Regional frequency analysis of daily rainfall extremes using L-moments approach

• Published in: Atmósfera 2014-10, Vol.27 (4), p.411-427
• Main Authors: Malekinezhad, Hossein, Zare-Garizi, Arash
• Format: Article
• Language: English
• Subjects: L-moments; Meteorology & Atmospheric Sciences; northeastern Iran; rainfall analysis; Regionalization
• ISSN: 0187-6236
• DOI: 10.1016/S0187-6236(14)70039-6

Los valores extremos de precipitación diaria se encuentran entre los sucesos ambientales con consecuencias más desastrosas para la sociedad. La información sobre las magnitudes y frecuencias de las precipitaciones extremas es vital para el manejo sostenible de los recursos hídricos, la planeación de emergencias vinculadas con el clima y el diseño de estructuras hidráulicas. En este trabajo se analiza la frecuencia de precipitaciones diarias máximas en la provincia de Golestán, localizada en el noreste de Irán. Se trataron de encontrar distribuciones de frecuencias regionales adecuadas para precipitaciones máximas diarias y de predecir los valores de retorno de episodios extremos de precipitación (diseño de la profundidad de la precipitación). Se aplicó la regionalización de procedimientos de momentos-L, en conjunto con un método de indización de las precipitaciones, a los registros máximos de precipitación de 47 estaciones en el área de estudio. Debido a las complejas características geográficas e hidroclimatológicas de la región, un aspecto importante de la investigación fue la desagregación del área en subregiones coherentes y homogéneas. Así, se dividió el área de estudio en cinco regiones homogéneas con base en análisis de conglomerados de las características locales y en pruebas de homogeneidad regional. Los resultados de la precisión del ajuste indicaron que la mejor distribución es diferente para cada región homogénea. La diferencia puede deberse a las condiciones climáticas y geográficas distintivas de cada región. Los cuantiles regionales estimados y sus medidas de precisión, obtenidas mediante simulaciones de Monte Carlo, demuestran que la estimación de incertidumbre mediante valores de la raíz cuadrada del error cuadrático medio (RMSE, por sus siglas en inglés) y límites del error estadístico de 90%, es relativamente baja cuando los periodos de retorno son menores de 100 años. Sin embargo, para periodos más largos, las estimaciones de precipitación deben tomarse con cautela. Más años por estación, ya sea por registros más largos o por más estaciones en las regiones, se requerirían para estimaciones de precipitación mayores a T = 100 años. El análisis encontró que el índice de precipitación (promedio in situ de la máxima precipitación) puede estimarse razonablemente bien como una función de la precipitación media anual en la provincia de Golestán. Pueden utilizarse índices de precipitación combinados con curvas de crecimiento regional para calcul