ESTACION CLIMATOLOGICA

AFORO DE UN RIO

ELEMENTOS DEL CLIMA

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TRATAMIENTO DE DATOS

CLASIFICACION DE LOS MODELOS HIDROLOGICOS

SELECCIÓN DELMODELO PROBABILISTICO ADECUADO ESTADISTICA MUESTRA ESTADISTICO PROMEDIO PROBABILIDADES POBLACION PARAMETROS μ

AÑOQ Q Q DESCARGAS MÁXIMAS INSTANTÁNEAS ANUALES DEL RIO QUEROCOHA m3/s

K (1) INTERVALO DE CLASE (2) MARCA DE CLASE (3) FRECUENCIA ABSOLUTA (4) FRECUENCIA RELATIVA (5) FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULAD A (6) FRECUENCIA RELATIVA ACUMULAD A (7) FUNCION DENSIDA D EMPIRICA (8) TOTAL CUADRO N° TABLA DE FRECUENCIAS DE LAS DESCARGAS MÁXIMAS INSTANTANEAS ANUALES m3/s DEL RIO QUEROCOHA-ESTACION DE QUEROCOCHA

MODELOS PROBABILISTICOS DISCRETOS USADOS EN LA HIDROLOGIA BERNOULLI BINOMIALGEOMETRICA BINOMIAL NEGATIVA P0ISSON

MODELOS PROBABILISTICOS DISCRETOS USADOS EN LA HIDROLOGIA BERNOULLI BINOMIALGEOMETRICA BINOMIAL NEGATIVA P0ISSON

MODELOS PROBABILISTICOS CONTINUOS USADOS EN LA HIDROLOGIA NORMAL LOGNORMAL EXPONENCIAL GUMBEL GAMMA PEARSON III

TRATAMIENTO DE DATOS

¿Es confiable la información recopilada? Es necesario realizar el análisis de consistencia de la información recopilada mediante criterios físicos y estadísticos que permitan identificar, evaluar y eliminar los posibles errores sistemáticos que pueden haber ocurrido, sea por causas naturales o por la intervención del hombre. Pueden existir las inconsistencias y la no homogeneidad.

Las entradas y salidas de un sistema hidrológico donde no haya intervenido el hambre y donde no se hayan producido cambios sustanciales geomorfológicos, se pueden considerar como series homogéneas, es decir, sin saltos ni tendencias en las características estadísticas de las series tales como la media, desviación estándar y otras. La intervención del hombre en las entradas (por ejemplo: modificación artificial de la precipitación) y en el sistema o medio hidrológico (por ejemplo, mediante la construcción de embalses, urbanización, etc.) hace que las características del sistema considerado y las interrelaciones entre las entradas y salidas cambien de alguna manera. Estos cambios generalmente se notan mediante saltos o tendencias en la media y desviación estándar, aunque también puede producirse en otras características de las series. (series no consistentes). Al hacer el análisis estocástico de las entradas y salidas de un sistema hidrológico, estos posibles cambios son los que primeramente deben detectarse.

TRATAMIENTO DE DATOS INCOSISTENCIA Es un error sistemático y se presenta como saltos y tendencias. En la serie de tiempo está dado por la producción de errores sistemáticos (déficit en la toma de datos, cambio de la estación de registro).

ESQUEMA DE UN SALTO

CAUDALES DEL RIO A

SALTO CORREGIDO

ESQUEMA DE UNA TENDENCIA

TRATAMIENTO DE DATOS NO HOMOGENEIDAD Se debe a factores humanos en una serie de tiempo se debe a factores humanos (tala indiscriminada en una cuenca, construcción de estructuras hidráulicas, cambio de estación de registro, etc.) o a factores naturales como inundaciones, derrumbes, etc. Es el cambio de datos vírgenes con el tiempo.

¿ QUE ES EL ANNALISIS DE CONSISTENCIA? Proceso que consiste en la detección, descripción remoción de la no homogeneidad o inconsistencia de los datos recopilados o de la serie de tiempo hidrológico. NOTA Antes de usar la serie para el modelamiento, es necesario efectuar el análisis de consistencia con la finalidad de obtener una serie confiable.

METOLOGIA DEL ANALISIS DE SALTOS 1Análisis visual y gráfico -Comparar las series de tiempo hidrológico de las estaciones vecinas (identificar periodos dudosos) -Comparar los datos de precipitación con los datos de descarga.

