Contraste del método M5 generalizado para estimar predicciones extremas y PMP en 24 horas, en el estado de Zacatecas, México

Resumen La precipitación máxima probable (PMP) es la base para la estimación de la creciente máxima probable, con la cual se dimensionan y revisan hidrológicamente las grandes obras hidráulicas. Existen dos grupos de métodos para estimar la PMP: meteorológicos y estadísticos. Los primeros son más confiables, pero requieren muchos datos que, por lo general, no están disponibles. Los métodos estadísticos son mucho más simples y sólo utilizan valores de la precipitación máxima diaria (PMD) anual. El método clásico de este grupo es el de David M. Hershfield, expuesto en 1961. Posteriormente, en Inglaterra (NERC, 1975), se desarrolló otro método estadístico basado en la predicción de duración 24 horas y periodo de retorno (Tr) de cinco años, designado M5; este enfoque permite realizar predicciones con diversos Tr. Jónas Elíasson (Elíasson, 1997; Elíasson, 2000) generalizó el método M5 en una técnica regional que sólo requiere dos parámetros estadísticos: el M5 y el coeficiente de variación (Cv). En este estudio, se contrastan en 81 localidades del estado de Zacatecas, México, los resultados del método M5 generalizado (MM5G) contra los del método de Hershfield, previamente calculados con base en los datos de PMD. El MM5G se aplicó utilizando los valores puntuales de M5 y Cv disponibles. Los resultados orientan a recomendar el MM5G para estimar predicciones de PMD con Tr menores de 100 años en sitios sin datos dentro del estado de Zacatecas, México. También se recomienda para estimaciones de la PMP puntual de duración 24 horas, recordando que tal método subestima menos de 16.4% con respecto al resultado del método de Hershfield, cuando Cv es menor de 0.251 y sobreestima, del orden de un 38.0%, cuando Cv excede a 0.386.

Bibliographic Details

Main Author:	Campos-Aranda,Daniel Francisco
Format:	Digital revista
Language:	Spanish / Castilian
Published:	Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, Coordinación de Comunicación, Participación e Información 2019
Online Access:	http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-24222019000600222
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