Análisis de frecuencia de precipitaciones máximas diarias en la cuenca alta del Río Cauca, utilizando distribuciones de probabilidad
El presente estudio se enfoca en la aplicabilidad meteorológica de tres modelos probabilísticos, correspondientes a las funciones de distribución Gumbel, LogNormal y LogPearson Tipo III, para series máximas de precipitaciones diarias. El estudio se realizó con la red de monitoreo de la Corporación A...
- Autores:
-
Gaviria Collazos, Alexander
Rodríguez Sarasty, Ángela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad del Valle
- Repositorio:
- Repositorio Digital Univalle
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/25890
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10893/25890
- Palabra clave:
- Precipitación pluvial
Variabilidad climática
Cambio climático
Lluvia
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El presente estudio se enfoca en la aplicabilidad meteorológica de tres modelos probabilísticos, correspondientes a las funciones de distribución Gumbel, LogNormal y LogPearson Tipo III, para series máximas de precipitaciones diarias. El estudio se realizó con la red de monitoreo de la Corporación Autónoma Regional del Valle del Cauca (CVC) y el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia (IDEAM) en la región de la cuenca alta del río Cauca, cubriendo todas las principales subcuencas de la zona. Se realizó la prueba de estacionariedad con el objetivo de observar la variable de precipitación secuencialmente en el tiempo, la cual puede ser estudiada de manera discreta o continúa; con estas pruebas se intentaron identificar las variaciones de la precipitación que posiblemente pueden ser indicadores de variabilidad y cambio climático. Se obtuvo como resultado que el 80% de las estaciones presentan No Estacionariedad en las precipitaciones máximas diarias y el 20% restante son estacionarias. El análisis de frecuencia se realizó con las funciones de distribución de probabilidad tradicionales y con las funciones mixtas; estas últimas debido a que se parte de considerar que las poblaciones de precipitaciones máximas provienen de muestras diferentes, por lo tanto las funciones mixtas son adecuadas para enfrentar la presencia de la variabilidad y cambio climático. Estas son el resultado de la sumatoria de las funciones de distribución de probabilidad de cada muestra, multiplicada por un factor de ponderación dado por la relación entre los datos de cada muestra y los datos de la serie completa. Por medio de la prueba del error estándar de ajuste, fue posible determinar las funciones de distribución de probabilidad tradicional y mixta que mejor representan a las series de precipitaciones máximas diarias. La función tradicional LogPearson tipo III representó mejor los datos de las precipitaciones máximas diarias; Gumbel se ajusta mejor a las series analizadas con las funciones mixtas; pero la función tradicional presentó menor error estándar de ajuste, por lo que se recomienda emplearla para la zona de estudio. Por último, se investigó el impacto del fenómeno de La Niña en las lluvias máximas a través de los reportes de inundaciones, deslizamientos de tierra entre otros, registrados en noticias, y DesInventar que es una plataforma informática con reportes históricos de diferentes desastres ocurridos en toda Colombia. Se logró identificar que las lluvias máximas de todo el registro, no necesariamente se presentan en La Niña, pero estas son más continuas y frecuentes en este período, razón por la cual genera impactos en la región. |
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Se realizó la prueba de estacionariedad con el objetivo de observar la variable de precipitación secuencialmente en el tiempo, la cual puede ser estudiada de manera discreta o continúa; con estas pruebas se intentaron identificar las variaciones de la precipitación que posiblemente pueden ser indicadores de variabilidad y cambio climático. Se obtuvo como resultado que el 80% de las estaciones presentan No Estacionariedad en las precipitaciones máximas diarias y el 20% restante son estacionarias. El análisis de frecuencia se realizó con las funciones de distribución de probabilidad tradicionales y con las funciones mixtas; estas últimas debido a que se parte de considerar que las poblaciones de precipitaciones máximas provienen de muestras diferentes, por lo tanto las funciones mixtas son adecuadas para enfrentar la presencia de la variabilidad y cambio climático. Estas son el resultado de la sumatoria de las funciones de distribución de probabilidad de cada muestra, multiplicada por un factor de ponderación dado por la relación entre los datos de cada muestra y los datos de la serie completa. Por medio de la prueba del error estándar de ajuste, fue posible determinar las funciones de distribución de probabilidad tradicional y mixta que mejor representan a las series de precipitaciones máximas diarias. La función tradicional LogPearson tipo III representó mejor los datos de las precipitaciones máximas diarias; Gumbel se ajusta mejor a las series analizadas con las funciones mixtas; pero la función tradicional presentó menor error estándar de ajuste, por lo que se recomienda emplearla para la zona de estudio. Por último, se investigó el impacto del fenómeno de La Niña en las lluvias máximas a través de los reportes de inundaciones, deslizamientos de tierra entre otros, registrados en noticias, y DesInventar que es una plataforma informática con reportes históricos de diferentes desastres ocurridos en toda Colombia. Se logró identificar que las lluvias máximas de todo el registro, no necesariamente se presentan en La Niña, pero estas son más continuas y frecuentes en este período, razón por la cual genera impactos en la región.PregradoINGENIERO(A) AGRICOLA1 recurso en línea (93 páginas)application/pdfspaUniversidad del ValleColombiaFACULTAD DE INGENIERÍAINGENIERIA AGRICOLAAnálisis de frecuencia de precipitaciones máximas diarias en la cuenca alta del Río Cauca, utilizando distribuciones de probabilidadTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Precipitación pluvialVariabilidad climáticaCambio climáticoLluviaPublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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