Carlos Lázaro Castillo García, Ismabel Domínguez Hurtado, Yoel Martínez González, Diego Emilio Abreu Franco
Las curvas de intensidad-duración-frecuencia (IDF) son una representación de fenómenos hidrometeorológicos extremos de la lluvia para su uso en proyectos hidrológicos. En el presente artículo se realizó un análisis de 243 eventos lluviosos convectivos de más de 25 mm ocurridos en la estación meteorológica Yabú de la provincia Villa Clara, Cuba, en el periodo comprendido desde 1990 hasta 2019, con el objetivo de elaborar las curvas IDF de dicha estación. Se elaboró una serie de máximos anuales para las duraciones comprendidas entre los 5 y 4 320 minutos, la cual se sometió a un proceso de imputación de datos faltantes usando el algoritmo de imputación múltiple por regresión lineal; se encontraron valores anómalos y se destacó su tratamiento. Las series resultantes se testearon en pruebas no paramétricas para comprobar su independencia, aleatoriedad y estacionalidad, con lo cual se procedió a ajustarlas a la distribución probabilística de valores extremos Gumbel y posteriormente a una ecuación paramétrica del modelo de Montana. Los resultados obtenidos demostraron que existe un punto donde el ajuste del modelo de Montana empieza a obtener resultados discordantes con la serie ajustada a la distribución Gumbel, por lo cual se proponen dos familias de Curvas IDF para duraciones ≤ 360 min y otra para duraciones > 360 min, con las que se obtienen coeficientes de correlación superiores a los 0.99.
The intensity-duration-frequency (IDF) curves are a representation of extreme hydrometeorological phenomena of rainfall to be used in hydrological projects. In this article, an analysis of 243 convective rainy events of more than 25 mm that occurred at the Yabú Meteorological Station in Cuba, Villa Clara province, in the interim period from 1990 to 2019 was carried out with the objective of elaborating the IDF curves of the station aforementioned. A series of annual maximums was elaborated for the durations between 5 and 4 320 minutes, which was subjected to a missing data imputation process using the multiple imputation algorithm by linear regression, anomalous values were found, and their treatment was highlighted. The resulting series were tested in non-parametric tests to verify their independence, randomness and seasonality, with which they were adjusted to the Gumbel probabilistic distribution of extreme values and subsequently to a parametric equation of the Montana model. The results obtained showed that there is a point where the adjustment of the Montana model begins to obtain discordant results with the series adjusted to the Gumbel distribution, for which two families of IDF Curves are proposed: For durations ≤ 360 min and another for durations > 360 min, with which correlation coefficients greater than 0.99 are obtained.
© 2001-2025 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados