Análisis regional de frecuencia de precipitaciones extremas en el Norte de Mozambique

M. Álvarez; J. Puertas; E. Peña

doi:10.4995/ia.2016.4176

Autores/as

M. Álvarez Universidade da Coruña
J. Puertas Universidade da Coruña
E. Peña Universidade da Coruña

DOI:

https://doi.org/10.4995/ia.2016.4176

Palabras clave:

Análisis regional de frecuencia, Índice de avenida, L-momentos

Resumen

Las precipitaciones extremas que tienen lugar sobre las cuencas internas de Cabo Delgado (Norte de Mozambique) generan eventos de avenidas que provocan anualmente inundaciones que causan cuantiosas pérdidas materiales, económicas y vidas humanas. Se presenta un estudio de análisis regional de frecuencia de precipitaciones máximas basado en el método del índice de avenida con sus parámetros estimados por los L-momentos. Se ha contado con un total de 12 estaciones pluviométricas con registros de observaciones de más de 20 años. Las medidas de discordancia y heterogeneidad basadas en los L-momentos revelaron que la región de estudio puede ser considerada homogénea. De entre las funciones de distribución candidatas analizadas las simulaciones de Monte Carlo identificaron la función de distribución Logística Generalizada como la de mejor ajuste a escala regional. Los resultados obtenidos pueden ser de utilidad en estudios relacionados con las avenidas y delimitación de zonas inundables de la región.

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Biografía del autor/a

M. Álvarez, Universidade da Coruña

ETS de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos

Grupo de Ingeniería del Agua y del Medio Ambiente

J. Puertas, Universidade da Coruña

ETS de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos

Grupo de Ingeniería del Agua y del Medio Ambiente

E. Peña, Universidade da Coruña

ETS de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos

Grupo de Ingeniería del Agua y del Medio Ambiente

Citas

Chiew, F.H., Siriwardena, L. (2005). Trend/Change detection software. USER GUIDE. CRC for Catchment Hydrology, Australia.

Dalrymple, T. (1960). Flood frequency analysis. USGS Water Supply Paper 1543-A.

Fisz, M. (1963). Probability Theory and Mathematical Statistics. John Wiley, New York.

Grayson, R.B., Argent R.M., Nathan, R.J., McMahon, T.A., Mein, R. (1996). Hydrological Recipes: Estimation Techniques in Australian

Hydrology. Cooperative Research Centre for Catchment Hydrology, Australia.

Greenwood, J.A., Landwehr, J.M., Matalas, N.C., Wallis, J.R. (1979). Probability weighted moments: definition and relation to parameters of several distributions expressible in inverse form. Water Resources Research, 15(5), 1049–1054. doi:10.1029/WR015i005p01049

Gumbel, E.J. (1958). Statistics of extremes. Columbia University Press, New York. https://doi.org/10.7312/gumb92958

Guttman, N.B. (1993). The use of L-moments in the determination of regional precipitation climates. Journal of Climate, 6, 2309-2325. doi:10.1175/1520-0442(1993)006<2309:TUOLMI>2.0.CO;2

Guttman, N. B., Hosking, J. R., Wallis, J. R. (1997). Regional precipitation quantile values for the continental U.S. computed from L-moments. Journal of Climate, 6, 2326-2340. doi:10.1175/1520-0442(1993)006<2326:RPQVFT>2.0.CO;2

Hirsch, R.M., Slack, J.R., Smith, R.A. (1982). Techniques of trend analysis for monthly water quality data. Water Resources. Research, 18(1), 107–121. doi:10.1029/WR018i001p00107

Hosking, J. R. (1986). The theory of probability weighted moments. Research Report RC 12210, IBM Research Division. Yorktown Heights, NY.

Hosking, J.R. (1988). The four-parameter kappa distribution. Research Report RC 13412, IBM Research Division, Yorktown Heights, NY.

