Resumo

CAMPOS-ARANDA, Daniel F.. Ajuste con momentos L móviles de la distribución GVE con parámetros variables de ubicación y escala. Agrociencia [online]. 2018, vol.52, n.7, pp.933-950. ISSN 2521-9766.

El análisis de frecuencias de datos hidrológicos máximos anuales como crecientes, intensidades de lluvia, nivel del mar, velocidades de viento y precipitación máxima diaria, considera que sus registros están integrados por valores independientes generados por un proceso aleatorio estacionario; por esto, sus propiedades estadísticas no cambian con el tiempo. La construcción de embalses, los efectos de la urbanización en las cuencas y el impacto del cambio climático regional originan en las series de datos hidrológicos máximos anuales tendencias y variabilidad no constante que las hacen no estacionarias. El objetivo de este estudio fue exponer el método de los momentos L móviles, para estimar los parámetros de ubicación (u) y escala (a) variables con el tiempo, empleada como covariable en la función de distribución de probabilidades General de Valores Extremos de tipo no estacionario (GVE11), con parámetro de forma constante (km). Mediante funciones lineales o exponenciales se representó la variación en el tiempo de los parámetros u y a, para realizar predicciones que se asocian a ciertas probabilidades de no excedencia en el futuro (años 2050 o 2100). Con base en el error estándar de ajuste se aceptó o rechazó la distribución GVE11 como modelo probabilístico de series amplias de datos hidrológicos extremos que exhiben tendencia y variabilidad no constante. Por medio de dos aplicaciones numéricas se mostró el enfoque práctico del método de los momentos L móviles y a través de las predicciones para el futuro se destacó su importancia y utilidad, en los análisis probabilísticos de registros amplios, no estacionarios, del tipo citado (con tendencia y variabilidad no constante).

Palavras-chave : distribuciones GVE estacionaria y no estacionaria; tendencia lineal; variabilidad respecto de la media; momentos L móviles; regresión lineal; error estándar de ajuste.

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