Correo Electrónico
DNINFOA - SIA
Bibliotecas
Convocatorias
Identidad U.N.
Publicado
Curvas Intensidad-Duración-Frecuencia no estacionarias para la cuenca del río Medellín
Nonstationary Intesity-Duration-Frequency curves for Medellin river basin
Palabras 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%.
Citas
Wilches, S., Estudio de las propiedades de invarianza de las precipitaciones máximas puntuales en el departamento de Antioquia, MSc. Tesis, Departamento de Geociencias y Medio Ambiente, Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Colombia, 2001.
Cheng, L. and AghaKouchak, A., Nonstationary precipitation Intensity-Duration-Frequency Curves for infrastructure design in a changing climate, Scientific Reports 4(7093), pp. 1-6, 2014. DOI: 10.1038/srep07093.
Salas, J.D. and Obeysekera, J., Revisiting the concepts of return period and risk for nonstationary hydrologic extreme events, J Hydrol Eng, 19(3), pp. 554-568, 2014. DOI: 10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000820.
Ceballos, A., Morán, E y López, J., Análisis de la variabilidad espaciotemporal de las precipitaciones en el sector español de la cuenca del Duero (1961-2005). Boletín de la Asociación de Geográfos Españoles, (61), pp. 235-259, 2013. DOI: 10.21138/bage.1543
Salas, J.D., Tabios, G.Q. and Smith, R.A., Statical computer techniques in hidrology and water resources. Colorado: Colorado State University. Department of civil engineering, 1990.
Castro, L.M y Carvajal, Y., Análisis de tendencia y homogeneidad de series climatológicas [En línea]. (9), 2010. [Último acceso: 10 Septiembre 2018]. Disponible en: http://www.redalyc.org/pdf/2311/231116434002.pdf.
Beguería, S., Revisión de métodos paramétricos para la estimación de la probabilidad de ocurrencia de eventos extremos en Climatología e Hidrología: el uso de series de excedencias y su comparación con las series de máximos anuales. La información climática como herramienta de gestión ambiental bases de datos y tratamiento de series climatólogicas [En línea]. (7), 2010. [Último acceso: 22 Noviembre 2017]. Disponible en: http://hdl.handle.net/10261/9859
Cunderlik, J.M. and Burn, D.H., Non-stationary pooled flood frequency analysis. Journal of hidrology, 276(1-4), pp. 210-223, 2003. DOI: 10.1016/S0022-1694(03)00062-3.
Daza, J.D., Aplicación del enfoque no estacionario para la estimación de áreas inundables en la cuenca del río Tunjuelo, MSc. Tesis, Departamento de Ingeniería Civil y Agrícola, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia, 2016.
Adlouni, S. El., Ouarda, T.B., Zhang, X., Roy R. and Bobée, B., Generalized maximum likelihood estimators for the nonstationary generalized extreme value model. Water Resources Research, 43(3), pp. 210-223, 2007. DOI: 10.1029/2005WR004545
Paniagua, E.C. y Hernández, D., La perspectiva del cambio climático en el Departamento de Antioquia. Trilogía, (9), pp. 115-130, 2013. DOI: 10.22430/21457778.390
Leclerc, M. y Ouarda, T.B., Non-stationary regional flood frequency analysis at ungauged sites. Journal of hidrology, 343(3-4), pp. 254-265, 2007. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2007.06.021
Varas, E. y Lara, S., Métodos regionales para estimar la probabilidad de frecuencia de crecidas. Ingeniería del agua, 5(3), pp. 51-58, 1998. DOI: 10.4995/ia.1998.2766
Simonovic, S.P and Peck, A., Updated rainfall intensity duration frequency curves for the City of London under the changing climate. Water Resource Research. [online]. (65), 2009. [accesed: 22 November 22th of 2017]. Available at: https://ir.lib.uwo.ca/wrrr/29
Alvaréz, M.A., Análisis regional de frecuencia aplicado a las precipitaciones máximas y avenidas, Ph.D. Tesis, Departamento de Edafología y Química Agrícola, Universidad de Santiago de Compostela, Santiago de Compostela, España, 2000.
Khaliq, M.N., Ouarda, T., Ondo J. ., Gachon, P. and Bobée, B., Frequency analysis of a sequence of dependent and/or non-stationary hydro-meteorological observations: a review. Journal oh Hidrology, 329(3-4), pp. 534-552, 2006. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2006.03.004.
Clarke, R.T., Estimating time trends in Gumbel-distributed data by means of generalized linear models. Water Resources Research, 38(7), pp. 1-16, 2002. DOI: 10.1029/2001WR000917.
Licencia
Derechos de autor 2019 DYNA
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
El autor o autores de un artículo aceptado para publicación en cualquiera de las revistas editadas por la facultad de Minas cederán la totalidad de los derechos patrimoniales a la Universidad Nacional de Colombia de manera gratuita, dentro de los cuáles se incluyen: el derecho a editar, publicar, reproducir y distribuir tanto en medios impresos como digitales, además de incluir en artículo en índices internacionales y/o bases de datos, de igual manera, se faculta a la editorial para utilizar las imágenes, tablas y/o cualquier material gráfico presentado en el artículo para el diseño de carátulas o posters de la misma revista.
