Manual de Usuario Hidraulica y Hidrologia

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 ESTIM CIÓN DE L INTENSID D MÁXIM NU L P R UN DUR CIÓN Y PERÍODO DE RETORNO DETERMIN DOS EN L ESP Ñ PENINSUL R MEDI NTE L PLIC CIÓN INFORMÁTIC M XIN Autoras: Leticia de Salas Regalado Leticia Carrero Díez Madrid , enero 2008 UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID E.U.I.T.FORESTAL U.D. HIDRÁULICA E HIDROLOGÍA

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ESTIMACIOacuteN DE LA INTENSIDAD MAacuteXIMA ANUAL

PARA UNA DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO

DETERMINADOS

EN LA ESPANtildeA PENINSULAR

MEDIANTE

LA APLICACIOacuteN INFORMAacuteTICA MAXIN

Autoras Leticia de Salas Regalado

Leticia Carrero Diacuteez

Madrid enero 2008

UNIVERSIDAD POLITEacuteCNICA DE MADRID

EUITFORESTAL

UD HIDRAacuteULICA E HIDROLOGIacuteA

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INTRODUCCIOacuteN-

Esta publicacioacuten recoge los resultados obtenidos en la Tesis ldquoRegionalizacioacuten de

leyes IDF para el uso de modelos hidrometeoroloacutegicos de estimacioacuten de caudalesrdquo

realizada por Leticia de Salas (2005) bajo la direccioacuten de J A Fernaacutendez Yuste En el

trabajo se distinguen tres partes claramente diferenciadas

A

Una primera parte donde se justifica la necesidad de abordar el

trabajo de actualizacioacuten de las leyes IDF asiacute como los aspectos que pretenden mejorarse

B

Una segunda parte donde se describe de manera secuencial y

esquemaacutetica las fases que cubrieron este trabajo y que concluye con

una aplicacioacuten praacutectica MAXIN desarrollada a partir de un sistemade informacioacuten geograacutefica (GIS) Esta aplicacioacuten permite estimar las

intensidades maacuteximas anuales para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

en cualquier punto de la Espantildea Peninsular

CUna tercera parte en la que bajo el epiacutegrafe SABER MAacuteS se abordanen profundidad aquellos aspectos de la metodologiacutea que conviene

desarrollar y justificar con maacutes detalle

Estas tres partes se corresponden a su vez con el iacutendice que a continuacioacuten se

muestra si bien es un manual interactivo que permite acceder en cada punto al ldquosaber

maacutesrdquo correspondiente marcando con el ratoacuten en el siacutembolo correspondiente

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INDICE

1- AntecedentesA

2-Objetivos

3-Metodologiacutea propuesta para estimar la intensidad maacutexima anual para

una duracioacuten y periacuteodo de retorno determinadosB

4-Estimacioacuten de la Intensidad maacutexima anual para cada duracioacuten y

periacuteodo de retorno mediante el uso de la aplicacioacuten informaacutetica MAXIN

31- Datos de partida

32- Metodologiacutea aplicada Regionalizacioacuten

33- Funcioacuten utilizada SQRT-ET maacutex

331- Meacutetodos de estimacioacuten de paraacutemetros utilizados

332- Meacutetodo de validacioacuten meacutetodo de Montecarlo

34- Obtencioacuten de I(dT) en estaciones con pluvioacutegrafo

35- Generalizacioacuten de la expresioacuten I(dT) obtenida en estaciones con

pluvioacutegrafo a todo el territorio Peninsular

351- Seleccioacuten de una funcioacuten dependiente de la duracioacuten g(d)

3511- Criterios para extender la ley g(d)

3512- Mapa de isoliacuteneas de ldquoKrdquo y ldquoardquo

352-Seleccioacuten de la funcioacuten dependiente del periacuteodo de retorno h(T)

3521- Mapa de zonas 1-2 en cada regioacuten

C

41- Metodologiacutea utilizada para desarrollar la aplicacioacuten MAXIN

SABER MAacuteS

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1- ANTECEDENTES

La estimacioacuten de caudales resulta fundamental en el disentildeo de

infraestructuras planificacioacuten del territorio caracterizacioacuten de sistemas fluvialeshellipy

para ello los modelos hidrometeoroloacutegicos son hoy por hoy una herramienta

imprescindible Estos modelos requieren a su vez conocer la precipitacioacuten maacutexima

diaria anual para distintos periacuteodos de retorno y las leyes Intensidad-Duracioacuten-

Frecuencia IDF variables cuyo estudio ha evolucionado de manera distinta

- La metodologiacutea para estimar la precipitacioacuten maacutexima diaria anual para

distintos periacuteodos de retorno se ha actualizado y se contempla en la

publicacioacuten Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular (Ministerio

de Fomento 1999)

- En cuanto a las leyes IDF Teacutemez establecioacute en 1978 un protocolo para

estimar la intensidad maacutexima para distintas duraciones y periacuteodos de retorno

y proporcionoacute un mapa de isoliacuteneas de K (siendo ldquoKrdquo el cocienteD I

I 1 ) para

extender los resultados obtenidos en estaciones con pluvioacutegrafo al resto del

territorio Esta metodologiacutea se recoge posteriormente en la Instruccioacuten de

Drenaje 52-IC (uacuteltima versioacuten 1990) y en ella incorpora como novedad un

mapa actualizado de isoliacuteneas (Teacutemez 1987)

Por lo tanto la ley IDF que se estaacute manejando actualmente es la misma que

se dedujo a partir de un anaacutelisis ldquolocalrdquo de las 21 estaciones repartidas por toda

Espantildea con los datos disponibles en dichas estaciones hasta los antildeos setenta y

ajustando a la funcioacuten Gumbel

En este trabajo se plantea una revisioacuten en profundidad de estas leyes para

incorporar los nuevos registros que se han producido utilizar nuevas funciones de

distribucioacuten - pues parece que al menos en territorio de influencia mediterraacutenea la

funcioacuten Gumbel produce estimas por defecto- y ademaacutes se propone aplicar el

anaacutelisis ldquoregionalrdquo al estudio de esta variable metodologiacutea que permite mejorar la

robustez de las estimas

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2

2- OBJETIVO

El objetivo general de este trabajo es contribuir al conocimiento de las

intensidades maacuteximas anuales de lluvia en la Espantildea Peninsular

Para ello en estaciones con pluvioacutegrafo se incorporan

Registros de intensidades maacuteximas anuales actualizados

Metodologiacutea de regionalizacioacuten

Funcioacuten SQRT-ET maacutex

En estaciones sin pluvioacutegrafo

Nueva metodologiacutea para extender los resultados obtenidos en

estaciones con pluvioacutegrafo al resto del territorio

Aprovechando las capacidades de los Sistemas de Informacioacuten

Geograacutefica se ofrece una aplicacioacuten informaacutetica para la

estimacioacuten de la intensidad maacutexima para cualquier duracioacuten y

periacuteodo de retorno en cualquier punto de la Espantildea Peninsular

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3

3-METODOLOGIacuteA PROPUESTA PARA ESTIMAR LA INTENSIDAD

MAacuteXIMA ANUAL PARA UNA DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO

DETERMINADOS

El objetivo final de este documento es presentar una herramienta uacutetil que

permita de forma raacutepida determinar la intensidad maacutexima anual para cualquier

duracioacuten y periacuteodo de retorno en cualquier punto de la Espantildea Peninsular dato

fundamental para la estimacioacuten de caudales maacuteximos por meacutetodos hidrometeoroloacutegicos

En este trabajo se pueden distinguir las siguientes fases

1 Puesta al diacutea de las estaciones con pluvioacutegrafo disponibles y de los datos

correspondientes a intensidades maacuteximas anuales para distintas duraciones31

2 Aplicacioacuten de la teacutecnica de regionalizacioacuten ndash intraestacioacuten32 -obtenieacutendose dos

regiones en cada estacioacuten la regioacuten cortas duraciones (series adimensionales

correspondientes a duraciones le 1 hora) y largas duraciones (series

adimensionales correspondientes a duraciones gt 1 hora)

3- Ajuste de las series adimensionales en cada regioacuten a una funcioacuten de distribucioacuten

SQRT-ET maacutex 33 y obtencioacuten de los cuantiles adimensionales

correspondientes a cada periacuteodo de retorno

31-Meacutetodos utilizados para la estimacioacuten de paraacutemetros 331

- Meacutetodo de momentos

- Meacutetodo de maacutexima verosimilitud

32-Validacioacuten por el meacutetodo de Montecarlo332

4- Obtencioacuten de I(dT) en las estaciones de disponen de pluvioacutegrafo recuperando el

factor local 34 I(dT) estacioacuten =CA(T) regioacuten estacioacutend I )(

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4

5-Generalizacioacuten de la expresioacuten I(dT) obtenida en estaciones con pluvioacutegrafo a todo

el territorio peninsular

Partiendo de la hipoacutetesis de que la expresioacuten deducida en estaciones que

disponen de pluvioacutegrafo se puede extender a todo el territorio peninsular se

relacionan las expresiones I(dT) y la diaria I(DT) 35

)()()(

)(

)D(

)(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

PG

FERRER

PG

d PG

asl cortas

PG

PG

=sdot

sdot=

DondeCA(T) FERRER es el cuantil adimensional deducido para estimar la

precipitacioacuten maacutexima diaria para un periacuteodo de retorno T( disponible en

toda la Espantildea Peninsular)

PG hace referencia a la estacioacuten con pluvioacutegrafo

51- Seleccioacuten de una funcioacuten g(d) adecuada para caracterizar la relacioacutenD I

I d

de manera que asumiendo como vaacutelida esa expresioacuten deducida en

estaciones con pluvioacutegrafo definir todo el territorio peninsular y aplicar

esta expresioacuten en estaciones que carecen de pluvioacutegrafo 351

Se eligioacute una funcioacuten g(d) biparameacutetrica

Donde

K a son paraacutemetros de la funcioacuten g(d)

d duracioacuten (horas)

d I media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten

determinada d (horas)

124

24

124

24

D

1

D

d a

aa

a

aa

)II(

II)( minus

minus

minus

minus

===

d d

K d g

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5

D I media de las Intensidades maacuteximas diarias anuales (mmh)

511- Definicioacuten de criterios para extender la ley g(d) 3511

512- Trazado de mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros K=D I

I 1 y

a a partir de los valores obtenidos en las estaciones con

pluvioacutegrafo

52- Obtencioacuten de una funcioacuten h(T)rdquo funcioacuten del periacuteodo de retorno y

asumiendo como vaacutelida esa expresioacuten deducida en estaciones con

pluvioacutegrafo permita calcular I(dT) 352

Donde

CA(T)CortasLargas es el cuantil adimensional obtenido en el

apartado 3 para la estimacioacuten de intensidades bien en la regioacutenldquocortas duracionesrdquo bien ldquolargas duracionesrdquo

CA(T) FERRER es el cuantil adimensional deducido para estimar la

precipitacioacuten maacutexima diaria para un periacuteodo de retorno T(

disponible en toda la Espantildea Peninsular)

Las funciones h(T) adoptan las siguientes expresiones seguacuten sea

la regioacuten ldquocortas duraciones (le 1 hora) o largas duraciones (gt1 hora)en las zonas 1-2

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+09536

FERRER

PG

as LCortas

T CA

T CAT h

)(

)()( arg=

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Donde

hC-1(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 1hC-2(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 2hL-1(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 1hL-2(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 2T es el periacuteodo de retorno (antildeos)

6- Obtencioacuten de la intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

mediante la expresioacuten

En la que todos los teacuterminos son conocidos

- PMDA es la media de las Precipitaciones Maacuteximas diarias anuales

correspondiente al punto considerado que se puede obtener en la aplicacioacuten que se

presenta o de los propios datos de precipitacioacuten

- CA(T)FERRER es el cuantil adimensional deducido para la determinacioacuten de la

precipitacioacuten maacutexima diaria correspondiente al punto y periacuteodo de retorno

considerado (estimado seguacuten la publicacioacuten Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsular)

- g (d) es la funcioacuten I-D con los paraacutemetros- K y a deducidos en la

estacioacutenestaciones con pluvioacutegrafo proacuteximas o bien de los mapas de iso-liacuteneas

deducidos a partir de ellos tambieacuten disponibles en la aplicacioacuten que se presenta

- hL(T) y hC(T) funciones que relacionan los cuantiles adimensionales para la

regioacuten largascortas duraciones ( y su zona geograacutefica 1-2) y los correspondientes a

maacuteximas lluvias diarias recogidos en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo

- F = Factor corrector que permite transformar maacuteximas lluvias diarias en

maacuteximas lluvias en 24 horas A falta de informacioacuten real se puede adoptar el valor

aceptado por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea de 113

bullbullbullbull=)(

)()()(

24)(

T h

T hd g T CA F

PMDAT d I

C

L

FERRER

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7- Como informacioacuten complementaria se ofrece en esta misma aplicacioacuten la opcioacuten de

estimar la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas y para cualquier periacuteodo de retorno T ndash

PM24(T) - a partir de la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea peninsularrdquo publicacioacuten del Ministerio de Fomento dentro de la serie de

monografiacuteas Se considera maacutes adecuada la utilizacioacuten de esta metodologiacutea pues parte

de una red maacutes abundante de estaciones pluviomeacutetricas (maacutes de 1500 estaciones

disponibles) frente a las 64 estaciones con pluvioacutegrafo manejada en el estudio de

intensidades

En dicho trabajo se ha aplicado la teacutecnica de regionalizacioacuten a las series de

precipitaciones y se ha utilizado la funcioacuten SQRT-ET maacutex para el ajuste obtenieacutendose

la precipitacioacuten maacutexima diaria para cualquier periacuteodo de retorno T ndash PMDA(T) -

PMDA )T ( CA )T ( PMDA FERRER

Si se pretende obtener la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas se multiplicaraacute por el factor

de mayoracioacuten que permite transformar los valores diarios en valores en 24 horas En la

celda correspondiente se ofrece a falta de informacioacuten real el valor de 113 aceptado

por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea obtenieacutendose la siguiente expresioacuten

F PMDA )T ( CA )T ( PM FERRER24

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4- ESTIMACIOacuteN DE LA INTENSIDAD MAacuteXIMA ANUAL PARA CADA

DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO MEDIANTE EL USO DE LA

APLICACIOacuteN INFORMAacuteTICA MAXIN

La obtencioacuten de una serie de capas de informacioacuten ha permitido desarrollar la

aplicacioacuten MAXIN para estimar la intensidad maacutexima anual para una duracioacuten y

periacuteodo de retorno I(dT) en cualquier punto de la Espantildea Peninsular 41

La aplicacioacuten MAXIN se puede abrir desde esta paacutegina

APLICACIOacuteN

o biendesde la carpeta APLICACIOacuteN pinchando con el ratoacuten en la paacutegina web PRINCIPAL

1)- El programa se autoejecuta

A continuacioacuten se deben seguir los siguientes pasos

2)-Marcar con el ratoacuten en ldquoEstimacioacuten de paraacutemetrosrdquo

21)- Localizar el punto deseado en el mapa

Para ello se presenta una malla con las coordenadas UTM cada 100 Km referidas

al huso 30 asiacute como los liacutemites provinciales y principales cadenas montantildeosas

que sirven de referencia para identificar el punto correspondiente

Ademaacutes se pueden realizar dos zoom

22)- Marcar con el ratoacuten en el punto considerado y apareceraacute una ventana a

la derecha de la pantalla con los paraacutemetros K a C V y PMDA Zona 1-2 de

cada regioacuten ldquocortas duracionesrdquo y ldquolargas duracionesrdquo

3)- Presionar Calcular los valores de I(dT) e introducir los paraacutemetros en

las celdas correspondientes dando un ldquoenterrdquo

Nota- Automaacuteticamente se va actualizando la tabla inferior

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31)-Otras opciones para estimar la PMDA

Si la localidad tiene pluvioacutemetro se podriacutea calcular PMDA

directamente con los datos de la estacioacuten

A partir del mapa que ofrece la publicacioacuten Maacuteximas lluvias

diarias en la Espantildea Peninsular

32)- Otra opcioacuten para determinar el C V

A partir de la citada publicacioacuten (Maacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea Peninsular) se puede leer en el mapa del Cv

33)- Otras opciones para calcular ldquoKrdquo y ldquoardquo

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo se pueden tomar los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo en la estacioacuten

o ponderar en funcioacuten de la distancia

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a las estaciones de

Grazalema Navacerrada Guadalupe Santiago PPorma Arnao y

Guadarranque y se tiene la certeza de que el comportamiento en

cuanto a la relacioacuten entre intensidades medias con la duracioacuten es

similar a ellas se tomaraacuten estos valores (Recordar que no se han

utilizado para trazar isoliacuteneas)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

34)- F es un factor de mayoracioacuten que permite transformar los valores

diarios (en 24 horas fijas) a valores en las 24 horas maacutes desfavorables A falta de

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informacioacuten se puede aceptar el valor de 113 recomendado por la Organizacioacuten

Mundial de Meteorologiacutea

4)- Se actualiza automaacuteticamente la tabla inferior en la que se muestran las

intensidades maacuteximas anuales para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

5)- Ademaacutes la otra tabla maacutes abajo permite calcular la precipitacioacuten maacutexima diaria

(o en 24 horas) para un periacuteodo de retorno determinadoPMDA(T) oacute PM24(T)

utilizando la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

peninsularrdquo1

Para ello la aplicacioacuten utiliza la expresioacuten

PMDA )T ( CA )T ( PMDA=

F PMDA )T ( CA )T ( PM =24

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea peninsular Serie monografiacuteas1999 Ministerio de Fomento

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Los datos de intensidad maacutexima para distintas duraciones que se han utilizado

para realizar este trabajo fueron suministrados por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

(INM 2000)

Estas series provienen de la uacuteltima digitalizacioacuten de las bandas de pluvioacutegrafo de

un conjunto de observatorios del Instituto Nacional de Meteorologiacutea digitalizacioacuten que

fue realizada por dos entidades externas al mismo INTECSA y la ETS de Ingenieros

de Telecomunicaciones de Madrid

Los archivos de cada una de las estaciones disponibles conteniacutean los siguientes

datos de cada estacioacuten

el coacutedigo de la estacioacuten

la localidad donde se encuentra

las coordenadas geograacuteficas referidas al meridiano de Greenwich

una tabla con los valores maacuteximos de intensidad en cada antildeo para las siguientes

duraciones 5m 10m 15m 20m 30m 60m (1hora) 120m(2horas) 180m (3

horas) 360m (6 horas) 720m (12 horas) y 24 horas

La intensidad maacutexima para cada duracioacuten y cada antildeo se habiacutea obtenido como

cociente de la maacutexima lluvia acumulada en un intervalo de tiempo o duracioacuten entre

dicha duracioacuten y por lo tanto es un valor medio para la ventana temporal considerada

Las series que se van a manejar si bien podriacutean ser algo maacutes largas- abarcan

hasta los antildeos 90 y en algunos casos hasta finales de los 90- suponen una mejora de

casi veinte antildeos respecto a las utilizadas para la ley IDF que se estaacuten manejando

actualmente

31 DATOS DE PARTIDA

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En la figura 1 se refleja la situacioacuten de las estaciones disponibles con series

completas y con una longitud adecuada En la tabla 1 se recoge el coacutedigo de las

estaciones su denominacioacuten y cuaacutentos antildeos completos tienen

Figura 1- Situacioacuten de las estaciones con pluvioacutegrafo en la Espantildea Peninsular

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

0034 Valls 25

0111 Sallent 16

0201 Barcelona 71

0222 Caldas Mombuy 16

0225 Sabadell 35

0370 Gerona 33

0429 Figueras 41

1024 SSebastian 651082 Sondica 30

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

1110 Santander 41

1208 Gijoacuten 47

1212 Arnao 23

1387 Coruntildea 68

1428 Santiago 24

1495 Vigo 24

1496 Vigo (Peinador) 23

1499 Punto Centro 191549 Ponferrada 41

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

Atraacutes

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

Atraacutes

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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INTRODUCCIOacuteN-

Esta publicacioacuten recoge los resultados obtenidos en la Tesis ldquoRegionalizacioacuten de

leyes IDF para el uso de modelos hidrometeoroloacutegicos de estimacioacuten de caudalesrdquo

realizada por Leticia de Salas (2005) bajo la direccioacuten de J A Fernaacutendez Yuste En el

trabajo se distinguen tres partes claramente diferenciadas

A

Una primera parte donde se justifica la necesidad de abordar el

trabajo de actualizacioacuten de las leyes IDF asiacute como los aspectos que pretenden mejorarse

B

Una segunda parte donde se describe de manera secuencial y

esquemaacutetica las fases que cubrieron este trabajo y que concluye con

una aplicacioacuten praacutectica MAXIN desarrollada a partir de un sistemade informacioacuten geograacutefica (GIS) Esta aplicacioacuten permite estimar las

intensidades maacuteximas anuales para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

en cualquier punto de la Espantildea Peninsular

CUna tercera parte en la que bajo el epiacutegrafe SABER MAacuteS se abordanen profundidad aquellos aspectos de la metodologiacutea que conviene

desarrollar y justificar con maacutes detalle

Estas tres partes se corresponden a su vez con el iacutendice que a continuacioacuten se

muestra si bien es un manual interactivo que permite acceder en cada punto al ldquosaber

maacutesrdquo correspondiente marcando con el ratoacuten en el siacutembolo correspondiente

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INDICE

1- AntecedentesA

2-Objetivos

3-Metodologiacutea propuesta para estimar la intensidad maacutexima anual para

una duracioacuten y periacuteodo de retorno determinadosB

4-Estimacioacuten de la Intensidad maacutexima anual para cada duracioacuten y

periacuteodo de retorno mediante el uso de la aplicacioacuten informaacutetica MAXIN

31- Datos de partida

32- Metodologiacutea aplicada Regionalizacioacuten

33- Funcioacuten utilizada SQRT-ET maacutex

331- Meacutetodos de estimacioacuten de paraacutemetros utilizados

332- Meacutetodo de validacioacuten meacutetodo de Montecarlo

34- Obtencioacuten de I(dT) en estaciones con pluvioacutegrafo

35- Generalizacioacuten de la expresioacuten I(dT) obtenida en estaciones con

pluvioacutegrafo a todo el territorio Peninsular

351- Seleccioacuten de una funcioacuten dependiente de la duracioacuten g(d)

3511- Criterios para extender la ley g(d)

3512- Mapa de isoliacuteneas de ldquoKrdquo y ldquoardquo

352-Seleccioacuten de la funcioacuten dependiente del periacuteodo de retorno h(T)

3521- Mapa de zonas 1-2 en cada regioacuten

C

41- Metodologiacutea utilizada para desarrollar la aplicacioacuten MAXIN

SABER MAacuteS

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1

1- ANTECEDENTES

La estimacioacuten de caudales resulta fundamental en el disentildeo de

infraestructuras planificacioacuten del territorio caracterizacioacuten de sistemas fluvialeshellipy

para ello los modelos hidrometeoroloacutegicos son hoy por hoy una herramienta

imprescindible Estos modelos requieren a su vez conocer la precipitacioacuten maacutexima

diaria anual para distintos periacuteodos de retorno y las leyes Intensidad-Duracioacuten-

Frecuencia IDF variables cuyo estudio ha evolucionado de manera distinta

- La metodologiacutea para estimar la precipitacioacuten maacutexima diaria anual para

distintos periacuteodos de retorno se ha actualizado y se contempla en la

publicacioacuten Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular (Ministerio

de Fomento 1999)

- En cuanto a las leyes IDF Teacutemez establecioacute en 1978 un protocolo para

estimar la intensidad maacutexima para distintas duraciones y periacuteodos de retorno

y proporcionoacute un mapa de isoliacuteneas de K (siendo ldquoKrdquo el cocienteD I

I 1 ) para

extender los resultados obtenidos en estaciones con pluvioacutegrafo al resto del

territorio Esta metodologiacutea se recoge posteriormente en la Instruccioacuten de

Drenaje 52-IC (uacuteltima versioacuten 1990) y en ella incorpora como novedad un

mapa actualizado de isoliacuteneas (Teacutemez 1987)

Por lo tanto la ley IDF que se estaacute manejando actualmente es la misma que

se dedujo a partir de un anaacutelisis ldquolocalrdquo de las 21 estaciones repartidas por toda

