Mejores FDP en 19 series amplias de PMD anual del estado de San Luis Potosí, México / Best PDF in 19 large annual series of MDP from the San Luis Potosi state, Mexico

Abstract

Todas las obras hidráulicas se planean y diseñan con base en las Crecientes de Diseño. Sin información hidrométrica, estas predicciones se estiman con métodos hidrológicos que transforman lluvias de diseño en los gastos buscados. La escasez de pluviógrafos origina que las lluvias de diseño se estimen a partir de los registros de precipitación máxima diaria (PMD) anual de los pluviómetros. El análisis probabilístico de las series de PMD anual es idéntico al de las crecientes; pero aún no se han definido funciones de distribución de probabilidades (FDP) adecuadas o que se deban aplicar bajo precepto, por lo cual es necesario probar varias. Primero se buscó la mejor FDP en el diagrama de cocientes L, que incluye seis modelos de tres parámetros de ajuste. Se realiza una selección objetiva al emplear la distancia absoluta ponderada, en los 19 registros de PMD anual con más de 50 datos del estado de San Luis Potosí, México. Después se describen y aplican ocho índices de habilidad descriptiva (HD) a las ocho FDP que fueron contrastadas, en cada uno de los 19 registros de PMD. Los resultados se concentran y analizan por áreas geográficas del estado: Altiplano Potosino y Zona Media. Se obtuvo que la FDP Wakeby es un modelo de gran HD y por ello se sugiere que su aplicación se realice bajo precepto. También se definen las dos mejores opciones de FDP, en cada uno de los 19 registros procesados, de acuerdo a los ocho índices de HD. Por último, se realiza un contraste de predicciones con periodos de retorno de 50, 100, 500 y 1000 años, para explorar de manera somera la habilidad predictiva de las FDP encontradas como mejores opciones. En cada registro se aplican cuatro FDP, la obtenida según el diagrama de cocientes L; las dos mejores FDP según los ocho índices de HD y la distribución Wakeby. Se concluye que el uso del diagrama de cocientes L y la aplicación de los ocho índices de HD, son adecuados y conducen a una buena aproximación, ya que no se tuvo dificultad para seleccionar las predicciones adoptadas y la similitud que mostraron las predicciones calculadas en cada registro genera confianza en tales estimaciones.

Keywords

• diagrama de cocientes l, error estándar de ajuste, error relativo estándar de ajuste, error absoluto medio, error absoluto máximo, criterio de información de akaike, coeficiente de correlación de q-q, índices de concordancia y habilidad predictiva