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Caracterización de sequÃas meteorológicas mediante curvas de severidad-área-frecuencia, en el valle de San Luis PotosÃ, México
Este trabajo está integrado en tres partes, en la primera se citan brevemente ideas generales sobre las sequÃas, hasta llegar a su definición y tipos. En la segunda parte se expone con detalle el procedimiento sugerido para la estimación de las curvas de severidad-área-frecuencia (SAF), y en la tercera parte se describe la aplicación numérica al valle de la ciudad de San Luis PotosÃ, México. La secuencia propuesta consta de las cinco etapas básicas siguientes: (1) recopilación y selección de registros a utilizar; (2) interpolación espacial de registros; (3) cálculo de los déficits anuales de lluvia; (4) procesamiento probabilÃstico de los déficits anuales, y (5) construcción de las curvas SAF. Las caracterÃsticas temporales y espaciales de las sequÃas son básicas para entender su comportamiento y evolución dentro de una cuenca o región especÃfica. Usando uno de los Ãndices más simples de caracterización de las sequÃas y una técnica elemental de ponderado espacial, se establece el procedimiento de estimación regional de las curvas SAF, el cual utiliza la distribución General de Valores Extremos para obtener las predicciones que definen la frecuencia de tales curvas. Por último, se formulan las conclusiones, las cuales destacan la utilidad de las curvas SAF, para la comparación de las sequÃas de una región con otra y para la interpretación de los años de sequÃa histórica. También se manifiesta la sencillez del método propuesto y se indica que su primera etapa es la más crÃtica
Contraste de los Ãndices DPP, SPI y RDI para clasificación de sequÃas, en la estación climatológica Zacatecas, México
Las sequÃas meteorológicas son eventos comunes y recurrentes del sistema climático, que pueden acontecer en cualquier zona, pero con caracterÃsticas diferentes en severidad, duración y extensión en cada región. Su caracterÃstica fundamental es una disminución en la lluvia en relación con sus valores normales o promedio. Debido a ello, los variados procedimientos disponibles para su detección y seguimiento se basan, por lo general, en los registros disponibles de precipitación mensual. En este trabajo se exponen los procedimientos operativos de tres métodos que permiten clasificar las sequÃas según su severidad en ligeras, moderadas, severas y extremas. Tales métodos son los siguientes: el déficit probabilÃstico de precipitación (DPP), el Ãndice estandarizado de precipitación (SPI) y el Ãndice de reconocimiento de sequÃas (RDI), el cual, además, utiliza la evapotranspiración potencial mensual. Se aplican tales Ãndices al registro disponible de lluvia mensual en la estación climatológica Zacatecas, ubicada en la capital del estado del mismo nombre, en México, con 83 años, de enero de 1930 a diciembre de 2012. Se describen los resultados y se formulan las conclusiones, las cuales sugieren la aplicación conjunta de tales Ãndices, para complementar y/o ratificar la clasificación de sequÃas obtenida
Detección de SequÃas meteorológicas anuales en el estado de Zacatecas, México, con base en Ãndices de anomalÃa estandarizada
Campos-Aranda, D. F. (enero-febrero, 2018). Detección de sequÃas meteorológicas anuales en el estado de Zacatecas, México, con base en Ãndices de anomalÃa estandarizada. TecnologÃa y Ciencias del Agua, 9(1), 135-149, DOI: 10.24850/j-tyca-2018-01-10.   Â
Las sequÃas meteorológicas (SM) son un decremento temporal en la precipitación normal que recibe una localidad o región. Para formular planes de mitigación de sus daños, es necesario estudiarlas para estimar sus caracterÃsticas. En este trabajo se detecta la ocurrencia de las SM anuales y se estima su severidad a través del Ãndice de sequÃas de Pedj (ISP), que se define como la diferencia entre las anomalÃas estandarizadas de la temperatura media y de la precipitación, ambas anuales. Se calcularon 16 series del ISP, en el estado de Zacatecas, México, cuyo periodo común fue de 65 años en el lapso de 1950 a 2014. Después de verificar su homogeneidad, tales series se analizaron con varios métodos estadÃsticos, para establecer su comportamiento local y regional. A nivel local se detectan y analizan las secuencias más severas de cinco años, asà como las diez sequÃas más extremas. El análisis regional buscó los años con sequÃa que afectaron un mayor número de estaciones climatológicas, en cada una de las tres zonas geográficas analizadas. Como el ISP data de mediados de los años setenta se contrastó con un Ãndice reciente, el RDIST. De todos los análisis realizados se concluye que el ISP es una técnica simple que permite la detección precisa a nivel local y regional de las SM anuales; por ello se recomienda su aplicación sistemática. Además, permitirá verificar los resultados de otros Ãndices de sequÃas y hará posible conocer las SM como serie cronológica, orientado esto último a su pronóstico
Ampliación de registros de volumen escurrido anual con base en información regional y regresión de tipo Ridge
