COMPARACIÓN DE CUATRO TÉCNICAS PARA SELECCIONAR LA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD DE MEJOR AJUSTE PARA EL ANÁLISIS DE DATOS DE PRECIPITACIÓN MÁXIMA ANUAL EN MÉXICO.

R.S.1* Flowers-Cano, R.2 R. Ortiz-Gómez, D.3 Burgos-Flores, J. E.1 León-Jiménez, M. Á.1 Balladares-Sánchez

Resumen


Se realizó un estudio acerca de la selección de la mejor distribución probabilística para el análisis de frecuencias de lluvias máximas anuales de 24 horas, utilizando registros de 21 estaciones meteorológicas de México. Se consideraron las distribuciones log-gamma, Gumbel, log-logística, log-Pearson tipo 3 (LP3), general de valores extremos (GVE) y logística-generalizada para ajustar los datos; y para encontrar cuál de estas era más apropiada para el análisis de frecuencias se utilizaron las pruebas de error estándar de ajuste (EEA) y Kolmogorov- Smirnov (KS), así como los criterios de información de Akaike (CIA) y Bayesiano (CIB). Los resultados muestran que, en general, los diferentes criterios eligen diferentes distribuciones, lo cual puede producir diferencias importantes en la estimación de los cuantiles. Las distribuciones que se ajustaron mejor en la mayoría de las ocasiones a las series analizadas fueron las de la familia log Pearson tipo 3, según CIA y CIB; y las de la familia GVE, según EEA y KS

Palabras clave


Análisis de frecuencias; Criterios de selección; Distribuciones de probabilidad.

Texto completo:

PDF

Referencias


V. T Chow, D. R. Maidment and L. W. Mays. Hidrología aplicada. McGraw-Hill Interamericana, p. 584. 1994.

R. Flowers Cano, R. Flowers y J. Rivera Trejo, "Evaluación de criterios de selección de modelos probabilísticos: validación con series de valores máximos simulados," Tecnol Cienc Agua, V (5), pp. 189-197. 2014.

B. W. Silverman. Density estimation for statistics and data analysis. Chapman & Hall. London, UK, 1986.

Y. Mon and U. Lall, "Kernel quantile function estimator for flood frequency analysis," Water Resour Res, Volumen 30, pp. 3095-3103. 1994.

I. Cruz y F. García. Modelación de los escurrimientos del Río Yaqui. Instituto Tecnológico de Sonora, p. 145-152. 2008.

R. Maidment. Handbook of hydrology. David R Maidment, editor in chief. Mc Graw-Hill, p. 1424. 1992.

H. Aksoy, "Use of Gamma Distribution in Hydrological Analysis," Turkish J Eng Env Sci, XXIV (6), pp. 419-428. 2000.

M. F. Aparicio. Fundamentos de Hidrología de Superficie. México D.F., México: Limusa Noriega Editores, p. 304. 2005.

J. Heo, D. Boes and J. Salas, "Regional flood analysis based on a Weibull model: Part 1. Estimation and asymptotic variances," J Hydrol, 242(3-4), pp. 157-170. 2001a.

J. Heo, J. Salas, and D. Boes, "Regional flood frequency analysis based on a Weibull model: Part 2. Simulations and applications," J Hydrol, 242(3-4), pp. 171- 182. 2001b.

A. Gutiérrez y R. A, "Predicción hidrológica mediante el Método de la Avenida Índice para dos poblaciones," Ing Hidraul Mex, XX (2), pp. 37-4. 1993.

H. Shin, Y. Jung, C. Jeong and J. Heo, "Assessment of modified Anderson- Darling test statistics for the generalized extreme value and generalized logistic distributions," Stoch Environ Res Risk Assess, Volumen 26, pp. 105-114. 2011.

F. Ganancias. Cátedra de Hidrología y Procesos Hidráulicos. Clase de Estadística Hidrológica, Córdoba, Argentina: Universidad Autónoma de Córdoba, Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. 2009.

F. Laio, "Cramer-von Mises and Anderson-Darling goodness of fit tests for extreme value distributions with unknown parameters," Water Resour Res, Volumen 40, p. 10. 2004.

J. Suhaila and A. Jemain, "Fitting daily rainfall amount in Malaysia using the normal transform distribution," J Appl Sci, 7(14), pp. 1880-1886. 2007.

S. Dan´Azumi, S. Shamsudin and A. Aris, "Modeling the Distribution of Rainfall Intensity using Hourly Data," Am J Environ Sci, 6(3), pp. 238-243. 2010.

