Modelación Probabilística de las Crecientes Máximas en ríos de La Vertiente Peruana del Pacífico

• Autores: Liendo Córdova, Daniel Raúl, Neyra Román, Alvaro Dariel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/625780
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/625780
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Control de los ríos; Cuencas fluviales; Hidrología; Ingeniería hidráulica; Ingeniería Civil; Perú

Para realizar un análisis de frecuencia de caudales máximos es necesario disponer de largos períodos de registros; sin embargo, muchos ríos de la vertiente peruana del Pacífico no cuentan con información suficiente para lograr una adecuada confiabilidad. Con el fin de aumentar la fiabilidad de las estimaciones, se aplicaron métodos regionales que permitieron modelar las funciones de distribución de frecuencia de las cuencas que disponen de información razonable y dividir la vertiente en tres regiones: zona norte, zona centro y zona sur. Los resultados de la regionalización podrán ser extrapolados a cuencas que carezcan de información hidrométrica suficiente. Para el análisis de frecuencia se utilizaron los modelos probabilísticos Normal, Log-Normal, Extrema tipo I, Pearson III y Log-Pearson III y las series anuales de caudales diarios máximos de treinta y tres (33) estaciones hidrométricas. Se usó el método de la crecida índice para comprobar la homogeneidad hidrológica de las tres regiones establecidas, habiéndose obtenido para cada región la curva de frecuencia compuesta y la relación entre el valor medio anual (Q2,33) y el parámetro geomorfológico de mejor ajuste. Los resultados obtenidos del análisis de frecuencia, basados en el test de Kolmogorov-Smirnov, coeficiente de correlación y métodos gráficos, indican que los modelos que se adaptan al análisis son la distribución extrema tipo I (Gumbel) y la función de Log Pearson III; sin embargo, se recomienda utilizar como modelo estándar la función de Gumbel I.