Hosking, J. R. (1990). L-moments: Analysis and Estimation of Distributions using Linear Combinations of order Statistics. Journal of Royal Statistical Society, 52(1), 105-124. https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1990.tb01775.x

Hosking, J.R. (1994). The four-parameter kappa distribution. IBM Journal of Research and Development,38(3), 251-258. doi:10.1147/rd.383.0251

Hosking, J.R., Wallis, J.R. (1997). Regional frequency analysis: an approach based on L-moments. Cambridge University Press. doi:10.1017/cbo9780511529443

Hosking, J.R. (2014a). Regional frequency analysis using L-moments. R package: lmomRFA, versión 3.0: July, 2, 2014. (http://cran.r-project.org/web/packages/lmomRFA/index.html).

Hosking, J.R. (2014b). L-moments. R package: lmom, versión 2.4: July, 2, 2014. (http://cran.r-project.org/web/packages/lmom/index.html)

Jenkinson, A.F. (1955). The Frequency Distribution of the Annual Maximum (or Minimum) Values of Meteorological Elements. Quaterly Journal of the Royal Meteorological Society, 87, 158. doi:10.1002/qj.49708134804

Jenkins, G.M., Watts, D.G. (1968). Spectral analysis and its applications. Holden-Day, San Francisco, California.

Kendall, M.G. (1975). Rank Correlation Methods. 4th Edn., Charles Griffin, London.

Kundzewicz, Z.W., Robson, A. (2000). Detecting Trend and Other Changes in Hydrological Data. World Climate Program – Water, WMO/UNESCO, WCDMP-45, WMO/TD 1013, Geneva.

Madsen, H., Pearson, C.P., Rosbjerg, D. (1997). Comparison of annual maximum series and partial duration series methods for modeling extreme hydrologic events 2. Regional modeling. Water Resources Research, 33(4), 759-769. doi:10.1029/96WR03849

Mann, H.B. (1945). Non-parametric test against trend. Econometrica, 13(3), 245-259. doi:10.2307/1907187

Meacham, I. (1968). Correlation in sequential data three sample indicators. Civil Eng. Trans. Inst. Eng. Aust., 10, 225-228

Norbiato, D., Borga, M., Sangati, M., Zanon, F. (2007). Regional frequency analysis of extreme precipitation in the eastern Italian Alps and the August 29, 2003 flash flood. Journal of Hydrology, 345(3-4), 149-166. doi:10.1016/j.jhydrol.2007.07.009

Ngongondo, C.N., Chong-Yu, X., Lena, M.T., Berhanu, A., Tobias, C. (2011). Regional frequency analysis of rainfall extremes in Southern Malawi using the index rainfall and L-moments approaches. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 25(7), 939-955. doi:10.1007/s00477-011-0480-x

Organización Meteorológica Mundial, (1994). Guía de prácticas hidrológicas. Quinta edición, OMM-Nº 168, Ginebra.

Parida, B.P., Moalafhi, D.B. (2008) Regional rainfall frequency analysis for Botswana using L-Moments and radial basis function network. Physics and Chemistry of the Earth, 33(8-13), 614–620. doi:10.1016/j.pce.2008.06.011

Pearson, C.P., McKerchar, A.I., Woods, R.A. (1991). Regional flood frequency análisis of western Australian data using L-moments. International Hydrology and Water Resources Symposium, Perth, Australia, 631-632.

Siegel S., Castellan N.J. (1988). Non-parametric Statistics for the Behavioural Sciences. McGraw-Hill, New York, USA.

Smithers, J.C., Schulze, R.E. (2001). A methodology for the estimation of short duration design storms in South Africa using a regional approach based on L-moments. Journal of Hydrology, 241(1-2), 41-52. doi:10.1016/S0022-1694(00)00374-7

Student, (1908). The probable error of a mean. Biometrika,6(1), 1–25. doi:10.1093/biomet/6.1.1

Vogel, R.M., Fennessey, N.M., 1993. L-moment diagrams should replace product moment diagrams. Water Resources Research,29(6), 1745-1754). doi:10.1029/93WR00341

Vogel, R.M., Thomas, W.O., McMahon, T.A. (1993). Flood-flow frequency model selection in southwestern United States. Journal of Water Resources Planning and Management, 119(3), 353-366. doi:10.1061/(ASCE)0733-9496(1993)119:3(353)