Espantildea con los datos disponibles en dichas estaciones hasta los antildeos setenta y

ajustando a la funcioacuten Gumbel

En este trabajo se plantea una revisioacuten en profundidad de estas leyes para

incorporar los nuevos registros que se han producido utilizar nuevas funciones de

distribucioacuten - pues parece que al menos en territorio de influencia mediterraacutenea la

funcioacuten Gumbel produce estimas por defecto- y ademaacutes se propone aplicar el

anaacutelisis ldquoregionalrdquo al estudio de esta variable metodologiacutea que permite mejorar la

robustez de las estimas

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2

2- OBJETIVO

El objetivo general de este trabajo es contribuir al conocimiento de las

intensidades maacuteximas anuales de lluvia en la Espantildea Peninsular

Para ello en estaciones con pluvioacutegrafo se incorporan

Registros de intensidades maacuteximas anuales actualizados

Metodologiacutea de regionalizacioacuten

Funcioacuten SQRT-ET maacutex

En estaciones sin pluvioacutegrafo

Nueva metodologiacutea para extender los resultados obtenidos en

estaciones con pluvioacutegrafo al resto del territorio

Aprovechando las capacidades de los Sistemas de Informacioacuten

Geograacutefica se ofrece una aplicacioacuten informaacutetica para la

estimacioacuten de la intensidad maacutexima para cualquier duracioacuten y

periacuteodo de retorno en cualquier punto de la Espantildea Peninsular

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3

3-METODOLOGIacuteA PROPUESTA PARA ESTIMAR LA INTENSIDAD

MAacuteXIMA ANUAL PARA UNA DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO

DETERMINADOS

El objetivo final de este documento es presentar una herramienta uacutetil que

permita de forma raacutepida determinar la intensidad maacutexima anual para cualquier

duracioacuten y periacuteodo de retorno en cualquier punto de la Espantildea Peninsular dato

fundamental para la estimacioacuten de caudales maacuteximos por meacutetodos hidrometeoroloacutegicos

En este trabajo se pueden distinguir las siguientes fases

1 Puesta al diacutea de las estaciones con pluvioacutegrafo disponibles y de los datos

correspondientes a intensidades maacuteximas anuales para distintas duraciones31

2 Aplicacioacuten de la teacutecnica de regionalizacioacuten ndash intraestacioacuten32 -obtenieacutendose dos

regiones en cada estacioacuten la regioacuten cortas duraciones (series adimensionales

correspondientes a duraciones le 1 hora) y largas duraciones (series

adimensionales correspondientes a duraciones gt 1 hora)

3- Ajuste de las series adimensionales en cada regioacuten a una funcioacuten de distribucioacuten

SQRT-ET maacutex 33 y obtencioacuten de los cuantiles adimensionales

correspondientes a cada periacuteodo de retorno

31-Meacutetodos utilizados para la estimacioacuten de paraacutemetros 331

- Meacutetodo de momentos

- Meacutetodo de maacutexima verosimilitud

32-Validacioacuten por el meacutetodo de Montecarlo332

4- Obtencioacuten de I(dT) en las estaciones de disponen de pluvioacutegrafo recuperando el

factor local 34 I(dT) estacioacuten =CA(T) regioacuten estacioacutend I )(

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4

5-Generalizacioacuten de la expresioacuten I(dT) obtenida en estaciones con pluvioacutegrafo a todo

el territorio peninsular

Partiendo de la hipoacutetesis de que la expresioacuten deducida en estaciones que

disponen de pluvioacutegrafo se puede extender a todo el territorio peninsular se

relacionan las expresiones I(dT) y la diaria I(DT) 35

)()()(

)(

)D(

)(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

PG

FERRER

PG

d PG

asl cortas

PG

PG

=sdot

sdot=

DondeCA(T) FERRER es el cuantil adimensional deducido para estimar la

precipitacioacuten maacutexima diaria para un periacuteodo de retorno T( disponible en

toda la Espantildea Peninsular)

PG hace referencia a la estacioacuten con pluvioacutegrafo

51- Seleccioacuten de una funcioacuten g(d) adecuada para caracterizar la relacioacutenD I

I d

de manera que asumiendo como vaacutelida esa expresioacuten deducida en

estaciones con pluvioacutegrafo definir todo el territorio peninsular y aplicar

esta expresioacuten en estaciones que carecen de pluvioacutegrafo 351

Se eligioacute una funcioacuten g(d) biparameacutetrica

Donde

K a son paraacutemetros de la funcioacuten g(d)

d duracioacuten (horas)

d I media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten

determinada d (horas)

124

24

124

24

D

1

D

d a

aa

a

aa

)II(

II)( minus

minus

minus

minus

===

d d

K d g

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5

D I media de las Intensidades maacuteximas diarias anuales (mmh)

511- Definicioacuten de criterios para extender la ley g(d) 3511

512- Trazado de mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros K=D I

I 1 y

a a partir de los valores obtenidos en las estaciones con

pluvioacutegrafo

52- Obtencioacuten de una funcioacuten h(T)rdquo funcioacuten del periacuteodo de retorno y

asumiendo como vaacutelida esa expresioacuten deducida en estaciones con

pluvioacutegrafo permita calcular I(dT) 352

Donde

CA(T)CortasLargas es el cuantil adimensional obtenido en el

apartado 3 para la estimacioacuten de intensidades bien en la regioacutenldquocortas duracionesrdquo bien ldquolargas duracionesrdquo

CA(T) FERRER es el cuantil adimensional deducido para estimar la

precipitacioacuten maacutexima diaria para un periacuteodo de retorno T(

disponible en toda la Espantildea Peninsular)

Las funciones h(T) adoptan las siguientes expresiones seguacuten sea

la regioacuten ldquocortas duraciones (le 1 hora) o largas duraciones (gt1 hora)en las zonas 1-2

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+09536

FERRER

PG

as LCortas

T CA

T CAT h

)(

)()( arg=

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6

Donde

hC-1(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 1hC-2(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 2hL-1(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 1hL-2(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 2T es el periacuteodo de retorno (antildeos)

6- Obtencioacuten de la intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

mediante la expresioacuten

En la que todos los teacuterminos son conocidos

- PMDA es la media de las Precipitaciones Maacuteximas diarias anuales

correspondiente al punto considerado que se puede obtener en la aplicacioacuten que se

presenta o de los propios datos de precipitacioacuten

- CA(T)FERRER es el cuantil adimensional deducido para la determinacioacuten de la

precipitacioacuten maacutexima diaria correspondiente al punto y periacuteodo de retorno

considerado (estimado seguacuten la publicacioacuten Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsular)

- g (d) es la funcioacuten I-D con los paraacutemetros- K y a deducidos en la

estacioacutenestaciones con pluvioacutegrafo proacuteximas o bien de los mapas de iso-liacuteneas

deducidos a partir de ellos tambieacuten disponibles en la aplicacioacuten que se presenta

- hL(T) y hC(T) funciones que relacionan los cuantiles adimensionales para la

regioacuten largascortas duraciones ( y su zona geograacutefica 1-2) y los correspondientes a

maacuteximas lluvias diarias recogidos en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo

- F = Factor corrector que permite transformar maacuteximas lluvias diarias en

maacuteximas lluvias en 24 horas A falta de informacioacuten real se puede adoptar el valor

aceptado por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea de 113

bullbullbullbull=)(

)()()(

24)(

T h

T hd g T CA F

PMDAT d I

C

L

FERRER

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7

7- Como informacioacuten complementaria se ofrece en esta misma aplicacioacuten la opcioacuten de

estimar la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas y para cualquier periacuteodo de retorno T ndash

PM24(T) - a partir de la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea peninsularrdquo publicacioacuten del Ministerio de Fomento dentro de la serie de

monografiacuteas Se considera maacutes adecuada la utilizacioacuten de esta metodologiacutea pues parte

de una red maacutes abundante de estaciones pluviomeacutetricas (maacutes de 1500 estaciones

disponibles) frente a las 64 estaciones con pluvioacutegrafo manejada en el estudio de

intensidades

En dicho trabajo se ha aplicado la teacutecnica de regionalizacioacuten a las series de

precipitaciones y se ha utilizado la funcioacuten SQRT-ET maacutex para el ajuste obtenieacutendose

la precipitacioacuten maacutexima diaria para cualquier periacuteodo de retorno T ndash PMDA(T) -

PMDA )T ( CA )T ( PMDA FERRER

Si se pretende obtener la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas se multiplicaraacute por el factor

de mayoracioacuten que permite transformar los valores diarios en valores en 24 horas En la

celda correspondiente se ofrece a falta de informacioacuten real el valor de 113 aceptado

por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea obtenieacutendose la siguiente expresioacuten

F PMDA )T ( CA )T ( PM FERRER24

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8

4- ESTIMACIOacuteN DE LA INTENSIDAD MAacuteXIMA ANUAL PARA CADA

DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO MEDIANTE EL USO DE LA

APLICACIOacuteN INFORMAacuteTICA MAXIN

La obtencioacuten de una serie de capas de informacioacuten ha permitido desarrollar la

aplicacioacuten MAXIN para estimar la intensidad maacutexima anual para una duracioacuten y

periacuteodo de retorno I(dT) en cualquier punto de la Espantildea Peninsular 41

La aplicacioacuten MAXIN se puede abrir desde esta paacutegina

APLICACIOacuteN

o biendesde la carpeta APLICACIOacuteN pinchando con el ratoacuten en la paacutegina web PRINCIPAL

1)- El programa se autoejecuta

A continuacioacuten se deben seguir los siguientes pasos

2)-Marcar con el ratoacuten en ldquoEstimacioacuten de paraacutemetrosrdquo

21)- Localizar el punto deseado en el mapa

Para ello se presenta una malla con las coordenadas UTM cada 100 Km referidas

al huso 30 asiacute como los liacutemites provinciales y principales cadenas montantildeosas

que sirven de referencia para identificar el punto correspondiente

Ademaacutes se pueden realizar dos zoom

22)- Marcar con el ratoacuten en el punto considerado y apareceraacute una ventana a

la derecha de la pantalla con los paraacutemetros K a C V y PMDA Zona 1-2 de

cada regioacuten ldquocortas duracionesrdquo y ldquolargas duracionesrdquo

3)- Presionar Calcular los valores de I(dT) e introducir los paraacutemetros en

las celdas correspondientes dando un ldquoenterrdquo

Nota- Automaacuteticamente se va actualizando la tabla inferior

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31)-Otras opciones para estimar la PMDA

Si la localidad tiene pluvioacutemetro se podriacutea calcular PMDA

directamente con los datos de la estacioacuten

A partir del mapa que ofrece la publicacioacuten Maacuteximas lluvias

diarias en la Espantildea Peninsular

32)- Otra opcioacuten para determinar el C V

A partir de la citada publicacioacuten (Maacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea Peninsular) se puede leer en el mapa del Cv

33)- Otras opciones para calcular ldquoKrdquo y ldquoardquo

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo se pueden tomar los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo en la estacioacuten

o ponderar en funcioacuten de la distancia

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a las estaciones de

Grazalema Navacerrada Guadalupe Santiago PPorma Arnao y

Guadarranque y se tiene la certeza de que el comportamiento en

cuanto a la relacioacuten entre intensidades medias con la duracioacuten es

similar a ellas se tomaraacuten estos valores (Recordar que no se han

utilizado para trazar isoliacuteneas)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

34)- F es un factor de mayoracioacuten que permite transformar los valores

diarios (en 24 horas fijas) a valores en las 24 horas maacutes desfavorables A falta de

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10

informacioacuten se puede aceptar el valor de 113 recomendado por la Organizacioacuten

Mundial de Meteorologiacutea

4)- Se actualiza automaacuteticamente la tabla inferior en la que se muestran las

intensidades maacuteximas anuales para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

5)- Ademaacutes la otra tabla maacutes abajo permite calcular la precipitacioacuten maacutexima diaria

(o en 24 horas) para un periacuteodo de retorno determinadoPMDA(T) oacute PM24(T)

utilizando la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

peninsularrdquo1

Para ello la aplicacioacuten utiliza la expresioacuten

PMDA )T ( CA )T ( PMDA=

F PMDA )T ( CA )T ( PM =24

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea peninsular Serie monografiacuteas1999 Ministerio de Fomento

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11

Los datos de intensidad maacutexima para distintas duraciones que se han utilizado

para realizar este trabajo fueron suministrados por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

(INM 2000)

Estas series provienen de la uacuteltima digitalizacioacuten de las bandas de pluvioacutegrafo de

un conjunto de observatorios del Instituto Nacional de Meteorologiacutea digitalizacioacuten que

fue realizada por dos entidades externas al mismo INTECSA y la ETS de Ingenieros

de Telecomunicaciones de Madrid

Los archivos de cada una de las estaciones disponibles conteniacutean los siguientes

datos de cada estacioacuten

el coacutedigo de la estacioacuten

la localidad donde se encuentra

las coordenadas geograacuteficas referidas al meridiano de Greenwich

una tabla con los valores maacuteximos de intensidad en cada antildeo para las siguientes

duraciones 5m 10m 15m 20m 30m 60m (1hora) 120m(2horas) 180m (3

horas) 360m (6 horas) 720m (12 horas) y 24 horas

La intensidad maacutexima para cada duracioacuten y cada antildeo se habiacutea obtenido como

cociente de la maacutexima lluvia acumulada en un intervalo de tiempo o duracioacuten entre

dicha duracioacuten y por lo tanto es un valor medio para la ventana temporal considerada

Las series que se van a manejar si bien podriacutean ser algo maacutes largas- abarcan

hasta los antildeos 90 y en algunos casos hasta finales de los 90- suponen una mejora de

casi veinte antildeos respecto a las utilizadas para la ley IDF que se estaacuten manejando

actualmente

31 DATOS DE PARTIDA

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12

En la figura 1 se refleja la situacioacuten de las estaciones disponibles con series

completas y con una longitud adecuada En la tabla 1 se recoge el coacutedigo de las

estaciones su denominacioacuten y cuaacutentos antildeos completos tienen

Figura 1- Situacioacuten de las estaciones con pluvioacutegrafo en la Espantildea Peninsular

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

0034 Valls 25

0111 Sallent 16

0201 Barcelona 71

0222 Caldas Mombuy 16

0225 Sabadell 35

0370 Gerona 33

0429 Figueras 41

1024 SSebastian 651082 Sondica 30

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

1110 Santander 41

1208 Gijoacuten 47

1212 Arnao 23

1387 Coruntildea 68

1428 Santiago 24

1495 Vigo 24

1496 Vigo (Peinador) 23

1499 Punto Centro 191549 Ponferrada 41

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

Atraacutes

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

Atraacutes

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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INDICE

1- AntecedentesA

2-Objetivos

3-Metodologiacutea propuesta para estimar la intensidad maacutexima anual para

una duracioacuten y periacuteodo de retorno determinadosB

4-Estimacioacuten de la Intensidad maacutexima anual para cada duracioacuten y

periacuteodo de retorno mediante el uso de la aplicacioacuten informaacutetica MAXIN

31- Datos de partida

32- Metodologiacutea aplicada Regionalizacioacuten

33- Funcioacuten utilizada SQRT-ET maacutex

331- Meacutetodos de estimacioacuten de paraacutemetros utilizados

332- Meacutetodo de validacioacuten meacutetodo de Montecarlo

34- Obtencioacuten de I(dT) en estaciones con pluvioacutegrafo

35- Generalizacioacuten de la expresioacuten I(dT) obtenida en estaciones con

pluvioacutegrafo a todo el territorio Peninsular

351- Seleccioacuten de una funcioacuten dependiente de la duracioacuten g(d)

3511- Criterios para extender la ley g(d)

3512- Mapa de isoliacuteneas de ldquoKrdquo y ldquoardquo

352-Seleccioacuten de la funcioacuten dependiente del periacuteodo de retorno h(T)

3521- Mapa de zonas 1-2 en cada regioacuten

C

41- Metodologiacutea utilizada para desarrollar la aplicacioacuten MAXIN

SABER MAacuteS

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1

1- ANTECEDENTES

La estimacioacuten de caudales resulta fundamental en el disentildeo de

infraestructuras planificacioacuten del territorio caracterizacioacuten de sistemas fluvialeshellipy

para ello los modelos hidrometeoroloacutegicos son hoy por hoy una herramienta

imprescindible Estos modelos requieren a su vez conocer la precipitacioacuten maacutexima

diaria anual para distintos periacuteodos de retorno y las leyes Intensidad-Duracioacuten-

Frecuencia IDF variables cuyo estudio ha evolucionado de manera distinta

- La metodologiacutea para estimar la precipitacioacuten maacutexima diaria anual para

distintos periacuteodos de retorno se ha actualizado y se contempla en la

publicacioacuten Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular (Ministerio

de Fomento 1999)

- En cuanto a las leyes IDF Teacutemez establecioacute en 1978 un protocolo para

estimar la intensidad maacutexima para distintas duraciones y periacuteodos de retorno

y proporcionoacute un mapa de isoliacuteneas de K (siendo ldquoKrdquo el cocienteD I

I 1 ) para

extender los resultados obtenidos en estaciones con pluvioacutegrafo al resto del

territorio Esta metodologiacutea se recoge posteriormente en la Instruccioacuten de

Drenaje 52-IC (uacuteltima versioacuten 1990) y en ella incorpora como novedad un

mapa actualizado de isoliacuteneas (Teacutemez 1987)

Por lo tanto la ley IDF que se estaacute manejando actualmente es la misma que

se dedujo a partir de un anaacutelisis ldquolocalrdquo de las 21 estaciones repartidas por toda

Espantildea con los datos disponibles en dichas estaciones hasta los antildeos setenta y

ajustando a la funcioacuten Gumbel

En este trabajo se plantea una revisioacuten en profundidad de estas leyes para

incorporar los nuevos registros que se han producido utilizar nuevas funciones de

distribucioacuten - pues parece que al menos en territorio de influencia mediterraacutenea la

funcioacuten Gumbel produce estimas por defecto- y ademaacutes se propone aplicar el

anaacutelisis ldquoregionalrdquo al estudio de esta variable metodologiacutea que permite mejorar la

robustez de las estimas

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2

2- OBJETIVO

El objetivo general de este trabajo es contribuir al conocimiento de las

intensidades maacuteximas anuales de lluvia en la Espantildea Peninsular

Para ello en estaciones con pluvioacutegrafo se incorporan

Registros de intensidades maacuteximas anuales actualizados

Metodologiacutea de regionalizacioacuten

Funcioacuten SQRT-ET maacutex

En estaciones sin pluvioacutegrafo

Nueva metodologiacutea para extender los resultados obtenidos en

estaciones con pluvioacutegrafo al resto del territorio

Aprovechando las capacidades de los Sistemas de Informacioacuten

Geograacutefica se ofrece una aplicacioacuten informaacutetica para la

estimacioacuten de la intensidad maacutexima para cualquier duracioacuten y

periacuteodo de retorno en cualquier punto de la Espantildea Peninsular

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3

3-METODOLOGIacuteA PROPUESTA PARA ESTIMAR LA INTENSIDAD

MAacuteXIMA ANUAL PARA UNA DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO

DETERMINADOS

El objetivo final de este documento es presentar una herramienta uacutetil que

permita de forma raacutepida determinar la intensidad maacutexima anual para cualquier

duracioacuten y periacuteodo de retorno en cualquier punto de la Espantildea Peninsular dato

fundamental para la estimacioacuten de caudales maacuteximos por meacutetodos hidrometeoroloacutegicos

En este trabajo se pueden distinguir las siguientes fases

1 Puesta al diacutea de las estaciones con pluvioacutegrafo disponibles y de los datos

correspondientes a intensidades maacuteximas anuales para distintas duraciones31

2 Aplicacioacuten de la teacutecnica de regionalizacioacuten ndash intraestacioacuten32 -obtenieacutendose dos

regiones en cada estacioacuten la regioacuten cortas duraciones (series adimensionales

correspondientes a duraciones le 1 hora) y largas duraciones (series

adimensionales correspondientes a duraciones gt 1 hora)

3- Ajuste de las series adimensionales en cada regioacuten a una funcioacuten de distribucioacuten

SQRT-ET maacutex 33 y obtencioacuten de los cuantiles adimensionales

correspondientes a cada periacuteodo de retorno

31-Meacutetodos utilizados para la estimacioacuten de paraacutemetros 331

- Meacutetodo de momentos

- Meacutetodo de maacutexima verosimilitud

32-Validacioacuten por el meacutetodo de Montecarlo332

4- Obtencioacuten de I(dT) en las estaciones de disponen de pluvioacutegrafo recuperando el

factor local 34 I(dT) estacioacuten =CA(T) regioacuten estacioacutend I )(

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4

5-Generalizacioacuten de la expresioacuten I(dT) obtenida en estaciones con pluvioacutegrafo a todo

el territorio peninsular

Partiendo de la hipoacutetesis de que la expresioacuten deducida en estaciones que

disponen de pluvioacutegrafo se puede extender a todo el territorio peninsular se

relacionan las expresiones I(dT) y la diaria I(DT) 35

)()()(

)(

)D(

)(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

PG

FERRER

PG

d PG

asl cortas

PG

PG

=sdot

sdot=

DondeCA(T) FERRER es el cuantil adimensional deducido para estimar la

precipitacioacuten maacutexima diaria para un periacuteodo de retorno T( disponible en

toda la Espantildea Peninsular)

PG hace referencia a la estacioacuten con pluvioacutegrafo

51- Seleccioacuten de una funcioacuten g(d) adecuada para caracterizar la relacioacutenD I

I d

de manera que asumiendo como vaacutelida esa expresioacuten deducida en

estaciones con pluvioacutegrafo definir todo el territorio peninsular y aplicar

esta expresioacuten en estaciones que carecen de pluvioacutegrafo 351

Se eligioacute una funcioacuten g(d) biparameacutetrica

Donde

K a son paraacutemetros de la funcioacuten g(d)

d duracioacuten (horas)

d I media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten

determinada d (horas)

124

24

124

24

D

1

D

d a

aa

a

aa

)II(

II)( minus

minus

minus

minus

===

d d

K d g

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5

D I media de las Intensidades maacuteximas diarias anuales (mmh)

511- Definicioacuten de criterios para extender la ley g(d) 3511

512- Trazado de mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros K=D I

I 1 y

a a partir de los valores obtenidos en las estaciones con

pluvioacutegrafo

52- Obtencioacuten de una funcioacuten h(T)rdquo funcioacuten del periacuteodo de retorno y

asumiendo como vaacutelida esa expresioacuten deducida en estaciones con

pluvioacutegrafo permita calcular I(dT) 352

Donde

CA(T)CortasLargas es el cuantil adimensional obtenido en el

apartado 3 para la estimacioacuten de intensidades bien en la regioacutenldquocortas duracionesrdquo bien ldquolargas duracionesrdquo

CA(T) FERRER es el cuantil adimensional deducido para estimar la

precipitacioacuten maacutexima diaria para un periacuteodo de retorno T(

disponible en toda la Espantildea Peninsular)

Las funciones h(T) adoptan las siguientes expresiones seguacuten sea

la regioacuten ldquocortas duraciones (le 1 hora) o largas duraciones (gt1 hora)en las zonas 1-2

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+09536

FERRER

PG

as LCortas

T CA

T CAT h

)(

)()( arg=

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6

Donde

hC-1(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 1hC-2(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 2hL-1(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 1hL-2(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 2T es el periacuteodo de retorno (antildeos)

6- Obtencioacuten de la intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

mediante la expresioacuten

En la que todos los teacuterminos son conocidos

- PMDA es la media de las Precipitaciones Maacuteximas diarias anuales

correspondiente al punto considerado que se puede obtener en la aplicacioacuten que se

presenta o de los propios datos de precipitacioacuten

- CA(T)FERRER es el cuantil adimensional deducido para la determinacioacuten de la

precipitacioacuten maacutexima diaria correspondiente al punto y periacuteodo de retorno

considerado (estimado seguacuten la publicacioacuten Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsular)

- g (d) es la funcioacuten I-D con los paraacutemetros- K y a deducidos en la

estacioacutenestaciones con pluvioacutegrafo proacuteximas o bien de los mapas de iso-liacuteneas

deducidos a partir de ellos tambieacuten disponibles en la aplicacioacuten que se presenta

