Estimación De La Precipitación Diaria Máxima Probable En Argentina

GARCÍA, CARLOS MARCELO; GUILLÉN, NICOLÁS; BAZZANO, FLAVIA; CAAMAÑO NELLI, GABRIEL

Bs As

Congreso; XXVIII Congreso Latinoamericano De Hidráulica; 2018

INA

En este trabajo se propone una nueva alternativa para estimar ∅PMP de forma objetiva, utilizando series sintéticas de extensa longitud, independizando el resultado de los registros locales disponibles. Las series generadas presentan distribución Lognormal, función escogida por su probada representatividad en la pluviometría de la región (Guillén et al., 2016). Se proponen 41 conjuntos de 1000 series de 10 mil años de longitud cada uno condicionando los valores de la media y desvío estándar. Para cada conjunto de datos se toman distintos valores de media y de desvío estándar considerando combinaciones que generan valores de coeficientes de variación 〖(C〗_v=σ_n⁄μ_n ) entre 0 y 1.Para cada serie se calcula el valor de ∅n-1 asumido igual al ∅PMP en una serie de 10000 valores. Luego, para cada conjunto de 1000 series (con los mismos parámetros estadísticos) se determina el valor máximo, medio y los percentiles 95 y 99 de la estimación de ∅PMP. Se analiza la variación de estos valores de ∅PMP con la media de máximos anuales y la influencia del desvío estándar y se propone un modelo en función del coeficiente de variación. Finalmente, se evalúa la sensibilidad de los resultados alcanzados a la función de distribución de probabilidad propuesta y se repite el procedimiento utilizando las funciones Gamma y Gumbel.