Resumen de Regionalización de precipitación máxima diaria en Moquegua Perú
Eduardo Luis Flores Quispe
, Eduardo Flores Condori, Samuel Huaquisto Cáceres
- español
The regionalization of maximum precipitation serves for hydrological design and mitigate disastrous effects. The objectives were: to carry out the regionalization of maximum 24-hour precipitation; determine the relationship between maximum precipitation and geographic factors; and determine the appropriate probability distribution function for each region, in the department of Moquegua in Peru. We use maximum precipitation data from 12 weather stations. We apply an alternative methodology to the methodologies of regionalization of maximum precipitation. We determined homogeneous regions by means of cluster analysis, we carried out the precipitation modulation in each homogeneous region (division between the mean), for each region we obtained the best probability distribution by the X2 and Kolmogorov-Smirnov tests. We determine equations between the maximum precipitation means, the return period, the geographic coordinates and the altitude. We obtained five homogeneous regions, the most suitable probability distributions for regions 1, 2, 3, 4 and 5 are respectively: Pareto, Pareto estimated by L-moments, generalized extreme value for minimums estimated by L moments, extreme value type 2 and type 2 extreme value estimated by L-moments. The relationship between maximum precipitation, return period, geographic coordinates and altitude, presents r2 = 0.789 with all statistically significant coefficients (p <0.05).
- español
La regionalización de precipitación máxima sirve para diseño hidrológico y mitigar efectos desastrosos. Los objetivos fueron: realizar la regionalización de precipitación máxima de 24 horas; determinar la relación entre precipitación máxima y factores geográficos; y determinar la función de distribución probabilística adecuada para cada región, en el departamento de Moquegua en Perú. Utilizamos datos de precipitación máxima de 12 estaciones meteorológicas. Aplicamos una metodología alternativa a las metodologías de regionalización de precipitación máxima. Determinamos regiones homogéneas mediante análisis clúster, realizamos la modulación de precipitación en cada región homogénea (división entre la media), para cada región obtuvimos la mejor distribución de probabilidad por las pruebas X2 y Kolmogorov-Smirnov. Determinamos ecuaciones entre las medias de precipitación máxima, el período de retorno, las coordenadas geográficas y la altitud. Obtuvimos cinco regiones homogéneas, las distribuciones de probabilidad más adecuadas para las regiones 1, 2, 3, 4 y 5 son respectivamente: Pareto, Pareto estimada por L-momentos, valor extremo generalizada para mínimos estimada por L momentos, valor extremo tipo 2 y valor extremo tipo 2 estimada por L-momentos. La relación entre precipitación máxima, periodo de retorno, coordenadas geográficas y altitud, presenta un r2 = 0.789 con todos los coeficientes estadísticamente significativos (p < 0.05).
