejemplo, al final de una década a futuro, de la tendencia ascendente (descendente) en las predicciones obtenidas al final del registro, a través de dos indicadores: los factores de aumento (disminución) de las predicciones y de la reducción (aumento) de la recurrencia de un evento de un determinado periodo de retorno. El análisis de frecuencias no estacionario con tal modelo se aplica a dos registros de crecientes anuales de la Región Hidrológica núm. 10, Sinaloa, y uno de precipitación máxima diaria anual de la Región Hidrológica núm. 37, El Salado. Las conclusiones destacan la sencillez y utilidad del modelo descrito para abordar de forma inicial los análisis de frecuencias no estacionarios. |
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