- hL(T) y hC(T) funciones que relacionan los cuantiles adimensionales para la

regioacuten largascortas duraciones ( y su zona geograacutefica 1-2) y los correspondientes a

maacuteximas lluvias diarias recogidos en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo

- F = Factor corrector que permite transformar maacuteximas lluvias diarias en

maacuteximas lluvias en 24 horas A falta de informacioacuten real se puede adoptar el valor

aceptado por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea de 113

bullbullbullbull=)(

)()()(

24)(

T h

T hd g T CA F

PMDAT d I

C

L

FERRER

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7

7- Como informacioacuten complementaria se ofrece en esta misma aplicacioacuten la opcioacuten de

estimar la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas y para cualquier periacuteodo de retorno T ndash

PM24(T) - a partir de la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea peninsularrdquo publicacioacuten del Ministerio de Fomento dentro de la serie de

monografiacuteas Se considera maacutes adecuada la utilizacioacuten de esta metodologiacutea pues parte

de una red maacutes abundante de estaciones pluviomeacutetricas (maacutes de 1500 estaciones

disponibles) frente a las 64 estaciones con pluvioacutegrafo manejada en el estudio de

intensidades

En dicho trabajo se ha aplicado la teacutecnica de regionalizacioacuten a las series de

precipitaciones y se ha utilizado la funcioacuten SQRT-ET maacutex para el ajuste obtenieacutendose

la precipitacioacuten maacutexima diaria para cualquier periacuteodo de retorno T ndash PMDA(T) -

PMDA )T ( CA )T ( PMDA FERRER

Si se pretende obtener la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas se multiplicaraacute por el factor

de mayoracioacuten que permite transformar los valores diarios en valores en 24 horas En la

celda correspondiente se ofrece a falta de informacioacuten real el valor de 113 aceptado

por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea obtenieacutendose la siguiente expresioacuten

F PMDA )T ( CA )T ( PM FERRER24

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8

4- ESTIMACIOacuteN DE LA INTENSIDAD MAacuteXIMA ANUAL PARA CADA

DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO MEDIANTE EL USO DE LA

APLICACIOacuteN INFORMAacuteTICA MAXIN

La obtencioacuten de una serie de capas de informacioacuten ha permitido desarrollar la

aplicacioacuten MAXIN para estimar la intensidad maacutexima anual para una duracioacuten y

periacuteodo de retorno I(dT) en cualquier punto de la Espantildea Peninsular 41

La aplicacioacuten MAXIN se puede abrir desde esta paacutegina

APLICACIOacuteN

o biendesde la carpeta APLICACIOacuteN pinchando con el ratoacuten en la paacutegina web PRINCIPAL

1)- El programa se autoejecuta

A continuacioacuten se deben seguir los siguientes pasos

2)-Marcar con el ratoacuten en ldquoEstimacioacuten de paraacutemetrosrdquo

21)- Localizar el punto deseado en el mapa

Para ello se presenta una malla con las coordenadas UTM cada 100 Km referidas

al huso 30 asiacute como los liacutemites provinciales y principales cadenas montantildeosas

que sirven de referencia para identificar el punto correspondiente

Ademaacutes se pueden realizar dos zoom

22)- Marcar con el ratoacuten en el punto considerado y apareceraacute una ventana a

la derecha de la pantalla con los paraacutemetros K a C V y PMDA Zona 1-2 de

cada regioacuten ldquocortas duracionesrdquo y ldquolargas duracionesrdquo

3)- Presionar Calcular los valores de I(dT) e introducir los paraacutemetros en

las celdas correspondientes dando un ldquoenterrdquo

Nota- Automaacuteticamente se va actualizando la tabla inferior

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9

31)-Otras opciones para estimar la PMDA

Si la localidad tiene pluvioacutemetro se podriacutea calcular PMDA

directamente con los datos de la estacioacuten

A partir del mapa que ofrece la publicacioacuten Maacuteximas lluvias

diarias en la Espantildea Peninsular

32)- Otra opcioacuten para determinar el C V

A partir de la citada publicacioacuten (Maacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea Peninsular) se puede leer en el mapa del Cv

33)- Otras opciones para calcular ldquoKrdquo y ldquoardquo

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo se pueden tomar los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo en la estacioacuten

o ponderar en funcioacuten de la distancia

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a las estaciones de

Grazalema Navacerrada Guadalupe Santiago PPorma Arnao y

Guadarranque y se tiene la certeza de que el comportamiento en

cuanto a la relacioacuten entre intensidades medias con la duracioacuten es

similar a ellas se tomaraacuten estos valores (Recordar que no se han

utilizado para trazar isoliacuteneas)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

34)- F es un factor de mayoracioacuten que permite transformar los valores

diarios (en 24 horas fijas) a valores en las 24 horas maacutes desfavorables A falta de

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10

informacioacuten se puede aceptar el valor de 113 recomendado por la Organizacioacuten

Mundial de Meteorologiacutea

4)- Se actualiza automaacuteticamente la tabla inferior en la que se muestran las

intensidades maacuteximas anuales para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

5)- Ademaacutes la otra tabla maacutes abajo permite calcular la precipitacioacuten maacutexima diaria

(o en 24 horas) para un periacuteodo de retorno determinadoPMDA(T) oacute PM24(T)

utilizando la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

peninsularrdquo1

Para ello la aplicacioacuten utiliza la expresioacuten

PMDA )T ( CA )T ( PMDA=

F PMDA )T ( CA )T ( PM =24

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea peninsular Serie monografiacuteas1999 Ministerio de Fomento

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11

Los datos de intensidad maacutexima para distintas duraciones que se han utilizado

para realizar este trabajo fueron suministrados por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

(INM 2000)

Estas series provienen de la uacuteltima digitalizacioacuten de las bandas de pluvioacutegrafo de

un conjunto de observatorios del Instituto Nacional de Meteorologiacutea digitalizacioacuten que

fue realizada por dos entidades externas al mismo INTECSA y la ETS de Ingenieros

de Telecomunicaciones de Madrid

Los archivos de cada una de las estaciones disponibles conteniacutean los siguientes

datos de cada estacioacuten

el coacutedigo de la estacioacuten

la localidad donde se encuentra

las coordenadas geograacuteficas referidas al meridiano de Greenwich

una tabla con los valores maacuteximos de intensidad en cada antildeo para las siguientes

duraciones 5m 10m 15m 20m 30m 60m (1hora) 120m(2horas) 180m (3

horas) 360m (6 horas) 720m (12 horas) y 24 horas

La intensidad maacutexima para cada duracioacuten y cada antildeo se habiacutea obtenido como

cociente de la maacutexima lluvia acumulada en un intervalo de tiempo o duracioacuten entre

dicha duracioacuten y por lo tanto es un valor medio para la ventana temporal considerada

Las series que se van a manejar si bien podriacutean ser algo maacutes largas- abarcan

hasta los antildeos 90 y en algunos casos hasta finales de los 90- suponen una mejora de

casi veinte antildeos respecto a las utilizadas para la ley IDF que se estaacuten manejando

actualmente

31 DATOS DE PARTIDA

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12

En la figura 1 se refleja la situacioacuten de las estaciones disponibles con series

completas y con una longitud adecuada En la tabla 1 se recoge el coacutedigo de las

estaciones su denominacioacuten y cuaacutentos antildeos completos tienen

Figura 1- Situacioacuten de las estaciones con pluvioacutegrafo en la Espantildea Peninsular

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

0034 Valls 25

0111 Sallent 16

0201 Barcelona 71

0222 Caldas Mombuy 16

0225 Sabadell 35

0370 Gerona 33

0429 Figueras 41

1024 SSebastian 651082 Sondica 30

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

1110 Santander 41

1208 Gijoacuten 47

1212 Arnao 23

1387 Coruntildea 68

1428 Santiago 24

1495 Vigo 24

1496 Vigo (Peinador) 23

1499 Punto Centro 191549 Ponferrada 41

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

Atraacutes

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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1

1- ANTECEDENTES

La estimacioacuten de caudales resulta fundamental en el disentildeo de

infraestructuras planificacioacuten del territorio caracterizacioacuten de sistemas fluvialeshellipy

para ello los modelos hidrometeoroloacutegicos son hoy por hoy una herramienta

imprescindible Estos modelos requieren a su vez conocer la precipitacioacuten maacutexima

diaria anual para distintos periacuteodos de retorno y las leyes Intensidad-Duracioacuten-

Frecuencia IDF variables cuyo estudio ha evolucionado de manera distinta

- La metodologiacutea para estimar la precipitacioacuten maacutexima diaria anual para

distintos periacuteodos de retorno se ha actualizado y se contempla en la

publicacioacuten Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular (Ministerio

de Fomento 1999)

- En cuanto a las leyes IDF Teacutemez establecioacute en 1978 un protocolo para

estimar la intensidad maacutexima para distintas duraciones y periacuteodos de retorno

y proporcionoacute un mapa de isoliacuteneas de K (siendo ldquoKrdquo el cocienteD I

I 1 ) para

extender los resultados obtenidos en estaciones con pluvioacutegrafo al resto del

territorio Esta metodologiacutea se recoge posteriormente en la Instruccioacuten de

Drenaje 52-IC (uacuteltima versioacuten 1990) y en ella incorpora como novedad un

mapa actualizado de isoliacuteneas (Teacutemez 1987)

Por lo tanto la ley IDF que se estaacute manejando actualmente es la misma que

se dedujo a partir de un anaacutelisis ldquolocalrdquo de las 21 estaciones repartidas por toda

Espantildea con los datos disponibles en dichas estaciones hasta los antildeos setenta y

ajustando a la funcioacuten Gumbel

En este trabajo se plantea una revisioacuten en profundidad de estas leyes para

incorporar los nuevos registros que se han producido utilizar nuevas funciones de

distribucioacuten - pues parece que al menos en territorio de influencia mediterraacutenea la

funcioacuten Gumbel produce estimas por defecto- y ademaacutes se propone aplicar el

anaacutelisis ldquoregionalrdquo al estudio de esta variable metodologiacutea que permite mejorar la

robustez de las estimas

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2

2- OBJETIVO

El objetivo general de este trabajo es contribuir al conocimiento de las

intensidades maacuteximas anuales de lluvia en la Espantildea Peninsular

Para ello en estaciones con pluvioacutegrafo se incorporan

Registros de intensidades maacuteximas anuales actualizados

Metodologiacutea de regionalizacioacuten

Funcioacuten SQRT-ET maacutex

En estaciones sin pluvioacutegrafo

Nueva metodologiacutea para extender los resultados obtenidos en

estaciones con pluvioacutegrafo al resto del territorio

Aprovechando las capacidades de los Sistemas de Informacioacuten

Geograacutefica se ofrece una aplicacioacuten informaacutetica para la

estimacioacuten de la intensidad maacutexima para cualquier duracioacuten y

periacuteodo de retorno en cualquier punto de la Espantildea Peninsular

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3

3-METODOLOGIacuteA PROPUESTA PARA ESTIMAR LA INTENSIDAD

MAacuteXIMA ANUAL PARA UNA DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO

DETERMINADOS

El objetivo final de este documento es presentar una herramienta uacutetil que

permita de forma raacutepida determinar la intensidad maacutexima anual para cualquier

duracioacuten y periacuteodo de retorno en cualquier punto de la Espantildea Peninsular dato

fundamental para la estimacioacuten de caudales maacuteximos por meacutetodos hidrometeoroloacutegicos

En este trabajo se pueden distinguir las siguientes fases

1 Puesta al diacutea de las estaciones con pluvioacutegrafo disponibles y de los datos

correspondientes a intensidades maacuteximas anuales para distintas duraciones31

2 Aplicacioacuten de la teacutecnica de regionalizacioacuten ndash intraestacioacuten32 -obtenieacutendose dos

regiones en cada estacioacuten la regioacuten cortas duraciones (series adimensionales

correspondientes a duraciones le 1 hora) y largas duraciones (series

adimensionales correspondientes a duraciones gt 1 hora)

3- Ajuste de las series adimensionales en cada regioacuten a una funcioacuten de distribucioacuten

SQRT-ET maacutex 33 y obtencioacuten de los cuantiles adimensionales

correspondientes a cada periacuteodo de retorno

31-Meacutetodos utilizados para la estimacioacuten de paraacutemetros 331

- Meacutetodo de momentos

- Meacutetodo de maacutexima verosimilitud

32-Validacioacuten por el meacutetodo de Montecarlo332

4- Obtencioacuten de I(dT) en las estaciones de disponen de pluvioacutegrafo recuperando el

factor local 34 I(dT) estacioacuten =CA(T) regioacuten estacioacutend I )(

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4

5-Generalizacioacuten de la expresioacuten I(dT) obtenida en estaciones con pluvioacutegrafo a todo

el territorio peninsular

Partiendo de la hipoacutetesis de que la expresioacuten deducida en estaciones que

disponen de pluvioacutegrafo se puede extender a todo el territorio peninsular se

relacionan las expresiones I(dT) y la diaria I(DT) 35

)()()(

)(

)D(

)(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

PG

FERRER

PG

d PG

asl cortas

PG

PG

=sdot

sdot=

DondeCA(T) FERRER es el cuantil adimensional deducido para estimar la

precipitacioacuten maacutexima diaria para un periacuteodo de retorno T( disponible en

toda la Espantildea Peninsular)

PG hace referencia a la estacioacuten con pluvioacutegrafo

51- Seleccioacuten de una funcioacuten g(d) adecuada para caracterizar la relacioacutenD I

I d

de manera que asumiendo como vaacutelida esa expresioacuten deducida en

estaciones con pluvioacutegrafo definir todo el territorio peninsular y aplicar

esta expresioacuten en estaciones que carecen de pluvioacutegrafo 351

Se eligioacute una funcioacuten g(d) biparameacutetrica

Donde

K a son paraacutemetros de la funcioacuten g(d)

d duracioacuten (horas)

d I media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten

determinada d (horas)

124

24

124

24

D

1

D

d a

aa

a

aa

)II(

II)( minus

minus

minus

minus

===

d d

K d g

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5

D I media de las Intensidades maacuteximas diarias anuales (mmh)

511- Definicioacuten de criterios para extender la ley g(d) 3511

512- Trazado de mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros K=D I

I 1 y

a a partir de los valores obtenidos en las estaciones con

pluvioacutegrafo

52- Obtencioacuten de una funcioacuten h(T)rdquo funcioacuten del periacuteodo de retorno y

asumiendo como vaacutelida esa expresioacuten deducida en estaciones con

pluvioacutegrafo permita calcular I(dT) 352

Donde

CA(T)CortasLargas es el cuantil adimensional obtenido en el

apartado 3 para la estimacioacuten de intensidades bien en la regioacutenldquocortas duracionesrdquo bien ldquolargas duracionesrdquo

CA(T) FERRER es el cuantil adimensional deducido para estimar la

precipitacioacuten maacutexima diaria para un periacuteodo de retorno T(

disponible en toda la Espantildea Peninsular)

Las funciones h(T) adoptan las siguientes expresiones seguacuten sea

la regioacuten ldquocortas duraciones (le 1 hora) o largas duraciones (gt1 hora)en las zonas 1-2

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+09536

FERRER

PG

as LCortas

T CA

T CAT h

)(

)()( arg=

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6

Donde

hC-1(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 1hC-2(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 2hL-1(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 1hL-2(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 2T es el periacuteodo de retorno (antildeos)

6- Obtencioacuten de la intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

mediante la expresioacuten

En la que todos los teacuterminos son conocidos

- PMDA es la media de las Precipitaciones Maacuteximas diarias anuales

correspondiente al punto considerado que se puede obtener en la aplicacioacuten que se

presenta o de los propios datos de precipitacioacuten

- CA(T)FERRER es el cuantil adimensional deducido para la determinacioacuten de la

precipitacioacuten maacutexima diaria correspondiente al punto y periacuteodo de retorno

considerado (estimado seguacuten la publicacioacuten Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsular)

- g (d) es la funcioacuten I-D con los paraacutemetros- K y a deducidos en la

estacioacutenestaciones con pluvioacutegrafo proacuteximas o bien de los mapas de iso-liacuteneas

deducidos a partir de ellos tambieacuten disponibles en la aplicacioacuten que se presenta

- hL(T) y hC(T) funciones que relacionan los cuantiles adimensionales para la

regioacuten largascortas duraciones ( y su zona geograacutefica 1-2) y los correspondientes a

maacuteximas lluvias diarias recogidos en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo

- F = Factor corrector que permite transformar maacuteximas lluvias diarias en

maacuteximas lluvias en 24 horas A falta de informacioacuten real se puede adoptar el valor

aceptado por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea de 113

bullbullbullbull=)(

)()()(

24)(

T h

T hd g T CA F

PMDAT d I

C

L

FERRER

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7

7- Como informacioacuten complementaria se ofrece en esta misma aplicacioacuten la opcioacuten de

estimar la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas y para cualquier periacuteodo de retorno T ndash

PM24(T) - a partir de la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea peninsularrdquo publicacioacuten del Ministerio de Fomento dentro de la serie de

monografiacuteas Se considera maacutes adecuada la utilizacioacuten de esta metodologiacutea pues parte

de una red maacutes abundante de estaciones pluviomeacutetricas (maacutes de 1500 estaciones

disponibles) frente a las 64 estaciones con pluvioacutegrafo manejada en el estudio de

intensidades

En dicho trabajo se ha aplicado la teacutecnica de regionalizacioacuten a las series de

precipitaciones y se ha utilizado la funcioacuten SQRT-ET maacutex para el ajuste obtenieacutendose

la precipitacioacuten maacutexima diaria para cualquier periacuteodo de retorno T ndash PMDA(T) -

PMDA )T ( CA )T ( PMDA FERRER

Si se pretende obtener la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas se multiplicaraacute por el factor

de mayoracioacuten que permite transformar los valores diarios en valores en 24 horas En la

celda correspondiente se ofrece a falta de informacioacuten real el valor de 113 aceptado

por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea obtenieacutendose la siguiente expresioacuten

F PMDA )T ( CA )T ( PM FERRER24

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8

4- ESTIMACIOacuteN DE LA INTENSIDAD MAacuteXIMA ANUAL PARA CADA

DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO MEDIANTE EL USO DE LA

APLICACIOacuteN INFORMAacuteTICA MAXIN

La obtencioacuten de una serie de capas de informacioacuten ha permitido desarrollar la

aplicacioacuten MAXIN para estimar la intensidad maacutexima anual para una duracioacuten y

periacuteodo de retorno I(dT) en cualquier punto de la Espantildea Peninsular 41

La aplicacioacuten MAXIN se puede abrir desde esta paacutegina

APLICACIOacuteN

o biendesde la carpeta APLICACIOacuteN pinchando con el ratoacuten en la paacutegina web PRINCIPAL

1)- El programa se autoejecuta

A continuacioacuten se deben seguir los siguientes pasos

2)-Marcar con el ratoacuten en ldquoEstimacioacuten de paraacutemetrosrdquo

21)- Localizar el punto deseado en el mapa

Para ello se presenta una malla con las coordenadas UTM cada 100 Km referidas

al huso 30 asiacute como los liacutemites provinciales y principales cadenas montantildeosas

que sirven de referencia para identificar el punto correspondiente

Ademaacutes se pueden realizar dos zoom

22)- Marcar con el ratoacuten en el punto considerado y apareceraacute una ventana a

la derecha de la pantalla con los paraacutemetros K a C V y PMDA Zona 1-2 de

cada regioacuten ldquocortas duracionesrdquo y ldquolargas duracionesrdquo

3)- Presionar Calcular los valores de I(dT) e introducir los paraacutemetros en

las celdas correspondientes dando un ldquoenterrdquo

Nota- Automaacuteticamente se va actualizando la tabla inferior

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9

31)-Otras opciones para estimar la PMDA

Si la localidad tiene pluvioacutemetro se podriacutea calcular PMDA

directamente con los datos de la estacioacuten

A partir del mapa que ofrece la publicacioacuten Maacuteximas lluvias

diarias en la Espantildea Peninsular

32)- Otra opcioacuten para determinar el C V

A partir de la citada publicacioacuten (Maacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea Peninsular) se puede leer en el mapa del Cv

33)- Otras opciones para calcular ldquoKrdquo y ldquoardquo

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo se pueden tomar los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo en la estacioacuten

o ponderar en funcioacuten de la distancia

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a las estaciones de

Grazalema Navacerrada Guadalupe Santiago PPorma Arnao y

Guadarranque y se tiene la certeza de que el comportamiento en

cuanto a la relacioacuten entre intensidades medias con la duracioacuten es

similar a ellas se tomaraacuten estos valores (Recordar que no se han

utilizado para trazar isoliacuteneas)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

34)- F es un factor de mayoracioacuten que permite transformar los valores

diarios (en 24 horas fijas) a valores en las 24 horas maacutes desfavorables A falta de

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10

informacioacuten se puede aceptar el valor de 113 recomendado por la Organizacioacuten

Mundial de Meteorologiacutea

4)- Se actualiza automaacuteticamente la tabla inferior en la que se muestran las

intensidades maacuteximas anuales para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

5)- Ademaacutes la otra tabla maacutes abajo permite calcular la precipitacioacuten maacutexima diaria

(o en 24 horas) para un periacuteodo de retorno determinadoPMDA(T) oacute PM24(T)

utilizando la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

peninsularrdquo1

Para ello la aplicacioacuten utiliza la expresioacuten

PMDA )T ( CA )T ( PMDA=

F PMDA )T ( CA )T ( PM =24

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea peninsular Serie monografiacuteas1999 Ministerio de Fomento

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11

Los datos de intensidad maacutexima para distintas duraciones que se han utilizado

para realizar este trabajo fueron suministrados por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

(INM 2000)

Estas series provienen de la uacuteltima digitalizacioacuten de las bandas de pluvioacutegrafo de

un conjunto de observatorios del Instituto Nacional de Meteorologiacutea digitalizacioacuten que

fue realizada por dos entidades externas al mismo INTECSA y la ETS de Ingenieros

de Telecomunicaciones de Madrid

Los archivos de cada una de las estaciones disponibles conteniacutean los siguientes

datos de cada estacioacuten

el coacutedigo de la estacioacuten

la localidad donde se encuentra

las coordenadas geograacuteficas referidas al meridiano de Greenwich

una tabla con los valores maacuteximos de intensidad en cada antildeo para las siguientes

duraciones 5m 10m 15m 20m 30m 60m (1hora) 120m(2horas) 180m (3

horas) 360m (6 horas) 720m (12 horas) y 24 horas

La intensidad maacutexima para cada duracioacuten y cada antildeo se habiacutea obtenido como

cociente de la maacutexima lluvia acumulada en un intervalo de tiempo o duracioacuten entre

dicha duracioacuten y por lo tanto es un valor medio para la ventana temporal considerada

Las series que se van a manejar si bien podriacutean ser algo maacutes largas- abarcan

hasta los antildeos 90 y en algunos casos hasta finales de los 90- suponen una mejora de

casi veinte antildeos respecto a las utilizadas para la ley IDF que se estaacuten manejando

actualmente

31 DATOS DE PARTIDA

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12

En la figura 1 se refleja la situacioacuten de las estaciones disponibles con series

completas y con una longitud adecuada En la tabla 1 se recoge el coacutedigo de las

estaciones su denominacioacuten y cuaacutentos antildeos completos tienen

Figura 1- Situacioacuten de las estaciones con pluvioacutegrafo en la Espantildea Peninsular

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

0034 Valls 25

0111 Sallent 16

0201 Barcelona 71

0222 Caldas Mombuy 16

0225 Sabadell 35

0370 Gerona 33

0429 Figueras 41

1024 SSebastian 651082 Sondica 30

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

1110 Santander 41

1208 Gijoacuten 47

1212 Arnao 23

1387 Coruntildea 68

1428 Santiago 24

1495 Vigo 24

1496 Vigo (Peinador) 23

1499 Punto Centro 191549 Ponferrada 41

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

Atraacutes

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

Atraacutes

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

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2

2- OBJETIVO

El objetivo general de este trabajo es contribuir al conocimiento de las

intensidades maacuteximas anuales de lluvia en la Espantildea Peninsular

Para ello en estaciones con pluvioacutegrafo se incorporan

Registros de intensidades maacuteximas anuales actualizados

Metodologiacutea de regionalizacioacuten

Funcioacuten SQRT-ET maacutex

En estaciones sin pluvioacutegrafo

Nueva metodologiacutea para extender los resultados obtenidos en

estaciones con pluvioacutegrafo al resto del territorio

Aprovechando las capacidades de los Sistemas de Informacioacuten

Geograacutefica se ofrece una aplicacioacuten informaacutetica para la

estimacioacuten de la intensidad maacutexima para cualquier duracioacuten y

periacuteodo de retorno en cualquier punto de la Espantildea Peninsular

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3

3-METODOLOGIacuteA PROPUESTA PARA ESTIMAR LA INTENSIDAD

MAacuteXIMA ANUAL PARA UNA DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO

