AVANZANDO EN LA PREDICCION DE CAUDALES EXTREMOS: MÉTODO ACER PARA GRANDES PERIODOS DE RETORNO CON DATOS LIMITADOS
EDUARDO VIOLLIER C.1
JORGE GIRONAS L.2
FRANCISCO OLIVERA.3
PANAGIOTIS OIKONOMOU.4
RESUMEN
El análisis de la frecuencia de eventos extremos es esencial para la comprensión de los procesos hidrológicos y la gestión de inundaciones, ya que proporciona información sobre la probabilidad de ocurrencia y la magnitud de eventos potenciales. En este estudio, evaluamos el método Average Conditional Exceedance Rate (ACER) para analizar eventos extremos de crecidas. A diferencia de los métodos tradicionales, el método ACER ofrece una representación no paramétrica de la distribución subasintótica de los valores extremos. Permite el uso de datos sin necesidad de dividirlos en bloques ni de identificar datos anómalos. Nuestro objetivo es investigar la aplicabilidad, ventajas y limitaciones del método ACER en el análisis de frecuencia de caudales extremos. Para lograrlo, generamos 10,000 años de datos máximos horarios sintéticos de caudales los cuales reproducen una curva de duración que tiene sentido hidrológico y es validada a partir de analizar su variación intra e inter-anualidad. Comparamos el rendimiento del método ACER con los enfoques tradicionales de Bloque Máximo (BM) y Peak-Over-Threshold (POT). Los resultados clave demuestran que el método ACER estima eficazmente cuantiles extremos tanto para períodos de retorno cortos como largos, mostrando buena precisión y exactitud en el ajuste a la distribución empírica. Es importante destacar que el método ACER logra resultados comparables con menos años de datos que los métodos tradicionales. Un período de retorno de 100 años se estimó con la misma precisión y exactitud utilizando la metodología ACER con solo 10 años de registros continuo de máximos horarios, en comparación con el uso de 60 años de registros máximos anuales con el método BM utilizando la distribución Generalizada de Valores Extremos (GEV).
1 Estudiante Magister, Dept. de Ingeniería Hidráulica y Ambiental, Pontificia Universidad Católica de Chile – email: eviollier@uc.cl
2 Profesor Asociado, Dept. de Ingeniería Hidráulica y Ambiental, Pontificia Universidad Católica de Chile – email: jgironas@ing.puc.cl
3 Associate Professor, Dept. of Civil and Environmental Engineering, Texas A&M University – email: folivera@civil.tamu.edu
4 Research Assistant Professor, Dept. of Civil and Environmental Engineering, University of Vermont– email: panagiotis.oikonomou@uvm.edu
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