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dc.contributor.authorEraso Reuter, Natalia Carolina
dc.contributor.authorGilon Leiton, Catalina
dc.contributor.authorPabón Mena, Stalin Mateo
dc.coverage.spatialColombia, Nariño.
dc.date.accessioned2024-06-20T16:50:33Z
dc.date.available2024-06-20T16:50:33Z
dc.date.issued2023-04-15
dc.date.submitted2024-06-04
dc.identifier.citationAPAes_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14112/28290
dc.description.abstractRESUMEN: En el presente trabajo se realizó la regionalización de lluvias en el departamento de Nariño, para ello se realizó análisis de estadística hidrológica (Outliers, independencia, homogeneidad) a las series de precipitaciones máximas diarias creadas a partir de información secundaria solicitada al IDEAM. Posteriormente se realizó un análisis de frecuencia en el cual se determino que el modelo de probabilidad que mejor se ajustó al comportamiento de las series de lluvias máximas diarias corresponde a la distribución de Gumbel con ajuste de parámetro de momentos, finalmente para la validación del modelo se obtuvo que la interpolación por Kriging se adapta mejor en zonas donde hay menor densidad de estaciones mientras que por el método de IDW tiene un mejor comportamiento en zonas donde hay mayor densidad de estaciones, obteniendo resultados con una confiabilidad del 85%, comprobado mediante diferentes métodos de error (EEA,ABIAS,RMSE,MAE). ABSTRACT: In the present work, the regionalization of rainfall in the department of Nariño was carried out; for this, hydrological statistical analysis (Outliers, independence, homogeneity) was carried out on the series of maximum daily rainfall created from secondary information requested from IDEAM. Subsequently, a frequency analysis was carried out in which it was determined that the probability model that best adjusted to the behavior of the daily maximum rainfall series corresponds to the Gumbel distribution with moment parameter adjustment. Finally, to validate the model, obtained that interpolation by Kriging is better adapted in areas where there is a lower density of stations while the IDW method has better performance in areas where there is a higher density of stations, obtaining results with a reliability of 85%, verified using different methods. error (EEA, ABIAS, RMSE, MAE).es_ES
dc.description.sponsorshipUniversidad Mariana.es_ES
dc.description.tableofcontentsContenido Introducción 13 1. Resumen del proyecto 14 1.1. Descripción del problema 14 1.1.1. Formulación del problema 15 1.1.2. Hipótesis 15 1.2. Justificación 15 1.3. Objetivos 16 1.3.1. Objetivo general 16 1.3.2. Objetivos específicos 16 1.4. Marco referencial o fundamentos teóricos 17 1.4.1. Antecedentes internacionales, nacionales y regionales. 17 1.4.2. Marco teórico 19 1.4.2.1. Análisis de estadística descriptiva. 20 1.4.2.2. Validación de datos-Detección de datos atípicos (Outliers) 21 1.4.2.3. Análisis de independencia y homogeneidad 22 1.4.2.4. Prueba de homogeneidad 25 1.4.2.5. Análisis de Frecuencia 27 1.4.2.6. Distribución general de valores extremos (GVE) 29 1.4.2.7. Distribución de log Pearson 30 1.4.2.8. Técnicas de regionalización hidrológica 31 1.4.3. Marco contextual 32 1.4.4. Marco legal 34 1.4. Metodología 35 1.4.1. Tipo de investigación 35 1.4.2. Enfoque de investigación 36 1.4.3. Campo, línea y área de investigación 36 1.4.4. Población y muestra 36 1.4.5. Variables 36 2. Resultados 38 2.1. Construcción de series máximas diarias 43 2.2. Análisis Estadístico 44 2.2.1. Prueba de Outliers o Datos Dudosos (Chow) 45 2.2.2. Prueba de Independencia 49 2.2.3. Prueba de Homogeneidad 51 2.2.3.1. Test de Helmert. 52 2.2.3.2. Prueba de T de Student. 54 2.2.3.3. Prueba de Cramer. 56 2.3. Análisis de Frecuencia de Lluvias Máximas de Diseño 59 2.3.1. Distribución Gumbel 60 2.3.2. Distribución Uniforme 62 2.3.3. Distribución Normal 63 2.3.4. Distribución Log normal 64 2.3.5. Distribución Log Pearson 64 2.4.1. Selección de Distribución 68 2.4.1.1. Técnica de Error Estándar de Ajuste (EEA) 68 2.4.1.2. Método Grafico 70 2.5. Validación de Modelo Regional de lluvias de Diseño 72 2.5.1. Espacialización de lluvias máximas de diseño. 72 2.5.2 Evaluación de la validación del modelo regional de lluvias de diseño. 80 2.5.2.1 Correlación de Pearson 80 2.5.2.2. Métricas de error. 81 2.5.2.2.1 Resultados para el modelo regional de lluvias máximas 83 3. CONCLUSIONES. 91 4. Recomendaciones 93 1. Referencias bibliográficas 94es_ES
dc.format.extent99 páginas.
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.subject.classificationPALABRAS CLAVE REGIONALIZACIÓN DE LLUVIAS HIDROLOGIA ESTADISTICA HIDROLOGICA AJUSTE DE FRECUENCIA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
dc.titleRegionalización de lluvias de diseño en el departamento de Nariño.es_ES
dc.title.alternativeRegionalization of design rainfall in the department of Nariño.es_ES
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datacite.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2es_ES
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dc.audiencePúblico generales_ES
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dc.identifier.instnameUniversidad Marianaes_ES
dc.identifier.reponameRepositorio Clara de Asíses_ES
dc.publisher.placePasto - Nariñoes_ES
dc.relation.citationEdition99es_ES
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.ccAtribución-NoComercial 4.0 Internacional*
dc.subject.keywordsPALABRAS CLAVE REGIONALIZACIÓN DE LLUVIAS HIDROLOGIA ESTADISTICA HIDROLOGICA AJUSTE DE FRECUENCIA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADes_ES
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