DETERMINADOS

El objetivo final de este documento es presentar una herramienta uacutetil que

permita de forma raacutepida determinar la intensidad maacutexima anual para cualquier

duracioacuten y periacuteodo de retorno en cualquier punto de la Espantildea Peninsular dato

fundamental para la estimacioacuten de caudales maacuteximos por meacutetodos hidrometeoroloacutegicos

En este trabajo se pueden distinguir las siguientes fases

1 Puesta al diacutea de las estaciones con pluvioacutegrafo disponibles y de los datos

correspondientes a intensidades maacuteximas anuales para distintas duraciones31

2 Aplicacioacuten de la teacutecnica de regionalizacioacuten ndash intraestacioacuten32 -obtenieacutendose dos

regiones en cada estacioacuten la regioacuten cortas duraciones (series adimensionales

correspondientes a duraciones le 1 hora) y largas duraciones (series

adimensionales correspondientes a duraciones gt 1 hora)

3- Ajuste de las series adimensionales en cada regioacuten a una funcioacuten de distribucioacuten

SQRT-ET maacutex 33 y obtencioacuten de los cuantiles adimensionales

correspondientes a cada periacuteodo de retorno

31-Meacutetodos utilizados para la estimacioacuten de paraacutemetros 331

- Meacutetodo de momentos

- Meacutetodo de maacutexima verosimilitud

32-Validacioacuten por el meacutetodo de Montecarlo332

4- Obtencioacuten de I(dT) en las estaciones de disponen de pluvioacutegrafo recuperando el

factor local 34 I(dT) estacioacuten =CA(T) regioacuten estacioacutend I )(

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4

5-Generalizacioacuten de la expresioacuten I(dT) obtenida en estaciones con pluvioacutegrafo a todo

el territorio peninsular

Partiendo de la hipoacutetesis de que la expresioacuten deducida en estaciones que

disponen de pluvioacutegrafo se puede extender a todo el territorio peninsular se

relacionan las expresiones I(dT) y la diaria I(DT) 35

)()()(

)(

)D(

)(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

PG

FERRER

PG

d PG

asl cortas

PG

PG

=sdot

sdot=

DondeCA(T) FERRER es el cuantil adimensional deducido para estimar la

precipitacioacuten maacutexima diaria para un periacuteodo de retorno T( disponible en

toda la Espantildea Peninsular)

PG hace referencia a la estacioacuten con pluvioacutegrafo

51- Seleccioacuten de una funcioacuten g(d) adecuada para caracterizar la relacioacutenD I

I d

de manera que asumiendo como vaacutelida esa expresioacuten deducida en

estaciones con pluvioacutegrafo definir todo el territorio peninsular y aplicar

esta expresioacuten en estaciones que carecen de pluvioacutegrafo 351

Se eligioacute una funcioacuten g(d) biparameacutetrica

Donde

K a son paraacutemetros de la funcioacuten g(d)

d duracioacuten (horas)

d I media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten

determinada d (horas)

124

24

124

24

D

1

D

d a

aa

a

aa

)II(

II)( minus

minus

minus

minus

===

d d

K d g

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5

D I media de las Intensidades maacuteximas diarias anuales (mmh)

511- Definicioacuten de criterios para extender la ley g(d) 3511

512- Trazado de mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros K=D I

I 1 y

a a partir de los valores obtenidos en las estaciones con

pluvioacutegrafo

52- Obtencioacuten de una funcioacuten h(T)rdquo funcioacuten del periacuteodo de retorno y

asumiendo como vaacutelida esa expresioacuten deducida en estaciones con

pluvioacutegrafo permita calcular I(dT) 352

Donde

CA(T)CortasLargas es el cuantil adimensional obtenido en el

apartado 3 para la estimacioacuten de intensidades bien en la regioacutenldquocortas duracionesrdquo bien ldquolargas duracionesrdquo

CA(T) FERRER es el cuantil adimensional deducido para estimar la

precipitacioacuten maacutexima diaria para un periacuteodo de retorno T(

disponible en toda la Espantildea Peninsular)

Las funciones h(T) adoptan las siguientes expresiones seguacuten sea

la regioacuten ldquocortas duraciones (le 1 hora) o largas duraciones (gt1 hora)en las zonas 1-2

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+09536

FERRER

PG

as LCortas

T CA

T CAT h

)(

)()( arg=

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6

Donde

hC-1(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 1hC-2(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 2hL-1(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 1hL-2(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 2T es el periacuteodo de retorno (antildeos)

6- Obtencioacuten de la intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

mediante la expresioacuten

En la que todos los teacuterminos son conocidos

- PMDA es la media de las Precipitaciones Maacuteximas diarias anuales

correspondiente al punto considerado que se puede obtener en la aplicacioacuten que se

presenta o de los propios datos de precipitacioacuten

- CA(T)FERRER es el cuantil adimensional deducido para la determinacioacuten de la

precipitacioacuten maacutexima diaria correspondiente al punto y periacuteodo de retorno

considerado (estimado seguacuten la publicacioacuten Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsular)

- g (d) es la funcioacuten I-D con los paraacutemetros- K y a deducidos en la

estacioacutenestaciones con pluvioacutegrafo proacuteximas o bien de los mapas de iso-liacuteneas

deducidos a partir de ellos tambieacuten disponibles en la aplicacioacuten que se presenta

- hL(T) y hC(T) funciones que relacionan los cuantiles adimensionales para la

regioacuten largascortas duraciones ( y su zona geograacutefica 1-2) y los correspondientes a

maacuteximas lluvias diarias recogidos en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo

- F = Factor corrector que permite transformar maacuteximas lluvias diarias en

maacuteximas lluvias en 24 horas A falta de informacioacuten real se puede adoptar el valor

aceptado por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea de 113

bullbullbullbull=)(

)()()(

24)(

T h

T hd g T CA F

PMDAT d I

C

L

FERRER

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7

7- Como informacioacuten complementaria se ofrece en esta misma aplicacioacuten la opcioacuten de

estimar la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas y para cualquier periacuteodo de retorno T ndash

PM24(T) - a partir de la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea peninsularrdquo publicacioacuten del Ministerio de Fomento dentro de la serie de

monografiacuteas Se considera maacutes adecuada la utilizacioacuten de esta metodologiacutea pues parte

de una red maacutes abundante de estaciones pluviomeacutetricas (maacutes de 1500 estaciones

disponibles) frente a las 64 estaciones con pluvioacutegrafo manejada en el estudio de

intensidades

En dicho trabajo se ha aplicado la teacutecnica de regionalizacioacuten a las series de

precipitaciones y se ha utilizado la funcioacuten SQRT-ET maacutex para el ajuste obtenieacutendose

la precipitacioacuten maacutexima diaria para cualquier periacuteodo de retorno T ndash PMDA(T) -

PMDA )T ( CA )T ( PMDA FERRER

Si se pretende obtener la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas se multiplicaraacute por el factor

de mayoracioacuten que permite transformar los valores diarios en valores en 24 horas En la

celda correspondiente se ofrece a falta de informacioacuten real el valor de 113 aceptado

por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea obtenieacutendose la siguiente expresioacuten

F PMDA )T ( CA )T ( PM FERRER24

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8

4- ESTIMACIOacuteN DE LA INTENSIDAD MAacuteXIMA ANUAL PARA CADA

DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO MEDIANTE EL USO DE LA

APLICACIOacuteN INFORMAacuteTICA MAXIN

La obtencioacuten de una serie de capas de informacioacuten ha permitido desarrollar la

aplicacioacuten MAXIN para estimar la intensidad maacutexima anual para una duracioacuten y

periacuteodo de retorno I(dT) en cualquier punto de la Espantildea Peninsular 41

La aplicacioacuten MAXIN se puede abrir desde esta paacutegina

APLICACIOacuteN

o biendesde la carpeta APLICACIOacuteN pinchando con el ratoacuten en la paacutegina web PRINCIPAL

1)- El programa se autoejecuta

A continuacioacuten se deben seguir los siguientes pasos

2)-Marcar con el ratoacuten en ldquoEstimacioacuten de paraacutemetrosrdquo

21)- Localizar el punto deseado en el mapa

Para ello se presenta una malla con las coordenadas UTM cada 100 Km referidas

al huso 30 asiacute como los liacutemites provinciales y principales cadenas montantildeosas

que sirven de referencia para identificar el punto correspondiente

Ademaacutes se pueden realizar dos zoom

22)- Marcar con el ratoacuten en el punto considerado y apareceraacute una ventana a

la derecha de la pantalla con los paraacutemetros K a C V y PMDA Zona 1-2 de

cada regioacuten ldquocortas duracionesrdquo y ldquolargas duracionesrdquo

3)- Presionar Calcular los valores de I(dT) e introducir los paraacutemetros en

las celdas correspondientes dando un ldquoenterrdquo

Nota- Automaacuteticamente se va actualizando la tabla inferior

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9

31)-Otras opciones para estimar la PMDA

Si la localidad tiene pluvioacutemetro se podriacutea calcular PMDA

directamente con los datos de la estacioacuten

A partir del mapa que ofrece la publicacioacuten Maacuteximas lluvias

diarias en la Espantildea Peninsular

32)- Otra opcioacuten para determinar el C V

A partir de la citada publicacioacuten (Maacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea Peninsular) se puede leer en el mapa del Cv

33)- Otras opciones para calcular ldquoKrdquo y ldquoardquo

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo se pueden tomar los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo en la estacioacuten

o ponderar en funcioacuten de la distancia

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a las estaciones de

Grazalema Navacerrada Guadalupe Santiago PPorma Arnao y

Guadarranque y se tiene la certeza de que el comportamiento en

cuanto a la relacioacuten entre intensidades medias con la duracioacuten es

similar a ellas se tomaraacuten estos valores (Recordar que no se han

utilizado para trazar isoliacuteneas)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

34)- F es un factor de mayoracioacuten que permite transformar los valores

diarios (en 24 horas fijas) a valores en las 24 horas maacutes desfavorables A falta de

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10

informacioacuten se puede aceptar el valor de 113 recomendado por la Organizacioacuten

Mundial de Meteorologiacutea

4)- Se actualiza automaacuteticamente la tabla inferior en la que se muestran las

intensidades maacuteximas anuales para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

5)- Ademaacutes la otra tabla maacutes abajo permite calcular la precipitacioacuten maacutexima diaria

(o en 24 horas) para un periacuteodo de retorno determinadoPMDA(T) oacute PM24(T)

utilizando la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

peninsularrdquo1

Para ello la aplicacioacuten utiliza la expresioacuten

PMDA )T ( CA )T ( PMDA=

F PMDA )T ( CA )T ( PM =24

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea peninsular Serie monografiacuteas1999 Ministerio de Fomento

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11

Los datos de intensidad maacutexima para distintas duraciones que se han utilizado

para realizar este trabajo fueron suministrados por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

(INM 2000)

Estas series provienen de la uacuteltima digitalizacioacuten de las bandas de pluvioacutegrafo de

un conjunto de observatorios del Instituto Nacional de Meteorologiacutea digitalizacioacuten que

fue realizada por dos entidades externas al mismo INTECSA y la ETS de Ingenieros

de Telecomunicaciones de Madrid

Los archivos de cada una de las estaciones disponibles conteniacutean los siguientes

datos de cada estacioacuten

el coacutedigo de la estacioacuten

la localidad donde se encuentra

las coordenadas geograacuteficas referidas al meridiano de Greenwich

una tabla con los valores maacuteximos de intensidad en cada antildeo para las siguientes

duraciones 5m 10m 15m 20m 30m 60m (1hora) 120m(2horas) 180m (3

horas) 360m (6 horas) 720m (12 horas) y 24 horas

La intensidad maacutexima para cada duracioacuten y cada antildeo se habiacutea obtenido como

cociente de la maacutexima lluvia acumulada en un intervalo de tiempo o duracioacuten entre

dicha duracioacuten y por lo tanto es un valor medio para la ventana temporal considerada

Las series que se van a manejar si bien podriacutean ser algo maacutes largas- abarcan

hasta los antildeos 90 y en algunos casos hasta finales de los 90- suponen una mejora de

casi veinte antildeos respecto a las utilizadas para la ley IDF que se estaacuten manejando

actualmente

31 DATOS DE PARTIDA

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12

En la figura 1 se refleja la situacioacuten de las estaciones disponibles con series

completas y con una longitud adecuada En la tabla 1 se recoge el coacutedigo de las

estaciones su denominacioacuten y cuaacutentos antildeos completos tienen

Figura 1- Situacioacuten de las estaciones con pluvioacutegrafo en la Espantildea Peninsular

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

0034 Valls 25

0111 Sallent 16

0201 Barcelona 71

0222 Caldas Mombuy 16

0225 Sabadell 35

0370 Gerona 33

0429 Figueras 41

1024 SSebastian 651082 Sondica 30

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

1110 Santander 41

1208 Gijoacuten 47

1212 Arnao 23

1387 Coruntildea 68

1428 Santiago 24

1495 Vigo 24

1496 Vigo (Peinador) 23

1499 Punto Centro 191549 Ponferrada 41

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

Atraacutes

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

Atraacutes

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

Atraacutes

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

Atraacutes

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

Atraacutes

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

Atraacutes

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

Page 6: Manual de Usuario Hidraulica y Hidrologia

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3

3-METODOLOGIacuteA PROPUESTA PARA ESTIMAR LA INTENSIDAD

MAacuteXIMA ANUAL PARA UNA DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO

DETERMINADOS

El objetivo final de este documento es presentar una herramienta uacutetil que

permita de forma raacutepida determinar la intensidad maacutexima anual para cualquier

duracioacuten y periacuteodo de retorno en cualquier punto de la Espantildea Peninsular dato

fundamental para la estimacioacuten de caudales maacuteximos por meacutetodos hidrometeoroloacutegicos

En este trabajo se pueden distinguir las siguientes fases

1 Puesta al diacutea de las estaciones con pluvioacutegrafo disponibles y de los datos

correspondientes a intensidades maacuteximas anuales para distintas duraciones31

2 Aplicacioacuten de la teacutecnica de regionalizacioacuten ndash intraestacioacuten32 -obtenieacutendose dos

regiones en cada estacioacuten la regioacuten cortas duraciones (series adimensionales

correspondientes a duraciones le 1 hora) y largas duraciones (series

adimensionales correspondientes a duraciones gt 1 hora)

3- Ajuste de las series adimensionales en cada regioacuten a una funcioacuten de distribucioacuten

SQRT-ET maacutex 33 y obtencioacuten de los cuantiles adimensionales

correspondientes a cada periacuteodo de retorno

31-Meacutetodos utilizados para la estimacioacuten de paraacutemetros 331

- Meacutetodo de momentos

- Meacutetodo de maacutexima verosimilitud

32-Validacioacuten por el meacutetodo de Montecarlo332

4- Obtencioacuten de I(dT) en las estaciones de disponen de pluvioacutegrafo recuperando el

factor local 34 I(dT) estacioacuten =CA(T) regioacuten estacioacutend I )(

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4

5-Generalizacioacuten de la expresioacuten I(dT) obtenida en estaciones con pluvioacutegrafo a todo

el territorio peninsular

Partiendo de la hipoacutetesis de que la expresioacuten deducida en estaciones que

disponen de pluvioacutegrafo se puede extender a todo el territorio peninsular se

relacionan las expresiones I(dT) y la diaria I(DT) 35

)()()(

)(

)D(

)(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

PG

FERRER

PG

d PG

asl cortas

PG

PG

=sdot

sdot=

DondeCA(T) FERRER es el cuantil adimensional deducido para estimar la

precipitacioacuten maacutexima diaria para un periacuteodo de retorno T( disponible en

toda la Espantildea Peninsular)

PG hace referencia a la estacioacuten con pluvioacutegrafo

51- Seleccioacuten de una funcioacuten g(d) adecuada para caracterizar la relacioacutenD I

I d

de manera que asumiendo como vaacutelida esa expresioacuten deducida en

estaciones con pluvioacutegrafo definir todo el territorio peninsular y aplicar

esta expresioacuten en estaciones que carecen de pluvioacutegrafo 351

Se eligioacute una funcioacuten g(d) biparameacutetrica

Donde

K a son paraacutemetros de la funcioacuten g(d)

d duracioacuten (horas)

d I media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten

determinada d (horas)

124

24

124

24

D

1

D

d a

aa

a

aa

)II(

II)( minus

minus

minus

minus

===

d d

K d g

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5

D I media de las Intensidades maacuteximas diarias anuales (mmh)

511- Definicioacuten de criterios para extender la ley g(d) 3511

512- Trazado de mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros K=D I

I 1 y

a a partir de los valores obtenidos en las estaciones con

pluvioacutegrafo

52- Obtencioacuten de una funcioacuten h(T)rdquo funcioacuten del periacuteodo de retorno y

asumiendo como vaacutelida esa expresioacuten deducida en estaciones con

pluvioacutegrafo permita calcular I(dT) 352

Donde

CA(T)CortasLargas es el cuantil adimensional obtenido en el

apartado 3 para la estimacioacuten de intensidades bien en la regioacutenldquocortas duracionesrdquo bien ldquolargas duracionesrdquo

CA(T) FERRER es el cuantil adimensional deducido para estimar la

precipitacioacuten maacutexima diaria para un periacuteodo de retorno T(

disponible en toda la Espantildea Peninsular)

Las funciones h(T) adoptan las siguientes expresiones seguacuten sea

la regioacuten ldquocortas duraciones (le 1 hora) o largas duraciones (gt1 hora)en las zonas 1-2

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+09536

FERRER

PG

as LCortas

T CA

T CAT h

)(

)()( arg=

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6

Donde

hC-1(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 1hC-2(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 2hL-1(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 1hL-2(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 2T es el periacuteodo de retorno (antildeos)

6- Obtencioacuten de la intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

mediante la expresioacuten

En la que todos los teacuterminos son conocidos

- PMDA es la media de las Precipitaciones Maacuteximas diarias anuales

correspondiente al punto considerado que se puede obtener en la aplicacioacuten que se

presenta o de los propios datos de precipitacioacuten

- CA(T)FERRER es el cuantil adimensional deducido para la determinacioacuten de la

precipitacioacuten maacutexima diaria correspondiente al punto y periacuteodo de retorno

considerado (estimado seguacuten la publicacioacuten Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsular)

- g (d) es la funcioacuten I-D con los paraacutemetros- K y a deducidos en la

estacioacutenestaciones con pluvioacutegrafo proacuteximas o bien de los mapas de iso-liacuteneas

deducidos a partir de ellos tambieacuten disponibles en la aplicacioacuten que se presenta

- hL(T) y hC(T) funciones que relacionan los cuantiles adimensionales para la

regioacuten largascortas duraciones ( y su zona geograacutefica 1-2) y los correspondientes a

maacuteximas lluvias diarias recogidos en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo

- F = Factor corrector que permite transformar maacuteximas lluvias diarias en

maacuteximas lluvias en 24 horas A falta de informacioacuten real se puede adoptar el valor

aceptado por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea de 113

bullbullbullbull=)(

)()()(

24)(

T h

T hd g T CA F

PMDAT d I

C

L

FERRER

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7

7- Como informacioacuten complementaria se ofrece en esta misma aplicacioacuten la opcioacuten de

estimar la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas y para cualquier periacuteodo de retorno T ndash

PM24(T) - a partir de la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea peninsularrdquo publicacioacuten del Ministerio de Fomento dentro de la serie de

monografiacuteas Se considera maacutes adecuada la utilizacioacuten de esta metodologiacutea pues parte

de una red maacutes abundante de estaciones pluviomeacutetricas (maacutes de 1500 estaciones

disponibles) frente a las 64 estaciones con pluvioacutegrafo manejada en el estudio de

intensidades

En dicho trabajo se ha aplicado la teacutecnica de regionalizacioacuten a las series de

precipitaciones y se ha utilizado la funcioacuten SQRT-ET maacutex para el ajuste obtenieacutendose

la precipitacioacuten maacutexima diaria para cualquier periacuteodo de retorno T ndash PMDA(T) -

PMDA )T ( CA )T ( PMDA FERRER

Si se pretende obtener la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas se multiplicaraacute por el factor

de mayoracioacuten que permite transformar los valores diarios en valores en 24 horas En la

celda correspondiente se ofrece a falta de informacioacuten real el valor de 113 aceptado

por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea obtenieacutendose la siguiente expresioacuten

F PMDA )T ( CA )T ( PM FERRER24

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8

4- ESTIMACIOacuteN DE LA INTENSIDAD MAacuteXIMA ANUAL PARA CADA

DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO MEDIANTE EL USO DE LA

APLICACIOacuteN INFORMAacuteTICA MAXIN

La obtencioacuten de una serie de capas de informacioacuten ha permitido desarrollar la

aplicacioacuten MAXIN para estimar la intensidad maacutexima anual para una duracioacuten y

periacuteodo de retorno I(dT) en cualquier punto de la Espantildea Peninsular 41

La aplicacioacuten MAXIN se puede abrir desde esta paacutegina

APLICACIOacuteN

o biendesde la carpeta APLICACIOacuteN pinchando con el ratoacuten en la paacutegina web PRINCIPAL

1)- El programa se autoejecuta

A continuacioacuten se deben seguir los siguientes pasos

2)-Marcar con el ratoacuten en ldquoEstimacioacuten de paraacutemetrosrdquo

21)- Localizar el punto deseado en el mapa

Para ello se presenta una malla con las coordenadas UTM cada 100 Km referidas

al huso 30 asiacute como los liacutemites provinciales y principales cadenas montantildeosas

que sirven de referencia para identificar el punto correspondiente

Ademaacutes se pueden realizar dos zoom

22)- Marcar con el ratoacuten en el punto considerado y apareceraacute una ventana a

la derecha de la pantalla con los paraacutemetros K a C V y PMDA Zona 1-2 de

cada regioacuten ldquocortas duracionesrdquo y ldquolargas duracionesrdquo

3)- Presionar Calcular los valores de I(dT) e introducir los paraacutemetros en

las celdas correspondientes dando un ldquoenterrdquo

Nota- Automaacuteticamente se va actualizando la tabla inferior

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9

31)-Otras opciones para estimar la PMDA

Si la localidad tiene pluvioacutemetro se podriacutea calcular PMDA

directamente con los datos de la estacioacuten

A partir del mapa que ofrece la publicacioacuten Maacuteximas lluvias

diarias en la Espantildea Peninsular

32)- Otra opcioacuten para determinar el C V

A partir de la citada publicacioacuten (Maacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea Peninsular) se puede leer en el mapa del Cv

33)- Otras opciones para calcular ldquoKrdquo y ldquoardquo

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo se pueden tomar los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo en la estacioacuten

o ponderar en funcioacuten de la distancia

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a las estaciones de

Grazalema Navacerrada Guadalupe Santiago PPorma Arnao y

Guadarranque y se tiene la certeza de que el comportamiento en

cuanto a la relacioacuten entre intensidades medias con la duracioacuten es

similar a ellas se tomaraacuten estos valores (Recordar que no se han

utilizado para trazar isoliacuteneas)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

34)- F es un factor de mayoracioacuten que permite transformar los valores

diarios (en 24 horas fijas) a valores en las 24 horas maacutes desfavorables A falta de

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10

informacioacuten se puede aceptar el valor de 113 recomendado por la Organizacioacuten

Mundial de Meteorologiacutea

4)- Se actualiza automaacuteticamente la tabla inferior en la que se muestran las

intensidades maacuteximas anuales para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

5)- Ademaacutes la otra tabla maacutes abajo permite calcular la precipitacioacuten maacutexima diaria

(o en 24 horas) para un periacuteodo de retorno determinadoPMDA(T) oacute PM24(T)

utilizando la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

peninsularrdquo1

Para ello la aplicacioacuten utiliza la expresioacuten

PMDA )T ( CA )T ( PMDA=

F PMDA )T ( CA )T ( PM =24

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea peninsular Serie monografiacuteas1999 Ministerio de Fomento

