Regionalización de caudales máximos mediante técnicas estadísticas multivariadas en cuencas de la provincia de Entre Ríos

  1. Diana Fernanda Skidelsky Spahn
  2. Ángel Gabriel Villaverde
  3. María Inés Mastaglia
  4. Roxana Ramírez
  5. Rodolfo Sato
  6. Vanesa Giménez
  7. Andrea Margasin
Revista:
Revista de Geología Aplicada a la Ingeniería y al Ambiente

ISSN: 2422-5703

Año de publicación: 2023

Número: 50

Tipo: Artículo

Otras publicaciones en: Revista de Geología Aplicada a la Ingeniería y al Ambiente

Resumen

La provincia de Entre Ríos tiene una gran cantidad de cuencas que alimentan la importante red hídrica que la caracteriza.La misma está integrada por diversos cauces que van desde pequeños arroyos hasta caudalosos ríos. Sin embargo, en la actualidad hay escasa información hidrométrica observada.Para el proyecto de una obra hidráulica es imprescindible definir el caudal de diseño. En los cursos de agua donde no sedispone de estaciones de aforo, se debe recurrir a modelos hidrológicos para la estimación de caudales máximos, pero laprecisión de sus resultados presentará incertidumbre si no se cuenta con datos de eventos observados para su calibración. Una posibilidad para disminuir la incertidumbre en la estimación de caudales en cuencas no aforadas es recurrir a técnicasde regionalización. Dicho término se utiliza para denominar la transferencia de información de un sitio a otro dentro de unárea de comportamiento hidrológico semejante (Tucci, 2002).Este trabajo de regionalización de caudales máximos se basó en la aplicación de técnicas estadísticas de análisismultivariado que permitieron definir ecuaciones para determinar caudales en las distintas cuencas de la provincia deEntre Ríos. Para ello, se utilizó la información disponible de estaciones de aforo que contaban con registros de caudalesmedidos por más de veinte años. Además, se amplió la base de información incorporando caudales máximos de distintassubcuencas obtenidos mediante modelos hidrológicos calibrados pertenecientes a las cuencas del Arroyo Feliciano y delrío Gualeguaychú. A través de las técnicas mencionadas se determinaron, por un lado, regiones de cuencas y subcuencas hidrológicamentehomogéneas y, por otro lado, los parámetros físicos e hidrológicos que mejor correlacionaron con el caudal. Finalmente se desarrollaron ecuaciones que permiten estimar loscaudales para distintas recurrencias para cada una de lasregiones en función de tales parámetros

Referencias bibliográficas

  • Andrews, D. F. (1972). Plots of high-dimensional data. Biometrics, 28(1), 125–136. https://doi.org/10.2307/2528964
  • Bellman, R. (1957). Functional equations in the Theory of Dynamic Programming--VI, a direct convergence proof. Annals of Mathematics, 65(2), 215–223. https://doi.org/10.2307/1969958
  • Bidegorry, M., Kohan, T. y Russian, F. (2021). Regionalización de cuencas del arroyo Feliciano para estimación de caudales máximos. Proyecto final de grado. Facultad Regional Paraná, Universidad Tecnológica Nacional. https://ria.utn.edu.ar/handle/20.500.12272/5839
  • Bonomi, R., Collante Wojcicki, M., Gimenez, V. y Margheim, J. (2017). Estudio de tormentas de diseño en las cuencas del arroyo Feliciano y río Gualeguaychú de la provincia de Entre Ríos. Proyecto final de grado. Facultad Regional Paraná, Universidad Tecnológica Nacional.
  • Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences. (2a ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
  • Devore, J. L. (2010). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. (7a ed.). Cengage Learning Editores.
  • Grilli, R., Kessler, D. y Sturtz, E. (2021). Regionalización de caudales máximos en la cuenca del río Gualeguaychú. Proyecto final de grado. Facultad Regional Paraná, Universidad Tecnológica Nacional.
  • López, P. V., Sato, R., Mastaglia, M. I., Cattaneo, N., Masola, R., Giménez, V., Collante Wojcicki, M. D., Bruno, S. M., Margasin, A. D., Morley, S. A., Erbetta, A., Graziadio, V. y Villanueva, G. (2020). Estudio de tormentas de diseño en cuencas extensas de la provincia de Entre Ríos. (1a ed.). edUTecNe. https://ria.utn.edu.ar/handle/20.500.12272/4479?show=full
  • Meneses, J. (2019). Introducción al análisis multivariante. Fundación para la Universitat Oberta de Catalunya. https://femrecerca.cat/meneses/publication/introduccion-analisis-multivariante/
  • Pisani, R. y Purves, R. (2007). Statistics. (4a ed.). W. W. Norton & Company.
  • Sato, R. A. (2016). Modificaciones en el riesgo de inundación fluvial debido al desarrollo urbano junto a ríos de llanura. Estudio de caso: la ciudad de Gualeguaychú. Tesis de Maestría. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Universidad Nacional del Litoral.http://hdl.handle.net/11185/834
  • Silva, C. (2013). Representación gráfica de información multivariante: aplicación al sistema de salud de Chile (2010). Revista Chilena de Salud Pública, 17(2), 117. https://doi.org/10.5354/0719-5281.2013.27126
  • Tucci, C. E. M. (2002). Regionalização de Vazões. Agência Nacional de Energia Elétrica - ANEEL - IPH – UFRGS.
  • Zucarelli, G. (2017). Regionalización hidrológica con métodos estadísticos multivariados. Tesis doctoral. Programa Oficial de Doctorado en Ciencia y Tecnología Ambiental, Universidade da Coruña. http://hdl.handle.net/2183/19463