Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/491Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0 | es_ES |
| dc.contributor | Martin Alfonso Gutierrez Lopez | es_ES |
| dc.creator | Noe Suarez Buenrostro | es_ES |
| dc.date | 2011-09 | - |
| dc.date.accessioned | 2018-12-14T04:37:31Z | - |
| dc.date.available | 2018-12-14T04:37:31Z | - |
| dc.date.issued | 2011-09 | - |
| dc.identifier.uri | http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/491 | - |
| dc.description | En la mayoría de los análisis de frecuencia de variables hidrológicas se considera que los datos provienen de una sola población, y son tratadas como un caso univariado. En México, la ocurrencia de fenómenos hidrometeorológicos se produce cada año, debido a que el clima es influenciado por la posición y fuerzas de grandes sistemas subtropicales de presión del norte del Atlántico y noreste del Océano Pacífico. Esta condición provoca que los fenómenos sean el resultado de factores causantes distintos; dando al análisis de frecuencias un carácter de distribuciones mezcladas. Para este tipo de combinaciones comúnmente es utilizada la distribución Gumbel Doble, sin embargo, es importante conocer otra metodología donde se combinen otras distribuciones. Si se considera que los datos de la variable aleatoria es una combinación de dos o más distribuciones univariadas de probabilidad, por ejemplo, lluvias máximas en 24 horas. La identificación de las observaciones pertenecientes a una u otra población se realiza con apoyo en un gráfico de precipitación respecto al periodo de retorno o simplemente se preestablece el valor de un parámetro de asociación, que permite determinar el número de elementos pertenecientes a cada una de las poblaciones identificadas en estos fenómenos. La importancia de seleccionar adecuadamente este parámetro de asociación radica en el valor de los eventos de diseño que se estimen con una distribución univariada, como tradicionalmente se hace, o a través de distribuciones mezcladas que mejoran la estimación de los eventos asociados a periodos de retorno para el diseño de obras de aprovechamientos hidráulicos. El sitio de estudio seleccionado comprende los estados de Querétaro y Chiapas, que si bien el primero no es del todo vulnerable a eventos ciclónicos, es importante conocer si las series de tiempo se representan adecuadamente con la combinación de distribuciones. | es_ES |
| dc.description | In most of the frequency analysis of hydrological variables is considered that the data come from a single population, and are treated as a univariate case. In Mexico, the occurrence of hydrometeorological phenomena is a constant every year, because the climate is influenced by the position and strength of subtropical high pressure systems in the north Atlantic and northeast Pacific Ocean. This condition causes the phenomena are the result of different causal factors, giving the character frequency analysis of mixed distributions. For this type of combination is commonly used double Gumbel distribution, however, it is important to know other methodology that combine other distributions. Considering the data of the random variable is a combination of two or more univariate probability distributions, for example, maximum rainfall in 24 hours. The identification of observations belonging to one population or another is done with support in a chart precipitation over the return period or simply preset the value of a parameter of association, which determines the number of elements belonging to each of the populations identified in these phenomena. The importance of proper selection of this parameter partnership is the value of design events that are considered a univariate distribution, as is traditionally or through mixed distributions that improve the estimation of the events associated with return periods for design of water harvesting works. The selected study site includes the states of Queretaro and Chiapas, while the former is not entirely vulnerable to cyclonic events, it is important to know if the time series are represented adequately by the combination of distributions. | es_ES |
| dc.format | Adobe PDF | es_ES |
| dc.language.iso | Español | es_ES |
| dc.relation.requires | Si | es_ES |
| dc.rights | Acceso Abierto | es_ES |
| dc.subject | Análisis de frecuencias | es_ES |
| dc.subject | Distribución mezclada | es_ES |
| dc.subject | Distribución univariada | es_ES |
| dc.subject | Distribution mixed | es_ES |
| dc.subject | Frequency analysis | es_ES |
| dc.subject | Univariate distribution | es_ES |
| dc.subject.classification | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | es_ES |
| dc.title | Caracterización de eventos extremos de precipitación, empleando distribuciones mezcladas | es_ES |
| dc.type | Tesis de maestría | es_ES |
| dc.creator.tid | curp | es_ES |
| dc.contributor.tid | curp | es_ES |
| dc.creator.identificador | SUBN860728HGTRNX09 | es_ES |
| dc.contributor.identificador | GULM660416HDFTPR04 | es_ES |
| dc.contributor.role | Director | es_ES |
| dc.degree.name | Maestría en Ciencias (Hidrología Ambiental) | es_ES |
| dc.degree.department | Facultad de Ingeniería | es_ES |
| dc.degree.level | Maestría | es_ES |
| Aparece en: | Maestría en Ciencias (Hidrología Ambiental) | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| RI003602.pdf | 4.9 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.