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11

Los datos de intensidad maacutexima para distintas duraciones que se han utilizado

para realizar este trabajo fueron suministrados por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

(INM 2000)

Estas series provienen de la uacuteltima digitalizacioacuten de las bandas de pluvioacutegrafo de

un conjunto de observatorios del Instituto Nacional de Meteorologiacutea digitalizacioacuten que

fue realizada por dos entidades externas al mismo INTECSA y la ETS de Ingenieros

de Telecomunicaciones de Madrid

Los archivos de cada una de las estaciones disponibles conteniacutean los siguientes

datos de cada estacioacuten

el coacutedigo de la estacioacuten

la localidad donde se encuentra

las coordenadas geograacuteficas referidas al meridiano de Greenwich

una tabla con los valores maacuteximos de intensidad en cada antildeo para las siguientes

duraciones 5m 10m 15m 20m 30m 60m (1hora) 120m(2horas) 180m (3

horas) 360m (6 horas) 720m (12 horas) y 24 horas

La intensidad maacutexima para cada duracioacuten y cada antildeo se habiacutea obtenido como

cociente de la maacutexima lluvia acumulada en un intervalo de tiempo o duracioacuten entre

dicha duracioacuten y por lo tanto es un valor medio para la ventana temporal considerada

Las series que se van a manejar si bien podriacutean ser algo maacutes largas- abarcan

hasta los antildeos 90 y en algunos casos hasta finales de los 90- suponen una mejora de

casi veinte antildeos respecto a las utilizadas para la ley IDF que se estaacuten manejando

actualmente

31 DATOS DE PARTIDA

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12

En la figura 1 se refleja la situacioacuten de las estaciones disponibles con series

completas y con una longitud adecuada En la tabla 1 se recoge el coacutedigo de las

estaciones su denominacioacuten y cuaacutentos antildeos completos tienen

Figura 1- Situacioacuten de las estaciones con pluvioacutegrafo en la Espantildea Peninsular

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

0034 Valls 25

0111 Sallent 16

0201 Barcelona 71

0222 Caldas Mombuy 16

0225 Sabadell 35

0370 Gerona 33

0429 Figueras 41

1024 SSebastian 651082 Sondica 30

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

1110 Santander 41

1208 Gijoacuten 47

1212 Arnao 23

1387 Coruntildea 68

1428 Santiago 24

1495 Vigo 24

1496 Vigo (Peinador) 23

1499 Punto Centro 191549 Ponferrada 41

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

Atraacutes

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

Atraacutes

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

Atraacutes

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

Atraacutes

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

Atraacutes

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

Atraacutes

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

Page 7: Manual de Usuario Hidraulica y Hidrologia

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4

5-Generalizacioacuten de la expresioacuten I(dT) obtenida en estaciones con pluvioacutegrafo a todo

el territorio peninsular

Partiendo de la hipoacutetesis de que la expresioacuten deducida en estaciones que

disponen de pluvioacutegrafo se puede extender a todo el territorio peninsular se

relacionan las expresiones I(dT) y la diaria I(DT) 35

)()()(

)(

)D(

)(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

PG

FERRER

PG

d PG

asl cortas

PG

PG

=sdot

sdot=

DondeCA(T) FERRER es el cuantil adimensional deducido para estimar la

precipitacioacuten maacutexima diaria para un periacuteodo de retorno T( disponible en

toda la Espantildea Peninsular)

PG hace referencia a la estacioacuten con pluvioacutegrafo

51- Seleccioacuten de una funcioacuten g(d) adecuada para caracterizar la relacioacutenD I

I d

de manera que asumiendo como vaacutelida esa expresioacuten deducida en

estaciones con pluvioacutegrafo definir todo el territorio peninsular y aplicar

esta expresioacuten en estaciones que carecen de pluvioacutegrafo 351

Se eligioacute una funcioacuten g(d) biparameacutetrica

Donde

K a son paraacutemetros de la funcioacuten g(d)

d duracioacuten (horas)

d I media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten

determinada d (horas)

124

24

124

24

D

1

D

d a

aa

a

aa

)II(

II)( minus

minus

minus

minus

===

d d

K d g

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5

D I media de las Intensidades maacuteximas diarias anuales (mmh)

511- Definicioacuten de criterios para extender la ley g(d) 3511

512- Trazado de mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros K=D I

I 1 y

a a partir de los valores obtenidos en las estaciones con

pluvioacutegrafo

52- Obtencioacuten de una funcioacuten h(T)rdquo funcioacuten del periacuteodo de retorno y

asumiendo como vaacutelida esa expresioacuten deducida en estaciones con

pluvioacutegrafo permita calcular I(dT) 352

Donde

CA(T)CortasLargas es el cuantil adimensional obtenido en el

apartado 3 para la estimacioacuten de intensidades bien en la regioacutenldquocortas duracionesrdquo bien ldquolargas duracionesrdquo

CA(T) FERRER es el cuantil adimensional deducido para estimar la

precipitacioacuten maacutexima diaria para un periacuteodo de retorno T(

disponible en toda la Espantildea Peninsular)

Las funciones h(T) adoptan las siguientes expresiones seguacuten sea

la regioacuten ldquocortas duraciones (le 1 hora) o largas duraciones (gt1 hora)en las zonas 1-2

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+09536

FERRER

PG

as LCortas

T CA

T CAT h

)(

)()( arg=

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6

Donde

hC-1(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 1hC-2(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 2hL-1(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 1hL-2(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 2T es el periacuteodo de retorno (antildeos)

6- Obtencioacuten de la intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

mediante la expresioacuten

En la que todos los teacuterminos son conocidos

- PMDA es la media de las Precipitaciones Maacuteximas diarias anuales

correspondiente al punto considerado que se puede obtener en la aplicacioacuten que se

presenta o de los propios datos de precipitacioacuten

- CA(T)FERRER es el cuantil adimensional deducido para la determinacioacuten de la

precipitacioacuten maacutexima diaria correspondiente al punto y periacuteodo de retorno

considerado (estimado seguacuten la publicacioacuten Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsular)

- g (d) es la funcioacuten I-D con los paraacutemetros- K y a deducidos en la

estacioacutenestaciones con pluvioacutegrafo proacuteximas o bien de los mapas de iso-liacuteneas

deducidos a partir de ellos tambieacuten disponibles en la aplicacioacuten que se presenta

- hL(T) y hC(T) funciones que relacionan los cuantiles adimensionales para la

regioacuten largascortas duraciones ( y su zona geograacutefica 1-2) y los correspondientes a

maacuteximas lluvias diarias recogidos en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo

- F = Factor corrector que permite transformar maacuteximas lluvias diarias en

maacuteximas lluvias en 24 horas A falta de informacioacuten real se puede adoptar el valor

aceptado por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea de 113

bullbullbullbull=)(

)()()(

24)(

T h

T hd g T CA F

PMDAT d I

C

L

FERRER

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7

7- Como informacioacuten complementaria se ofrece en esta misma aplicacioacuten la opcioacuten de

estimar la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas y para cualquier periacuteodo de retorno T ndash

PM24(T) - a partir de la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea peninsularrdquo publicacioacuten del Ministerio de Fomento dentro de la serie de

monografiacuteas Se considera maacutes adecuada la utilizacioacuten de esta metodologiacutea pues parte

de una red maacutes abundante de estaciones pluviomeacutetricas (maacutes de 1500 estaciones

disponibles) frente a las 64 estaciones con pluvioacutegrafo manejada en el estudio de

intensidades

En dicho trabajo se ha aplicado la teacutecnica de regionalizacioacuten a las series de

precipitaciones y se ha utilizado la funcioacuten SQRT-ET maacutex para el ajuste obtenieacutendose

la precipitacioacuten maacutexima diaria para cualquier periacuteodo de retorno T ndash PMDA(T) -

PMDA )T ( CA )T ( PMDA FERRER

Si se pretende obtener la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas se multiplicaraacute por el factor

de mayoracioacuten que permite transformar los valores diarios en valores en 24 horas En la

celda correspondiente se ofrece a falta de informacioacuten real el valor de 113 aceptado

por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea obtenieacutendose la siguiente expresioacuten

F PMDA )T ( CA )T ( PM FERRER24

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8

4- ESTIMACIOacuteN DE LA INTENSIDAD MAacuteXIMA ANUAL PARA CADA

DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO MEDIANTE EL USO DE LA

APLICACIOacuteN INFORMAacuteTICA MAXIN

La obtencioacuten de una serie de capas de informacioacuten ha permitido desarrollar la

aplicacioacuten MAXIN para estimar la intensidad maacutexima anual para una duracioacuten y

periacuteodo de retorno I(dT) en cualquier punto de la Espantildea Peninsular 41

La aplicacioacuten MAXIN se puede abrir desde esta paacutegina

APLICACIOacuteN

o biendesde la carpeta APLICACIOacuteN pinchando con el ratoacuten en la paacutegina web PRINCIPAL

1)- El programa se autoejecuta

A continuacioacuten se deben seguir los siguientes pasos

2)-Marcar con el ratoacuten en ldquoEstimacioacuten de paraacutemetrosrdquo

21)- Localizar el punto deseado en el mapa

Para ello se presenta una malla con las coordenadas UTM cada 100 Km referidas

al huso 30 asiacute como los liacutemites provinciales y principales cadenas montantildeosas

que sirven de referencia para identificar el punto correspondiente

Ademaacutes se pueden realizar dos zoom

22)- Marcar con el ratoacuten en el punto considerado y apareceraacute una ventana a

la derecha de la pantalla con los paraacutemetros K a C V y PMDA Zona 1-2 de

cada regioacuten ldquocortas duracionesrdquo y ldquolargas duracionesrdquo

3)- Presionar Calcular los valores de I(dT) e introducir los paraacutemetros en

las celdas correspondientes dando un ldquoenterrdquo

Nota- Automaacuteticamente se va actualizando la tabla inferior

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9

31)-Otras opciones para estimar la PMDA

Si la localidad tiene pluvioacutemetro se podriacutea calcular PMDA

directamente con los datos de la estacioacuten

A partir del mapa que ofrece la publicacioacuten Maacuteximas lluvias

diarias en la Espantildea Peninsular

32)- Otra opcioacuten para determinar el C V

A partir de la citada publicacioacuten (Maacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea Peninsular) se puede leer en el mapa del Cv

33)- Otras opciones para calcular ldquoKrdquo y ldquoardquo

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo se pueden tomar los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo en la estacioacuten

o ponderar en funcioacuten de la distancia

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a las estaciones de

Grazalema Navacerrada Guadalupe Santiago PPorma Arnao y

Guadarranque y se tiene la certeza de que el comportamiento en

cuanto a la relacioacuten entre intensidades medias con la duracioacuten es

similar a ellas se tomaraacuten estos valores (Recordar que no se han

utilizado para trazar isoliacuteneas)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

34)- F es un factor de mayoracioacuten que permite transformar los valores

diarios (en 24 horas fijas) a valores en las 24 horas maacutes desfavorables A falta de

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10

informacioacuten se puede aceptar el valor de 113 recomendado por la Organizacioacuten

Mundial de Meteorologiacutea

4)- Se actualiza automaacuteticamente la tabla inferior en la que se muestran las

intensidades maacuteximas anuales para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

5)- Ademaacutes la otra tabla maacutes abajo permite calcular la precipitacioacuten maacutexima diaria

(o en 24 horas) para un periacuteodo de retorno determinadoPMDA(T) oacute PM24(T)

utilizando la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

peninsularrdquo1

Para ello la aplicacioacuten utiliza la expresioacuten

PMDA )T ( CA )T ( PMDA=

F PMDA )T ( CA )T ( PM =24

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea peninsular Serie monografiacuteas1999 Ministerio de Fomento

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11

Los datos de intensidad maacutexima para distintas duraciones que se han utilizado

para realizar este trabajo fueron suministrados por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

(INM 2000)

Estas series provienen de la uacuteltima digitalizacioacuten de las bandas de pluvioacutegrafo de

un conjunto de observatorios del Instituto Nacional de Meteorologiacutea digitalizacioacuten que

fue realizada por dos entidades externas al mismo INTECSA y la ETS de Ingenieros

de Telecomunicaciones de Madrid

Los archivos de cada una de las estaciones disponibles conteniacutean los siguientes

datos de cada estacioacuten

el coacutedigo de la estacioacuten

la localidad donde se encuentra

las coordenadas geograacuteficas referidas al meridiano de Greenwich

una tabla con los valores maacuteximos de intensidad en cada antildeo para las siguientes

duraciones 5m 10m 15m 20m 30m 60m (1hora) 120m(2horas) 180m (3

horas) 360m (6 horas) 720m (12 horas) y 24 horas

La intensidad maacutexima para cada duracioacuten y cada antildeo se habiacutea obtenido como

cociente de la maacutexima lluvia acumulada en un intervalo de tiempo o duracioacuten entre

dicha duracioacuten y por lo tanto es un valor medio para la ventana temporal considerada

Las series que se van a manejar si bien podriacutean ser algo maacutes largas- abarcan

hasta los antildeos 90 y en algunos casos hasta finales de los 90- suponen una mejora de

casi veinte antildeos respecto a las utilizadas para la ley IDF que se estaacuten manejando

actualmente

31 DATOS DE PARTIDA

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12

En la figura 1 se refleja la situacioacuten de las estaciones disponibles con series

completas y con una longitud adecuada En la tabla 1 se recoge el coacutedigo de las

estaciones su denominacioacuten y cuaacutentos antildeos completos tienen

Figura 1- Situacioacuten de las estaciones con pluvioacutegrafo en la Espantildea Peninsular

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

0034 Valls 25

0111 Sallent 16

0201 Barcelona 71

0222 Caldas Mombuy 16

0225 Sabadell 35

0370 Gerona 33

0429 Figueras 41

1024 SSebastian 651082 Sondica 30

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

1110 Santander 41

1208 Gijoacuten 47

1212 Arnao 23

1387 Coruntildea 68

1428 Santiago 24

1495 Vigo 24

1496 Vigo (Peinador) 23

1499 Punto Centro 191549 Ponferrada 41

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

Atraacutes

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

Atraacutes

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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5

D I media de las Intensidades maacuteximas diarias anuales (mmh)

511- Definicioacuten de criterios para extender la ley g(d) 3511

512- Trazado de mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros K=D I

I 1 y

a a partir de los valores obtenidos en las estaciones con

pluvioacutegrafo

52- Obtencioacuten de una funcioacuten h(T)rdquo funcioacuten del periacuteodo de retorno y

asumiendo como vaacutelida esa expresioacuten deducida en estaciones con

pluvioacutegrafo permita calcular I(dT) 352

Donde

CA(T)CortasLargas es el cuantil adimensional obtenido en el

apartado 3 para la estimacioacuten de intensidades bien en la regioacutenldquocortas duracionesrdquo bien ldquolargas duracionesrdquo

CA(T) FERRER es el cuantil adimensional deducido para estimar la

precipitacioacuten maacutexima diaria para un periacuteodo de retorno T(

disponible en toda la Espantildea Peninsular)

Las funciones h(T) adoptan las siguientes expresiones seguacuten sea

la regioacuten ldquocortas duraciones (le 1 hora) o largas duraciones (gt1 hora)en las zonas 1-2

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+09536

FERRER

PG

as LCortas

T CA

T CAT h

)(

)()( arg=

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6

Donde

hC-1(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 1hC-2(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 2hL-1(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 1hL-2(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 2T es el periacuteodo de retorno (antildeos)

6- Obtencioacuten de la intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

mediante la expresioacuten

En la que todos los teacuterminos son conocidos

- PMDA es la media de las Precipitaciones Maacuteximas diarias anuales

correspondiente al punto considerado que se puede obtener en la aplicacioacuten que se

presenta o de los propios datos de precipitacioacuten

- CA(T)FERRER es el cuantil adimensional deducido para la determinacioacuten de la

precipitacioacuten maacutexima diaria correspondiente al punto y periacuteodo de retorno

considerado (estimado seguacuten la publicacioacuten Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsular)

- g (d) es la funcioacuten I-D con los paraacutemetros- K y a deducidos en la

estacioacutenestaciones con pluvioacutegrafo proacuteximas o bien de los mapas de iso-liacuteneas

deducidos a partir de ellos tambieacuten disponibles en la aplicacioacuten que se presenta

- hL(T) y hC(T) funciones que relacionan los cuantiles adimensionales para la

regioacuten largascortas duraciones ( y su zona geograacutefica 1-2) y los correspondientes a

maacuteximas lluvias diarias recogidos en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo

- F = Factor corrector que permite transformar maacuteximas lluvias diarias en

maacuteximas lluvias en 24 horas A falta de informacioacuten real se puede adoptar el valor

aceptado por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea de 113

bullbullbullbull=)(

)()()(

24)(

T h

T hd g T CA F

PMDAT d I

C

L

FERRER

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7

7- Como informacioacuten complementaria se ofrece en esta misma aplicacioacuten la opcioacuten de

estimar la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas y para cualquier periacuteodo de retorno T ndash

PM24(T) - a partir de la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea peninsularrdquo publicacioacuten del Ministerio de Fomento dentro de la serie de

monografiacuteas Se considera maacutes adecuada la utilizacioacuten de esta metodologiacutea pues parte

de una red maacutes abundante de estaciones pluviomeacutetricas (maacutes de 1500 estaciones

disponibles) frente a las 64 estaciones con pluvioacutegrafo manejada en el estudio de

intensidades

En dicho trabajo se ha aplicado la teacutecnica de regionalizacioacuten a las series de

precipitaciones y se ha utilizado la funcioacuten SQRT-ET maacutex para el ajuste obtenieacutendose

la precipitacioacuten maacutexima diaria para cualquier periacuteodo de retorno T ndash PMDA(T) -

PMDA )T ( CA )T ( PMDA FERRER

Si se pretende obtener la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas se multiplicaraacute por el factor

de mayoracioacuten que permite transformar los valores diarios en valores en 24 horas En la

celda correspondiente se ofrece a falta de informacioacuten real el valor de 113 aceptado

por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea obtenieacutendose la siguiente expresioacuten

F PMDA )T ( CA )T ( PM FERRER24

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8

4- ESTIMACIOacuteN DE LA INTENSIDAD MAacuteXIMA ANUAL PARA CADA

DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO MEDIANTE EL USO DE LA

APLICACIOacuteN INFORMAacuteTICA MAXIN

La obtencioacuten de una serie de capas de informacioacuten ha permitido desarrollar la

aplicacioacuten MAXIN para estimar la intensidad maacutexima anual para una duracioacuten y

periacuteodo de retorno I(dT) en cualquier punto de la Espantildea Peninsular 41

La aplicacioacuten MAXIN se puede abrir desde esta paacutegina

APLICACIOacuteN

o biendesde la carpeta APLICACIOacuteN pinchando con el ratoacuten en la paacutegina web PRINCIPAL

1)- El programa se autoejecuta

A continuacioacuten se deben seguir los siguientes pasos

2)-Marcar con el ratoacuten en ldquoEstimacioacuten de paraacutemetrosrdquo

21)- Localizar el punto deseado en el mapa

Para ello se presenta una malla con las coordenadas UTM cada 100 Km referidas

al huso 30 asiacute como los liacutemites provinciales y principales cadenas montantildeosas

que sirven de referencia para identificar el punto correspondiente

Ademaacutes se pueden realizar dos zoom

22)- Marcar con el ratoacuten en el punto considerado y apareceraacute una ventana a

la derecha de la pantalla con los paraacutemetros K a C V y PMDA Zona 1-2 de

cada regioacuten ldquocortas duracionesrdquo y ldquolargas duracionesrdquo

3)- Presionar Calcular los valores de I(dT) e introducir los paraacutemetros en

las celdas correspondientes dando un ldquoenterrdquo

Nota- Automaacuteticamente se va actualizando la tabla inferior

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9

31)-Otras opciones para estimar la PMDA

Si la localidad tiene pluvioacutemetro se podriacutea calcular PMDA

directamente con los datos de la estacioacuten

A partir del mapa que ofrece la publicacioacuten Maacuteximas lluvias

diarias en la Espantildea Peninsular

32)- Otra opcioacuten para determinar el C V

A partir de la citada publicacioacuten (Maacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea Peninsular) se puede leer en el mapa del Cv

33)- Otras opciones para calcular ldquoKrdquo y ldquoardquo

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo se pueden tomar los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo en la estacioacuten

o ponderar en funcioacuten de la distancia

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a las estaciones de

Grazalema Navacerrada Guadalupe Santiago PPorma Arnao y

Guadarranque y se tiene la certeza de que el comportamiento en

cuanto a la relacioacuten entre intensidades medias con la duracioacuten es

similar a ellas se tomaraacuten estos valores (Recordar que no se han

utilizado para trazar isoliacuteneas)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

34)- F es un factor de mayoracioacuten que permite transformar los valores

diarios (en 24 horas fijas) a valores en las 24 horas maacutes desfavorables A falta de

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10

informacioacuten se puede aceptar el valor de 113 recomendado por la Organizacioacuten

Mundial de Meteorologiacutea

4)- Se actualiza automaacuteticamente la tabla inferior en la que se muestran las

intensidades maacuteximas anuales para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

5)- Ademaacutes la otra tabla maacutes abajo permite calcular la precipitacioacuten maacutexima diaria

(o en 24 horas) para un periacuteodo de retorno determinadoPMDA(T) oacute PM24(T)

utilizando la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

peninsularrdquo1

Para ello la aplicacioacuten utiliza la expresioacuten

PMDA )T ( CA )T ( PMDA=

F PMDA )T ( CA )T ( PM =24

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea peninsular Serie monografiacuteas1999 Ministerio de Fomento

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11

Los datos de intensidad maacutexima para distintas duraciones que se han utilizado

para realizar este trabajo fueron suministrados por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

(INM 2000)

Estas series provienen de la uacuteltima digitalizacioacuten de las bandas de pluvioacutegrafo de

un conjunto de observatorios del Instituto Nacional de Meteorologiacutea digitalizacioacuten que

fue realizada por dos entidades externas al mismo INTECSA y la ETS de Ingenieros

de Telecomunicaciones de Madrid

Los archivos de cada una de las estaciones disponibles conteniacutean los siguientes

datos de cada estacioacuten

el coacutedigo de la estacioacuten

la localidad donde se encuentra

las coordenadas geograacuteficas referidas al meridiano de Greenwich

una tabla con los valores maacuteximos de intensidad en cada antildeo para las siguientes

duraciones 5m 10m 15m 20m 30m 60m (1hora) 120m(2horas) 180m (3

horas) 360m (6 horas) 720m (12 horas) y 24 horas

La intensidad maacutexima para cada duracioacuten y cada antildeo se habiacutea obtenido como

cociente de la maacutexima lluvia acumulada en un intervalo de tiempo o duracioacuten entre

dicha duracioacuten y por lo tanto es un valor medio para la ventana temporal considerada

Las series que se van a manejar si bien podriacutean ser algo maacutes largas- abarcan

hasta los antildeos 90 y en algunos casos hasta finales de los 90- suponen una mejora de

casi veinte antildeos respecto a las utilizadas para la ley IDF que se estaacuten manejando

actualmente

31 DATOS DE PARTIDA

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12

En la figura 1 se refleja la situacioacuten de las estaciones disponibles con series

completas y con una longitud adecuada En la tabla 1 se recoge el coacutedigo de las

estaciones su denominacioacuten y cuaacutentos antildeos completos tienen

Figura 1- Situacioacuten de las estaciones con pluvioacutegrafo en la Espantildea Peninsular

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

0034 Valls 25

0111 Sallent 16

0201 Barcelona 71

0222 Caldas Mombuy 16

0225 Sabadell 35

0370 Gerona 33

0429 Figueras 41

1024 SSebastian 651082 Sondica 30

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

1110 Santander 41

1208 Gijoacuten 47

1212 Arnao 23

1387 Coruntildea 68

1428 Santiago 24

1495 Vigo 24

1496 Vigo (Peinador) 23

1499 Punto Centro 191549 Ponferrada 41

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

Atraacutes

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

Atraacutes

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

Atraacutes

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

Atraacutes

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

Atraacutes

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

Atraacutes

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

Page 9: Manual de Usuario Hidraulica y Hidrologia

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6

Donde

hC-1(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 1hC-2(T) es la funcioacuten para cortas duraciones en la zona 2hL-1(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 1hL-2(T) es la funcioacuten para largas duraciones en la zona 2T es el periacuteodo de retorno (antildeos)