En general, la planeación, diseño y manejo de las obras de infraestructura hidráulica se realiza con base en los registros históricos disponibles de crecientes, escurrimientos y lluvias anuales. Conforme tales registros abarcan más años, sus estimaciones hidrológicas tienen una mayor exactitud. Por lo anterior, siempre es necesario ampliar los registros cortos (Y), por ejemplo a través de la regresión lineal múltiple (RLM), la cual utiliza la información regional disponible. El establecimiento de una RLM tiene varias dificultades, quizá la más importante en el transporte de información hidrológica sea la presencia de correlación entre los registros auxiliares o variables predictivas (Xi), lo cual da origen a un problema de multicolinealidad. En este trabajo se expone con detalle el diagnóstico cuantitativo de tal problema por medio de los factores de inflación de la varianza y de los eigenvalores de la matriz X’ · X . También se describe ampliamente la RLM de tipo Ridge o sesgada como estrategia para minimizar los efectos de la multicolinealidad, buscando su parámetro de sesgo con base en la traza Ridge. Se detalla una aplicación numérica para ampliar el registro de volúmenes escurridos anuales en la estación hidrométrica Santa Isabel de la cuenca del Alto RÃo Grijalva, utilizando cuatro registros amplios cercanos. Por último se formulan las conclusiones, las cuales destacan las ventajas del uso de la RLM de tipo Ridge
Contraste por ETP del RDI en tres localidades climáticas de San Luis PotosÃ, México
Las sequÃas meteorológicas son un fenómeno natural recurrente que origina una escasez de precipitación. La severidad de las sequÃas meteorológicas se estima a través de algoritmos establecidos, conocidos como Ãndices de sequÃas. Uno de tales procedimientos, quizá el más simple, es el Ãndice de reconocimiento de sequÃas o RDI (Reconnaissance Drought Index), que está basado en el cociente entre la precipitación y evapotranspiración potencial (ETP), ocurridas en un cierto lapso, seguido de meses. En este estudio se aplica el RDI en tres duraciones de sequÃa meteorológica, en cada una de las tres estaciones climatológicas seleccionadas de cada zona geográfica o climática del estado de San Luis PotosÃ, México, que fueron: Villa de Arriaga (Altiplano Potosino), RÃo Verde (Zona Media) y Xilitla (Región Huasteca). Los registros mensuales de precipitación y temperaturas media y mÃnima de cada estación abarcan más de 50 años. La ETP se estimó con cuatro métodos: 1) la fórmula de Penman-Monteith, que es el criterio de referencia; los criterios de 2) Thornthwaite; 3) Turc, y 4) Hargreaves-Samani. Los procedimientos operativos de estos criterios se exponen en los apéndices (ver más adelante). El análisis de los resultados indica que los RDI estimados con el método de Hargreaves-Samani es el que mejor reproduce los resultados de la fórmula de Penman-Monteith en las tres localidades climáticas procesadas. También el método de Turc conduce a resultados similares a los de referencia y por ello se puede establecer que el RDI es un Ãndice de sequÃas robusto, que prácticamente no depende del método de estimación de la ETP. Al haber una diferencia notable en los procedimientos operativos de la fórmula de Penman-Monteith y del método de Hargreaves-Samani, este último es una solución práctica muy importante
Estimación de las magnitudes asociadas con el rompimiento de presas de tierra o enrocamiento a través del método estadÃstico
Los estudios de seguridad de presas definen los planes de emergencia y las estrategias de mitigación de riesgos en sus áreas localizadas aguas abajo. Tales estudios abarcan la estimación de las magnitudes originadas por el rompimiento de su cortina, las cuales incluyen la geometrÃa de la brecha de falla, el tiempo de desarrollo de ésta y el gasto máximo de descarga. Existen tres enfoques de estimación de las caracterÃsticas citadas: (1) el método estadÃstico, que aplica ecuaciones empÃricas obtenidas por regresión; (2) el método hidráulico, el cual simula numéricamente la formación de la brecha de falla, tomando en cuenta los mecanismos hidráulicos y de erosión del flujo, y (3) el método experimental o de laboratorio que utiliza modelos reducidos o a escala real. En este trabajo se aplica el enfoque estadÃstico basado en 28 ecuaciones empÃricas que se han establecido como las más confiables o de menor incertidumbre. Se describen dos aplicaciones numéricas hipotéticas: la primera en una presa pequeña que falla por desbordamiento; la segunda en una presa de mediana altura, cuya falla se debe a la erosión interna que generan las filtraciones; en ambas aplicaciones se siguen dos planteamientos de análisis, función de la información disponible. Se concluye que la recopilación expuesta de 28 ecuaciones empÃricas permite establecer los valores probables de las magnitudes asociadas con la falla de presas con cortinas de tierra o de enrocamiento, asà como sus intervalos de variación
Estimación EstadÃstica Actualizada de la PMP en el estado de San Luis PotosÃ, México - Updating Statistical Estimate of the PMP in the state of San Luis Potosi, Mexico
