Regionalización de precipitación máxima diaria en Moquegua Perú
Palabras clave:
Análisis clúster, Análisis de frecuencia, Precipitación Máxima, Moquegua, RegionalizaciónResumen
La regionalización de precipitación máxima sirve para diseño hidrológico y mitigar efectos desastrosos. Los objetivos fueron: realizar la regionalización de precipitación máxima de 24 horas; determinar la relación entre precipitación máxima y factores geográficos; y determinar la función de distribución probabilística adecuada para cada región, en el departamento de Moquegua en Perú. Utilizamos datos de precipitación máxima de 12 estaciones meteorológicas. Aplicamos una metodología alternativa a las metodologías de regionalización de precipitación máxima. Determinamos regiones homogéneas mediante análisis clúster, realizamos la modulación de precipitación en cada región homogénea (división entre la media), para cada región obtuvimos la mejor distribución de probabilidad por las pruebas X2 y Kolmogorov-Smirnov. Determinamos ecuaciones entre las medias de precipitación máxima, el período de retorno, las coordenadas geográficas y la altitud. Obtuvimos cinco regiones homogéneas, las distribuciones de probabilidad más adecuadas para las regiones 1, 2, 3, 4 y 5 son respectivamente: Pareto, Pareto estimada por L-momentos, valor extremo generalizada para mínimos estimada por L momentos, valor extremo tipo 2 y valor extremo tipo 2 estimada por L-momentos. La relación entre precipitación máxima, periodo de retorno, coordenadas geográficas y altitud, presenta un r2 = 0.789 con todos los coeficientes estadísticamente significativos (p < 0.05).
Descargas
Citas
Aguilar Suarez, M. A., Guichard Romero, D., & Muciño Porras, J. J. (2017). Regionalización de precipitaciones máximas en 24 horas en la Región Hidrológica número 23 Costa de Chiapas. 11, 33-46. https://hdl.handle.net/20.500.12753/1823
Ahuja, S., & Dhanya, C. T. (2012). Regionalization of Rainfall Using RCDA Cluster Ensemble Algorithm in India. Journal of Software Engineering and Applications, 05(08), 568-573. https://doi.org/10.4236/jsea.2012.58065
Animashaun, I. M., Oguntunde, P. G., Akinwumiju, A. S., & Olubanjo, O. O. (2020). Rainfall Analysis over the Niger Central Hydrological Area, Nigeria: Variability, Trend, and Change point detection. Scientific African, 8, e00419. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2020.e00419
Aparicio, F. J. (2010). Fundamentos de hidrología de superficie. Limusa. https://books.google.com.pe/books?id=6vIKxQEACAAJ
Baghel, H., Mittal, H. K., Singh, P. K., Yadav, K. K., & Jain, S. (2019). Frequency Analysis of Rainfall Data Using Probability Distribution Models. International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences, 8(06), 1390-1396. https://doi.org/10.20546/ijcmas.2019.806.168
Benhamrouche, A., & Martín Vide, J. (2011). Distribución espacial de la concentración diaria de la precipitación en la provincia de Alicante. Investigaciones Geográficas, 56(56), 113. https://doi.org/10.14198/ingeo2011.56.06
Bolainas Castillo, H., Mendoza Palacios, J. D. D., Rivera Trejo, J. G. F., Velasco Martínez, L., & Sánchez Hernández, R. (2011). Estudio de la precipitación máxima diaria anual en la cuenca del río Usumacinta como base de las estimaciones de crecientes de diseño. 2do. Congreso Nacional de Manejo de Cuencas Hidrográfricas, 8. http://www.inecc.gob.mx/descargas/cuencas/2011_cnch2_dina_bolainas.pdf
Chikalamo, E. E., Mavrouli, O. C., Ettema, J., van Westen, C. J., Muntohar, A. S., & Mustofa, A. (2020). Satellite-derived rainfall thresholds for landslide early warning in Bogowonto Catchment, Central Java, Indonesia. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 89(March), 102093. https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.102093
Dey, R., Gallant, A. J. E., & Lewis, S. C. (2020). Evidence of a continent-wide shift of episodic rainfall in Australia. Weather and Climate Extremes, 29, 100274. https://doi.org/10.1016/j.wace.2020.100274
González, Á., & Mora, D. (2013). Ecuaciones universales ajustadas para el cálculo de lluvias máximas de corta duración. Geos, 33(2). https://geos.cicese.mx/index.php/geos/article/view/41
Ilbay-Yupa, M., Barragán, R. Z., & Lavado-Casimiro, W. (2019). Regionalization of precipitation, its aggressiveness and concentration in the Guayas River basin, Ecuador. Granja, 30(2), 52-69. https://doi.org/10.17163/lgr.n30.2019.06
INEI. (2000). Conociendo Moquegua. Oficina departamental de estadística e informática-Moquegua. https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/publicaciones_digitales/Est/Lib0435/Libro.pdf
INRENA. (2003). Evaluación y Ordenamiento de los Recursos Hídricos en la cuenca del Río Tambo y Moquegua. Ministerio de desarrollo agrario y riego. https://hdl.handle.net/20.500.12543/3896
Kumar Sharma, N., & Kumar, A. (2016). Frequency analysis of rainfall data of Dharamshala region. MATEC Web of Conferences, 57(March). https://doi.org/10.1051/matecconf/20165703013
Malekinezhad, H., & Zare-Garizi, A. (2014). Regional frequency analysis of daily rainfall extremes using L-moments approach. Atmósfera, 27(4), 411-427. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0187-6236(14)70039-6
Morales-Hernández, J. E., Ibáñez-Castillo, L. A., Reyes-Sánchez, J., Arteaga-Ramírez, R., Vázquez-Peña, M. A., & López-Pérez, A. (2014). Are Aceptable in the Coast of Chiapas, Mexico, the Scs Synthetyc Storms of 24 and 6 Hours of Duration? Ingeniería Agrícola y Biosistemas, 5(2), 45-53. https://doi.org/10.5154/r.inagbi.2014.04.001
Pariyar, S. K., Keenlyside, N., Sorteberg, A., Spengler, T., Chandra Bhatt, B., & Ogawa, F. (2020). Factors affecting extreme rainfall events in the South Pacific. Weather and Climate Extremes, 29(April), 100262. https://doi.org/10.1016/j.wace.2020.100262
Rashid, M. M., Faruque, S. B., & Alam, J. B. (2013). Modeling of Short Duration Rainfall Intensity Duration Frequency (SDR-IDF) Equation for Sylhet City in Bangladesh. ARPN Journal of Science and Technology, 2(2), 92-95. https://doi.org/10.1.1.674.4267
Shahana Shirin, A. H., & Thomas, R. (2016). Regionalization of Rainfall in Kerala State. Procedia Technology, 24, 15-22. https://doi.org/10.1016/j.protcy.2016.05.004
Venkata Rao, G., Venkata Reddy, K., Srinivasan, R., Sridhar, V., Umamahesh, N. V., & Pratap, D. (2020). Spatio-temporal analysis of rainfall extremes in the flood-prone Nagavali and Vamsadhara Basins in eastern India. Weather and Climate Extremes, 29(May), 100265. https://doi.org/10.1016/j.wace.2020.100265