6- Obtencioacuten de la intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

mediante la expresioacuten

En la que todos los teacuterminos son conocidos

- PMDA es la media de las Precipitaciones Maacuteximas diarias anuales

correspondiente al punto considerado que se puede obtener en la aplicacioacuten que se

presenta o de los propios datos de precipitacioacuten

- CA(T)FERRER es el cuantil adimensional deducido para la determinacioacuten de la

precipitacioacuten maacutexima diaria correspondiente al punto y periacuteodo de retorno

considerado (estimado seguacuten la publicacioacuten Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsular)

- g (d) es la funcioacuten I-D con los paraacutemetros- K y a deducidos en la

estacioacutenestaciones con pluvioacutegrafo proacuteximas o bien de los mapas de iso-liacuteneas

deducidos a partir de ellos tambieacuten disponibles en la aplicacioacuten que se presenta

- hL(T) y hC(T) funciones que relacionan los cuantiles adimensionales para la

regioacuten largascortas duraciones ( y su zona geograacutefica 1-2) y los correspondientes a

maacuteximas lluvias diarias recogidos en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo

- F = Factor corrector que permite transformar maacuteximas lluvias diarias en

maacuteximas lluvias en 24 horas A falta de informacioacuten real se puede adoptar el valor

aceptado por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea de 113

bullbullbullbull=)(

)()()(

24)(

T h

T hd g T CA F

PMDAT d I

C

L

FERRER

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7

7- Como informacioacuten complementaria se ofrece en esta misma aplicacioacuten la opcioacuten de

estimar la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas y para cualquier periacuteodo de retorno T ndash

PM24(T) - a partir de la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea peninsularrdquo publicacioacuten del Ministerio de Fomento dentro de la serie de

monografiacuteas Se considera maacutes adecuada la utilizacioacuten de esta metodologiacutea pues parte

de una red maacutes abundante de estaciones pluviomeacutetricas (maacutes de 1500 estaciones

disponibles) frente a las 64 estaciones con pluvioacutegrafo manejada en el estudio de

intensidades

En dicho trabajo se ha aplicado la teacutecnica de regionalizacioacuten a las series de

precipitaciones y se ha utilizado la funcioacuten SQRT-ET maacutex para el ajuste obtenieacutendose

la precipitacioacuten maacutexima diaria para cualquier periacuteodo de retorno T ndash PMDA(T) -

PMDA )T ( CA )T ( PMDA FERRER

Si se pretende obtener la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas se multiplicaraacute por el factor

de mayoracioacuten que permite transformar los valores diarios en valores en 24 horas En la

celda correspondiente se ofrece a falta de informacioacuten real el valor de 113 aceptado

por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea obtenieacutendose la siguiente expresioacuten

F PMDA )T ( CA )T ( PM FERRER24

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8

4- ESTIMACIOacuteN DE LA INTENSIDAD MAacuteXIMA ANUAL PARA CADA

DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO MEDIANTE EL USO DE LA

APLICACIOacuteN INFORMAacuteTICA MAXIN

La obtencioacuten de una serie de capas de informacioacuten ha permitido desarrollar la

aplicacioacuten MAXIN para estimar la intensidad maacutexima anual para una duracioacuten y

periacuteodo de retorno I(dT) en cualquier punto de la Espantildea Peninsular 41

La aplicacioacuten MAXIN se puede abrir desde esta paacutegina

APLICACIOacuteN

o biendesde la carpeta APLICACIOacuteN pinchando con el ratoacuten en la paacutegina web PRINCIPAL

1)- El programa se autoejecuta

A continuacioacuten se deben seguir los siguientes pasos

2)-Marcar con el ratoacuten en ldquoEstimacioacuten de paraacutemetrosrdquo

21)- Localizar el punto deseado en el mapa

Para ello se presenta una malla con las coordenadas UTM cada 100 Km referidas

al huso 30 asiacute como los liacutemites provinciales y principales cadenas montantildeosas

que sirven de referencia para identificar el punto correspondiente

Ademaacutes se pueden realizar dos zoom

22)- Marcar con el ratoacuten en el punto considerado y apareceraacute una ventana a

la derecha de la pantalla con los paraacutemetros K a C V y PMDA Zona 1-2 de

cada regioacuten ldquocortas duracionesrdquo y ldquolargas duracionesrdquo

3)- Presionar Calcular los valores de I(dT) e introducir los paraacutemetros en

las celdas correspondientes dando un ldquoenterrdquo

Nota- Automaacuteticamente se va actualizando la tabla inferior

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9

31)-Otras opciones para estimar la PMDA

Si la localidad tiene pluvioacutemetro se podriacutea calcular PMDA

directamente con los datos de la estacioacuten

A partir del mapa que ofrece la publicacioacuten Maacuteximas lluvias

diarias en la Espantildea Peninsular

32)- Otra opcioacuten para determinar el C V

A partir de la citada publicacioacuten (Maacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea Peninsular) se puede leer en el mapa del Cv

33)- Otras opciones para calcular ldquoKrdquo y ldquoardquo

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo se pueden tomar los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo en la estacioacuten

o ponderar en funcioacuten de la distancia

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a las estaciones de

Grazalema Navacerrada Guadalupe Santiago PPorma Arnao y

Guadarranque y se tiene la certeza de que el comportamiento en

cuanto a la relacioacuten entre intensidades medias con la duracioacuten es

similar a ellas se tomaraacuten estos valores (Recordar que no se han

utilizado para trazar isoliacuteneas)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

34)- F es un factor de mayoracioacuten que permite transformar los valores

diarios (en 24 horas fijas) a valores en las 24 horas maacutes desfavorables A falta de

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10

informacioacuten se puede aceptar el valor de 113 recomendado por la Organizacioacuten

Mundial de Meteorologiacutea

4)- Se actualiza automaacuteticamente la tabla inferior en la que se muestran las

intensidades maacuteximas anuales para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

5)- Ademaacutes la otra tabla maacutes abajo permite calcular la precipitacioacuten maacutexima diaria

(o en 24 horas) para un periacuteodo de retorno determinadoPMDA(T) oacute PM24(T)

utilizando la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

peninsularrdquo1

Para ello la aplicacioacuten utiliza la expresioacuten

PMDA )T ( CA )T ( PMDA=

F PMDA )T ( CA )T ( PM =24

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea peninsular Serie monografiacuteas1999 Ministerio de Fomento

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11

Los datos de intensidad maacutexima para distintas duraciones que se han utilizado

para realizar este trabajo fueron suministrados por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

(INM 2000)

Estas series provienen de la uacuteltima digitalizacioacuten de las bandas de pluvioacutegrafo de

un conjunto de observatorios del Instituto Nacional de Meteorologiacutea digitalizacioacuten que

fue realizada por dos entidades externas al mismo INTECSA y la ETS de Ingenieros

de Telecomunicaciones de Madrid

Los archivos de cada una de las estaciones disponibles conteniacutean los siguientes

datos de cada estacioacuten

el coacutedigo de la estacioacuten

la localidad donde se encuentra

las coordenadas geograacuteficas referidas al meridiano de Greenwich

una tabla con los valores maacuteximos de intensidad en cada antildeo para las siguientes

duraciones 5m 10m 15m 20m 30m 60m (1hora) 120m(2horas) 180m (3

horas) 360m (6 horas) 720m (12 horas) y 24 horas

La intensidad maacutexima para cada duracioacuten y cada antildeo se habiacutea obtenido como

cociente de la maacutexima lluvia acumulada en un intervalo de tiempo o duracioacuten entre

dicha duracioacuten y por lo tanto es un valor medio para la ventana temporal considerada

Las series que se van a manejar si bien podriacutean ser algo maacutes largas- abarcan

hasta los antildeos 90 y en algunos casos hasta finales de los 90- suponen una mejora de

casi veinte antildeos respecto a las utilizadas para la ley IDF que se estaacuten manejando

actualmente

31 DATOS DE PARTIDA

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12

En la figura 1 se refleja la situacioacuten de las estaciones disponibles con series

completas y con una longitud adecuada En la tabla 1 se recoge el coacutedigo de las

estaciones su denominacioacuten y cuaacutentos antildeos completos tienen

Figura 1- Situacioacuten de las estaciones con pluvioacutegrafo en la Espantildea Peninsular

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

0034 Valls 25

0111 Sallent 16

0201 Barcelona 71

0222 Caldas Mombuy 16

0225 Sabadell 35

0370 Gerona 33

0429 Figueras 41

1024 SSebastian 651082 Sondica 30

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

1110 Santander 41

1208 Gijoacuten 47

1212 Arnao 23

1387 Coruntildea 68

1428 Santiago 24

1495 Vigo 24

1496 Vigo (Peinador) 23

1499 Punto Centro 191549 Ponferrada 41

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

Atraacutes

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

Atraacutes

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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7

7- Como informacioacuten complementaria se ofrece en esta misma aplicacioacuten la opcioacuten de

estimar la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas y para cualquier periacuteodo de retorno T ndash

PM24(T) - a partir de la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea peninsularrdquo publicacioacuten del Ministerio de Fomento dentro de la serie de

monografiacuteas Se considera maacutes adecuada la utilizacioacuten de esta metodologiacutea pues parte

de una red maacutes abundante de estaciones pluviomeacutetricas (maacutes de 1500 estaciones

disponibles) frente a las 64 estaciones con pluvioacutegrafo manejada en el estudio de

intensidades

En dicho trabajo se ha aplicado la teacutecnica de regionalizacioacuten a las series de

precipitaciones y se ha utilizado la funcioacuten SQRT-ET maacutex para el ajuste obtenieacutendose

la precipitacioacuten maacutexima diaria para cualquier periacuteodo de retorno T ndash PMDA(T) -

PMDA )T ( CA )T ( PMDA FERRER

Si se pretende obtener la precipitacioacuten maacutexima en 24 horas se multiplicaraacute por el factor

de mayoracioacuten que permite transformar los valores diarios en valores en 24 horas En la

celda correspondiente se ofrece a falta de informacioacuten real el valor de 113 aceptado

por la Organizacioacuten Mundial de Meteorologiacutea obtenieacutendose la siguiente expresioacuten

F PMDA )T ( CA )T ( PM FERRER24

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8

4- ESTIMACIOacuteN DE LA INTENSIDAD MAacuteXIMA ANUAL PARA CADA

DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO MEDIANTE EL USO DE LA

APLICACIOacuteN INFORMAacuteTICA MAXIN

La obtencioacuten de una serie de capas de informacioacuten ha permitido desarrollar la

aplicacioacuten MAXIN para estimar la intensidad maacutexima anual para una duracioacuten y

periacuteodo de retorno I(dT) en cualquier punto de la Espantildea Peninsular 41

La aplicacioacuten MAXIN se puede abrir desde esta paacutegina

APLICACIOacuteN

o biendesde la carpeta APLICACIOacuteN pinchando con el ratoacuten en la paacutegina web PRINCIPAL

1)- El programa se autoejecuta

A continuacioacuten se deben seguir los siguientes pasos

2)-Marcar con el ratoacuten en ldquoEstimacioacuten de paraacutemetrosrdquo

21)- Localizar el punto deseado en el mapa

Para ello se presenta una malla con las coordenadas UTM cada 100 Km referidas

al huso 30 asiacute como los liacutemites provinciales y principales cadenas montantildeosas

que sirven de referencia para identificar el punto correspondiente

Ademaacutes se pueden realizar dos zoom

22)- Marcar con el ratoacuten en el punto considerado y apareceraacute una ventana a

la derecha de la pantalla con los paraacutemetros K a C V y PMDA Zona 1-2 de

cada regioacuten ldquocortas duracionesrdquo y ldquolargas duracionesrdquo

3)- Presionar Calcular los valores de I(dT) e introducir los paraacutemetros en

las celdas correspondientes dando un ldquoenterrdquo

Nota- Automaacuteticamente se va actualizando la tabla inferior

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9

31)-Otras opciones para estimar la PMDA

Si la localidad tiene pluvioacutemetro se podriacutea calcular PMDA

directamente con los datos de la estacioacuten

A partir del mapa que ofrece la publicacioacuten Maacuteximas lluvias

diarias en la Espantildea Peninsular

32)- Otra opcioacuten para determinar el C V

A partir de la citada publicacioacuten (Maacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea Peninsular) se puede leer en el mapa del Cv

33)- Otras opciones para calcular ldquoKrdquo y ldquoardquo

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo se pueden tomar los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo en la estacioacuten

o ponderar en funcioacuten de la distancia

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a las estaciones de

Grazalema Navacerrada Guadalupe Santiago PPorma Arnao y

Guadarranque y se tiene la certeza de que el comportamiento en

cuanto a la relacioacuten entre intensidades medias con la duracioacuten es

similar a ellas se tomaraacuten estos valores (Recordar que no se han

utilizado para trazar isoliacuteneas)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

34)- F es un factor de mayoracioacuten que permite transformar los valores

diarios (en 24 horas fijas) a valores en las 24 horas maacutes desfavorables A falta de

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10

informacioacuten se puede aceptar el valor de 113 recomendado por la Organizacioacuten

Mundial de Meteorologiacutea

4)- Se actualiza automaacuteticamente la tabla inferior en la que se muestran las

intensidades maacuteximas anuales para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

5)- Ademaacutes la otra tabla maacutes abajo permite calcular la precipitacioacuten maacutexima diaria

(o en 24 horas) para un periacuteodo de retorno determinadoPMDA(T) oacute PM24(T)

utilizando la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

peninsularrdquo1

Para ello la aplicacioacuten utiliza la expresioacuten

PMDA )T ( CA )T ( PMDA=

F PMDA )T ( CA )T ( PM =24

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea peninsular Serie monografiacuteas1999 Ministerio de Fomento

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11

Los datos de intensidad maacutexima para distintas duraciones que se han utilizado

para realizar este trabajo fueron suministrados por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

(INM 2000)

Estas series provienen de la uacuteltima digitalizacioacuten de las bandas de pluvioacutegrafo de

un conjunto de observatorios del Instituto Nacional de Meteorologiacutea digitalizacioacuten que

fue realizada por dos entidades externas al mismo INTECSA y la ETS de Ingenieros

de Telecomunicaciones de Madrid

Los archivos de cada una de las estaciones disponibles conteniacutean los siguientes

datos de cada estacioacuten

el coacutedigo de la estacioacuten

la localidad donde se encuentra

las coordenadas geograacuteficas referidas al meridiano de Greenwich

una tabla con los valores maacuteximos de intensidad en cada antildeo para las siguientes

duraciones 5m 10m 15m 20m 30m 60m (1hora) 120m(2horas) 180m (3

horas) 360m (6 horas) 720m (12 horas) y 24 horas

La intensidad maacutexima para cada duracioacuten y cada antildeo se habiacutea obtenido como

cociente de la maacutexima lluvia acumulada en un intervalo de tiempo o duracioacuten entre

dicha duracioacuten y por lo tanto es un valor medio para la ventana temporal considerada

Las series que se van a manejar si bien podriacutean ser algo maacutes largas- abarcan

hasta los antildeos 90 y en algunos casos hasta finales de los 90- suponen una mejora de

casi veinte antildeos respecto a las utilizadas para la ley IDF que se estaacuten manejando

actualmente

31 DATOS DE PARTIDA

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12

En la figura 1 se refleja la situacioacuten de las estaciones disponibles con series

completas y con una longitud adecuada En la tabla 1 se recoge el coacutedigo de las

estaciones su denominacioacuten y cuaacutentos antildeos completos tienen

Figura 1- Situacioacuten de las estaciones con pluvioacutegrafo en la Espantildea Peninsular

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

0034 Valls 25

0111 Sallent 16

0201 Barcelona 71

0222 Caldas Mombuy 16

0225 Sabadell 35

0370 Gerona 33

0429 Figueras 41

1024 SSebastian 651082 Sondica 30

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

1110 Santander 41

1208 Gijoacuten 47

1212 Arnao 23

1387 Coruntildea 68

1428 Santiago 24

1495 Vigo 24

1496 Vigo (Peinador) 23

1499 Punto Centro 191549 Ponferrada 41

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

Atraacutes

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

Atraacutes

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

Atraacutes

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

Atraacutes

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

Atraacutes

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

Atraacutes

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

Atraacutes

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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8

4- ESTIMACIOacuteN DE LA INTENSIDAD MAacuteXIMA ANUAL PARA CADA

DURACIOacuteN Y PERIacuteODO DE RETORNO MEDIANTE EL USO DE LA

APLICACIOacuteN INFORMAacuteTICA MAXIN

La obtencioacuten de una serie de capas de informacioacuten ha permitido desarrollar la

aplicacioacuten MAXIN para estimar la intensidad maacutexima anual para una duracioacuten y

periacuteodo de retorno I(dT) en cualquier punto de la Espantildea Peninsular 41

La aplicacioacuten MAXIN se puede abrir desde esta paacutegina

APLICACIOacuteN

o biendesde la carpeta APLICACIOacuteN pinchando con el ratoacuten en la paacutegina web PRINCIPAL

1)- El programa se autoejecuta

A continuacioacuten se deben seguir los siguientes pasos

2)-Marcar con el ratoacuten en ldquoEstimacioacuten de paraacutemetrosrdquo

21)- Localizar el punto deseado en el mapa

Para ello se presenta una malla con las coordenadas UTM cada 100 Km referidas

al huso 30 asiacute como los liacutemites provinciales y principales cadenas montantildeosas

que sirven de referencia para identificar el punto correspondiente

Ademaacutes se pueden realizar dos zoom

22)- Marcar con el ratoacuten en el punto considerado y apareceraacute una ventana a

la derecha de la pantalla con los paraacutemetros K a C V y PMDA Zona 1-2 de

cada regioacuten ldquocortas duracionesrdquo y ldquolargas duracionesrdquo

3)- Presionar Calcular los valores de I(dT) e introducir los paraacutemetros en

las celdas correspondientes dando un ldquoenterrdquo

Nota- Automaacuteticamente se va actualizando la tabla inferior

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9

31)-Otras opciones para estimar la PMDA

Si la localidad tiene pluvioacutemetro se podriacutea calcular PMDA

directamente con los datos de la estacioacuten

A partir del mapa que ofrece la publicacioacuten Maacuteximas lluvias

diarias en la Espantildea Peninsular

32)- Otra opcioacuten para determinar el C V

A partir de la citada publicacioacuten (Maacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea Peninsular) se puede leer en el mapa del Cv

33)- Otras opciones para calcular ldquoKrdquo y ldquoardquo

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo se pueden tomar los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo en la estacioacuten

o ponderar en funcioacuten de la distancia

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a las estaciones de

Grazalema Navacerrada Guadalupe Santiago PPorma Arnao y

Guadarranque y se tiene la certeza de que el comportamiento en

cuanto a la relacioacuten entre intensidades medias con la duracioacuten es

similar a ellas se tomaraacuten estos valores (Recordar que no se han

utilizado para trazar isoliacuteneas)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

34)- F es un factor de mayoracioacuten que permite transformar los valores

diarios (en 24 horas fijas) a valores en las 24 horas maacutes desfavorables A falta de

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10

informacioacuten se puede aceptar el valor de 113 recomendado por la Organizacioacuten

Mundial de Meteorologiacutea

4)- Se actualiza automaacuteticamente la tabla inferior en la que se muestran las

intensidades maacuteximas anuales para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

5)- Ademaacutes la otra tabla maacutes abajo permite calcular la precipitacioacuten maacutexima diaria

(o en 24 horas) para un periacuteodo de retorno determinadoPMDA(T) oacute PM24(T)

utilizando la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

peninsularrdquo1

Para ello la aplicacioacuten utiliza la expresioacuten

PMDA )T ( CA )T ( PMDA=

F PMDA )T ( CA )T ( PM =24

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea peninsular Serie monografiacuteas1999 Ministerio de Fomento

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11

Los datos de intensidad maacutexima para distintas duraciones que se han utilizado

para realizar este trabajo fueron suministrados por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

(INM 2000)

Estas series provienen de la uacuteltima digitalizacioacuten de las bandas de pluvioacutegrafo de

un conjunto de observatorios del Instituto Nacional de Meteorologiacutea digitalizacioacuten que

fue realizada por dos entidades externas al mismo INTECSA y la ETS de Ingenieros

de Telecomunicaciones de Madrid

Los archivos de cada una de las estaciones disponibles conteniacutean los siguientes

datos de cada estacioacuten

el coacutedigo de la estacioacuten

la localidad donde se encuentra

las coordenadas geograacuteficas referidas al meridiano de Greenwich

una tabla con los valores maacuteximos de intensidad en cada antildeo para las siguientes

duraciones 5m 10m 15m 20m 30m 60m (1hora) 120m(2horas) 180m (3

horas) 360m (6 horas) 720m (12 horas) y 24 horas

La intensidad maacutexima para cada duracioacuten y cada antildeo se habiacutea obtenido como

cociente de la maacutexima lluvia acumulada en un intervalo de tiempo o duracioacuten entre

dicha duracioacuten y por lo tanto es un valor medio para la ventana temporal considerada

Las series que se van a manejar si bien podriacutean ser algo maacutes largas- abarcan

hasta los antildeos 90 y en algunos casos hasta finales de los 90- suponen una mejora de

casi veinte antildeos respecto a las utilizadas para la ley IDF que se estaacuten manejando

actualmente

31 DATOS DE PARTIDA

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12

En la figura 1 se refleja la situacioacuten de las estaciones disponibles con series

completas y con una longitud adecuada En la tabla 1 se recoge el coacutedigo de las

estaciones su denominacioacuten y cuaacutentos antildeos completos tienen

Figura 1- Situacioacuten de las estaciones con pluvioacutegrafo en la Espantildea Peninsular

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

0034 Valls 25

0111 Sallent 16

0201 Barcelona 71

0222 Caldas Mombuy 16

0225 Sabadell 35

0370 Gerona 33

0429 Figueras 41

1024 SSebastian 651082 Sondica 30

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

1110 Santander 41

1208 Gijoacuten 47

1212 Arnao 23

1387 Coruntildea 68

1428 Santiago 24

1495 Vigo 24

1496 Vigo (Peinador) 23

1499 Punto Centro 191549 Ponferrada 41

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

Atraacutes

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

Atraacutes

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

Atraacutes

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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9

31)-Otras opciones para estimar la PMDA

Si la localidad tiene pluvioacutemetro se podriacutea calcular PMDA

directamente con los datos de la estacioacuten

A partir del mapa que ofrece la publicacioacuten Maacuteximas lluvias

diarias en la Espantildea Peninsular

32)- Otra opcioacuten para determinar el C V

A partir de la citada publicacioacuten (Maacuteximas lluvias diarias en la

Espantildea Peninsular) se puede leer en el mapa del Cv

33)- Otras opciones para calcular ldquoKrdquo y ldquoardquo

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo se pueden tomar los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo en la estacioacuten

o ponderar en funcioacuten de la distancia

Si el punto en estudio se encuentra proacuteximo a las estaciones de

Grazalema Navacerrada Guadalupe Santiago PPorma Arnao y

Guadarranque y se tiene la certeza de que el comportamiento en

cuanto a la relacioacuten entre intensidades medias con la duracioacuten es

similar a ellas se tomaraacuten estos valores (Recordar que no se han

utilizado para trazar isoliacuteneas)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

34)- F es un factor de mayoracioacuten que permite transformar los valores

diarios (en 24 horas fijas) a valores en las 24 horas maacutes desfavorables A falta de

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10

informacioacuten se puede aceptar el valor de 113 recomendado por la Organizacioacuten

Mundial de Meteorologiacutea

4)- Se actualiza automaacuteticamente la tabla inferior en la que se muestran las

intensidades maacuteximas anuales para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

5)- Ademaacutes la otra tabla maacutes abajo permite calcular la precipitacioacuten maacutexima diaria

(o en 24 horas) para un periacuteodo de retorno determinadoPMDA(T) oacute PM24(T)

utilizando la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

peninsularrdquo1

Para ello la aplicacioacuten utiliza la expresioacuten

PMDA )T ( CA )T ( PMDA=

F PMDA )T ( CA )T ( PM =24

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea peninsular Serie monografiacuteas1999 Ministerio de Fomento

