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Curvas Intensidad-Duración-Frecuencia no estacionarias para la cuenca del río Medellín
Nonstationary Intesity-Duration-Frequency curves for Medellin river basin
DOI:
https://doi.org/10.15446/dyna.v86n208.69300Palabras clave:
variabilidad climática, curvas IDF, Gumbel, L-momentos, no-estacionario, precipitación, test de Mann Kendall, cambio climático. (es)climate variability, IDF curves, Gumbel, L-moments, non-stationarity, precipitation, Mann Kendall test, climate change. (en)
Las curvas Intensidad-Duración-Frecuencia (IDF) actuales suponen que la precipitación no varía significativamente con el tiempo, subestimando así sus eventos extremos, lo que aumenta el riesgo de inundaciones y de daños en la infraestructura, es por esto que se deben estudiar metodologías que permitan su estimación en condición de cambio climático, es decir, con un enfoque no estacionario, tal como en este estudio, en el que se estimaron curvas IDF estacionarias y no estacionarias para 9 estaciones pluviográficas dispuestas sobre la cuenca del río Medellín. Para ajustar las series de tiempo de precipitación se hizo uso de la distribución de valores extremos EV1, sus parámetros estacionarios fueron calculados por medio del método de los L-momentos y los no estacionarios por el de ventanas móviles. Se evidencia el efecto del cambio climático en intensidades altas y duraciones pequeñas, obteniéndose que el enfoque estacionario puede subestimar los eventos extremos hasta en un 39%.
The current Intensity-Duration-Frequency (IDF) curves assume that the precipitation does not vary significantly in time, what induces to underestimate the extreme events and at the same time increases the risk of flooding and damage to the infrastructure. As a consequence, methodologies that allow the estimation of climate change condition should be studied, taking into account a non- stationary approach as the one used in this study, in which stationary and non-stationary IDF curves were estimated for 9 pluviographic stations located in the Medellin river basin. To adjust the precipitation time series, the distribution of extreme values EV1 was used; its stationary parameters were calculated by means of the L-moments method and the non-stationary ones by the mobile windows. The effect of climate change on high intensities and small durations have been evidenced, obtaining that the stationary approach can underestimate extreme events up to 39%.
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