METOLOGIA DEL ANALISS DE CONSISTENCIA 2Análisis de doble masa En sistema de coordenadas graficar en el eje de la ordenada los totales anuales y en el eje de las abscisa el promedio de los acumulados de las estaciones en estudio. Se prepara otro gráfico donde se grafica en el eje de la ordenada los acumulados de las estaciones y en el eje de la abscisa los acumulados de la estación base (estación con el menor número de quiebres)

METOLOGIA DEL ANALISS DE CONSISTENCIA 3Análisis Estadístico Análisis de salto Consistencia en la media Realizar la prueba de t -Calcular la media y la desviación estándar de cada periodo. -Calcular el valor de - Calcular el de la tabla con un nivel de significación de 5% y con n1+n2-2 grados de libertad.

METOLOGIA DEL ANALISIS DE CONSISTENCIA 0.5

METOLOGIA DEL ANALISS DE CONSISTENCIA Consistencia en la desviación estándar Realizar la prueba de F -Calcular el valor de - Calcular el F de la tabla, con un nivel de significación de 5% y con grados de libertad: GLN=n1-1 GLD= n2-1 Comparar el valor de Fc y Ft.

METOLOGIA DEL ANALISIS DE CONSISTENCIA

METOLOGIA DEL ANALISS DE CONSISTENCIA 4Corrección de los datos (b) Donde: La ecuación (a), se utiliza cuando se deben corregir los valores de la submuestra de tamaño n1. La ecuación (b), se utiliza cuando se deben corregir los valores de la submuestra de tamaño n2.

ANALISIS DE TENDENCIA El análisis de tendencia se realiza después del análisis de saltos (serie libre de saltos). Se realiza las tendencias en la media y en la desviación estándar.

TENDENCIA EN LA MEDIA El análisis de tendencia se realiza después del análisis de saltos (serie libre de saltos). Se realiza las tendencias en la media y en la desviación estándar. Donde: T= tiempo en años. Tm=tendencia en la media

3COMPARACION DE LOS VALORES DE r Si En este caso la tendencia es significativa, y hay necesidad de corregir la información de tendencia en la media Si En este caso la tendencia no es significativa, y no se corrige la información.

CORRECION DE LA INFORMACION La tendencia en la media se corrige o se elimina la tendencia en la media, mediante la siguiente ecuación: Donde:

CORRECION DE LA INFORMACION Para el proceso de la serie sin saltos preserve la media constante, se obtiene a partir de la siguiente ecuación:

COMPLETACION Y EXTENSION DE DATOS –E–EXTENSION DE DATOS Es el proceso de transferencia de datos desde una estación de registro largo, al de registro corto. Es decir se extiende los datos de la estación de registro corto. –C–COMPLETACION DE DATOS Es el proceso por el cual se llenan huecos que existen en un registro de datos. La completación es un caso particular de la extensión.

TECNICAS DE COMPLETACION Y EXTENSION

COMPLETACION DATOS Las técnicas recomendadas son: –R–Regresión lineal simple Correlación cruzada entre dos o mas estaciones. Caso 1 de la figura, sin desfase en el tiempo (correlación espacial). Caso 2 es una autocorrelación (correlación temporal) Caso 3 correlación cruzada con desfase en el tiempo (correlación espacial y temporal). –R–Relleno con criterios prácticos

EXTENSION DE DATOS Las técnicas recomendadas son: – Regresión lineal simple Correlación cruzada entre dos o mas estaciones. Caso 1 de la figura, sin desfase en el tiempo (correlación espacial). Caso 2 es una autocorrelación (correlación temporal) Caso 3 correlación cruzada con desfase en el tiempo (correlación espacial y temporal). – Regresión lineal múltiple.

RECOMENDACIONES PARA LA COMPLETACION O EXTENSION DE DATOS Las técnicas recomendadas son: Obtener la serie de tamaño N1, a completar o extender (ver la siguiente figura). La serie a completar es los y. Seleccionar la estación, que guarde relación con la estación que se quiere completar o extender, y cuya longitud sea N=N1+N2. La serie de datos son los X.

RECOMENDACIONES PARA LA COMPLETACION O EXTENSION DE DATOS Seleccionar el modelo de correlación  Modelo lineal  Modelo potencial  Modelo exponencial

MODELO DE REGRESION LINEAL Donde: (serie de registro corto) (serie de registro largo) a, b = parámetros de la ecuación de regresión lineal simple. Para mejorar la información al modelo de regresión lineal se le agrega otro componente, aleatoria y obteniéndose la siguiente ecuación:

Donde:

GENERACION DE NUMEROS ALEATORIOS Done¨: U1,u2 son números aleatorios independientes uniformemente distribuidos en el intervalo (0,1)