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11

Los datos de intensidad maacutexima para distintas duraciones que se han utilizado

para realizar este trabajo fueron suministrados por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

(INM 2000)

Estas series provienen de la uacuteltima digitalizacioacuten de las bandas de pluvioacutegrafo de

un conjunto de observatorios del Instituto Nacional de Meteorologiacutea digitalizacioacuten que

fue realizada por dos entidades externas al mismo INTECSA y la ETS de Ingenieros

de Telecomunicaciones de Madrid

Los archivos de cada una de las estaciones disponibles conteniacutean los siguientes

datos de cada estacioacuten

el coacutedigo de la estacioacuten

la localidad donde se encuentra

las coordenadas geograacuteficas referidas al meridiano de Greenwich

una tabla con los valores maacuteximos de intensidad en cada antildeo para las siguientes

duraciones 5m 10m 15m 20m 30m 60m (1hora) 120m(2horas) 180m (3

horas) 360m (6 horas) 720m (12 horas) y 24 horas

La intensidad maacutexima para cada duracioacuten y cada antildeo se habiacutea obtenido como

cociente de la maacutexima lluvia acumulada en un intervalo de tiempo o duracioacuten entre

dicha duracioacuten y por lo tanto es un valor medio para la ventana temporal considerada

Las series que se van a manejar si bien podriacutean ser algo maacutes largas- abarcan

hasta los antildeos 90 y en algunos casos hasta finales de los 90- suponen una mejora de

casi veinte antildeos respecto a las utilizadas para la ley IDF que se estaacuten manejando

actualmente

31 DATOS DE PARTIDA

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12

En la figura 1 se refleja la situacioacuten de las estaciones disponibles con series

completas y con una longitud adecuada En la tabla 1 se recoge el coacutedigo de las

estaciones su denominacioacuten y cuaacutentos antildeos completos tienen

Figura 1- Situacioacuten de las estaciones con pluvioacutegrafo en la Espantildea Peninsular

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

0034 Valls 25

0111 Sallent 16

0201 Barcelona 71

0222 Caldas Mombuy 16

0225 Sabadell 35

0370 Gerona 33

0429 Figueras 41

1024 SSebastian 651082 Sondica 30

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

1110 Santander 41

1208 Gijoacuten 47

1212 Arnao 23

1387 Coruntildea 68

1428 Santiago 24

1495 Vigo 24

1496 Vigo (Peinador) 23

1499 Punto Centro 191549 Ponferrada 41

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

Atraacutes

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

Atraacutes

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

Atraacutes

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

Atraacutes

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

Atraacutes

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

Atraacutes

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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10

informacioacuten se puede aceptar el valor de 113 recomendado por la Organizacioacuten

Mundial de Meteorologiacutea

4)- Se actualiza automaacuteticamente la tabla inferior en la que se muestran las

intensidades maacuteximas anuales para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno

5)- Ademaacutes la otra tabla maacutes abajo permite calcular la precipitacioacuten maacutexima diaria

(o en 24 horas) para un periacuteodo de retorno determinadoPMDA(T) oacute PM24(T)

utilizando la metodologiacutea propuesta en ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

peninsularrdquo1

Para ello la aplicacioacuten utiliza la expresioacuten

PMDA )T ( CA )T ( PMDA=

F PMDA )T ( CA )T ( PM =24

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea peninsular Serie monografiacuteas1999 Ministerio de Fomento

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11

Los datos de intensidad maacutexima para distintas duraciones que se han utilizado

para realizar este trabajo fueron suministrados por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

(INM 2000)

Estas series provienen de la uacuteltima digitalizacioacuten de las bandas de pluvioacutegrafo de

un conjunto de observatorios del Instituto Nacional de Meteorologiacutea digitalizacioacuten que

fue realizada por dos entidades externas al mismo INTECSA y la ETS de Ingenieros

de Telecomunicaciones de Madrid

Los archivos de cada una de las estaciones disponibles conteniacutean los siguientes

datos de cada estacioacuten

el coacutedigo de la estacioacuten

la localidad donde se encuentra

las coordenadas geograacuteficas referidas al meridiano de Greenwich

una tabla con los valores maacuteximos de intensidad en cada antildeo para las siguientes

duraciones 5m 10m 15m 20m 30m 60m (1hora) 120m(2horas) 180m (3

horas) 360m (6 horas) 720m (12 horas) y 24 horas

La intensidad maacutexima para cada duracioacuten y cada antildeo se habiacutea obtenido como

cociente de la maacutexima lluvia acumulada en un intervalo de tiempo o duracioacuten entre

dicha duracioacuten y por lo tanto es un valor medio para la ventana temporal considerada

Las series que se van a manejar si bien podriacutean ser algo maacutes largas- abarcan

hasta los antildeos 90 y en algunos casos hasta finales de los 90- suponen una mejora de

casi veinte antildeos respecto a las utilizadas para la ley IDF que se estaacuten manejando

actualmente

31 DATOS DE PARTIDA

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12

En la figura 1 se refleja la situacioacuten de las estaciones disponibles con series

completas y con una longitud adecuada En la tabla 1 se recoge el coacutedigo de las

estaciones su denominacioacuten y cuaacutentos antildeos completos tienen

Figura 1- Situacioacuten de las estaciones con pluvioacutegrafo en la Espantildea Peninsular

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

0034 Valls 25

0111 Sallent 16

0201 Barcelona 71

0222 Caldas Mombuy 16

0225 Sabadell 35

0370 Gerona 33

0429 Figueras 41

1024 SSebastian 651082 Sondica 30

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

1110 Santander 41

1208 Gijoacuten 47

1212 Arnao 23

1387 Coruntildea 68

1428 Santiago 24

1495 Vigo 24

1496 Vigo (Peinador) 23

1499 Punto Centro 191549 Ponferrada 41

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

Atraacutes

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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11

Los datos de intensidad maacutexima para distintas duraciones que se han utilizado

para realizar este trabajo fueron suministrados por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

(INM 2000)

Estas series provienen de la uacuteltima digitalizacioacuten de las bandas de pluvioacutegrafo de

un conjunto de observatorios del Instituto Nacional de Meteorologiacutea digitalizacioacuten que

fue realizada por dos entidades externas al mismo INTECSA y la ETS de Ingenieros

de Telecomunicaciones de Madrid

Los archivos de cada una de las estaciones disponibles conteniacutean los siguientes

datos de cada estacioacuten

el coacutedigo de la estacioacuten

la localidad donde se encuentra

las coordenadas geograacuteficas referidas al meridiano de Greenwich

una tabla con los valores maacuteximos de intensidad en cada antildeo para las siguientes

duraciones 5m 10m 15m 20m 30m 60m (1hora) 120m(2horas) 180m (3

horas) 360m (6 horas) 720m (12 horas) y 24 horas

La intensidad maacutexima para cada duracioacuten y cada antildeo se habiacutea obtenido como

cociente de la maacutexima lluvia acumulada en un intervalo de tiempo o duracioacuten entre

dicha duracioacuten y por lo tanto es un valor medio para la ventana temporal considerada

Las series que se van a manejar si bien podriacutean ser algo maacutes largas- abarcan

hasta los antildeos 90 y en algunos casos hasta finales de los 90- suponen una mejora de

casi veinte antildeos respecto a las utilizadas para la ley IDF que se estaacuten manejando

actualmente

31 DATOS DE PARTIDA

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12

En la figura 1 se refleja la situacioacuten de las estaciones disponibles con series

completas y con una longitud adecuada En la tabla 1 se recoge el coacutedigo de las

estaciones su denominacioacuten y cuaacutentos antildeos completos tienen

Figura 1- Situacioacuten de las estaciones con pluvioacutegrafo en la Espantildea Peninsular

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

0034 Valls 25

0111 Sallent 16

0201 Barcelona 71

0222 Caldas Mombuy 16

0225 Sabadell 35

0370 Gerona 33

0429 Figueras 41

1024 SSebastian 651082 Sondica 30

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

1110 Santander 41

1208 Gijoacuten 47

1212 Arnao 23

1387 Coruntildea 68

1428 Santiago 24

1495 Vigo 24

1496 Vigo (Peinador) 23

1499 Punto Centro 191549 Ponferrada 41

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

Atraacutes

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

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12

En la figura 1 se refleja la situacioacuten de las estaciones disponibles con series

completas y con una longitud adecuada En la tabla 1 se recoge el coacutedigo de las

estaciones su denominacioacuten y cuaacutentos antildeos completos tienen

Figura 1- Situacioacuten de las estaciones con pluvioacutegrafo en la Espantildea Peninsular

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

0034 Valls 25

0111 Sallent 16

0201 Barcelona 71

0222 Caldas Mombuy 16

0225 Sabadell 35

0370 Gerona 33

0429 Figueras 41

1024 SSebastian 651082 Sondica 30

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

1110 Santander 41

1208 Gijoacuten 47

1212 Arnao 23

1387 Coruntildea 68

1428 Santiago 24

1495 Vigo 24

1496 Vigo (Peinador) 23

1499 Punto Centro 191549 Ponferrada 41

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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13

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

2030 Soria 30

2139 Linares 18

2243 p Aguilar 19

2331 Burgos 33

2363 pcompuerto 16

2422 Valladolid 45

2444 Avila 39

2462 Navacerrada 16

2614 Zamora 30

2633 PPorma 17

2661 Leoacuten 24

2867 Salamanca 41

3013 Molina 44

3195 Madrid-retiro 41

3196 Madrid-4v 34

3200 Getafe 30

3259 Toledo 44

3469 Caceres 49

4121 Ciudadreal 35

4245 Guadalupe 16

4452 Badajoz

(Talavera)

26

4478 Badajoz

(instituto)

35

Coacutedigo Nombre Nordm antildeos

completos

4605 Huelva 21

5530 Chauchina 15

5911 Grazalema 16

6006 Algeciras 16

6024 Guadarranque 18

6120 Guadalhorce 23

6172 Malaga 23

7031 Murcia sjavier 30

7228 Murcia

alcantarilla

24

8025 Alicante cjardiacuten 25

8175 Albacete 29

8416 Valencia 26

8500a Castelloacuten 15

9121 Haro 33

9148 Logrontildeo 50

9171 Cabreja 15

9434 Zaragoza 34

9443 Mezalocha 32

9771 Lerida 31

9898 Huesca 23

9980A Tortosa 23

9981 Roquetas 36

63250 Almeria 20

Tabla 1- Tabla resumen de las estaciones coacutedigo denominacioacuten y nuacutemero de antildeosdisponibles suministrado por el Instituto Nacional de Meteorologiacutea

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

Atraacutes

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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14

Cuando se realiza el anaacutelisis de una variable aleatoria de valores extremos en

este caso la intensidad maacutexima es necesario realizar un estudio detallado de la rama

derecha de la funcioacuten de densidad debido a dos motivos

1- En primer lugar porque este tipo de variable aleatoria Figura 2 presenta una

asimetriacutea importante y el modelo elegido deberaacute ser capaz de reflejarlo

En consecuencia se debe hacer un estudio

detallado del paraacutemetro de forma que define la

asimetriacutea de la funcioacuten de distribucioacuten

Figura 2- Funcioacuten de distribucioacuten asimeacutetrica

2- En segundo lugar porque las estimas se realizan en la rama derecha de la curva-

para altos periacuteodos de retorno- estimas que tienen gran trascendencia en el disentildeo de

obras riesgo de vidas humanas Por lo tanto estas estimas deberiacutean ser maacutes estables y

fiables si cabe

Para resolver este segundo aspecto se requiere con independencia del modeloelegido que la muestra sea ldquogranderdquo En el ejemplo que se muestra en la figura 3 se

observa la influencia de considerar un registro o no

Al eliminar un dato en un ajuste las estimas para cortos periacuteodos de retorno

apenas se ven afectadas mientras que para periacuteodos de retorno 100-500 antildeos (los maacutes

usuales) las diferencias se hacen maacutes importantes por lo que la ausencia de datos

condiciona sobre todo el coeficiente de forma- la asimetriacutea de la funcioacuten-

001

0015

002

0025

003

0035

004

0045

005

0 10 20 30 40 50 60

32 REGIONALIZACIOacuteN

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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15

Efecto de eliminar un dato

0

5

10

15

20

25

30

35

0 100 200 300 400 500 600

T(antildeos)

I m

aacute x ( m

m

h )

menos un dato

Toda la serie

Figura 3- Efecto de eliminar un dato sobre los cuantiles

Para mejorar la robustez de las estimas se pueden plantear dos soluciones

Aumentar el tamantildeo muestral

Si la muestra es grande mejoran las estimas sin embargo esta solucioacuten

no es posible a corto plazo ya que cada nuevo registro obliga a que

transcurra un nuevo antildeo

Utilizar un meacutetodo que con los registros disponibles mejore la robustez

de las estimas Regionalizacioacuten

Las tendencias actuales se centran en esta segunda solucioacuten en buscar

meacutetodos robustos y la regionalizacioacuten resuelve el problema como dicen

Hosking y Wallis ( 1997)

ldquo Paliando la carencia en el tiempo con la abundancia en el espaciordquo

Asiacute este meacutetodo agrupa las series de las estaciones (muestras) de una

REGION HOMOGEacuteNEA en la hipoacutetesis de que proceden de la misma

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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16

poblacioacuten subyacente salvo el factor de localizacioacuten manteniendo similar

factor de escala y forma

PROCEDIMIENTO

1 En este trabajo se plantea aplicar el meacutetodo de regionalizacioacuten plenamente aceptado

por la comunidad cientiacutefica para mejorar la robustez de las estimas pero ante la

escasez de estaciones disponibles -63 estaciones con pluvioacutegrafo para todo el

territorio peninsular espantildeol- se analiza la aplicacioacuten de una regionalizacioacuten

ldquointraestacioacutenrdquo es decir dentro de la propia estacioacuten agrupando las series

adimensionales correspondientes a cada duracioacuten en las regiones ldquocortas

duracionesrdquo (series adimensionales correspondientes a las duraciones le 1 hora) y

largas duraciones (series adimensionales correspondientes a las duraciones gt de 1

hora)

Para definir ldquoregiones homogeacuteneasrdquo se aplicoacute la metodologiacutea propuesta por Hosking

y Wallis (1997) que conlleva tres fases

1-Estimacioacuten de estadiacutesticos L-Momentos

a-Ordenar la serie en orden ascendente

b-Calcular los estimadores β mediante las expresiones

Donde

n es el nuacutemero de datos de cada serie

n j

n

j

xn

jn

2

11 )1(

)1(sum=

minus

minus

minus= β

sum=minus=

n

jn j xn 1

1

0 β

sum=

minus

minusminus

minusminus=

n

j

n j xnn

j jn

3

12 )2)(1(

)2)(1( β

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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17

j es el nuacutemero de orden de cada dato ordenado de menor a mayor

x jn es el datordquoj-eacutesimordquo de la serie de ldquonrdquo datos

c-Obtener los L-momentos como combinacioacuten lineal de los estimadores β

d-Obtener el cociente de los L-momentos

2-Identificacioacuten de regiones homogeacuteneas mediante tres controles

a-Graacuteficamente

Representando graacuteficamente los L-momentos de las series que se van a

agrupar y analizar ldquode visurdquo cuales se alejan de la nube de puntos

b-Test Medida de la Discordancia

Considerando el vector de los L-momentos (t2 t3 t4) de cada serie a

agrupar como un punto en el espacio este punto seraacute discordante en

tanto en cuanto se aleje de la nube de puntos y se evaluacutea a partir del

estadiacutestico

Donde summinusminus

= N

i

iunu 1

012 2 β β minus=l

0123 66 β β β +minus=l

01234 123020 β β β β minus+minus=l

01 β =l

t2 =L-Cvt3 =L-Ca Equivalentes a los Cv Ca y CK tradicionales

t4 =L-Ck

1

22

l

l t =

2l

l t r

r =

para r= 3 4

)()(3

1 1minus

minusminus

minussdotsdotminussdotsdot= uu Auun D i

T

ii

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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18

T i i uuuu A )()(

minus

minussum

[ ]T iii

i t t t u )(4

)(3

)(2=

El valor criacutetico de este estadiacutestico depende del nuacutemero de estacionesque se agrupen en la regioacuten homogeacutenea adoptando en cada caso el valor

de la tabla 2

Nordm deestacionesen la regioacuten

Valor criacutetico

D5 13336 16487 1917

8 21409 232910 249111 263212 275713 286914 2971

gt15 3

Tabla 2- Valor criacutetico del estadiacutestico ldquoDrdquo

c-Test de Heterogeneidad

Compara la variabilidad de los L-momentos muestrales con los

esperados si la regioacuten fuera homogeacutenea a partir de la simulacioacuten y

utiliza el estadiacutestico H para determinar si la regioacuten es homogeacutenea

Donde

v

vV H

σ

)( minus=

21

1

222

1

)(

minus

=

sum

sum

=

= N

i

i

r i N

i

i

n

t t n

V

sum

sum

=

== N

i

i

N

i

i

ir

n

t n

t

1

1

)(2

2

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

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19

Criterio

bull Hlt1 la regioacuten es homogeacutenea

bull 1ltHlt2 la regioacuten puede ser homogeacutenea

bull Hgt2 la regioacuten no es homogeacutenea

Estos tres filtros ndashcada vez maacutes exigentes- permitieron establecer regiones

homogeacuteneas dentro de la estacioacuten agrupando las series correspondientes a duraciones

le 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquocortas duracionesrdquo y las series correspondientes a

duraciones gt 1 hora en una regioacuten homogeacutenea ldquolargas duracionesrdquo

Diversos estudios (Hershfield 1961 Bell 1969 Ferreri y Ferro 1990 Porras y

Porras 2001) ponen de manifiesto diferencias significativas en cuanto al

comportamiento de las intensidades al considerar ventanas temporales menores de una

hora o mayores de una hora lo que confirma que puede ser adecuado dividir las series

de cada estacioacuten en dos regiones distintas utilizando como criterio para separar la

duracioacuten de 1 hora (5 10 15 20 30 60 minutos en una regioacuten y 2 3 6 12 y 24 horas

en otra regioacuten)

3- La uacuteltima fase incluye la formacioacuten de una MUESTRA UacuteNICA

ADIMENSIONAL para el ajuste con las series adimensionales que forman una

regioacuten homogeacutenea eliminando asiacute el factor local y manteniendo similar factor de

escala y forma

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

Atraacutes

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

Atraacutes

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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20

Funcioacuten de distribucioacuten

Siendo α k paraacutemetros

Caracteriacutesticas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Presenta asimetriacutea variable

La asimetriacutea del modelo no depende de la asimetriacutea muestral sino que es

funcioacuten del coeficiente de variacioacuten muestral tomando siempre un valor

superior a 114 frente al coeficiente de asimetriacutea en la funcioacuten de Gumbel que

presenta un valor fijo e igual a 114

Ventajas de la funcioacuten SQRT-ET maacutex

Maacutes conservadora que la tradicional ley de Gumbel

Buena capacidad descriptiva de la rama derecha de la distribucioacuten

Buena capacidad para reproducir las propiedades estadiacutesticas observadas en los

datos lo que se comproboacute mediante la teacutecnica de simulacioacuten de Montecarlo

El coeficiente de asimetriacutea de la funcioacuten se estima a partir del coeficiente de

variacioacuten muestral con lo que se consigue una mayor estabilidad de las estimas

frente a la presencia o ausencia de registros extremos

Ha sido utilizada satisfactoriamente en Espantildea para la estimacioacuten de cuantiles de

precipitaciones maacuteximas diarias anuales

33 La funcioacuten SQRT-ET

)exp()1(exp)( x xk x F bullminusbullbull+bullminus= α α

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

Atraacutes

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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21

Los meacutetodos maacutexima verosimilitud y de momentos han sido utilizados con

buenos resultados en el anaacutelisis regional en la bibliografiacutea consultada por lo que se

decide utilizar ambos meacutetodos para determinacioacuten de los paraacutemetros ldquokrdquo y ldquoαrdquo de la

funcioacuten SQRT-ET maacutex y elegir en cada caso aqueacutel que proporcione estimas lo maacutes proacuteximas a los valores observados pero siempre con un criterio conservador

Los criterios que se han manejado para seleccionar uno u otro meacutetodo de

estimacioacuten han sido

- Test de Kolmogorov-Smirnov

- Anaacutelisis graacutefico

Test de Kolmogorov-Smirnov-

El Test de Kolmogorov-Smirnov es un test no paraacutemetrico que analiza con un

criterio de distancia maacutexima si la distribucioacuten supuesta es consistente con los datos

Este contraste es vaacutelido soacutelo para variables continuas y permite comparar la funcioacuten

de distribucioacuten teoacuterica de la poblacioacuten con la distribucioacuten empiacuterica de la muestra

En este caso se aplicoacute a las dos funciones obtenidas por maacutexima verosimilitud y por

momentos y permitioacute discernir cual de los dos meacutetodos de estimacioacuten de

paraacutemetros proporcionaba mejores ajustes Ademaacutes si al aplicar el Test deKolmogorov- Smirnov resultaban aceptables los dos meacutetodos se volviacutea a aplicar

331 MEacuteTODOS DE

ESTIMACIOacuteN DE

PARAacuteMETROS UTILIZADOS

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

Atraacutes

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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22

nuevamente este Test en la rama derecha de la curva para periacuteodos de retorno

mayores de 10 antildeos los maacutes usuales

La potencia de este contraste para tamantildeos muestrales medianos es baja sin

embargo en el caso que nos ocupa al haber aplicado un proceso de regionalizacioacuten la

muestra ha adquirido un tamantildeo importante

Anaacutelisis graacutefico-

Posteriormente si en ambos casos se superaba el Test de Kolmogorov-Smirnov

se procedioacute a representar en cada regioacuten los cuantiles adimensionales deducidos por

cada uno de los meacutetodos frente al periacuteodo de retorno- o bien frente a su probabilidad-

En la misma graacutefica se representoacute tambieacuten la serie- uacutenica y adimensional - de la regioacuten

Para ello se le asignoacute a cada valor de la serie uacutenica previamente ordenada de menor a

mayor una probabilidad p jn recomendada por Hosking et al (1985) para la

distribucioacuten de valores extremos

n

j p n j

350

minus=

Donde

j es la posicioacuten de un valor de la serie supuestamente ordenada de menor a

mayor

n es el nuacutemero de datos total de la serie

Finalmente se eligioacute el meacutetodo que aproximaacutendose a los valores reales de la

serie daban lugar a cuantiles del lado de la seguridad para los valores usuales de

periacuteodo de retorno que se manejan

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

Atraacutes

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

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23

El meacutetodo de simulacioacuten de Montecarlo es un procedimiento muy efectivo para

estudiar las propiedades descriptivas de un determinado modelo siendo habitual su uso

como meacutetodo de validacioacuten

El procedimiento consiste en

1 Tomar un nuacutemero aleatorio de tantas cifras como precisioacuten se desee y

convertirlo en decimal Sea

NA un valor (0 le NAle 1)

2 Considerar ese valor NA como el valor de F(x) y tomar como valor

observado en la muestra aquel valor de ldquoxrdquo tal que

NA =F(x)

x= F-1 (NA)

3 Generar una muestra de tamantildeo ldquonrdquo repitiendo (1) y (2) n veces con

distintos nuacutemeros aleatorios

Una vez generadas las muestras sinteacuteticas se determinan una serie de

paraacutemetros estadiacutesticos que se comparan con los valores muestrales

En este caso al haber elegido la funcioacuten de distribucioacuten SQRT-ET maacutex- que no

tiene funcioacuten inversa expliacutecita- se utilizoacute el meacutetodo de aproximacioacuten de Newton-

Raphson para obtener muestras aleatorias que respondan al modelo elegido

Se generaron 100 muestras sinteacuteticas y se calcularon la media coeficiente de

variacioacuten y de asimetriacutea El valor de la media deberiacutea ser proacuteximo a 1 al trabajar con las

series adimensionales y los otros dos paraacutemetros deberiacutean adoptar valores similares a

los observados si el modelo describe adecuadamente las propiedades de los datos Se

representaron los pares Cv-Ca de las muestras generadas junto con los valores

observados y si eacutestos se encuentran dentro de la nube de puntos indicariacutea que el

