Regionalización y estimación de la precipitación máxima probable (PMP) de 24; 48 y 72 horas en el Perú

• Autor: Lucano Alarco, Dante Ramiro
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/28585
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/28585
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Precipitación (meteorología); Hidrología regional; Precipitación (Hidrología); Precipitación máxima probable (PMP); Clústers; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

En la presente tesis, se ha realizado un estudio para la estimación de la Precipitación Máxima Probable (PMP) de 24; 48 y 72 horas en el Perú, se ha profundizado principalmente en la realización de análisis de consistencia con el fin de verificar la calidad de la información pluviométrica recolectada de las diversas fuentes oficiales y depurar información no apropiada para el análisis, la formación de clusters de estaciones definidos por criterios hidrológico-estadísticos y de posición geográfica, la elaboración de envolventes del factor K (factor que para el cálculo de la PMP) de las estaciones pluviométricas y finalmente en llevar los valores puntuales de PMP a la mayor parte del territorio nacional posible mediante una regresión espacial. Se partió de la realización de un análisis exploratorio de datos de precipitación diaria de todas las estaciones pluviométricas instaladas en el país, cuyos datos se encuentran disponibles en repositorios de los sitios web del Senamhi y de la Autoridad Nacional del Agua (ANA), a los datos se les aplicó una serie de análisis de consistencia los cuales fueron el análisis visual, prueba de detección de datos atípicos (outliers), y los análisis de tendencias, homogeneidad e independencia serial. Dada la amplia variedad climática y de mecanismos de producción de precipitaciones máximas, se buscó identificar grupos de estaciones con un comportamiento similar que nos lleve a definir de manera más específica las curvas del factor K que le corresponde a cada uno, ello se logró mediante el clustering (agrupamiento) de estaciones basado en estadísticas de las series de máximas anuales (media, máximo, coeficiente de variación) e información de la ubicación espacial de las estaciones (latitud, longitud y altitud), para determinar el número ideal de clusters, o regiones, y las estaciones pluviométricas que los conforman. En busca de encontrar curvas envolventes del factor K que sean apropiadas para el Perú en 24; 48 y 72 horas, se siguió principalmente la metodología aplicada por Stowhas (1983) en su estudio de la PMP en Chile, la cual tiene una base estadística sólida y permite estimar el valor más extremo que podría llegar a tener el factor K mediante una doble maximización. A continuación, se calculó la PMP mediante la fórmula establecida originalmente por Hershfield (1961) haciendo uso del factor K estimado a partir de las curvas envolventes definidas para el Perú, permitiendo ello tener una base de datos de valores puntuales en la mayor parte del país. Buscando extender los valores de la PMP estimados a los lugares con mayor escasez de información, se realizó una regresión espacial al coeficiente de variación de los máximos anuales, los parámetros de ubicación (longitud, latitud y altitud), obteniendo así, rasters de dichas variables que sirvieron como insumo para realizar finalmente la regresión espacial de la PMP. Asimismo, se busca que la información generada contribuya como una herramienta de apoyo y consulta referencial para el diseño de obras hidráulicas de protección y control; para conseguir diseños más seguros, y por tanto se minimizando la probabilidad de falla o excedencia de alguna de estas obras, a su vez, ello reducirá la cantidad de inundaciones, pérdida de numerosas vidas humanas, daño otras obras civiles y al medio ambiente.