ANÁLISIS REGIONAL DE FRECUENCIA DE PRECIPITACIONES MÁXIMAS EMPLEANDO L-MOMENTOS EN LA CUENCA...

8/17/2019 ANÁLISIS REGIONAL DE FRECUENCIA DE PRECIPITACIONES MÁXIMAS EMPLEANDO L-MOMENTOS EN LA CUENCA HIDROGRÁFICA DEL LAGO TITICACA

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LIMA – PERU, Octubre 2015

“A“ANÁLISISNÁLISIS REGIONALREGIONAL DEDE FRECUENCIAFRECUENCIA DEDE

PRECIPITACIONESPRECIPITACIONES MÁXIMASMÁXIMAS EMPLEANDOEMPLEANDO LL--MOMENTOSMOMENTOS

ENEN LALA CUENCACUENCA HIDROGRÁFICAHIDROGRÁFICA DELDEL LAGOLAGO TITICACATITICACA””

Carlos A. Fernández Palomino1*

Waldo S. Lavado-Casimiro1

1. Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología, Lima 11, Perú,

* [email protected]


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Agrícola Pecuaria lnfraestructura

Eventos extremos de precipitaciones máximas InundacionesLas frecuentes inundaciones tienen un impacto significativo en la economía de la región puno(WWAP, 2003).

Pérdidas económicas(WWAP, 2003).

10 años $ 890k.25 años $ 1 506k.

Fuente: http://www.rpp.com.pe/, 06 de Marzo 2012

Ante estos sucesos la estimación de la magnitud y frecuencia de los eventos extremos deprecipitación es fundamental para la zonificación, estimación económica de los proyectos de

protección contra inundaciones y diseño de estructuras de los recursos hídricos.

Reciente

Inundación

Afectando:

Desborde del ríoCoata (450 familiasdamnificadas)

PROBLEMÁTICA INTRODUCCIÓN ZONA DEESTUDIO METODOLOGIA RESULTADOS CONCLUSIONES PERSPECTIVAS


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En el diseño de estructuras de los recursos hídricos.

Sencillos Complejos



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Caudal MáximoCaudal Máximo

Hidrograma CompletoHidrograma Completo

Volúmenes escurridos Volúmenes escurridos

Otros: uso de suelo,Otros: uso de suelo,

topografía, etc.topografía, etc.

Datos hidráulicos de entrada

•Caudales máximos Estadística Caudales máximos •Precipitaciones máximos Estadística + Transformación (PP – escorrentía) Caudales máximos


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La importancia de la Regionalización de las precipitaciones máximas en VT, es para la estimación de Qmáx de diseño en sitios sin aforo: P P E E

Red de estaciones hidrometeorológicas (Fuente: SENAMHI)


Activas (34)

Est. Met. (63)

Inactivas (29)

Est. Hid. (15)

Activas (12)

Inactivas (3)

A dren.=38 320 Km2


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Objetivo General: Analizar las frecuencias de las precipitaciones máximas desde un enfoque

regional empleando L-momentos en base al enfoque del índice de avenida, en la

vertiente del Lago Titicaca

Objetivos específicos: Identificar las regiones hidrológicamente homogéneas.

Identificar una apropiada función de distribución que relacione la magnitud delas precipitaciones máximas con su frecuencia de ocurrencia.

Determinar el mapa de índice de avenida para estimar las precipitaciones

máximas en sitios sin medición.

OBJETIVOS

PROBLEMÁTICA INTRODUCCIÓNZONA DEESTUDIO METODOLOGIA RESULTADOS CONCLUSIONES PERSPECTIVAS


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33 estaciones meteorológicasseleccionadas

Periodo 1964 – 2009

Longitud registro (27 – 45)

Zona de estudio

Fig: Zona de estudio y ubicación de las estaciones de Pp. enla VT.

PROBLEMÁTICA INTRODUCCIÓN ZONA DEESTUDIO

METODOLOGIA RESULTADOS CONCLUSIONES PERSPECTIVAS

CLIMA Régimen de precipitación

tropical sur con fuerteestacionalidad (Nov-Mar.)

(500-900 mm)

PP> 70% → [DEF]


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METODOLOGIA


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D* Con sitio discordante/D sin sitio discordante

• Azángaro(Se excluye)

Azángaro; 3,04Taraco; 2,73

0,000,501,001,502,002,503,003,50

D i s c o r

d a n c i a

EstaciónD* D crít. D

D crít.=3 (>15 est.)

Discordancia

Medida de Heterogeneidad

Est. Dispersión (plano)

H1

L_CV

H2 (L_CV , L_Asim.)

H3 (L_Asim., L_K )

Criterio de evaluación Hosking y Wallis (1997)

Hi


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ARFSelección de las distribuciones

candidatas

Fig: Diagrama de los ratios de los L-momentos y la curvateórica de las distribuciones candidatas.

PROBLEMÁTICA INTRODUCCIÓN ZONA DEESTUDIO

METODOLOGIA RESULTADOS CONCLUSIONES PERSPECTIVAS

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•Criterio: proximidadde la curva teórica a los

ratios del L-momento

regional.

GLO: Logístico generalizadoGEV: Valor extremo generalizadoGPA: Pareto generalizadoGNO: Normal generalizado

PE3: Pearson tipo 3


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Fig: Representación gráfica de la curva decrecimiento regional (GNO)

l 1 (i) Índice de avenida = media de la muestra de

la estación i

l 1 (i) Índice de avenida = media de la muestra de

la estación i

Fig: Representación gráfica de los cuantileslocales (GNO)

ARFEstimación de cuantiles regionales

ARFEstimación de cuantiles de PMA

Leyenda

Indice de avenida

27.2 - 29.7

29.8 - 33.1

33.2 - 37.9

38.0 - 42.3

42.4 - 49.7

Vertiente Lago Titicaca

Departamentos

Rios

DEM

Elevación en msnm

High : 5783

Low : 3806

11

( )ˆ .q F

( ) ( ) ( )1ˆ ˆii ql Q F F = ´

RESULTADOS


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ARFEstimación de cuantiles locales desde ARF


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Estimación de cuantiles locales para sitios sin mediciónMapa IA (KO) Mapa incertidumbre de IA

Estimar cuantil regional

Estimar índice de avenida

Estimación de cuantiles de diseño (para sitios con y sin medición).


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Conclusiones

Se define que la vertiente del Lago Titicaca (VT) conforma una solaregión hidrológicamente homogénea en cuanto a la frecuencia deprecipitaciones máximas anuales (PMA).

Se encontró dos distribuciones de probabilidad de mejor ajuste a loseventos de PMA: el valor extremo generalizado (GEV) y el normalgeneralizado (GNO). Sin embargo la GNO es ligeramente más

preciso, para estimar los cuantiles de diseño para grandes periodosde retorno en la VT.

Finalmente se generó el mapa del índice de avenida para estimar el valor de la misma en sitios sin medición en la VT. y

consecuentemente para la estimación de los eventos extremos dePMA de 24 Hr. de duración.


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• extender la aplicación del ARF de lasprecipitaciones máximas en las cuencas

o regiones propensas a las inundacionesen el país.

• Investigar el enfoque de ARF

empleando L-momentos en otrosfenómenos extremos como los caudales

máximos, eventos de índices de sequíasextremos y otros.

PERSPECTIVAS

Fuente: CAN (2009), Atlas de las dinámicas del territorio

andino: poblaciones y bienes expuestos a amenazas

naturales

Zonas de mayor susceptibilidad a inundaciones

(área sombreada - azul)


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GRACIASGRACIAS

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