Regionalización de Caudales Máximos en la Cuenca del Río Sinú por medio del Método Estadístico Índice de Creciente (2016)
En la cuenca del río Sinú se desarrollan actividades de agricultura, ganadería y navegación principalmente, por lo que es importante tener en cuenta el comportamiento de los caudales máximos, ya que pueden llegar a afectar el desarrollo de estas y otras actividades, en el caso de presentarse crecidas de los diferentes ríos de la cuenca. Al mismo tiempo, el conocimiento de los caudales máximos en esta cuenca, puede conducir al desarrollo de distintos estudios, en los cuales se verán las posibilidades de evaluar más fácilmente los caudales de diseño para el desarrollo de nuevas obras civiles e hidráulicas y estructuras viales. A pesar de la importancia de esta cuenca, y su magnitud, no se cuenta con suficiente información acerca del comportamiento de los caudales de sus afluentes. En el presente proyecto de grado se realizó una regionalización de caudales máximos, por medio del método índice de creciente. Para desarrollar esto se tomaron registros de caudales máximos del IDEAM de 14 estaciones ubicadas a lo largo de la cuenca del Río Sinú. El procedimiento empleado consistió en una desarrollar una delimitación de regiones homogéneas y posteriormente determinar las distribuciones de probabilidad con mejor ajuste a las series de datos, a través de la prueba Kolmogorov-Smirnov y a partir de estos pasos se inicia el desarrollo del índice de creciente. Mediante el desarrollo del análisis cluster y el estadístico H1, se obtuvieron dos regiones homogéneas. A partir de estas se desarrolló el índice de creciente para obtener la ecuación de la curva regional de frecuencia. Con esta ecuación, se calcularon los caudales máximos para diferentes periodos de retorno. Por último, con los caudales máximos calculados, se realizaron unas métricas de desempeño (Error absoluto medio y error absoluto medio relativo). Se obtuvo que los resultados se encuentran en el rango de 0-25%, lo que significa que los errores no son significativos, y el método empleado se asemeja a la realidad.