PROBABILIDAD DE LA LLUVIA MÁXIMA DIARIA MEDIANTE LA FUNCIÓN GAMMA COMPLETA E INCOMPLETA / DAILY MAXIMUM RAIN PROBABILITY BY MEANS OF COMPLETE AND INCOMPLETE GAMMA FUNCTION

Autores/as

  • Oscar Brown Manrique Universidad de Ciego de Ávila Máximo Gómez Báez
  • Evelio Báez Arza Universidad de Ciego de Ávila Máximo Gómez Báez, Cuba
  • Juan Antonio Martín Alfonso Universidad de Ciego de Ávila Máximo Gómez Báez
  • Yurisbel Gallardo Ballat Universidad de Ciego de Ávila Máximo Gómez Báez

Palabras clave:

Distribución de probabilidad, lluvia máxima diaria, pronóstico

Resumen

Se muestran los resultados de una investigación realizada en el municipio Ciego de Ávila, Cuba consistente en el ajuste de la precipitación máxima diaria anual a la función Gamma completa y los datos de precipitación máxima diaria mensual a la función de distribución Gamma incompleta compuesta por la distribución Gamma completa y la función mixta; esta última formada por la probabilidad de los días sin lluvias y la probabilidad de los días con lluvias, en cada caso las funciones se sustentaron en la solución de máxima verosimilitud. Los resultados alcanzados demuestran que la función Gamma completa se pudo ajustar a la serie de lluvias máximas diarias anuales de forma satisfactoria y la función Gamma incompleta se ajustó satisfactoriamente las lluvias máximas diarias mensuales con precipitaciones nulas en el entorno de 20 y 29 días en los diferentes meses del año.

Citas

ABARZA, A. (2001). Análisis comparativo de las curvas Intensidad-Duración-Frecuencia (IDF), en seis estaciones pluviográficas distribuidas en la zona cordillerana andina y el valle central de la VII región de Chile. Ed. Universidad de Talca, Talca, Chile, pp.105.

AZORÍN, C. (2005). Análisis Probabilístico de la Persistencia de los días de Lluvias en Villena (Alicante) durante la primavera de 2004. Investigaciones Geográficas, Nro. 37, Alicante, España, pp.111-126.

BADII, M. H., J. Castillo. (2009). Distribuciones probabilísticas de uso común. Daena: International Journal of Good Conscience, Vol.4, No. 1, pp.149-178.

BIDEGAIN, M. y Díaz, A. (2011). Análisis Estadístico de Datos Climáticos. Distribuciones de Probabilidad. Ed. Universidad de la República, Montevideo, Uruguay, pp.32.

BROWN, O. …[et al.] (2017). Caracterización de precipitaciones diarias en el municipio de Ciego de Ávila, Cuba. Ingeniería Hidráulica y Ambiental, Vol. 38, Nro. 2, La Habana, Cuba, pp. 44-58.

DORADO, J. …[et al.] (2006). Ajuste de modelos probabilísticos para el estudio de la variabilidad espacio-temporal de la precipitación: caso de estudio sistema Sara-Brut. Meteorología Colombiana, Nro. 10, Bogotá, Colombia, pp. 60-75.

ESCALANTE, C. y AMORES, L. (2013). Análisis de la precipitación en la costa de Chiapas. XI Congreso Internacional de Ingeniería Hidráulica y VII Seminario Internacional del Uso del Agua. Ciego de Ávila, Cuba, pp.12.

GONZÁLEZ, L. …[et al.] (2007). Temas de Hidrología Superficial para Ingenieros. Ed. Félix Varela, Ciudad de La Habana, Cuba, pp. 316.

KAO, S., Govindaraju, S. (2007). A Bivariate Frequency Analysis Of Extreme rainfall With Implications For Design. Journal Of Geographycal Research, Vol. 112, Nro. 13119, pp.15.

MÁYER, P., MARZOL, M. V. (2014). La concentración pluviométrica diaria y las secuencias lluviosas en Canarias: dos factores de peligrosidad. Boletín de la Asociación de Geógrafos Españoles, No. 65, Madrid, España, pp. 231-247.

MÉNDEZ, J., NÁVAR, J. J., GONZÁLEZ, V. (2008). Análisis de tendencias de precipitación (1920-2004) en México. Boletín del Instituto de Geografía, UNAM. Investigaciones Geográficas, Nro. 65, Ciudad de México, México, pp. 38-55.

OLIVARES, B. (2015). Importancia de las precipitaciones. Principessa. Disponible en: www.http://principessa1105.blogspot.com. Visitado el 28 de enero de 2015.

ROMÁN, F. (2018). Precipitaciones. Universidad de Salamanca, España. Disponible en www.hidrologia.usal.es/temas/Precipitaciones.pdf. Visitado el 13 de julio de 2018.

SÁNCHEZ, F. (2012). Precipitaciones. Departamento de geología. Universidad de Salamanca, España. Disponible en http://web.usal.es/javisan/hidro. Visitado el 11 de marzo de 2012.

SIMARD, R., L’ECUYER, P. (2011). Computing the Two-Sided Kolmogorov-Smirnov Distribution. Journal of Statistical Software, Vol. 39, Nro. 11, pp.46-58.

SKANSI, M. M., … [et al.] (2005). Métodos de estimación de percentiles. IX Argentine Congress of Meteorology, Buenos Aires, Argentina, pp.10.

SORET, D., NAVARRETE, C. F., DÍAZ, J. L. (2015). Ajustes de distribuciones probabilísticas para la variable temperatura media multianual para el departamento de Boyacá (Colombia». Revista Ingeniería y Región, Vol. 14, Nro. 2, Bogotá, Colombia, pp.125-142.

VILLÓN, M. (2012). HidroEsta, software para cálculos hidrológicos. Revista digital Matemática, Educación e Internet, Vol. 12, Nro. 2, pp.1-8.

Publicado

15-09-2020 — Actualizado el 26-10-2021

Versiones

Cómo citar

Manrique, O. B., Báez Arza, E., Martín Alfonso, J. A., & Gallardo Ballat, Y. (2021). PROBABILIDAD DE LA LLUVIA MÁXIMA DIARIA MEDIANTE LA FUNCIÓN GAMMA COMPLETA E INCOMPLETA / DAILY MAXIMUM RAIN PROBABILITY BY MEANS OF COMPLETE AND INCOMPLETE GAMMA FUNCTION. Universidad & Ciencia, 9(3), 83–98. Recuperado a partir de https://revistas.unica.cu/index.php/uciencia/article/view/1632 (Original work published 15 de septiembre de 2020)

Número

Sección

Artículos Originales