K. Atroosh and A. Moustafa, "An Estimation of the Probability Distribution of Wadi Bana Flow in the Abyan Delta of Yemen," J Agr Sci, 4(6), pp. 80-89. 2012.

H. Mitosek, W. Strupczewski, and V.Singh. Toward an objective choice of an annual flood peak distribution. Memorias de la 5th ICHE, CD Proceedings, Track C, PDF 158, Warsaw, Poland, p. 16. 2002.

F. Laio, G. Di Baldasarre and A. Montanari, "Model selection techniques for the frequency analysis of hydrological extremes," Water Resour Res, Volumen 45, p. 11. 2009.

J. Raynal y L. García, "Análisis de caudales máximos anuales usando la distribución GVE para tres poblaciones," Inf Tecnol, 16(4), pp. 69-75. 2005.

A. Breña, "Modelos Probabilísticos de Valores Máximos en Hidrología. Un Nuevo enfoque," Contactos, Volumen 66, pp. 54-60. 2007.

D.F. Campos-Aranda, "Ajuste de las distribuciones GVE, LOG y PAG con momentos L depurados (1,0)," Tecnol Cienc Agua, VI (4), pp. 153-167. 2015.

A. Ferriño y D. Burgos, "Delimitación de zonas federales y áreas de amortiguamiento en ríos afectados por el crecimiento urbano como estrategia para prevenir inundaciones," Epistemus, Volumen 19, pp. 24-33. 2015.

Conagua. Base de datos climatológica nacional (Sistema CLICOM). [En línea]

Disponible en: http://clicom-mex.cicese.mx. 2014.

R. Linsley, M. Kohler and J. Paulus. Hidrología para ingenieros. 2 ed. México: McGraw-Hill Interamericana S.A. 1988.

N. Gordon. Stream Hydrology: An Introduction for Ecologists. Second ed. Chichester, West Sussex, England: Wiley & Sons Ltd. 2004.

S. El Adlouni, B. Bobée and T. Ouarda, "On the tails of extreme event distributions," J Hydrol, Volumen 355, pp. 16-33. 2008.

S. El Adlouni, and T. Ouarda, "Comparaison des méthodes d'estimation des paramètres du modèle GEV non-stationnaire ," Rev Sci Eau, 21(1), pp. 35-50. 2008

V. M. Ponce. Engineering Hydrology, Principles and Practices. Prentice Hall, p. 640, 1989.

A. R. Rao and K. H. Hamed. Flood Frequency Analysis. Chapter 7: Extreme value distributions. CRC Pres. Boca Raton, Fla, pp. 207-223. 2000.

G. Kite. Chapter 12: Comparison of Frequency Distributions. In: Frequency and Risk Analyses in Hydrology. Colorado, USA: Water Resources Publications, pp. 156-168. 1977.

H. Akaike. Information theory and an extension of the maximum likelihood principle. En: B. Petrov & F. Csaki, edits. Second International Symposium on Information Theory. Budapest: Acad. Kiadó, pp. 267-281. 1973.

G. Schwarz. Estimating the dimension of a model. Ann. Stat., Volumen 6, doi:10.1093/biomet/72.1.67, pp. 461-464. 1978.

A. DiDonato and A. Morris, "Computation of the incomplete gamma function ratios and their inverse. ACM," Trans Math Softw, Volumen 12, pp. 377-393. 1986.




DOI: https://doi.org/10.19136/jeeos.a1n3.2178

Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.


Licencia de Creative Commons
Este obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.

JOURNAL OF ENERGY, ENGINEERING OPTIMIZATION AND SUSTAINABILITY, Año 2, No. 2, Mayo-Julio 2018, es una Publicación cuatrimestral editada por la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco, Av. Universidad s/n, Zona de la Cultura, Col. Magisterial, Villahermosa, Centro, Tabasco, CP. 86040, Tel. (993) 358 15 00, http://revistas.ujat.mx/index.php/JEEOS/index, journal.jeeos@gmail.com Editor responsable: Dra.Laura Lorena Díaz Flores. Reserva de Derechos al Uso Exclusivo No. 04-2016-050908471400-203, ISSN: 2448-8186, ambos otorgados por el Instituto Nacional del Derecho de Autor. Responsable de la última actualización de este Número, Asistente Editorial de la Revista, Pauly González Mayo, Av. Universidad s/n, Zona de la Cultura, Col. Magisterial, Vhsa, Centro, Tabasco, Mex. C.P. 86040, fecha de última modificación, 02 de Octubre de 2018. 

Las opiniones expresadas por los autores no necesariamente reflejan la postura del editor de la publicación.

Queda prohibida la reproducción total o parcial de los contenidos e imagenes de la publicación sin la previa autorización de la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco.