Estimación Estadística Actualizada de la PMP en el estado de San Luis Potosí, México

• Daniel Francisco Campos Aranda ^[1]
  1. [1] Universidad Autónoma de San Luis Potosí

     Universidad Autónoma de San Luis Potosí

     México

     
• Localización: Tecnología y Ciencias del Agua, ISSN-e 2007-2422, Vol. 9, Nº. 6 (noviembre-diciembre), 2018, págs. 32-69
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Updating Statistical Estimate of the PMP in the state of San Luis Potosi, Mexico
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• Resumen
  • español

    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 límite superior físicamente posible de ocurrir de una cierta duración, en una cuenca de una determinada región geográfica. Los métodos estadísticos de Hershfield y el probabilístico 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 Potosí, México. Al probar la calidad estadística 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 Potosí 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 polígonos de Thiessen. Por último, se recomienda realizar este tipo de estudios y/o sus actualizaciones en otros estados o regiones de México

  • English

    When the failure of a hydraulic work involves a high risk of human losses and/or catastrophic material damages, its hydrological sizing is done with the probable maximum flood (PMF). The PMF is estimated based on the probable maximum precipitation(PMP),which takes into account the upper physically possible limit than can occur with certain duration within a basin of a particular geographic region. Hershfield statistical method and Koutsoyiannis probabilistic method are the simplest procedures to estimate the PMP;however, being based on the maximum observed precipitation data, their results are approximate and recommended exclusively for preliminary studies. In this study the above mentioned methods were applied to the 100 series of annual maximum daily precipitation (MDP) of over 40 values, available in the state of San Luis Potosi, Mexico. Statistical quality tests of these 100 records showed that nine records have persistence and three have a significant linear trend; therefore, they were corrected. Based on the Log-Pearson Type III and General Extreme Values distributions, a MDPprediction of the 10000 years return period was obtained, designated PTr. Two ratios were evaluated:PMP/Po and PMP/PTr, being Po the maximum observed value of MDP in the record. Their representative values are 3.50 and 1.45, respectively, which allow making quick estimations of PMP in 24 hours. The availability of estimated PMP in 24 hours of 100 locations in the state of San Luis Potosi allow further estimations such as weighted transport of nearby values; whereas in basins under study, the techniques of isohyets or Thiessen polygons can be used. As a conclusion, it is recommended to carry out this study and/or its updates in other states or regions of Mexico.