Análisis gráfico de las muestras de lluvias máximas en 24 horas,.
Enviado por Irais Gonzalez • 13 de Julio de 2016 • Apuntes • 624 Palabras (3 Páginas) • 136 Visitas
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA METROPOLITANA UNIDAD IZTAPALAPA
UEA:
Modelos Estadísticos E Hidrometeorológicos
Profesor:
Breña Puyol Agustín
Alumna:
Vargas González Irais Yessenia
TALLER N° 1
Análisis gráfico de las muestras de lluvias máximas en 24 horas,
Utilizando el papel de probabilidad Gumbel.
INTRODUCCIÓN.
En el presente trabajo que se realizo fue escoger tres estaciones de la base de datos de CLICOM y con base a ello se obtuvieron las precipitaciones diarias máximas anuales, para después trabajar con ellos y hacer un análisis de probabilidad, ya que consistía en utilizar datos maximos.
Para ellos tuvimos que revisar conceptos que nos permitieron realizar este trabajo como por ejemplo:
La distribución Gumbel (1958) o doble exponencial, denominada igualmente con el nombre de distribución de valores extremos de tipo 1 (EV1), se ha utilizado durante un gran periodo de tiempo para evaluar la frecuencia de valores máximos.
Aspecto fundamental para estimar la frecuencia de series mixtas involucradas con dos poblaciones de naturaleza distinta, consiste en separar o identificar el número de valores de cada una de las dos poblaciones diferentes.
El criterio consiste en construir el papel de probabilidad Gumbel, equivalente al papel normal, que permite analizar el comportamiento de una serie de datos con el auxilio de una visualización gráfica.
En la hidrología se ha introducido el concepto del periodo de retorno Tr para representar la probabilidad de excedencia de un evento hidrológico.
El periodo de retorno, expresado en años, se define como el número promedio de años en que un evento puede ser igualado o excedido. Tr
Estación n° 1
La estación n°1 es Tonalá Chiapas
Años: 79.0, Efectivos: 50.0
Situación: SUSPENDIDA
Organismo: CONAGUA-SMN
Se tuvo los datos de precipitación diario anual para después escoger los valores máximos, con ayuda del programa AXl que método que nos indica mayor precisión en la estimación de la frecuencia de valores máximos para esta serie de datos.
[pic 2][pic 3]
EVENTOS DE DISEÑO | ||||
DISTRIBUCION LOG-NORMAL | ||||
T (años) | F(Q) | W | z | P(mm) |
2.00 | 0.50 | 1.18 | 0.00 | 46.78 |
5.00 | 0.80 | 1.79 | 0.84 | 61.64 |
10.00 | 0.90 | 2.15 | 1.28 | 71.21 |
20.00 | 0.95 | 2.45 | 1.65 | 80.22 |
50.00 | 0.98 | 2.80 | 2.05 | 91.73 |
100.00 | 0.99 | 3.03 | 2.33 | 100.30 |
500.00 | 1.00 | 3.53 | 2.88 | 120.19 |
1000.00 | 1.00 | 3.72 | 3.09 | 128.84 |
5000.00 | 1.00 | 4.13 | 3.54 | 149.31 |
10000.00 | 1.00 | 4.29 | 3.72 | 158.33 |
Para el analizar el comportamiento de los eventos máximos anuales, integrados por dos poblaciones. Aplico la ecuación -ln (ln (Tr/Tr-1)) para construir el papel de probabilidad Gumbel. Lo cual se obtuvo como resultado:
Gasto | |
3.979652538 | 87 |
3.277026048 | 85 |
2.861928676 | 77.5 |
2.564455944 | 77 |
2.331357595 | 75 |
2.138911028 | 74 |
1.974458694 | 68.5 |
1.830442191 | 66.5 |
1.701983355 | 64.5 |
1.585748668 | 63 |
1.479357771 | 63 |
1.381050422 | 62.5 |
1.289487194 | 61 |
1.203624224 | 60 |
1.122631247 | 56 |
1.045836117 | 53.5 |
0.972686141 | 53 |
0.902720456 | 52.5 |
0.835549841 | 52.5 |
0.770841683 | 51 |
0.708308566 | 50.5 |
0.647699465 | 50 |
0.588792855 | 49.5 |
0.531391212 | 49.5 |
0.475316571 | 49.5 |
0.420406878 | 47.5 |
0.366512921 | 47.5 |
0.313495718 | 47.5 |
0.261224226 | 46.6 |
0.209573275 | 46 |
0.158421652 | 45 |
0.107650254 | 45 |
0.05714024 | 43.5 |
0.006771099 | 41.5 |
-0.043581448 | 40.5 |
-0.094047828 | 40 |
-0.144767396 | 40 |
-0.195891833 | 39 |
-0.247589379 | 37 |
-0.300050307 | 36.8 |
-0.353494173 | 36.5 |
-0.408179685 | 36 |
-0.464418545 | 36 |
-0.522595459 | 35.5 |
-0.583198081 | 35 |
-0.646863687 | 35 |
-0.714455486 | 35 |
-0.787195008 | 34 |
-0.86690977 | 32 |
-0.956545405 | 29.5 |
-1.06138513 | 29 |
-1.192660116 | 21.5 |
-1.383536574 | 17.5 |
[pic 4]
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