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Agrociencia

versión On-line ISSN 2521-9766versión impresa ISSN 1405-3195

Resumen

CAMPOS-ARANDA, Daniel F.. Ajuste de las distribuciones GVE, LOG y PAG con momentos L depurados (1,1) en 21 registros de crecientes anuales de la region hidrológica no. 10 (Sinaloa), México. Agrociencia [online]. 2016, vol.50, n.1, pp.15-31. ISSN 2521-9766.

El dimensionamiento y seguridad hidrológica de todas las obras hidráulicas de aprovechamiento o control depende de las crecientes de diseño. La estimación confiable de esas magnitudes hidrológicas está asociada con la disponibilidad de datos de gastos máximos anuales y su representación, lo más exacta posible, en una función de distribución de probabilidades (FDP). El método de los momentos L, que son combinaciones lineales de los estadísticos de orden, es uno de los procedimientos de ajuste más exactos que permite la estimación de los parámetros de una FDP. Versiones robustas se han propuesto de los momentos L, al dar peso nulo a los valores extremos de la muestra; es el caso de los momentos L depurados (1,1) que no toman en cuenta el dato menor ni el mayor. En este estudio, se exponen ambos métodos de ajuste para las FDP general de valores extremos (GVE), logística generalizada (LOG) y Pareto generalizada (PAG), que son modelos probabilísticos con aceptación mundial en el análisis de frecuencia de datos hidrológicos extremos. Mediante el error estándar de ajuste (EEA) se realizó el contraste de la aplicación de las FDP citadas, a los 21 registros de crecientes anuales disponibles en la Región Hidrológica No. 10 (Sinaloa, México). Los resultados indicaron que las FDP condujeron a los EEA menores en tres, siete y once de los registros procesados. El método de ajuste por momentos L depurados (1,1) logró un EEA menor en diez de los registros procesados. Por lo tanto, se recomienda su aplicación sistemática en los análisis de frecuencia de datos hidrológicos extremos.

Palabras llave : momentos L; momentos L depurados (1,1); distribuciones GVE; LOG y PAG; error estándar de ajuste; gráficos de diagnóstico.

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