332 MEacuteTODO DE VALIDACIOacuteN

MONTECARLO

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

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24

comportamiento de las muestras generadas responde al mismo patroacuten que los datos

muestrales reales y que por tanto la funcioacuten es adecuada

En el ejemplo de la figura 4 se representa en rosa los valores observados y en

negro los valores generados Al estar dentro de la nube de puntos demuestra el adecuado

comportamiento de la funcioacuten SQRT-ET maacutex para reproducir el comportamiento de la

variable aleatoria

Figura 4- Representacioacuten de los pares de valores Cv-Ca en las muestras

generadas y observadas en la estacioacuten de Caldas de Mombuy (0222)

Para la validacioacuten de las funciones de distribucioacuten ajustadas se tomaron 18

regiones que reflejan la variabilidad observada en cuanto al coeficiente de variacioacuten Al

generar muestras sinteacuteticas se obtuvieron resultados satisfactorios lo que permitioacute

aceptar que la funcioacuten de distribucioacuten elegida describiacutea adecuadamente el

comportamiento de la variable aleatoria en la regioacuten

0222lmv

-2

0

2

4

0 05 1 15

Cv

C a

Atraacutes

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En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

Atraacutes

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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25

En las 63 estaciones con pluvioacutegrafo disponibles en la Espantildea Peninsular y

despueacutes de aplicar un proceso de regionalizacioacuten ldquointraestacioacutenrdquo se puede estimar la

intensidad maacutexima para cada duracioacuten y periacuteodo de retorno mediante la expresioacuten

estacioacutenregioacutenestacioacuten d I T CAT d I minus

= )()()(

I(dT) es la Intensidad maacutexima para una duracioacuten d y periacuteodo de retorno T en unaestacioacuten con pluvioacutegrafo

estacioacutend I )( es la media de las Intensidades maacuteximas anuales para una duracioacuten d en

una estacioacuten con pluvioacutegrafo

CA(T)regioacuten es el cuantil adimensional deducido en la regioacuten correspondiente ndash cortas olargas duraciones - para un periacuteodo un periacuteodo de retorno T por el meacutetodo de

estimacioacuten maacutes adecuado en cada regioacuten

En la tabla 3 se recogen los cuantiles adimensionales deducidos en cada regioacuten

donde la regioacuten viene definida por el coacutedigo de la estacioacuten seguido de la letra ldquocrdquo en la

regioacuten ldquocortas duracionesrdquo (duraciones le 1 hora) oacute ldquolrdquo en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

(duraciones gt 1 hora) en la estacioacuten correspondiente

Tabla 3- Cuantil adimensional para cada periacuteodo de retorno CA(T) en cada regioacutencortas o largas duraciones en cada estacioacuten

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0034c 090 134 168 216 253 294 337 400

0034l 091 127 154 192 222 253 288 335

0111c 094 123 143 171 194 218 241 276

0111l 092 125 149 182 208 237 267 310

0201c 091 125 152 187 216 245 278 3230201l 088 133 168 218 257 300 345 408

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0222c 088 135 171 222 263 308 354 424

0222l 090 133 167 214 251 292 335 396

0225c 092 124 147 179 206 231 261 302

0225l 088 134 168 218 257 300 347 408

0370c 092 125 149 182 208 237 267 3100370l 090 128 158 198 229 265 300 351

34 OBTENCIOacuteN DE I (dT) EN

ESTACIONES CON

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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26

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

0429c 090 128 158 198 229 265 302 353

0429l 083 131 169 222 267 313 362 436

1024c 092 124 147 179 204 231 261 3001024l 093 124 146 177 202 228 255 292

1082c 090 130 162 204 239 278 317 374

1082l 086 123 150 187 218 251 284 333

1110c 090 128 158 198 231 265 302 354

1110l 093 124 147 178 202 229 257 296

1208c 094 125 148 179 204 231 259 298

1208l 090 128 157 196 228 261 298 347

1212c 094 125 148 178 202 228 255 2941212l 092 123 145 176 200 228 255 292

1387c 092 124 146 177 202 229 257 296

1387l 093 123 144 174 198 224 249 286

1428c 090 129 158 198 231 267 304 354

1428l 093 116 131 153 170 188 208 233

1495c 092 130 159 198 231 267 302 353

1495l 094 127 153 188 216 245 276 321

1496c 093 125 151 185 212 241 271 313

1496l 094 122 142 170 193 216 241 274

1499c 088 135 170 222 263 308 354 420

1499l 093 120 138 165 185 206 229 261

1549c 089 132 165 210 247 288 329 390

1549l 094 122 142 169 192 214 239 272

2030c 090 128 158 198 229 265 302 353

2030l 092 125 150 183 210 239 269 312

2139c 087 135 172 224 267 312 360 428

2139l 091 124 148 181 208 235 265 308

2243c 091 131 162 204 237 274 312 366

2243l 094 120 138 164 184 204 228 257

2331c 092 124 147 178 204 229 259 298

2331l 093 127 153 188 216 245 276 321

2363c 090 131 163 206 241 278 317 372

2363l 094 117 134 157 174 193 212 239

2422c 091 126 153 190 220 251 284 331

2422l 093 127 154 190 220 249 282 327

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

2444c 085 131 167 216 257 300 347 412

2444l 087 125 154 195 228 263 300 351

2462c 092 125 151 186 214 243 274 3172462l 093 132 161 202 233 269 306 356

2614c 089 133 167 214 253 294 337 400

2614l 093 123 145 175 198 224 251 288

2633c 090 129 160 200 235 271 308 362

2633l 095 124 145 173 196 220 245 280

2661c 089 133 167 216 253 296 339 400

2661l 088 119 141 171 196 222 249 288

2867c 089 132 166 212 249 288 331 3932867l 091 120 140 168 191 216 239 274

3013c 092 129 157 196 228 259 294 343

3013l 093 125 148 181 206 233 263 302

3195c 087 131 165 212 251 292 335 396

3195l 093 123 145 175 200 226 251 288

3196c 091 125 151 187 216 245 276 321

3196l 091 125 149 183 210 239 269 312

3200c 091 126 153 190 220 251 284 329

3200l 092 126 152 187 216 245 276 319

3259c 091 127 155 193 224 257 290 339

3259l 093 128 155 191 220 251 284 331

3469c 091 126 153 190 220 251 284 331

3469l 091 125 151 185 214 243 274 319

4121c 084 137 177 235 282 333 388 467

4121l 094 124 145 174 198 222 249 284

4245c 095 126 149 179 204 229 257 296

4245l 096 125 147 176 198 224 249 284

4452c 091 127 155 192 224 255 288 337

4452l 087 136 173 228 271 317 366 439

4478c 093 123 143 172 196 220 247 282

4478l 092 124 148 180 206 235 263 304

4605c 092 126 152 187 216 245 278 321

4605l 090 126 155 193 224 257 292 341

5530c 090 131 164 208 243 282 323 380

5530l 090 130 162 204 239 276 317 372

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

Atraacutes

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

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27

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

5911c 094 121 139 166 186 208 229 263

5911l 093 122 142 170 193 216 241 274

6006c 091 125 149 182 210 237 269 3106006l 095 118 133 155 171 189 208 233

6024c 089 131 164 208 245 284 325 384

6024l 090 131 163 208 243 280 321 378

6120c 083 136 178 237 284 337 393 471

6120l 082 139 184 247 300 358 420 506

6172c 084 137 178 237 284 337 393 471

6172l 093 132 163 204 235 271 308 360

7031c 089 132 166 212 249 290 333 3937031l 083 133 172 228 272 321 374 447

7228c 088 136 172 224 265 310 358 428

7228l 089 131 163 208 243 280 321 380

8025c 089 136 173 224 267 312 360 428

8025l 084 138 181 241 292 345 400 482

8175c 089 132 166 212 251 290 333 396

8175l 090 128 158 198 229 265 302 353

8416c 091 131 162 202 237 272 312 364

8416l 089 131 164 208 245 284 325 382

8500ac 087 132 167 214 255 296 341 404

PERIacuteODO DE RETORNO (antildeos)

REGIOacuteN 2 5 10 25 50 100 200 500

8500al 089 131 165 210 247 286 327 388

9121c 088 136 173 226 269 315 364 432

9121l 090 133 166 210 247 286 329 3889148c 088 131 165 210 247 288 329 390

9148l 094 124 146 177 202 228 255 292

9171c 091 130 161 202 235 271 310 362

9171l 093 124 146 177 202 228 255 294

9434c 088 133 167 216 255 296 341 404

9434l 090 133 166 212 249 288 331 393

9443c 092 132 164 206 241 278 319 374

9443l 094 132 162 200 233 267 302 3539771c 090 137 173 226 267 312 358 428

9771l 093 125 149 182 208 235 265 306

9898c 089 143 185 245 294 347 400 482

9898l 091 125 151 187 216 245 276 321

9980ac 093 131 160 200 231 267 302 353

9980al 091 126 152 188 218 247 280 325

9981c 091 129 158 198 229 265 300 353

9981l 089 132 165 210 249 288 331 390

6325oc 085 137 178 235 282 333 388 463

6325ol 082 139 184 249 302 360 420 510

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

Atraacutes

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

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28

Para obtener I(dT) en la expresioacuten deducida (1) es necesario conocer )(d I dato

que soacutelo estaacute disponible en estaciones con pluvioacutegrafo

(1)

Sin embargo con objeto de generalizar los resultados obtenidos a todo el

territorio peninsular se establecioacute como hipoacutetesis que aunque no se conozca d I la

expresioacuten deducida siacute es generalizable

Por otra parte la intensidad maacutexima anual en 24 horas estaacute relacionada con la

precipitacioacuten maacutexima diaria anual (PMDA) simplemente dividiendo la precipitacioacuten

entre la duracioacuten y la precipitacioacuten maacutexima diaria para distintos periacuteodos de retorno se

puede deducir a partir de la expresioacuten 1

(2) PMDA(T) = CA(T)FERRER PMDA

Donde

CA(T)FERRER es el cuantil adimensional para el periacuteodo de retorno T

siguiendo los resultados de Ferrer en la localizacioacuten considerada y que

se recoge en la publicacioacuten ldquoMaacuteximas lluvias diarias en la Espantildea

Peninsularrdquo (1999)

Se puede por tanto expresar el cociente I(dT)I(DT) como

1 Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Direccioacuten General de Carreteras (1999)

35-GENERALIZACIOacuteN DE LA

EXPRESIOacuteN I(dT) OBTENIDA EN

ESTACIONES CON PLUVIOacuteGRAFO

A TODO EL TERRITORIO

I(dT) estacioacuten =CA(T) re ioacuten estacioacutend I )(

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

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29

(3) )()()(

)(

)D()(

D

argd g T h

I T CA

I T CA

T I

T d I

estacioacuten FERRER

estacioacutend asl cortas ==

Expresioacuten que dependedel cociente de cuantiles

del cociente de intensidades maacuteximas medias anuales

Asiacute se tratoacute de obtener una funcioacuten h(T)- que relacionara los cuantiles- y una

funcioacuten g(d) ndashque relacionara las intensidades maacuteximas anuales medias- en las

estaciones con pluvioacutegrafo y admitiendo que las funciones h(T) y g(d) recogen el

comportamiento de esos cocientes en todo el territorio peninsular puesto que estas

estaciones estaacuten distribuidas adecuadamente utilizarlas para poder despejar I(dT) en la

expresioacuten (3)

Esta expresioacuten es acorde con la bibliografiacutea consultada respecto a la ventaja que

supone separar en dos funciones independientes la vinculacioacuten de la intensidad con el

periacuteodo de retorno y con la duracioacuten

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

Atraacutes

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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30

Para elegir el modelo maacutes adecuado se analizaron tres funciones

Modelo 1- Funcioacuten de dos paraacutemetros

Donde

a b son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 2- Funcioacuten de tres paraacutemetros

Donde

a b y m son paraacutemetros

d duracioacuten

Modelo 3- Funcioacuten potencial de dos paraacutemetros generalizacioacuten de la expresioacuten

utilizada en la Instruccioacuten 52-IC en la que se ha sacado de la funcioacuten el factor 28 que

mayora y que permite pasar de lluvias diarias- correspondientes a 24 horas fijas- a

lluvias en 24 horas pero en el periacuteodo de 24 horas maacutes desfavorable

Se establecieron dos puntos de paso

g(D)=1 y

g(1)=D

1

I

I

Se obtuvieron los siguientes resultados

o Al establecer dos puntos de paso el modelo 1 no permite el ajuste por lo

que se rechaza

o Los modelos 2 y 3 ofrecen muy buenos ajustes con coeficientes de

correlacioacuten gt 095 aunque con el modelo 3 al establecer dos puntos de

paso se obtiene una funcioacuten maacutes sencilla de aplicar por lo que se elige

este uacuteltimo

351 SELECCIOacuteN DE UNA FUNCIOumlN

DEPENDIENTE DE LA DURACIOacuteN

g(d)

b

a)(

d d g =

m)()(ad

bd g

+=

)24() b()(aa d d g minus=

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

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2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

Atraacutes

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

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31

Si se compara el modelo propuesto con el tradicionalmente utilizado2

(Modelo propuesto 2005) (Teacutemez 1978)

Se puede comprobar que

Son similares ambas dependen de un paraacutemetro ldquoKrdquo con significacioacuten

fiacutesica lo que facilita el disentildeo de un mapa de iso-liacuteneas y representa el porcentaje

de intensidad anual maacutexima media en una hora respecto a la intensidad anual

maacutexima media diarias D

1

I

I

El modelo 3 incorpora un nuevo paraacutemetro ldquoardquo que recoge la variabilidad

observada en las estaciones con pluvioacutegrafo y que en la expresioacuten tradicional

adopta un valor fijo e igual a 01

En la tabla 4 se recogen los valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo obtenidos en cada una de lasestaciones con pluvioacutegrafo

2 Se puede consultar ldquoCaacutelculo hidrometeoroloacutegico de caudales maacuteximos en pequentildeas cuencas naturalesrdquoMOPU (1987)

12828 10

1010

)D()()( minus

minus

==d

K T I

T d I d g 124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==

d d

K I

I d g

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

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32

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID0034 Valls 02467 128

0111 Sallent 01343 95

0201 Barcelona 01525 112

0222 Caldas

Mombuy

02398 132

0225 Sabadell 01350 117

0370 Gerona 01185 76

0429 Figueras 01029 89

1024 SSebastian 00600 72

1082 Sondica 00600 69

1110 Santander 01146 75

1208 Gijoacuten 00819 70

1212 Arnao -00489 56

1387 Coruntildea 00650 81

1428 Santiago 00089 50

1495 Vigo 00390 62

1496 Vigo(Peina-dor)

01447 69

1499 Punto Centro 01795 88

1549 Ponferrada 00557 87

2030 Soria 00882 101

2139 Linares 01372 119

2243 P Aguilar 00787 87

2331 Burgos 00884 100

2363 Pcompuerto 01044 84

2422 Valladolid 00704 100

2444 Avila 01555 128

2462 Navacerrada -00418 472614 Zamora 01071 117

2633 PPorma 00128 55

2661 Leoacuten 00767 74

2867 Salamanca 01028 104

3013 Molina 01225 113

3195 Madrid-retiro 00938 90

3196 Madrid-4v 00972 91

3200 Getafe 01345 104

Coacutedigo Estacioacuten a k =I1 ID3259 Toledo 00847 116

3469 Caacuteceres 01287 99

4121 Ciudadreal 00999 104

4245 Guadalupe -0125 48

4452 Badajoz(Talavera 01390 102

4478 Badajoz(ins-tituto)

00859 96

4605 Huelva 01335 109

5530 Chauchina 00644 92

5911 Grazalema -00405 40

6006 Algeciras 00608 70

6024 Guadarran-que

01057 57

6120 Guadalhorce 01061 73

6172 Malaga 02908 90

7031 MurciaSJavier

01573 122

7228 Murciaalcantarilla

01632 119

8025 AlicanteCjardiacuten

02464 123

8175 Albacete 01185 127

8416 Valencia 01221 84

8500a Castelloacuten 01797 106

9121 Haro 01191 106

9148 Logrontildeo 01190 108

9171 Cabreja 00177 909434 Zaragoza 01037 92

9443 Mezalocha 01346 109

9771 Lerida 01224 131

9898 Huesca 00389 84

9980A Tortosa 01947 103

9981 Roquetas 01416 95

63250 Almeriacutea 01969 138

Tabla 4-Valores puntuales de ldquoKrdquo y ldquoardquo en cada estacioacuten

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

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sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

Atraacutes

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

Atraacutes

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

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33

Para extender la relacioacuten g(d) deducida en las estaciones con pluvioacutegrafo al

resto del territorio peninsular se plantean tres soluciones que el usuario deberaacute

adoptar en funcioacuten de las caracteriacutesticas de la zona en estudio

Si la estacioacuten con pluvioacutemetro se encuentra muy proacutexima a una estacioacuten con

pluvioacutegrafo y las caracteriacutesticas de su situacioacuten orientacioacuten permiten deducir que

las condiciones climaacuteticas no variacutean desde la estacioacuten con pluvioacutegrafo hasta ella se

podraacuten asumir las relaciones deducidas en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

)24()(aa d k d g minus= helliphelliphellip

Donde

ldquoKrdquo seraacute el paraacutemetro ldquoKrdquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo

proacutexima

ldquoardquo es el paraacutemetro ldquoardquo deducido en la estacioacuten con pluvioacutegrafo proacutexima

ldquodrdquo la duracioacuten considerada (horas)

Si la estacioacuten se encuentra proacutexima a varias estaciones con pluvioacutegrafo se podraacuten

obtener los paraacutemetros necesarios para calcular g(d) ponderando en funcioacuten de la

distancia a cada una de las estaciones

sumsum

=2

2

)1

(

)1(

i

i

i

PONDERADO

D

Da

a y

sum

sum=2

2

)1

(

)1(

i

i PONDERADO

D

D K

K

Aplicando como criterio de ponderacioacuten el inverso del cuadrado de la distancia la

funcioacuten g(d) pasaraacute a adoptar la siguiente expresioacuten

)124

24(

)(

)()(

)(minus

minus

=

ponderadoa

ponderadoa ponderadoa d PONDERADO

K d g

3511-CRITERIOS PARA

EXTENDER LA LEY g(d)

124

24

D

a

aa

)( minus

minus

==d

d K

I

I d g

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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35

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

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PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

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34

La tercera opcioacuten consiste en trazar unos mapas de iso-liacuteneas de los paraacutemetros que

se requieren para determinar g(d) a partir de los valores deducidos en las estaciones

con pluvioacutegrafo y aceptar como valores de ldquoKrdquo y ldquoardquo los obtenidos de los mapas

Para poder aplicar esta uacuteltima opcioacuten se presentan mapas de isoliacuteneas para cada

paraacutemetro ldquoKrdquo y ldquoardquo de la funcioacuten g(d)

Debe indicarse que al determinar los paraacutemetros ldquoKrdquo y ldquoardquo en las estaciones con

pluvioacutegrafo se comproboacute que en siete estaciones estos valores eran mucho maacutes bajos

que en el resto de las estaciones tabla 5 en el caso de ldquoKrdquo maacutes bajos incluso de los

valores obtenidos en el mapa de isoliacuteneas presentado por Temez (1987)

Coacutedigo Estacioacuten K a

5911 Grazalema 40 -00405

2462 Navacerrada 47 -00418

4245 Guadalupe 48 -01250

1428 Santiago 50 00089

2633 PPorma 55 00128

1212 Arnao 56 -00489

6024 Guadarranque 57 01057

Tabla 5- Valores de K y a en las siete estaciones con valores maacutes bajos

Al analizar su localizacioacuten se observa que estas estaciones no guardan proximidad

geograacutefica presentando por el contrario cambios significativos respecto a las estaciones

de su entorno lo que se traduce a la hora de trazar isoliacuteneas en fuertes gradientes Tras

analizar los posibles motivos que llevaron a dichos valores tan bajos relieve

orientacioacuten caracteriacutesticas de las lluviashellip se optoacute por no utilizar esos valores en el

trazado de isoliacuteneas

Seraacute el usuario quien dependiendo de la zona en estudio decida

adoptar los valores puntuales de estas estaciones o por el contrario

opte por tomar los valores de los mapas de isoliacuteneas

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En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

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APLICACIOacuteN MAXIN

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En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de iso-liacuteneas de ldquoKrdquo e iso-liacuteneas de ldquoardquo

3511 MAPAS DE ISOLIacuteNEAS

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

Atraacutes

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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37

En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

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CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

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36

Para elegir una funcioacuten h(T) dependiente del periacuteodo de retorno se planteoacute

analizar si los cuantiles adimensionales obtenidos para la determinacioacuten de intensidades

ndash deducidos en estaciones con pluvioacutegrafo- estaban relacionados con los cuantiles

adimensionales necesarios para la determinacioacuten de la precipitacioacuten maacutexima diaria enlas mismas estaciones (dato disponible en toda la Espantildea peninsular)3 de manera que

aceptando que esta expresioacuten reproduce esta relacioacuten en todo el territorio peninsular se

puede obtener I(dT) en cualquier punto puesto que el CA(T)FERRER estaacute disponible en

todo el territorio peninsular

Con objeto de mejorar los ajustes en cada regioacuten-ldquocortas duracionesrdquo o ldquolargas

duracionesrdquo- se dividioacute a su vez la Espantildea Peninsular en dos zonas 1-2 y se obtuvieron

las siguientes expresiones

Regioacuten ldquocortas duracionesrdquo

Zona 1

hC-1(T) = -00004(Ln(T))2+00092Ln(T)+10044

Zona 2hC-2(T) = -0007(Ln(T))2+01066Ln(T)+09086

Regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

Zona 1

hL-1(T) = 00012(Ln(T))2-00136Ln(T)+10218

Zona 2

hL-2 (T) = - 00037(Ln(T))2+0055Ln(T)+095363 En Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular Ministerio de Fomento1999

352 SELECCIOacuteN DE UNA

FUNCIOacuteN DEPENDIENTE DEL

PERIacuteODO DE RETORNOh(T)

FERRER

LC

T CA

T CAT h

)(

)()( =

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En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

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CADA REGIOacuteN

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38

La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

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En las paacuteginas siguientes se muestran los mapas de zonas 1-2 en la regioacuten ldquocortas

duracionesrdquo y de zonas 1-2 en la regioacuten ldquolargas duracionesrdquo

3521 MAPA DE ZONAS 1-2 EN

CADA REGIOacuteN

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La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

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La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

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PARA DESARROLLAR LA

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La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

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PARA DESARROLLAR LA

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La aplicacioacuten MAXIN se desarrolloacute en varias fases

1-El conjunto de la informacioacuten espacial se georreferencioacute utilizando como

coordenadas las UTM referidas al huso 30

La resolucioacuten espacial adoptada fue 1000m x 1000m

2- Las capas de informacioacuten utilizadas fueron

PMDA= Precipitacioacuten maacutexima diaria anual media Mapa de isoliacuteneas obtenido

mediante meacutetodo Kriging resolucioacuten 1000 m y malla de 2500m (obtenido en

Maximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

Cv = Coeficiente de variacioacuten El mapa de iso-lineas de este paraacutemetro fue obtenido

mediante interpolacioacuten espacial por el meacutetodo del inverso del cuadrado de la

distancia con las 12 estaciones maacutes proacuteximas y una resolucioacuten de 1000m Los

datos utilizados para la interpolacioacuten fueron las 1545 estaciones baacutesicas

( obtenido en Maacuteximas lluvias diarias en la Espantildea Peninsular)

K =D I

I 1 = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas de K se

realizoacute mediante el meacutetodo de interpolacioacuten SPLINE con 6 estaciones de referencia

y una resolucioacuten de 1000m

a = paraacutemetro de la funcioacuten g(d) obtenido en 63 estaciones con pluvioacutegrafo

distribuidas en toda la Espantildea peninsular El trazado del mapa de isoliacuteneas se realizoacute

mediante el meacutetodo de interpolacioacuten del inverso del cuadrado de la distancia con 12

estaciones de referencia y resolucioacuten 1000m

Zona 1-2 Espantildea se dividioacute en dos zonas para mejorar los ajustes de la funcioacuten h(T)

tanto en la regioacuten cortas como largas duraciones

3- Se realizoacute una superposicioacuten de capas de informacioacuten que dio como resultado la

aplicacioacuten que se presenta

41-METODOLOGIacuteA UTILIZADA

PARA DESARROLLAR LA

APLICACIOacuteN MAXIN

Atraacutes