Cuando la falla de una obra hidráulica implica un alto riesgo de pérdida de vidas humanas y/o daños materiales catastróficos, su dimensiona–miento hidrológico se realiza con la creciente máxima probable (CMP). La CMP se estima con base en la precipitación máxima probable (PMP), que implica el lÃmite superior fÃsicamente posible de ocurrir de una cierta duración, en una cuenca de una determinada región geográfica. Los métodos estadÃsticos de Hershfield y el probabilÃstico de Koutsoyiannis son los procedimientos más simples de estimación de la PMP, pero al estar basados en los datos máximos observados de precipitación, son aproximados y recomendados sólo para estudios preliminares. En este trabajo se aplican ambos métodos citados, a las 100 series de precipitación máxima diaria (PMD) anual, de más de 40 valores, disponibles en el estado de San Luis PotosÃ, México. Al probar la calidad estadÃstica de estos 100 registros se encontró que nueve presentan persistencia y tres tienen tendencia lineal significativa; por ello, fueron corregidos. Con base en las distribuciones Log–Pearson tipo III y General de Valores Extremos se obtuvo la predicción de PMD de periodo de retorno 10000 años, designada PTr. Se evaluaron dos cocientes: PMP/Po y PMP/PTr, siendo Po el valor máximo observado de la PMD en el registro; sus valores representativos son 3.50 y 1.45, los cuales permiten hacer estimaciones rápidas de la PMP en 24 horas. Con base en las 100 localidades del estado de San Luis Potosà que ahora cuentan con la estimación de PMP, en 24 horas se podrán realizar estimaciones en sitios de interés, por transporte ponderado de valores cercanos y en cuencas bajo estudio, con la técnica de las isoyetas o de los polÃgonos de Thiessen. Por último, se recomienda realizar este tipo de estudios y/o sus actualizaciones en otros estados o regiones de México
Estimación del escurrimiento mensual en climas húmedos con base en modelos de regresión
La modelación matemática de la relación precipitaciónescurrimiento (RPE) es indispensable debido a la escasez de datos tanto espacial como temporal. El establecimiento de la RPE en cuencas sin aforos es un ejemplo de la ausencia de datos en sitios de interés, y la estimación del registro futuro debido a cambios hidrológicos en la cuenca, inducidos o naturales, es un ejemplo de datos no factibles de medir. En ambos casos, contar con un modelo de la RPE regional permitirá realizar las evaluaciones necesarias. Para la estimación del volumen escurrido mensual, el modelo más simple que se puede establecer es la regresión polinomial mensual, la cual puede modelar una RPE lineal o curva. Además, tal planteamiento puede incluir el retraso mensual del escurrimiento, al promediar la precipitación antecedente. En este estudio se ajustó el modelo de regresión mensual a los datos conjuntos de precipitación y escurrimiento de las estaciones hidrométricas TancuilÃn y El Cardón, de la Región Hidrológica 26 Parcial (Bajo RÃo Pánuco), con registros de 33 y 37 años, respectivamente. Se encontró que es posible regionalizar los coeficientes mensuales de los modelos de regresión con base en su coeficiente de escurrimiento promedio. Los contrastes realizados muestran que los modelos de regresión regionalizados permiten una excelente estimación del escurrimiento mensual, pues reproducen fielmente sus valores promedio mensuales y conducen a una buena aproximación de su dispersión, en cuencas pequeñas y medianas de climas húmedos
Análisis estadÃstico de la ocurrencia de sequÃas meteorológicas anuales según el tipo de clima del estado de San Luis PotosÃ, México
Las sequÃas son un fenómeno natural recurrente y regional, gobernado por los parámetros climáticos locales. Siendo la precipitación media anual la magnitud fundamental que define al clima, en este estudio se emplea para su clasificación y para identificar la ocurrencia de las sequÃas meteorológicas. Se procesaron 32 registros completos de precipitación anual del estado de San Luis PotosÃ, México, cuyas amplitudes variaron de 45 a 55 años. Tales series anuales definen cuatro climas y en ellas se aplica un modelo extremadamente simple de detección y estimación de la severidad de las sequÃas. Se obtienen los valores representativos por climas del porcentaje de ocurrencia de sequÃas (% O) y de su intensidad media (IM). En el clima árido, el % O representativo es de 26.9, con una IM de 0.446. En el clima semiárido, el % O baja a 22.2, con una IM de 0.379; en el clima subhúmedo, ambos indicadores descienden a 18.5 y 0.336. Por último, en el clima húmedo, el % O se reduce hasta 16.4, pero la IM aumenta ligeramente a 0.344. El análisis de las ocurrencias de las sequÃas en los años analizados permite formular conclusiones sobre su distribución temporal, por años y espacial, dentro del estado de San Luis PotosÃ, México. Dada la importancia de las estimaciones citadas, para entender el comportamiento de las sequÃas meteorológicas de una región o estado se recomienda realizar estos análisis en otras regiones del paÃs
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